ELMA ROSIDA RAHMA, 081311833011 (2017) ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK TRIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR PENALIZED SPLINE. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (ABSTRACT) KKC KK ST.S. 08 -17 Rah e-Abstrak.pdf Download (746kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) KKC KK ST.S. 08 -17 Rah e.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pendekatan regresi semiparametrik merupakan gabungan dari regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Penelitian dengan data longitudinal dapat menggambarkan perubahan individu yang diamati dalam periode waktu yang berbeda. Estimator penalized spline memberikan fleksibilitas yang lebih baik daripada polinomial biasa sehingga memungkinkan data untuk menyesuaikan diri secara efektif terhadap karakteristik fungsi atau data. Skripsi ini membahas mengenai estimasi model regresi semiparametrik trirespon pada data longitudinal berdasarkan estimator penalized spline dan diterapkan pada pertumbuhan balita di Surabaya usia 0 – 24 bulan. Penerapan algoritma dan program memberikan hasil bahwa model tersebut sudah sesuai yang ditunjukkan dengan nilai R-square sebesar 99,34%. Selain itu, diperoleh hasil bahwa kurva pertumbuhan balita lakilaki lebih tinggi daripada balita perempuan dengan rata-rata selisih berat badan dan panjang badan, dan Indeks Massa Tubuh (IMT) berturut-turut sebesar 1,078 kg, 1,672 cm, dan 1,57. Perbandingan antara kurva pertumbuhan balita di Surabaya dengan kurva pertumbuhan World Health Organization (WHO) 2005 memberikan hasil bahwa kurva pertumbuhan balita laki-laki di Surabaya lebih mendekati kurva pertumbuhan WHO badan untuk balita laki-laki dengan selisih rata-rata berat badan, dan panjang adalah dan IMT berturut-turut adalah 0,392 kg, dan 1,477 cm, dan 0,152, sedangkan selisih rata-rata berat badan, panjang badan, dan IMT untuk balita perempuan berturut-turut adalah 0,668 kg, 1,528 cm, dan 1,01.

Actions (login required)

View Item