PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN

Multivariate adaptive regression spline (MARS) adalah salah satu model regresi nonparametrik, yaitu model yang tidak mengasumsikan bentuk hubungan fungsional antara variabel respon dan prediktor, dan mempunyai bentuk fungsional yang fleksibel. Metode MARS merupakan salah satu prosedur analisis y...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: SUROTO, 101317087347
Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
Language:Indonesian
Indonesian
Published: 2018
Subjects:
Online Access:http://repository.unair.ac.id/75067/1/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p%20Abstrak.pdf
http://repository.unair.ac.id/75067/2/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p.pdf
http://repository.unair.ac.id/75067/
http://lib.unair.ac.id
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Universitas Airlangga
Language: Indonesian
Indonesian
id id-langga.75067
record_format dspace
spelling id-langga.750672018-10-24T08:28:35Z http://repository.unair.ac.id/75067/ PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN SUROTO, 101317087347 RA421-790.95 Public health. Hygiene. Preventive medicine Multivariate adaptive regression spline (MARS) adalah salah satu model regresi nonparametrik, yaitu model yang tidak mengasumsikan bentuk hubungan fungsional antara variabel respon dan prediktor, dan mempunyai bentuk fungsional yang fleksibel. Metode MARS merupakan salah satu prosedur analisis yang banyak digunakan dalam paket-paket program data mining. Menurut Friedman (1997), data mining digunakan untuk pola hubungan data dalam basis dimensi tinggi. Penyakit hipertensi adalah merupakan salah satu penyakit yang memiliki faktor pengaruh yang cukup luas atau dimensi tinggi. Karena wilayah Provinsi Kalimantan selatan memiliki variasi geografis yang sepesifik aspek kewilayahan (spasial) maka perlu dipertimbangkan data spasial pada model. Tujuan Penelitian adalah untuk mendapatkan penaksir parameter basis fungsi MARS Spasial pada penyakit hipertensi di Provinsi Kalimantan Selatan. Pengembangan pemodelan Multivariate Adaptive regression spline spatial dengan menggunakan data dari Riset Kesehatan Dasar tahun 2013. Data tersebut merupakan hasil survei Cross Sectional yang bersifat deskriptif dengan populasi seluruh rumah tangga di Provinsi, kabupaten kota di Indonesia.Data yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah data kejadian hipertensi di 13 Kabupaten Provinsi Kalimantan Selatan. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah : Pertama, Ditemukannya 5 kelompok wilayah kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Selatan yang memiliki kesamaan tetang faktor yang mempengaruhi terhadap kajadian penyakit hipertensi. Kedua, ditemukannya Knot/standard indikator penurunan/kenaikan prevalensi penyakit hipertensi dari masing-masing kelompok. Yaitu Kelompok 1 = X3 : > 29,635 %, X4 : 89,683 % dan X6 ; < 48,421 %. Kelompok 2 = X4 : > 54,348 %, X8 : > 10,87 %. Kelompok 3 = X4 : > 98,456 %, X5 : > 28,179 %, X6 : > 32,432 % dan X7 : > 30,435 %. Kelompok 4 = X3 : < 14,545 %, X4 : > 75 , X4 : < 75 % dan X9 : > 45,556 %. Kelompok 5 = X1 : > 37,5 % dan X5 : > 7,738 %. Hasil yang didapat dapat dimanfaatkan oleh para pimpinan terkait sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan untuk menekan dan pengendalian terhadap kejadian Penyakit Hypertensi di Provinsi Kalimantan Selatan. Dengan cara mempertimbangkan faktor yang berhubungan dengan penyakit hipertensi spesifik wilayah kabupaten/kota dan didasarkan pada knot/standard indikator penurunan prevalensi penyakit hipertensi dari masing-masing kelompok. 2018 Thesis NonPeerReviewed text id http://repository.unair.ac.id/75067/1/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p%20Abstrak.pdf text id http://repository.unair.ac.id/75067/2/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p.pdf SUROTO, 101317087347 (2018) PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN. Disertasi thesis, Universitas Airlangga. http://lib.unair.ac.id
institution Universitas Airlangga
building Universitas Airlangga Library
country Indonesia
collection UNAIR Repository
language Indonesian
Indonesian
topic RA421-790.95 Public health. Hygiene. Preventive medicine
spellingShingle RA421-790.95 Public health. Hygiene. Preventive medicine
SUROTO, 101317087347
PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
description Multivariate adaptive regression spline (MARS) adalah salah satu model regresi nonparametrik, yaitu model yang tidak mengasumsikan bentuk hubungan fungsional antara variabel respon dan prediktor, dan mempunyai bentuk fungsional yang fleksibel. Metode MARS merupakan salah satu prosedur analisis yang banyak digunakan dalam paket-paket program data mining. Menurut Friedman (1997), data mining digunakan untuk pola hubungan data dalam basis dimensi tinggi. Penyakit hipertensi adalah merupakan salah satu penyakit yang memiliki faktor pengaruh yang cukup luas atau dimensi tinggi. Karena wilayah Provinsi Kalimantan selatan memiliki variasi geografis yang sepesifik aspek kewilayahan (spasial) maka perlu dipertimbangkan data spasial pada model. Tujuan Penelitian adalah untuk mendapatkan penaksir parameter basis fungsi MARS Spasial pada penyakit hipertensi di Provinsi Kalimantan Selatan. Pengembangan pemodelan Multivariate Adaptive regression spline spatial dengan menggunakan data dari Riset Kesehatan Dasar tahun 2013. Data tersebut merupakan hasil survei Cross Sectional yang bersifat deskriptif dengan populasi seluruh rumah tangga di Provinsi, kabupaten kota di Indonesia.Data yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah data kejadian hipertensi di 13 Kabupaten Provinsi Kalimantan Selatan. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah : Pertama, Ditemukannya 5 kelompok wilayah kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Selatan yang memiliki kesamaan tetang faktor yang mempengaruhi terhadap kajadian penyakit hipertensi. Kedua, ditemukannya Knot/standard indikator penurunan/kenaikan prevalensi penyakit hipertensi dari masing-masing kelompok. Yaitu Kelompok 1 = X3 : > 29,635 %, X4 : 89,683 % dan X6 ; < 48,421 %. Kelompok 2 = X4 : > 54,348 %, X8 : > 10,87 %. Kelompok 3 = X4 : > 98,456 %, X5 : > 28,179 %, X6 : > 32,432 % dan X7 : > 30,435 %. Kelompok 4 = X3 : < 14,545 %, X4 : > 75 , X4 : < 75 % dan X9 : > 45,556 %. Kelompok 5 = X1 : > 37,5 % dan X5 : > 7,738 %. Hasil yang didapat dapat dimanfaatkan oleh para pimpinan terkait sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan untuk menekan dan pengendalian terhadap kejadian Penyakit Hypertensi di Provinsi Kalimantan Selatan. Dengan cara mempertimbangkan faktor yang berhubungan dengan penyakit hipertensi spesifik wilayah kabupaten/kota dan didasarkan pada knot/standard indikator penurunan prevalensi penyakit hipertensi dari masing-masing kelompok.
format Theses and Dissertations
NonPeerReviewed
author SUROTO, 101317087347
author_facet SUROTO, 101317087347
author_sort SUROTO, 101317087347
title PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
title_short PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
title_full PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
title_fullStr PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
title_full_unstemmed PENGEMBANGAN PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE SPATIAL TENTANG FAKTOR RISIKO PADA KEJADIAN PENYAKIT HIPERTENSI DI KALIMANTAN SELATAN
title_sort pengembangan pemodelan multivariate adaptive regression spline spatial tentang faktor risiko pada kejadian penyakit hipertensi di kalimantan selatan
publishDate 2018
url http://repository.unair.ac.id/75067/1/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p%20Abstrak.pdf
http://repository.unair.ac.id/75067/2/Dis.IK.%2009-18%20Sur%20p.pdf
http://repository.unair.ac.id/75067/
http://lib.unair.ac.id
_version_ 1681150399304695808