Abstract :
Skripsi ini menjelaskan tentang Multivariate Adaptive Regression Spline
(MARS) sebagai suatu kombinasi antara Recursive Partitioning Regression (RPR)
dan metode Spline yang mampu mengolah data berdimensi tinggi dan berukuran
besar serta mampu mengolah data dengan variabel respon kontinu ataupun biner.
MARS akan membangun suatu model terbaik sebagai model klasifikasi
yang melibatkan beberapa fungsi basis yang memuat variabel prediktor yang
berpengaruh. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui
klasifikasi dan model dari faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya gizi buruk
balita di Provinsi Sulawesi Selatan.
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, diperoleh hasil yaitu
variabel prediktor yang berpengaruh terhadap gizi buruk balita adalah pemberian
kapsul vitamin A, berat badan, inisialisasi menyusui dini dan umur dengan hasil
klasifikasi bersifat stabil secara statistik berdasarkan statistik uji Press’sQ. Model
klasifikasi MARS terbaik untuk data gizi buruk balita dihasilkan dari kombinasi
BF=18, MI=2 dan MO=1 dengan persamaan berikut:
f(x)= 0.222659 + 0.5437091BF1− 0.2920864BF4− 0.3266265
BF5 − 0.01302157BF7 + 0.04508979BF9
dengan BF1= (X6 = 0),BF4=max(0,4-x4)BF1, BF5= (X5=1), BF6=(x5=0), BF7=max(0, X3-17)BF6 dab BF9=max(0, X4-1.8)