Feri Styaningsih (2020) Perbandingan Regresi Logistik Ordinal Model Logit Dan Model Probit Pada Pengaruh Faktor Ibu Terhadap Berat Badan Lahir Rendah (Bblr) Di Indonesia Tahun 2017. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Text (HALAMAN JUDUL)
1. HALAMAN JUDUL.pdf Restricted to Registered users only until 16 June 2023. Download (271kB) | Request a copy |
|
Text (ABSTRAK)
2. ABSTRAK.pdf Download (64kB) |
|
Text (DAFTAR ISI)
3. DAFTAR ISI .pdf Download (34kB) |
|
Text (PENDAHULUAN)
4. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (93kB) |
|
Text (TINJAUAN PUSTAKA)
5. BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only until 16 June 2023. Download (243kB) | Request a copy |
|
Text (METODE PENELITIAN)
6. BAB 3 METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only until 16 June 2023. Download (93kB) | Request a copy |
|
Text (ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN)
7. BAB 4 ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 16 June 2023. Download (235kB) | Request a copy |
|
Text (SIMPULAN)
8. BAB 5 SIMPULAN.pdf Restricted to Registered users only Download (30kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (70kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 16 June 2023. Download (404kB) | Request a copy |
Abstract
Regresi memiliki berbagai macam jenis. Perbedaan regresi yang satu dengan yang lainnya terletak pada variabel dependennya. Regresi yang memiliki variabel dependen dengan skala data kategori menggunakan regresi logistik. Regresi logistik yang variabel dependen nya berskala ordinal disebut regresi logistik ordinal. Regresi logistik ordinal memiliki beberapa jenis pendekatan yang digunakan. Model pendekatan yang digunakan pada regresi logistik ordinal antara lain model logit, model probit, model chaucit, model complementary log-log dan negative log-log. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan regresi logistik ordinal model logit dan probit. Perbedaan antara model logit dan model probit yaitu pada model logit menggunakan fungsi logistik kumulatif (F), sedangkan pada model probit menggunakan fungsi normal kumulatif (ϕ). Perbandingan model logit dan probit menghasilkan model terbaik dengan membandingkan test of parallel lines dan test of model effects. Penelitian menggunakan data sekunder yaitu SDKI tahun 2017. Variabel dependen adalah berat lahir bayi dengan skala ordinal. Variabel independen menggunakan faktor ibu yang meliputi umur ibu, pendidikan ibu, pekerjaan ibu, paritas ibu, tingkat ekonomi, kebiasaan merokok ibu dan daerah tempat tinggal ibu. Hasil dari penelitian menunjukan analisis regresi logistik ordinal model logit diperoleh hasil variabel yang berpengaruh terhadap BBLR yaitu paritas ibu dengan nilai signifikansi 0,008 dan memenuhi syarat test of parallel lines dengan nilai 0,200 dan test of model effects dengan nilai Wald F sebesar 7,175. Analisis regresi logistik ordinal model probit diperoleh hasil variabel yang berpengaruh terhadap BBLR yaitu paritas ibu dengan nilai signifikansi 0,007 dan memenuhi syarat test of parallel lines dengan nilai 0,239 dan test of model effects dengan nilai Wald F sebesar 7,384. Hasil perbandingan model logit dan probit pada regresi logistik ordinal diperoleh model probit lebih baik dibandingkan model logit.
Item Type: | Thesis (Skripsi) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Additional Information: | KKC KK FKM 47-20 Sty p | ||||||
Uncontrolled Keywords: | REGRESI LOGISTIK ORDINAL, BBLR, LOGIT, PROBIT | ||||||
Subjects: | R Medicine > RA Public aspects of medicine > RA1-1270 Public aspects of medicine > RA421-790.95 Public health. Hygiene. Preventive medicine > RA648.5-767 Epidemics. Epidemiology. Quarantine. Disinfection | ||||||
Divisions: | 10. Fakultas Kesehatan Masyarakat > Biostatistika dan Kependudukan | ||||||
Creators: |
|
||||||
Contributors: |
|
||||||
Depositing User: | Dewi Puspita | ||||||
Date Deposited: | 21 Jun 2020 06:54 | ||||||
Last Modified: | 09 Sep 2020 05:25 | ||||||
URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/95775 | ||||||
Sosial Share: | |||||||
Actions (login required)
View Item |