Penerapan Metode Mixed Geographically Weighted Regression dalam Memodelkan Angka Notifikasi Kasus Tuberkulosis di Indonesia

Oktavia, Anita (2025) Penerapan Metode Mixed Geographically Weighted Regression dalam Memodelkan Angka Notifikasi Kasus Tuberkulosis di Indonesia. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I (Pendahuluan).pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB V) BAB V (Kesimpulan dan Saran).pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Skripsi Full Text) Skripsi Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi angka notifikasi kasus tuberkulosis di Indonesia tahun 2023. Metode yang digunakan adalah Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) dan dibandingkan dengan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Pada model MGWR beberapa variabel memiliki pengaruh yang tetap (global) dan variabel lainnya memiliki pengaruh yang bervariasi antar wilayah (lokal). Data yang digunakan mencakup angka notifikasi kasus tuberkulosis di Indonesia tahun 2023 dengan variabel bebas antara lain kepadatan penduduk, jumlah kasus HIV, pendidikan, rasio jenis kelamin, dan cakupan imunisasi BCG. Hasil analisis menunjukkan bahwa model MGWR mampu menjelaskan variasi spasial secara akurat dibandingkan dengan model Geographically Weighted Regression (GWR). Variabel imunisasi BCG memiliki pengaruh yang bersifat tetap (global), sementara variabel lainnya menunjukkan pengaruh yang bervariasi antar wilayah (lokal).

Actions (login required)

View Item