APLIKASI GENERALIZED POISSON REGRESSION DALAM MENGANALISIS DETERMINAN JUMLAH KASUS DIARE PADA BALITA DI JAWA TIMUR
| Main Author: | FATHURROHMA MAULIDAH, 101611123016 |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unair.ac.id/87036/1/ABSTRAK%202.pdf http://repository.unair.ac.id/87036/2/DAFTAR%20ISI.pdf http://repository.unair.ac.id/87036/3/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://repository.unair.ac.id/87036/4/FKM%20%20195%2019%20Mau%20a.pdf http://repository.unair.ac.id/87036/ http://lib.unair.ac.id |
Daftar Isi:
- Analisis regresi linier digunakan untuk menganalisis data variabel dependen yang berupa skala data kontinu dan regresi logistik untuk data kategori. Jika variabel yang dianalisis berupa data diskrit maka harus dilakukan analisis khusus untuk data count menggunakan regresi poisson. Suatu data dapat diolah dengan regresi poisson apabila memenuhi asumsi distribusi poisson, multikolinieritas, dan equidispersi. Kondisi overdispersi maupun underdispersi sangat sering terjadi pada data dengan distribusi poisson. Regresi generalized poisson digunakan untuk mengatasi overdispersi dan underdispersi pada regresi poisson. Jenis penelitian adalah penelitian non reaktif dengan menggunakan data sekunder yang bersumber dari SDKI 2012. Sampel dalam penelitian ini adalah balita usia 1 sampai 5 tahun yang tinggal di Jawa Timur dan mengalami diare dalam 2 minggu terakhir sebelum survei SDKI 2012 sebanyak 90 balita. Analisis data menggunakan Software Generalized Linier Model SPSS. Variabel yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi status imunisasi campak, riwayat ASI eksklusif, berat badan saat lahir, pendidikan ibu, sumber air minum dan ketersediaan jamban. Hasil analisis Generalized Poisson Regression menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kasus diare pada balita di Jawa Timur adalah berat badan saat lahir (p-value=0,002), sumber air minum (p-value=0,012), dan ketersediaan jamban (p- value=0,013). Model yang dihasilkan dalam analisis ini yaitu μ = exp (1,551 + 0,017 X3 - 0,008 X5 - 0,009 X6) dimana berat badan saat lahir (X3), sumber air minum (X5), dan ketersediaan jamban (X6). Rata-rata dugaan kasus diare pada balita sebesar 1,63 yang berarti bahwa dari 90 anak balita terdapat 1 hingga 2 anak yang berisiko mengalami diare dalam rentang waktu 2 minggu.