42
Rahandini Lukita Lestari 1308100020 Dosen Pembimbing : Dr. Sutikno, S.Si., M.Si Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS Seminar Tugas Akhir Surabaya, 13 Desember 2011 PEMODELAN KEJADIAN BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) 1

ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

Rahandini Lukita Lestari1308100020

Dosen Pembimbing :Dr. Sutikno, S.Si., M.Si

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Seminar Tugas AkhirSurabaya, 13 Desember 2011

PEMODELAN KEJADIAN BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY

WEIGHTED REGRESSION (GWR)

1

Page 2: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA

METODOLOGI PENELITIAN

KESIMPULAN DAN SARAN

HASIL DAN PEMBAHASAN

2Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Page 3: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

3

Latar Belakang

ManfaatBatasan Masalah

Tujuan Penelitian

Rumusan Masalah

Target 2015:Balita gizi buruk 3,6%.Kekurangan gizi balita 15,5%.

Gizi Buruk

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Kematian bayi dan anak (balita)

Pencapaian belum MAX &belum MERATA di tiap provinsi

Balita gizi buruk : 4,9%Kekurangan gizi balita: 17,9%

Balita gizi buruk JATIM: 4,8%

2010

Page 4: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

4

Latar Belakang

ManfaatBatasan Masalah

Tujuan Penelitian

Rumusan Masalah

PenelitianStatus gizi

Balita

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

1. Paramita (2008)“bagging regresi logistik

ordinal”2. Hayati (2009)

“analisis diskriminan”3. Riskiyanti (2010)

“regresi multivariat”4. Inadiar (2010)

“uji Chi-square”

aspek humaniora/kekhasan lokasi masih

terbatas

Keragaman karakteristikantar wilayah

GWR

Page 5: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

5

Latar Belakang

ManfaatBatasan Masalah

Tujuan Penelitian

Rumusan Masalah

Penelitian GWR

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

1. Sugiyanto (2008) :memodelkan data kemiskinanan di PropinsiPapua

2. Ayunin (2011) :memodelkan status balita giziburuk di Kabupaten Ngawitahun 2009

3. Intan (2011) :memodelkan jumlah penderitatubercolosis (TB) di PropinsiJawa Timur tahun 2010

setiap wilayah mempunyai perbedaankarakteristik satu sama lain sehinggamenghasilkan model yang juga berbeda

GWR lebih unggul daripada OLS

Page 6: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

6

Rumusan Masalah Manfaat

Batasan Masalah

Tujuan Penelitian

LatarBelakang

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Bagaimana deskripsi kejadian balita giziburuk dan faktor-faktor yang berpengaruhdi Provinsi Jawa Timur?

Bagaimana memodelkan kejadian balita giziburuk dan faktor yang berpengaruh diProvinsi Jawa Timur dengan menggunakanmetode GWR?

1

2

Page 7: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

7

TujuanPenelitian Manfaat

Batasan Masalah

RumusanMasalah

LatarBelakang

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Menyusun model balita gizi buruk danfaktor yang berpengaruh di ProvinsiJawa Timur dengan menggunakanmetode GWR.

Mendeskripsikan kejadian balita giziburuk dan faktor-faktor yang berpengaruhdi Provinsi Jawa Timur dalam bentuk petatematik.

1

2

Page 8: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

8

ManfaatTujuanPenelitian

Batasan Masalah

RumusanMasalah

LatarBelakang

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

1• Memberikan wawasan keilmuan peneliti yang berkaitan dengan regresi OlS dan

Geographically Weighted Regression (GWR) serta aplikasinya pada pemodelanbidang kesehatan.

2

• Memberikan informasi kepada masyarakat mengenai faktor-faktor yang berpengaruh pada kasus balita gizi buruk di Provinsi Jawa Timur sehingga dapatmenjadi upaya untuk menurunkan persentase balita gizi buruk di Provinsi JawaTimur.

3• Memberikan informasi kepada pemerintah, khususnya Dinas Kesehatan Jawa

Timur, mengenai kebijakan program pembangunan kesehatan khususnyapenanganan kasus balita gizi buruk di Jawa Timur.

Page 9: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

9

BatasanMasalah

TujuanPenelitian

ManfaatRumusanMasalah

LatarBelakang

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Data yang digunakan adalah data kejadian balita gizi buruk danfaktor-faktor yang mempengaruhinya di Provinsi Jawa Timur tahun2007 yang tercakup dalam Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2007

dan Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2007.

Penaksiran parameter GWR menggunakan prosedur Weighted Least Square dengan pembobot yang digunakan adalah fungsikernel gaussian.

Page 10: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

10

Status GiziBalita

GWR

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Metode regresi adalah metode yang digunakan untuk menyatakan polahubungan antara variabel respon dan variabel prediktor.

Model regresi linear berganda dapat diformulasikan dalam bentuk matrikssebagai berikut (Draper dan Smith, 1992).y = Xβ + ε

Pendugaan parameter model regresi dilakukan dengan metode OrdinaryLeast Square (OLS) -> meminimumkan jumlah kuadrat error (Draper danSmith, 1992).

p

kiikki xy

10

yXX)(Xβ T1T ˆ

Asumsi residual IIDN

Page 11: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

11

Status GiziBalita

GWR

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

H0: H1: minimal ada satu ; k = 1, 2, …, pStatistik uji:

dimanaMSR = SSR/p ; MSE = SSE/n-(p+1)SSR = ; SSE =

tolak H0 jika Fhit > ataujika p-value < α.

Uji Serentak

021 p 0k

H0: H1: ; k = 1, 2, …, pStatistik uji:

tolak H0 jikaatau jika p-value < α.

0k0k

kk

SEt

ˆˆ

Uji Parsial

MSEMSRFhit

)1,;( pnpF

n

iii yy

1

2)ˆ(

1;2/. pnhit tt

n

ii yy

1

2)ˆ(

Page 12: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

12

Status GiziBalita

RegresiLinear

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Model GWR:

Geographically Weighted Regression (GWR) adalah model regresi linier lokal yangmenghasilkan dugaan parameter model regresi yang bersifat lokal untuk setiaptitik atau lokasi dimana data tersebut dikumpulkan.Fotheringham, dkk (2002)

titik koordinat (longitude, latitude) lokasi ke-i

p

kiiikikiii vuxvuy

10 ),(),( ni ,...,2,1 ;

Estimasi parameter model GWR -> Weighted Least Square (WLS) :

yWXXWXβ iiT

iiT

ii vuvuvu ,,,ˆ 1

matrik pembobot Fungsi Gaussian: 2exp, bdvuw ijiij

Page 13: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

13

Status GiziBalita

RegresiLinear

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

H0: ; k = 1, 2, …, pH1: minimal ada satuStatistik uji:

dimanaSSE (H1): SSE model GWRSSE (H0): SSE model OLS

: df model GWRn-p-1 : df model OLS

Fhit cenderung kecil

kiik vu , kiik vu ,

Uji Kesesuaian Model Uji Parameter Model

H0: ; k = 1, 2, …, pH1: minimal ada satuStatistik uji:

tolak H0 jika

0, iik vu 0, iik vu

10

22

11

pnHSSEHSSEFhit

22

1

kk

iik

cvuβ

T

22

1;2 tThit

Page 14: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

14Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Bandwidth radius dari suatu lingkaran dimana titik yang berada dalamradius lingkaran masih dianggap berpengaruh dalammembentuk parameter model lokasi i.

Cross Validation (CV) minimum:OPTIMUM

n

iii byybCV

1

Fungsi Gaussian: 2exp, bdvuw ijiij

22jijiij vvuud jarak euclidean:

bandwidth

Status GiziBalita

RegresiLinear

Page 15: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

15

GWR

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

RegresiLinear

Gizi Buruk suatu kondisi di mana seseorang dinyatakan kekurangannutrisi, atau dengan ungkapan lain status nutrisinya beradadi bawah standar rata-rata. Nutrisi yang dimaksud bisaberupa protein, karbohidrat dan kalori. (Soekirman, 2000)

Risiko(Samsul, 2011)

menghambat pertumbuhan fisik, mental maupun kemampuanberpikir yang pada akhirnya akan menurunkan produktivitas

kerja.

penurunan kecerdasan (IQ) hingga 10 persen

menurunnya kualitas sumber daya manusia

KEP

Page 16: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

16Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

(i) kesulitan dalam mendapatkan makanan yang berkualitas,terutama disebabkan oleh kemiskinan;

(ii) perawatan dan pengasuhan anak yang tidak sesuai karenarendahnya pendidikan ibu

(iii) terbatasnya akses terhadap layanan kesehatan, sanitasi danair bersih.

(iv) kesadaran dan komitmen pemerintah baik pusat maupundaerah akan pentingnya penanggulangan masalah gizimerupakan faktor yang menentukan keadaan gizi masyarakat.

Sumber: UNICEF, 1998 dalam Soekirman, 2000

Sosial-Budaya

Bappenas(2010)Ekonomi

GWRRegresiLinear

Page 17: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

17

LangkahPenelitian

VariabelPenelitian

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

SumberData

Riset Kesehatan Dasar(Riskesdas) 2007 &

Survei Sosial Ekonomi(Susenas) 2007

Page 18: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

18

LangkahPenelitian

VariabelPenelitian

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

SumberData

Kesehatan% Bayi mendapat vitamin A (X1)% Ibu hamil mendapat tablet Fe (X2)

% Pemeriksaan neonatus (KN1) (X3)

% Akses air bersih (X4)

% Pelayanan Penyuluhan (X6)

% Pelayanan imunisasi (X7)

% Bayi berat lahir rendah (X8)

% Balita gizi buruk (Y)

Ekonomi% Rumah Tangga

Miskin(X9)

Page 19: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

19

LangkahPenelitian

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

SumberData

VariabelPenelitian

Data balita gizi buruk

Mendeskripsikan data balita gizi buruk& var prediktor dengan peta tematik

Mengidentifikasi pola hubungan antaravariabel respon & prediktor

Memodelkan regresi linier OLS antaravariabel respon & prediktor

Menguji signifikansi parameter regresiOLS & asumsi residual

Menentukan ui dan vi serta menghitungjarak euclidian untuk tiap lokasi

Menentukan bandwidth optimum berdasarkan CV minimum

Membuat matrikspembobot dengan

fungsi kernel gaussian

Mengestimasiparameter model GWR

Menguji kesesuaianmodel

Menguji signifikansiparameter model

GWR

Mendapatkanmodel GWR

Memeriksa multikolinearitas antaravariabel-variabel prediktor

Membandingkan hasilregresi OLS dan GWR

Page 20: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

20Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

BALITA GIZI BURUK

Max16,2%

Min1%

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

(% )

1 - 2 .1

2 .1 - 3 .7

3 .7 - 6

6 - 9 .3

9 .3 - 1 6 .2

Page 21: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

21Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

BAYI MENDAPAT VITAMIN A

M AL AN GJEM BER

TU B AN

BAN YU W AN G I

BLIT AR

KED IR I

N G A W I

LU M AJA N GPAC ITA N

BO J O N EG O R O

LAM O N G AN

M AD IU N

SITU BO N D O

G R E SIK

PAS U R U AN

N G A N J U K

SAM PAN G

PO N O R O G O

SU M EN E P

PR O BO LIN G G O

BO N D O W O SO

JO M BA N G

BAN G K ALA N

TR E N G G AL EK

M O J O K ER T O

TU L U N G AG U N G

M AG ETA N

SID O AR JO

PAM EKA SA N

SU R AB AYA (KO TA )

BAT U (KO T A)

M AL AN G (K O T A)

PAS U R U AN (K O T A)

K e tera ng a n :

(% )

38.1

38.1 - 65 .3

65.3 - 73 .373.3 - 80 .5

80.5 - 86 .5

Min38,1%

Max86,5%

Page 22: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

22Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

IBU HAMIL MENDAPAT TABLET Fe

M AL AN GJEM BER

TU B AN

BAN YU W AN G I

BLIT AR

KED IR I

N G A W I

LU M AJA N GPAC ITA N

BO J O N EG O R O

LAM O N G AN

M AD IU N

SITU BO N D O

G R E SIK

PAS U R U AN

N G A N J U K

SAM PAN G

PO N O R O G O

SU M EN E P

PR O BO LIN G G OBO N D O W O SO

JO M BA N G

BAN G K ALA N

TR E N G G AL EK

M O J O K ER T O

TU L U N G AG U N G

M AG ETA N

SID O AR JO

PAM EKA SA N

SU R AB AYA (KO TA )

BAT U (KO T A)

M AL AN G (K O T A)

PAS U R U AN (K O T A)

K eteran gan:

(% )

66 .7

66 .7 - 85

85 - 93 .3

93 .3 - 96 .4

96 .4 - 100

Min: Kabupaten Bondowoso (66,7 %)Max : Kabupaten Trenggalek, Tulungagung, Lumajang, Situbondo, Pasuruan, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Ngawi, Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Bangkalan, Pamekasan, Kota Blitar, Kota Pasuruan, Kota Mojokerto (100 %)

Page 23: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

23Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PEMERIKSAAN NEONATUS (KN1)

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

(% )

32 .4 - 3 8 .2

38 .2 - 5 7 .1

57 .1 - 6 5 .6

65 .6 - 7 2 .7

72 .7 - 8 9 .5

Min32,4%

Max89,5%

Page 24: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

24Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PEMERIKSAAN KEHAMILAN

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

( % )

1 2 .7 - 2 3 .5

2 3 .5 - 4 5 .8

4 5 .8 - 5 8 .1

5 8 .1 - 8 7

8 7 - 1 0 0

Min: Kabupaten Ponorogo (12,7 %)Max : Kabupaten Pasuruan, Sidoarjo, Kota Blitar, Kota Mojokerto, Kota Madiun, dan Kota Batu (100 %)

Page 25: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

25Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

AKSES AIR BERSIH

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A J A N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R J O

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

(% )

5 .5 - 1 0 .2

1 0 .2 - 1 7 .4

1 7 .4 - 2 5 .9

2 5 .9 - 3 8 .9

3 8 .9 - 5 0

Min: Kota Probolinggo (5,5 %)Max : Kabupaten Probolinggo (50 %)

Page 26: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

26Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PELAYANAN PENYULUHAN

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

(% )

8 - 1 8 .6

18 .6 - 3 2 .8

32 .8 - 4 4 .1

44 .1 - 5 2 .9

52 .9 - 6 3 .5

Min8%

Max63,5%

Page 27: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

27Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PELAYANAN IMUNISASI

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g a n :

(% )31 .6 - 3 4 .9

34 .9 - 4 9 .5

49 .5 - 6 0 .2

60 .2 - 7 3 .9

73 .9 - 9 3 .1

Min: Kota Mojokerto (31,6 %)Max : Kabupaten Pasuruan (93,1 %)

Page 28: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

28Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

BAYI BERAT LAHIR RENDAH

M A L A N GJE M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A JA N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

JO M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R JO

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te ra n g an :

(% )

0 - 3 .1

3 .1 - 7 .1

7 .1 - 10

10 - 13

13 - 19 .6

Min: Kabupaten Pacitan, Madiun, Tuban, dan Lamongan (0 %)Max : Kabupaten Probolinggo (19,6 %)

Page 29: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

29Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

RUMAH TANGGA MISKIN

M A L A N G

J E M B E R

TU B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

LU M A J A N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

LA M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O LIN G G O

B O N D O W O S O

J O M B A N G

B A N G K A L A N

TR E N G G A L E K

M O J O K E R T O

TU L U N G A G U N G

M A G E TA N

S ID O A R J O

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U (K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

K e te r a n g a n :

(% )

3 .9 5 - 9 .6 6

9 .6 6 - 1 6 .3 3

1 6 .3 3 - 2 4 .7 6

2 4 .7 6 - 3 5 .7 2

3 5 .7 2 - 5 1 .0 2

Min3,95%

Max51,02%

Page 30: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

30Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

806040

15

10

5

998775 806040

100500 40200 50250

15

10

5

1007550

15

10

5

20100 40200

X1

Y

X2 X3

X4 X5 X6

X7 X8 X9

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9Y -0.494 0.053 -0.511 -0.052 0.173 -0.37 0.172 0.104 0.593P-value 0.002 0.752 0.001 0.758 0.298 0.022 0.302 0.536 0

Page 31: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

31Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Y = 8,01 – 0,0116 X1 – 0,0285 X2 - 0,0792 X3 - 0,0018 X4- 0,0226 X5 - 0,044 X6 + 0,0668 X7 + 0,111 X8 + 0,153 X9

ANOVA

Sb Variasi df SS MS F hitung P-valueRegresi 9 199,321 22,147 4,62 0,001

Error 28 134,243 4,794Total 37 333,563

Uji Serentak

R2 : 59,8%

Variabel Estimasi t-hitung VIFIntersep 8.008 1.13X1 -0.01159 -0.23 1.825X2 -0.02853 -0.5 1.36X3 -0.07917 -2.15* 1.571X4 -0.00181 -0.13 1.432X5 -0.02256 -0.63 1.703X6 -0.04435 -1.24 1.642X7 0.06682 2.37* 1.163X8 0.111 1.56 1.112X9 0.15331 2.49* 2.694Ket: *) Signifikan pada α = 10%t (0,05;28) = 1,701

Uji Parsial

Page 32: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

32Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

UJI ASUMSI RESIDUAL

UjiHomogenitas

Uji Dependensi

Variabel Estimasi t-hitung p-valueIntersep -1.644 -0.54 0.595X1 0.01659 0.75 0.457X2 0.02204 0.89 0.382X3 -0.0371 -2.34* 0.027*X4 -0.00234 -0.39 0.702X5 0.00652 0.42 0.676X6 -0.00615 -0.4 0.692X7 0.043 3.53* 0.001*X8 0.0243 0.79 0.435X9 -0.0061 -0.23 0.82Ket: *) Signifikan pada α = 10%t(0,05;28) = 1,701

H0 : residual independenH1 : residual tidak independenDengan menggunakan nilai d tabel yaitu dL sebesar0,9705, maka dhitung > dL,α/2 (1,24151> 0,9705) gagal tolak H0 -> error tidak terjadi autokorelasi.

Page 33: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

33Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

UJI ASUMSI RESIDUAL

Page 34: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

34Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

ESTIMASI PARAMETER MODEL GWR

VariabelNilai Koefisien ParameterMinimum Maksimum

Intersep -19,55000 17,90000X1 -0,05289 0,86680X2 -0,28120 0,15410X3 -0,14460 0,05015X4 -0,18230 0,02849X5 -0,05841 0,08755X6 -0,56250 0,00853X7 -0,10490 0,13880X8 -0,39670 0,21920X9 0,01509 0,60980SSE 14,45823R2 95,67%

Page 35: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

35Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

UJI KESESUAIAN MODEL GWR

SSE df F P-value

Model GWR 14,45823 12,223 0,3876 0,0418Model Regresi 134,24252 28

kiik vu , kkkk vuvuvu 38382211 ,...,,H0 :

H1 : paling sedikit ada satu ; k = 1, 2 …, 9

Page 36: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

36Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PENGUJIAN PARAMETER MODEL GWR

0,:0 iik vuH

0,:1 iik vuH

Apabila digunakan taraf signifikansi α 10 % maka hasilthitung dibandingkan dengan t(0,05;12,223) = 1,7796. Jika nilai|thitung| > ttabel maka parameter ke-k signifikan padalokasi ke-i dimana i = 1, 2, …, 38.

Model GWR Kota Probolinggo

Parameter Estimasi thit

β0 11,7883 1,5655β 1 -0,0248 -0,6193β 2 -0,0353 -0,8000β 3 -0,0730 -2,3199β 4 -0,0231 -1,6954β 5 0,0217 0,7427β 6 -0,1039 -3,0425β 7 0,1094 4,7460β 8 0,0540 0,9185β 9 0,1059 1,8398

Y=-0,073 X3 – 0,104 X6 + 0,109 X7 + 0,106 X9

Page 37: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

37Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

PERSEBARAN VARIABEL SIGNIFIKAN

M A L A N GJ E M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L I T A R

K E D I R I

N G A W I

L U M A J A N GP A C I T A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D I U N

S I T U B O N D O

G R E S I K

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L I N G G OB O N D O W O S O

J O M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S I D O A R J O

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A ( K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G ( K O T A )

P A S U R U A N ( K O T A )

M A L A N GJ E M B E R

T U B A N

B A N Y U W A N G I

B L IT A R

K E D IR I

N G A W I

L U M A J A N GP A C IT A N

B O J O N E G O R O

L A M O N G A N

M A D IU N

S IT U B O N D O

G R E S IK

P A S U R U A N

N G A N J U K

S A M P A N G

P O N O R O G O

S U M E N E P

P R O B O L IN G G OB O N D O W O S O

J O M B A N G

B A N G K A L A N

T R E N G G A L E K

M O J O K E R T O

T U L U N G A G U N G

M A G E T A N

S ID O A R J O

P A M E K A S A N

S U R A B A Y A (K O T A )

B A T U ( K O T A )

M A L A N G (K O T A )

P A S U R U A N (K O T A )

V a r ia b e l S ig n i f ik a n :

-

X 2 , X 9

X 5

X 8 , X 9

X 1 , X 2 , X 4 , X 6 , X 9

X 1 , X 4 , X 6 , X 8 , X 9

X 3 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7

X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 6 , X 8 , X 9

X 3 , X 4 , X 6 , X 7 , X 9

X 3 , X 6 , X 7 , X 9

X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 4 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 1 , X 2 , X 4 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 1 , X 2 , X 9

X 2

X 1 , X 2 , X 3

X 2 , X 3 , X 5 , X 6 , X 7 , X 8

X 2 , X 3 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 2 , X 4 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 3 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 3 , X 6 , X 7 , X 9

X 6 , X 7

X 8 , X 9

X 1 , X 2 , X 4 , X 6 , X 8 , X 9

X 4 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

X 1 , X 4 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9

Page 38: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

38Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Kesimpulan

Saran

• Pola persebarankejadian balita giziburuk di ProvinsiJawa Timurmenunjukkan polamenyebar sehinggadiindikasikan bahwaterdapat variasisecara spasial.

• Model GWR kejadian balitagizi buruk menghasilkan R2

lebih besar daripada model OLS, yaitu 95,67 persen danSSE yang lebih kecil, yaitu14,45823. Faktor geografisberpengaruh terhadapkejadian balita gizi buruk diJawa Timur sehingga model GWR yang terbentuk berbeda-beda tiap kabupaten/kota.

Page 39: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

39Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Kesimpulan

Saran

Pemodelan balita gizi buruk terbatas menggunakanvariabel prediktor yang berhubungan dengan aspekkesehatan dan ekonomi. Penelitian selanjutnyadisarankan untuk menggunakan variabel prediktor dariaspek yang lain baik dari faktor, pendidikan, sosial, danlingkungan sehingga diperoleh hasil yang lebihinformatif. Selain itu, perlu kajian kualitatif lebih lanjutuntuk mengidentifikasi koefisien regresi yangberlainan tanda pada tiap kabupaten/kota dimanahasil penelitian tidak sesuai dengan kajian kesehatansecara teoritis.

Page 40: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

40Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Anonim. (2006). Tinjauan Penatalaksanaan Gizi Buruk pada Balita oleh Tenaga Kesehatan di Puskesmas.http://search/4shared.com/postDownload/2oaooCR_/Tinjauan_penatalaksanaan_gizi_.html,[diakses pada tanggal 7 November 2011].

Anonim. (2008). Gizi Buruk Sebabkan 3,5 Juta Kematian Anak per Tahun., http: kesehatan.kompas.com/read/2008/01/17/17511399/Gizi.Buruk.Sebabkan.3.5.Juta.Kematian.Anak.per.Tahun, [diakses pada tanggal 17 Desember 2011].

Ayunin, L. (2011). Pemodelan Balita Gizi Buruk di Kabupaten Ngawi dengan Geographically Weighted Regression. TugasAkhir Jurusan Statistika FMIPA ITS, Surabaya.

Bappenas. (2010). Laporan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium Indonesia 2010. Jakarta: KementerianPerencanaan Pembangunan Nasional / Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS).

Badan Pusat Statistik. (1992). Status Gizi Balita Menurut Baku Harvard dan WHO-NCHS 1986, 1987, dan 1989. Jakarta:Badan Pusat Statistik.

Depkes. (2008). Laporan Riset Kesehatan Dasar Tahun 2007 Provinsi Jawa Timur. Jakarta: Badan Penelitian danPengembangan Kesehatan.

Depkes. (2010). Laporan Riset Kesehatan Dasar Tahun 2010 Provinsi Jawa Timur. Jakarta: Badan Penelitian danPengembangan Kesehatan.

Draper, N.R. dan Smith, H. (1992). Applied Regression Analysis Second Edition. New York : John Wiley & Sons, Inc.Fotheringham, A. S., Brunsdon C., dan Charlton, M. E. (2002). Geographically Weighted Regression : The Analysis of

Spatially Varying Relationship. England: John Wiley and Sons Ltd.Hayati, M. (2009). Analisis Diskriminan Pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Gizi Buruk Balita di Jawa Timur. Tugas

Akhir Jurusan Statistika FMIPA ITS, Surabaya.Hocking, R.R. (1996). Methods and Applications of Linear Models. New York: John Wiley and Sons, Inc.Inadiar, D. (2010). Perbedaan Pola Asah, Asih, Asuh pada Balita Status Gizi Kurang dan Status Gizi Normal (Studi di

Wilayah Kerja Puskesmas Peneleh, Surabaya. Skripsi Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga, Surabaya.

Page 41: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

41Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Intan. (2010). Pemodelan Jumlah Penderita Tuberculosis (TB) di Propinsi Jawa Timur Tahun 2010 denganMengggunakan Metode Geographically Weighted Regression. Tugas Akhir Jurusan Statistika FMIPA ITS, Surabaya.

Irianto, D. P. (2007). Panduan Gizi Lengkap Keluarga dan Olahragawan. Yogyakarta: ANDI.Kemi, A. (2009). Derajat Kesehatan Warga Kota Probolinggo. http: suarakotaprobolinggo.com/

sekilas/210.html?lang=id, [diakses pada tanggal 10 November 2011].Mambo. (2006). Penanggulangan Gizi Buruk. http://www.dinkespurworejo.go.id, [diakses pada tanggal 8 November

2011].Paramita, L. (2008). Bagging Regresi Logistik Ordinal pada Klasifikasi Status Gizi Balita (Studi Kasus Kabupaten

Nganjuk). Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.Riskiyanti, R. (2010). Analisis Regresi Multivariat Berdasarkan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Derajat Kesehatan di

Provinsi Jawa Timur. Tugas Akhir Jurusan FMIPA ITS, Surabaya.Samsul. (2011). Dampak Gizi Buruk Bagi Anak-Anak Penerus Bangsa.

http://samsuljoker.blogspot.com/2011/01/dampak-gizi-buruk-bagi-anak-anak.html, [diakses pada tanggal 10 November 2011].

Soekirman, (2000). Ilmu Gizi dan Aplikasinya untuk Keluarga dan Masyarakat. Jakarta: Direktorat Jenderal PendidikanTinggi, Departemen Pendidikan Nasional.

Sugiyanto. (2008). Analisis Data Spasial Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (Studi Kasus Data Kemiskinan di Propinsi Papua). Tesis Jurusan Statistika FMIPA ITS. Surabaya: ITS.

Supariasa, I.D.N., Bakri, B., dan Fajar, I. (2002). Penilaian Status Gizi. Jakarta : Buku Kedokteran EGC.WHO, (2011). Kesehatan Keluarga dan Masyarakat. http://www.who.or.id/ind/ourworks.asp?id=ow3, [diakses pada

tanggal 17 Desember 2011].

Page 42: ITS Undergraduate 17943 Presentation 3794217

Gedung H - Jurusan Statistika - FMIPA - ITS

Seminar Tugas AkhirSurabaya, 13 Desember 2011