Fitriani, Eka Aditya and Widiarti, Widiarti and Kurniasari, Dian and Usman, Mustofa (2021) PEMODELAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR)MENGGUNAKAN INTEGRATED NESTED LAPLACE APPROXIMATION (INLA). In: Seminar Nasional Bersama FMIPA Unila Tahun 2021, 8-9 September 2021, Bandar Lampung. (Unpublished)

Preview

Text Publikasi SEMNAS BERSAMA FMIPA.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Spatial Autoregresive (SAR) merupakan salah satu metode analisis spasial atau kewilayahan yang terdapat pengaruh spasial pada variabel terikatnya. Salah satu metode yang digunakan pada pendugaan parameter SAR adalah dengan metode Bayes yang memberikan dugaan dengan ketepatan lebih tinggi dibandingkan dengan metode klasik. Pendugaan parameter Bayes dengan cara numerik adalah dengan metode Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). Penerapan metode SAR menggunakan INLA yaitu memodelkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Lampung tahun 2020 dengan menggunakan matriks pembobot kesinggungan antar lokasi yaitu queen continguity dan rook continguity serta matriks pembobot jarak K-NN paling optimum berdasarkan nilai Moran’s I terbesar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Provinsi Lampung. Faktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pengeluaran perkapita, persentase penduduk miskin, rata-rata lama sekolah, jumlah tenaga kesehatan, dan angka partisipasi sekolah usia 16-18 tahun. Hasil pemodelan didapat matriks pembobot yang paling optimum adalah K-NN 2. Pemodelan SAR dengan INLA menggunakan matriks pembobot K-NN 2 didapat faktor yang paling signifikan terhadap model yaitu pengeluaran perkapita dan rata-rata lama sekolah dengan nilai R-Square sebesar 88,74788%.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Other)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Prodi Matematika
Depositing User:	WIDIARTI
Date Deposited:	17 Jan 2022 09:59
Last Modified:	17 Jan 2022 09:59
URI:	http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/37944

Actions (login required)

View Item