Regresi Logistik Menggunakan Metode Bayes dan Aplikasinya pada Bayi Lahir Berat Rendah (Studi Kasus Rumah Sakit Ibu dan Anak Siti Fatimah Kota Makassar)

Main Author: Yusmawati, Yusmawati
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2016
Subjects:
Online Access: http://eprints.unm.ac.id/9257/1/ARTIKEL.docx
http://eprints.unm.ac.id/9257/
Daftar Isi:
  • Regresi logistik adalah suatu metode analisis statistika yang mendeskripsikan hubungan antara variabel terikat yang memiliki dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih variabel bebas. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan beberapa faktor yang mempengaruhi berat bayi lahir di Rumah Sakit Ibu dan Anak Siti Fatimah Kota Makassar dari bulan Desember 2015 sampai bulan Januari 2016, untuk memenuhi tujuan tersebut digunakan analisis regresi logistik dengan menggunakan metode bayes, metode bayes merupakanmetode pendugaan parameter yang menggabungkan likelihood dan distribusi prior. Model Estimasi parameter metode bayes dengan menggunakan perluasan distribusi prior Jeffrey untuk distribusi eksponensial adalah :1/(n+2c-2) ∑_(i=1)^n▒x_i . Dari penelitian ini, jika menggunakan nilai kuantil 2,5% dan kuantil 97,5% maka tidak ada faktor-faktor secara signifikan berpengaruh terhadap berat bayi lahir, tetapi jika menggunakan kuantil ke 25% dan kuantil ke 75% didapatkan faktor yang berpengaruh secara signifikan yaitu umur ibu, paritas, dan pekerjaan ayah, serta resiko seorang ibu melahirkan bayi lahir berat rendah adalah sebesar 0,63. Kata Kunci: Regresi logistik biner, metode bayes, berat bayi lahir.