ANALISIS DISKRIMINAN LINEAR ROBUST PADA PENGKLASIFIKASIAN BERAT BAYI LAHIR DENGAN METODE WINSORIZED MODIFIED ONE-STEP M-ESTIMATOR - Silvia, Elma; Yundari, Yundari; Kusumastuti, Nilamsari (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2025)
Analisis diskriminan adalah suatu metode yang digunakan dalam mengklasifikasi suatu objek ke dalam kelompok berdasarkan dengan variabel bebasnya. Metode ini harus memenuhi asumsi dasar analisis diskriminan yaitu uji sebaran multivariat dan uji homogenitas matriks varians-kovarians, metode analisis ini juga sangat mudah terpengaruh terhadap data yang mengandung pencilan sehingga membuat asumsi menjadi tidak terpenuhi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi berat badan bayi baru lahir, yang mana menurut organisasi kesehatan dunia (WHO) berat badan bayi ini dapat dikelompokan menjadi 2 yaitu bayi berbobot lahir rendah (â‰¤2500 g) dan bayi berbobot lahir normal (>2500 g), menggunakan analisis diskriminan linear robust dengan metode winsorized modified one-step M-estimator (WMOM). WMOM bekerja dengan cara mengganti nilai yang lebih dari batas atas atau kurang dari batas bawah berdasarkan kriteria pemangkasan Modified one step M-estimator (MOM), dimana metode ini dapat mengatasi pencilan pada data. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data berat badan bayi yang baru lahir dan variabel-variabel yang mewakili kondisi ibu ketika hamil di Kecamatan Jawai tahun 2023-2024. Berdasarkan hasil dari klasifikasi menunjukan bahwa dari 9 bayi pada waktu lahir mempunyai berat bayi lahir rendah diklasifikasi 4 diantaranya diprediksikan akan masuk ke dalam kelompok bayi berbobot lahir normal dan sebaliknya dari 78 bayi pada waktu lahir mempunyai berat bayi normal didapat 20 diantaranya diprediksikan akan masuk ke dalam kelompok bayi berbobot lahir rendah. Tingkat akurasi klasifikasi yang diperoleh sebesar 72,41% dengan nilai APER sebesar 27,59%, dan hasil uji statistik press