Analisis faktor stunting menggunakan regresi logistik biner

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Faqih, Achmad (2020) Analisis faktor stunting menggunakan regresi logistik biner. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Achmad Faqih_H02215002 .pdf

Download (2MB)

Abstract

Kebonrejo merupakan salah satu desa yang mengalami permasalahan terkait penyakit stunting. permasalahan stunting yang berada di Desa Kebonrejo menjadikan wilayah tersebut menjadi lokus stunting. stunting merupakan penyakit yang disebabkan kekurangan gizi kronis. Stunting dapat mempengaruhi di masa mendatang dan menjadikan tubuh rentan terhadap penyakit. Sehingga intervensi terhadap penurunan stunting perlu dilakukan mulai dari awal kelahiran. Dalam mengatasi stunting dapat dilakukan dengan mengetahui faktor penyebabnya. Maka diperlukan analisis yang bisa menangani permasalahan tersebut. Metode regresi logistik biner merupakan metode analisis untuk mencari hubungan antara variabel bebas (mempengaruhi) dengan variabel terikat (dipengaruhi) dengan variabel terikat bersifat dikotomis yang berarti variabel terikat berbentuk 2 kategori yaitu kejadian yang terjadi dan tidak terjadi. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua yaitu primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari hasil wawancara kepada ibu balita posyandu berjumlah 95 orang. Data sekunder diperoleh dari hasil pengukuran tinggi badan di posyandu desa kebonrejo. Hasil dari penelitian ini menunjukkan faktor yang berpengaruh terhadap stunting adalah pola makan dengan nilai signifikansi (0,001) karena kurang dari nilai α (0,05) dan model yang dihasilkan . Sedangkan riwayat infeksi, riwayat imunisasi, ketersediaan air bersih, kondisi jamban, pendapatan orang tua dan pemenuhan nutrisi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya stunting. Sehingga dari hasil penelitian ini bisa menjadi acuan untuk ibu balita posyandu untuk selalu memperhatikan pola makan agar sebagai salah satu usaha untuk mengurangi dampak terhadap stunting.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Faqih, Achmadafaqih18@yahoo.co.idH02215002
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorFanani, Arisarisfa@uinsby.ac.id2027018701
Subjects: Matematika
Keywords: Resiko Stunting; Gizi Buruk; Regresi Logistik Biner.
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: Achmad Faqih
Date Deposited: 16 Aug 2020 13:48
Last Modified: 16 Aug 2020 13:48
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/42505

Actions (login required)

View Item View Item