Penggunaan Metode GWR (R) untuk Analisis Data Sosial

Dalam bidang ilmu informasi geografis, metode GWR (R) atau geographically weighted regression cukup populer digunakan, di mana mencari analisis data spasial. Selain itu juga membuat model hubungan spasial.

Dibalik metode ini ide dasarnya yakni untuk mencari hubungan variabel dependen atau Y dengan beberapa variabel independen atau X. Pemanfaatkan metode ini bisa diterapkan disejumlah hal.

Model geographically weighted regression ini merupakan model regresi yang dikembangkan agar dapat memodelkan data memakai variabel respon. Di mana sifatnya ialah kontinyu dan aspek lokasi atau spasial ikut dipertimbangkan.

Langkah Analisis Metode GWR (R)

Untuk melakukan analisis dengan memakai metode ini, maka pertama Anda harus bisa deskripsikan variabel respon yakni Y dan prediktor (X). Di mana nantinya variabel-variabel tersebut akan digunakan untuk membentuk model regresi.

Setelah itu lakukan analisis model regresi linear klasik (OLR) dengan menerapkan beberapa langkah. Misalnya uji asumsi residual atau regresi linear klasik yakni heteroskedastisitas, normalitas, multikolinearitas, atau autokorelasi.

Kemudian dengan menaksir parameter model OLS dengan metode kuadrat paling rendah. Anda bisa menganalisisnya dengan menguji berarti tidaknya model regresi linear berganda yakni uji T dan F.

Langkah menganalisis metode GWR (R) berikutnya ini bisa dilakukan dengan menentukan titik koordinat longitude-latitide di tiap lokasi pengamatan. Selain itu tentukan juga bandwidth sesuai CV minimal atau bisa juga hitung matriks pembobot.

Selanjutnya Anda bisa bandingkan jumlah kuadrat residual serta koefisien determinasi R2 model OLS dengan pembobot kernel fixed. Kemudian pada model GWR menggunakan pembobot kernel adaptive.

Langkah terakhit ialah interpretasi serta simpulkan hasil yang nantinya didapatkan. Dilihat dari uraian konsepnya, memang cukup kompleks mengenai perhitungan regresi dengan GWR ini.

Anda hanya harus memperhatikan ialah mengenai tiap tahapan perhitungan dari GWR tersebut supaya tidak bingung. Memahami detail semua komponen penyusun uji model ini bisa dipelajari bertahap.

Tentunya berdasarkan urutan tiap tahapan analisis dan pertimbangkan juga fungsi serta peran komponen yang ada ketika menganalisis GWR. Terbatasnya data yang dipakai mengelola hasil mungkin akan sering ditemui. Namun sekarang sudah banyak software disediakan untuk mempermudah melakukan analisis datanya. Apalagi analisis metode GWR (R) ini sering berkaitan dengan pemetaan, jadi perlu aplikasi tepat.