ANALISIS REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL PADA PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi Kasus di Puskesmas Sungai Kakap)
Notice bibliographique
Résumé
Regresi logistik multinomial merupakan regresi yang digunakan saat variabel dependen mempunyai skala yang bersifat multinomial. Skala multinomial adalah suatu pengukuran yang dikategorikan menjadi lebih dari dua kategori. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data primer tentang karakteristik pengguna alat kontrasepsi di Puskesmas Sungai Kakap. Ukuran data yang digunakan adalah sebanyak 150 dengan variabel dependen berupa jenis alat kontrasepsi, yaitu IUD, MOW, implant, suntik dan pil, sedangkan untuk variabel independen berupa usia ibu, pekerjaan ibu, pendidikan suami, pekerjaan suami, jumlah anak hidup, umur anak terakhir, dan rencana hamil. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang berpengaruh terhadap pemilihan alat kontrasepsi dan untuk mengetahui probabilitas pemilihan alat kontrasepsi wanita di Puskesmas Sungai Kakap. Hasil penelitian menunjukkan probabilitas seorang ibu dalam menentukan pemilihan alat kontrasepsi dipengaruhi oleh umur ibu, pekerjaan ayah, jumlah anak hidup, dan rencana hamil. Probabilitas kelompok ibu yang berusia diatas 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami terampil, jumlah anak lebih dari 2 orang dan tidak memiliki rencana hamil, untuk memilih IUD-MOW-implant adalah 22,898%. Probabilitas kelompok ibu yang berusia kurang dari atau sama dengan 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami terampil, jumlah anak kurang dari atau sama dengan 2 orang dan memiliki rencana hamil, untuk memilih suntik adalah 94,7562% dan probabilitas kelompok ibu yang berusia diatas 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami tidak terampil, jumlah anak kurang dari atau sama dengan 2 orang dan tidak memiliki rencana hamil, untuk memilih pil adalah 91,509%. Kata kunci : Regresi Logistik Multinomial, pemilihan alat kontrasepsi
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».