PENERAPAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) DALAM MEMODELKAN ANGKA PENDERITA GIZI BURUK DI PROVINSI ACEH | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PENERAPAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) DALAM MEMODELKAN ANGKA PENDERITA GIZI BURUK DI PROVINSI ACEH


Pengarang

USWATUL HASANAH - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

0908101010048

Fakultas & Prodi

Fakultas MIPA / Matematika (S1) / PDDIKTI : 44201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam., 2014

Bahasa

Indonesia

No Classification

519.536

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Permasalahan status gizi menjadi masalah yang serius di negara-negara berkembang termasuk Indonesia, salah satunya adalah Provinsi Aceh. Berdasarkan data riset kesehatan dasar Kementerian Kesehatan tahun 2011 menunjukkan 38,9 persen balita di Aceh mengalami gizi buruk, angka ini berada di atas persentase penderita gizi buruk tahun 2010 yaitu 23,7 persen, Hal ini mengindikasikan adanya peningkatan jumlah balita penderita gizi buruk di Provinsi Aceh. Jumlah kasus gizi buruk merupakan data cacah yang mengikuti Distribusi Poisson, oleh karena itu salah satu metode yang dapat digunakan adalah Generalized Poisson Regression (GPR). Model Generalized Poisson Regression (GPR) merupakan salah satu model alternatif yang digunakan untuk mengatasi kejadian overdispersion pada data berdistribusi Poisson. Penaksiran parameter dari model Generalized Poisson Regression (GPR) dapat diperoleh dengan menggunakan metode maximum likelihood estimation. Tujuan dalam penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah balita penderita gizi buruk di Provinsi Aceh tahun 2011 dan mendapatkan model Generalized Poisson Regression (GPR) terbaik berdasarkan nilai AIC (Akaike Information Criteria). Data jumlah balita penderita gizi buruk menunjukkan terjadinya kejadian overdispersion, sehingga pemodelan dapat dilakukan dengan metode Generalized Poisson Regression (GPR). Model terbaik yang didapatkan berdasarkan nilai AIC (Akaike Information Criteria) adalah
dan hasil analisis menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap jumlah balita penderita gizi buruk adalah jumlah penduduk miskin, persentase RT penerima jamkesmas, dan persentase RT nelayan.

Kata Kunci : Gizi Buruk, Overdispersion, Akaike Information Criteria, Generalized Poisson Regression

Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK