ANALISIS DISKRIMINAN LINIER ROBUST PADA PENGKLASIFIKASIAN BERAT BAYI BARU LAHIR
Abstract: Analisis diskriminan
dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu peubah respon berskala
non metrik dengan lebih dari satu peubah prediktor berskala metrik. Analisis
ini bertujuan untuk mengklasifikasikan obyek kedalam kelompok yang telah
diketahui dari informasi awal. Ketika terdapat pencilan, analisis yang tepat
digunakan yaitu analisis diskriminan linier robust. Berdasarkan kriteria WHO
tahun 1961, berat badan bayi saat dilahirkan dibagi menjadi dua yaitu berat
bayi lahir rendah (maksimum 2500 gram) dan berat bayi lahir normal (lebih dari
2500 gram). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah berat bayi baru
lahir di Puskesmas Manyar Kabupaten Gresik tahun 2012 dan enam peubah yang
mewakili keadaan ibu saat hamil. Pada identifikasi pencilan terungkap bahwa
data memuat 6.91% pencilan,sehingga digunakan breakdown point 0.15 karena
metode penduga-S masih dapat mengatasi pencilan pada jumlah tersebut dan
menghasilkan penduga yang bersifat robust. Selain itu, ketepatan klasifikasi
yang dihasilkan paling tinggi dibandingkan breakdown point 0.25 dan 0.50.
Berdasarkan fungsi diskriminan linier robust dapat diketahui bahwa keenam
peubah yang mewakili keadaan ibu saat hamil yaitu usia ibu (X1), jumlah anak
(X2), berat badan ibu pra hamil (X), ukuran LILA ibuhamil (X4), kadar Hb ibu
hamil (X5), dan jarak kelahiran (X) menentukan perbedaan antara dua kelompok
berat bayi lahir. Kemampuan analisis diskriminan linier robust dalam
klasifikasi ulang bayi baru lahir pada data yang mengandung pencilan adalah
sebesar 80.65%
Kata kunci: analisis
diskriminan linier robust, berat bayi lahir,
breakdown point, penduga-S, ketepatan klasifikasi
Penulis: Aldila Nur Dianiati,
Rahma Fitriani, Ni Wayan Surya Wardhani
Kode Jurnal: jpmatematikadd130814
