Pemodelan Bayesian Model Averaging (BMA) Pada Kasus Pneumonia Balita

Sofia Debbiyatus and Kuntoro, NIDN. 8844490019 and Soenarnatalina M., NIDN. 0025126011 (2014) Pemodelan Bayesian Model Averaging (BMA) Pada Kasus Pneumonia Balita. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, 3 (1). pp. 34-42. ISSN 2302707X

[img] Text (Peer Review)
C12.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Turnitin)
Pemodelan Bayesian Model Averaging (BMA) Pada Kasus Pneumonia Balita.pdf

Download (4MB)
Official URL: http://journal.unair.ac.id/JBK@pemodelan-bayesian-...

Abstract

Metode Bayesian dikenal sebagai metode yang lebih baik daripada metode yang lain, karena menggabungkan informasi dari data sampel dan informasi dari sebaran sebelumnya (prior). Terdapat beberapa metode dalam Bayesian yang mampu memilih model terbaik dengan melibatkan ketidakpastian model dan salah satunya adalah Bayesian Model Averaging (BMA). BMA adalah suatu metode yang dapat memprediksi model terbaik berdasarkan rata-rata terboboti dari seluruh model. Tujuan BMA adalah menggabungkan model yang tidak pasti sehingga didapat satu model yang terbaik. Tujuan penelitian adalah menentukan model BMA regresi linear pada kasus pneumonia balita. Desain penelitian adalah penelitian terapan. Penelitian dilaksanakan di Kabupaten Situbondo pada bulan Mei - Juni tahun 2014. Pengambilan sampel dilakukan dengan cara total sampling yakni 17 Puskesmas di seluruh Kabupaten Situbondo. Hasil BMA menunjukkan bahwa terdapat 27 model terpilih dengan 5 model terbaik dari 2048 model yang terbentuk. Model BMA regresi linear menghasilkan 9 variable prediktor signifikan terhadap variabel respon. Variabel tersebut adalah variable tidak merokok dalam rumah, rumah tangga sehat, ASI eksklusif, balita mendapat vitamin A, cakupan imunisasi DPT, BBLR, balita gizi buruk,jumlah posyandu serta pelayanan anak balita. Variable yang tidak signifikan adalah PHBS dan kunjungan bayi.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: regresi linear, bayesian model averaging, pneumonia
Subjects: R Medicine > RA Public aspects of medicine > RA1-1270 Public aspects of medicine > RA1-418.5 Medicine and the state > RA407-409.5 Health status indicators. Medical statistics and surveys
Divisions: 10. Fakultas Kesehatan Masyarakat
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
Sofia DebbiyatusUNSPECIFIED
Kuntoro, NIDN. 8844490019UNSPECIFIED
Soenarnatalina M., NIDN. 0025126011UNSPECIFIED
Depositing User: Tn Chusnul Chuluq
Date Deposited: 20 Sep 2019 06:34
Last Modified: 20 Sep 2019 06:34
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/86798
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item