ALGORITMA SPASIAL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION PADA LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KABUPATEN BOJONEGORO
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
NURAINI KHOIRIYAH (STUDENT ID : 2520180017)
NUR MAHMUDAH (LECTURER ID : 0715039201)
DENNY NURDIANSYAH (LECTURER ID : 0726058702)
NUR MAHMUDAH (LECTURER ID : 0715039201)
DENNY NURDIANSYAH (LECTURER ID : 0726058702)
Subject
360 Permasalahan dan kesejahteraan sosial; asosiasi
Datestamp
2022-10-27 07:34:19
Abstract :
Pertumbuhan penduduk adalah keseimbangan yang dinamis dari faktor yang memberikan pengaruh pada berkurang dan bertambah banyaknya penduduk. Laju pertumbuhan penduduk dijadikan sebagai salah satu permasalahan utama yang perlu dilakukan penanganan di Indonesia. Telah dilakukan perbandingan jumlah penduduk di Kabupaten Bojonegoro antara tahun 2020 dengan tahun sebelumnya yakni 2019 maka telah mengalami peningkatan sebesar 12.961 jiwa dalam kurun waktu 1 tahun. Maka pertambahan penduduk di kabupaten Bojonegoro sebesar 0,96 persen. Dengan meningkatnya jumlah penduduk dikhawatirkan akan mengalami ledakan penduduk dan memunculkan berbagai masalah diantaranya angka kriminalitas yang semakin tinggi, kepadatan penduduk pada wilayah tertentu, dan angka kesejahteraan rakyat yang semakin berkurang. Oleh karena itu diperlukan penelitian dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat memberikan pengaruh terhadap laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Bojonegoro pada setiap wilayah kecamatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dengan 2 pembobot diantaranya Fixed Gaussian Kernel dan Adaptive Gasussian Kernel. Diperoleh hasil pemilihan model GWLR terbaik menurut kriteria Akaike Index Criteria (AIC) dihasilkan fungsi kernel Fixed Gaussian merupakan model dengan kriteria terbaik dalam melakukan pemodelan laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Bojonegoro dengan nilai AIC sebesar 33.90696. Kesimpulan dari hasil penelitian ini diketahui model GWLR dengan kernel Fixed Gaussian bahwa faktor yang memberikan pengaruh terhadap laju pertumbuhan penduduk pada setiap kecamatan berbeda-beda. Yang mana dapat diketahui 6 kecamatan telah dipengaruhi oleh jumlah kelahiran, 5 kecamatan dipengaruhi oleh variabel jumlah pasangan usia subur peserta KB dan sisanya tidak dipengaruhi oleh variabel prediktor yang terdapat dalam penelitian ini.
Pertumbuhan penduduk adalah keseimbangan yang dinamis dari faktor yang memberikan pengaruh pada berkurang dan bertambah banyaknya penduduk. Laju pertumbuhan penduduk dijadikan sebagai salah satu permasalahan utama yang perlu dilakukan penanganan di Indonesia. Telah dilakukan perbandingan jumlah penduduk di Kabupaten Bojonegoro antara tahun 2020 dengan tahun sebelumnya yakni 2019 maka telah mengalami peningkatan sebesar 12.961 jiwa dalam kurun waktu 1 tahun. Maka pertambahan penduduk di kabupaten Bojonegoro sebesar 0,96 persen. Dengan meningkatnya jumlah penduduk dikhawatirkan akan mengalami ledakan penduduk dan memunculkan berbagai masalah diantaranya angka kriminalitas yang semakin tinggi, kepadatan penduduk pada wilayah tertentu, dan angka kesejahteraan rakyat yang semakin berkurang. Oleh karena itu diperlukan penelitian dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat memberikan pengaruh terhadap laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Bojonegoro pada setiap wilayah kecamatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dengan 2 pembobot diantaranya Fixed Gaussian Kernel dan Adaptive Gasussian Kernel. Diperoleh hasil pemilihan model GWLR terbaik menurut kriteria Akaike Index Criteria (AIC) dihasilkan fungsi kernel Fixed Gaussian merupakan model dengan kriteria terbaik dalam melakukan pemodelan laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Bojonegoro dengan nilai AIC sebesar 33.90696. Kesimpulan dari hasil penelitian ini diketahui model GWLR dengan kernel Fixed Gaussian bahwa faktor yang memberikan pengaruh terhadap laju pertumbuhan penduduk pada setiap kecamatan berbeda-beda. Yang mana dapat diketahui 6 kecamatan telah dipengaruhi oleh jumlah kelahiran, 5 kecamatan dipengaruhi oleh variabel jumlah pasangan usia subur peserta KB dan sisanya tidak dipengaruhi oleh variabel prediktor yang terdapat dalam penelitian ini.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
