PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

Authors

  • Quraini Septy Wardhani Sebelas Maret University image/svg+xml
  • Sri Sulistijowati Handajani
  • Irwan Susanto

DOI:

https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v14i2.333

Keywords:

IPKM, GWLR, Adaptive Gaussian Kernel, GCV, AIC

Abstract

Geographically weighted logistic regression (GWLR) adalah metode yang dapat memodelkan data bersifat kategorik dengan mempertimbangkan efek spasial. Pada penelitian ini, metode GWLR digunakan untuk memodelkan indeks pembangunan kesehatan masyarakat (IPKM) di Provinsi Jawa Timur. Variabel yang digunakan adalah prevalensi balita stunting, hipertensi, pneumonia, persalinan ditangani nakes, pengguna KB MKJP, dan penduduk dengan perilaku cuci tangan benar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan GWLR dengan pembobot adaptive Gaussian Kernel lebih baik daripada pembobot lain dengan faktor yang berpengaruh signifikan secara lokal adalah prevalensi balita stunting dan hipertensi. Nilai akurasi, sensitivity, dan specitivity yang dihasilkan berturut-turut sebesar 97,4% , 100% dan 85,71%.

Downloads

Download data is not yet available.

Published

2022-10-17

How to Cite

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION. (2022). Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 14(1), 1-12. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v14i2.333

Similar Articles

1-10 of 15

You may also start an advanced similarity search for this article.