FitrianyM, Myta (2014) Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat Untuk Mengetahui Keberhasilan Terapi Aba Pada Kemampuan Komunikasi Verbal Dan Hubungan Dengan Orang Lain Anak Autisme. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis regresi logistik digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dengan variabel respon yang bersifat kualitatif (kategorik). Regresi Logistik Biner adalah analisis regresi logistik dengan variabel respon bersifat dikotomus atau terdiri dari dua ketegori (0 dan 1). Pengembangan model regresi logistik biner dengan satu variabel respon menjadi model dengan dua variabel respon didefinisikan sebagai model regresi logistik biner bivariat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik anak autisme yang mempengaruhi keberhasilan terapi ABA pada komunikasi verbal dan hubungan dengan orang lain dengan menggunakan model regresi logistik biner bivariat. Metode untuk menduga parameter pada model regresi logistik biner bivariat adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Data diambil dari penelitian Warastuti (2012) terhadap 28 sampel anak autisme. Penelitian ini menggunakan tujuh variabel karakteristik anak autisme yang diduga mempunyai pengaruh terhadap keberhasilan terapi ABA. Variabel tersebut adalah jenis kelamin anak, usia awal terapi, penghasilan orang tua, faktor diet, faktor obat, faktor keteraturan terapi, faktor peran orang tua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari ketujuh variabel karakteristik anak autisme, hanya terdapat satu variabel yang berpengaruh secara bersama terhadap keberhasilan terapi ABA pada komunikasi verbal dan hubungan dengan orang lain. Variabel tersebut adalah usia awal terapi.
English Abstract
Logistic regression analysis is used to study the relationship between some predictor variables (numerical or categorical) with categorical response variable. Binary logistic regression model is logistic model with the response variable is dichotomous or consists of two categories (0 and 1). Development of binary logistic regression model with 1 response variable to model with two response variables is defined as bivariate binary logistic regression model. This study aims to determine the characteristics of children with autism that affects the success of ABA therapy on verbal communication and interaction with others by using the bivariate binary logistic regression model. The method to estimate parameters of bivariate binary logistic regression model is Maximum Likelihood Estimation (MLE). Data obtained from study by Warastuti (2012) with a sample of 28 children with autism. There are seven characteristics of children with autism that studied to determine the effect on the success of ABA therapy, such as gender, age of first therapy, parent’s income, dietary factors, medication factors, regularity of therapy factors, and the role of parent factors. The result of this study showed that of the seven characteristics of children with autism, only one characteristic that influence the success of ABA therapy along verbal communication and interaction with others. That variable is age of first therapy.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2014/262/051405142 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 28 Aug 2014 14:56 |
| Last Modified: | 31 Mar 2022 03:51 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153888 |
Preview |
Text
SKRIPSI.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |