Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPendugaan Persentase Kejadian Gizi Buruk di Jawa Timur Menggunakan Model Regresi Terboboti Geografis. Provinsi Jawa Timur memiliki karakteristik wilayah yang berbeda. Perbedaan karakteristik wilayah dapat berupa masalah sosial, ekonomi, budaya, pola asuh, pendidikan, dan lingkungan, sehingga dapat menyebabkan adanya perbedaan kejadian balita gizi buruk antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Penderita gizi buruk dari satu wilayah diduga dipengaruhi oleh wilayah sekitarnya. Oleh karena itu, diperlukan suatu pemodelan statistik dengan memperhitungkan faktor spasial. Metode statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan memperhitungkan faktor spasial adalah regresi terboboti geografis (RTG). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kejadian gizi buruk di Provinsi Jawa Timur menggunakan model RTG dengan pembobot kernel adaptif kuadrat ganda dan membandingkan model RTG dengan model regresi linear konvensional. Data yang digunakan adalah data sekunder dari survei sosial ekonomi nasional (SUSENAS) dan Riset Kesehatan Dasar (RISKESDA) 2010 pada 38 kabupaten/kota di Jawa Timur. Pendugaan parameter model dilakukan dengan menggunakan metode weighted least squares (WLS) yaitu dengan memberikan pembobot yang berbeda untuk setiap wilayah. Hasil penelitian diperoleh terdapat 38 model kejadian gizi buruk yang berbeda untuk setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Model RTG dengan menggunakan pembobot fungsi kernel kuadrat ganda lebih baik digunakan untuk memodelkan kejadian gizi buruk di Jawa Timur dibandingkan dengan regresi linear konvensional berdasarkan kriteria kebaikan model yaitu R-square, mean square error (MSE) dan Akaike information criterion (AIC).

---

The province of East Java has its characteristics that differentiate it from any other regions. Dissimilarities in characteristics of a region may encompass issues such as social, economic, cultural, parenting, education, and the environment, so as to cause the difference in the case of severe under nutrition between one region to another. Sufferers of malnutrition in one region may be linked and influenced by the surrounding regions. Therefore, we need a statistical modeling that can take into account the spatial factor. Statistical methods that can be used to analyze the data and also takes into account the spatial factor are the Geographically Weighted Regression (GWR). This study is aimed to determine the case of malnutrition models in East Java Province using GWR model with kernel adaptive bi-square weighting and comparing it to the conventional linear regression model. The data used in the study are secondary data obtained from the National Socio-Economic Survey and Basic Health Research (2010) conducted in 38 districts in East Java. Estimation is done by using the Weighted Least Squares method that provides different weighting values to each region. The result showed that there are 38 models of the malnutrition case that is different from each district in East Java. The GWR model with bi-square kernel weighting function is better in modelling the case of malnutrition in East Java compared to the conventional linear regression models that are based on the criteria of goodness that is the R- square, Mean Square Error and the Akaike Information Criterion."

"The Province of East Java has its characteristics that differentiate it from any other regions. Dissimilarities incharacteristics of a region may encompass issues such as social, economic, cultural, parenting, education, and theenvironment, so as to cause the difference in the case of severe under nutrition between one region to another. Sufferersof malnutrition in one region may be linked and influenced by the surrounding regions. Therefore, we need a statisticalmodeling that can take into account the spatial factor. Statistical methods that can be used to analyze the data and alsotakes into account the spatial factor are the Geographically Weighted Regression (GWR). This study is aimed todetermine the case of malnutrition models in East Java Province using GWR model with kernel adaptive bi-squareweighting and comparing it to the conventional linear regression model. The data used in the study are secondary dataobtained from the National Socio-Economic Survey and Basic Health Research (2010) conducted in 38 districts in EastJava. Estimation is done by using the Weighted Least Squares method that provides different weighting values to eachregion. The result showed that there are 38 models of the malnutrition case that is different from each district in EastJava. The GWR model with bi-square kernel weighting function is better in modelling the case of malnutrition in EastJava compared to the conventional linear regression models that are based on the criteria of goodness that is the Rsquare,Mean Square Error and the Akaike Information Criterion.Pendugaan Persentase Kejadian Gizi Buruk di Jawa Timur Menggunakan Model Regresi Terboboti Geografis.Provinsi Jawa Timur memiliki karakteristik wilayah yang berbeda. Perbedaan karakteristik wilayah dapat berupa masalahsosial, ekonomi, budaya, pola asuh, pendidikan, dan lingkungan, sehingga dapat menyebabkan adanya perbedaankejadian balita gizi buruk antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Penderita gizi buruk dari satu wilayah didugadipengaruhi oleh wilayah sekitarnya. Oleh karena itu, diperlukan suatu pemodelan statistik dengan memperhitungkanfaktor spasial. Metode statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan memperhitungkan faktor spasialadalah regresi terboboti geografis (RTG). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kejadian gizi buruk diProvinsi Jawa Timur menggunakan model RTG dengan pembobot kernel adaptif kuadrat ganda dan membandingkanmodel RTG dengan model regresi linear konvensional. Data yang digunakan adalah data sekunder dari survei sosialekonomi nasional (SUSENAS) dan Riset Kesehatan Dasar (RISKESDA) 2010 pada 38 kabupaten/kota di Jawa Timur.Pendugaan parameter model dilakukan dengan menggunakan metode weighted least squares (WLS) yaitu denganmemberikan pembobot yang berbeda untuk setiap wilayah. Hasil penelitian diperoleh terdapat 38 model kejadian giziburuk yang berbeda untuk setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Model RTG dengan menggunakan pembobot fungsikernel kuadrat ganda lebih baik digunakan untuk memodelkan kejadian gizi buruk di Jawa Timur dibandingkan denganregresi linear konvensional berdasarkan kriteria kebaikan model yaitu R-square, mean square error (MSE) dan Akaikeinformation criterion (AIC)."

"Urbanisasi membawa berbagai permasalahan lingkungan perkotaan diantaranya banjir, dan berkurangnya ruang terbuka hijau. Pengendalian pemanfaatan ruang sebagai salah satu tahap dalam penataan ruang menjadi upaya untuk mengurangi permasalahan tersebut. Tujuan dari riset adalah untuk membangun model pengendalian pemanfaatan ruang yang efektif dengan berbasis nilai lahan, dengan menganalisis faktor yang mempengaruhi nilai lahan, dan kesesuaiannya dengan kualitas lingkungan, serta keserasiannya dengan tata ruang. Metode yang digunakan dalam riset ini adalah metode kuantitatif dengan Geographical Weighted Regression, metode tumpang tindih peta, dan System Dynamics. Hasil dari riset menggambarkan nilai lahan dipengaruhi oleh keberadaan lahan dalam klaster, jarak ke stasiun, dan jarak ke pintu toll. Tidak terdapat kesesuaian antara nilai lahan dengan kualitas lingkungan. Terdapat kecenderungan bahwa rencana tata ruang mengikuti permintaan pasar. Disimpulkan bahwa dengan model, maka dapat meningkatkan nilai lahan, meningkatkan faktor ekonomi yang mengurangi kemampuan membeli atau mengubah lahan sekaligus memberi kemampuan pada pengelola meningkatkan infrastruktur lingkungan menuju pembangunan berkelanjutan.

---

Urbanization contributes to urban environmental problems, including flooding and loss of green space. Spatial management control, as a phase of spatial planning, can reduce the problems. The objective of this research is to build spatial management control model based on land value by investigating factors that determine land value as well as its compatibility with environmental quality and spatial planning. This research uses quantitative method, which includes Geographical Weighted Regression, overlaying map, and System Dynamics. The results show that the location of land in the cluster increase the land value, and have impact on negative environment quality. There is a tendency for spatial plans to accommodate market demand. It is concluded that by using land value as spatial management control instrument can increase economic factors that reduce the ability to buy or change land, and provide managers with the ability to improve environmental infrastructure in order to achieve sustainable development."