Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
Analisis Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh dengan Geographically Weighted Regression
Pengarang
Weni Skinjayanti - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
0908101010038
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Matematika (S1) / PDDIKTI : 44201
Subject
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam., 2014
Bahasa
Indonesia
No Classification
515
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
ABSTRAK
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.
Kata kunci: tingkat kemiskinan, Geographically Weighted Regression, regresi OLS
Tidak Tersedia Deskripsi
PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUH PERTUMBUHAN LAHAN TERBANGUN DI KOTA BANDA ACEH MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (ANNISA SOLEHA, 2024)
PENERAPAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION (GWPR) PADA KASUS TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI ACEH (NAQIYYA INDIRA PUTRI, 2024)
PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (TPT) TAHUN 2020 DI PULAU SUMATERA MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) (RINA MULYA SARI, 2022)
PENERAPAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION DENGAN PEMBOBOT BISQUARE (STUDI KASUS TINGKAT KEMISKINAN DI PULAU SUMATRA) (nurima yuliandari, 2025)
PENERAPAN ANALISIS ROBUST GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (RGWR) DALAM MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI ANGKA KEMATIAN IBU DI INDONESIA (ELVITRA MUTIA ULFA, 2023)