Maulida Audrey Aisyah, - (2022) Pemodelan Status Gizi Berdasarkan TB/U pada Balita di Wilayah Surabaya Utara dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HAL JUDUL) 081811833043-HAL JUDUL.pdf Download (294kB)
	Text (BAB 1) 081811833043-BAB 1.pdf Download (52kB)
	Text (FULLTEXT) 081811833043.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Stunting adalah suatu kondisi gagal tumbuh yang menggambarkan status gizi kronis akibat akumulasi ketidakcukupan gizi yang berlangsung pada masa pertumbuhan dan perkembangan sejak awal kehidupan. Data prevalensi balita stunting yang dikumpulkan oleh WHO dan dirilis tahun 2018 menyebutkan bahwa Indonesia merupakan negara yang tertinggi ketiga di Asia Tenggara dengan rata-rata prevalensi pada tahun 2005-2017 sebesar 36,4%. Data World Bank tahun 2020 menunjukkan, prevalensi stunting di Indonesia berada pada urutan ke 115 dari 151 negara di dunia. Tujuan penelitian ini berfokus pada pemodelan dan menentukan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan pada status gizi berdasarkan TB/U pada balita di wilayah Surabaya Utara dengan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) serta menginterpretasikan hasil model terbaik yang diperoleh. Metode MARS merupakan alat analisis regresi nonparametrik yang dapat melihat adanya interaksi antar variabel prediktor. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data status gizi berdasarkan TB/U di wilayah Surabaya Utara tahun 2021 beserta faktor-faktor yang diduga berpengaruh dan merupakan data sekunder yang bersumber dari seluruh Puskesmas di wilayah Surabaya Utara. Berdasarkan hasil dan pembahasan diperoleh model terbaik yang memuat 16 basis fungsi yang berpengaruh signifikan yaitu BF1 dan BF2 yang memuat variabel berat badan lahir, BF3 yang memuat variabel riwayat pemberian ASI, BF7 dan BF11 yang memuat interaksi antara variabel berat badan lahir dan riwayat pemeberian ASI, BF13 yang memuat interaksi antara variabel pendapatan keluarga dan riwayat pemberian ASI, BF15 yang memuat interaksi antara variabel jenis kelamin dan pendidikan terakhir ibu, BF17 yang memuat interaksi antara variabel berat badan lahir dengan BF15, BF19 yang memuat interaksi antara variabel konsumsi buah dan sayur dengan BF8, BF22 yang memuat interaksi antara variabel konsumsi buah dan sayur dengan BF6, BF24 yang memuat interaksi antara panjang badan lahir dengan BF14, BF26 yang memuat interaksi antara variabel penggunaan jamban yang sehat dengan BF16, BF28 yang memuat variabel terakhir ibu, BF30 yang memuat interaksi antara variabel panjang badan lahir dengan BF16, BF34 yang memuat interaksi antara variabel panjang badan lahir dengan BF9, BF36 yang memuat interaksi antara variabel riwayat pemberian ASI dengan BF34. Model MARS untuk data status gizi berdasarkan TB/U pada balita di wilayah Surabaya Utara ini menghasilkan nilai MSE sebesar 0,193 dan nilai GCV sebesar 0,211 dengan ketepatan klasifikasi sebesar 71,5% dan 75,67% serta nilai Press’sQ sebesar 184,9 dan 208,89 masing-masing untuk data training dan data testing.

Actions (login required)

View Item