1 BAB I 2 PENDAHULUAN. sangat diperlukan dalam kehidupan sehari-hari. Begitu pula dalam penelitian

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Dalam suatu penelitian, hubungan suatu variabel dependent atau

BAB I PENDAHULUAN. yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel. Variabel adalah sebuah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1 BAB II 2 LANDASAN TEORI. untuk mengetahui pola hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat

Informasi Fisher pada Algoritme Fisher Scoring untuk Estimasi Parameter Model Regresi Logistik Ordinal Terboboti Geografis (RLOTG)

MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD. Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel prediktor terhadap variabel respons. Hubungan fungsional

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KETEPATAN KLASIFIKASI PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN BOOSTSTRAP AGGREGATTING REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

BAB III LANDASAN TEORI. A. Regresi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL TERBOBOTI GEOGRAFIS (RLOTG) DENGAN METODE FISHER SCORING

BAB 1 PENDAHULUAN. produksi glukosa (1). Terdapat dua kategori utama DM yaitu DM. tipe 1 (DMT1) dan DM tipe 2 (DMT2). DMT1 dulunya disebut

KETEPATAN KLASIFIKASI PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

2015 REGRESI SPASIAL DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL

BAB 1 PENDAHULUAN. Penyakit jantung adalah penyebab nomor satu kematian di dunia. Hasil penelitian

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. disebabkan karena adanya peningkatan kadar gula (glukosa) darah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

EKO ERTANTO PEMBIMBING

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Sem 5-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Sebanyak 90% penderita diabetes di seluruh dunia merupakan penderita

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. bahwa, penderita diabetes mellitus di Indonesia pada tahun 2013 yang

Pemodelan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Penderita Tuberkulosis Paru Menggunakan Regresi Logistik Biner

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk

Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. Kematian di Asia Tenggara paling banyak disebabkan oleh penyakit

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. insulin yang tidak efektif. Hal ini ditandai dengan tingginya kadar gula dalam

Saintia Matematika ISSN: Vol. 02, No. 04 (2014), pp

Faktor yang Mempengaruhi Terjangkitnya Penyakit Diare pada Balita di Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB II KAJIAN TEORI. Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL SKRIPSI

PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)

ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER

BAB I PENDAHULUAN. dependen disebut dengan regresi linear sederhana, sedangkan model regresi linear

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN. disebabkan oleh kegagalan pengendalian gula darah. Kegagalan ini

MENGIDENTIFIKASI DATA REKAM MEDIS. (Studi Kasus Penyakit Diabetes Mellitus di Balai Kesehatan Kementerian. Perindustrian, Jakarta) SKRIPSI

BAB III REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) Odds Ratio

Pemodelan Regresi Probit Ordinal Pada Kasus Penentuan Predikat Kelulusan Mahasiswa FMIPA Universitas Mulawarman Tahun 2014

ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. Item Response Model adalah model yang digunakan untuk. menganalisa apakah suatu soal dalam suatu alat tes baik atau tidak.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB III MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWLRS)

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar belakang. Diabetes Mellitus (DM) atau kencing manis merupakan salah satu

BAB I PENDAHULUAN. utama bagi kesehatan manusia pada abad 21. World Health. Organization (WHO) memprediksi adanya kenaikan jumlah pasien

BAB I PENDAHULUAN. Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang

BAB 1 PENDAHULUAN. ii Bagaimana rata-rata atau nilai tengah dibuat oleh Stimulan eksternal.

ADLN- PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB 1 PENDAHULUAN. metode yang bisaanya digunakan dalam estimasi parameter yakni Ordinary Least

PENDUGAAN PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN SPREADSHEET SOLVER (ADD-IN MICROSOFT EXCEL)

BAB 3 METODE PENELITIAN

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman Online di:

BAB 1 PENDAHULUAN. masalah kesehatan untuk hidup sehat bagi setiap penduduk agar dapat mewujudkan

BAB I PENDAHULUAN. Penyakit Jantung Koroner (PJK) merupakan penyakit yang menyerang

2 TINJAUAN PUSTAKA Penggunaan Lahan dan Penutupan Lahan Penginderaan Jauh dalam Penutupan Lahan

GENERALIZED LINEAR MODELS (GLM) UNTUK DATA ASURANSI DALAM MENENTUKAN HARGA PREMI

(Studi Kasus Siswa SMP Kelas VIII di SMPN 1 Tajinan Malang) *Wuri Graita Gayuh Palupi *Abadyo

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. sampai dengan bulan mei tahun 2014.

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi digunakan untuk menggambarkan hubungan antara

BAB I PENDAHULUAN. yang mendadak dapat mengakibatkan kematian, kecacatan fisik dan mental

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI COM-POISSON UNTUK DATA TERSENSOR KANAN MENGGUNAKAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD. Oleh DIAN ANGGRAENI NIM.

BAB 1 PENDAHULUAN. disebabkan oleh PTM terjadi sebelum usia 60 tahun, dan 90% dari kematian sebelum

REGRESI LOGISTIK UNTUK PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT KABUPATEN/KOTA DI PULAU KALIMANTAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penulisan skripsi. Teori penunjang tersebut adalah: Regresi logistik, analisis survival,

MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1. PENDAHULUAN. Kata Kunci: regresi cox, cox proportional hazards, diabetes mellitus, ketahanan hidup. Seminar Nasional Matematika

MASALAH NILAI AWAL ITERASI NEWTON RAPHSON UNTUK ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL TERBOBOTI GEOGRAFIS (RLOTG)

ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP

Analisis Regresi Non Linear Model Logistik (Studi Kasus : Lembaga Pelatihan Kerja Kabupaten Sleman, Yogyakarta)

BAB 1 PENDAHULUAN. akibat PTM mengalami peningkatan dari 42% menjadi 60%. 1

BAB I PENDAHULUAN. meningkat menjadi 592 juta orang (Kementrian Kesehatan RI, 2014).

Analisis Data Kategorikal

BAB I PENDAHULUAN. demografi, epidemologi dan meningkatnya penyakit degeneratif serta penyakitpenyakit

FREDYANA SETYA ATMAJA J.

BAB 1 PENDAHULUAN. melakukan olahraga senam aerobic. Namun masih banyak penderita DM. WHO (World Health Organization) kasus penyakit DM meningkat

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Penelitian. Departemen kesehatan RI menyatakan bahwa setiap tahunnya lebih

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

Transkripsi:

1 BAB I 2 PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Statistika merupakan salah satu disiplin ilmu yang penerapannya hampir di semua aspek kehidupan. Hal ini menunjukkan bahwa peranan statistika sangat diperlukan dalam kehidupan sehari-hari. Begitu pula dalam penelitian ilmiah, statistika merupakan alat yang berguna bagi perencanaan dan evaluasi hasil penelitian, sehingga dapat dilakukan perbaikan dan penyempurnaan terhadap hasil penemuan (Gunardi, 1999). Sebagai salah satu disiplin ilmu, statistika berperan untuk mengumpulkan, menyajikan dan menganalisis data. Apabila terbatas pada tiga peran tersebut maka dinamakan statistika deskriptif. Salah satu analisis pada statistika adalah analisis regresi. Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel. Pada analisis regresi terdapat dua jenis variabel yaitu variabel bebas dan variabel terikat. Berdasarkan pola hubungannya analisis regresi dibagi menjadi dua yaitu analisis regresi linear dan analisis regresi nonlinear. Data hasil penelitian yang berupa data kualitatif dapat dianalisis dengan regresi non-linear. Salah satu model regresi nonlinear adalah regresi logistik. Regresi logistik merupakan sebuah metode analisis statistik untuk menggambarkan hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas yang mempunyai dua atau lebih kategori dengan variabel terikat yang menggunakan skala kategorik maupun interval (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Regresi logistik terbagi menjadi dua yaitu regresi logistik biner dan regresi logistik 1

multinomial. Regresi Logistik biner adalah suatu analisis regresi yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel bebas dengan sekumpulan variabel terikat, dimana variabel terikat bersifat biner atau dikotomus. Variabel dikotomus adalah variabel yang hanya mempunyai dua kemungkinan nilai, misalnya sukses dan gagal. Sedangkan variabel bebas sering disebut juga dengan covariate. Hasil pengukuran suatu variabel sering mempunyai ciri berupa dua atau lebih kemungkinan nilai yang dikenal sebagai variabel kategorik. Variabel kategorik yang tidak memiliki urutan disebut sebagai variabel nominal sedangkan yang memiliki urutan disebut variabel ordinal. Kedua jenis variabel ini, baik nominal maupun ordinal sering disebut juga sebagai variabel multinomial. Regresi logistik multinomial, yang tidak mempertimbangkan sifat ordinal data, juga dapat diterapkan untuk meneliti sebuah variabel ordinal namun memanfaatkan sifat ordinal data dapat meningkatkan kesederhanaan dan kekuatan model (Agresti, 2002). Model regresi logistik multinomial dapat digunakan untuk model dimana variabel bebasnya merupakan himpunan diskrit, dua atau lebih. Model regresi logistik multinomial efektif digunakan pada variabel terikat yang terdiri atas banyak kategori (Zulkifli, 2014). Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989) ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi logistik, yaitu maximum likelihood methods, noniterative weighted least square methods, dan discriminant function analysis methods. Salah satu metode yang lebih umum dan digunakan pada sebagian besar paket program komputer adalah maximum 2

likelihood methods atau metode maksimum likelihood. Metode maksimum likelihood merupakan metode pendugaan parameter yang digunakan pada model regresi logistik. Metode ini merupakan dasar pendekatan dalam menaksir parameter pada model regresi logistik. Pada dasarnya metode maksimum likelihood memberikan nilai taksiran parameter dengan memaksimalkan fungsi likelihood. Untuk itu digunakan uji dan hipotesis statistik untuk menentukan apakah variabel bebas dalam model signifikan atau berpengaruh secara nyata terhadap variabel terikat. Pada penelitian ini, ingin diketahui model terbaik pada model logistik multinomial dengan variabel terikat data ordinal pada kasus kadar gula darah penderita diabetes mellitus. Diabetes mellitus atau penyakit kencing manis merupakan suatu penyakit menahun yang ditandai dengan kadar glukosa darah (gula darah) melebihi nilai normal (Misnadiarly, 2006). Penderita diabetes mellitus terus meningkat setiap tahunnya. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) memprediksi bahwa di Indonesia pada tahun 2030 diperkirakan pasien penyakit diabetes mellitus akan mencapai angka 21,3 juta jiwa dari 8,4 juta jiwa pada tahun 2010. Awalnya diabetes mellitus hanya diderita sebagian kecil orang, namun dengan meningkatnya gaya hidup sekarang ini jumlah pasien pun bertambah. Beberapa faktor yang dianggap mempengaruhi pada penderita diabetes mellitus adalah usia, indeks masa tubuh, tekanan darah, kadar glukosa dan kadar kolesterol (Misnadiarly, 2006). Menurut Graha (2010), umumnya kadar kolesterol diukur melalui total kolesterol, low-density lipoprotein, high density lipoprotein, thyrocalcitonin hormone, serta loss trigliserida. Pada penulisan 3

skripsi ini faktor-faktor yang berpengaruh tersebut digunakan sebagai variabel bebas dan kadar gula darah penyakit diabetes mellitus sebagai variabel terikat akan di analisis dengan menggunakan analisis regresi logistik multinomial. B. Pembatasan Masalah Dalam penelitian ini, pembatasan masalah sangat diperlukan demi menjamin kebebasan dalam mengambil kesimpulan yang diperoleh agar tidak terjadi penyimpangan dari tujuan semula. Berdasarkan pada latar belakang masalah dan kajian-kajian pendukung lain maka pembahasan akan difokuskan pada analisis regresi logistik multinomial, menentukan faktor-faktor yang berpengaruh, dan menentukan model regresi logistik multinomial terbaik dengan variabel terikat data ordinal. C. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah yang akan dibahas sebagai berikut: 1. Bagaimana analisis regresi logistik multinomial? 2. Faktor-faktor apa yang berpengaruh terhadap penderita diabetes mellitus? 3. Bagaimana model regresi logistik multinomial terbaik pada faktor yang mempengaruhi kadar gula darah pada penderita diabetes mellitus? 4

D. Tujuan Penelitian 1. Menjelaskan analisis regresi logistik multinomial. 2. Menentukan faktor-faktor yang berpengaruh pada penderita diabetes mellitus. 3. Menentukan model regresi logistik multinomial terbaik pada faktor yang mempengaruhi kadar gula darah pada penderita diabetes mellitus. E. Manfaat Penelitian Penulisan skripsi ini diharapkan dapat memberikan manfaat diantaranya: 1. Bagi mahasiswa mampu mengaplikasikan ilmu statistika untuk analisis logistik multinomial. 2. Bagi perpustakaan Jurusan Pendidikan Matematika UNY, mampu memberikan tulisan atau referensi yang bermanfaat tentang regresi logistik multinomial. 3. Bagi pembaca mampu menambah wacana ilmu pengetahuan yang bermanfaat dan dapat dikembangkan ke tingkat yang lebih lanjut serta memberikan gambaran mengenai pemodelan faktor yang mempengaruhi kadar gula darah pada penderita diabetes mellitus. 5