Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Elisabeth Maubanu
Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PEMODELAN DATA KEMISKINAN DI PROVINSI BENGKULU DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DAN ORDINARY LEAST SQUARE Antonius M Saunoah; Dita Octaviana; Elisabeth Maubanu; Rizkia Luthfi Choirunisa; Rumiris Berliana Sitorus; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1108

Abstract

Abstrak. Tingkat kemiskinan di suatu daerah dapat dijadikan sebuah indikator untuk mengukur kesejahteraan masyarakat. Untuk mencapai kesejahteraan masyarakat, perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor penyebab kemiskinan agar masalah kemiskinan di daerah tersebut dapat teratasi.Terdapat berbagai metode dalam melakukan analisis tersebut, diantaranya analisis geographically weighted regression (GWR). Analisis GWR merupakan bagian dari analisis spasial yang bersifat lokal dengan pembobotan berdasarkan posisi atau jarak dari satu lokasi pengamatan dengan lokasi pengamatan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan kemiskinan dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Bengkulu menggunakan metode GWR. Variabel yang digunakan adalah jumlah kemiskinan, pengangguran, dan PDRB. Hasil analisis GWR dapat memberikan kesimpulan bahwa tidak terdapat pengaruh secara spasial maupun letak geografis suatu wilayah yang mempenagruhi jumlah kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Bengkulu. Dengan demikian model OLS lebih baik untuk digunakan.
Co-Authors Antonius M Saunoah Dita Octaviana Rizkia Luthfi Choirunisa Rokhana Dwi Bekti Rumiris Berliana Sitorus