• Tidak ada hasil yang ditemukan

S MAT 1200043 Bibliography

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "S MAT 1200043 Bibliography"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

50

Puty Andini Arumsari, 2016

APLIKASI MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Anselin, L. (2001). Spatial Econometrics. Blackwell Publishing Ltd.

Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. 2014,B.(2014). Jawa Barat Dalam Angka.

Charlton, M., & Fotheringham, A. S. (2009). Geographically Weighted Regresion.

Fotheringham, A. S., Brunsdon, c., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression . Jhon wiley & Sons,LTD.

Indonesia, D. K. (2008). Profil Kesehatan Indonesia.

Indonesia, D. k. (2008). Profil Kesehatan indonesia . dinas kesehatan .

Local Statistics and Local Model for Spatial Data. (t.thn.).

M.Fariz Fadillah Mardianto, N. W. (2013). Model Regresi Multivariat umtuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur.

Purhadi, D. H. (2013). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan MGWR.

Nur Faizah & Euis Heryati (Agustus 1, 2007). Studi Korelasional Antar status Gizi dengan Prestasi Akademik Pada Siswa Sekolah Dasar Cilampeni I Kabupaten Bandung.

Depkes R.I (2009). Profil Kesehatan Indonesia 2008. Jakarta.

Rencher, A. C. (2002). Methods of Multivariate Analysis. wiley interscience.

Sindy Saputri,d. i. (2015). Penentuam Model Kemiskinan di Jawa Tengah dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR). Jurnal Gaussian, vol 5, nomor 2, 161-170

Sindy Saputri (2015). Penentuan Model Kemiskinan di Jawa tengah dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (Skripsi). Universitas Diponogoro

Sri Hariri & Perhandi (2012). Parameter Estimation of Multivariate Geographically Weighted Regression Model Using Matrix Laboratory.

(2)

50

Puty Andini Arumsari, 2016

APLIKASI MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Stat, B. P. (t.thn.). Penggunaan Metode GWR Untuk Data Sosial dan Ekonomi. jakarta.

Sujana. (2003). Teknik Analisis Regresi dan Korelasi. 5.

Tenaga kesehatan. (t.thn.). Undang-Undang Republik indonesia No 36 2014.

Referensi

Dokumen terkait

Model mixed geographically weighted regression (MGWR) merupakan pengembangan dari model geographically weighted regression (GWR) yang digunakan untuk memodelkan

Pemodelan Kemiskinan Di Provinsi Jawa Barat Dengan Menggunakan Pendekatan Seemingly Unrelated Regression (SUR) Spasial.. Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |

Pemodelan Kemiskinan Di Provinsi Jawa Barat Dengan Menggunakan Pendekatan Seemingly Unrelated Regression (SUR) Spasial.. Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |

MOD EL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWLRS) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu.. DAFTAR

Mixed Geographically Weighted Regression merupakan gabungan dari model regresi linier global dengan model GWR, sehingga dengan model MGWR akan dihasilkan penaksir

Metode GWR dapat dikembangkan menjadi metode Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) yang merupakan gabungan dari model regresi linier dan GWR.. Parameter regresi yang

Mengetahui model Geographically Weighted Panel Regression yang terbentuk pada data Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Tengah dengan matriks pembobot Adaptive

Bagaimana model terbaik terhadap data angka harapan hidup di Provinsi Jawa Tengah dengan pendekatan2. Geographically Weighted Regression (GWR)