UMRO MAHFUDHOH, 081211832021 (2016) PEMODELAN JUMLAH PENDERITA PNEUMONIA BALITA DI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (HALAMAN DEPAN) HALAMAN DEPAN.pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB I) 13. BAB I PENDANULUAN.pdf Restricted to Registered users only Download (333kB) | Request a copy
	Text (BAB II) 14. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (627kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 15. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (459kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 16. BAB IV HASIL DAN PEMBAHSAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 17. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 18. DAFTAR PUSTAKA .pdf Restricted to Registered users only Download (331kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 19. LAMPIRAN .pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pneumonia adalah penyakit yang terjadi karena adanya infeksi akut pada jaringan paru-paru (alveoli). Berdasarkan Departemen Kesehatan RI tahun 2010, pneumonia merupakan penyebab utama kematian pada balita dengan 4 balita meninggal dunia akibat pneumonia setiap menitnya. Menurut Profil Kesehatan Indonesia tahun 2015, Jawa Timur merupakan provinsi urutan kedua dengan jumlah kasus pneumonia balita tertinggi di Indonesia. Untuk menanggulangi kasus pneumonia balita, maka perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhinya. Jumlah pneumonia balita yang mengikuti distribusi poisson dapat dimodelkan menggunakan regresi poisson. Akan tetapi pada regresi poisson terjadi overdispersi. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan pemodelan jumlah pneumonia balita di kabupaten/kota di jawa timur dengan pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tahun 2013 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur. Hasil penelitian Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai AIC model GWNBR lebih kecil daripada model regresi poisson dan regresi binomial negatif yaitu 577,4269, hal ini menunjukkan bahwa model GWNBR lebih baik daripada model regresi poisson dan regresi binomial negatif. Faktor geografis berpengaruh terhadap kasus pneumonia balita di Jawa Timur sehingga model GWNBR yang terbentuk berbeda-beda setiap kabupaten/kota. Dengan pembobotan Adaptive Bisquare Kernel diperoleh 3 kelompok yang dikelompokkan berdasarkan variabel yang signifikan. Faktor-faktor yang mempengaruhi pneumonia balita di kabupaten Gresik adalah jumlah balita yang mendapatkan ASI eksklusif, jumlah balita gizi buruk, persentase balita yang mendapatkan suplemen vitamin A, jumlah berat badan lahir rendah (BBLR) dan kepadatan penduduk.

Actions (login required)

View Item