ANALISIS MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON UNTUK DATA LONGITUDINAL DENGAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED (Studi Kasus: Pertumbuhan Balita Usia 0 – 24 Bulan di Posyandu Padukuhan Jirak pada Bulan Januari – Agustus 2019)

Mutia Husnun Nursihha, NIM.: 17106010016 (2022) ANALISIS MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON UNTUK DATA LONGITUDINAL DENGAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED (Studi Kasus: Pertumbuhan Balita Usia 0 – 24 Bulan di Posyandu Padukuhan Jirak pada Bulan Januari – Agustus 2019). Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

Preview	Text (ANALISIS MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON UNTUK DATA LONGITUDINAL DENGAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED (Studi Kasus: Pertumbuhan Balita Usia 0 – 24 Bulan di Posyandu Padukuhan Jirak pada Bulan Januari – Agustus 2019)) 17106010016_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
	Text (ANALISIS MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON UNTUK DATA LONGITUDINAL DENGAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED (Studi Kasus: Pertumbuhan Balita Usia 0 – 24 Bulan di Posyandu Padukuhan Jirak pada Bulan Januari – Agustus 2019)) 17106010016_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Analisis regresi merupakan suatu metode dalam ilmu statistika yang menganalisis pola hubungan secara fungsional antara variabel repson dan variabel prediktor melalui estimasi kurva. Terdapat dua pendekatan untuk mengestimasi kurva regresi yaitu pendekatan parametrik dan pendekatan nonparametrik. Terdapat pula penggabungan antara keduanya yang disebut dengan regresi semiparametrik. Estimator yang digunakan salah satunya adalah spline truncated. Dalam penelitian ini juga menggunakan analisis regresi birespon yang memiliki variabel respon lebih dari satu buah dan diantara variabel-variabel tersebut terdapat korelasi atau hubungan yang kuat. Teori yang dibahas mengenai estimasi model regresi semiparametrik birespon pada data longitudinal berdasarkan estimator spline truncated pada penelitian ini diterapkan pada data pertumbuhan balita usia 0 – 24 bulan dengan berat badan balita dan tinggi badan balita sebagai variabel respon, jenis kelamin balita sebagai komponen parametrik, dan usia balita sebagai komponen nonparametriknya. Pengukuran pertumbuhan balita sangat diperhatikan pada usia 0-24 bulan atau disebut sebagai periode emas. Hasil estimasi data pertumbuhan balita menggunakan software R diperoleh nilai MSE sebesar 2,967 dan nilai R-square sebesar 99,7% dan dapat disimpulkan bahwa rata-rata kenaikan pertumbuhan berat badan maupun tinggi badan balita lebih cepat pada usia sekitar 0-12 bulan, sedangkan perbandingan hasil estimasi rata-rata berat badan dan tinggi badan balita laki-laki lebih tinggi daripada perempuan masing-masing 0,112 kg dan 0,853 cm.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item