Herlina, - (2017) Analisis Diskriminan Dalam Menentukan Kategori Berat Lahir Bayi Berdasarkan Faktor Internal Dan Eksternal (Studi Di Kecamatan Tajinan Januari – Desember 2016. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis diskriminan merupakan metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan grup-grup tertentu dengan prediktor berupa data kuantitatif dan respon berupa data kualitatif. Pada penelitian ini analisis diskriminan digunakan untuk menentukan kategori berat lahir bayi dengan pembeda berupa faktor internal dan eksternal. Berat lahir bayi merupakan indikator pertama yang dapat diukur dan dilihat langsung oleh orang tua untuk memperkirakan perkembangan anak mereka ke depannya. Berat lahir bayi rendah akan membahayakan bayi bahkan bisa berakibat kematian pada bayi sehingga sebisa mungkin dilakukan pencegahan agar bayi yang dilahirkan memiliki berat lahir normal. Berat lahir bayi dipengaruhi oleh dua faktor yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Pada penelitian ini digunakan sepuluh prediktor sebagai pembeda kategori berat lahir bayi yaitu: usia ibu, usia ayah, berat ibu, penghasilan keluarga, jarak kelahiran, jumlah anak, lama pendidikan ibu, lama pendidikan ayah, jumlah konsultasi ke dokter atau bidan selama kehamilan, dan tekanan darah ibu. Pada penelitian ini berat lahir bayi dibagi ke dalam tiga kategori yaitu: < 2,5 kg, 2,5-3,0 kg, dan > 3 kg. Hasil penelitian menunjukkan bahwa yang mempengaruhi berat lahir bayi adalah usia ibu, usia ayah, berat ibu, jumlah anak, lama pendidikan ibu, dan jumlah konsultasi ke dokter atau bidan selama hamil. Sedangkan penghasilan keluarga, lama pendidikan ayah, jarak kehamilan, dan tekanan darah ibu tidak berpengaruh terhadap berat lahir bayi. Berdasarkan 10 prediktor yang digunakan oleh peneliti didapatkan ketepatan klasifikasi sebesar 64,8% keragaman yang dapat dijelaskan oleh fungsi diskriminan yang dihasilkan sedangkan 35,2% dijelaskan oleh faktor yang lain-lain.
English Abstract
Discriminant analysis is a statistical method used to group certain groups with predictors in the form of quantitative data and responses in the form of qualitative data. In this study discriminant analysis is used to determine the birth weight category of infants with differentiators in the form of internal and external factors. Infant birth weight is the first indicator that can be measured and seen directly by parents to estimate their child's development in the future. Low birthweight babies will harm the baby can even result in death in infants so that as much as possible is done prevention so that babies born have normal birth weight. Infant birth weight is influenced by two factors: internal factors and external factors. In this study, ten predictors were used to differentiate the birth weight categories of infants: maternal age, father's age, maternal weight, family income, birth spacing, number of children, maternal education, father's education, consultation to the doctor or midwife during pregnancy, and Maternal blood pressure. In this study the baby's birth weight is divided into three categories: <2.5 kg, 2.5-3.0 kg, and> 3 kg. The results showed that affecting birth weight were mother's age, father's age, mother's weight, number of children, duration of mother's education, and number of consultation to doctor or midwife during pregnancy. While the family income, the length of father's education, the distance of pregnancy, and maternal blood pressure has no effect on the birth weight of the baby. Based on the 10 predictors used by the researchers, it was found that the accuracy of the classification of 64.8% of the diversity can be explained by the discriminant function generated while 35.2% is explained by other factors.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FMIPA/2017/270/051705969 |
| Uncontrolled Keywords: | analisis diskriminan, berat lahir bayi, ketepatan klasifikasi |
| 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 > 519.535 Multivariate analysis |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 19 Oct 2017 01:23 |
| Last Modified: | 24 Nov 2021 02:25 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/3980 |
Preview |
Text
135090500111004_Herlina (Full skripsi).pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |