@thesis{thesis,
		author={Pili  Paulina Kandida},
		title ={GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSIONSTRUCTURAL EQUATION MODELLING PARTIAL 
LEAST SQUARE (GWR - SEMPLS) UNTUK 
PEMODELAN DERAJAT KESEHATAN DI PROVINSI 
JAWA TIMUR TAHUN 2018},
		year={2020},
		url={https://repository.unipasby.ac.id/id/eprint/1704/},
		abstract={Kesehatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  berperan  penting  dalam 
investasi  pembangunan  sumber  daya  manusia.  Pengukuran  derajat  kesehatan 
diperlukan  untuk  mengidentifikasi  apakah  suatu  daerah  termasuk  dalam 
kategori  sehat  atau  tidak  sehat  dan  untuk  memperbaiki  pembangunan 
kesehatan.  Salah  satu  wilayah  yang  juga  sangat  fokus  pada  pembangunan 
kesehatan  adalah  Jawa  Timur.   Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  analisis 
statistik untuk memodelkan derajat kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Metode 
analisis  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah GWR-SEMPLS. Tujuan 
penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi 
derajat  kesehatan  di  provinsi  Jawa  Timur  dengan  mengangkat  keragaman 
dalam aspek spasial. Variabel  laten eksogen yang digunakan dalam penelitian 
ini  di  antaranya  lingkungan,  perilaku,  dan  pelayanan  kesehatan  dan  variabel 
laten endogen adalah derajat kesehatan. Hasil dari Pemodelan GWR -SEMPLS 
menunjukan bahwa faktor yang mempengaruhi derajat kesehatan secara teoritis 
dan empiris adalah faktor lingkungan di 23 Kabupaten dan Kota di Jawa Timur. 
Model  GWR-SEMPLS  dengan  menggunakan  pembobot  Adaptive  Gaussian
dengan R
2
sebesar 0,783 atau 78,3%, lebih baik dibandingkan model SEM-PLS 
sebesar 0,714 atau 71,4%.
Kata Kunci: Adaptive Gaussian, Derajat Kesehatan, GWR, PLS, SEM, Skor 
Faktor}
		}