• Tidak ada hasil yang ditemukan

[PDF] Top 20 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Kusta di Jawa Timur Pada Tahun 2013 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository

Has 10000 "Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Kusta di Jawa Timur Pada Tahun 2013 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) - ITS Repository" found on our website. Below are the top 20 most common "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

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

... Penyakit kusta merupakan penyakit kronis disebabkan oleh Micobacterium Leprae yang terutama menyerang kulit dan saraf tepi (fungsi sensoris, motoris dan ...dilakukan analisis untuk mengetahui faktor ... Lihat dokumen lengkap

102

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

... pada tahun 2030, akan tetapi sebelumnya diharapkan Pulau Jawa dan Bali akan terbebas dari malaria terlebih dahulu pada tahun ...2015. Jawa Timur merupakan provinsi di Pulau Jawa ... Lihat dokumen lengkap

116

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)

... ALARIA merupakan penyakit parasit yang hampir ditemukan di seluruh bagian dunia termasuk Indonesia dengan penduduk yang berisiko terkena berjumlah sekitar 2,3 milyar orang atau 41 % dari jumlah penduduk dunia[1]. ... Lihat dokumen lengkap

7

PEMODELAN JUMLAH PENDERITA PNEUMONIA BALITA DI KABUPATENKOTA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION

PEMODELAN JUMLAH PENDERITA PNEUMONIA BALITA DI KABUPATENKOTA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION

... RI tahun 2010, pneumonia merupakan penyebab utama kematian pada balita dengan 4 balita meninggal dunia akibat pneumonia setiap ...Indonesia tahun 2015, Jawa Timur merupakan provinsi urutan ... Lihat dokumen lengkap

15

Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

... jumlah kasus TB tertinggi dibandingkan 38 kota/kabupaten lain di Jawa ...Jumlah kasus TB yang terjadi tiap kecamatan ...dilakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor apa saja ... Lihat dokumen lengkap

6

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

... Banyak faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu seoerti faktor geografis, sosial dan lain ...mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya Jumlah kematian ibu yang mengikuti ... Lihat dokumen lengkap

6

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 kasus tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur merupakan jumlah kasus tertinggi kedua di Indonesia setelah Provinsi Jawa ...jumlah kasus tuberkulosis di Provinsi Jawa ... Lihat dokumen lengkap

102

Pemodelan dan Pemetaan Jumlah Kasus DBD di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr) dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic

Pemodelan dan Pemetaan Jumlah Kasus DBD di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr) dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic

... Kesehatan Jawa Timur tahun 2013, angka kematian penderita DBD berada di atas target, yaitu mencapai 1,04 ...di Jawa Timur, Kota Surabaya merupakan kota dengan jumlah kasus ... Lihat dokumen lengkap

7

Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Model Geographically Weighted Bivariate Poisson Regression. Studi Kasus : Jumlah Penderita Penyakit Kusta PB dan Kusta MB di Provinsi Jawa Timur Tahun 2012 - ITS Repository

Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Model Geographically Weighted Bivariate Poisson Regression. Studi Kasus : Jumlah Penderita Penyakit Kusta PB dan Kusta MB di Provinsi Jawa Timur Tahun 2012 - ITS Repository

... Penderita Kusta Pada Fasilitas Kesehatan Di Kabupaten ...Simunati, 2013. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Penyakit Kusta Di ... Lihat dokumen lengkap

36

PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS PADA GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION (Studi Kasus: Jumlah Kematian Bayi dan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur tahun 2013) - ITS Repository

PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS PADA GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION (Studi Kasus: Jumlah Kematian Bayi dan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur tahun 2013) - ITS Repository

... Geographically Weighted Bivariat Generalized Poisson (GWBGPR) adalah regresi bivariat generalized poisson yang mempertimbangkan efek spasial dimana data tersebut ...ibunya. Analisis yang digunakan ... Lihat dokumen lengkap

140

Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Mixed Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression (Studi Kasus: Jumlah Penderita Penyakit Kusta Tipe Pausi Basiler dan Multi Basiler di Jawa Timur Tahun 2012 ) - ITS Repository

Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Mixed Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression (Studi Kasus: Jumlah Penderita Penyakit Kusta Tipe Pausi Basiler dan Multi Basiler di Jawa Timur Tahun 2012 ) - ITS Repository

... Presentase penduduk yang tidak tamat SD adalah kondisi dimana penduduk yang pernah menempuh Sekolah Dasar tetapi tidak melanjutkan sampai tamat sekolah. Hal tersebut sangat disayangkan, sebab pendidikan adalah suatu ... Lihat dokumen lengkap

143

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 ... Lihat dokumen lengkap

100

Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tetanus Neonatorum Di Jawa Timur Tahun 2012 Dengan Geographically Weighted Zero-Inflated Poisson Regression (GWZIPR) - ITS Repository

Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tetanus Neonatorum Di Jawa Timur Tahun 2012 Dengan Geographically Weighted Zero-Inflated Poisson Regression (GWZIPR) - ITS Repository

... sering menggunakan metode regresi ...adanya faktor spasial. Penelitian ini menjelaskan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit tetanus di seluruh kabupaten dan kota di Provinsi ... Lihat dokumen lengkap

106

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)

... kuman kusta (Mycobacterium Leprae) yang menyerang syaraf tepi, kulit dan jaringan tubuh ...lainnya. Kasus kusta di Jawa Timur menduduki urutan pertama di ...Indonesia. Analisis ... Lihat dokumen lengkap

7

Pemodelan Angka Harapan Hidup Di Papua Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression - ITS Repository

Pemodelan Angka Harapan Hidup Di Papua Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression - ITS Repository

... jumlah tahun yang dijalani oleh seseorang setelah orang tersebut mencapai ulang tahun yang ...(0 tahun) yang mencerminkan kondisi kesehatan saat ...rata-rata tahun yang akan dijalani seseorang ... Lihat dokumen lengkap

106

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

... Jumlah kasus pneumonia merupakan data count, sehingga salah satu analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui faktor berpengaruh adalah regresi ...untuk kasus dengan adanya ...metode ... Lihat dokumen lengkap

6

Perbandingan Model Neural Networks Dengan Poisson Regression Dan Negative Binomial Regression Pada Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Surabaya - ITS Repository

Perbandingan Model Neural Networks Dengan Poisson Regression Dan Negative Binomial Regression Pada Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Surabaya - ITS Repository

... pada analisis poisson regression adalah nilai ragam harus sama dengan nilai rata-ratanya yang biasa disebut dengan kondisi equidispersi- on (Famoye et al, ...banyak kasus asumsi tersebut sangat sulit ... Lihat dokumen lengkap

87

Pemetaan Hasil Pemodelan Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Prevalensi Balita Gizi Buruk di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 dengan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR)

Pemetaan Hasil Pemodelan Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Prevalensi Balita Gizi Buruk di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 dengan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR)

... Based on Indonesia Health Profile data, In 2014 East Java Province is in the first place of malnutrition in Indonesia. Efforts have been made by the provincial government as an effort to improve nutrition by specific ... Lihat dokumen lengkap

6

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 belum mampu men-capai target, sehingga perlu adanya penelitian mengenai faktor-faktor yang berkaitan dengan angka gizi buruk ...di Jawa Timur dengan pendekatan ... Lihat dokumen lengkap

6

Analisis Data Spasial Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (Studi Kasus Data PDRB Per Kapita Di Provinsi Jawa Timur).

Analisis Data Spasial Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (Studi Kasus Data PDRB Per Kapita Di Provinsi Jawa Timur).

... dari analisis spasial yang bersifat lokal dengan pembobotan berdasarkan posisi atau jarak dari satu lokasi pengamatan dengan lokasi pengamatan ...menganalisis faktor,faktor yang mempengaruhi ... Lihat dokumen lengkap

11

Show all 10000 documents...