[PDF] Top 20 Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (Tbc) di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr)
Has 10000 "Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (Tbc) di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr)" found on our website. Below are the top 20 most common "Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (Tbc) di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr)".
Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (Tbc) di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Gwnbr)
... satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium ...Tuberculosis. Provinsi Jawa Barat menduduki peringkat pertama jumlah ... Lihat dokumen lengkap
6
Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (TBC) di Provinsi JawaBarat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression
... satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium ...Tuberculosis. Provinsi Jawa Barat menduduki peringkat pertama jumlah ... Lihat dokumen lengkap
6
PEMETAAN DAN PEMODELAN JUMLAH KASUS PENYAKIT TUBERCULOSIS (TBC) DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY
... satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium ...Tuberculosis. Provinsi Jawa Barat menduduki peringkat pertama jumlah ... Lihat dokumen lengkap
95
Identifikasi Wilayah Kantong Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dengan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic melalui Pemodelan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Studi Kasus Jumlah Kasus DBD di Jawa Timur)
... perbedaan jumlah kasus DBD antara wilayah satu dengan wilayah lain sesuai dengan karakteristik wilayah tersebut dikaitkan dengan kondisi lingkungan, perilaku dan pengetahuan ...metode Geographically ... Lihat dokumen lengkap
136
Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis Di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression
... merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh kuman Mycobacterium ...dengan jumlah kasus TB tertinggi dibandingkan 38 kota/kabupaten lain di Jawa ...Timur. Jumlah kasus TB yang ... Lihat dokumen lengkap
6
Pemodelan Dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi Pada Tahun 2014 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)
... Kerinci, Merangin, Sarolangun, Tebo, Bungo, dan Kota Sungai Penuh. Pada kelompok ini terdapat tiga variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku per kapita, Kepadatan ... Lihat dokumen lengkap
5
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression
... satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh kuman Mycrobacterium ...Tuberculosis. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat terbanyak kedua jumlah kasus ... Lihat dokumen lengkap
6
Pemodelan dan pemetaan kejadian diare di kota Surabaya menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression
... di Provinsi Jawa Timur dan jumlah kasus diare yang paling tinggi adalah Kota Surabaya dengan jumlah penduduk yang paling tinggi pula yaitu sebanyak ...Kesehatan Provinsi ... Lihat dokumen lengkap
100
Pemodelan Dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi Pada Tahun 2014 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)
... Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi masih berada diatas angka 55, hanya dua Kabupaten/Kota yang dibawah 5%. PDRB ADHB per kapita paling tinggi terdapat di Tanjung Jabung Barat dan paling rendah ada di ... Lihat dokumen lengkap
81
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
... satu penyakit saluran pernapasan bawah yang disebabkan oleh bakteri bernama Mycrobacterium ...satu provinsi penyumbang jumlah kasus tuberkulosis terbanyak di Indonesia adalah Provinsi ... Lihat dokumen lengkap
102
PEMODELAN JUMLAH PENDERITA PNEUMONIA BALITA DI KABUPATENKOTA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION
... adalah penyakit yang terjadi karena adanya infeksi akut pada jaringan paru-paru ...2015, Jawa Timur merupakan provinsi urutan kedua dengan jumlah kasus pneumonia balita tertinggi di ... Lihat dokumen lengkap
15
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 ... Lihat dokumen lengkap
7
Pemodelan dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jambi pada Tahun 2014 dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)
... Kerinci, Merangin, Sarolangun, Tebo, Bungo, dan Kota Sungai Penuh. Pada kelompok ini terdapat tiga variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku per kapita, Kepadatan ... Lihat dokumen lengkap
5
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression
... merupakan penyakit infeksi kronik dan menular yang erat kaitannya dengan keadaan lingkungan dan perilaku ...merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh Mycobacterium ...tuberculosis. ... 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
... mengurangi kasus malaria di Jawa Timur seperti dengan melakukan pemeriksaan maupun penyuluhan tentang kondisi lingkungan serta berbagai usaha lain di masing-masing-masing daerah atau kabupaten pada ... Lihat dokumen lengkap
116
Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah
... di Jawa Tengah Tahun 2014 dengan memasukkan efek ...menggunakan Weighted Least Square (WLS) dengan pembobot fungsi kernel ...di Jawa Tengah yaitu upah minimum kerja (X 1 ), persentase penduduk ... Lihat dokumen lengkap
8
Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
... Gambar 1 menunjukkan bahwa wilayah dengan ABH tertinggi (2,51-4,68 persen) terdapat pada wilayah Kep. Mentawai dan Kabupaten Sijunjung. Hal ini diduga angka putus sekolah di daerah tersebut cenderung lebih tinggi ... Lihat dokumen lengkap
6
Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Model Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression (Studi Kasus: Jumlah Penderita Penyakit Kusta Tipe PB Dan MB Di Jawa Timur Tahun 2012)
... Poisson regression is a basic regression on count data ...frequent. Negative binomial regression is an alternative to handle overdispersion in Poisson based ...base regression ... Lihat dokumen lengkap
137
Pemodelan Prevalensi Penyakit Jantung Koroner Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression Di Jawa Timur Tahun 2013
... di Jawa Timur pada tahun 2013 bervariasi, kabupaten/kota dengan prevalensi PJK yang tinggi jika dili- hat berdasarkan pemetaan yang dihasilkan yaitu berada di Kabupaten Situbondo, Kota Surabaya, Kabupaten ... Lihat dokumen lengkap
105
MODELLING THE NUMBER OF NEW PULMONARY TUBERCULOSIS CASES WITH GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION METHOD
... Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by Mycobacterium Tuberculosis. Untill now, TB is still one of the main problems in many countries, especially developing countries. Indonesia ranked second ... Lihat dokumen lengkap
16
Related subjects