Analisis Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi dan Kesehatan Keluarga Pada Kejadian Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) Bayi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner

Rabbah, Nur Addawiah D. (2023) Analisis Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi dan Kesehatan Keluarga Pada Kejadian Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) Bayi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06211940007004-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pembangunan Sumber Daya Manusia (SDM) dilakukan untuk mempersiapkan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat yang lebih baik. Salah satu faktor yang mempengaruhi indeks kualitas hidup di Indonesia adalah banyaknya penderita gizi buruk pada kalangan anak-anak. Salah satu masalah gizi pada anak-anak adalah stunting. Salah satu faktor risiko yang mempengaruhi kejadian stunting pada anak balita adalah riwayat Berat Badan Lahir Rendah (BBLR). Penelitian ini membahas terkait kejadian bayi lahir dengan riwayat BBLR dengan kategori normal dan rendah sebagai indikasi tingginya prevalensi stunting di Provinsi Jawa Timur. Variabel respon yang digunakan adalah kejadian BBLR bayi. Variabel respon akan dikaitkan dengan variabel independen yang berkaitan dengan faktor sosial ekonomi dan kesehatan dalam rumah tangga. Unit observasi pada penelitan ini adalah rumah tangga yang memiliki balita. Sumber data penelitian ini adalah Susenas Tahun 2022 Provinsi Jawa Timur. Dilakukan penyortiran data yang diperoleh jumlah responden dari data Susenas Tahun 2022 yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 279 responden. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode regresi logstik biner dengan kategori variabel respon berat badan bayi yaitu rendah dan normal. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, diperoleh beberapa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap BBLR sebagai faktor risiko kejadian stunting yakni status pekerjaan ibu (X2), sumber air minum rumah tangga (X3), status merokok ayah (X4), dan umur hamil pertama ibu dengan ketepatan klasifikasi sebesar 87,5%.
======================================================================================================================================
Human Resource Development (HR) is carried out to prepare and improve the better quality of life of the community. Some of the factors that affect the quality-of-life index in Indonesia are the large number of malnourished people among children. One of the nutritional problems in children is stunting. One of the risk factors that influence the incidence of stunting in children under five is a history of low birth weight (LBW). This study discusses the incidence of babies born with a history of LBW in noram and low categories as an indication of the high prevalence of stunting in East Java Province. The response variable used was the incidence of babies born with LBW. The response variable will be associated with independent variables related to socio-economic and health factors in the household. The unit of observation in this research is households with toddlers. The data source for this research is Susenas 2022 in East Java Province. The data was sorted and the number of respondents obtained from the Susenas 2022 data used in this research was 279 respondents. The analysis was carried out using the binary logistic regression method with the category of variable response is divided into two, low and normal. Based on the results of the analysis carried out, several variables were obtained that had a significant effect on LBW as a risk factor for stunting were the mother's employment status (X2), household drinking water source (X3), father's smoking status (X4), and mother's first pregnancy age with accuracy classification of 87,5%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Berat Badan Lahir Rendah, Regresi Logistik Biner, Stunting, Susenas Tahun 2022, Biner Regression, Low Birth Weight
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Nur Addawiah D. Rabbah
Date Deposited:	10 Aug 2023 03:43
Last Modified:	10 Aug 2023 03:43
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104434

Actions (login required)

View Item