Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-Jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression

Astuti, Nindya Kemala (2017) Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-Jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1313100115-Undergraduate_Thesis.pdf]
Preview
Text
1313100115-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

— Pendidikan merupakan suatu elemen yang sangat penting dalam perkembangan suatu bangsa. Beberapa upaya yang dilakukan pemerintah dalam hal pendidikan dimaksudkan agar dapat memberantas buta huruf atau buta aksara. Indikator yang digunakan untuk mengukur tingkat buta huruf adalah Angka Buta Huruf. Namun rata-rata angka buta huruf di Indonesia masih tergolong tinggi (4,27%). Pengukuran angka buta huruf merupakan nilai yang kontinu dan berdistribusi t. Penelitian ini menggunakan metode regresi t untuk menyesuaikan distribusi variabel responnya. Mempertimbangkan adanya aspek spasial yang muncul pada data, perlu dilakukan modifikasi pada pemodelan regrei t, yaitu dengan menerapkan pembobot spasial. Oleh karena itu, metode regresi yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu model regresi terboboti atau GWtR. Variabel yang signifikan pada pemodelan regresi t merupakan angka partisipasi murni tingkat SD, rasio murid-guru, tingkat pengangguran terbuka, persentase penduduk miskin dan persentase balita gizi buruk. Sedangkan variabel yang signifikan pada pemodelan GWtR adalah angka partisipasi murni tingkat SD, rasio murid-guru, tingkat pengangguran terbuka dan persentase penduduk miskin. Perbandingan kebaikan kedua model menunjukkan bahwa metode terbaik untuk memodelkan angka buta huruf di kabupaten/kota se-Jawa Timur adalah GWtR.
=======================================================================================================
Education is a very important element in the development of a country. Some efforts made by the government in terms of education are intended to eradicate illiteracy or blindness. The indicator used to measure the illiteracy is illiteracy rate. However, the average of illiteracy rate in Indonesia is 4,27% which is still high. A measurement of illiteracy rate produces a continuous value and follow student’s t distribution. This research uses regression t method that is a method for continuous data. The data have spatial effect so as GWtR modeling is done. Significant variable in t regression model are net enrollment rates at primary school level, student-teacher ratio, open-unemployment rate, percentage of poor population and so the malnourished children under five years old. While the significant variables in GWtR modeling are net enrollment rates at primary school level, student-teacher ratio, open-unemployment rate, and percentage of poor population. If the response variable follows t student’s distribution, the result of the analysis is the most suitable method for modeling illiteracy rate in districts/cities in East Java is GWtR.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Ast p-1
Uncontrolled Keywords: Pendidikan, Angka Buta Huruf, Regresi t, GWtR
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
H Social Sciences > HV Social pathology. Social and public welfare
Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Nindya Kemala Astuti
Date Deposited: 18 Jan 2018 03:01
Last Modified: 05 Mar 2019 06:42
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48172

Actions (login required)

View Item View Item