Arika,Winda (2012) Pemodelan Geographically Weighted Logistic Regression (Gwlr) Untuk Mengetahui Tingkat Pengetahuan Kesehatan Reproduksi Ibu Hamil Di Kota Kediri. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pengetahuan kesehatan reproduksi sangat penting bagi kesehatan ibu dan anak. Terdapat 4 faktor yang berhubungan dengan tingkat pengetahuan kesehatan reproduksi terhadap ibu hamil, yaitu : umur, tingkat pendidikan, paritas, dan pekerjaan. Model penentuan tingkat pengetahuan kesehatan reproduksi dengan regresi logistik yang bersifat global tidak cocok diterapkan di kelurahan yang ada di Kota Kediri karena bisa jadi suatu variabel berpengaruh terhadap tinggi rendahnya pengetahuan kesehatan reproduksi di satu wilayah namun di wilayah lain variabel tersebut justru tidaklah signifikan. Berdasarkan permasalahan tersebut, metode statistika yang telah dikembangkan untuk menganalisis data dengan memperhitungkan faktor spasial adalah Geographically Weighted Logistic regression (GWLR). Tujuan penelitian ini adalah membentuk model GWLR dari kasus tinggi rendahnya pengetahuan kesehatan reproduksi terhadap ibu hamil menggunakan pembobot fixed Gaussian Kernel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWLR dengan pembobot fixed Gaussian Kernel lebih baik dibandingkan dengan regresi logistik karena menghasilkan nilai AIC lebih kecil.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | SKR/MIPA/2012/118/051200872 |
Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
Depositing User: | Endang Susworini |
Date Deposited: | 04 Jul 2012 12:00 |
Last Modified: | 22 Oct 2021 16:59 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152953 |
Preview |
Text
abstrak.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
bab_I-V.pdf Download (5MB) | Preview |
Preview |
Text
daftar_isi_dkk.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
Lembar_pengesahan_dkk.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
COVER.pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
View Item |