Pemodelan Geographically Weighted Regression Pada Angka Kematian Bayi Di Provinsi Jawa Timur 2018

Harlis, Ivan Prima (2020) Pemodelan Geographically Weighted Regression Pada Angka Kematian Bayi Di Provinsi Jawa Timur 2018. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Kematian bayi menjadi salah satu indikator penentu kesehatan anak dan kesejahteraan anak. Jawa Timur memiliki tingkat kematian bayi yang tinggi setelah Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara faktor resiko pemberian ASI eksklusif, pemberian vitamin, imunisasi lengkap, banyaknya bayi mendapatkan pelayanan kesehatan yang memadai dan ibu hamil yang memiliki resiko keguguran dengan angka kematian bayi di Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan metode data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018. Dalam penelitian ini digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Regresi tertimbang secara geografis adalah metode untuk mengatasi masalah heterogenitas dalam data spasial yang disebabkan oleh karakteristik antar lokasi yang tidak sama berdasarkan elemen geografis. Hasil analisis menunjukkan bahwa angka kematian bayi dipengaruhi oleh banyaknya ibu hamil yang memiliki resiko keguguran. Data yang dianalisis lebih baik digunakan oleh Regresi Geografis tertimbang dengan Adaptive Gaussian daripada Regresi Ordinary Least Square.

English Abstract

Infant mortality is one of the important indicators of child health and child welfare. East java has have high infant mortality rate after West java. The purpose of this study was to analyze the relationship between exclusive breastfeeding, giving vitamin, complete immunization, how many babies get adequate health service and pregnant mother have a risk of miscarringe with Infant mortality in East Java. This research used secondary data method that taken from Central Bureau of Statistic in province of East Java Year 2018. In this study the used method of Geographically Weighted Regression (GWR). Geographically weighted regression is a method to overcome the problem of heterogeneity in spatial data caused by the characteristics between locations is not the same based on geographic elements. The result of analysis showed that infant mortality rate is affected pregnant mother have a risk of miscarringe. Analyzed data it is better used by Geographically weighted regression with Adaptive Gaussian than Ordinary Least Square regression.

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520090093
Uncontrolled Keywords:	Angka Kematian Bayi, Regresi Berbobot Geografis, Adaptive Gaussian
Subjects:	500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics > 519.53 Descriptive statistics, multivariate analysis, analysis of variance and covariance > 519.536 Regression analysis
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika
Depositing User:	ismanto
Date Deposited:	04 Feb 2021 07:18
Last Modified:	20 Sep 2024 01:25
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/182511

Text 0520090093-Ivan Prima Harlis.pdf Download (3MB)

Actions (login required)

View Item