BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
|
|
- Vera Hadiman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi. Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi yakni sosial, ekonomi, budaya, politik serta dimensi ruang dan waktu. Kemiskinan didefinisikan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang laki-laki dan perempuan tidak terpenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang layak. Hak-hak dasar terdiri dari hak-hak yang dipahami masyarakat miskin sebagai hak mereka untuk dapat menikmati kehidupan yang layak dan hak yang diakui dalam peraturan perundang-undangan. Hak-hak dasar yang diakui secara umum tersebut antara lain meliputi terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumber daya alam dan lingkungan hidup, rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam kehidupan sosial-politik, baik bagi perempuan maupun laki-laki (Bappenas, 2004). Kabupaten Simalungun merupakan Kabupaten terluas ke-3 setelah Kabupaten Madina dan Kabupaten Langkat di Sumatera Utara namun penduduk miskin di Kabupaten Simalungun masih banyak. Berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional Tahun 2010 (SUSENAS 2010) sebanyak 87,70 ribu jiwa atau persen terhadap total jumlah penduduk. Namun demikian, kondisi ini lebih baik dibandingkan tahun 2009 yang mencapai persen. Padahal Kabupaten Simalungun memiliki letak yang cukup strategis yakni diapit oleh 8 Kabupaten serta berada di kawasan wisata Danau Toba. Untuk mengatasi masalah kemiskinan, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tersebut. Menurut Petrucci et al, kemiskinan penduduk dipengaruhi oleh kondisi geografi dan lingkungan. Hal ini juga sejalan berdasarkan hukum geografis yang
2 2 dikemukakan Tobler (Tobler s first law of geography) dalam Schabenberger dan Gotway (2005), menyatakan everything is related to everything else, but near things are more related than distant things. Segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh daripada sesuatu yang jauh. Data yang dipengaruhi oleh kondisi geografi dan lingkungan atau ruang merupakan data yang bersifat spasial. Oleh karena itu, diperlukan suatu analisis spasial mengenai hubungan variabel independen dan dependen untuk mengetahui faktor-faktor geografi dan lingkungan yang mempengaruhi kemiskinan. Analisis tersebut adalah analisis yang memasukan efek spasial. 1.2 Rumusan Masalah Bagaimana menentukan model kemiskinan menggunakan regresi spasial, serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Penggunaan regresi linier sederhana kurang tepat. Dimana data mengandung faktor spasial sehingga model akan kurang akurat dan menyebabkan kesimpulan yang kurang tepat karena asumsi eror saling bebas dan asumsi hemoginitas tidak terpenuhi. Maka dari itu, perlu adanya suatu analisis yang lebih akurat pada data spasial yaitu regresi spasial. 1.3 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kemiskinan di Kabupaten Simalungun menggunakan regresi spasial. Menganalisis faktor-faktor penyebab kemiskinan yang mempengaruhinya serta mengkaji efektifitas metode regresi spasial dalam menganalisis penyebab kemiskinan di kabupaten Simalungun.
3 3 1.4 Batasan Masalah Dalam penelitian ini dilakukan beberapa batasan sebagai berikut : 1. Wilayah yang diteliti adalah kabupaten Simalungun yang terdiri dari 31 kecamatan. 2. Data yang digunakan adalah data sekunder yang sudah dipublikasikan oleh BPS, yakni : a. Jumlah penduduk miskin disetiap Kecamatan b. Jumlah masyarakat yang bekerja disektor pertanian c. Jumlah wanita yang memakai alat kontrasepsi d. Jumlah anak yang putus/tidak bersekolah dibawah usia 15 Tahun e. Jarak Kecamatan ke ibukota Kabupaten 1.5 Manfaat Penelitian Kontribusi penelitian ini antara lain : 1. Model yang sudah diperoleh dapat digunakan untuk membuat suatu prediksi, antisipasi, dan kebijakan untuk menurunkan angka kemiskinan di Kabupaten Simalungun. 2. Dengan penelitian ini penulis berharap dapat memperkaya literatur dalam bidang statistika khususnya dalam hal regresi spasial. 1.6 Metodologi Penelitian Metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Melakukan eksplorasi peta tematik untuk mengetahui pola penyebaran dan dependensi pada masing-masing variabel serta scatterplot untuk mengetahui pola hubungan variabel X dan Y 2. Melakukan pemodelan regresi dengan metode ordinary least square (OLS) yang meliputi estimasi parameter dan estimasi signifikansi model.
4 4 3. Uji dependensi atau korelasi 4. Menguji efek spasial yaitu uji dependensi spasial dan uji heterogenitas spasial. Uji dependensi spasial dilakukan dengan metode uji pengganda lagrange (lagrange Multiplier, LM) dan uji keragaman spasial dilakukan dengan Moran s I Statistics (Anselin 1988). 5. Menentukan matriks pembobot spasial W. 6. Proses pemodelan, yaitu data dimodelkan dengan Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SEM), atau Spatial Autoregresive Moving Average (SARMA). 1.7 Tinjauan Pustaka Regresi spasial telah dikembangkan oleh beberapa peneliti, beberapa diantaranya ialah Anselin, et al (2004), Le Sage dan Pace (2007). Regresi ini telah banyak digunakan dalam ilmu-ilmu regional (Cressie, 1993), ekonomi (Le Sage dan Polasek, 2006), real estate (Pavlov, 2000), maupun di dalam pengolahan citra (Halim, 2007) Selain pengembangan dari sisi metode, metode ini juga telah banyak digunakan sebagai alat analisis data pada beberapa bidang, diantaranya ialah Siana Halim et al (2008). Dia menggunakan metode regresi spasial ini untuk memodelkan harga jual apartemen di Surabaya. Nurvita Arumsari dan Sutikno (2010) memodelkan kejadian diare menggunakan pendekatan titik dengan studi kasus di Kabupaten Tuban Jawa Timur. Regresi spasial adalah metode untuk memodelkan suatu data yang memiliki unsur spasial. Model umum regresi spasial atau juga biasa disebut Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA) dalam bentuk matriks (Le Sage 1999; Anselin 2004) dapat disajikan sebagai berikut : yy = ρwwyy + XXββ + uu
5 5 Spatial Autoregressive Model (SAR) adalah jika nilai ρ 0 dan λ=0 maka model regresi spasial akan menjadi model regresi spasial Mixed Regressive- Autoregressiv atau Spatial Autoregressive Model (SAR) atau disebut juga Spatial Lag Model (SLM) (Anselin, 1988) dengan bentuk persamaannya yaitu : yy = ρwwyy +XXββ+ εε Spatial Error Model (SEM) yaitu Jika ρ=0 dan 0 λ, dengan bentuk persamaannya yaitu yy = XXββ +, uu = λwwuu+ εε
BAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB LANDASAN TEORI. Metode Kuadrat Terkecil Persamaan regresi linier yang biasa didefinisikan dengan menggunakan metode pendugaan parameter Ordinary Least Square (OLS), secara umum dapat dituliskan :
Lebih terperinciMODEL REGRESI SPASIAL UNTUK ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA KURANG 15 TAHUN DI KOTA MEDAN
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 87 99. MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA KURANG 15 TAHUN DI KOTA MEDAN Musfika Rati, Esther Nababan, Sutarman Abstrak. Penelitian ini dilakukan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Profil Kabupaten Jember Pengeluaran Per kapita
TINJAUAN PUSTAKA Profil Kabupaten Jember Berdasarkan data BPS (2009), Kabupaten Jember secara geografis terletak pada 113 0 30-113 0 45 Bujur Timur dan 8 0 00-8 0 30 Lintang Selatan. Wilayah Kabupaten
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. setelah sandang, pangan, dan papan. Setiap rumah tangga (RT) pasti menginginkan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada saat ini, pendidikan dapat dikatakan termasuk dalam kebutuhan primer setelah sandang, pangan, dan papan. Setiap rumah tangga (RT) pasti menginginkan anak
Lebih terperinciSKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : Loviana 5303012012 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinci2.11. Penduduk Yang Bekerja di Sektor Pertanian Pengangguran... 40
2.11. Penduduk Yang Bekerja di Sektor Pertanian... 38 2.12. Pengangguran... 40 BAB III DASAR TEORI... 42 3.1. Analisis Regresi Linier Berganda... 42 3.2. Penaksiran Koefisien Regresi Menggunakan Matriks...
Lebih terperinciANALISIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT KERNEL GAUSSIAN UNTUK DATA KEMISKINAN. Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2.
ANALISIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT KERNEL GAUSSIAN UNTUK DATA KEMISKINAN Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2 1) Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Diponegoro 2) Jurusan
Lebih terperinciSKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : CLAYREN NATHANNIEL 5303012017 JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Regresi spasial merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon yang memperhatikan pengaruh lokasi pengamatan.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Berganda Analisis regresi merupakan analisis untuk mendapatkan hubungan dan model matematis antara variabel dependen (Y) dan satu atau lebih variabel independen
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH
PENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH Erliyana Devitasari, Sri Sulistijowati Handayani, dan Respatiwulan Program Studi Matematika FMIPA
Lebih terperinciPEMODELAN DAN PEMETAAN ANGKA BUTA HURUF PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL. Bertoto Eka Firmansyah 1 dan Sutikno 2
PEMODELAN DAN PEMETAAN ANGKA BUTA HURUF PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL Bertoto Eka Firmansyah dan Sutikno Mahasiswa Jurusan Statistika, ITS, Surabaya Dosen Pembimbing, Jurusan Statistika,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perkembangan zaman yang semakin modern ini data adalah sesuatu yang sangat dibutuhkan baik individu, instansi, organisasi dan perusahaan. Sebuah perusahaan sangat
Lebih terperinciPEMODELAN KRIMINALITAS DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DI PROVINSI SULAWESI SELATAN
PEMODELAN KRIMINALITAS DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DI PROVINSI SULAWESI SELATAN Ansari Saleh Ahmar 1, Adiatma 2 1,2 Dosen Program Studi Statistika, Universitas Negeri Makassar Email : ansarisaleh@unm.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pendidikan mempunyai peranan yang sangat penting dalam membangun sebuah negara. Pembukaan Undang-Undang Dasar 1945 menyatakan bahwa salah satu tujuan Negara Republik
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Usia Wajib Belajar Menggunakan Metode Regresi Spasial di Jawa Timur
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (203) 2337-3520 (230-928X Print) D-7 Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia Wajib Belajar Menggunakan Metode Regresi Spasial di Jawa Timur Bagus Naufal Fitroni, dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. konsistensi dari tinja, yang melembek sampai mencair dan bertambahnya frekuensi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Diare adalah suatu penyakit dengan gejala adanya perubahan bentuk dan konsistensi dari tinja, yang melembek sampai mencair dan bertambahnya frekuensi buang
Lebih terperinciPemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 6, No, (017) ISSN: 337-350 (301-98X Print) D-10 Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 015 Menggunakan Regresi
Lebih terperinci(R.16) KAJIAN MODEL SPASIAL DURBIN (SDM) DALAM PEMODELAN KEADIAN DIARE DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA (Studi Kasus : Kabupaten Tuban)
(R.6) KAJIAN MODEL SPASIAL DURBIN (SDM) DALAM PEMODELAN KEADIAN DIARE DAN FAKTORFAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA (Studi Kasus : Kabupaten Tuban) Rokhana Dwi Bekti Bina Nusantara Universit email : rokhana_db@binus.ac.id
Lebih terperinciPEMODELAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BALITA GIZI BURUK DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL
PEMODELAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BALITA GIZI BURUK DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL Inayati Nur Fatmah 1, Drs. Hery Tri Sutanto, M.Si 2, 1,2 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciBAB III GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR)
BAB III GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) 3.1 Data Spasial Data spasial memuat informasi tentang atribut dan informasi lokasi. Sedangkan data bukan spasial (aspatial data) hanya memuat informasi
Lebih terperinciRegresi Spasial untuk Menentuan Faktorfaktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur
Statistika, Vol. 12 No. 1, 1 8 Mei 2012 Regresi Spasial untuk Menentuan Faktorfaktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Anik Djuraidah dan Aji Hamim Wigena Departemen Statistika FMIPA-IPB, Kampus IPB Darmaga,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi yang terdiri dari 23 Kecamatan. Lokasi masing-masing kecamatan dapat dilihat
Lebih terperinciMODEL SPASIAL DURBIN EROR UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH
MODEL SPASIAL DURBIN EROR UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH Albertus Revoliko Septiawan, Sri Sulistijowati Handajani, dan Titin Sri Martini Program Studi Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL SKRIPSI
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL SKRIPSI Oleh: Ikha Rizky Ramadani J2E 009 020 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciANALISIS SPASIAL PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA (Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah) Abstract
Analisis Spasial (Rita R) ANALISIS SPASIAL PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA (Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah) Rita Rahmawati 1, Diah Safitri 2, Octafinnanda Ummu Fairuzdhiya
Lebih terperinciEstimasi Parameter pada Regresi Spatial Error Model (SEM) yang Memuat Outlier menggunakan Iterative Z Algorithm
PRISMA 1 (2018) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/ Estimasi Parameter pada Regresi Spatial Error Model (SEM) yang Memuat Outlier menggunakan Iterative Z Algorithm Yulia Sari, Nur Karomah
Lebih terperinciDESAIN SAMPLING UNTUK PEMODELAN SPATIAL. Bertho Tantular Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran
ISBN : 978.62.36.2. DESAIN SAMPLING UNTUK PEMODELAN SPATIAL Bertho Tantular Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran berthotantular@gmail.com ABSTRAK. Desain sampling bergantung pada banyak
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Persebaran Penduduk Miskin Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki kabupaten atau kota sejumlah 35 kabupaten dan kota (BPS,
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada pembahasan kali ini akan diuraikan langkah-langkah dalam melakukan
BAB III PEMBAHASAN Pada pembahasan kali ini akan diuraikan langkah-langkah dalam melakukan pemodelan menggunakan Spatial Autoregressive Model dan Matriks pembobot spasial Rook Contiguity. Langkah-langkah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan menurunnya kinerja perekonomian. Oleh karena itu pertumbuhan ekonomi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pertumbuhan ekonomi adalah salah satu indikator kondisi perekonomian suatu negara. Kondisi perekonomian negara dapat diukur melelaui perubahan nilai produk nasional
Lebih terperinciPEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (SUR) SPASIAL
PEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (SUR) SPASIAL Dibyo Adi Wiboao 1), Setiawan 2), dan Vita Ratnasari 3) 1) Program Studi Magister Statistika, Institut
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Analisis Regresi Linier Berganda Regresi linier adalah suatu metode yang digunakan untuk menyatakan pola hubungan antara variabel respo dengan variabel prediktor. Bila variabel
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GALAT SPASIAL
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GALAT SPASIAL SKRIPSI Oleh: OCTAFINNANDA UMMU FAIRUZDHIYA 24010210130057 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciSKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
APLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH SKRIPSI Oleh: Restu Dewi Kusumo Astuti NIM : J2E009002 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciPEMODELAN KASUS TINDAK PIDANA DI KOTA SURABAYA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL 1 Defi Mustika Sari, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Suhartono
1 PEMODELAN KASUS TINDAK PIDANA DI KOTA SURABAYA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL 1 Defi Mustika Sari, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Suhartono Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Model regresi adalah persamaan matematik yang dapat meramalkan nilai-nilai
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Model regresi adalah persamaan matematik yang dapat meramalkan nilai-nilai suatu variabel tak bebas dari nilai-nilai variabel bebas (Walpole, 1982: 340). Pada regresi
Lebih terperinciPEMODELAN SPATIAL ERROR MODEL (SEM) UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI JAWA TENGAH
PEMODELAN SPATIAL ERROR MODEL (SEM) UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI JAWA TENGAH 1 Diana Wahyu Safitri, 2 Moh Yamin Darsyah, 3 Tiani Wahyu Utami 1,2,3 Program Studi Statistika FMIPA Universitas
Lebih terperinciMaslim Rajab Syafrizal 1, Setiawan 2, Sutikno 3
PROSEDUR GENERALIZED SPATIAL TWO STAGE LEAST SQUARES UNTUK MENGESTIMASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE WITH AUTOREGRESSIVE DISTURBANCES Studi Kasus Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Timur Maslim
Lebih terperinciROBUST LAGRANGE MULTIPLIER PADA PEMODELAN REGRESI SPASIAL DEPENDENSI (Studi Kasus Penyusunan Model Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur)
ROBUST LAGRANGE MULTIPLIER PADA PEMODELAN REGRESI SPASIAL DEPENDENSI (Studi Kasus Penyusunan Model Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur) Oleh: Eko Suharto [NRP. 1309201708] Pembimbing: Dr. Sutikno,
Lebih terperinciSPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA
SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA oleh WINDY RIZKI ADITA M0112091 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk
Lebih terperinciDisusun: Maslim Rajab Syafrizal NRP Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, M.Si Dr. Sutikno, S.Si, M.Si. 1/24/2012 Seminar Hasil
1/24/2012 Seminar Hasil 1 PROSEDUR GENERALIZED SPATIAL TWO STAGE LEAST SQUARES UNTUK MENGESTIMASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE WITH AUTOREGRESSIVE DISTURBANCES STUDI KASUS PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI
Lebih terperinciPemodelan Kasus Tindak Pidana di Kota Surabaya dengan Pendekatan Regresi Spasial
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) D-135 Pemodelan Kasus Tindak Pidana di Kota Surabaya dengan Pendekatan Regresi Spasial Defi Mustika Sari, Dwi Endah Kusrini,
Lebih terperinciROBUST LAGRANGE MULTIPLIER PADA PEMODELAN REGRESI SPASIAL DEPENDENSI (STUDI KASUS PENYUSUNAN MODEL ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR)
ROBUST LAGRANGE MULTIPLIER PADA PEMODELAN REGRESI SPASIAL DEPENDENSI (STUDI KASUS PENYUSUNAN MODEL ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR) ROBUST LAGRANGE MULTIPLIER PADA PEMODELAN REGRESI SPASIAL
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: DBD, Efek Spasial, Spatial Autoregressive (SAR).
Judul Nama Pembimbing : Pemodelan Penyebaran Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Denpasar dengan Metode Spatial Autoregressive (SAR) : Ni Made Surya Jayanti : 1. I Wayan Sumarjaya, S.Si., M.Stats.
Lebih terperinciANALISIS KEMISKINAN DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI SPASIAL DURBIN (Studi Kasus: Kabupaten Gianyar)
E-Jurnal Matematika Vol., No.3, Agustus 013, 11-16 ISSN: 303-1751 ANALISIS KEMISKINAN DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI SPASIAL DURBIN (Studi Kasus: Kabupaten Gianyar) LUH PUTU SAFITRI PRATIWI 1, I GUSTI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Lokasi provinsi jawa tengah dipilih karena Tingkat kemiskinan
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Lokasi penelitian adalah di Provinsi Jawa Tengah yang meliputi 35 kabupaten/kota dengan objek penelitian adalah tingkat kemiskinan dan faktor penyebab kemiskinan
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR)
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) SKRIPSI Disusun Oleh: RAHMAH MERDEKAWATY 24010212140062 DEPARTEMEN
Lebih terperincipendekatan dalam penelitian ini dinilai cukup beralasan.
Tabel Hasil pendugaan model pengaruh tetap dengan Y sebagai peubah respon dan X, X dan X sebagai C -. 00 X -5 0.50 X.05 00 X 00 R 0.6 Adjusted R 0.6 Hasil pendugaan model data panel dengan Y sebagai peubah
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 375-384 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian APLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. B. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif dengan
A. Lokasi Penelitian BAB III METODE PENELITIAN Lokasi penelitian adalah di Kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus yang terdiri dari 12 Kabupaten/Kota yaitu: Kota Surabaya, Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Gresik,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, Kesejahteraan adalah hal atau keadaan sejahtera, keamanan, keselamatan, ketentraman. Dalam istilah umum, sejahtera menunjuk ke
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011
APLIKASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011 Restu Dewi Kusumo Astuti 1, Hasbi Yasin 2, Sugito 3 1 Mahasiswa
Lebih terperinciKata kunci: Geographically Weighted Regression, Gauss Kernel, bandwidth, cross validation
PENGGUNAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT GAUSS KERNEL UNTUK KLASIFIKASI DESA MISKIN (Studi kasus desa-desa di Kabupaten Jember, Jawa Timur) Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2,
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Jawa Timur dengan Analisis Regresi Spasial
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (25) 2337-352 (23-928X Print) D-73 Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Jawa Timur dengan Analisis Regresi Spasial Fitri Maria Dona dan
Lebih terperinciPEMETAAN DAN MODEL REMAJA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI PROVINSI JAWA TIMUR PADA TAHUN 2009 DENGAN METODE GWR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION)
PEMETAAN DAN MODEL REMAJA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI PROVINSI JAWA TIMUR PADA TAHUN 2009 DENGAN METODE GWR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION) Pembimbing : Ir. Sri Pingit Wulandari, MSi Liska Septiana
Lebih terperinci(R.11) PENGGUNAAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL PADA MODEL SMALL AREA ESTIMATION DENGAN METODE SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION
(R.11) PENGGUNAAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL PADA MODEL SMALL AREA ESTIMATION DENGAN METODE SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION Dariani Matualage (1), Asep Saefuddin (2), Aji Hamim Wigena (2)
Lebih terperinciPemodelan Pneumonia pada Balita di Surabaya Menggunakan Spatial Autoregressive Models
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3520 (2301-928X Print) D-89 Pemodelan Pneumonia pada Balita di Surabaya Menggunakan Spatial Autoregressive Models Ilhamna Aulia, Mutiah Salamah
Lebih terperinciARI RUSMASARI NRP
Oleh : ARI RUSMASARI NRP. 1310201710 Pembimbing : 1. Dr. SUTIKNO, S.Si, M.Si. 2. Dr. Ir. SETIAWAN, M.S. Program Magister Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GALAT SPASIAL ABSTRACT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 781-790 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. modal manusia merupakan salah satu faktor penting untuk mencapai pertumbuhan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Modal manusia memiliki peran sentral dalam pembangunan ekonomi. Pembangunan berkelanjutan merupakan tujuan dari suatu negara maka peran modal manusia merupakan
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL DALAM MENGANALISIS ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA DIBAWAH 15 TAHUN DI KOTA MEDAN SKRIPSI. Oleh MUSFIKA RATI
APLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL DALAM MENGANALISIS ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA DIBAWAH 15 TAHUN DI KOTA MEDAN SKRIPSI Oleh MUSFIKA RATI 080803038 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Objek dari penelitian ini adalah perilaku prosiklikalitas perbankan di
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek dari penelitian ini adalah perilaku prosiklikalitas perbankan di Indonesia pada tahun 2007M01 2016M09. Pemilihan pada periode tahun yang digunakan adalah
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA
PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA Ulfatun Khasanah 1, Abdul Karim 2,, Indah Manfaati Nur 3 1 Mahasiswa Statistika,,
Lebih terperinciPEMANFAATAN DATA HASIL SUSENAS PADA PEMODELAN RASIO KELUARGA PRA SEJAHTERA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011
PEMANFAATAN DATA HASIL SUSENAS PADA PEMODELAN RASIO KELUARGA PRA SEJAHTERA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 011 Erie Sadewo 1 1 Badan Pusat Statistik erie@bps.go.id Abstrak Melalui program pemutakhiran data
Lebih terperinciSTRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL. Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2
STRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS, 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak Suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi
BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi penulisan tesis, rumusan masalah, tujuan dan manfaatnya, tinjauan-tinjauan pustaka dari hasil penelitian terkait serta
Lebih terperinciBAB V SIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN. pendapatan perkapita antar provinsi. Hal ini ditunjukkan oleh tanda dan tingkat signifikansi
BAB V SIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN 5.1. Simpulan Tujuan studi ini adalah untuk menganalisis konvergensi sigma dan konvergensi beta. Hasil analisis konvergensi sigma menunjukkan bahwa tidak terdapat
Lebih terperinciPENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA MARIANA
PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA MARIANA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 : Perbedaan Antara Proses Stationer dan Proses Non-Stationer
BAB II DASAR TEORI Model adalah penyederhanaan dunia nyata (real world) ke dalam suatu bentuk terukur (Deliar, 27). Bentuk terukur tersebut adalah asumsi yang dianggap dapat merepresentasikan dunia nyata
Lebih terperinciPEMBENTUKAN MODEL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB
PEMBENTUKAN MODEL SPASIAL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB (Studi Kasus : Kemiskinan di Jawa Tengah) SKRIPSI Disusun Oleh : IRAWATI TAMARA NIM. 24010212120002 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Metode kriging digunakan oleh G. Matheron pada tahun 1960-an, untuk
BAB III PEMBAHASAN 3.1. Kriging Metode kriging digunakan oleh G. Matheron pada tahun 1960-an, untuk menonjolkan metode khusus dalam moving average terbobot (weighted moving average) yang meminimalkan variansi
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN:
161 STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) DENGAN MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak
Lebih terperinciSPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL ROOK CONTIGUITY UNTUK PEMODELAN GINI RATIO DI INDONESIA TAHUN 2014.
Spatial Autoregressive Model... (Lailatul Syaadah) 1 SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL ROOK CONTIGUITY UNTUK PEMODELAN GINI RATIO DI INDONESIA TAHUN 214 Jurnal Diajukan kepada Fakultas
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi, Oktober 2010 p : ISSN :
, Oktober 2010 p : 32-37 ISSN : 0853-8115 Vol 15 No.2 REGRESI TERBOBOTI GEOGRAFIS DENGAN PEMBOBOT KERNEL KUADRAT GANDA UNTUK DATA KEMISKINAN DI KABUPATEN JEMBER (Geographically Weighted Regression with
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL ABSTRACT
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 333-342 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Bengkulu yang terdiri dari 9 Kabupaten dan 1 kota, antara lain Kabupaten Bengkulu Selatan, Kabupaten Bengkulu Tengah,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Statistik). Data yang diambil pada periode , yang dimana di dalamnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian 3.1.1. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder sendiri artinya adalah data yang tidak dikumpulkan
Lebih terperinciPENENTUAN HARGA JUAL HUNIAN PADA APARTEMEN DI SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPASIAL
PENENTUAN HARGA JUAL HUNIAN PADA APARTEMEN DI SURABAYA (Siana Halim, et al. PENENTUAN HARGA JUAL HUNIAN PADA APARTEMEN DI SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPASIAL Siana Halim 1, Njo Anastasia,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah Annisa Nurul Aini, 2013
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah Statistika merupakan salah satu cabang ilmu matematik yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, mempresentasikan, menganalisis, dan menginterpretasi
Lebih terperinciABSTRAK. Mariana, Dosen Pendidikan Matematika Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, IAIN Ambon ,
ABSTRAK PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (Spatial Regression Approach in Modeling of Open Unemployment Rate) Mariana, Dosen Pendidikan Matematika Fakultas Tarbiyah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. salah satunya bidang ekonomi. pertumbuhan ekonomi menjadi salah satu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangunan di Indonesia telah mengalami kemajuan di berbagai bidang salah satunya bidang ekonomi. pertumbuhan ekonomi menjadi salah satu indikator kondisi perekonomian
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai gambaran persebaran IPM dan komponen-komponen penyususn IPM di Provinsi Jawa Tengah. Selanjutnya dilakukan pemodelan dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB I PENGANTAR. 1.1 Latar Belakang. masyarakat, dan institusi-institusi nasional, di samping tetap mengejar akselerasi
BAB I PENGANTAR 1.1 Latar Belakang Pembangunan harus dipandang sebagai suatu proses multidimensional yang mencakup berbagai perubahan mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap masyarakat, dan institusi-institusi
Lebih terperinciS - 17 MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PENDERITA DIARE DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN FUNGSI PEMBOBOT KERNEL BISQUARE
S - 17 MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PENDERITA DIARE DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN FUNGSI PEMBOBOT KERNEL BISQUARE Indriya Rukmana Sari 1, Dewi Retno Sari Saputro 2, Purnami Widyaningsih 3
Lebih terperinciAglomerasi Industri Makanan dan Minuman di Pulau Jawa Tahun 2010
Aglomerasi Industri Makanan dan Minuman di Pulau Jawa Tahun 2010 Galih Santoso Octaviansyah, Sonny Harry B. Harmadi Departemen Imu Ekonomi, Universitas Indonesia, Jl. Prof. Dr. Sumitro Djojohadikusumo,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Lokasi penelitian di Pulau Jawa Provinsi Jawa Timur yang terdiri dari 29 kabupaten dan 9 kota di antaranya dari Kab Pacitan, Kab Ponorogo, Kab Trenggalek,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Determinan kemiskinan..., Roy Hendra, FE UI, Universitas Indonesia
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi. Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi yakni sosial,
Lebih terperinciANALISIS ANGKA BUTA HURUF DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION BERBASIS KOMPUTER
ANALISIS ANGKA BUTA HURUF DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION BERBASIS KOMPUTER Andiyono Universitas Bina Nusantara Jl. K.H Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta Barat, Indonesia, 11480,
Lebih terperincipendapatan yang semakin merata. Jadi salah satu indikator berhasilnya pembangunan adalah ditunjukkan oleh indikator kemiskinan.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan selalu menjadi masalah bagi setiap negara, terutama negara berkembang tidak terkecuali di Indonesia. Pembangunan dikatakan berhasil jika terjadi pertumbuhan
Lebih terperinciBAB III METODI PENELITIAN. kabupaten/kota di provinsi Bali pada tahun
BAB III METODI PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di provinsi Bali yang merupakan salah satu provinsi yang berada di Indonesia dengan maksud, memberikan kejelasan tentang keterkaitan
Lebih terperinciAnalisis Spasial Faktor Determinan Incident Rate Difteri
Analisis Spasial Faktor Determinan Incident Rate Difteri Puguh Saneko, Arief Wibowo dan Soenarnatalina Melaniani Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator penting
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi suatu wilayah dalam suatu periode tertentu. Produk Domestik
Lebih terperinciPENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI KALIMANTAN BARAT
Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 07, No. (08), hal 8. PENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI KALIMANTAN BARAT Ridho Pratama,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data sekunder mulai dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2010. Data tersebut didapat dari beberapa
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam bab ini adalah dengan menggunakan
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan dalam bab ini adalah dengan menggunakan data sekunder. Jenis dan sumber data yang digunakan adalah data sekunder sehingga metode pengumpulan data
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. wisata, jumlah wisatawan dan Produk Domestik Regional Bruto terhadap
BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan analisis mengenai pengaruh jumlah obyek wisata, jumlah wisatawan dan Produk Domestik Regional Bruto terhadap retribusi daerah
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)
PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) SKRIPSI Disusun Oleh : SINDY SAPUTRI 24010210141007 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Agriculture, Manufacture Dan Service di Indonesia Tahun Tipe
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan analisis mengenai Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB), Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) Dan Penanaman Modal Asing
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Bangli, Kabupaten Karangasem, dan Kabupaten Buleleng.
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Dalam penelitian ini, penulis menggunakan lokasi penelitian wilayah Provinsi Bali yang merupakan salah satu provinsi yang ada di Indonesia. Luas Provinsi
Lebih terperinci