<?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="3368">
 <titleInfo>
  <title>Analisis Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh dengan Geographically Weighted Regression</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Weni Skinjayanti</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 Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam</publisher>
   <dateIssued>2014</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
&#13;
&#13;
Tingkat kemiskinan merupakan persentase jumlah penduduk miskin terhadap jumlah penduduk keseluruhan. Provinsi Aceh merupakan salah satu provinsi yang memiliki tingkat kemiskinan lebih tinggi dibandingkan tingkat kemiskinan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan pada 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh. Analisis yang dapat digunakan untuk melihat hubungan antara tingkat kemiskinan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya adalah analisis regresi. Akan tetapi, keragaman karakteristik antar kabupaten dapat menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi regresi klasik, seperti kehomogenan ragam residual.  Hal ini diduga karena adanya pengaruh aspek spasial atau faktor lokasi. Untuk mengatasi masalah keheterogenan ragam residual akibat pengaruh lokasi pengamatan, metode yang digunakan di dalam penelitian ini adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model GWR menghasilkan nilai R2 sebesar 94,061% dan jumlah kuadrat residual yang dihasilkan sebesar 23,682. Pengujian secara parsial terhadap parameter model GWR menunjukkan bahwa dari 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh, terbentuk 9 kelompok kabupaten/kota dengan kesamaan peubah penjelas yang signifikan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan. &#13;
&#13;
Kata kunci: tingkat kemiskinan, Geographically Weighted Regression, regresi OLS&#13;
</note>
 <subject authority="">
  <topic>ANALYSIS (MATHEMATICS)</topic>
 </subject>
 <classification>515</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>3368</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2014-01-15 11:39:20</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2015-09-18 09:32:15</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>