PERBANDINGAN REGRESI LOGISTIK MODEL LOGIT DAN MODEL PROBIT UNTUK MENGETAHUI PENGARUH JARAK KELAHIRAN BAYI TERHADAP KEJADIAN BBLR (STUDI KASUS DI KOTA KEDIRI)

ANNISA NURHIDAYATI, 101411131153 (2018) PERBANDINGAN REGRESI LOGISTIK MODEL LOGIT DAN MODEL PROBIT UNTUK MENGETAHUI PENGARUH JARAK KELAHIRAN BAYI TERHADAP KEJADIAN BBLR (STUDI KASUS DI KOTA KEDIRI). Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

[img]
Preview
Text (ABSTRACT)
KKC KK FKM 224 - 18 Nur p-Abstract.pdf

Download (25kB) | Preview
[img] Text (FULLTEXT)
KKC KK FKM 224 - 18 Nur p.pdf
Restricted to Registered users only until 20 October 2021.

Download (1MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Bayi dengan berat badan lahir rendah (BBLR) merupakan masalah yang sangat kompleks dan memberikan kontribusi berbagai hasil kesehatan yang buruk. Salah satu faktor risiko kejadian BBLR yaitu jarak kelahiran <2 tahun. Tujuan penelitian ini adalah mengaplikasikan serta membandingkan metode uji Regresi Logistik dengan Model Logit dan Model Probit. Penelitian ini merupakan penelitian data sekunder. Penelitian ini tidak menggunakan teknik sampling, namun penelitian ini menggunakan total populasi pada 4 puskesmas yang terpilih berdasarkan data tertinggi kejadian BBLR di Kota Kediri pada tahun 2017. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Logistik Model Logit dan Model Probit. Hasil penelitian menunjukkan terdapat pengaruh antara jarak kelahiran dengan kejadian BBLR pada model logit berdasarkan Goodness of Fit sebesar 0,082 sedangkan pada model probit sebesar 0,000. Maka model yang sesuai adalah model logit. Kesimpulan dari penelitian ini adalah jarak kelahiran berpengaruh terhadap kejadian BBLR dengan model yang sesuai adalah model logit. Sebaiknya perlu dilakukan pemantauan lebih dalam jika ada ibu yang melahirkan bayi <2 tahun serta memberi edukasi terkait program KB sebagai solusi menghindari jarak kelahiran terlalu dekat.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK FKM 224/ 18 Nur p
Uncontrolled Keywords: Logistic Regression, Logit Model, Probit Model, LBW, Spasing
Subjects: R Medicine > RG Gynecology and obstetrics > RG1-991 Gynecology and obstetrics > RG500-991 Obstetrics > RG940-991 Maternal care. Prenatal care services
R Medicine > RJ Pediatrics > RJ251-325 Newborn infants Including physiology, care, treatment, diseases
Divisions: 10. Fakultas Kesehatan Masyarakat
Creators:
CreatorsEmail
ANNISA NURHIDAYATI, 101411131153UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorKuntoro, Prof., dr., M.PH., Dr.PH.UNSPECIFIED
Depositing User: Mrs. Djuwarnik Djuwey
Date Deposited: 20 Oct 2018 10:33
Last Modified: 20 Oct 2018 10:33
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/74943
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item