{"title":"Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Faktor Risiko Perilaku Penyakit Tidak Menular dengan Metric Multidimensional Scaling","authors":"Syafira Maulidia, R. Susanti, Ismail Ab","doi":"10.51181/bikfokes.v3i2.6795","DOIUrl":"https://doi.org/10.51181/bikfokes.v3i2.6795","url":null,"abstract":"Angka kasus penyakit tidak menular (PTM) di Indonesia terus mengalami peningkatan. Faktor pendorong utama terjadinya peningkatan PTM adalah dari faktor risiko perilaku yaitu, pengunaan tembakau, penggunaan alkohol, aktivitas fisik, dan diet tidak sehat. Berdasarkan hal tersebut diperlukan pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan faktor risiko perilaku PTM. Menghasilkan kelompok-kelompok provinsi di Indonesia berdasarkan faktor risiko perilaku PTM. Metode Penelitian: Jenis penelitian non reactive research. Pengelompokan provinsi di Indonesia menggunakan analisis Metric Multidimensional Scaling dan analisis One Way MANOVA sebagai analisis lanjutan untuk memvalidasi perbedaan kelompok yang dibentuk. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari publikasi Laporan Riset Kesehatan Dasar Indonesia Tahun 2018. Hasil penelitian dengan analisis Metric Multitimensional Scaling, menghasilkan 4 kelompok provinsi di Indonesia dengan nilai S-stress 12,99% sebesar dan nilai R2 sebesar 95,81%. Hal ini menunjukkan bahwa pengelompokan provinsi di Indonesia dalam kategori cukup dan sudah dapat diterima. Hasil analisis One Way MANOVA pada seluruh statistik uji menunjukkan bahwa secara keseluruhan terdapat perbedaan faktor risiko perilaku PTM pada 4 kelompok provinsi di Inondesia (p value < 0,05). Empat kelompok provinsi di Indonesia yang telah dibentuk memiliki karakteristik faktor risiko perilaku PTM yang berbeda. Kelompok 1 dengan faktor risiko perilaku PTM tinggi, kelompok 2= cukup tinggi, kelompok 3= cukup rendah, dan kelompok 4= rendah. Saran penelitian ini perlunya membuat membuat program pengendalian faktor risiko perilaku PTM yang sesuai terhadap provinsi-provinsi yang memiliki karakterisitk faktor risiko perilaku PTM tinggi, cukup tinggi, cukup rendah, maupun rendah.","PeriodicalId":107008,"journal":{"name":"Jurnal Biostatistik, Kependudukan, dan Informatika Kesehatan.","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129816189","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}