• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression"

Copied!
6
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 6 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Tabel 2 menunjukkan bahwa model GWOLR terbaik adalah dengan menggunakan pembobot fungsi kernel
Tabel 5 menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh dengan menggunakan model GWOLR pembobot

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 6 Halaman - 149.98 KB )

Dokumen terkait

PEMODELAN RISIKO PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION.

Model yang dihasilkan regresi logistik dan GWLR menunjukkan bahwa pada data risiko penyakit pneumonia pada balita di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 mengandung

Geographically Weighted Panel Regression untuk pemodelan persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah - ITS Repository

Pemodelan kemiskinan lainnya dilakukan oleh Yuniarti (2010), dengan melakukan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase penduduk miskin di Jawa Timur

Pemodelan Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression - ITS Repository

Faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur secara spasial dengan taraf signifikansi sebesar 5%

Pemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur dengan menggunakan pendekatan Geographically Weighted Regression merupakan model yang lebih baik jika dibandingkan dengan

Pemodelan Angka Buta Huruf Di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 Dengan Geographically Weighted Regression

Berdasarkan data ter- sebut perlu dilakukan upaya untuk mengurangi angka buta huruf di Provinsi Sumatera Barat yaitu dengan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya sehingga

PEMODELAN RISIKO PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

Model yang dihasilkan regresi logistik dan GWLR menunjukkan bahwa pada data risiko penyakit pneumonia pada balita di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 mengandung

Pemodelan Persentase Kriminalitas dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur dengan menggunakan pendekatan Geographically Weighted Regression merupakan model yang lebih baik jika dibandingkan dengan

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION DAN APLIKASINYA Studi Kasus : Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Timur

Pemodelan dengan menggunakan GWLR didapatkan hasil faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPM Provinsi Jawa Timur tahun 2007 dengan pembobot adaptif bisquare kernel