PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

Penulis

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

DOI:

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

Kata Kunci:

IPKM, GWLR, Adaptive Gaussian Kernel, GCV, AIC

Abstrak

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%.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2022-10-17

Cara Mengutip

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

Artikel Serupa

1-10 dari 15

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.