Pemodelan Pemberian Imunisasi Dasar dan ASI ksklusif dengan Pendekatan Model Probit Biner Bivariat (studi kasus di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2013) == The Provision of Basic Immunization and Exclusive Breastfeeding Modelling with Bivariate Binary Probit Model (Case Studies in South Kalimantan Province in 2013)

Romadhona, Metty Nurul (2015) Pemodelan Pemberian Imunisasi Dasar dan ASI ksklusif dengan Pendekatan Model Probit Biner Bivariat (studi kasus di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2013) == The Provision of Basic Immunization and Exclusive Breastfeeding Modelling with Bivariate Binary Probit Model (Case Studies in South Kalimantan Province in 2013). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1313201706-Master_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Model probit biner bivariat adalah analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel respon yang datanya kualitatif berkategori dua dengan variabel prediktor yang datanya kualitatif maupun kuantitatif. Asumsi yang digunakan dalam model probit biner bivariat adalah antar variabel respon mempunyai hubungan. Salah satu diantara masalah kependudukan adalah tingginya angka kematian anak. Tujuan ke empat Millenium Development Goals (MDG’s) adalah menurunkan angka kematian anak. Penyebab utama kematian balita adalah masalah neonatal (asfiksia, berat badan lahir rendah dan infeksi neonatal), penyakit infeksi (utamanya diare dan pneumonia), serta terkait erat dengan masalah gizi (gizi buruk dan gizi kurang). Salah satu upaya untuk mengurangi angka kematian anak adalah meningkatkan kekebalan tubuh pada anak. Kekebalan tubuh pada anak dapat diperoleh dengan pemberian imunisasi dasar yang lengkap dan ASI eksklusif. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji estimasi parameter model probit biner bivariat dan mengaplikasikan model probit biner bivariat untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pemberian imunisasi dasar dan asi eksklusif. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2013. Metode yang digunakan dalam estimasi parameter model probit bivariat adalah maximum likelihood estimation (MLE). Karena persamaan yang dihasilkan dari proses penurunan estimasi MLE tidak closed form maka penyelesaiannya dengan iterasi Newton Raphson. Pemilihan model terbaik berdasarkan kriteria AIC (Akaike Information Criterion) menghasilkan informasi bahwa umur perkawinan pertama ibu, pendidikan ibu, pekerjaan bapak, penolong kelahiran terakhir dan status daerah berpengaruh signifikan terhadap pemberian imunisasi dasar dan ASI eksklusif. ============================================================================================= Binary bivariate probit model is statistical analysis used to analyze the relationship between the two qualitative binary response variables with qualitative and quantitative predictors variables. The assumptions used in the binary bivariate probit model is having dependency between the response variable. One among the population problem is the high rate of child mortality. The fourth goal of the Millennium Development Goals (MDGs) is to reduce child mortality. The main causes of infant mortality are neonatal problems (asphyxia, low birth weight and neonatal infection), infectious diseases (mainly diarrhea and pneumonia), as well as closely related to nutritional problems (malnutrition and low nutrition). One of the efforts to reduce child mortality is increasing immunity in children. Immunity in children can be obtained by providing a complete basic immunization and exclusive breastfeeding. This study aimed to examine the binary probit model parameter estimation and applying binary bivariate probit model to determine the factors that affect the provision of basic immunization and exclusive breastfeeding. Source of data used in this research is the data of the National Socio Economic Survey (SUSENAS) in South Kalimantan Province Year 2013. The method used in the bivariate probit model parameter estimation is maximum likelihood estimation (MLE). Because the equations resulting from the derivative in the estimated MLE are not closed form, the solution is Newton-Raphson iteration. The best model selection criterion based on the AIC (Akaike Information Criterion) generate information that the age of first marriage mother, mother's education, father job, the last birth attendants and the status of the area have a significant effect on the provision of basic immunization and exclusive breastfeeding.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTSt 519.536 Rom p
Uncontrolled Keywords: Imunisasi, ASI eksklusif, Regresi probit biner bivariat, MLE, AIC, Immunization, Exclusive breastfeeding, Bivariate binary probit model
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S2) Master Theses
Depositing User: Eny Widiastuti -
Date Deposited: 12 Apr 2018 02:48
Last Modified: 24 Aug 2018 06:36
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/51734

Actions (login required)

View Item View Item