Estimasi angka harapan hidup di Jawa Timur dengan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR)

ABSTRAK

Model Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi di mana setiap parameter dihitung setiap lokasi pengamatan, sehingga setiap lokasi akan memiliki interpretasi berbeda. Pemodelan dengan GWR membutuhkan fungsi pembobot. Beberapa macam fungsi pembobot yang dapat digunakan salah satunya adalah fungsi Adaptive Gaussian Kernel. Pembobot ini menghasilkan nilai bandwidth yang berbeda untuk setiap titik pengamatan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pemetaan Angka Harapan Hidup (AHH) di Jawa Timur pada tahun 2017. Variabel independen yang digunakan pada penelitian ini adalah pemberian ASI eksklusif (X_1), balita yang mendapatkan imunisasi lengkap (X_2), perilaku hidup bersih dan sehat (X_3), dan kemiskinan (X_4). Hasil penelitian didapatkan bahwa parameter yang berpengaruh terhadap kasus angka harapan hidup di Jawa Timur tahun 2017 adalah parameter pemberian ASI eksklusif dan parameter kemiskinan, sehingga diperoleh persamaan model GWR sebagai berikut:
Y ̂=6449,487198+227,780291X_1-193,023321X_4

ABSTRACT

The model of Geographically Weighted Regression (GWR) is a development of the regression model where the parameters are calculated at each observation location, so that each location will have a different interpretation. Modelling with GWR requaires a weghting function. There are several types of weighting function than can be used. One of them is the adaptive gaussian kernel function. This weighting produces a different bandwidth value for each observation point. This research aims to obtain a mapping of life expectancy in East Java in 2017. The independent variable used in this research is exclusive breastfeeding (X_1), a toddler who gets a complete immunazation (X_2), a clean and healthy life behavior (X_3), proverty (X_4). The results found that the parameters that affect the case of life expectancy in East Java in 2017 are the parameters of exclusive breastfeeding and poverty parameters, so the GWR model equation is obtained as follows:
Y ̂=6449,487198+227,780291X_1-193,023321X_4

مستخلص البحث

نموذج الانحدار الموزون جغرافيًا (GWR) هو تطوير نموذج الانحدار حيث يتم حساب معلمة في كل مكان مراقبة، حتى يكون له تفسير مختلف. تتطلب هذه النمذجة وظيفة الترجيح. هناك عدة أنواع من وظائف الترجيح التي يمكن استخدامها ، منها وظيفة Adaptive Gaussian Kernel. ينتج هذا الترجيح قيمة عرض النطاقbandwidth)) المختلف لكل نقطة مراقبة.تهدف هذه البحث إلى الحصول على رسم خرائط لتوقعات الحياة في جاوى الشرقية في عام 2017. المتغيرات المستقلة المستخدمة في هذه الدراسة هي الرضاعة الطبيعية الحصرية (X_1)، الطفل الذي يحصل على التحصين الكامل (X_2)، سلوك الحياة النظيف والصحي (X_3)، الفقر (X_4). أظهرت النتائج أن المعلمات تؤثر الى حالة متوسطة العمر المتوقع في جاوى الشرقية عام 2017 هي معلمة الرضاعة الطبيعية الحصرية ومعلمة الفقر ، بحيث يتم الحصول على معادلة نموذج GWR على النحو التالي:
Y ̂=6449,487198+227,780291X_1-193,023321X_4