Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pengklasifikasian kabupaten dan kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan dengan multivariate adaptive regression spline (MARS) / Fitri Kurnia Wulandari - Repositori Universitas Negeri Malang

Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pengklasifikasian kabupaten dan kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan dengan multivariate adaptive regression spline (MARS) / Fitri Kurnia Wulandari

Wulandari, Fitri Kurnia (2011) Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pengklasifikasian kabupaten dan kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan dengan multivariate adaptive regression spline (MARS) / Fitri Kurnia Wulandari. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Kata kunci MARS (Multivariate Adaptive Regression Spline) indikator kesehatan klasifikasi nonparametrik. Pada umumnya masalah klasifikasi yang berdimensi tinggi dan sudah diketahui kelompok awalnya diselesaikan dengan menggunakan metode analisis diskriminan atau regresi logistik. Metode-metode tersebut merupakan metode klasifikasi dengan pendekatan parametrik yang memiliki syarat pemenuhan beberapa asumsi sehingga dalam penggunaanya kurang fleksibel. Pada tahun 1991 Friedman memperkenalkan metode klasifikasi dengan pendekatan nonparametrik yang lebih fleksibel dalam hal asumsinya yaitu Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Pada penelitian ini metode MARS digunakan untuk mengklasifikasikan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan. Ada delapan variabel prediktor (indikator kesehatan) yang digunakan dalam penelitian ini yaitu rata-rata lama bayi usia 0-1 tahun diberi ASI tanpa makanan dan minuman persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan angka kematian bayi angka harapan hidup persentase wanita 15-49 tahun status kawin yang pernah KB persentase usia perkawinan pertama kurang dari 17 tahun persentase persalinan oleh tenaga medis usia balita 0-4 tahun dan prevalensi balita kurang gizi. Sedangkan variabel responnya adalah kelompok Kabupaten/Kota dengan tingkat kesehatan tinggi dan kelompok Kabupaten/Kota dengan tingkat kesehatan rendah. Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan metode MARS diketahui bahwa variabel yang memberikan kontribusi terbesar dalam pengklasifikasian adalah angka kematian bayi kemudian diikuti oleh variabel persentase persalinan oleh tenaga medis usia balita 0-4 tahun angka harapan hidup rata-rata lama bayi usia0-1 tahun diberi ASI tanpa makanan dan minuman dan yang terakhir adalah persentase usia perkawinan pertama kurang dari 17 tahun. Ketepatan klasifikasi yang didapatkan MARS adalah sebesar 100%. Setelah dilakukan evalusai pengklasifikasian ketepatan klasifikasinya menjadi 94 74%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: Users 2 not found.
Date Deposited: 11 Jul 2011 04:29
Last Modified: 09 Sep 2011 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/17053

Actions (login required)

View Item View Item