PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TUGAS AKHIR ST 1325

dokumen-dokumen yang mirip
KLASIFIKASI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DENGAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

SKRIPSI. Anita Nur Qomariah NRP

PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI ANALISIS DISKRIMINAN DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Pemodelan Angka Harapan Hidup dan Angka Kematian Bayi di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Birespon

PRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT

PERBANDINGAN HASIL PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS DAN KERNEL SMOOTHING PADA DATA REGRESI NON LINIER

ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI

DIAGRAM KONTROL STATISTIK NONPARAMETRIK SUM OF RANKS UNTUK TARGET PADA DATA NON- NORMAL

PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE

SKRIPSI ANALISIS STATISTIK TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA IDZA FARIHA AFRIH

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI NIRA MENTAH DAN AMPAS TEBU DI PG CANDI BARU SIDOARJO

PEMODELAN YIELD CURVE OBLIGASI PEMERINTAH INDONESIA DENGAN ROBUST LOCALLY WEIGHTED REGRESSION SMOOTHING SCATTERPLOTS

ANALISIS KEPUASAN MASYARAKAT KABUPATEN PASURUAN TERHADAP PENYELENGGARAAN PELAYANAN PUBLIK KESEHATAN DAN PENDIDIKAN

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

PENGARUH INSIDEN BOM BALI I DAN BOM BALI II TERHADAP BANYAKNYA WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE BALI

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA NILAI TUKAR MATA UANG DOLLAR AMERIKA TERHADAP YEN JEPANG DAN EURO TERHADAP DOLLAR AMERIKA DALAM ARCH, GARCH DAN TARCH

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK

ADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR LOKAL LINIER

oleh FAIFAR NUR CHAYANINGTYAS M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

PERENCANAAN PERSEDIAAN KNIFE TC 63 mm BERDASARKAN ANALISIS RELIABILITAS (Studi Kasus di PT. FILTRONA INDONESIA)

ABSTRAK. Kata Kunci: regresi nonparametrik spline, knot, GCV, angka kematian bayi.

PENDEKATAN REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE LINIER UNTUK MEMODELKAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO

PENGONTROLAN KUALITAS LAYANAN AGEN KARTU SELULER PRABAYAR TERTENTU PADA CALL CENTER SURABAYA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE)

Pemodelan Spline Truncated dalam Regresi Nonparametrik Birespon

SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN

PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA FAKTOR-FAKTOR RESIKO ANGKA KESAKITAN DIARE

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

PENGUJIAN HIPOTESIS DALAM MODEL SPLINE PADA REGRESI NONPARAMETRIK

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

TUGAS AKHIR PEMODELAN REGRESI SPLINE. (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan) KOMPETENSI STATISTIKA I MADE BUDIANTARA PUTRA JURUSAN MATEMATIKA

PEMETAAN POTENSI PARIWISATA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA

ANALISIS PENGARUH SUKU BUNGA SBI, NILAI KURS DOLLAR AS, DAN TINGKAT INFLASI TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN B SPLINE DAN MARS SARAH MAHDIA

ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIAT UNTUK PEMODELAN INDIKATOR KEMISKINAN DI INDONESIA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI

ANALISIS STATISTIKA TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PERTUMBUHAN EKONOMI (PDB) PASCA KRISIS MONETER DI INDONESIA TAHUN

Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel

ANALISIS KUALITAS PROSES PRODUKSI FILTER ROKOK SUPER SLIM JENIS DUAL DI PT. FILTRONA INDONESIA

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

ANALISIS HUBUNGAN ANTARA KONDISI SANITASI, AIR BERSIH DAN PENDERITA DIARE DI JAWA TIMUR

TUGAS AKHIR - ST 1325

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

APLIKASI SIX SIGMA DI SEKTOR PELAYANAN PUBLIK (STUDY KASUS MENGENDALIKAN KETIDAKSESUAIAN PELAYANAN DI SAMSAT SURABAYA I MANYAR)

Seminar Tugas Akhir. Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MS

Kata Kunci kematian maternal, regresi, spline, nonparametrik, GCV

DAFTAR ISI ABSTRACT. BAB I PENDAHULUAN 1.1 LatarBelakang Pembatasan Masalah TujuanPenulisan

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

Analisis Regresi Spline Kuadratik

REGRESI SPLINE SEBAGAI ALTERNATIF DALAM PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT SKRIPSI

ANALISIS DERAJAT KESEHATAN MASYARAKAT PROVINSI BALI DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) KOMPETENSI STATISTIKA

REDUKSI DIMENSI ROBUST DENGAN ESTIMATOR MCD UNTUK PRA-PEMROSESAN DATA PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

oleh MONIKA AGESTI VIRGA ADHISURYA M

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP INVESTASI DI KABUPATEN TUBAN

Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dan Aplikasinya pada Angka Kelahiran Kasar di Surabaya

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

APLIKASI MODEL REGRESI POISSON TERGENERALISASI PADA KASUS ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH TAHUN 2007

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH

SKRIPSI. Disusun oleh LANDONG PANAHATAN HUTAHAEAN

KAJIAN ESTIMASI PARAMETER MODEL AUTOREGRESIF TUGAS AKHIR SM 1330 NUR SHOFIANAH NRP

TUGAS AKHIR SM 1330 GRUP ALTERNATING A. FARIS UBAIDILLAH NRP Dosen Pembimbing Dr. Subiono, MS.

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL SKRIPSI

PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED

PEMODELAN REGRESI SPLINE (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan)

SKRIPSI. Disusun oleh : OKA AFRANDA

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

SEMINAR TUGAS AKHIR 16 JANUARI Penyaji : I Dewa Ayu Made Istri Wulandari Pembimbing : Prof.Dr.Drs. I Nyoman Budiantara, M.

APLIKASI REGRESI SPLINE UNTUK MEMPERKIRAKAN TINGKAT FERTILITAS WANITA BERDASARKAN UMUR

PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS DALAM REGRESI SPLINE LINIER. Agustini Tripena Br.Sb.

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

TUGAS AKHIR SM 1330 PELABELAN SUPER EDGE GRACEFUL PADA WHEEL GRAPH WICAK BUDI LESTARI SOLICHAH NRP

PEMODELAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN METODE PEMILIHAN MODEL FORWARD SELECTION

ANALISIS PENGARUH INFLASI DAN LAJU PDRB TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN DI PROPINSI JAWA TENGAH TAHUN

ADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

APLIKASI SPLINE TRUNCATED DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SKRIPSI FIKA KHAIRANI

PEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Unmet Need KB di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN GROJOGAN SEWU MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE EXOGENOUS (ARIMAX) DENGAN VARIASI KALENDER

PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK. Agustini Tripena 1

PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE ABSTRACT

PERBANDINGAN TINGKAT EFISIENSI ANTARA METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT

PEMODELAN REGRESI SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL

MODEL REGRESI SPLINE KNOT OPTIMAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR

PENDUGAAN MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDUGA KERNEL [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

POLIMERISASI PIROL, TIOFEN, 3-METILTIOFEN DAN 3-HEKSILTIOFEN SECARA ELEKTROKIMIA

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL META-REGRESI BERDASARKAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE SKRIPSI

ADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA

TUGAS AKHIR - ST 1325

RATA-RATA KUADRAT SESATAN PENDUGA REGRESI DENGAN KOMBINASI LINIER DUA VARIABEL BANTU PADA SAMPEL ACAK SEDERHANA

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah

Transkripsi:

TUGAS AKHIR ST 325 PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE LIA DWI JAYANTI NRP 303 00 04 Dosen Pembimbing DR. DRS. I Nyoman Budiantara, MS. JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2007

TUGAS AKHIR ST 32539 PENGATURAN PENGISIAN ENERGE KE ACCU PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE ADITYA RANGGA YANUARDI LIA DWI JAYANTI NRP 303 00 04 Dosen Pembimbing DR. DRS I Nyoman Budiantara, MS. abaya 2006 JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2007

PEN TUGAS AKHIR ST 32539 THE INFANT MORTALITY RATE IN EAST JAVA PROVINCE MODELLING WITH SPLINE NONPARAMETRIC REGRESSION ADITYA RANGGA YANUARDI LIA DWI JAYANTI NRP 303 00 04 Advisor DR. DRS I Nyoman Budiantara, MS. abaya 2006 DEPARTMENT OF STATISTICS Faculty of Mathematics and Natural Science Sepuluh Nopember Institute of Tecnology Surabaya 2007

LEMBAR PENGESAHAN PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Kelulusan Di Program Studi Strata Satu Statistika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Oleh : LIA DWI JAYANTI Nrp. 303 00 04 Disetujui oleh Pembimbing Tugas Akhir: DR. DRS. I Nyoman Budiantara, MS NIP 3 843 382 Mengetahui; Ketua Jurusan Statistika FMIPA-ITS Ir. Mutiah Salamah M.Kes NIP 3 283 368 SURABAYA Januari, 2007

PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE Nama Mahasiswa : LIA DWI JAYANTI NRP : 303.00.04 Jurusan : STATISTIKA Dosen Pembimbing : DR.DRS I NYOMAN BUDIANTARA, MS. ABSTRAK Propinsi Jawa Timur memiliki beberapa Kabupaten dengan tingkat kematian bayi yang tinggi. Dalam Skripsi ini angka kematian bayi (y) dimodelkan dengan lima variabel yang diduga berpengaruh, yaitu prosentase bayi yang tidak diberi ASI (X ), prosentase wanita yang tidak pernah sekolah atau tidak tamat SD/MI (X 2 ), prosentase persalinan yang menggunakan tenaga non medis (X 3 ), prosentase wanita berkeluarga di bawah umur 7 tahun (X 4 ), dan prosentase penduduk golongan sosial ekonomi menengah kebawah (X 5 ), dengan menggunakan pendekatan regresi nonparametrik spline. Model terbaik yang mampu menjelaskan hubungan antara angka kematian bayi dengan kelima variabel prediktor adalah sebagai berikut: 2 2 Y = 02,59+ 3,86X - 0,627X + 0,686 ( X 4,6) - 2,62X 2 + + 2 2 0,046X 2-0,34 ( X 2 46,6) + + 29,877Log(X 3 ) + - 6,26Log(X 3 ) 2 2 + 26,779 ( Log(X3 ),35) + - 5,093Ln(X 4 )+ - 6436,993 (Ln(X 4 ) 4,7) + + 2,9034 (Ln(X 4 ) 3,32) + + - 6,07 Ln(X 5 ) Kelima faktor yang diduga mempengaruhi angka kematian bayi mampu menjelaskan 93,6% keragaman angka kematian bayi di Jawa Timur pada tahun 2004. Pola hubungan untuk X, X 2, dan X 3 terhadap Angka Kematian Bayi masing-masing digambarkan sebagai bentuk spline kuadratik. Sedangkan hubungan antara X 4 digambarkan sebagai bentuk spline linier,dan X 5 juga memiliki hubungan linier. Kata kunci: regresi nonparametrik, spline, knots, Angka kematian bayi

THE INFANT MORTALITY RATE IN EAST JAVA PROVINCE MODELLING WITH SPLINE NONPARAMETRIC REGRESSION Student Name : LIA DWI JAYANTI NRP : 303 00 04 Department : STATISTICS Advisor Lecture : DR.DRS I NYOMAN BUDIANTARA, MS. ABSTRACT East Java Province has some residences that have high infant mortality rate. At this final duty, the approaches of spline nonparametric regression used to model infant mortality rate with the predictor variables. The predictor variables are the percentages of baby who never get breast milk (X ), the percentages of lack of education (X 2 ), the percentages of childbirtd unmedically (X 3 ), the percentages of the early age at marriage (X 4 ), and the percentages of poor people (X 5 ). The best model that explain infant mortality rate with the predictor variables is: 2 2 Y = 02,59+ 3,86X - 0,627X + 0,686 X 4,6-2,62X 2 + ( ) + 2 ( 2 ) + 2 ( Log(X3 ),35) + 2 0,046X 2-0,34 X 46,6 + 29,877Log(X 3 ) + - 6,26Log(X 3 ) 2 + 26,779-5,093Ln(X 4 ) + - 6436,993 (Ln(X 4 ) 4,7) + + 2,9034 (Ln(X ) 3,32) + 4 + - 6,07 Ln(X 5 ) The five predictor variables can explain 93,6% variation of infant mortality rate in east java province. Associatiosn between infant mortality rate and percentages of baby who never get breast milk are kuadratic. The percentagess of lack of education, and the percentages of childbirtd unmedically also have kuadratic association with infant mortality rate. The association infant mortality rate with the percentages of the early age at marriage and the percentages of poor are linear. Keywords: nonparametric regression, spline, knots, infant mortality rate

KATA PENGANTAR Puji syukur atas kehadirat Allah SWT atas segala rahmat, hidayah serta bimbingannya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan judul: PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE Tugas Akhir ini dapat diselesaikan berkat bantuan dari berbagai pihak. Untuk itu, penulis menyampaikan rasa terima yang sebesar-besarnya kepada:. Ibu Ir. Mutiah Salamah, M.Kes selaku Ketua Jurusan Statistika FMIPA-ITS Surabaya 2. Bapak DR. DRS. I Nyoman Budiantara, MS yang telah meluangkan waktu dan pikiran dalam membimbing penulis dengan sabar selama pengerjaan Tugas Akhir ini. 3. Ibu Vita Ratnasari, M.Si selaku Koordinator Tugas Akhir dan bapak Dr. I Nyoman Latra MS. Selaku dosen wali. 4. Keluarga bapak Bambang S. dan Aditya Rangga Y. terima kasih atas doa dan dukungannya. 5. Teman-teman statistika 2003, terima kasih dukungannya. Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini tidaklah sempurna. Penulis berharap ini dapat memberikan kontribusi pada Institusi pendidikan maupun masyarakat, serta dapat menambah wawasan bagi mahasiswa dan para pembaca lainnya. Surabaya, Januari 2007 Penulis ix

DAFTAR ISI JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... ABSTRAK... ABSTRACT... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... BAB I PENDAHULUAN.... Latar Belakang....2 Perumusan Masalah....3 Tujuan....4 Manfaat....4 Batasan Masalah... BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Analisis Regresi... 2.2 Regresi Nonparametrik... 2.2. Spline Dalam Regresi Nonparametrik... 2.2.2 Pemilihan λ optimal... 2.3 pengujian Signifikansi Model Regresi... 2.4 Asumsi Residual... 2.5 Kematian Bayi... BAB III METODOLOGI... 3. Bahan dan Alat... 3.2 Variabel-Variabel penelitian... 3.3 Metode Analisis... BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN... 4. Pembentukan Model Regresi Nonparametrik spline... 4.2 Pengujian Signifikansi Parameter... i Iii v vii ix xi xiii xv 2 3 3 3 5 5 5 6 6 7 9 5 5 5 5 7 20 33 xi

4.3 Diagnostik Residual... BAB V PENUTUP 5. Kesimpulan... 5.2 Saran... DAFTAR PUSTAKA. LAMPIRAN... 38 43 44 45 47 xii

DAFTAR TABEL Tabel 3. Analisis of variance... Tabel 4. Pemilihan Titik knots antara X terhadap Y pada orde Kuadratik... Tabel 4.2 Pemilihan Titik knots antara X 2 terhadap Y pada orde Kuadratik... Tabel 4.3 Pemilihan Titik knots antara X 3 terhadap Y pada orde Kuadratik... Tabel 4.4 Pemilihan Titik knots antara X 4 terhadap Y pada orde Kuadratik... Tabel 4.5 Pemilihan Titik knots antara X 5 terhadap Y pada orde Kuadratik... Tabel 4.6 Analisis Variansi Uji Serentak Model Spline Berganda Awal... Tabel 4.7 Analisis Uji Parsial Model Spline Berganda Awal... Tabel 4.8 Analisis Variansi Uji Serentak Model Spline Berganda Terbaik... Tabel 4.9 Analisis Uji Parsial Model Spline Berganda terbaik... Tabel 4.0 Uji Glejser untuk residual model spline berganda terbaik... 8 2 23 26 28 30 34 35 36 37 4 xiii

DAFTAR GAMBAR Gambar 4. Plot antara Angka Kematian Bayi (y) dengan Prosentase bayi yang tidak diberi ASI (X )... Gambar 4.2 Plot antara Angka Kematian Bayi (y) dengan Prosentase wanita yang tidak pernah sekolah / tidak tamat SD/MI (X 2 )... Gambar 4.3 Plot antara Angka Kematian Bayi (y) dengan Prosentase Persalinan dengan Tenaga non medis (X 3 )... Gambar 4.4 Plot antara Angka Kematian Bayi (y) dengan Prosentase Wanita yang berumah tangga dibawah umur 7 tahun (X 4 )... Gambar 4.5 Plot antara Angka Kematian Bayi (y) dengan Prosentase Penduduk golongan sosial ekonomi menengah kebawah (X 5 )... Gambar 4.6 pemilihan titik knots untuk X...... Gambar 4.7 Kurva Spline Kuadratik X dengan Y... Gambar 4.8 pemilihan titik knots untuk X 2... Gambar 4.9 Kurva Spline Kuadratik X 2 dengan Y... Gambar 4.0 pemilihan titik knots untuk X 3... Gambar 4. Kurva Spline Kuadratik dengan Y... X 3 Gambar 4.2 pemilihan titik knots untuk X 4... Gambar 4.3 Kurva Spline Linier X 4 dengan Y... Gambar 4.4 pemilihan titik knots untuk X 5... X 5 Gambar 4.5 Kurva Spline Linier dengan Y... Gambar 4.6 GCV untuk model spline berganda... ^ Gambar 4.7 plot antara Y dengan residual... Gambar 4.8 plot ACF dari residual... Gambar 4.9 Normal Probabiliti Plot residual... 7 8 8 9 9 20 22 24 24 25 27 27 29 3 3 32 39 40 40 xv