Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi Dengan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Di Sumatera Utara

Ginting, Andreas (2014) Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi Dengan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Di Sumatera Utara. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1310100081-Paper.pdf]
Preview
Text
1310100081-Paper.pdf

Download (864kB) | Preview
[thumbnail of 1310100081-Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
1310100081-Undergraduate_Theses.pdf

Download (3MB) | Preview
[thumbnail of 1310100081-Presentation.pdf]
Preview
Text
1310100081-Presentation.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Salah satu dari 8 butir target MDGs nasional adalah angka kematian
bayi. Angka kematian bayi merupakan salah satu tolok ukur penilaian
kinerja pemerintah daerah khususnya departemen kesehatan dalam
usaha memperbaiki derajat kesehatan masyarakat. Angka kematian bayi
adalah banyaknya kematian bayi berusia dibawah satu tahun per 1000
kelahiran hidup pada satu tahun tertentu. Pada penelitian ini, ada enam
faktor yang diduga mempengaruhi angka kematian bayi di provinsi
Sumatera Utara. Metode yang digunakan untuk memodelkan angka
kematian bayi dan faktor yang diduga mempengaruhinya adalah regresi
nonparametrik spline. Metode ini dipilih karena spline akan membagi
kurva regresi berdasarkan titik knot optimal sehingga error yang
dihasilkan akan kecil. Pemilihan titik knot dilakukan dengan memilih
nilai Generalized Cross Validation (GCV) yang paling minimum. GCV
minimum pada penelitian ini adalah GCV dari kombinasi knot dengan
knot untuk keenam variabel secara berturut-turut adalah 2,3,3,3,3, dan 3.
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, 6 variabel yang berpengaruh
signifikan terhadap AKB adalah presentase wanita berkeluarga di bawah
umur 17 tahun, presentase wanita yang tidak pernah sekolah atau tidak
tamat SD/MI, presentase persalinan yang menggunakan tenaga non
medis, presentase penduduk golongan sosial ekonomi menengah
kebawah, rasio fasilitas kesehatan, rasio tenaga kesehatan. Model regresi
nonparametrik Spline yang dihasilkan memiliki koefisien determinasi
sebesar 98,314. ========== One of the 8 points of the national MDG target is theinfant mortality
rate. The infant mortality rate is one measure of performance
assessment, especially local government health departments in
improving the health of society. The infant mortality rate is the number
of infant deaths under one year old per 1,000 live births in a given year.
In this study, there are six factors thought to affect the infant mortality
rate in the province of North Sumatra. The method which is used to
model the infant mortality rate and the factors that is suspected
influencing is spline nonparametric regression. This method was chosen
because it would split the spline regression curve based on the point of
optimal knots so that the error will be small. The selection is done by
selecting the most minimum knots point value of the Generalized Cross
Validation (GCV). The minimum GCV in this study were from a
combination of knots to six knots with consecutive variables are
2,3,3,3,3, and 3. Based on the analysis conducted, 6 variables that
significantly influence the IMR is the percentage of married women
under the age of 17 years, the percentage of women who had not been to
school or did not complete elementary school / MI, the percentage of
births using non-medical personnel, the percentage of the population of
middle socioeconomic class, the ratio of health facilities, health
personnel ratio. Spline nonparametric regression models which is
produced has a coefficient of determination equal to 98.314.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Gin p
Uncontrolled Keywords: Angka kematian bayi; regresi nonparametrik; infant mortality rate, nonparametric regression, spline
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: - Davi Wah
Date Deposited: 04 Jul 2019 08:53
Last Modified: 04 Jul 2019 08:53
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/63315

Actions (login required)

View Item View Item