• Tidak ada hasil yang ditemukan

[PDF] Top 20 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)

Has 10000 "Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)" found on our website. Below are the top 20 most common "Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)".

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)

... Propinsi Jawa Timur pada tahun 2010 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa ...indikator-indikator morbiditas yaitu umur panjang & sehat, pengetahuan dan kehidupan yang ... Lihat dokumen lengkap

6

S MAT 1200043 Chapter1

S MAT 1200043 Chapter1

... mengenai MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) dan aplikasi untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi Mordibitas penduduk Jawa ... Lihat dokumen lengkap

5

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

... antara MGWR dengan regresi multivariat dan membuat peta persebaran kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan variabel-variabel yang signifikan terhadap ...pengaruh faktor spasial ... Lihat dokumen lengkap

17

Pemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

... jumlah penduduk miskin dengan cara memberikan Bantuan Langsung Tunai atau memberikan bantuan beras ...menekan penduduk miskin adalah dengan mengetahui faktor-faktor ...model MGWR. Model ... Lihat dokumen lengkap

6

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Kusta di Jawa Timur Pada Tahun 2013 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Kusta di Jawa Timur Pada Tahun 2013 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository

... mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap jumlah kusta sehingga jumlah penderita kusta bisa ...metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) yang mampu ... Lihat dokumen lengkap

102

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression - ITS Repository

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression - ITS Repository

... jumlah penduduk yang berada pada rentang usia 50-64 tahun maka semakin besar pula jumlah kasus ...demikian faktor usia memiliki hubungan yang positif terhadap jumlah kasus ... Lihat dokumen lengkap

102

Pemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression

Pemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression

... di Jawa Timur yang signifikan terhadap persentase penduduk miskin, sedangkan sisanya tidak signifikan terhadap variabel ...di Jawa Timur signifikan terhadap persentase penduduk ... Lihat dokumen lengkap

6

Analisis Faktor-Faktor Risiko yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Malaria di Jawa Timur Tahun 2013 dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository

Analisis Faktor-Faktor Risiko yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Malaria di Jawa Timur Tahun 2013 dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository

... Malaria juga merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang dapat menyebabkan kematian terutama pada kelompok risiko tinggi yaitu bayi, anak balita, ibu hamil, selain itu malaria secara langsung menyebabkan ... Lihat dokumen lengkap

116

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression

... Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat terbanyak kedua jumlah kasus penyakit tuberkulosis di ...pemodelan faktor- faktor yang mempengaruhi jumlah kasus penyakit tuberkulosis di ... Lihat dokumen lengkap

6

Analisis Faktor-Faktor Risiko yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Malaria di Jawa Timur Tahun 2013 dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Analisis Faktor-Faktor Risiko yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Malaria di Jawa Timur Tahun 2013 dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

... Pulau Jawa dan Bali sebagai daerah yang bukan endemik malaria akan bebas dari penyakit malaria terlebih dahulu pada tahun ...2015. Jawa Timur sebagai salah satu provinsi di Pulau Jawa dengan ... Lihat dokumen lengkap

7

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

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

... Provinsi Jawa Timur menempati urutan pertama sebagai provinsi yang mengalami kecelakaan lalu lintas paling banyak di Indonesia pada tahun 2011, 2012, ...oleh faktor yang bervariasi di setiap daerah, ... Lihat dokumen lengkap

100

Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pneumonia pada Balita di Surabaya Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pneumonia pada Balita di Surabaya Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

... dari faktor yang berhubungan dengan host, ling-kungan dan agen ...ketiga faktor tersebut akan menimbulkan masalah ...satu faktor penentu bertahan tidaknya seorang pasien terhadap serangan pneumonia ... Lihat dokumen lengkap

6

PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI | Atikah | MAGISTRA 398 749 1 SM

PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI | Atikah | MAGISTRA 398 749 1 SM

... beberapa faktor, salah satu faktor yang mempengaruhi adalah faktor posisi ...adalah Geographically Weighted Regression (GWR), yaitu model yang menggunakan faktor ... Lihat dokumen lengkap

7

PEMODELAN DATA PDRB, PENGANGGURAN, DAN AMH TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR).

PEMODELAN DATA PDRB, PENGANGGURAN, DAN AMH TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR).

... Mixed Geographically Weighted Regression ...Model MGWR merupakan gabungan dari model regresi linear dengan model ...model MGWR dapat menghasilkan estimasi parameter bersifat global dan ... Lihat dokumen lengkap

24

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Angka Kematian Balita di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2011

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Angka Kematian Balita di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2011

... karena faktor yang mempengaruhi kematian balita pada setiap wilayah bisa saja ...model Geographically Weighted Regression (GWR) dan model Mixed Geographically Weighted ... Lihat dokumen lengkap

6

Pemodelan terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Penduduk Miskin Di Jawa Timur menggunakan Generalized Poisson Regression - ITS Repository

Pemodelan terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Penduduk Miskin Di Jawa Timur menggunakan Generalized Poisson Regression - ITS Repository

... Persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor formal adalah persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja pada orang lain atau instansi/kantor/perusahaan secara tetap dengan ... Lihat dokumen lengkap

79

APLIKASI MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS GIZI BURUK ANAK BALITA DI JAWA BARAT.

APLIKASI MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS GIZI BURUK ANAK BALITA DI JAWA BARAT.

... dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, mungkin akan berbeda untuk setiap daerah atau lokasi pengamatan tergantung pada kondisi daerah atau lokasi ... Lihat dokumen lengkap

35

ARTIKEL HARDANTI M0111040

ARTIKEL HARDANTI M0111040

... Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit menular yang sering ditemukan di Indonesia. Data banyaknya penderita DBD dapat dimodelkan dengan model MGWR . Hal ini sejalan dengan penelitian yang telah ... Lihat dokumen lengkap

8

S MAT 1200043 Bibliography

S MAT 1200043 Bibliography

... 50 Puty Andini Arumsari, 2016 APLIKASI MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION MGWR MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perp[r] ... Lihat dokumen lengkap

2

Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

... Hal ini dikarenakan nilai R 2 yang didapatkan dengan pemodelan GWR lenih besar yaitu sebesar 98,41%, dan SSE yang lebih kecil yaitu 1,491. Sehingga tedapat pengaruh aspek spasial pada pemodelan angka prevalensi kusta. ... Lihat dokumen lengkap

7

Show all 10000 documents...