Jurnal Ilmiah Sains
Volume 20 Nomor 2, Oktober 2020

Model Regresi Poisson Tergeneralisasi untuk Anak Gizi Buruk di Sulawesi Utara

Faranika Deysi G Maneking (Department of Mathematics, Sam Ratulangi University, Manado)
Deiby Tineke Salaki (Department of Mathematics, Sam Ratulangi University, Manado)
Djoni Hatidja (Department of Mathematics, Sam Ratulangi University, Manado)



Article Info

Publish Date
31 Oct 2020

Abstract

Salah satu masalah kesehatan yang sering terjadi di Indonesia adalah gizi buruk.  Seorang anak yang mengalami gizi buruk akan rentan terhadap berbagai penyakit karena sistem kekebalan tubuhnya mudah terinfeksi virus.  Jumlah kasus anak gizi buruk merupakan data diskrit y­­ang dapat dimodelkan dengan regresi poisson.  Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi poisson tergeneralisasi dalam mengatasi overdispersi pada model regresi poisson dari jumlah kasus gizi buruk dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus gizi buruk di Sulawesi Utara tahun 2018. Data yang digunakan berupa jumlah kasus gizi buruk sebagai variabel respon dan sejumlah variabel prediktor dengan unit pengamatannya adalah kota dan kabupaten di Sulawesi Utara.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang mempengaruhi jumlah anak gizi buruk di Sulawesi Utara adalah persentase bayi dengan berat badan lahir rendah (BBLR) dan variabel yang tidak berpengaruh signifikan adalah jumlah posyandu, persentase keluarga yang memiliki sanitasi layak pakai, jumlah penduduk miskin, persentase bayi yang menggunakan ASI ekslusif dengan model regresi poisson tergeneralisasi.Kata kunci: Keluarga eksponensial; multikolinearitas; overdispersi; Sulawesi UtaraGeneralized Poisson Regression Model For Malnourished Children in North SulawesiABSTRACTOne of the health problems that often occurs in Indonesia is malnutrition.  A child who is suffering from malnutrition will be vulnerable to various diseases because his immune system is easily infected by a virus.  The number of cases of malnutrition children is discrete data that can be modeled by Poisson regression. This study aimed to determine the Generalized Poisson Regression (GPR) model for handling the overdispersion occurred in the Poisson regression model of the number of malnutrished children case and also to determine the factors that influence the number of malnutrished children case in North Sulawesi in 2018. This study utilizes the number of cases of malnutrition as a response variable and a number of predictor variables with the observation unit was cities and districts in North Sulawesi. The results of this study indicate that the variables that significantly affect the number of malnourished children in North Sulawesi include the percentage of child with low weight birth (LWB) and variables that have no significant effect are the number of posyandu, the percentage of families who have decent sanitation, the number of poor people, the percentage of babies who use exclusive breast milk with the generalized poisson regression model Keywords: Exponential family; multicolinearity; overdispersion; North SulawesiSalah satu masalah kesehatan yang sering terjadi di Indonesia adalah gizi buruk.  Seorang anak yang mengalami gizi buruk akan rentan terhadap berbagai penyakit karena sistem kekebalan tubuhnya mudah terinfeksi virus.  Jumlah kasus anak gizi buruk merupakan data diskrit y­­ang dapat dimodelkan dengan regresi poisson.  Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi poisson tergeneralisasi dalam mengatasi overdispersi pada model regresi poisson dari jumlah kasus gizi buruk dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus gizi buruk di Sulawesi Utara tahun 2018. Data yang digunakan berupa jumlah kasus gizi buruk sebagai variabel respon dan sejumlah variabel prediktor dengan unit pengamatannya adalah kota dan kabupaten di Sulawesi Utara.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang mempengaruhi jumlah anak gizi buruk di Sulawesi Utara adalah persentase bayi dengan berat badan lahir rendah (BBLR) dan variabel yang tidak berpengaruh signifikan adalah jumlah posyandu, persentase keluarga yang memiliki sanitasi layak pakai, jumlah penduduk miskin, persentase bayi yang menggunakan ASI ekslusif dengan model regresi poisson tergeneralisasi .Kata kunci: Keluarga eksponensial; multikolinearitas; overdispersi; Sulawesi UtaraGeneralized Poisson Regression Model For Malnourished Children in North Sulawesi ABSTRACTOne of the health problems that often occurs in Indonesia is malnutrition.  A child who is suffering from malnutrition will be vulnerable to various diseases because his immune system is easily infected by a virus.  The number of cases of malnutrition children is discrete data that can be modeled by Poisson regression. This study aimed to determine the Generalized Poisson Regression (GPR) model for handling the overdispersion occurred in the Poisson regression model of the number of malnutrished children case and also to determine the factors that influence the number of malnutrished children case in North Sulawesi in 2018. This study utilizes the number of cases of malnutrition as a response variable and a number of predictor variables with the observation unit was cities and districts in North Sulawesi. The results of this study indicate that the variables that significantly affect the number of malnourished children in North Sulawesi include the percentage of child with low weight birth (LWB) and variables that have no significant effect are the number of posyandu, the percentage of families who have decent sanitation, the number of poor people, the percentage of babies who use exclusive breast milk with the generalized poisson regression model Keywords: Exponential family; multicolinearity; overdispersion; North Sulawesi

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

JIS

Publisher

Subject

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Mathematics Physics

Description

Jurnal Ilmiah Sains (Journal of Scientific Sciences) is the Journals Published by Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sam Ratulangi University. Jurnal Ilmiah Sains Published Twice a Year, i.e April and October. Jurnal Ilmiah Sains  welcomes full research articles in the area of ...