## MEMODELKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DENGAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)
Irwan i , Mawar Wardani ii
i Prodi Matematika FST, UINAM, irwan.msi@uin-alauddin.ac.id
ii Program Studi Matematika-FST, UINAM
ABSTRAK , Multivariate  Adaptive  Regression  Spline (MARS)  merupakan  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.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu variabel  prediktor  yang  paling  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.
Kata  Kunci:  Recursive  Partitioning  Regression  (RPR), Spline, Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS), Gizi Buruk

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia yang sehat dan berkualitas merupakan  modal  utama  atau  investasi  dalam pembangunan kesehatan. Gizi merupakan penentu  kualitas  sumber  daya  manusia.  Gizi buruk  dapat  dipandang  sebagai  suatu  kondisi dimana kurangnya asupan nutrisi yang diperlukan  oleh  tubuh.  Adanya  kekurangan asupan  nutrisi  dapat  menimbulkan  berbagai macam  efek  timbulnya  penyakit  [1].  Berbagai penelitian  telah  membuktikan  bahwa  ada hubungan yang sangat erat antara kematian bayi dengan  kekurangan  gizi.  Keadaan  gizi  yang buruk  bisa  menurunkan  daya  tahan  anak sehingga anak rentan terserang penyakit dan bisa berujung pada kematian. Badan Kesehatan Dunia (WHO)  memperkirakan  bahwa  54%  kematian bayi  dan  anak  dilatar  belakangi  keadaan  gizi yang  buruk  [2].  Dari  berbagai  dampak  negatif yang telah dipaparkan di atas maka pengetahuan
mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi gizi buruk  balita  sangatlah  diperlukan.  Salah  satu metode  dalam  statistik  yang  dapat  digunakan untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi  gizi  buruk  balita  adalah  dengan menggunakan  metode Multivariate  Adaptive Regression Spline (MARS).
Multivariate Adaptive Regression Spline ( MARS ) merupakan  salah  satu  pemodelan  regresi nonparametric yang dapat  digunakan pada data yang memiliki sebaran tidak normal. MARS juga dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  untuk mengatasi permasalahan data berdimensi tinggi. MARS dapat  digunakan  untuk  mencari  model terbaik  dari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi gizi buruk serta mengklasifikasikannya berdasarkan  faktor-faktor  yang  telah  diperoleh yang mengandung variabel-variabel yang jenisnya  berbeda  (kontinu  dan  diskrit),  yakni dengan  menggunakan  beberapa  fungsi  basis spline.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  oleh  Azzikra dan kawan-kawan mengkaji metode Multivariate Adaptive  Regression  Spline (MARS) untuk mengindentifikasi  komponen  apa  saja  yang mempengaruhi pengelompokan akreditasi sekolah [3] dan penelitian lain oleh Nurul dengan metode yang sama meramalkan indeks enso dan hujan bulanan [4].

## 2. TINJAUANPUSTAKA
Analisis  regresi  adalah  suatu  alat  statistik  yang dapat digunakan untuk  melihat hubungan sebab akibat.  Dalam  analisis  regresi  terdapat  peubah bebas dan peubah tak bebas. Berdasarkan banyak peubah  bebas  yang  digunakan,  analisis  regresi linier  dibagi  menjadi  dua  yaitu  analisis  regresi linear  sederhana  dan  analisis  regresi  linear berganda [5].

## REGRESI NONPARAMETRIC
Regresi nonparametric adalah salah satu metode yang  digunakan  untuk  mengestimasi  pola hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel prediktor dimana bentuk kurva regresinya tidak diketahui.  Secara  umum,  regresi nonparametric dapat dimodelkan sebagai berikut:
𝑌 𝑖 = 𝑓(𝑋 𝑖 ) + 𝜀 𝑖 ,   𝑖 = 1,2, … , 𝑛. dengan Y i merupakan  variabel  respon  pada pengamatan  ke-i, X i variabel  prediktor  pada pengamatan  ke-i, 𝜀 𝑖 merupakan error random pada  pengamatan  ke-i  dengan  mean  nol  dan varians 𝜎 2 . Dan f merupakan kurva regresi yang tidak  diketahui  bentuknya,  hanya  diasumsikan smooth (mulus)  dalam  arti  termuat  dalam  suatu ruang  fungsi  tertentu  sehingga  model  regresi nonparametric lebih fleksibel [6].

## MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)
Friedman  menyatakan  bahwa  model MARS adalah  kombinasi  yang  komplek  antara  metode spline dengan rekursif partisi untuk menghasilkan  estimasi  fungsi  regresi  yang kontinu.  Model  MARS  hasil  dari  kombinasi kompleks  antara  RPR  dan  pendekatan spline diperoleh sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = 𝑎 0 + ∑ 𝑎 𝑚 𝑀 𝑚=1 ∏ (𝑆 𝑘𝑚 (𝑋 𝑣(𝑘,𝑚) − 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑡 𝑘𝑚 )) +   𝜀 𝑖
dengan, 𝑎 0 : konstanta regresi dari fungsi basis 𝑎 𝑚 : koefisien dari fungsi basis ke-m, m = 1,…, M M  : maksimum fungsi basis (nonconstant fungsi basis) 𝑘 𝑚 : derajat interaksi 𝑆 𝑘𝑚 :   +1; jika knot terletak dikanan subregion
- 1; jika knot terletak dikiri subregion 𝑋 𝑣(𝑘𝑚) : variabel prediktor 𝑡 𝑘𝑚 : nilai knots dari variabel prediktor 𝑋 𝑣(𝑘𝑚) 𝜀 𝑖 : error acak yang bersifat independen Pemilihan  knots  pada MARS dilakukan dalam  dua  tahap  yaitu  tahap forward dan  tahap backward .  Ukuran  kontirbusi  pada  tahap backward ditentukan berdasarkan kriteria Generalized Cross Validation (GCV).  Fungsi GCV didefinisikan sebagai berikut :
𝐺𝐶𝑉(𝑀) = 𝑀𝑆𝐸 [1−(𝐶(𝑀))/𝑁] 2 .
Dengan, MSE : Mean square Error
M : jumlah fungsi basis x i : variabel prediktor ke-i y i : variabel respon ke-i N : banyaknya pengamatan
C(M)   : Trace [B(B T B) -1 BT ] + 1.

## KLASIFIKASI MARS
Hosmer  dan  Lemeshow  menyatakan bahwa  langkah  awal  klasifikasi  dari  variabel respon  biner  adalah  menentukan  titik  potong. Variabel  respon  yang  memiliki  dua  kategori (biner) dapat digunakan titik potong sebesar 0,50 dengan  ketentuan  jika  π(x)  ≥  0,50,  maka  hasil prediksi adalah 1 dan jika π(x) ≤ 0,50 maka hasil prediksinya  adalah  0.  Model  MARS  untuk respon biner adalah sebagai berikut [7]:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 𝜋(𝑥) = ln ( 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) ) = 𝑎 0 + ∑ 𝑎 𝑚 𝑀 𝑚=1 ∏ (𝑆 𝑘𝑚 (𝑋 𝑣(𝑘,𝑚) − 𝑡 𝑘𝑚 ))
𝑘𝑚 𝑘=1
dan dalam bentuk matriks dapat ditulis: 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 𝜋(𝑥) = 𝑩𝑎
dengan 𝑎 = (𝑎 0 , 𝑎 1 , … , 𝑎 𝑀 ) 𝑇

## KETEPATAN KLASIFIKASI MARS
Untuk  menghitung  ketepatan  klasifikasi pada  hasil  pengelompokan  digunakan apparent error  rate (APER).  Penentuan  kesalahan klasifikasi untuk data respon biner dapat dihitung dengan  matriks  konfusi (confussion  matrix) . Nilai APER dihitung sebagai berikut:
𝐴𝑃𝐸𝑅(%) = 𝑛 11 +𝑛 21 𝑛 11 +𝑛 12 +𝑛 21 +𝑛 22 ×100%
Sebagai  statistik  uji  untuk  mengetahui sejauh  mana  kelompok-kelompok  ini  dapat dipisahkan  dengan  menggunakan  variabel  yang ada  mempunyai  kestabilan  dalam  ketepatan
𝑩 = 1 1 ⋮ 1 ∏ (𝑆 1 𝑚 (𝑋 1 ( 1, 𝑚) − 𝑡 1 𝑚 )) 𝐾 𝑚 𝑘 =1 ∏ (𝑆 1 𝑚 (𝑋 2 ( 1, 𝑚) − 𝑡 1 𝑚 )) 𝐾 𝑚 𝑘 =1 ⋮ ∏ (𝑆 1 𝑚 (𝑋 𝑛( 1, 𝑚) − 𝑡 1 𝑚 )) 𝐾 𝑚 𝑘 =1
… … ⋱ … ∏ (𝑆 𝑀𝑚 (𝑋 1 (𝑀 , 𝑚) − 𝑡 𝑀𝑚 )) 𝐾 𝑀 𝑘 =1 ∏ (𝑆 𝑀𝑚 (𝑋 2 (𝑀 , 𝑚) − 𝑡 𝑀𝑚 )) 𝐾 𝑀 𝑘 =1 ⋮ ∏ (𝑆 𝑀𝑚 (𝑋 𝑛(𝑀 , 𝑚) − 𝑡 𝑀𝑚 )) 𝐾 𝑀 𝑘 =1
klasifikasi digunakan Press’s  Q , yang diformulasikan sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠𝑄 = [𝑁−(𝑛𝐾)] 2
𝑁(𝐾−1) dimana: N =  jumlah total sampel n  =  jumlah individu yang tepat diklasifikasikan K =  jumlah kelompok

## GIZI BURUK
Gizi buruk dapat dipandang sebagai suatu kondisi  dimana  kurangnya  asupan  nutrisi  yang diperlukan  oleh  tubuh.  Adanya  kekurangan asupan  nutrisi  dapat  menimbulkan  berbagai macam efek timbulnya penyakit. Untuk mewujudkannya maka memberikan nutrisi yang cukup  dan  baik  dimulai  dari  masa  kanak-kanak sehingga bisa tumbuh kembang dengan sempurna,  sehat  dan  cerdas  yang  membuat mereka  mudah  untuk  mewujudkan  cita-citanya. Ketidakacuhan  orang  tua  terhadap  nutrisi  anak akan  membuat  keadaan  gizi  mereka  menjadi buruk.

## 3. METODOLOGI
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  jenis  data sekunder  berupa  data  gizi  buruk  balita  dari Januari  2015  sampai  Desember  2015  yang diambil  di  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sulawesi Selatan.  Data  sekunder  merupakan  sumber  data penelitian  yang  diperoleh  oleh  peneliti  secara tidak  langsung  melalui  media  perantara.  Data sekunder  umumnya  berupa  bukti,  catatan  atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang dipublikasikan dan tidak dipublikasikan.

## VARIABEL PENELITIAN
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu:
Y  =  Balita  yang  berstatus  gizi  buruk  (0); Balita         yang tidak berstatus gizi buruk (1) X1= Jenis Kelamin X2= Penyakit Penyerta X3= Umur X4= Berat Badan X5= Inisiasi Menyusui Dini (IMD) X6= Pemberian Kapsul Vitamin A

## Prosedur Analisis
Tahapan  penelitian  pada  penelitian  ini adalah:
1. Mendeskripsikan data dan membuat
diagram pencar
2. Pembentukan model MARS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
• Menentukan  kemungkinan  maksimum banyaknya basis function (BF) yaitu 12, 18 dan 24.
• Menentukan jumlah maksimum interaksi (MI ), yaitu 1, 2 dan 3.
• Menentukan minimal jumlah pengamatan setiap knots (MO), yaitu 0 dan 1
3. Menetapkan  dan  mendapatkan  model MARS  terbaik  dengan  melihat  nilai  GCV terkecil.
4. Melakukan  uji  signifikansi  fungsi  basis model MARS yaitu:
• Pengujian parameter model secara simultan
• Pengujian parameter model secara parsial
5. Menginterpretasikan  model  gizi  buruk  dan variabel-variabel  yang  berpengaruh  di dalam model tersebut serta tingkat kepentingan masing-masing variable prediktor yang berpengaruh.
6. Mengklasifikasi  ke  dalam  bentuk  matriks konfusi (confussion matrix).
7. Menguji keakurasian prediksi model MARS (ketepatan  klasifikasi)  yang  terbentuk  dari data dengan menggunakan APER.
Menghitung  kestabilan  klasifikasi  dengan statistik uji Press’s Q .

## 4. PEMBAHASAN
Tahapan  pembentukan  model  MARS  dilakukan dengan  mencobakan  semua  nilai  BF,  MI  dan MO.  Dalam  hal  ini,  nilai  BF  yang  digunakan adalah  2-4  kali  variable  predictor  yaitu  12,  18, 24.  Nilai  MI  yang  digunakan  adalah  1,  2  dan  3 karena menurut Friedman jika MI > 3 maka hasil akan  semakin  kompleks  dan  sulit  untuk diinterpretasikan.  Sedangkan  nilai  MO  yang digunakan adalah 0 dan 1. Hasil trial and error dalam  pembentukan  model  MARS  disajikan dalam tabel berikut.
Tabel  1 . Trial  and  Error Pembentukan  Model

## MARS
BF MI MO GCV Variabel yang Masuk Model 12 1 0 0.13117 X 2, X 4, X 5, X 6 12 2 0 0.13261 X 3, X 4, X 5, X 6 12 3 0 0.13766 X 4, X 5, X 6, 12 1 1 0.13117 X 2, X 4, X 5, X 6 12 2 1 0.13257 X 3, X 4, X 5, X 6 12 3 1 0.13753 X 4, X 5, X 6 18 1 0 0.14027 X 4, X 5, X 6 18 2 0 0.12997 X 3, X 4, X 5, X 6
18 3 0 0.13152 X 4, X 5, X 6 18 1 1 0.13140 X 4, X 5, X 6
18 2 1 0.12991 X 3, X 4, X 5, X 6
18 3 1 0.13786 X 4, X 5, X 6
24 1 0 0.13161 X 4, X 5, X 6 24 2 0 0.13379 X 4, X 5, X 6
24 3 0 0.13149 X 4, X 5, X 6
24 1 1 0.14927 X 5, X 6 24 2 1 0.13214 X 3, X 4, X 5, X 6
24 3 1 0.13505 X 4, X 5, X 6
Model  MARS  terbaik  adalah  model  MARS dengan  nilai  GCV  yang  terkecil.  Model  MARS terbaik yang diperoleh dari hasil trial and error berdasarkan  Tabel  1  adalah  model  MARS dengan  kombinasi  BF=8,  MI=2  dan  MO=1 sebagai berikut.
𝑓̂(𝑥) = 0.222659  + 0.543709𝐵𝐹1 − 0.292086𝐵𝐹4 − 0.326626𝐵𝐹5 − 0.0130215𝐵𝐹7 + 0.0450897𝐵𝐹9
Dengan,
BF1 = (X 6 = 0) BF4 = max (0, 4 - X 4 ) BF1
BF5 = (X 5 = 1)
BF6 = (X 5 = 0) BF7 = max (0, X 3 - 17) BF6 BF9 = max (0, X 4 - 1.8)
Pada  model  MARS  yang  telah  diperoleh dilakukan  uji  signifikansi  yang  meliputi  uji fungsi basis secara keseluruhan (secara simultan/bersama) dan uji masing-masing fungsi basis (secara parsial).
==============================
MARS Regression: Training Data ==============================
W: 270.00                                  R-SQUARED: 0.53547
MEAN DEP VAR: 0.42593                  ADJ R-SQUARED: 0.52667 UNCENTERED R-SQUARED = R-0 SQUARED: 0.73333 Parameter                  Estimate         S.E.      T-Ratio      P-Value ----------------------------------------------------------------------------- Constant                |      0.22266      0.06605      3.37129      0.00086 Basis Function 1        |      0.54371      0.04706     11.55425      0.00000 Basis Function 4        |     -0.29209      0.06979     -4.18541      0.00004 Basis Function 5        |     -0.32663      0.05021     -6.50511      0.00000 Basis Function 7        |     -0.01302      0.00370     -3.51946      0.00051 Basis Function 9        |      0.04509      0.01280      3.52313      0.00050 ----------------------------------------------------------------------------- F-STATISTIC =  60.86320                     S.E. OF REGRESSION =  0.34083 P-VALUE =  0.00000                 RESIDUAL SUM OF SQUARES =  30.66760 [MDF,NDF] = [ 5, 264 ]             REGRESSION SUM OF SQUARES =  35.35092 ----------------------------------------------------------------------------- Gambar 1. Output Pemodelan Data
Menggunakan Metode MARS
Uji  signifikansi  yang dilakukan secara simultan menggunakan hipotesis berikut:
𝐻 0 ∶   𝛼 0 = 𝛼 1 = 𝛼 4 = 𝛼 5 = 𝛼 7 =   𝛼 9 = 0
𝐻 1 ∶ minimal ada satu 𝛼 𝑗 ≠ 0 ,   j = 0, 1, 4, 5, 7 dan 9.
Berdasarkan Gambar 1, hasil pengolahan MARS dengan  menggunakan software SPM  v8.0 diperoleh  F  hitung  sebesar  60.86320  dengan p- value sebesar  0.00000.  Karena p-value <  0.05 maka H 0 ditolak  pada  taraf  signifikansi  0.05. Dengan begitu dapat disimpulkan bahwa model MARS  yang  dimiliki  adalah  model  yang signifikan.
Uji  yang  dilakukan  secara  parsial terhadap  setiap  fungsi  basis  menggunakan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 ∶   𝛼 𝑗 = 0 𝐻 1 ∶ 𝛼 𝑗 ≠ 0 ,   j = 0, 1, 4, 5, 7 dan 9.
Karena  seluruh  estimator  parameter  yang ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu 𝛼 0 , 𝛼 1 , 𝛼 4 , 𝛼 5 , 𝛼 7 dan 𝛼 9 mempunyai  nilai p- value <  0.05  maka  untuk  seluruh  estimator parameter, H 0 ditolak  pada  taraf  signifikansi 0.05.  Dengan  begitu  dapat  disimpulkan  bahwa konstanta  dan  koefisien  fungsi  basis  1,  4,  5,  7, dan  9  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap model.
Adapun kontribusi untuk masing-masing variabel  terhadap  model  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut.
Tabel  2. Besarnya  Kontribusi  Masing-masing Variabel
Variabel Besarnya Kontribusi X 3 21,56 % X 4 58,18 % X 5 49,32 % X 6 100,00 % . Pengklasifikasian MARS dengan
menggunakan  matriks  konfusi  untuk  status  gizi buruk dengan prediksi yang digunakan sebanyak 52,02  %  dari  banyaknya  data  dan  terdapat  270 data yang diprediksi. Adapun pengklasifikasiannya sebagai berikut.
Tabel  3. Matriks  Konfusi  untuk  Status  Gizi
Balita Actual Class Predicted Class Total Actual Class 0 1 0 130 25 155 1 17 98 115 Total Predicted 147 123 270
Untuk menguji tingkat kesalahan klasifikasi pada tabel matriks konfusi, digunakan Apparent Error Rate (APER) dan diperoleh hasil yaitu tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 15,55 % dan tingkat ketepatan klasifikasi sebesar 84,44 %. Jika nilai uji statistic APER masih di bawah 50%  maka  ketepatan  hasil  klasifikasi  masih dapat diterima dan digunakan untuk mengklasifikasikan status gizi balita.
Evaluasi  selanjutnya  adalah  menguji kestabilan  model  dengan  statistic  uji Press’sQ dan diperoleh hasil uji Press’sQ sebesar 128,13. Nilai  uji Press’sQ selanjutnya  dibandingkan dengan  nilai chi-square dan  diperoleh  nilai 3,841.  Dari  perhitungan  hasil  uji Press’sQ jauh lebih besar dibandingkan dengan nilai chi-square sehingga dapat dikatakan bahwa
pengklasifikasian status gizi buruk menggunakan model  MARS  sudah  baik  dan  konsisten  secara statistik

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan bahwa  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh terhadap  gizi  buruk  balita  di  provinsi  Sulawesi
Selatan melalui pendekatan Multivariate Adaptive  Regression  Spline adalah  pemberian kapsul vitamin A, berat badan, inisiasi 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:
𝑓̂(𝑥) = 0.222659  + 0.543709𝐵𝐹1 − 0.292086𝐵𝐹4 − 0.326626𝐵𝐹5 − 0.0130215𝐵𝐹7 + 0.0450897𝐵𝐹9 Dengan BF1 = (X 6 = 0), BF4 =  max (0, 4 - X 4 ) BF1, BF5 = (X 5 = 1), BF6 = (X 5 = 0), BF7 =  max (0, X 3 - 17) BF6 dan BF9 = max (0, X 4 - 1.8).

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hasdiana H.R, dkk., Gizi Pemanfaatan Gizi, Diet  dan  Obesitas, Yogyakarta:  Nuha Medika, 2013
[2]  Lubis,  Petti  dan  Irina  Damayanti.  “54% Kematian  Bayi  di  Dunia  Akibat  Kurang Gizi,” Viva.Co.Id, 12 Maret 2010. http://life.viva.co.id/news/read/13611254 (17 November 2015).
[3]  Febriyanti,  Azzikra.  Vol.  2  No.  2 . “Penerapan  Metode  Multivariate  Adaptive Regression Spline (Mars) Untuk Mengidentifikasi Komponen Yang Berpengaruh Terhadap Peringkat
Akreditasi  Sekolah”, Jurusan  Matematika FMIPA UNAND, 2012.
[4]  Astuty,  Nurul  Yensy,  Vol.5,  No.2.
“ Penggunaan  Regresi  Splines  Adaptif Berganda  Untuk  Peramalan  Indeks  Enso Dan  Hujan  Bulana’, Program  Studi Matematika  FKIP  Universitas  Bengkulu,
2007. [5]  Ayu,  Ida  Prasetya  Utami,  “ Regresi  Kuantil Median Untuk Mengatasi Heteroskedastisitas Pada Analisis.
[6]      Haslinda,  Andi. Multivariate  Adaptive Regression  Spline. Cet.  I;  Makassar:
Alauddin University Press, 2013.
[7]  Binadari,  Ratih, “Perbandingan  Metode Regresi  Logistik  Biner  dan  Multivariate Adaptive  Regression  Spline  (MARS)  pada Peminatan Jurusan SMA”, Jurusan Statistik Universitas Diponegoro, 2015