Pendekatan Model Geographically Weighted Regression untuk Menentukan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah Rumah Tangga Miskin di Pulau Buru

Kemiskinan merupakan persoalan yang kompleks, karena tidak hanya berkaitan dengan masalah rendahnya tingkat pendapatan dan konsumsi, tetapi juga berkaitan dengan rendahnya tingkat pendidikan, kesehatan serta ketidakberdayaannya untuk berpartisipasi dalam pembangunan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin dengan memperhatikan faktor geografis di Pulau Buru menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR), sehingga diperoleh model yang dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah rumah tangga miskin 13 Kecamatan di Pulau Buru. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin di tiap kecamatan di Pulau Buru yaitu banyaknya rumah tangga yang tidak punya fasilitas tempat buang air besar atau bersifat umum (X1), banyaknya rumah tangga yang sumber penerangan utama bukan listrik (X2), banyaknya rumah tangga yang sumber air minumnya dari sumur/mata air tak terlindung/sungai (X4), banyaknya rumah tangga yang pengeluaran untuk makanannya lebih besar 80% (X5) serta banyaknya rumah tangga yang pendidikan tertinggi kepala rumah tangganya SD kebawah (X7)

Analisis Sistem Antrian Pada Bank Mandiri Cabang Ambon

Antrian adalah suatu garis tunggu dari orang/satuan yang memerlukan pelayanan dari satu atau lebih fasilitas layanan, misalnya antrian pada teller di bank. Pada bank dengan jumlah teller yang sedikit atau tingkat pelayanan yang rendah seringkali mengakibatkan antrian yang panjang di depan teller sehingga nasabah yang akan dilayani menunggu dalam jangka waktu yang lama. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan jumlah teller yang optimal pada Bank Mandiri Cabang Ambon dengan menggunakan Model Tingkat Aspirasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa jumlah teller yang optimal ialah 4 teller

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA BANK MANDIRI CABANG AMBON

Antrian adalah suatu garis tunggu dari orang/satuan yang memerlukan pelayanan dari satu atau lebih fasilitas layanan, misalnya antrian pada teller di bank. Pada bank dengan jumlah teller yang sedikit atau tingkat pelayanan yang rendah seringkali mengakibatkan antrian yang panjang di depan teller sehingga nasabah yang akan dilayani menunggu dalam jangka waktu yang lama. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan jumlah teller yang optimal pada Bank Mandiri Cabang Ambon dengan menggunakan Model Tingkat Aspirasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa jumlah teller yang optimal ialah 4 teller

PENDEKATAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH RUMAH TANGGA MISKIN DI PULAU BURU

Kemiskinan merupakan persoalan yang kompleks, karena tidak hanya berkaitan dengan masalah rendahnya tingkat pendapatan dan konsumsi, tetapi juga berkaitan dengan rendahnya tingkat pendidikan, kesehatan serta ketidakberdayaannya untuk berpartisipasi dalam pembangunan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin dengan memperhatikan faktor geografis di Pulau Buru menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR), sehingga diperoleh model yang dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah rumah tangga miskin 13 Kecamatan di Pulau Buru. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin di tiap kecamatan di Pulau Buru yaitu banyaknya rumah tangga yang tidak punya fasilitas tempat buang air besar atau bersifat umum (X1), banyaknya rumah tangga yang sumber penerangan utama bukan listrik (X2), banyaknya rumah tangga yang sumber air minumnya dari sumur/mata air tak terlindung/sungai (X4), banyaknya rumah tangga yang pengeluaran untuk makanannya lebih besar 80% (X5) serta banyaknya rumah tangga yang pendidikan tertinggi kepala rumah tangganya SD kebawah (X7)

MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL GAUSS

Kematian bayi adalah suatu kematian yang dialami anak sebelum mencapai usia satu tahun. Angka kematian bayi (AKB) adalah besarnya kemungkinan bayi meninggal sebelum mencapai usia satu tahun, dinyatakan dalam perseribu kelahiran hidup. Analisis regresi merupakan analisis statistik yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Apabila variabel respon berdistribusi Poisson, maka model regresi yang digunakan adalah regresi Poisson. Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) adalah bentuk lokal dari regresi Poisson dimana lokasi diperhatikan yang berasumsi bahwa data berdistribusi Poisson. Dalam penelitian ini akan mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi jumlah kematian bayi di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan model GWPR dengan menggunakan pembobot fungsi kernel gauss. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara keseluruhan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi di Jawa Timur berdasarkan model GWPR dengan pembobot fungsi kernel gauss adalah persentase persalinan yang dilakukan dengan bantuan tenaga non medis (X1), rata-rata usia perkawinan pertama wanita (X2), rata-rata pemberian ASI ekslusif (X4) dan jumlah sarana kesehatan (X7). Berdasarkan variabel yang signifikan maka kabupaten/kota di Jawa Timur dapat dikelompokan menjadi 2 kelompok. Dengan membandingkan nilai AIC antara model regresi Poisson dan model GWPR diketahui bahwa model GWPR dengan pembobot fungsi kernel Gauss merupakan model yang lebih baik digunakan untuk menganalisis jumlah kemtian bayi di Propinsi Jawa Timur tahun 2007

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON

Infant mortality is an experienced child death before the age of one year. Regression analysis is a statistical analysis that aims to model the relationship between responsevariables (Y) with predictor variables (X). If the Poisson distributed response variables (Y), the regression model used was Poisson regression. The purpose of this research is to get aPoisson regression model according to the significant factors that influence the infant mortality. The results shows that the significant factors are influence the infant mortality asthe presentation of non medical childbirth (X1) and quantity of medical facility (X7). The case studies are infant mortality in Provinsi Maluku in 2010

ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNPATTI DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER

Perguruan tinggi sejauh ini telah berkembang mengikuti tuntutan global dalam mempersiapkan mahasiswa menjadi insan yang siap bersaing dalam segala hal. Untuk mendapatkan hasil lulusan yang berdaya saing, perguruan tinggi juga memiliki tolak ukur kesuksesan studi. Perguruan tinggi sejauh ini telah berkembang mengikuti tuntutan global dalam mempersiapkan mahasiswa menjadi insan yang siap bersaing dalam segala hal. Untuk mendapatkan hasil lulusan yang berdaya saing, perguruan tinggi juga memiliki tolak ukur kesuksesan studi. Bagi mahasiswanya, yakni nilai akademik yang biasa dikenal dengan Indeks Prestasi Komulatif (IPK). IPK dapat dikategorikan menjadi dua yaitu IPK baik dan kurang. Regresi Logistik adalah regresi yang digunakan atau diterapkan pada saat variabel respon bersifat kualitatif. Model regresi logistik yang variabel responnya memiliki dua kategori disebut regresi logistik biner. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi akademik mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNPATTI dengan menggunakan Regresi Logistik Biner. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor yang signifikan mempengaruhi prestasi akademik mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNPATTI dengan menggunakan Regresi Logistik Biner adalah lama belajar ( ). Besarnya ketepatan pengklasifikasian prestasi akademik mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNPATTI untuk kategori baik dan kurang adalah 80% &nbsp

ANALISIS PERMINTAAN KONSUMEN TERHADAP KONSUMSI MINYAK TANAH RUMAH TANGGA DI DESA PELAUW DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI BERGANDA

Analisis regresi berganda adalah persamaan regresi yang melibatkan dua atau lebih variabel dalam analisa. Tujuannya adalah untuk menghitung parameter-parameter estimasi dan untuk melihat apakah variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikat dan memiliki pengaruh. Variabel yang akan diestimasi adalah variabel terikat, sedangkan variabel-variabel yang mempengaruhi adalah variabel bebas. Dari variabel-variabel bebas pada penelitian ini, diperoleh model regresi linier berganda untuk menggambarkan permintaan minyak tanah di desa pelauw adalah sebagai berikut:𑌠ô€·  = −0,794 + 0,001ð‘‹1 + 1,211ð‘‹2 + 0,164ð‘‹3 − 0,048ð‘‹4Dimana variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel dependen adalah harga minyak tanah diikuti dengan variabel jumlah anggota keluarga, harga kayu bakar dan pendapatan rumah tangga per bulan

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

Pendidikan adalah salah satu faktor yang mempengaruhi pembangunan manusia. Salah satu faktor yang menunjang baik atau tidaknya pendidikan adalah sekolah. Baik atau tidaknya mutu suatu sekolah dinyatakan dengan akreditasi sekolah. Status akreditasi sekolah merupakan data dengan skala ordinal. Salah satu metode statistika yang dapat dipakai untuk klasifikasi data yang bersifat ordinal adalah regresi logistik ordinal. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan model akreditasi SMA di Kota Ambon berdasarkan faktor-faktor yang terdapat dalam profil sekolah dengan menggunakan Regresi Logistik Ordinal. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel yang signifikan mempengaruhi akreditasi SMA di Kota Ambon dengan tingkat kepercayaan sebesar 95% adalah jumlah guru (X4)

Analisis Permintaan Konsumen terhadap Konsumsi Minyak Tanah Rumah Tangga di Desa Pelauw dengan Menggunakan Analisis Regresi Berganda

Analisis regresi berganda adalah persamaan regresi yang melibatkan dua atau lebih variabel dalam analisa. Tujuannya adalah untuk menghitung parameter-parameter estimasi dan untuk melihat apakah variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikat dan memiliki pengaruh. Variabel yang akan diestimasi adalah variabel terikat, sedangkan variabel-variabel yang mempengaruhi adalah variabel bebas. Dari variabel-variabel bebas pada penelitian ini, diperoleh model regresi linier berganda untuk menggambarkan permintaan minyak tanah di desa pelauw adalah sebagai berikut: = −0,794 + 0,0011 + 1,2112 + 0,1643 − 0,0484Dimana variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel dependen adalah harga minyak tanah diikuti dengan variabel jumlah anggota keluarga, harga kayu bakar dan pendapatan rumah tangga per bulan