PERMODELAN DAERAH TERTINGGAL MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (Studi Kasus Data Sensus Potensi Desa dan Survei Ekonomi Nasional 2006 di Kabupaten Banjarnegara); POVERTY MODELLING WITH GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (Case Study Sensus Potensi Desa and Survei Ekonomi Nasional 2006 data in Banjarnegara)

ADHIARSA RAKHMAN, Sri Haryatmi Kartiko

2013 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Geographically Weighted Regression (GWR) adalah salah satu metode yang efektif digunakan untuk mengestimasi data yang memiliki heterogenitas spasial. Penulis akan menggunakan metode GWR untuk memprediksi rata-rata pengeluaran per kapita sehari penduduk Banjarnegara menggunakan data sensus PODES dan Survei SUSENAS 2006. Setelah itu untuk menunjukkan GWR lebih baik dari regresi linear biasa, akan dibandingkan nilai Mean Square Error (MSE) dari kedua model tersebut.

Kata Kunci : Geographically Weighted Regression; Weighing Matrix; Spatial Analysis