Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
ANALISIS FAKTOR PENYEBAB KEKERASAN SOSIAL DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
Pengarang
ROZATUL BALQIS - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1508108010020
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Statistika (S1) / PDDIKTI : 49201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2019
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
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)
Indonesia terdiri dari 514 kabupaten/kota dan dihuni lebih dari 261 juta jiwa, mengalami pertumbuhan penduduk yang sangat pesat setiap tahunnya, sehingga diindikasikan terjadinya peningkatan kasus kekerasan. Kekerasan merupakan tindakan yang dilakukan oleh suatu individu atau kelompok yang menyebabkan dampak fisik baik cedera atau meninggal pada manusia atau kerusakan pada benda. Sistem Nasional Pemantauan Kekerasan (SNPK) mengklasifikasikan kekerasan dalam empat kategori yaitu konflik, kekerasan dalam penegakan hukum, kriminalitas dan Kekerasan dalam Rumah Tangga (KDRT). Terdapat banyak faktor yang menyebabkan terjadinya kekerasan, diantaranya adalah APM, penduduk miskin, PDRB dan kepadatan penduduk. Analisis regresi terbagi dalam tiga komponen yaitu parametrik, nonparamterik dan semiparametrik. Salah satu metode yang terdapat di dalam regresi semiparametrik adalah metode regresi spline. Spline merupakan salah satu potongan tersegmen kontinu yang fleksibel. Model regresi semiparametrik spline terbaik yaitu yang memiliki nilai knot optimal. Pemilihan titik knot optimal berdasarkan nilai GCV terkecil. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model regresi semiparametrik spline pada kekerasan yang terjadi di Indonesia dan variabel yang diduga memengaruhinya yaitu APM, penduduk miskin, PDRB dan kepadatan penduduk. Kemudian mengetahui variabel-variabel yang memengaruhi secara signifikan terhadap tingginya kasus kekerasan di Indonesia. Hasil yang diperoleh adalah berdasarkan titik knot yang paling optimal adalah empat titik knot, yang terletak nilai knot 0,9, 0,7, 0,85 dan 0,8 dengan nilai GCV sebesar 0,01484931. Model regresi semiparametrik spline yang terbentuk mempunyai koefisien determinasi sebesar 6,38% dengan kepadatan penduduk sebagai variabel yang signifikan.
Kata kunci : kekerasan, regresi semiparametrik spline, titik knot, GCV
Tidak Tersedia Deskripsi
MODEL KREDIBILITAS BÜHLMANN SEMIPARAMETRIK DENGAN KLAIM BERDISTRIBUSI POISSON (ANNISA ZAHARA, 2022)
PENERAPAN GENERALIZED ADDITIVE MODELS DALAM ANALISA PENGARUH PERUBAHAN IKLIM TERHADAP PRODUKTIVITAS PADI DI INDONESIA MENGGUNAKAN SMOOTHING SPLINE (Isra Safriana, 2018)
PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI BANTEN DAN JAWA BARAT (MUSHLIH, 2025)
SPLINE UNTUK MEMINIMUMKAN GAYA PADA GERAKAN LOMPATAN FENOMENAL PEMAIN SEPAK BOLA MAROKO EN-NESYRI PADA PIALA DUNIA 2022 (Delfia Hidayatul Fitri, 2025)
PERBANDINGAN BASIS P-SPLINE DAN B-SPLINE MENGGUNAKAN GENERALIZED ADDITIVE MODELS DALAM MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI CURAH HUJANRN(STUDI KASUS : KABUPATEN PIDIE) (MUHAMMAD AL GHIFARY, 2025)