The Use of A Geographically Weighted Regression Model to Analyze Predictors of The Rice Supply in Bojonegoro

Abstract

The research goal would be to understand all potential influences on the amount of rice available within every sub-district in the Bojonegoro district. Geographically weighted regression (GWR), a technique used for this study, uses kernels: adaptive bisquare, fixed bisquare, adaptive gaussian, and fixed gaussian. The state office for food security and farming inside the Bojonegoro district provided secondary statistics for the 2018 year that included information on the population, the harvested area, the rice production, and the rice supply. The outcomes from the kernel-fixed gaussian elected model using AIC minimum criteria for the GWR model. The implementation's conclusion is due to the impact of variety in locations. The next research recommendation is a time-series spatial study of the rice problem.

Keywords

Rice Supply, Harvested Area, Rice Production, Population, GWR.

Judul

Penggunaan Model Geographically Weighted Regression untuk Menganalisis Prediktor Ketersediaan Beras di Bojonegoro

Abstrak

Tujuan penelitian ini adalah untuk memahami semua pengaruh potensial terhadap jumlah beras yang tersedia di setiap kecamatan di Kabupaten Bojonegoro. Geographically Weighted Regression (GWR), sebuah teknik yang digunakan untuk penelitian ini, menggunakan kernel: adaptive bisquare, fixed bisquare, adaptive gaussian, dan fixed gaussian. Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kabupaten Bojonegoro menyediakan data statistik sekunder untuk tahun 2018 yang mencakup informasi mengenai jumlah penduduk, luas panen, produksi beras, dan pasokan beras. Hasil dari model terpilih kernel-fixed gaussian menggunakan kriteria minimum AIC untuk model GWR. Kesimpulan dari implementasi ini adalah adanya pengaruh variasi lokasi. Rekomendasi penelitian selanjutnya adalah studi spasial runtun waktu untuk masalah beras.

Kata Kunci

Ketersediaan Beras, Luas Panen, Produksi Beras, Populasi, GWR.

Reference

Nurdiansyah, D., Ma’ady, M. N. P., Kartini, A. Y., and Yuliana, U. A. (2024). The Use of A Geographically Weighted Regression Model to Analyze Predictors of The Rice Supply in Bojonegoro. Vygotsky: Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika, 6(1), 1–12. doi.org/10.30736/voj.v6i1.706

Sumber: Jurnal Vygotsky 2024