PERBANDINGAN PEMODELAN KEJADIAN BALITA STUNTING DI KABUPATEN BOJONEGORO DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES

Ummah, Laelatul Nur (2021) PERBANDINGAN PEMODELAN KEJADIAN BALITA STUNTING DI KABUPATEN BOJONEGORO DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES. Sarjana (S1) thesis, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro.

[thumbnail of 1. Cover.pdf] Text
1. Cover.pdf

Download (481kB)
[thumbnail of 2. Awalan.pdf] Text
2. Awalan.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of 3. BAB I.pdf] Text
3. BAB I.pdf

Download (433kB)
[thumbnail of 4. BAB II.pdf] Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (800kB) | Request a copy
[thumbnail of 5. BAB III.pdf] Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (438kB) | Request a copy
[thumbnail of 6. BAB IV.pdf] Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (841kB) | Request a copy
[thumbnail of 7. BAB V.pdf] Text
7. BAB V.pdf

Download (543kB)
[thumbnail of 8. Daftar Pustaka.pdf] Text
8. Daftar Pustaka.pdf

Download (650kB)
[thumbnail of 9. Lampiran.pdf] Text
9. Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (743kB) | Request a copy

Abstract

Balita stunting adalah masalah gizi kronik yang disebabkan dari faktor-faktor seperti gizi ibu saat hamil, kondisi sosial ekonomi, kurangnya asupan gizi pada bayi, dan kesakitan pada bayi. Bojonegoro merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Timur dengan kejadian balita stunting yang masih banyak dijumpai, maka pada penelitian ini akan melakukan perbandingan pemodelan kejadian balita stunting di kabupaten Bojonegoro menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR) dan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). GWR merupakan model regesi linier lokal yang menghasilkan penaksir parameter model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dimana data tersebut dikumpulkan. Model GWR terbaik dipilih berdasarkan nilai CV dan MSE terkecil dan nilai R-Square terbesar diantara fungsi kernel yang lainnya. Diperoleh model terbaik pada fungsi kernel Adaptive Bi-Square dengan bandwidth 28, nilai CV=2,4635, MSE=0,8620, dan R-Square=0,8734. MARS merupakan salah satu metode regresi nonparametrik. Model MARS terbaik dipilih berdasarkan nilai GCV yang terkecil dan R-Square yang terbesar. Dari hasil kombinasi nilai MO, BF dan MI, diperoleh model terbaik pada BF=24, MI=1 dan MO=1 dengan nilai GCV sebesar 1,29144 dan R-Square sebesar 0,841. Dari perbandingan kedua model didapatkan model MARS lebih baik digunakan daripada model GWR karena nilai R-Square pada model GWR lebih besar dari MARS meskipun nilai angkanya tidak jauh berbeda, sedangkan nilai MSE model MARS diperoleh nilai yang lebih kecil dari nilai MSE model GWR dengan selisih jauh beda.

Item Type: Thesis (Sarjana (S1))
Uncontrolled Keywords: Balita Stunting, Bojonegoro, GWR, MARS
Subjects: 500 – Ilmu Pengetahuan > 510 Matematika > 519 Probabilitas dan matematika terapan
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Statistika
Depositing User: Perpustakaan Pusat Admin
Date Deposited: 13 May 2022 08:23
Last Modified: 13 May 2022 08:23
Contributors (Pembimbing / Pengarah):
Contribution
Name
Email
Thesis advisor
Kartini, Alif Yuanita
UNSPECIFIED
Thesis advisor
Anggraini, Fetrika
UNSPECIFIED
URI: https://repository.unugiri.ac.id/id/eprint/866

Actions (login required)

View Item
View Item