REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

Teks penuh

(1)

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN

BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

Mahasiswa : Yulindia Federika – 1309 105 006

Dosen Pembimbing : Ir. Mutiah Salamah,M.Kes dan Jerry Dwi T.P.,S.Si,M.Si ABSTRAK

Pertumbuhan dan perkembangan balita merupakan suatu hal yang perlu mendapat perhatian besar. Hal ini karena pada masa balita merupakan masa dengan pertumbuhan yang sangat pesat dan kritis, biasanya dikenal dengan istilah golden age atau masa emas. Masa ini terjadi ketika balita lahir hingga sekitar usia lima tahun. Pada usia inilah pembentukan kepribadian dan karakter dimulai, sehingga hal ini merupakan suatu masa yang sangat penting dalam fase tumbuh kembang anak. Melihat bahwa pertumbuhan balita sangat penting, maka perlu dilakukan pemantauan terhadap setiap tahapan pertumbuhan balita. Pemantauan dilakukan dengan mengukur berat badan balita menurut umur yang biasanya dicatat dalam sebuah kartu menuju sehat (KMS). Kabupaten Bojonegoro merupakan salah satu kabupaten yang sedang berkembang. Di kabupaten ini disinyalir terjadi kasus gizi buruk pada balita, sehingga hal ini mendorong pemerintah Bojonegoro untuk mengatasi kasus tersebut. Salah satu penyebab terjadinya kasus gizi buruk di Bojonegoro yaitu karena pola asupan yang salah dan diharapkan dengan diketahuinya pola pertumbuhan balita di Bojonegoro mampu membantu mengatasi pemasalahan tersebut. Untuk menjelaskan pola pertumbuhan balita di Bojonegoro diperlukan metode alternatif yang sesuai. Pertumbuhan balita telah diketahui terjadi perubahan pada interval usia tertentu, sehingga metode yang sesuai untuk menjelaskannya adalah dengan pendekatan regresi nonparametrik yaitu spline. Dengan metode spline ini, model yang didapatkan adalah model spline kuadratik terbobot dengan kombinasi dua titik knot, dan memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 99,76%.

Kata kunci : Pertumbuhan Balita, Regresi Nonparametrik, Spline Kuadratik Terbobot

1. Pendahuluan

Pertumbuhan dan perkembangan balita merupakan suatu hal yang perlu mendapat perhatian besar. Hal ini karena pada masa balita merupakan masa dengan pertumbuhan yang sangat pesat dan kritis, biasanya dikenal dengan istilah golden age atau masa emas. Golden age yang terjadi selama usia balita ini merupakan suatu masa yang sangat penting dalam fase tumbuh kembang anak, karena pembentukan kepribadian dan karakter dimulai pada masa ini (Budirahardjo,2011). Selain itu, masa pertumbuhan balita merupakan suatu parameter sederhana untuk menilai normal tidaknya status kesehatan anak. Melihat bahwa pertumbuhan balita sangat penting, maka perlu dilakukannya pemantauan terhadap pola pertumbuhannya. Salah satu cara untuk memantau pertumbuhan balita adalah dengan mengukur berat badan balita (Soetjiningsih,1995).

Mengingat pentingnya pertumbuhan balita, mendorong pemerintah kabupaten Bojonegoro melakukan pemantauan terhadap pertumbuhan balita. Hal ini karena diketahui bahwa di kabupaten Bojonegoro disinyalir terdapat sekitar 0,3% mengalami gizi menengah (BGM), gizi akut 0,64%, dan gizi sangat buruk 0,07%. Ada beberapa faktor penyebab terjadinya kasus gizi buruk di kabupaten Bojonegoro yaitu salah satunya adalah pola asupan nutrisi yang salah, hal ini terjadi karena pengetahuan ibu yang kurang tentang pemberian nutrisi (Kominfo, 2011). Untuk itu perlu dilakukan sebuah penelitian tentang pola pertumbuhan balita di Bojonegoro, dan diharapkan dengan diketahuinya pola pertumbuhan balita ini tidak terjadi kesalahan lagi untuk pemberian nutrisi pada balita.

Berdasarkan pemantauan pertumbuhan balita yang dilakukan dengan mengukur berat badan berdasarkan umur, maka akan diketahui pola pertumbuhannya. Secara umum pola pertumbuhan balita cenderung memiliki perubahan perilaku pada umur-umur tertentu, sehingga estimator spline adalah metode yang sesuai untuk melihat dan memantau pola pertumbuhan balita. Pada pola pertumbuhan balita ini, untuk mengharapkan model regresi yang memiliki varians sama cenderung sulit, seringkali terjadi kasus heteroskedastisitas (Budiantara dan Purnomo, 2010). Oleh karena itu, perlu diberikan suatu pembobot (weighted) untuk mengatasi kasus heteroskedastisitas, sehingga model yang nanti digunakan adalah regresi nonparametrik spline terbobot. Kemudian jika telah mendapatkan model yang sesuai, maka langkah selanjutnya adalah melakukan inferensia statistik salah satunya pengujian hipotesis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemodelan pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro dengan menggunakan metode spline.

(2)

2. Tinjauan Pustaka 2.1 Analisis Regresi

Analisis regresi digunakan untuk mengetahui persamaan pola hubungan antara peubah bebas (variabel prediktor) dan peubah tidak bebas (variabel respon). Selain itu, analisis regresi juga mampu menggambarkan perpencaran titik disekitar kurva hubungan statistik (Wasserman, et al, 1997 dalam Jayanti, 2007).

Terdapat dua pendekatan estimasi model dalam analisis regresi, yaitu regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Apabila dalam analisis regresi bentuk kurva regresi (pola hubungan variabel respond an variabel predictor) diketahui, maka pendekatan model regresi tersebut dinamakan model regresi parametrik (Budiantara, 2006). Namun jika pola hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon tidak diketahui bentuknya, maka pendekatan regresi nonparametrik merupakan solusi yang dapat dipakai untuk menyelesaikan kasus tersebut.

2.2 Regresi Nonparametrik

Jika ingin mencari pola hubungan antara variabel prediktor (t) dengan variabel respon (y), dimana bentuk kurva regresinya tidak diketahui maka metode yang digunakan adalah dengan pendekatan regresi nonparametrik. Model umum regresi nonparametrik adalah sebagai berikut (Eubank,1999) : i i i

f

t

y

(

)

, (1) dengan : i

y

: variabel respon i

t

: variabel prediktor

)

(

t

i

f

: fungsi regresi i

: error yang berdistribusi independen dengan mean nol dan varians

2

i : 1, 2, …. n.

2.3 Spline dalam Regresi Nonparametrik

Dalam fungsi spline terdapat titik knot yang merupakan titik perpaduan yang menunjukkan perubahan perilaku kurva pada selang yang berbeda (Hardle,1990). Fungsi Spline berorde ke – m adalah sebarang fungsi yang secara umum dapat disajikan dalam bentuk sebagai berikut :

       J j m j i m j m j j i j

t

t

k

)

t

(

f

1 1 1 1 0

(2)

dengan

j

adalah konstanta riil j = 0, 1, m-1, m,…, m-1+J dan



   j j m j m j

k

t

;

k

t

;

k

t

k

t

0

1 1

Untuk mencari nilai estimasi

digunakan metode least square sebagai berikut :

 

T

'

T

T

'

y

ˆ

1

Sedangkan untuk mencari estimasi

, dimana terjadi ketidaksamaan variansi sesatan, maka diberikan satu pembobot, sehingga estimator spline terbobot diperoleh dari WLS (weighted least square) :

T

'

WT

T

'

Wy

ˆ

1

,

(3)

dengan W = matriks pembobot

T =

               1 1 1 1 1 1 1 1 1 21 1 1 21 1 21 21 1 11 1 1 11 1 11 11

1

1

1

m j n m n m n n m j m m m j m m

k

t

...

k

t

t

...

t

...

...

...

...

...

...

...

k

t

...

k

t

t

...

t

k

t

...

k

t

t

...

t

(3)

2.4 Pemilihan Lokasi Titik Knot

Salah satu metode untuk mendapatkan titik knot yang optimal adalah dengan metode

Generalized Cross Validation (GCV):

1

2

MSE

GCV

A

Ι

tr

n

=

   n i i i

tr

n

f

y

n

1 1 2 2 1

A

Ι

=

1

2 2 1

A

Ι

A

Ι

 

tr

n

n

(4)

dengan matrik A diberikan oleh :

T

T

T

T

T

T

A

1

,

f

 

t

y

ˆ

A yˆ

dimana

adalah matrik identitas dan n adalah jumlah observasi. Nilai titik knot yang optimal diperoleh dari nilai GCV yang minimum.

Sedangkan untuk mencari nilai GCV yang minimum pada model estimator spline terbobot (Budiantara, 1999) maka dengan menambah matriks pembobot pada rumus GCV.

1

2

MSE

GCV

A

Ι

tr

n

=

1

2 2 1 1

A

Ι

  

tr

n

f

y

w

n

n i i j i =

1

2 2 2 1 1

A

Ι

A

Ι

W

 

tr

n

n

/ (5) 2.5 Pengujian Hipotesis

Prosedur uji hipotesis dapat menggunakan likelihood ratio test (Seber dan Lee, 2003) sebagai berikut :

:

0

H

C

 

:

1

H

C

 

Untuk suatu matriks C dan vektor

. Statistik uji :

1

k

m

n

SSE

k

m

SSR

F

=

m k,n m k 11 1

F

~

1

k

m

n

SSE

k

m

ˆ

ˆ

     

γ

'

C

T'

T

C'

C

β

γ

β

C

(6)

Hipotesis H0 akan ditolak jika dan hanya jika

F

F

,mk,nmk1.

2.6 Asumsi Residual

Pada analisis regresi, asumsi residual digunakan sebagai syarat untuk kelayakan model dalam menggambarkan data yang sebenarnya. Asumsi residual yang harus dipenuhi adalah residual harus identik, independen dan berdistribusi normal (IIDN).

a. Pengujian Residual Identik

Residual dikatakan identik jika residual memiliki varians yang homogen (sama). Untuk melihat apakah residual telah memiliki varians yang homogen maka dapat dilakukan dengan menggunakan uji Glejser, yaitu dengan cara meregresikan nilai mutlak dari residual

i

e

dengan variabel prediktor (ti). Jika variabel prediktor signifikan dalam model, maka

dapat dikatakan bahwa residual tidak homogen. b. Pengujian Residual Independen

Pengujian residual independen bertujuan untuk mengetahui korelasi antar residual apakah sama dengan nol atau tidak. Adanya korelasi antar residual dikenal dengan istilah autokorelasi residual yaitu adanya korelasi antara residual pada pengamatan ke i dengan pengamatan i-1. Menurut Gujarati (2004) autokorelasi dapat diperiksa melalui uji

Durbin-Watson.

c. Pengujian Residual Berdistribusi Normal

Untuk melihat apakah residual telah memenuhi asumsi berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan pengujian Kolmogorov Smirnov (Daniel,1989).

2.7 Tinjauan Non Statistik

Pertumbuhan mempunyai ciri-ciri khusus, yaitu perubahan ukuran, perubahan proporsi, hilangnya ciri-ciri lama, serta munculnya ciri-ciri baru. Keunikan pertumbuhan adalah mempunyai kecepatan yang berbeda-beda di setiap kelompok umur dan masing-masing organ juga mempunyai

(4)

pola pertumbuhan yang berbeda. Terdapat 3 periode pertumbuhan cepat, yaitu masa janin, masa bayi 0 – 1 tahun, dan masa pubertas.

Ukuran (parameter penilaian) yang digunakan untuk menilai pertumbuhan fisik balita adalah ukuran antropometrik. Menurut Soetjiningsih (1995) ukuran antropometrik dibedakan menjadi 2 kelompok yaitu:

a. Tergantung umur (age dependence) b. Tidak tergantung umur

Dari beberapa jenis ukuran antropometrik yang telah disebutkan di atas, ukuran antropometrik yang terpenting dan senantiasa digunakan pada setiap kegiatan memeriksa kesehatan balita adalah berat badan.

3. Metodologi Penelitian 3.1 Sumber Data

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Dinas Kesehatan Propinsi Jawa Timur tentang umur dan berat badan balita yang diambil dari posyandu-posyandu di kabupaten Bojonegoro pada tahun 2010.

3.2 Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan yaitu variabel respon (y) yang berupa berat badan balita dalam satuan kg dan variabel prediktor (t) yang berupa umur balita dalam satuan bulan.

3.3 Langkah Analisis

Langkah-langkah analisis dalam penelitian ini ditunjukkan berdasarkan gambar flowchart di bawah ini :

1. Mendeskripsikan data untuk melihat pola hubungan antara variabel respon (y) dengan variabel prediktor (t).

2. Membuat scatter plot antara variabel respon (yi) dengan variabel prediktor (ti) dengan i = 0,

1, 2, 3... 60.

3. Menentukan model regresi nonparametrik spline tanpa bobot.

4. Menentukan titik knot dan orde knot yang menghasilkan nilai GCV terkecil untuk setiap variabel prediktor dengan variabel respon.

5. Membuat model regresi nonparametrik spline tanpa bobot berdasarkan titik knot dan orde knot yang menghasilkan nilai GCV terkecil.

6. Melakukan pengujian signifikansi parameter regresi nonparametrik spline tanpa bobot. 7. Melakukan diagnostik residual. Jika terjadi kasus heteroskedastisitas (terindikasi bahwa

varian dari residul tidak homogen) maka perlu diberi pembobot dan mencari model regresi nonparametrik spline terbobotnya.

8. Kemudian seperti langkah dalam menentukan model regresi nonparametrik spline tanpa bobot, maka perlu menentukan titik knot dan orde knot yang menghasilkan nilai GCV terkecil untuk setiap variabel prediktor dengan variabel respon yang telah diberi pembobot. 9. Membuat model regresi nonparametrik spline terbobot berdasarkan titik knot dan orde knot

yang menghasilkan nilai GCV terkecil.

10. Melakukan pengujian signifikansi parameter regresi nonparametrik spline terbobot.

11. Melakukan diagnostik residual jika semua asumsi residual telah terpenuhi maka perlu dikaji lebih lanjut pada pengujian hipotesis.

(5)

4. Analisis dan Pembahasan

4.1 Statistik Deskriptif dan Regresi Kuadratik pada Data Pertumbuhan Balita

Berikut diberikan Gambar 4.1 mengenai scatter plot untuk data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro :

Gambar 4.1. Scatter Plot untuk Data Pertumbuhan Balita di Kabupaten Bojonegoro

Pada Gambar 4.1 tersebut terlihat jelas terjadi perubahan pola pertumbuhan balita di Kabupaten Bojonegoro pada interval umur tertentu. Pola pertumbuhan balita saat kelahiran sampai umur sekitar delapan bulan pertumbuhan balita umumnya sangat cepat, tetapi setelah umur delapan bulan dan kira-kira sampai umur dua tahun pertumbuhannya mulai melambat, kemudian setelah umur dua tahun pertumbuhan mulai kembali cepat, hal ini seperti yang dikatakan oleh Rahayu (2008). 4.2 Spline (Tanpa Bobot) dalam Regresi Nonparametrik

Langkah pertama dalam pemodelan spline adalah mencari titik knot. Titik knot yang akan digunakan adalah titik knot yang optimal yang memberikan nilai GCV terkecil.

Tabel 4.1. Model Spline Tanpa Bobot dengan 1 & 2 Titik Knot Serta Nilai GCV Orde Spline Titik Knot Nilai GCV Titik Knot Nilai GCV k1 k1 k2 Linear 8 0,045 5 12 0,0276 Kuadratik 10 0,0232 6 13 0,0219a Kubik 14 0,0224a 14 58 0,0229

(a) adalah kombinasi titik knot dengan GCV yang paling kecil untuk setiap orde spline. Tabel 4.2. Model Spline Tanpa Bobot dengan 3 Titik Knot Serta Nilai GCV

Orde Spline Titik Knot Nilai GCV k1 k2 k3 Linear 5 11 29 0,0229 Kuadratik 5 13 19 0,0225a Kubik 17 21 32 0,023

(a) adalah kombinasi titik knot dengan GCV yang paling kecil untuk setiap orde spline.

Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 menyajikan berbagai model spline tanpa bobot. Berdasarkan Tabel 4.1 dan 4.2 terlihat bahwa model spline yang sesuai adalah model spline kuadratik (orde 2) dengan kombinasi dua titik knot pada knot ke 6 dan 13 dengan nilai GCV paling minimum yaitu sebesar 0,0219.

Pengujian Asumsi Residual : a. Pengujian Residual Identik Hipotesis : 2 2 2 1 2 0 0

:

...

n

H

:

H

1 minimal terdapat satu

i2

2, i = 0,1,2,…n

: 0,05 Umur B e ra t 60 50 40 30 20 10 0 25 20 15 10 5 0

(6)

Statistik uji :

04

5,

MSE

MSR

F

hit

Daerah kritis :

Tolak H0 jika

F

hit > Ftabel

Berdasarkan perhitungan statistik uji diperoleh nilai Fhit untuk variabel prediktor sebesar 5,04

dimana lebih besar dari nilai Ftabel sebesar 4,00398 sehingga keputusan yang diambil adalah tolak H0.

Kesimpulan yang diperoleh adalah data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro terdapat masalah heteroskedastisitas.

b. Pengujian Residual Independen Hipotesis :

0

0

:

i

H

(tidak ada korelasi antar residual)

0

1

:

i

H

(ada korelasi antar residual)

: 0,05 Statistik uji :

1414

2

1 2 2 2 1

,

e

e

e

d

n i i n i i i

   dengan

e

i

y

i

y

ˆ

i

Daerah kritis : Tolak H0,jika d < dU atau d > 4- dL dengan dU = 1,727 dL = 1,444

Berdasarkan perhitungan statistik uji diperoleh nilai d sebesar 2,1414. Dengan dU sebesar

1,727 dan 4- dL sebesar 2,556 sehingga keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0 karena nilai d

> dU dan d < 4- dL , yaitu 1,727 < 2,1414 < 2,556. Kesimpulan yang diperoleh adalah pada data

pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro tidak terdapat korelasi antar residual (independen). c. Pengujian Residual Distribusi Normal

Hipotesis :

)

t

(

F

)

t

(

F

:

H

0

0 (residual berdistribusi normal)

)

t

(

F

)

t

(

F

:

H

1

0 (residual tidak berdistribusi normal)

: 0,05

Statistik uji :

D

Sup

S

(

t

)

F

(

t

)

t

0

Daerah kritis : Tolak H0 jika D > D(1-α,n) atau p-value < α

Gambar 4.2. Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal

Scatter plot untuk pengujian residual distribusi normal berdasarkan Gambar 4.2

menunjukkan bahwa nilai p-valuenya > 0,150 yang berarti bahwa keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0, hal ini karena nilai p-value >

(0,05). Kesimpulan yang diperoleh adalah residual

Res Ori P e rc e n t 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Mean >0.150 -0.000009836 StDev 0.1369 N 61 KS 0.085 P-Value

Probability Plot of Res Ori

(7)

data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro telah memenuhi asumsi residual berdistribusi normal.

4.3 Spline Terbobot dalam Regresi Nonparametrik

Asumsi residual identik dan distribusi normal belum terpebuhi, maka akan dicoba untuk mengatasinya dengan menambah pembobot pada model spline dengan metode LMA (Local Moving

Average).

Tabel 4.3. Model Spline Terbobot dengan 1 & 2 Titik Knot Serta Nilai GCV Orde

Spline

Titik

Knot Nilai GCV

Titik Knot Nilai GCV

k1 k1 k2

Linear 7 0,04592 4 12 0,02561

Kuadratik 10 0,02214 6 15 0,02165a

Kubik 15 0,02200a 9 18 0,02170

(a) adalah kombinasi titik knot dengan GCV yang paling kecil untuk setiap orde spline. Tabel 4.4. Model Spline Terbobot dengan 3 Titik Knot Serta Nilai GCV Orde Spline Titik Knot Nilai GCV k1 k2 k3 Linear 4 11 30 0,02178a Kuadratik 4 10 30 0,02170a Kubik 17 21 36 0,02273

(a) adalah kombinasi titik knot dengan GCV yang paling kecil untuk setiap orde spline.

Tabel 4.3 dan Tabel 4.4 menyajikan berbagai model spline terbobot. Berdasarkan Tabel 4.3 dan 4.4 terlihat bahwa model regresi nonparametrik spline yang sesuai adalah model spline kuadratik (orde 2) dengan kombinasi dua titik knot pada kenot 6 dan 15 dengan nilai GCV paling minimum yaitu sebesar 0,02165.

Pengujian Asumsi Residual :

a.

Pengujian Residual Identik Hipotesis : 2 2 2 1 2 0 0

:

...

n

H

:

H

1 minimal terdapat satu

2 2

i

, i = 0,1,2,…n

: 0,05 Statistik uji :

72

3,

MSE

MSR

F

hit

Daerah kritis :

Tolak H0 jika

F

hit > Ftabel

Diperoleh nilai Fhit untuk variabel prediktor sebesar 3,72 dengan Ftabel sebesar 4,00398,

keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0.. Jadi kesimpulan yang diperoleh adalah pada data

pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro tidak terdapat masalah heteroskedastisitas. b. Pengujian Residual Independen

Hipotesis :

0

0

:

i

H

(tidak ada korelasi antar residual)

0

1

:

i

H

(ada korelasi antar residual)

(8)

Statistik uji :

02516

2

1 2 2 2 1

,

e

e

e

d

n i i n i i i

   dengan

e

i

y

i

y

ˆ

i

Daerah kritis : Tolak H0,jika d < dU atau d > 4- dL dengan dU = 1,727 dL = 1,444

Diperoleh nilai d sebesar 2,02516 dengan dU sebesar 1,727 dan 4- dL sebesar 2,556 sehingga

keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0 karena 1,727 < 2,02516 < 2,556. Jadi, kesimpulan yang

diperoleh adalah data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro tidak terdapat korelasi antar residual (independen).

c. Pengujian Residual Distribusi Normal Hipotesis :

)

t

(

F

)

t

(

F

:

H

0

0 (residual berdistribusi normal)

)

t

(

F

)

t

(

F

:

H

1

0 (residual tidak berdistribusi normal)

: 0,05

Statistik uji :

D

Sup

S

(

t

)

F

(

t

)

t

0

Daerah kritis : Tolak H0 jika D > D(1-α,n) atau p-value < α

Gambar 4.3. Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal setelah Diberikan Pembobot Gambar 4.3 menunjukkan bahwa nilai p-valuenya > 0,139 yang berarti bahwa keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0, hal ini karena nilai p-value >

(0,05). Jadi, kesimpulan yang

diperoleh berdasarkan pengujian tersebut adalah residual data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro telah memenuhi asumsi residual berdistribusi normal.

Setelah semua asumsi terpenuhi, maka model terbaik adalah model spline terbobot kuadratik dengan kombinasi dua titik knot yaitu pada titik knot 6 dan 15, sehingga model matematis dapat ditunjukkan sebagai berikut.

2

2 2 15 0098 0 6 0432 0 0533 0 9679 0 4322 3          , , t , t , t , t ) t (

Model tersebut dapat dijelaskan dalam bentuk lain, yaitu :

 

15

0003

0

1555

0

1924

7

15

6

0101

0

4495

0

9874

4

6

0533

0

9679

0

4322

3

2 2 2

t

t

,

t

,

,

t

t

,

t

,

,

t

t

,

t

,

,

t

Berdasarkan model yang tersegmen, dapat diketahui bahwa model yang terbentuk terdiri dari 3 model tersegmen, dan dari ketiga model tersebut memiliki model kuadratik. Pada usia kurang dari 6 bulan memiliki model

3

,

4322

0

,

9679

t

0

,

0533

t

2 yang dapat dijelaskan bahwa misalkan pada balita usia satu bulan, pertambahan berat badan balita sekitar sebesar 0,9146 kg dari berat badan pada saat lahir, sedangkan untuk usia antara 6 bulan sampai 15 bulan memiliki model

2

0101

0

4495

0

9874

4

,

,

t

,

t

yang dapat dijelaskan bahwa misalkan pada balita usia tujuh bulan, pertambahan berat badan balita sekitar sebesar 0,3147 kg dimana kondisi pertambahan berat badan

Res Bo P e rc e n t 0.50 0.25 0.00 -0.25 -0.50 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Mean 0.139 -0.01415 StDev 0.1404 N 61 KS 0.099 P-Value

Probability Plot of Res Bo

(9)

balita mulai menurun, serta untuk usia di atas 15 bulan memiliki model

7

,

1924

0

,

1555

t

0

,

0003

t

2 yang dapat dijelaskan bahwa misalkan pada balita usia 16 bulan, pertambahan berat badan balita sekitar sebesar 0,1462 kg dimana kondisi pertambahan berat badan balita semakin menurun.

4.4 Pengujian Hipotesis Secara Umum

0

1 0

0

:

...

i

H

merupakan salah satu bentuk hipotesis yang sering digunakan. Padahal dalam analisis statistik, pengujian hipotesis tidak hanya dengan menggunakan hipotesis tersebut.

Berikut akan ditunjukkan model pengujian hipotesis :

γ

:

H

0

γ

:

H

1 dengan :

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

C





4 3 2 1 0

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

β

0

0

0

0

0

γ





0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

4 3 2 1 0

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

: 0,05 Statistik uji :

1

k

m

n

SSE

k

m

ˆ

ˆ

F

1 1

 

β

γ

C

C'

T

T'

C

'

γ

β

C

Daerah kritis : Tolak H0 jika

F

F

,mk,nmk1

Tabel 4.5. ANOVA Sumber Variasi Derajat Bebas Sum of Square Mean of Square Fhitung Regresi 4 487,9461 121,9865 5.719,36 Residual 56 1,1944 0,0213 Total 60 489,1405

Nilai F

tabel

:

2,5366

Tabel 4.5 terlihat bahwa kesimpulan yang diperoleh adalah tidak semua parameter bernilai nol (0), sehingga model regresi spline kuadratik terbobot dengan kombinasi dua titik knot telah signifikan.

Selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis secara individu terhadap parameter model regresi spline terbobot dengan hipotesis sebagai berikut.

0

0 0

:

H

H

1

:

0

0

0

1 0

:

H

H

1

:

1

0

0

2 0

:

H

H

1

:

2

0

0

3 0

:

H

H

1

:

3

0

0

4 0

:

H

H

1

:

4

0

: 0,05

(10)

Statistik uji :

)

ˆ

(

SE

ˆ

t

i i hit

Daerah kritis : Tolak H0 jika

t

hit > ttabel

Tabel 4.6. Estimasi Model Spline Kuadratik Terbobot Titik Knot 8 dan 13

Parameter Estimasi SE thit Keputusan

0

3,4322 0,0426 80,5357 Signifikan 1

0,9679 0,0254 38,1448 Signifikan 2

-0,0533 0,0029 -18,5264 Signifikan 3

0,0432 0,0036 12,0598 Signifikan 4

0,0098 0,0009 10,7309 Signifikan Nilai ttabel : 2,0032

Berdasarkan Tabel 4.6 terlihat bahwa semua parameter untuk model spline kuadratik terbobot dengan kombinasi dua titik knot signifikan terhadap model, karena nilai thit lebih dari nilai

ttabel, sehingga semua parameter masuk ke dalam model. Kesimpulan yang dapat diambil adalah

variabel prediktor (dalam hal ini adalah umur balita) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon (dalam hal ini adalah berat badan balita).

Nilai koefisiensi determinasi (R2) untuk model ini adalah sebesar 99,76%. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel prediktor (umur balita) mampu menjelaskan model sebesar 99,76% keragaman berat badan balita di kabupaten Bojonegoro.

5. Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa data pertumbuhan balita di kabupaten Bojonegoro dapat dimodelkan dengan menggunakan regresi nonparametrik spline dengan model matematis sebagai berikut :

2

2 2 15 0098 0 6 0432 0 0533 0 9679 0 4322 3       , , t , t , t , t ) t (

Dengan model tersegmennya adalah sebagai berikut :

 

15

0003

0

1555

0

1924

7

15

6

0101

0

4495

0

9874

4

6

0533

0

9679

0

4322

3

2 2 2

t

t

,

t

,

,

t

t

,

t

,

,

t

t

,

t

,

,

t

Variabel prediktor (dalam hal ini umur) memiliki hubungan kudratik yang tersegmen, dengan nilai koefisien determinasi sebesar 99,76% yang berarti bahwa variabel prediktor (umur balita) mampu menjelaskan model sebesar 99,76% keragaman berat badan balita di kabupaten Bojonegoro. 6. Daftar Pustaka

Budiantara, I.N. (1999). Estimator Spline Terbobot Dalam Regresi Semiparametrik. Majalah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, 10, 103-109.

Budiantara, I.N. (2001). Estimasi Parametrik dan Nonparametrik untuk Pendekatan Kurva Regresi. Seminar Nasional Statistika V. Jurusan Statistika, FMIPA, ITS, Surabaya.

Budiantara, I.N., dan Purnomo, J.D.T. (2010). Model Regresi Nonparametrik Spline Terbobot dan

Aplikasinya Dalam Merancang KMS. Laporan Penelitian Guru Besar, ITS, Surabaya.

Budiraharjdo, S. (2011). The Golden Age. Diunduh dari alamat http://edukasi.kompasiana.com/, pada Sabtu, 28 Mei 2011, 23.06 WIB.

Daniel, W. (1989). Statistics Nonparametric. Jakarta: PT. Gramedia.

Drapper, N.R. dan Smith, H. (1992). Analisis Regresi Terapan. Edisi Kedua. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama.

Eubank, R. (1999). Nonparametric Regression And Spline Smoothing. New York: Marcel Dekker,Inc. Gujarati, D. (2004). Basic Econometric. New York: The McGraw-Hill Companies.

Hardle, W. (1990). Applied Nonparametric Regession. Cambridge: Cambridge University Press. Jayanti, L.D. (2007). Pemodelan Angka Kematian Bayi di Propinsi Jawa Timur dengan Pendekatan

(11)

Kominfo. (2011). Kemiskinan Bukan Faktor Utama Gizi Buruk. Diunduh dari alamat http://www.jatimprov.go.id, pada Rabu, 18 Mei 2011, 07.00 WIB.

Rahayu, S.U. (2008). Memantau Berat Badan Bayi. Diunduh dari alamat http://www.infobunda.com/, pada Minggu, 29 Mei 2011, 10.59 WIB.

Seber, G.A.F., dan Lee, A.J. (2003). Linear Regression Analysis (Second Edition). New Jersey : John Wiley & Sons.

Soetjiningsih. (1995). Tumbuh Kembang Anak. Laboratorium Ilmu Kesehatan Anak Universitas Airlangga Surabaya.

Figur

Gambar 4.1. Scatter Plot untuk Data Pertumbuhan Balita di Kabupaten Bojonegoro

Gambar 4.1.

Scatter Plot untuk Data Pertumbuhan Balita di Kabupaten Bojonegoro p.5
Gambar 4.2. Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal

Gambar 4.2.

Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal p.6
Tabel 4.3. Model Spline Terbobot dengan 1 &amp; 2 Titik Knot Serta Nilai GCV  Orde

Tabel 4.3.

Model Spline Terbobot dengan 1 &amp; 2 Titik Knot Serta Nilai GCV Orde p.7
Gambar 4.3. Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal setelah Diberikan Pembobot Gambar  4.3  menunjukkan  bahwa  nilai  p-valuenya  &gt;  0,139  yang  berarti  bahwa  keputusan  yang  diambil  adalah  gagal  tolak  H 0 ,  hal  ini  karena  n

Gambar 4.3.

Scatter Plot untuk Pengujian Residual Distribusi Normal setelah Diberikan Pembobot Gambar 4.3 menunjukkan bahwa nilai p-valuenya &gt; 0,139 yang berarti bahwa keputusan yang diambil adalah gagal tolak H 0 , hal ini karena n p.8
Tabel 4.5. ANOVA  Sumber  Variasi  Derajat Bebas  Sum of Square  Mean of Square  F hitung Regresi  4  487,9461  121,9865  5.719,36  Residual  56  1,1944  0,0213  Total  60  489,1405          Nilai F tabel  : 2,5366

Tabel 4.5.

ANOVA Sumber Variasi Derajat Bebas Sum of Square Mean of Square F hitung Regresi 4 487,9461 121,9865 5.719,36 Residual 56 1,1944 0,0213 Total 60 489,1405 Nilai F tabel : 2,5366 p.9
Tabel 4.6. Estimasi Model Spline Kuadratik Terbobot Titik Knot 8 dan 13  Parameter  Estimasi  SE  t hit Keputusan

Tabel 4.6.

Estimasi Model Spline Kuadratik Terbobot Titik Knot 8 dan 13 Parameter Estimasi SE t hit Keputusan p.10

Referensi

Memperbarui...

Related subjects :