Determinasi Derajat Kelangsungan Hidup Anak Menggunakan Multigroup Structural Equation Modeling - Jasmine Wildani Arisa; Nusar Hajarisman (Jurnal Riset Statistika, 2023)
Abstract. Basically, the main objective of this research is to apply the analysis technique of Multigroup Structural Equation Modeling (MSEM) to identify factors that affect the degree of child survival, where in this research Structural Equation Modeling will be developed in the case of heterogeneous data. This heterogeneous data cluster is divided into 2 groups, namely groups with high HDI areas and moderate HDI areas, where the groups are homogeneous. This research focuses on testing measurement invariance in heterogeneous data clusters. The data used comes from secondary data taken from the Social Health Office and BKKBN of West Java Province. The results of the application show that there are differences in indicators between high HDI groups and moderate HDI groups that make an important contribution to health facility factors and socio-economic factors. As for the results of invariance testing through stepwise analysis to determine the average similarity between health facility factors and socio-economic factors, it is concluded that the model has provided a good level of fit to the data. Abstrak. Pada dasarnya tujuan utama penelitian ini adalah untuk menerapkan teknik analisis dari Multigroup Structural Equation Modeling (MSEM) untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap derajat kelangsungan hidup anak, dimana pada penelitian ini akan dikembangkan pemodelan Structural Equation Modeling pada kasus data yang heterogen. Gugus data yang heterogen ini terbagi menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok dengan wilayah IPM tinggi dan wilayah IPM sedang, dimana dalam kelompok tersebut bersifat homogen. Penelitian ini difokuskan pada pengujian invarians pengukuran (measurement invariance) pada gugus data yang heterogen. Data yang digunakan berasal dari data sekunder yang diambil dari Dinas Sosial Kesehatan dan BKKBN Provinsi Jawa Barat. Hasil penerapan menunjukan bahwa terdapat perbedaan indikator antara kelompok IPM tinggi dengan kelompok IPM sedang yang memberikan kontribusi penting pada faktor fasilitas kesehatan dan faktor sosial-ekonomi. Adapun pada hasil pengujian invarians melalui stepwise analysis untuk mengetahui kesamaan rata-rata antara faktor fasilitas Kesehatan dengan faktor sosial-ekonomi disimpulkan bahwa model telah memberikan tingkat kecocokan yang baik terhadap data.