Pemodelan covid-19 berbasis area menggunakan metode regresi spatial error models

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Karunillah, Thirza (2022) Pemodelan covid-19 berbasis area menggunakan metode regresi spatial error models. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text Thirza Karunillah_H02218014.pdf Download (3MB)

Abstract

Penyebaran Covid-19 yang cukup pesat pada awal 2019 menjadi pusat perhatian dunia. Di Indonesia terjadi peningkatan jumlah kasus terkonfirmasi positif Covid-19 diantaranya Provinsi Jawa Timur. Pada tahun 2020 Jawa Timur menjadi Provinsi dengan kasus kematian tertinggi. Maka untuk untuk melihat secara utuh tingkat penyebaran Covid-19, diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat berpengaruh dan mempertimbangkan aspek lokasi atau area. Regresi Spatial Error Models merupakan metode regresi spasial dengan mempertimbangkan aspek lokasi atau area yang disebabkan oleh spasial error, dimana nilai error pada suatu wilayah dipengaruhi error di wilayah lainnya. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan regresi spasial error model faktor yang mempengaruhi penyebaran covid-19 di wilayah Jawa Timur yaitu jumlah penduduk tidak bekerja dan penduduk yang telah divaksin, dengan nilai kebaikan model R2 sebesar 90,73% dan MSE sebesar 1476947.

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:	Creators Email NIM Karunillah, Thirza thirzakarunillah06@gmail.com H02218014
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Hafiyusholeh, Moh. hafiyusholeh@uinsby.ac.id 2004028001 Thesis advisor Hamid, Abdulloh doelhamid@uinsby.ac.id 2028088501
Subjects:	Matematika
Keywords:	Covid-19 di Jawa Timur; faktor-faktor yang mempengaruhi Covid-19; regresi spasial; spatial error model.
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Thirza Karunillah
Date Deposited:	18 Nov 2022 09:05
Last Modified:	18 Nov 2022 09:05
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/58093

Actions (login required)

View Item