<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="114537">
 <titleInfo>
  <title></title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Nadya Nur Fadhilah</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas mipa</publisher>
   <dateIssued>2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Pengangguran adalah kondisi dimana seseorang yang termasuk ke dalam angkatan kerja tetapi tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif tidak sedang mencari pekerjaan. Jumlah pengangguran diukur dengan menggunakan indikator Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). TPT diperoleh dengan membandingkan banyaknya pencari kerja dan jumlah angkatan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model TPT di setiap kabupaten/kota Pulau Sumatera dan faktor-faktor apa saja yang memengaruhinya dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) dan pembobot Fungsi Fixed Kernell Gaussian, serta mendeskripsikan variabel prediktor pada peta tematik. Metode GWR adalah salah satu metode statistik yang dapat mencegah adanya aspek spasial dalam data. Parameter yang diestimasi oleh model regresi lokal bervariasi pada setiap titik lokasi dan diestimasi dengan menggunakan metode Weighted Least Square (WLS). Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dari penelitian ini adalah model GWR yang didapatkan berjumlah 154 model lokal yang berbeda pada setiap kabupaten/kota di Pulau Sumatera. Variabel x1, x2, x3, dan x6 memiliki pengaruh signifikan pada setiap lokasi, sedangkan variabel x4 dan variabel x5 tidak memiliki pengaruh pada lokasi manapun. Variabel-variabel tersebut mampu menjelaskan TPT sebesar 57,2% yang mana sisanya 42,8% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan pada model.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>114537</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-09-11 12:52:25</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-09-11 14:40:34</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>