ERBANDINGAN REGRESI LOGISTIC DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) UNTUK PEMODELAN RASIO GINI DI JAWA TIMUR

Umyana, B2A014004 (2018) ERBANDINGAN REGRESI LOGISTIC DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) UNTUK PEMODELAN RASIO GINI DI JAWA TIMUR. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

Preview	Text 3.ABSTRAK.pdf Download (403kB) | Preview
Preview	Text 4. BAB I.pdf Download (446kB) | Preview
Preview	Text 5. BAB II..pdf Download (795kB) | Preview
	Text 6. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (579kB) | Request a copy
	Text 7. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text 8. BAB V.pdf Download (527kB) | Preview
Preview	Text 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (525kB) | Preview

Abstract

Rasio gini merupakan ketidak merataan atau ketimpangan agregat (secara keseluruhan) yang angkanya berkisar antara nol (pemerataan sempurna) hingga satu (ketimpangan yang sempurna). Regresi logistik adalah salah satu metode yang digunakan untuk mencari hubungan variabel respon yang bersifat dikotomus bersekala nominal atau ordinal. Data rasio gini berkisar antara 0 sampai 1 yang dapat dikategorikan menjadi beberapa kategori. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model yang paling tepat antara model regresi logistik dan model Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Dalam penelitian ini menggunakan variabel rasio gini diprovinsi jawa timur tahun 2015 sebagai dependen sedangkan variabel independen faktor-faktor yang mempengaruh rasio gini adalah Indeks Pendapatan Manusia, pertumbuhan ekonomi dan tenaga kerja. Berdasarkan hasil analisis, menggunakan model Geographically Weighted Logistic regression (GWLR) dengan pembobot fixed bisquare kernel lebih tepat untuk memodelkan rasio gini dikabupaten/kota Provinsi Jawa timur dari pada menggunakan Regresi Logistik dengan nilai AIC sebesar 38.194.

Actions (login required)

View Item