ANGGI PUSPA WIDYANTORO, 081211832033 (2016) PEMODELAN RISIKO PERSALINAN BAYI PREMATUR DENGAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE(STUDI KASUS DI RSU HAJI SURABAYA). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (HALAMAN DEPAN) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB I) 2. BAB I Pendahuluan.pdf Restricted to Registered users only Download (273kB) | Request a copy
	Text (BAB II) 3. BAB II Tinjauan Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (659kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 4. BAB III Metodologi Penelitian.pdf Restricted to Registered users only Download (426kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 5. BAB IV Hasil dan Pembahasan.pdf Restricted to Registered users only Download (516kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 6. BAB V Kesimpulan dan Saran.pdf Restricted to Registered users only Download (411kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 7. Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (263kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 8. Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (544kB) | Request a copy

Abstract

Kelahiran prematur dan bayi dengan berat badan lahir rendah adalah penyebab terbesar angka kematian bayi (AKB), diikuti kejadian infeksi berat termasuk pneumonia. Indonesia berada di urutan ke-5 dari 10 negara penyumbang bayi prematur terbanyak, Indonesia berkontribusi 15% atas kelahiran bayi prematur seluruh dunia. Untuk menjelaskan pola hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor dapat digunakan pendekatan kurva regresi nonparametrik, salah satu pendekatan nonparametrik yaitu Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui estimasi model, menginterpretasikan dan menghitung ketepatan klasifikasi model risiko persalinan bayi prematur di RSU Haji Surabaya dengan pendekatan MARS. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh model persalinan bayi prematur di RSU Haji Surabaya berdasarkan model MARS yaitu pada BF, MI dan MO 45, 3 dan 1 yang memiliki GCV sebesar 0,179 , MSE sebesar 0,130 ,R2 sebesar 0,512 dan ketepatan klasifikasi sebesar 83,75%. Variabel prediktor yang berpengaruh terhadap persalinan bayi prematur di RSU Haji Surabaya yaitu anemia dan frekuensi pemeriksaan kehamilan dengan tingkat kepentingan mencapai 100%, selanjutnya diikuti oleh variabel tekanan darah , berat badan , usia ibu , pekerjaan ibu , dan ketuban pecah dini dengan tingkat kepentingan masing-masing sebesar 71,48%, 48,157%, 36,640, dan 26,339%. Ketepatan klasifikasi data in sample persalinan bayi prematur di RSU Haji Surabaya dengan menggunakan software OSS-R yaitu sebesar 83,75%, sedangkan ketepatan klasifikasi pada data out sample sebesar 85% lebih besar dari pada ketepatan klasifikasi pada data in sample.

Actions (login required)

View Item