GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSIONSTRUCTURAL EQUATION MODELLING PARTIAL LEAST SQUARE (GWR - SEMPLS) UNTUK PEMODELAN DERAJAT KESEHATAN DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2018

Kesehatan merupakan salah satu faktor yang berperan penting dalam
investasi pembangunan sumber daya manusia. Pengukuran derajat kesehatan
diperlukan untuk mengidentifikasi apakah suatu daerah termasuk dalam
kategori sehat atau tidak sehat dan untuk memperbaiki pembangunan
kesehatan. Salah satu wilayah yang juga sangat fokus pada pembangunan
kesehatan adalah Jawa Timur. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis
statistik untuk memodelkan derajat kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Metode
analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah GWR-SEMPLS. Tujuan
penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi
derajat kesehatan di provinsi Jawa Timur dengan mengangkat keragaman
dalam aspek spasial. Variabel laten eksogen yang digunakan dalam penelitian
ini di antaranya lingkungan, perilaku, dan pelayanan kesehatan dan variabel
laten endogen adalah derajat kesehatan. Hasil dari Pemodelan GWR -SEMPLS
menunjukan bahwa faktor yang mempengaruhi derajat kesehatan secara teoritis
dan empiris adalah faktor lingkungan di 23 Kabupaten dan Kota di Jawa Timur.
Model GWR-SEMPLS dengan menggunakan pembobot Adaptive Gaussian
dengan R
2
sebesar 0,783 atau 78,3%, lebih baik dibandingkan model SEM-PLS
sebesar 0,714 atau 71,4%.
Kata Kunci: Adaptive Gaussian, Derajat Kesehatan, GWR, PLS, SEM, Skor
Faktor