Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"There are much research in health sector this time. Some research have goal to asses exposure effect to outcome. Researcher often use regresssion. Regression is a convensional multivariate analysis. Conventional multivariable analyses may not always be the ideal method for estimating treatment effects in observational studies. When there are large differences in the distribution of covariates between treatment groups, adjusting for these differences with conventional multivariable techniques may not adequately balance the groups, and the remaining bias may limit valid causal inference. Adjusted use in the end of regression analysis, some of scientis believe that adjustment can be show. Goal of this research is to compare the result of convensional multiariate analysis versus propensity score matching analysis in case study of infant immunizanon using Data ASUI-I KAP2 2003. The comparison will use the same model, that make model according logistic regression. Model which be compare is model without interaction ariabel. Modell will be analised with propensity score matching. Result of research is there is different betwen Odds Ratio from logistic regwession analysis and Odds Ratio from propensity score matching analysis. The value OR from logistic regression is 0,9898, and the value OR from propensity score matching is 0,9656. Propensity score matching succes make matching 574 sample or 68,27%. The differen is not big bacause effect the confounder are not big. For look effect exposure ar risk factor model its better use PSM because it can reduce selection bias.if you want to analysis determinan factor model, where there are much independent vaiiabel its better use logistic regression analysis because the variabel have same position."

"Skripsi ini akan membahas tentang analisis regresi logistik untuk matched data. Dalam matched data, observasi - observasi dikelompokkan ke dalam suatu kelompok yang sama, yang disebut dengan matched set, berdasarkan suatu variabel yang disebut dengan variabel matching. Keberadaan variabel matching diperhitungkan dalam analisis ini. Penaksiran parameter dalam model regresi logistik untuk matched data dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood bersyarat dengan pendekatan Newton - Raphson. Uji kecocokan model menggunakan uji Rasio Likelihood dan uji signifikansi masing - masing parameter dalam model menggunakan uji Wald. Dalam penerapan metode analisis regresi logistik untuk matched data untuk melihat pengaruh "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" dan "adanya kelahiran bayi premature" terhadap "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)" dengan "umur ibu" sebagai variabel matching, didapat bahwa "adanya kelahiran bayi premature" mempengaruhi "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)", dan "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" tidak mempengaruhi ?kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)."

"Berdasarkan Profil Departemen Kesehatan RI, diketahui bahwa angkakematian bayi di Indonesia masih sangat tinggi. Untuk mengurangi angka kematianbayi tersebut, maka sejak tahun 2006 lalu Departemen Kesehatan RI bersamaUNICEF melatih tenaga kesehatan dan kader masyarakat tentang konselingmenyusui dengan tujuan meningkatkan pemberian ASI eksklusif. Namun,berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa FKM UI pada tahun 2006terdapat beberapa faktor yang dapat digunakan untuk mengukur resiko dari lamawaktu ibu dalam memberikan ASI eksklusif. Oleh karena itu, pada tugas akhir iniakan dianalisis apa saja faktor tersebut. Kabupaten Tangerang dipilih sebagai lokasipenelitian karena berdasarkan Profil Dinas Kesehatan Kabupaten Tangerang daerahtersebut sedang giat dalam meningkatkan kualitas kesehatan masyarakatnya. Datayang digunakan adalah data Survei Kinerja Berdasarkan Indikator KabupatenTangerang Sehat 2010 dimana metode untuk yang digunakan untuk menganalisisadalah metode regresi logistik ordinal. Berdasarkan hasil analisis dengan metodetersebut diperoleh faktor-faktor yang digunakan untuk mengukur resiko dari lamawaktu pemberian ASI eksklusif oleh ibu."

"ABSTRAKDeforestasi telah terjadi di kawasan Taman Nasional Kerinci Seblat (TNKS). Apabila deforestasi terus terjadi di TNKS, maka akan berdampak negatif bagi kawasan TNKS sebagai ekosistem hutan dalam menjaga kestabilan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji laju deforestasi dan mengetahui faktor- faktor pendorong terjadinya deforestasi di TNKS selama jangka waktu duapuluh empat tahun yang terbagi menjadi empat priode pengamatan. Metode analisis penelitian menggunakan analisis spasial dan regresi logistik.Hasil penelitian menunjukan laju deforestasi yang terjadi di TNKS selama priode awal tahun sampai dengan priode ketiga mengalami penurunan, selanjutnya laju deforestasi kembali naik pada priode akhir. Sedangkan faktor pendorong secara bersama- sama berpangaruh terhadap deforestasi, namun terdapat beberapa faktor pendorong yang memiliki peranan penting terhadap kejadian deforestasi di TNKS, Kabupaten Kerinci dan Kota Sungai Penuh.

---

ABSTRACTDeforestation has occurred in the Kerinci National Park area (TNKS). If deforestation continues at TNKS, it will have a negative impact for the region TNKS as forest ecosystems in maintaining the stability of the environment. This study aims to assess the rate of deforestation and identify factors driving deforestation in TNKS for a period of twenty-four years, divided into four observation period. Research analysis method using spatial analysis and logistic regression.The results showed the rate of deforestation in TNKS during the period up to the beginning of the third period decreased, further deforestation rates go up at the end of the period. While driving factors together influential to deforestation, but there are several driving factors that have an important role on the incidence of deforestation in TNKS, Kerinci District and Sungai Penuh City."

"Estimasi parameter pada model regresi logistik pada umumnya menggunakan metode maximum likelihood dengan iterasi Newton Raphson. Pada model regresi logistik, estimasi parameter menggunakan metode maximum likelihood tidak dapat digunakan apabila ukuran sampel kecil dan proporsi kejadian sukses kecil. Permasalahan yang muncul saat ukuran sampel kecil dan proporsi sukses kecil, jika menggunakan metode maximum likelihood adalah proses iterasi yang tidak konvergen. Oleh sebab itu dalam kondisi tersebut, metode maximum likelihood tidak dapat digunakan untuk estimasi parameter. Salah satu cara untuk mengatasi ketidakkonvergenan pada iterasi tersebut adalah menggunakan modifikasi score function. Modifikasi score function dapat digunakan untuk mendapatkan estimasi parameter model regresi logistik dengan melakukan modifikasi pada fungsi likelihood. Contoh aplikasi diberikan untuk menunjukkan bahwa kemungkinan estimasi parameter model regresi logistik dengan ukuran sampel kecil dan proporsi sukses kecil menggunakan metode maximum likelihood dengan iterasi Newton Raphson memberikan hasil yang tidak konvergen dan hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan modifikasi score function.

---

The maximum likelihood method with Newton Raphson iteration is used in general to estimate the parameter on logistic regression model. This parameter estimation using the maximum likelihood method cannot be used if the size of the sample and proportion of successful events are small. It is because the iteration process will not convergent to some point. Therefore, the maximum likelihood method cannot be used to estimate the parameter.

One of the ways to resolve this convergent problem is using the score function modification. This modification is used to obtain the parameter estimation on logistic regression model by doing some modification on the likelihood function. The example of parameter estimation, using maximum likelihood method with small size of sample and proportion of successful events, is given to show may be the iteration process is not convergent and this can be solved with modification score function."

"Pencocokan suatu model logistik terhadap data binomial memerlukan penaksiran parameter dari model. Proses penaksiran parameter ini menggunakan keseluruhan pengamatan yang ada dalam data. Setelah taksiran parameter dihasilkan dan model tersebut digunakan untuk mencocokkan data, mungkin tidak setiap pengamatan dalam data sesuai dengan model. Hal tersebut dapat disebabkan karena data mengandung outlier, yaitu pengamatan yang nilainya jauh lebih besar atau lebih kecil jika dibandingkan dengan mayoritas pengamatan dalam data. Selain itu, ketidakcocokan model terhadap data dapat pula disebabkan karena kesalahan dalam pemilihan fungsi penghubung yang digunakan dalam model. Pada tugas akhir ini, dibahas suatu prosedur forward search untuk memeriksa kesesuaian data binomial pada model logistik sederhana. Plot dari statistik-statistik diagnostik yaitu residual deviansi dan statistik skor selama proses forward search digunakan untuk melihat sejauh mana pengaruh dari setiap pengamatan individual dalam data binomial. Statistik skor akan digunakan dalam pengujian kecukupan fungsi penghubung. "

"ABSTRAKSebagai metode kontrasepsi, Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) reversibel (seperti IUD dan Implan) mempunyai keunggulan dibandingkan short term method dan MKJP permanen. Namun, data Survei Demogrfi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) menunjukkan penurunan penggunaan MKJP reversibel dalam jangka waktu 30 tahun (1987-2017). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh persetujuan suami dan pengambilan keputusan bersama antara suami istri terhadap penggunaan MKJP reversibel istri. Data SDKI 2017 digunakan dengan unit analisis wanita berstatus kawin yang sedang menggunakan kontrasepsi modern. Dengan menggunakan regresi logistik multinomial, penelitian ini menemukan bahwa persetujuan suami berpengaruh positif terhadap penggunaan MKJP reversibel baik jika dibandingkan dengan short term method maupun MKJP permanen, meskipun pengaruh persetujuan suami terhadap peningkatan penggunaan MKJP reversibel (relatif terhadap short term method) tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Pengambilan keputusan bersama berpengaruh positif terhadap penggunaan MKJP reversibel dibandingkan short term method. Sedangkan jika dibandingkan dengan MKJP permanen, pengambilan keputusan bersama memberikan pengaruh negatif terhadap penggunaan MKJP reversibel.

---

ABSTRACTAs a contraceptive, Long Acting and Reversible Contraception (LARC), such as IUDs and Implants, has many advantages compared to short term method and Long Acting and Permanent Method (LAPM). Despite these advantages, the Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS) data shows a decrease in the use of the LARC over a period of 30 years (1987-2017). This study aims to investigate the effect of husband's approval and joint decision making between husband and wife on the wife's use of LARC. Data from IDHS 2017 is used with currently married women who are using modern contraceptive methods serves as unit analysis. Using multinomial logistic regression, this study found that husband's approval had a positive effect on the use of LARC both compared to the short term method and LAPM, although husband's approval did not have a significant effect on the use of LARC (relative to the short term method). Joint decision making has a positive effect on the use of LARC compared to the short term method. Whereas when compared with LAPM, joint decision making has a negative effect on the use of LARC."

"Kejadian berulang atau kekambuhan kanker payudara bukan hanya menyerang kembali fisik, namun juga kondisi psikis pasien kanker payudara. Serangkaian pemeriksaan untukmemprediksi kemungkinan kambuh kanker payudara sangat dibutuhkan untuk mencegah terjadinya kekambuhan kanker payudara. Pemeriksaan darah lengkap merupakan salah satu rangkaian peme iksaan awal pasien kanker payudara yang relatif murah dan mudah. Belum ada penelitian sebelumnya mengenai perhitungan inter rasio pada pemeriksaan darah lengkap untuk mendiagnosis penyakit kanker, khususnya kemungkinan kambuh kanker payudara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam memprediksi kemungkinan pasien kambuh berdasarkan klasifikasi dari hasil perhitungan inter rasio pemeriksaan darah lengkap. Data dalam penelitian ini diambil dari rumah sakit XYZ di Jakarta dengan 47 pasien. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Classification and Regression Tree (CART) untuk mengetahui variabel yang berpengaruh dalam klasifikasi pasien kambuh dan tidak kambuh. Pada penelitian ini digunakan teknik SMOTE untuk mengatasi permasalahan data tidak seimbang. Variabel inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari neutrofil terhadap limfosit dan rasio dari platelet terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darahlengkap antara rasio dari limfosit terhadap monosit dan rasio dari limfosit terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari hemoglobin terhadap platelet dan rasio dari platelet terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari platelet terhadap limfosit dan rasio dari hemoglobin terhadap platelet merupakan variabel yang berpengaruh dalam mendiagnosis kekambuhan dengan tingkat akurasi 93.7%, sensitivity 100%, specificity 87.5% pada training data yang sudah seimbang dengan teknik SMOTE. Selanjutnya hasil klasifikasi tersebut dikuantifikasi menggunakan metode regresi logistik untuk mengetahui seberapa besar peran masingmasing variabel dalam memprediksi kekambuhan pasien.

---

Repeated events or recurrences of breast cancer not only re-attack the condition of breast cancer patients physically, but also psychologically. Diagnostics checking to predict the relapse possibility of breast cancer patients is needed to prevent the recurrence of breast

cancer. Complete blood count are one of the diagnostic checking of early breast cancer patients that relatively cheap and easy. There has been no previous research on the calculation of inter-ratios for complete blood count to diagnose cancer, especially possibility relapse of breast cancer. The results of this study are expected to help medical personnel in predicting the relapse possibility of breast cancer patients based on the classification of

the results of the inter ratio calculation of complete blood count. The data in this study were taken from XYZ hospital in Jakarta with 47 patients. The classification algorithm used in this study is Classification and Regression Tree (CART) to determine the effect of the variables in the classification of relapse and non-relapse patients. In this study, the SMOTE technique was used in handling imbalanced data problems. Inter ratio of complete

blood tests between the ratio of neutrophils to lymphocytes and the ratio of platelets to white blood cells, inter ratio of complete blood tests between the ratio of lymphocytes to monocyte and the ratio of lymphocytes to white blood cells, inter ratio of complete

blood tests between the ratio of hemoglobin to platelet and the ratio of platelet to white blood cells, and inter ratio of complete blood tests between the ratio of platelet to lymphocytes and the ratio of hemoglobin to platelet are the variables that influence in diagnosing

recurrence with 93.7% accuracy rate, 100% sensitivity, and 87.5% specificity on training data that balanced using SMOTE technique. Furthermore, the results of the classification are quantified using the logistic regression method to determine how substantial the role

of each variable in predicting patients relapse."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh status bekerja dan struktur keluarga terhadap kerawanan pangan rumah tangga dengan anak. Menggunakan Survey Sosial Ekonomi Nasional Tahun 2018, kerawanan pangan rumah tangga diukur dari kerawanan pangan dimensi akses. Status bekerja diwakili oleh status bekerja kepala rumah tangga dan struktur keluarga diukur dari kehadiran pasangan kepala rumah tangga. Analisis dalam penelitian ini dilakukan di kelompok rumah tangga miskin dan kelompok rumah tangga tidak miskin. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa kerawanan pangan juga terjadi pada rumah tangga dengan anak di kedua kelompok rumah tangga. Hasil analisis inferensial menggunakan regresi logistik biner menunjukkan bahwa rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja tidak penuh dan rumah tangga dengan kepala rumah tangga menganggur lebih cenderung untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja penuh baik di kelompok rumah tangga miskin maupun kelompok rumah tangga tidak miskin. Sementara rumah tangga dengan kepala rumah tangga bukan angkatan kerja lebih cenderung secara signifikan untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja penuh hanya di kelompok rumah tangga miskin. Selain itu juga ditemukan bahwa rumah tangga orang tua lengkap kurang cenderung untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga orang tua tunggal laki-laki dan rumah tangga orang tua tunggal perempuan.

---

ABSTARCTThis study aimed to investigate the effect of working status and family structure on food insecurity in households with children. Using the 2018 National Socio-Economic Survey, food insecurity at the households level was measured by the food access dimension of the food insecurity. Working status was represented by the working status of  the head of the household and family structure was measured by presence of the heads partner. The analysis in this study was conducted in poor and non-poor households. Descriptive analysis showed that food insecurity also occured in households with children in both households. Inferential analysis using binary logistic regression showed that households with heads in part-time work and those with unemployed heads were more likely to be food insecure than households with heads in full-time work either in poor households or in non-poor households. Whereas households with heads not in labor force were significantly more likely to be food insecure than households with heads in full-time work only in the poor households. The analysis also showed that two-parent households were less likely to be food insecure than single-male headed households and single-female headed households."

"Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) merupakan salah satu perusahaan yang berstatus Badan Usaha Milik Daerah (BUMD). BUMD adalah perusahaan milik pemerintah daerah dengan status badan hukum organisasi yang independen, yang dipimpin oleh dewan direksi yang ditunjuk oleh pejabat pemerintah daerah dengan kepemilikan mayoritas publik. Modal dari perusahaan tersebut sebagian atau sepenuhnya berasal dari pemerintah. Selain menjadi penyelenggara layanan air bersih, PDAM juga berperan dalam menyokong Pendapatan Asli Daerah (PAD), maka dalam penilaiannya, PDAM sebagai suatu perusahaan, tidak hanya dinilai dari kualitas produksi air, namun juga bagaimana kualitas pelayanan serta keuntungan yang didapatkan dari kegiatannya. Untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang memiliki keterkaitan dengan kinerja PDAM di Indonesia Tahun 2019, metode statistik yang dapat digunakan adalah Metode Classification and Regression Trees (CART). CART adalah suatu metode eksplorasi statistika nonparametrik untuk mengelompokkan pengamatan-pengamatan dalam data dengan kriteria yang sama berdasarkan urutan signifikansi terkait variabel prediktor dalam pembentukan kelompok kategori. Pada penilaian Status kinerja, variabel Return of Equity (ROE), Jam Oprasional Pelayanan, Tingkat Kehilangan Air, Efektivitas Penagihan, serta Tingkat Pelayanan merupakan variabel-variabel yang cukup signifikan. Selanjutnya dilakukan Analisis menggunakan Metode Regresi Logistik. Regresi Logistik digunakan untuk mengetahui seberapa besar keterkaitan variabel-variabel prediktor (X) terhadap variabel respon (Y) yang bersifat dikotomi. Analisis ini menghasilkan model Regresi Logistik.

---

Regional Water Use Company (Perusahaan Daerah Air Minum/PDAM) is one of the companies with the status of Regional Owned Enterprises (Badan Usaha Milik Daerah/ BUMD). BUMD is a local government-owned company with the status of an independent legal entity, led by a board of directors appointed by local government officials with majority public ownership. The capital of the company comes partly or wholly from the government. In addition to being a clean water service provider, PDAM also plays a role in supporting Regional Original Revenue (Pendapatan Asli Daerah/PAD), so in its assessment, PDAM as a company is not only judged by the quality of water production, but also how the quality of service and the benefits it gets from its activities. To find out what factors affect the performance of PDAMs in Indonesia in 2019, a statistical method that can be used is the Classification and Regression Trees (CART) Method. CART is a nonparametric statistical exploration method to classify observations in the data with the same criteria based on the order of significance of the influence of the predictor variables in the formation of category groups. In the assessment of performance status, the variable Return of Equity (ROE), Service Operational Hours, Water Loss Levels, Billing Effectiveness, and Service Level are quite significant variables. The analysis is carried out using the Logistic Regression Method. Logistic regression is used to determine how much influence the predictor variables (X) have on the dichotomous response variable (Y). This analysis produces a Logistic Regression model."