PEMODELAN JUMLAH KRIMINALITAS DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION
Teks penuh
Dokumen terkait
Hasil pemodelan dengan metode GWNBR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin yang terjadi secara global di seluruh Kabupaten/Kota
Pengujian signifikansi model Geographically Weighted Negative Binomial secara parsial dilakukan bertujuan untuk mengetahui parameter mana saja yang berpengaruh
Berdasarkan hasil pengujian secara individu dengan taraf signifikansi 20% didapatkan sebesar 1,29 yang artinya bahwa semua variabel prediktor dalam model secara
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah jumlah kematian ibu yang terdiri dari jumlah kematian ibu nifas, ibu bersalin, dan ibu hamil di Provinsi Jawa Timur
Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan jumlah kasus DBD di Surabaya dengan menggunakan metode Geographically Weighted Binomial Negative Regression (GWBNR) dan Flexibly
Model GWPR kernel fixed Gaussian memodelkan data kematian ibu di Indonesia lebih baik dibandingkan model regresi Poisson.Berdasarkan pemodelan GWPR untuk data kematian ibu di
Berdasarkan fakta dan penelitian terdahulu, diketahui bahwa Angka Harapan Hidup (AHH) dipengaruhi oleh faktor yang bervariasi disetiap daerah, sehingga digunakan pemodelan
Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan analisa dengan memperhatikan faktor spasial dan over dispersi menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial
