ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LOGISTIK TERBOBOTI GEOGRAFIS PADA DATA BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR

ANGELINE PUTRI PUSPITASARI, . (2021) ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LOGISTIK TERBOBOTI GEOGRAFIS PADA DATA BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (281kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (437kB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (557kB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (323kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (257kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Gizi buruk pada balita/anak hingga saat ini masih menjadi masalah di Indonesia. Pada tahun 2018, Provinsi Jawa Timur memiliki persentase balita gizi buruk tertinggi di Pulau Jawa. Menurut Dinas Kesehatan Jawa Timur (2018) terdapat 15; 20% balita gizi buruk di Jawa Timur. Dinkes menargetkan menekan angka ini hingga 0% atau tidak ada lagi balita yang menderita gizi buruk. Gizi balita yang buruk akan sangat berdampak pada kecerdasan dan kerentanan terhadap penyakit. Untuk menekan persentase balita gizi buruk di Jawa Timur, diperlukan analisis untuk mencari faktor-faktor penyebab gizi buruk pada balita. Salah satunya dengan menggunakan Regresi Logistik Ter- boboti Geogra�s atau RLTG. RLTG merupakan satu dari sekian banyak me- tode regresi yang mampu mempertimbangkan faktor spasial sehingga nantinya akan dihasilkan nilai parameter yang berbeda-beda untuk setiap wilayah yang diamati. Hasil dari RLTG dengan menggunakan pembobot Adaptive Gaussian Kernel menunjukkan bahwa model RLTG lebih baik daripada model regresi globalnya yaitu regresi logistik. Hal ini berdasarkan nilai AIC , nilai AIC pada model RLTG diperoleh 49,115 lebih kecil dari nilai AIC model regresi logistik yaitu 50,835. Secara umum, terdapat dua faktor yang berpengaruh secara sig- ni�kan terhadap kasus balita gizi buruk di Provinsi Jawa Timur tahun 2018 yaitu persentase bayi dengan berat lahir rendah dan persentase pemberian ASI Eksklusif. Malnutrition among toddlers / children is still a problem in Indonesia. In 2018, East Java Province had the highest percentage of malnourished children under �ve in Java Island. According to the East Java Health O�ce (2018) there are 15:20% under-�ve malnutrition in East Java. The Health O�ce is targeting to reduce this �gure to 0% or no more toddlers su�er from malnutrition. Poor toddler nutrition will greatly impact intelligence and susceptibility to disease. To reduce the percentage of malnourished children under �ve in East Java, an analysis is needed to �nd the factors that cause malnutrition in children under �ve. One of them is by using Geographically Weighted Logistic Regression or RLTG. RLTG is a regression method that can consider spatial factors so that di�erent parameter values will be generated for each observed area. The results of RLTG using a weighted Adaptive Gaussian Kernel show that the RLTG model is better than the global regression model, namely logistic regression. This is based on the AIC value, the AIC value in the RLTG model obtained is 49,115 smaller than the AIC value of the logistic regression model, which is 50,835. In general, there are two factors that signi�cantly in uence cases of malnutrition in East Java Province in 2018, namely the percentage of babies with low birth weight and the percentage of exclusive breastfeeding.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1. Ir. Fariani Hermin Indiyah, M.T. ; 2. Vera Maya Santi, M.Si.
Subjects:	Sains > Matematika
Divisions:	FMIPA > S1 Matematika
Depositing User:	Users 10059 not found.
Date Deposited:	15 Mar 2021 03:07
Last Modified:	15 Mar 2021 03:07
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/14791

Actions (login required)

View Item