spasial method

download spasial method

of 22

  • date post

    10-Oct-2015
  • Category

    Documents

  • view

    25
  • download

    1

Embed Size (px)

description

tugas spasial statiska 2013

Transcript of spasial method

SOAL UJIAN STATISTIKA SPASIAL WAKTU 4 JAMOPEN BOOK, CAN USE COMPUTERRESULT FROM COMPUTER MUST BE MOVED TO THIS PAPER

1. Penderita Diare pada umumnya mengelompok. Hal ini disebabkan sumber penyebabnya terlokalisasi pada suatu tempat tertentu. Pada kasus berikut apakah pernyataan di atas benar atau salah. Tolong analisis data berikut dengan menggunakan teknik yang anda kuasai.

BujurLintangJumlah Penderita Diare

106.759826.845289

106.770976.8699411

106.739276.8472122

106.761896.834215

106.76216.8210913

106.769756.8157815

106.751786.8315527

106.760366.8094316

106.726966.7728654

106.739596.7940826

106.744546.8005427

106.75256.7987819

106.744526.7911214

106.766986.7947326

106.745866.7804613

JAWAB:Hipotesis:H0: sebaran Penderita Diare menyebar acak (VMR = 1)H0: sebaran Penderita Diare cenderung mengelompok (VMR >1)Statistik uji: = (m-1)VMR = = = 20.466667= = 123.55238VMR = = = 6.0367613 = (m-1)VMR= 14*6.0367613= 84.51466= 23.68479 > Kesimpulan :Karena = 84.51466 lebih besar dari = 23.68479, maka tolak H0. Artinya, pada taraf nyata 5%, sebaran jumlah penderita diare umumnya mengelompok. Dengan demikian Pernyataan di atas benar.

2. Indeks moran menunjukkan korelasi spasial sarana dan prasarana pada suatu wilayah. Berikut ini menunjukkan jumlah puskesmas dalam kecamatan (ada 5 kecamatan) dari suatu kabupaten. Bagaimana indeks moran jumlah puskesmas tersebut? Dan artikan..

A=6

D=15E=13C=9B=10 Gunakan matriks W sebagai Bernilai 1 bila berdampingan dan Berdampingan.

Statistik uji:I =

Matriks x: A6

B10

C9

D15

N= 4Matriks w:ABCD

A0100

B1010

C0101

D0010

Martiks w yang sudah di boboti:ABCD

A0100

B0.500.50

C00.500.5

D0010

I = I = I= -0.178571

Hipotesis:H0 : I = 0H1 : I < 0 ; Terdapat autokorelasi spasial negatif. Artinya area yang berdekatan tidak mirip dan membentuk pola visual seperti papan catur.

E = - = - =-

0.7958224Dengan demikian

Z0.05 = - 1,645Karena Z(I) > Z0.05 maka terima H0 artinya pada taraf nyata 5%, korelasi spasial sarana dan prasarana pada suatu wilayah tidaklah nyata atau dapat dikatakan tidak ada korelasi spasial untuk sarana dan prasarana pada suatu wilayah.

Nama: Leni MarlenaJumat, 2 November 2012NRP: G1511200081

22

3. Data berikut menunjukkan sebaran banyaknya anak dan ibu yang kurang gizi di masing-masing desa.

DesaJumlah anak kurang GiziJumlah Ibu kurang GiziDesaJumlah anak kurang GiziJumlah Ibu kurang Gizi

A10P31

B11Q10

C11R30

D10S21

E32T21

F00U20

G21V00

H40W20

I00X00

J31Y22

K31Z21

L12AA00

M20AB12

N52AC11

O22AD00

Pertanyaan :a. Apakah ada korelasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizib. Apakah ada asosiasi secara spasial antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi.

JAWAB :a. H0: tidak ada korelasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang giziH1: Ada korelasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizianak kurang giziibu kurang gizi

anak kurang giziPearson Correlation1.392*

Sig. (2-tailed).032

N3030

Dengan menggunakan Minitab diperoleh Nilai korelasi Pearson antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi sebesar 0.392 dengan P-Value = 0.032.Karena P value < taraf nyata 5%, maka tolak H0. Artinya pada taraf nyata 5% banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi berkorelasi dengan nilai korelasi pearson sebesar 0.,392. Banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi berkorelasi positif, artinya semakin banyak jumlah Anak kurang gizi, semakin banyak pula jumlah ibu kurang gizi, begitu pula sebaliknya.

Jawaban b. Ada di halaman berikutnya.

Jawaban no 3 b.:H0: tidak ada asosiasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi H1: ada asosiasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang giziStatistik uji: ANAK KURANG GIZI

IBU KURANG GIZITidak adaAdaTotal

Tidak ada6 (a)8 (b)14

ada0 (c)16 (d)16

Total62430

8.57142857 p-val = 0.003 atau 3.841459149Karena P value < taraf nyata 5%, maka tolak H0. Artinya pada taraf nyata 5% ada asosiasi antara banyaknya Anak kurang gizi dengan banyak ibu kurang gizi dengan nilai asosiasi sebesar 8.571.

4. Apa yang anda ketahui tentang cluster dendrogram. Jelaskan. Lalu buatlah Cluster Dendrogram pada data berikutNama KabupatenPersen Keluarga Pra-Sejahtera dan Sejahtera IPersen Penduduk yang berpendidikan SMA ke atasPersen Keluarga PetaniKepadatan Penduduk (jiwa per km2)

Cianjur31,848,6822,3910,38

Sukabumi40,049,0714,632,59

Bandung38,5918,1514,7315,54

Cirebon42,523,4925,3428,8

Tegal29,1710,0818,425,08

Cilacap28,9310,4410,638,03

Jepara33,7817,7217,3212,35

Kudus21,729,1219,047,33

Rembang42,641820,5218,98

Mojokerto39,4317,4913,4330,93

Ngawi40,513,4219,4930,03

Madiun35,129,4911,5315,56

Ponorogo37,6120,2712,724,12

Pacitan32,957,1921,2821,39

Tulungagung31,078,6215,8512,19

Analisis Cluster digunakan untuk menggabungkan obyek ke dalam gerombol-gerombol berdasarkan sifat kemiripannya. Penggerombolan diatur sedemikian hingga obyek di dalam gerombol lebih mirip dibandingkan obyek antar gerombol. Ketidakmiripan antar obyek diukur dengan jarak tertentu.Adapun metode pengelompokan dalam analisis cluster meliputi :a. Metode Hirarkis b. Metode tak berhirarkiMemulai pengelompokan dengan dua atau lebih obyek yang mempunyai kesamaan paling dekat. Kemudian diteruskan pada obyek yang lain dan seterusnya hingga cluster akan membentuk semacam pohon dimana terdapat tingkatan (hirarki) yang jelas antar obyek, dari yang paling mirip hingga yang paling tidak mirip. Alat yang membantu untuk memperjelas proses hirarki ini disebut dendogram.Jadi dapat disimpulkan bahwa cluster dendogram adalah suatu pengelompokkan/pengklusteran yang diperoleh dengan menggunakan metode hirarkis.Sebelum menginputkan data ke dalam minitab, terlebih dahulu bakukan data tersebut. Data ini perlu dibakukan karena satuan pada variabel Kepadatan Penduduk berbeda dengan 3 variabel lain.Dengan menggunakan Minitab dengan Pautan Lengkap dan jarak euclid diperoleh dendogram sebagai berikut:

IIIIIIBerdasarkan dendogram di atas dengan memotong di similarity terpanjang yaitu dari kelompok I ke III maka diperoleh 2 kelompok, yaitu: Kelompok I: Cianjur, Kudus, Cilacap, Madiun, dan TulungagungKelompok II: Sukabumi, Ngawi, Tegal, Pacitan, Bandungn Jepara, Rembang, Mojokerto, Ponorogo, Cirebon

5. Buatlah Model Logit pada data berikut dan artikan hasilnyaPenderita DBDykepadatan (jiwa/km2) (x1)persen mobilitas penduduk (x2)persentase kk tinggal di pemukiman kumuh (x3)

12.00149.000.053510.00

15.00160.000.038030.02

16.001149.000.032400.01

32.00185.000.033150.00

19.00155.000.027980.04

26.00172.000.019110.01

27.001133.000.039400.02

31.00196.000.015200.00

37.00145.000.004340.00

1.00120.000.018730.00

15.00169.000.000950.00

1.00134.000.008950.00

7.00138.000.028820.00

34.001243.000.011690.00

7.001126.000.031560.00

22.00153.000.026300.02

6.00034.000.002960.00

9.00048.000.001410.00

9.00088.000.002540.23

0.00045.000.000780.06

0.00015.000.002410.00

0.00033.000.000330.00

0.00041.000.000980.00

3.00090.000.002660.00

1.00066.000.000890.00

2.00056.000.006880.00

4.00055.000.005530.03

31.001134.000.003800.00

6.000138.000.004280.03

19.000211.000.004390.05

21.001222.000.002500.01

15.000102.000.000950.00

91.001144.000.000000.00

71.001149.000.000000.00

38.00196.000.000000.00

15.00038.000.000000.00

15.00066.000.000000.00

12.000104.000.000000.00

31.001102.000.004020.00

26.001144.000.000000.00

14.00178.000.000000.00

5.001240.000.000000.00

19.001241.000.000000.00

31.001157.000.011710.01

48.00192.000.000000.00

28.001154.000.000000.00

15.00150.000.000000.00

7.001178.000.000000.00

23.001277.000.000000.00

26.001246.000.000000.00

12.001144.000.000000.00

37.001162.000.000000.00

27.001173.000.086820.09

49.001267.000.006630.01

30.00194.000.000000.00

49.001143.000.003240.00

10.000116.000.118870.12

15.000121.000.021850.02

16.00043.000.000000.00

14.00052.000.000000.00

12.00049.000.000000.00

7.00053.000.000000.00

4.00194.000.000000.00

5.001129.000.012550.01

15.001180.000.239090.24

18.00150.000.014250.01

63.001117.000.000000.00

27.001249.000.020830.02

JAWABAN NO. 5:Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan SPSS, didapatkan hasil sbb:

Case Processing Summary

Unweighted CasesaNPercent

Selected CasesIncluded in Analysis68100,0

Missing Cases0,0

Total68100,0

Unselected Cases0,0

Total68100,0

a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.

a. Menilai Model Fit :Ho : Model yang di hipotesakan fit dengan dataH1 : Model ya