Pemodelan Stunting dan Gizi Kurang di Kabupaten Bone Bolango menggunakan Regresi Poisson Generalized
DOI:
https://doi.org/10.26594/jmpm.v6i2.2507Keywords:
Stunting, Gizi Kurang, Regresi Poisson GeneralizedAbstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan model kasus Stunting dan Gizi Kurang dengan Regresi Poisson Generalized dan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kejadian tersebut. Analisis Data menggunakan Regresi Poisson Generalized karena untuk menangani masalah overdispersi pada data. Hasil yang diperoleh yaitu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian Stunting 2018 adalah Jumlah penduduk miskin dan untuk kejadian Stunting 2019 adalah Persentase balita diberi ASI eksklusif dan Jumlah penduduk miskin. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian Gizi Kurang 2018 adalah Persentase balita diberi ASI eksklusif dan Jumlah bayi mendapatkan vitamin A dan untuk Gizi Kurang tahun 2019 adalah variabel Persentase balita diberi ASI eksklusif dan Persentase berat badan lahir rendah.
References
Alamsyah, D., Mexitalia, M., & Margawati, A. (2015). Beberapa Faktor Risiko Gizi Kurang Dan Gizi Buruk Pada Balita 12-59 Bulan. Jurnal Vokasi Kesehatan, 1(5), 131–135.
Badan Pusat Statistik. (2013). Survei Sosial Ekonomi Nasional. Socio-Economic/Monitoring Survey, 1–112.
Cahyandari, R. (2014). Pengujian Overdispersi pada Model Regresi Poisson. Statistika, 14(2), 69–76.
Dewi, I., Suhartatik, & Suriani. (2019). Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Stunting Pada Balita 24-60 Bulan Di Wilayah Kerja Puskesmas Lakudo Kabupaten Buton Tengah. Jurnal Ilmiah Kesehatan Diagnosis, 14(1), 85–90. https://doi.org/10.35892/jikd.v14i1.104
Dhiya, A. Y. (2020). Pemodelan Penderita Stroke dan Diabetes Melitus di Kota Padang dengan Model Regresi Logistik Biner Bivariat. IX(4), 270–277. http://scholar.unand.ac.id/64984/
Dinas Kesehatan, B. B. (2018). Tabel Profil Dinas Kesehatan Kabupaten Bone Bolango Tahun 2018.
Dinas Kesehatan, B. B. (2019). Tabel Profil Dinas Kesehatan Bone Bolango Tahun 2019 (p. 44).
Fitrial, N. H., & Fatikhurrizqi, A. (2021). Pemodelan Jumlah Kasus Covid-19 Di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Poisson Dan Regresi Binomial Negatif. Seminar Nasional Official Statistics, 2020(1), 65–72. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.465
Herindrawati, A. Y., Latra, I. N., & Purhadi, P. (2017). Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 6(1). https://doi.org/10.12962/j23373520.v6i1.22976
Lestari, N. D. (2016). Analisis Determinan Gizi Kurang pada Balita di Kulon. 1(1), 15–21.
Margaretha, C. E., Ispriyanti, D., & Widiharih, T. (2019). Pemodelan Regresi Hurdle Poisson Dalam Mengatasi Excess Zeros Untuk Kasus Penyakit Tetanus Neonatorum Pada Neonatal Di Jawa Timur. Jurnal Gaussian, 8(3), 389–397. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i3.26683
Masfian, I., Yuniarti, D., & Hayati, N. (2016). Penerapan Generalized Poisson Regression I Untuk Mengatasi Overdispersi Pada Regresi Poisson ( Studi Kasus : Pemodelan Jumlah Kasus Kanker Serviks di Provinsi Kalimantan Timur ) Application Generalized Poisson Regression I to Handle Overdispersion on Pois. 7(1990), 59–66.
Nasution Masnidar, L. (2017). Statistik Deskriptif. Jurnal Hikmah, 14(1), 49–55. https://doi.org/10.1021/ja01626a006
Nurmalasari, R., & Ispriyanti, D. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Buletin Ilmiah Math.Stat Dan Terapannya, 8(1), 111–120.
Rahmadhita, K. (2020). Permasalahan Stunting dan Pencegahannya. Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada, 11(1), 225–229. https://doi.org/10.35816/jiskh.v11i1.253
Sabtika, W., Prahutama, A., & Yasin, H. (2021). Pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (Gwgpr) Pada Kasus Kematian Ibu Nifas Di Jawa Tengah. Jurnal Gaussian, 10(2), 259–268. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i2.30946
Sari, N. (2018). Solusi Overdispersi Menggunakan Generalized Poisson Regression ( Studi Kasus : Penderita HIV di Provinsi Riau ). 4(2), 28–36.
Utami, T. W. (2013). Analisis regresi binomial negatif untuk mengatasi overdispersion regresi poisson pada kasus demam berdarah dengue. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 1(2), 0–6.
Widiari, S. M. (2016). Penaksiran Parameter Dan Statistik Uji Dalam Model Regresi Poisson Inverse Gaussian ( Pig ) Parameter Estimation and Statistical Test in Modeling Poisson Inverse Gaussian Regression ( Pig ). In Tesis SS14 2501. Institute Of Technology Sepuluh Nopember.
Wulandari, W. (2018). Geographically Weighted Logistic Regression Dengan Fungsi Kernel Fixed Gaussian Pada Kemiskinan Jawa Tengah. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 2(2), 101–112. https://doi.org/10.29244/ijsa.v2i2.189
Zubedi, F., Alwi, M., Yolanda, R., & Alfrits, F. (2021). ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STUNTING PADA BALITA DI KOTA GORONTALO MENGGUNAKAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF. Jambura Journal of Probability and Statistics, 2(February 2020). https://doi.org/https://doi.org/10.34312/jjps.v2i1.10284
Downloads
Published
Issue
Section
License
The formal legal aspect of access to any information and articles contained in this journal website refers to the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license terms.
