Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-Jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression - ITS Repository
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pemodelan kemiskinan lainnya dilakukan oleh Yuniarti (2010), dengan melakukan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase penduduk miskin di Jawa Timur
Faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur secara spasial dengan taraf signifikansi sebesar 5%
Selain itu, untuk memodelkan angka buta huruf dengan metode lain untuk data yang tidak memenuhi dependensi spasial dan heterogenitas spasial karena hasil analisis belum cukup
Faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di provinsi Jawa Timur pada tahun 2014 adalah angka kejadian diare dan angka buta huruf. Angka kejadian diare dan angka buta huruf
Hasil pemodelan regresi global disajikan pada Tabel 1. Hal ini menunjukkan bahwa ada variabel independen yang sifnifikan berpengaruh. Setelah melakukan uji F, maka
Bagaimana model terbaik terhadap data angka harapan hidup di Provinsi Jawa Tengah dengan pendekatan2. Geographically Weighted Regression (GWR)
Selain itu, untuk memodelkan angka buta huruf dengan metode lain untuk data yang tidak memenuhi dependensi spasial dan heterogenitas spasial karena hasil analisis belum cukup
Pada penelitian ini dikontruksi model regresi untuk memprediksi hubungan nilai Angka Buta Huruf ABH dengan beberapa variabel bebas menggunakan Multiscale Geographically Weighted
