ANALISIS REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL PADA PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi Kasus di Puskesmas Sungai Kakap)
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.031 | 0.089 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.008 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".