Lumbung Pustaka UNY: No conditions. Results ordered -Date Deposited. 2024-03-28T10:33:34ZEPrintshttp://eprints.uny.ac.id/apw_template/images/sitelogo.pnghttps://eprints.uny.ac.id/2015-03-04T02:25:00Z2019-03-08T06:19:59Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/12216This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/122162015-03-04T02:25:00ZMetode Likelihood Lokal Dengan Pembobot Kernel
Pada Regresi Nonparametrik Dengan Respon NormalModel regresi nonparametrik berbentuk i ( i ) i y = s x + ε , untuk i = 1, 2, ..., n
dengan s(xi) adalah fungsi halus. Bermacam-macam metode pendugaan model regresi
nonparametrik telah dikembangkan oleh para peneliti. Kebanyakan metode pendugaan
yang digunakan merupakan metode bebas distribusi. Dalam paper ini kami bertujuan
untuk mendapatkan penduga model regresi nonparametrik menggunakan metode
berbasis distribusi yaitu likelihood lokal dengan pembobot kernel yang diterapkan pada
respon berdistribusi normal.Saifudin Toha2013-12-10T07:30:09Z2013-12-10T07:30:09Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/10840This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/108402013-12-10T07:30:09ZPEMODELAN KEJADIAN GIZI BURUK PADA BALITA DI SURABAYA BERDASARKAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL SEMIPARAMETRIK
Masalah gizi buruk pada balita di Surabaya menjadi perhatian khusus untuk ditangani secara serius karena hampir semua kecamatan di Surabaya ditemukan kasus balita gizi buruk. Dalam penelitian ini akan dikembangkan model prediksi seberapa besar kejadian gizi buruk balita di setiap kecamatan di Surabaya berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan mempertimbangkan aspek lokasi geografis (spasial) menggunakan metode regresi spasial semiparametrik dan selanjutnya dilakukan validasi model untuk mendapatkan model prediksi yang terbaik dengan membandingkan nilai AIC dan R2 dari model yang terbentuk. Hasil pemodelan kejadian gizi buruk balita di Surabaya berdasarkan fungsi pembobot Fixed Gaussian memiliki nilai AIC terkecil dan R2 tertinggi, sehingga model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini yaitu model regresi spasial semiparametrik berdasarkan pembobot Fixed Gaussian dengan ketepatan prediksi sebesar 85%. Faktor-faktor yang berpengaruh secara lokal adalah prosentase rumah tangga yang mendapat akses air bersih (X1), prosentase rumah tangga miskin (X3), rasio jumlah tenaga kesehatan dengan jumlah balita (X4), prosentase bayi tidak mendapat ASI eksklusif (X5), dan prosentase ibu hamil mendapat tablet Fe (X6). Sedangkan prosentase Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) (X2) berpengaruh secara global.
Kata kunci: Gizi Buruk pada Balita, Regresi Spasial Semiparametrik
Rifada MarisaChamidah NurSaifudin Toha