PREDIKSI TINGKAT INTENSITAS RESIKO SELAMA KEHAMILAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

Abstrak

Regresi logistik ordinal merupakan metode analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel respon berskala ordinal yang memiliki tiga kategori atau lebih dan skala pengukurannya bersifat tingkatan dengan satu atau lebih variabel prediktor. Regresi logistik ordinal dapat digunakan dalam analisis prediksi tingkat intensitas resiko selama kehamilan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor secara signifikan yang mempengaruhi tingkat intensitas resiko selama kehamilan dengan menggunakan metode regresi logistik ordinal. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari website kaggle dengan sampel penelitian sebanyak 240 pasien ibu hamil dengan melibatkan 6 variabel bebas. Hasil analisis menunjukkan bahwa dua variabel bebas yaitu suhu tubuh (X_4 ), dan gula darah (X_5 ) memiliki pengaruh signifikan terhadap tingginya tingkat intensitas resiko selama kehamilan.

Ordinal logistik regression is an analytical method used to determine the relationship between a response variable and predictor variables, where the response variable is ordinal-scaled, consisting of three or more categories with a ranked measurement scale. Ordinal logistic regression can be applied in the analysis of Predicting the Intensity Level of Risk During Pregnancy. The aim of this study is to identify the factors that significantly influence the intensity level of risk during precnancy using ordinal logistic regression. This study utilizes secondari data obtained from the Kaggle website, with a sampel of 240 prignant women patients and six independent variables. The results indicate that two independet variables significantly affect the hight intensity level of pregnancy risk, namely body temperature (X₄) and blood sugar (X₅)