Model Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Spline (Studi Kasus: Berat Badan Lahir Rendah di Rumah Sakit Ibu dan Anak Siti Fatimah Makassar)

Sanusi, Wahidah and Syam, Rahmat and Adawiyah, Rabiatul (2019) Model Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Spline (Studi Kasus: Berat Badan Lahir Rendah di Rumah Sakit Ibu dan Anak Siti Fatimah Makassar). Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 2 (1). pp. 70-81. ISSN 2476-9487

	Text (Artikel Jurnal Nasional Terakreditasi Sinta 5) 1.B.4.4. 4-2019-Wahidah-JMathCoS-Model Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Spline.pdf - Published Version Download (751kB)
	Text (Hasil Turnitin) T.1.B.4.4. 4-2019-Wahidah-JMathCoS-Model Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Spline.pdf.pdf - Supplemental Material Download (781kB)

Abstract

Pendekatan nonparametrik merupakan suatu pendekatan yang digunakan apabila bentuk hubungan antara variabel respon dan variabel prediktornya tidak diketahui atau tidak adanya informasi mengenai bentuk fungsi regresinya. Spline merupakan suatu teknik yang dilakukan untuk mengestimasi parameter dalam regresi nonparametrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model hubungan antara berat badan lahir rendah dan faktor-faktor yang mempengaruhi berdasarkan model spline. Faktorfaktor tersebut adalah usia ibu,usia kehamilan,dan jarak kehamilan. Data tersebut diperoleh dari rumah sakit ibu dan anak siti Fatimah Makassar tahun 2017. Dimana untuk mendapatkan model spline terbaik langkah awal yang dilakukan adalah menentukan knot dengan nilai Generalized Cross Validation (GCV) yang minimum. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dua variabel dinyatakan berpengaruh terhadap berat badan lahir rendah yaitu usia ibu, dan usia kehamilan. Model regresi nonparametrik dengan pendekatan Spline yang terbentuk memiliki koefisien determinasi sebesar 78,19%, serta nilai GCV dengan tiga titik knot yaitu 0.0117.

Item Type:	Article
Subjects:	KARYA ILMIAH DOSEN Universitas Negeri Makassar > KARYA ILMIAH DOSEN
Divisions:	FAKULTAS MIPA
Depositing User:	Zainatun
Date Deposited:	22 Jun 2023 21:14
Last Modified:	22 Jun 2023 21:14
URI:	http://eprints.unm.ac.id/id/eprint/31164

Actions (login required)

View Item