Metode Bayesian SAR Spatial Autoregressive dalam Model Pendekatan Sebuah Kasus

Metode Bayesian SAR Spatial Autoregressive dalam Model Pendekatan Sebuah Kasus – Dalam dunia penelitian terdapat banyak jenis kasus yang membutuhkan metode khusus agar memperoleh hasil penelitian yang sesuai. Salah satu metode yang bisa digunakan ialah model pendekatan terhadap sebuah kasus yang memiliki banyak jenis dan penamaan metode.

Pada pembahasan kali ini akan membahas sekilas mengenai metode Bayesian SAR. Metode ini cukup jarang digabungkan satu sama lain namun sebenarnya jika digunakan dapat membentuk suatu hasil yang sangat memuaskan. Banyak kasus yang bisa dikaji dengan metode ini terutama menyangkut dengan kehidupan masyarakat sehari-hari.

Pengertian Metode Bayesian SAR Spatial Autoregressive ini terdiri dari dua metode yang digabungkan yaitu bayesian dan juga SAR. Bayesian merupakan metode pengklasifikasian data menggunakan model statistik yang bisa digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan pada sebuah kelas khusus.

Gambar diatas merupakan rumus yang dapat digunakan untuk metode ini. Metode ini sangat cocok dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training probabilitas bersyarat. Metode ini berlandaskan pada beberapa jenis ide mulai dari parameter sebagai random variabel, aturan probabilita secara langsung, pernyataan probabilita yang diinterpretasikan sebagai derajat kepercayaan, dan masih banyak lagi.

Sementara itu, spatial autoregressive atau biasa disingkat dengan SAR termasuk model yang menggabungkan regresi linear dengan lag spasial pada variabel respon menggunakan data cross section yang diasumsikan bahwa proses autoregresif hanya terdapat pada variabel respons (Anselin, 1988).Metode Bayesian SAR Spatial Autoregressive ini pada dasarnya dapat digunakan untuk penerapan beberapa kasus yang cukup menyita perhatian di tengah masyarakat seperti kemiskinan dan sejenisnya. Metode SAR dapat menggunakan karakteristik dari faktor utama sebuah kasus sebagai pengubah penjelas yang melibatkan beberapa aspek.

Nantinya akan digunakan rumus seperti gambar diatas serta matriks pembobot berbasis jarak sebagai pengakomodiran ketergantungan spasial yang disebut dengan power distance weight. Terdapat persamaan regresi linear yang dimodelkan dalam bentuk autoregresif dengan peubah acak pada satu lokasi yang diamati secara simultan.

Konsep Metode

Pendekatan metode Bayesian SAR Spatial Autoregressivememang belum banyak dipadukan satu sama lain untuk sebuah studi kasus. Padahal metode ini sangat baik digunakan untuk sampel yang berukuran kecil. Nilai dugaan parameter menggunakan metode ML sehingga memiliki nilai yang di bawah nilai sebenarnya.

Dengan menggunakan pendekatan Bayesian maka nilai-nilai dugaan yang dihasilkan bisa lebih mendekati pada nilai yang sebenarnya. Pemilihan informasi bisa dilakukan lebih awal yang berdasar atas pertimbangan bahwa tidak terdapat informasi penelitian sebelumnya.

Di dalamnya terdapat perpaduan masalah efisiensi pemodelan pada data panel spasial yang memiliki informasi hubungan antar modeltahunannya dan masalah kepraktisan metode pendekatan pendugaan parameter. Hasilnya Anda bisa menangkap ada atau tidaknya fenomena autokorelasi spasial serta analisis kontribusi faktor non spasial dari masalah yang dikaji. Kesimpulannya metode Bayesian SAR Spatial Autoregressive ini masih jarang digunakan untuk mengkaji beberapa masalah padahal hasilnya bisa lebih mendekati nilai yang sebenarnya. Dengan menggunakan konsep probabilitas dan faktor penunjang lainnya Hasil tersebut dapat diperoleh dengan baik.