PEMODELAN REGRESI LOGISTIK PENYAKIT SALURAN PERNAPASAN AKUT (ISPA) PADA BAYI DAN BALITA DI SURABAYA

• Main Authors: Ardi Kurniawan, Drs. M.Si, Nur Chamidah, S.Si., M.Si, Auli Damayanti, S.Si
• Format: Other NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: UNIVERSITAS AIRLANGGA 2008
• Subjects: QA297-299.4 Numerical Analysis; RC705-779 Diseases of the respiratory system
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/40577/1/gdlhub-gdl-res-2008-kurniawana-6239-kkclp1-k.pdf; http://repository.unair.ac.id/40577/2/gdlhub-gdl-res-2008-kurniawana-6239-lp11407.pdf; http://repository.unair.ac.id/40577/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Regresi logistik adalah salah satu alat statistik yang dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan secara umum antara satu atau lebih variable, Misalkan Y adalah variable respon biner dan X adalah variable predictor. Hubungan tersebut dapat dinotasikan sebagai berikut ; Prob(Y=1) = [exp((#946;+(#946;1x1+ ....+#946;p xp)1/ [1+eXp(#946;o+#946;ix1,+ ....+#946;pxp)1 Regresi logistic ini digunakan untuk memodelkan penyakit ISPA. Tujuan penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor penyakit ISPA pada bayi dan balita yang menuju ke Pnemonia, dan untuk mendapatkan model penyakit ISPA untuk bayi dan balita di Surabaya. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh faktor yang berpengaruh untuk penyakit ISPA adalah pendidikan bapak, lingkungan dan gizi. Hasil pemodelan regresi logistik untuk penyakit ISPA di Surabaya adalah exp(-5,088X, + 2,551X4 -4,882X6) P=y = 1+ exp(-5,088X, + 2,55 IX4 - 4,882X6) Interpretasi dari model adalah semakin tinggi pendidikan bapak maka semakin kecil peluang bayi dan balita terkena ISPA yang menuju Pnemonia, semakin tinggi faktor lingkungan maka sekin tinggi peluang bayi dan balita terkena ISPA yang menuju Pnemonia, dan semakin tinggi gizi balita maka semakin kecil peluang bayi dan balita terkena ISPA yang berlanjut Pnemonia. Dari hasil validasi model diperoleh bahwa 4 diantara 31 responden (12,4% ) dinyatakan tidak valid ( Hasil estimasi model tidak sesuai dengan kenyataan. Untuk penelitian selanjutnya dapat dikembangkan model yang berhubungan dengan faktor-faktor medis.