• Tidak ada hasil yang ditemukan

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

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2019

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

Copied!
153
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 153 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel 2.1. Analisis Varians Model Regresi
Gambar 2.1.
Gambar 2.2. GWR dengan kernel adaptif (Fotheringham, Brunsdon, & Charlton, 2002)
Tabel 2.2. Struktur Data Panel Secara Umum
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 153 Halaman - 3.28 MB )

Garis besar

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

Dokumen terkait

Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-Jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression - ITS Repository

Consetta (2012) dalam penelitiannya tentang pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi angka buta huruf kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur dengan pendekatan regresi

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 dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jambi pada Tahun 2014 dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Hasil pemodelan dengan metode GWNBR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin yang terjadi secara global di seluruh Kabupaten/Kota

PEMODELAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN KABUPATEN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan persentase penduduk miskin menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2009-2013 menggunakan regresi data

Pemodelan Dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi Pada Tahun 2014 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Hasil pemodelan dengan metode GWNBR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin yang terjadi secara global di seluruh Kabupaten/Kota

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

Pada kasus kemiskinan di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah indikator- indikator yang berpengaruh terhadap presentase penduduk miskin di Kabupaten dan Kota di Jawa

PEMODELAN DATA KEMISKINAN PROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT KERNEL BISQUARE

Faktor-faktor yang mempengaruhi persentase penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Timur tahun 2015 terbagi menjadi 4 kelompok, yaitu kelompok pertama lokasi Kutai

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

Image