Geographically Weighted Regression Principal Component Analysis (Gwrpca) Pada Pemodelan Pendapatan Asli Daerah Di Jawa Tengah

Linear Regression Analysis is a method for modeling the relation between a response variable with two or more independent variables. Geographically Weighted Regression (GWR) is a development of the regression model where each observation location has different regression parameter values because of the effects of spatial heterogenity. Regression Principal Component Analysis (PCA) is a combination of PCA and are used to remove the effect of multicolinearity in regression. Geographically Weighted Regression Principal Component Analysis (GWRPCA) is a combination of PCA and GWR if spatial heterogenity and local multicolinearity occured. Estimation parameters for the GWR and GWRPCA using Weighted Least Square (WLS). Weighting use fixed gaussian kernel function through selection of the optimum bandwidth is 0,08321242 with minimum Cross Validation (CV) is 3,009035. There are some variables in PCA that affect locally-generated revenue in Central Java on 2012 and 2013, which can be represented by PC1 that explained the total variance data about 71,4%. GWRPCA is a better model for modeling locally-generated revenue for the districts and cities in Central Java than RPCA because it has the the smallest Akaike Information Criterion (AIC) and the largest R2

Measuring the Effect of the Real Estate Bubble: a House Price Index for Bilbao

A spatio-temporal model is proposed aimed at producing an index of housing prices. A hedonic model with geographically varying coefficients is coupled with a non parametric estimation of the trend, whence a price index is derived.house prices, price index, GWR, geographically weighted regression

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) Dan Biological Oxygen Demand (BOD)

Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan Surabaya Green and Clean, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia

Pemilihan Variabel pada Model Geographically Weighted Regression

Regression analysis is a statistical analysis that aims to model the relationship between response variable with some predictor variables. Geographically Weighted Regression (GWR) is statistical method used for analyzed the spatial data in local form of regression. One of the problems in GWR is how to choose the significant variables. The number of predictor variables will allow the violation of assumptions about the absence of multicollinearity in the data. Therefore, this needs a method to reduce some of the predictor variables which not significant to the response variable. This paper will discuss how to select significant variables by stepwise method. This method is a combination of forward selection method and the backward elimination method

Spatial Analysis Of Foreign Migration In Poland In 2012 Using Geographically Weighted Regression

The aim of this paper is to analyse the spatial distribution of officially registered foreign migration in Poland in 2012. GIS tools are implemented for data visualization and statistical analysis. Geographically weighted regression (GWR) is used to estimate the impact of unemployment, wages and other socioeconomic variables on the foreign emigration and immigration measure. GWR provides spatially varying estimates of model parameters that can be presented on a map, giving a useful graphical representation of spatially varying relationships

Assessing the Spatial and Temporal Variation of Output-Input Elasticities of Agricultural Production in Turkey

Turkey, Agricultural Reform and Implementation Project, geographically weighted regression, Agricultural and Food Policy, Research Methods/ Statistical Methods, Q18, C3,

ANALISIS DATA KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSIONS (MGTWR)

Metode regresi merupakan salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis data kemiskinan. Akan tetapi untuk data spasial model regresi biasa menjadi tidak sesuai. Salah satu metode regresi spasial yang digunakan untuk data spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Akan tetapi jika variabel waktu juga dimasukkan ke dalam model, maka model yang digunakan adalah Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR). Pada kenyataannya tidak semua variabel prediktor dalam model GWR mempunyai pengaruh secara spasial. Beberapa variabel prediktor berpengaruh secara global, sedangkan yang lainnya dapat mempertahankan pengaruh spasialnya. Oleh karena itu, model GWR dikembangkan menjadi model Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Model MGWR merupakan gabungan dari model regresi linier global dengan model GWR. Hal ini berlaku juga untuk model GTWR yang dikembangkan menjadi model Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression (MGTWR). Hasil penelitian menunnjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Persentase Kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2010-2012 secara lokal adalah persentase keluarga prasejahtera. Sedangkan variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Indeks Pembangunan Manusia, Upah Minimum Regional dan Banyaknya Akte Pemilik Tanah hanya berpengaruh secara global pada semua lokasi pengamatan. Model MGTWR dengan pembobot fungsi kernel gaussian lebih layak digunakan untuk menganalisis tingkat kemiskinan di Jawa Tengah karena mempunyai nilai R2 terbesar. Kata Kunci : GWR, GTWR, MGWR, MGTWR, Regresi, Statistika Spasial, Kemiskinan