Pemodelan Indeks Kebahagiaan di Indonesia Berdasarkan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression

  • Yoani A
  • Insyiroh F
  • Panjaitan L
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
8Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Kesejahteraan masyarakat, melibatkan pemenuhan kebutuhan pokok dan peluang pendidikan serta pekerjaan, dapat diukur salah satunya melalui indeks kebahagiaan. Penelitian ini bertujuan membantu pemerintah Indonesia mencapai Sustainable Development Goal ke-3 terkait Kesehatan dan Kesejahteraan karena dengan memahami faktor-faktor yang memengaruhi indeks kebahagiaan, diharapkan pemerintah mampu meningkatkan taraf kesehatan dan kesejahteraan masyarakat Indonesia. Indeks kebahagiaan bersifat bervariasi di setiap wilayah geografis karena faktor-faktor seperti budaya, sosial, dan lingkungan dapat memberikan pengaruh yang berbeda-beda untuk setiap wilayahnya. Selain itu, untuk mengakomodir kemungkinan variabel yang pengaruhnya bersifat global ataupun lokal, metode Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) dapat menjadi metode yang tepat untuk menganalisis permasalahan ini. Pada penelitian ini diperoleh hasil model regresi global, model GWR, dan model MGWR dengan menggunakan pembobot kernel fixed gaussian dan bi-square. Berdasarkan nilai Akaike’s Information Criterion Corrected (AIC) terkecil, serta  terbesar yakni 87,2% menunjukkan bahwa metode MGWR merupakan metode terbaik dalam memodelkan Indeks Kebahagiaan di Indonesia.

Cite

CITATION STYLE

APA

Yoani, A., Insyiroh, F., Panjaitan, L. S., Saifudin, T., & Suliyanto. (2023). Pemodelan Indeks Kebahagiaan di Indonesia Berdasarkan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(1), 237–246. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i1.3639

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free