Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pengklasifikasian kabupaten dan kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan dengan multivariate adaptive regression spline (MARS) / Fitri Kurnia Wulandari
| Main Author: | Wulandari, Fitri Kurnia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.um.ac.id/17053/ |
Daftar Isi:
- KatakunciMARS(MultivariateAdaptiveRegressionSpline)indikatorkesehatanklasifikasinonparametrik.Padaumumnyamasalahklasifikasiyangberdimensitinggidansudahdiketahuikelompokawalnyadiselesaikandenganmenggunakanmetodeanalisisdiskriminanatauregresilogistik.Metode-metodetersebutmerupakanmetodeklasifikasidenganpendekatanparametrikyangmemilikisyaratpemenuhanbeberapaasumsisehinggadalampenggunaanyakurangfleksibel.Padatahun1991FriedmanmemperkenalkanmetodeklasifikasidenganpendekatannonparametrikyanglebihfleksibeldalamhalasumsinyayaituMultivariateAdaptiveRegressionSpline(MARS).PadapenelitianinimetodeMARSdigunakanuntukmengklasifikasikanKabupatendanKotadiJawaTimurberdasarkanindikatorkesehatan.Adadelapanvariabelprediktor(indikatorkesehatan)yangdigunakandalampenelitianiniyaiturata-ratalamabayiusia0-1tahundiberiASItanpamakanandanminumanpersentasependudukyangmengalamikeluhankesehatanangkakematianbayiangkaharapanhiduppersentasewanita15-49tahunstatuskawinyangpernahKBpersentaseusiaperkawinanpertamakurangdari17tahunpersentasepersalinanolehtenagamedisusiabalita0-4tahundanprevalensibalitakuranggizi.SedangkanvariabelresponnyaadalahkelompokKabupaten/KotadengantingkatkesehatantinggidankelompokKabupaten/Kotadengantingkatkesehatanrendah.BerdasarkanhasilpenelitiandenganmenggunakanmetodeMARSdiketahuibahwavariabelyangmemberikankontribusiterbesardalampengklasifikasianadalahangkakematianbayikemudiandiikutiolehvariabelpersentasepersalinanolehtenagamedisusiabalita0-4tahunangkaharapanhiduprata-ratalamabayiusia0-1tahundiberiASItanpamakanandanminumandanyangterakhiradalahpersentaseusiaperkawinanpertamakurangdari17tahun.KetepatanklasifikasiyangdidapatkanMARSadalahsebesar100%.Setelahdilakukanevalusaipengklasifikasianketepatanklasifikasinyamenjadi9474%.