Pemodelan Pertambahan Tinggi Badan Balita Stunting di Kabupaten Solok Menggunakan Metode Regresi Kuantil Bayesian

Mukti, Cintya (2023) Pemodelan Pertambahan Tinggi Badan Balita Stunting di Kabupaten Solok Menggunakan Metode Regresi Kuantil Bayesian. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover+abstrak.pdf - Published Version Download (290kB)
	Text (Bab V Penutup) Penutup.pdf - Published Version Download (258kB)
	Text (Bab I Pendahuluan) Pendahuluan.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Daftar Pustaka) Dapus.pdf - Published Version Download (994kB)
	Text (Full text) Skripsi Cintya wm.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model terbaik dari faktor-faktor yang mempengaruhi pertambahan tinggi badan balita stunting di Kabupaten Solok dengan menggunakan metode regresi kuantil dan regresi kuantil Bayesian. Metode regresi kuantil Bayesian merupakan metode pendugaan parameter yang menggabungkan konsep analisis kuantil ke dalam pendekatan Bayesian. Pada pendekatan Bayesian, digunakan distribusi Asymmetric Laplace Distribution (ALD) dalam pembentukan fungsi likelihood sebagai dasar dari pembentukan distribusi posterior yang digunakan dalam proses pendugaan parameter. Data penelitian yang digunakan adalah data 950 balita stunting di Kabupaten Solok pada bulan Agustus 2021 dan Februari 2022. Penelitian ini membandingkan hasil dugaan parameter yang diperoleh dari kedua metode untuk menentukan model terbaiknya. Pada penelitian ini diperoleh model dengan metode regresi kuantil Bayesian secara keseluruhan memiliki hasil estimasi parameter yang lebih baik denganlebar selang kepercayaan 90% yang lebih kecil dan ukuran kebaikan model yang lebih besar daripada metode regresi kuantil. Pertambahan tinggi badan balita stunting di Kabupaten Solok dipengaruhi oleh faktor jenis kelamin, berat badan, ASI eksklusif, dan imunisasi dimana model terbaiknya diperoleh dari penggunaan metode regresi kuantil Bayesian.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Primary Supervisor:	Dr. Ferra Yanuar
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User:	s1 matematika matematika
Date Deposited:	09 May 2023 07:56
Last Modified:	09 May 2023 07:56
URI:	http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/203158

Actions (login required)

View Item