Penerapan Regresi Logistik Multinomial untuk Analisis Model Tingkat Depresi pada Lansia - Faizatin Arofah; A'yunin Sofro (MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 2022)
Depresi merupakan salah satu gangguan kesehatan mental yang mengganggu kehidupan sehari-hari dan pada tingkat yang paling parah dapat menyebabkan seseorang bunuh diri. Menurut WHO 280 juta orang di dunia mengalami depresi, dimana sebesar depresi dialami oleh lansia dan di Indonesia lansia mengalami depresi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model untuk mengetahui model terbaik, mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat depresi pada lansia, dan ketepatan klasifikasi model. Metode yang digunakan adalah metode regresi logistik multinomial, yang merupakan salah satu metode analisis data untuk mencari hubungan antara variabel respon yang memiliki lebih dari dua kategori atau polychotomous terhadap variabel prediktor. Data pada penelitian ini menggunakan data dari 90 responden lansia pada penelitian sebelumnya dengan mengisi kuesioner mengenai uji GDS-15 (Geriatric Depression Scale) di Puskesmas Bandar Khalipah untuk mengetahui tingkat depresi pada lansia, kemudian data disesuaikan dengan metode regresi logistik multinomial. Kemudian model terbaik didapatkan dari nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa didapatkan enam model regresi logistik multinomial dengan faktor usia adalah faktor yang paling signifikan dalam mempengaruhi tingkat depresi lansia dan nilai Akaike Information Criterion (AIC) yang didapatkan menunjukkan bahwa model 1 dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 109.836 merupakan model terbaik dengan nilai akurasi sebesar 61.11%. Kata Kunci: Akaike Information Criterion (AIC), Depresi, Lansia, Regresi Logistik Multinomial.