Pemodelan covid-19 berbasis wilayah menggunakan metode spatial autogressive model(SAR)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Harmunis, Suyesti Yusi (2022) Pemodelan covid-19 berbasis wilayah menggunakan metode spatial autogressive model(SAR). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Suyesti Yusi Harmunis_H92218052.pdf

Download (11MB)

Abstract

Covid-19 telah menyebar ke seluruh dunia. Di Indonesia, jumlah kasus covid-19 mengalami peningkatan khususnya di Provinsi Jawa Timur. Hingga 18 Juli 2021, Jawa Timur menjadi provinsi dengan kasus kematian tertinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh dalam peningkatan jumlah kasus covid-19 dengan tetap mempertimbangkan aspek tempat atau lokasi dengan menggunakan Spatial Autogressive Model (SAR). Data yang digunakan sebagai variabel dependen adalah jumlah penduduk yang terkonfirmasi covid-19 dengan variabel independen yang meliputi kepadatan penduduk, jumlah penduduk miskin, jumlah penduduk tidak bekerja, dan jumlah penduduk yang telah vaksin ke-1. Berdasarkan hasil dengan menggunakan metode Spatial Autogressive Model (SAR) faktor yang mempengaruhi penyebaran covid-19 di wilayah Jawa Timur adalah jumlah penduduk tidak bekerja dan jumlah penduduk yang telah di vaksin ke-1, dengan nilai Koefisien Determinasi R2 = 89,56% dan nilai MAPE sebesar 26%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Harmunis, Suyesti Yusisuyestiyusi2000@gmail.comH92218052
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorHafiyusholeh, Moh.hafiyusholeh@gmail.com2004028001
Thesis advisorHakim, Lutfilutfihakim@uinsby.ac.id--
Subjects: Matematika
Keywords: covid-19; Jawa Timur; spatial autogressive model(SAR)
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: Suyesti Yusi Harmunis
Date Deposited: 15 Nov 2022 08:32
Last Modified: 15 Nov 2022 08:32
URI: http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/58089

Actions (login required)

View Item View Item