Tutorial Pembuatan Analisis Regresi Spasial Menggunakan Aplikasi ArcMap

00:10:53
https://www.youtube.com/watch?v=UblQOdaPaMg

Resumo

TLDRVideo ini dibawakan oleh Junior, wakil dari Kumpulan 3 dalam mata kuliah Metode Analisis Perancangan (MAP), membincangkan tentang cara-cara pengolahan data statistik spasial dengan fokus pada regresi. Data yang dibahas adalah dari Kabupaten Sulawesi Barat dengan fokus pada tingkat kemiskinan dan ketahanan pangan, bersumber dari Badan Pusat Statistik. Dalam video ini, penonton dibimbing langkah demi langkah bagaimana cara memasukkan data shp ke dalam software, memprosesnya dalam atribut dan menerapkan berbagai operasi statistik spasial untuk analisis. Penggunaan model Geography Distribution dan analisis Moran's I memberi kefahaman tentang pola penyebaran data, yang dalam hal ini, disimpulkan bersifat random dan tidak teratur. Setelah analisis selesai, data disimpan dan dapat dilihat dalam format laporan untuk interpretasi lanjut.

Conclusões

  • 📊 Video ini adalah bagian dari tugas mata kuliah yang berfokus pada statistik spasial.
  • 🗺️ Data yang digunakan adalah dari Kabupaten Sulawesi Barat mengenai kemiskinan dan ketahanan pangan.
  • 🛠️ Proses dimulai dengan memasukkan data shp dan memproses dalam atribut.
  • 📑 Menggunakan model Geography Distribution untuk analisis.
  • 🔍 Analisis Moran's I menunjukkan pola data yang random.
  • 💾 Hasilnya disimpan untuk dibuka dan dianalisis lebih lanjut.
  • 🤖 Penggunaan alat statistik untuk interpretasi data.
  • 📈 Model regresi digunakan untuk hubungan spasial.
  • 🔗 Pemilihan variabel berdasarkan object ID dan tingkat ketahanan pangan.
  • 📝 Interpretasi laporan hasil analisis disediakan.

Linha do tempo

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Dalam video ini, Junior, wakil daripada kumpulan 3 untuk mata kuliah Metode Analisis Perancangan, memperkenalkan tujuan video iaitu memenuhi tugas mengenai pengolahan data statistik berkenaan regresi. Data yang digunakan adalah save file Kabupaten Sulawesi Barat berkaitan tingkat kemiskinan dan ketahanan pangan, diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Langkah pertama melibatkan menambah dan membuka atribut data untuk memulakan proses pengolahan statistik.

  • 00:05:00 - 00:10:53

    Setelah data diimport, proses diteruskan dengan buka menu 'Art Toolbox' dan pilih 'Spatial Statistic'. Junior menjelaskan tentang pemilihan model Geography dan pengaturan input feature class dengan menggunakan data Kabupaten Sulbar. Seterusnya, pilihan variabel independen dan dependen ditetapkan untuk proses regresi. Setelah menyimpan output, analisis diteruskan dengan 'Analysing Pattern' dan melihat hasilnya melalui laporan statistik yang dihasilkan, termasuk indeks Moran menunjukan pola penyebaran data secara rawak.

Mapa mental

Vídeo de perguntas e respostas

  • Apakah tujuan pembuatan video ini?

    Tujuan pembuatan video ini adalah untuk memenuhi tugas mata kuliah Metode Analisis Perencanaan (MAP) tentang pengolahan statistik spasial dan regresi.

  • Data apa yang digunakan dalam video ini?

    Data yang digunakan adalah data administrasi Kabupaten Sulawesi Barat, tingkat kemiskinan, dan persediaan pangan yang berasal dari Badan Pusat Statistik.

  • Bagaimana cara menambahkan data shp ke dalam software?

    Data shp dimasukkan dengan mengklik 'add data', kemudian pilih file shp yang relevan dan masukkan ke dalam atribut.

  • Apa yang dilakukan setelah data dimasukkan ke dalam atribut?

    Setelah data dimasukkan ke dalam atribut, data tersebut dapat diolah dan dianalisis menggunakan tools dalam perangkat statistik spasial.

  • Apa itu model Geography distribution dalam video ini?

    Model Geography distribution digunakan untuk mengatur hubungan spasial dalam data, memungkinkan analisis regresi spasial dilakukan.

  • Apa tujuan dari analisis spasial dalam konteks ini?

    Tujuan analisis spasial adalah untuk mengidentifikasi pola distribusi dan korelasi spasial dalam data kemiskinan dan ketahanan pangan.

  • Bagaimana hasil dari analisis Moran's I dalam video?

    Hasil analisis Moran's I menunjukkan bahwa pola distribusi data adalah random, tidak mengelompok atau teratur.

  • Bagaimana cara menyimpan hasil analisis?

    Hasil analisis disimpan di folder yang ditentukan, biasanya dalam format peta atau laporan yang bisa dibuka untuk melihat hasilnya.

Ver mais resumos de vídeos

Obtenha acesso instantâneo a resumos gratuitos de vídeos do YouTube com tecnologia de IA!
Legendas
id
Rolagem automática:
  • 00:00:00
    baik asalamualaikum warahmatullahi
  • 00:00:02
    wabarakatuh Selamat pagi Selamat siang
  • 00:00:04
    dan selamat malam saya sampaikan kepada
  • 00:00:06
    kita semua eh perkenalkan nama sayar
  • 00:00:10
    Junior perwakilan dari kelompok 3 dalam
  • 00:00:13
    mata kuliah metode analisis perancanaan
  • 00:00:16
    atau map tujuan dari pembuatan video
  • 00:00:19
    kali ini untuk memenuhi tugas dari mata
  • 00:00:21
    kuliah map terkait tentang eh membahas
  • 00:00:25
    mengenai pengolahan spasial statistik
  • 00:00:28
    terkait dengan rekresi Adapun data yang
  • 00:00:30
    kita gunakan ini merupakan data save
  • 00:00:32
    file administrasi Kabupaten Sulawesi
  • 00:00:35
    Barat dan kemudian dataentasi tingkat
  • 00:00:37
    kemiskinan dan persediaan pangan atau
  • 00:00:40
    ekonomi Kabupaten Sulawesi Barat Adapun
  • 00:00:44
    data ini berasal dari Badan Pusat
  • 00:00:45
    Statistik yang diterbitkan dalam buku
  • 00:00:48
    provinsi sulesi barat dalam angka tahun
  • 00:00:50
    2023
  • 00:00:52
    eh pertamatama kita masuk dulu ke add
  • 00:00:56
    data di sini kita klik
  • 00:01:01
    kemudian kita masukkan shp Kabupaten
  • 00:01:04
    sulaesi barat Nah setelah itu data yang
  • 00:01:08
    kita dapatkan itu dimasukkan ke dalam
  • 00:01:10
    atribut sebelumnya di sini kita Klik
  • 00:01:13
    Kanan kemudian Open atribut t Nah di
  • 00:01:16
    sini saya sudah e memiliki data yang ada
  • 00:01:20
    yaitu ketahanan pangan dan juga
  • 00:01:24
    persentase miskin penduduk nah jika
  • 00:01:28
    datanya sudah ada kita ee sudah bisa
  • 00:01:33
    mengolah data yang sudah
  • 00:01:37
    ada pertama
  • 00:01:40
    itu kita masukkan data ke
  • 00:01:44
    layer nah J sudah kita bisa
  • 00:01:47
    mengaktifkannya di geoferencing kita
  • 00:01:51
    klik lalu kliku menu Geo Geo e
  • 00:01:56
    Processing
  • 00:01:58
    options nah
  • 00:02:00
    jika
  • 00:02:04
    sudah di sini ada eh enable ini ini kita
  • 00:02:10
    jangan centang dihilangkan saja Eh jadi
  • 00:02:13
    nanti kita dapat melihat Bagaimana hasil
  • 00:02:15
    dari pengolahan data ini dalam bentuk
  • 00:02:17
    laporan statistiknya kemudian kita klik
  • 00:02:19
    saja Oke jadi centang ini kita hilangkan
  • 00:02:22
    kemudian kita klik oke nah kemudian kita
  • 00:02:27
    buka menu Ar toolbox yang ini ya yang
  • 00:02:31
    warna merah sebelah atas kita buka
  • 00:02:38
    saja kita
  • 00:02:46
    tunggu kita tunggu ya mungkin agak lama
  • 00:02:50
    ini dia
  • 00:02:58
    berproses
  • 00:03:00
    nah seperti ini jika sudah terbuka kita
  • 00:03:04
    langsung buka pilih menu spaial
  • 00:03:07
    statistick kita cari menu spasial
  • 00:03:09
    statistik ini dia kita klik Nah setelah
  • 00:03:14
    terbuka menu spasial
  • 00:03:18
    statistik ada namanya model Geography
  • 00:03:23
    relation
  • 00:03:24
    ini model
  • 00:03:28
    geografi
  • 00:03:33
    distribution
  • 00:03:35
    nah jika
  • 00:03:42
    sudah ma saya salah kita membuka model
  • 00:03:46
    special relationship nah jika sudah ada
  • 00:03:50
    Ordinary list
  • 00:03:56
    sques teman-teman bisa langsung klik
  • 00:03:59
    setelah muncul klik dua
  • 00:04:04
    kali jika
  • 00:04:19
    sudah sini input feature
  • 00:04:26
    class-nya kita masukkan Kabupaten Sulbar
  • 00:04:30
    kita
  • 00:04:35
    add nah untuk unique id-nya kita
  • 00:04:40
    tunggu ini
  • 00:04:46
    berproses Nah untuk unique ID kita bisa
  • 00:04:50
    pilih
  • 00:04:51
    objected
  • 00:04:54
    kemudian di mana objek ini menunjukkan
  • 00:04:58
    objek vektor mana saja yang yang akan
  • 00:04:59
    diolah atau akan dilakukan regresi yang
  • 00:05:02
    mempunyai nilai-nilai yang akan menjadi
  • 00:05:04
    independen variabelnya untuk dependen
  • 00:05:06
    variabelnya itu kita pilih tingkat
  • 00:05:09
    ketahanan
  • 00:05:12
    pangan ini
  • 00:05:15
    Dia sebentar kita pilih nah dan untuk eh
  • 00:05:21
    explore Tari variabeles-nya
  • 00:05:26
    itu kita pilih persentase kemiskinan
  • 00:05:30
    kita
  • 00:05:34
    centang kemudian kita seroll ke bawah di
  • 00:05:37
    sini kita bisa atur
  • 00:05:41
    penyimpanannya kita cari tempat
  • 00:05:44
    penyimpanannya saya masukkan di folder e
  • 00:05:49
    adminbar sini Sil akan eh output
  • 00:05:53
    mengetik
  • 00:05:58
    output m
  • 00:06:00
    ap kemudian kita
  • 00:06:02
    enter nah jika sudah klik saja
  • 00:06:07
    Oke kita tunggu
  • 00:06:28
    oke in kita bisa close Nah untuk melihat
  • 00:06:34
    ee hasilnya tadi teman-teman itu bisa
  • 00:06:38
    membuka tempat penyimpanan yang sudah
  • 00:06:41
    ada kita buka tempat penyimpanannya tadi
  • 00:06:44
    kemudian punya
  • 00:06:46
    soulb
  • 00:06:49
    kemudian output
  • 00:06:57
    map nah nah ini dia teman-teman
  • 00:07:02
    output-nya tampilannya akan seperti ini
  • 00:07:08
    Oke jika sudah kita kembali lagi ke
  • 00:07:15
    [Musik]
  • 00:07:17
    hardis-nya
  • 00:07:19
    [Musik]
  • 00:07:28
    eh kita kembali buka e menu
  • 00:07:33
    toolbox kemudian kita cari analysing
  • 00:07:37
    pattern ini
  • 00:07:39
    dia kita buka special statistic dulu
  • 00:07:43
    kemudian analising pattern mohon maaf
  • 00:07:46
    suaranya terganggu ada kendaraan lewat
  • 00:07:48
    ini analisis pattern kita pilih spial
  • 00:07:53
    autoction kita klik saja
  • 00:07:57
    langsung eh eh
  • 00:08:04
    terus kita langsung ceklis generate
  • 00:08:07
    Reportnya untuk input
  • 00:08:10
    feature-nya kita bisa pilih yang
  • 00:08:13
    Ordinary list
  • 00:08:16
    squares ini dia Kabupaten subar l sques
  • 00:08:21
    nah
  • 00:08:22
    kemudian
  • 00:08:24
    eh input fil-nya
  • 00:08:28
    itu
  • 00:08:33
    kita bisa pilih STD
  • 00:08:36
    resit
  • 00:08:38
    Oke untuk standar resnya itu kita bisa
  • 00:08:43
    pilih
  • 00:08:47
    row sebentar
  • 00:08:50
    nah
  • 00:08:53
    kemudian kita klik
  • 00:08:58
    oke
  • 00:09:02
    kita close
  • 00:09:04
    saja untuk melihat hasilnya teman-teman
  • 00:09:07
    kita pilih
  • 00:09:09
    geoferencing kemudian pilih
  • 00:09:14
    result eh kita pilih ini Nah di sini
  • 00:09:19
    dia ada
  • 00:09:22
    eh spal auto
  • 00:09:25
    correlation kita klik
  • 00:09:28
    saja
  • 00:09:33
    bentar nah ini dia report file kita Klik
  • 00:09:38
    yang ini
  • 00:09:39
    nah ini dia data dari special auto
  • 00:09:44
    correlation
  • 00:09:45
    report
  • 00:09:48
    eh seperti ini hasilnya bagaimana cara
  • 00:09:51
    membacanya kan di sini ada e Moran
  • 00:09:55
    indeksnya ya teman-teman ini kita bisa
  • 00:09:57
    lihat di bawah juga ini Moran
  • 00:10:00
    indeksnya yaitu
  • 00:10:05
    -0,499269 sekian lalu dengan eh set
  • 00:10:09
    core-nya dan P value-nya
  • 00:10:14
    nah juga dan hasilnya itu pola
  • 00:10:17
    persabarannya itu eh random ya
  • 00:10:20
    teman-teman Ini dia Pola persabarannya
  • 00:10:22
    itu random
  • 00:10:24
    eh bersifat random jadi hasil dari
  • 00:10:27
    indeks Moran bahwasanya data yang yang
  • 00:10:29
    kita olah tadi itu tidak bersifat
  • 00:10:31
    mengelompok atau tersebar dan tidak
  • 00:10:35
    teratur baik ee mungkin sekian itu saja
  • 00:10:39
    tutorial dari pembuatan petah untuk
  • 00:10:43
    analisis spasial pada saat kali ini
  • 00:10:46
    lebih dan kurangnya Mohon dimaafkan
  • 00:10:48
    wassalamualaikum warahmatullahi
  • 00:10:51
    wabarakatuh
Etiquetas
  • statistik spasial
  • regresi
  • Sulawesi Barat
  • kemiskinan
  • ketahanan pangan
  • Badan Pusat Statistik
  • analisis data
  • indeks Moran
  • pengolahan data