eprintid: 134803 rev_number: 49 eprint_status: archive userid: 215875 dir: disk0/00/13/48/03 datestamp: 2025-07-30 06:49:44 lastmod: 2025-07-30 06:49:44 status_changed: 2025-07-30 06:49:44 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Humaira Rizqi Tridianti, - creators_name: Fitriani Agustina, - creators_name: Nar Herrhyanto, - creators_nim: NIM2103415 creators_nim: NIDN0014088104 creators_nim: - creators_id: humairarizqi@upi.edu creators_id: fitriani_agustina@upi.edu creators_id: HerrhyantoN@gmail.com contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_name: Fitriani Agustina, - contributors_name: Nar Herrhyanto, - contributors_nidn: NIDN0014088104 contributors_nidn: - contributors_id: fitriani_agustina@upi.edu contributors_id: HerrhyantoN@gmail.com title: PEMODELAN ROBUST GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (RGWR) DENGAN S-ESTIMATOR UNTUK JUMLAH KASUS TUBERKULOSIS DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2024 ispublished: pub subjects: GA subjects: QA subjects: RA divisions: MAT full_text_status: restricted keywords: Heterogenitas spasial, Pencilan, GWR, Robust GWR, Tuberkulosis Spatial Heterogenity, Outlier, GWR, Robust GWR, Tuberculosis note: https://scholar.google.com/citations?hl=en ID SINTA Dosen Pembimbing Fitriani Agustina: 5981275 Nar Herrhyanto: - abstract: Geographically Weighted Regression (GWR) adalah pengembangan dari regresi linear berganda yang mempertimbangkan faktor spasial, sehingga nilai estimasi parameternya berbeda di tiap lokasi pengamatan. Namun, dalam praktik analisis data, terkadang ditemukan pencilan yang dapat memengaruhi keakuratan estimasi parameter yang menyebabkan nilai estimasi parameternya menjadi bias. Untuk mengatasi hal ini, digunakan regresi robust dengan S-Estimator dalam model GWR, yang dikenal sebagai Robust GWR (RGWR). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model GWR yang lebih kekar terhadap keberadaan pencilan melalui penerapan RGWR pada kasus Tuberkulosis (TBC) di Provinsi Jawa Barat Tahun 2024. Variabel independen yang digunakan pada penelitian adalah Jumlah Penduduk Miskin (X1), Jumlah Kasus HIV (X2), Indeks Umur Harapan Hidup (X3), Persentase Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (X4), Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses terhadap Sanitasi Layak (X5), Kepadatan Penduduk (X6), dan Jumlah Rumah Sakit Umum (X7). Berdasarkan hasil analisis, diperoleh 27 model RGWR untuk 27 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat. Model ini menghasilkan nilai R^2 sebesar 0,9543, yang menunjukkan bahwa 95,43% Jumlah Kasus TBC di Jawa Barat tahun 2024 dapat dijelaskan oleh variabel-variabel dalam model, sementara sisanya sebesar 4,57% dipengaruhi oleh faktor lainnya. Pada penelitian ini, model RGWR memiliki nilai R^2 yang lebih besar dan nilai MAD serta RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan model GWR. Hal tersebut menandakan bahwa RGWR lebih sesuai untuk memodelkan Jumlah Kasus TBC setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2024 dibandingan dengan model GWR. Geographically Weighted Regression (GWR) is a development of multiple linear regression that considers spatial factors, so that the parameter estimation value is different in each location of observation. However, in the practice of data analysis, outliers are sometimes found that can affect the accuracy of parameter estimation which causes the estimated value of the parameters to be biased. To overcome this, robust regression with S-Estimator is used in GWR model, known as Robust GWR (RGWR). This study aims to obtain a GWR model that is more robust to the presence of outliers through the application of RGWR on Tuberculosis (TBC) cases in West Java Province in 2024. The independent variables used in the study are the number of poor people (X1), the number of HIV cases (X2), life expectancy index (X3), percentage of clean and healthy living behavior (X4), percentage of households that have access to proper sanitation (X5), population density (X_6), and number of public hospitals (X7). Based on the analysis, 27 RGWR models were obtained for 27 districts/cities in West Java Province. This model produces an R^2 value of 0.9543, which indicates that the number of TB cases in West Java in 2024 can be explained by the variables in the model, while the remaining 4.57% is influenced by other factors. In this study, the RGWR model has a larger R^2 value and a smaller MAD and RMSE value compared to the GWR model. This indicates that RGWR is more suitable for modeling the number of TB cases in each district/city in West Java Province in 2024 compared to the GWR model. date: 2025-07-16 date_type: published institution: Universitas Pendidikan Indonesia department: KODEPRODI44201#Matematika_S1 thesis_type: other thesis_name: other official_url: https://repository.upi.edu/ related_url_url: https://perpustakaan.upi.edu/ related_url_type: org citation: Humaira Rizqi Tridianti, - and Fitriani Agustina, - and Nar Herrhyanto, - (2025) PEMODELAN ROBUST GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (RGWR) DENGAN S-ESTIMATOR UNTUK JUMLAH KASUS TUBERKULOSIS DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2024. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia. document_url: http://repository.upi.edu/134803/8/S_MAT_2103415_Title.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/3/S_MAT_2103415_Chapter1.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/4/S_MAT_2103415_Chapter2.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/2/S_MAT_2103415_Chapter3.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/7/S_MAT_2103415_Chapter4.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/5/S_MAT_2103415_Chapter5.pdf document_url: http://repository.upi.edu/134803/6/S_MAT_2103415_Appendix.pdf