Pemodelan Jumlah Kematian Ibu dan Anak di Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Poisson Bivariat
Abstract
Angka kematian ibu dan bayi menjadi salah satu indikator dalam menilai derajat kesehatan masyarakat. Kematian ibu dan bayi merupakan dua hal yang berkaitan karena selama masa kehamilan gizi yang diperoleh janin disalurkan dari tubuh sang ibu, sehingga kondisi ibu akan berpengaruh terhadap bayi yang akan dilahirkan. Dalam penelitian ini dilakukan analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu dan bayi di Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2019 menggunakan analisis regresi poisson bivariat. Analisis ini memiliki tiga model dengan nilai kovarians yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan model dengan nilai kovarians berupa persamaan adalah model terbaik dengan nilai AIC sebesar 336,2771. Pada model terbaik, hanya variabel persentase bayi diberi ASI eksklusif yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian ibu. Sedangkan, variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian bayi adalah persentase ibu hamil yang melaksanakan K1, persentase ibu hamil yang melaksanakan K4, persentase penanganan komplikasi kebidanan, dan persentase bayi diberi ASI eksklusif.
References
Armawati, W. N. (2018). Metode Regresi Poisson Bivariat Dalam Pemodelan Jumlah Kasus HIV Dan AIDS Di Jawa Tengah Tahun 2016. In Universitas Islam Indonesia (Vol. 2, Issue January). http://ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/IEEE-Reference-Guide.pdf%0Ahttp://wwwlib.murdoch.edu.au/find/citation/ieee.html%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.cie.2019.07.022%0Ahttps://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper%0Ahttps://tore.tuhh.de/hand
BAPPENAS. (2012). Laporan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium di Indonesia 2011. https://www.bappenas.go.id/files/1913/5229/9628/laporan-pencapaian-tujuan-pembangunan-milenium-di-indonesia-2011__20130517105523__3790__0.pdf
Dinkes Sulsel. (2020). Profil Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan 2020. 11–16. https://doi.org/10.1007/978-3-642-94500-7_1
Ilmi, F. M. (2015). Pemodelan Kasus Malaria Dan Filariasis Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Poisson Bivariat. http://repository.its.ac.id/59978/
Karlis, D., & Ntzoufras, I. (2005). Bivariate Poisson and diagonal inflated bivariate Poisson regression models in R. Journal of Statistical
Software, 14(10). https://doi.org/10.18637/jss.v014.i10
Kemenkes RI. (2020). Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019. https://doi.org/10.5005/jp/books/11257_5
Kurniawan, U. (2018). Regresi Poisson Bivariat Dengan Kovarian Merupakan Fungsi Dari Variabel Bebas. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 2(1), 23–34.
Rachman, N. F., & Purhadi. (2014). Pemodelan Jumlah Kematian Ibu dan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Bivariate Poisson Regression. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 3(2), D194–D199. http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/8131/2026
Ratnasari, N. T., & Purhadi. (2013). Pemodelan Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Hiv dan Aids Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Poisson Bivariat. Jurnal Sains Dan Seni POMITS, 2(2), 213–218.
Tantri, R. K. D. (2017). Pemodelan Regresi Poisson Bivariat (Studi Kasus HIV dan TB Provinsi Jawa Timur Tahun 2014) (Vol. 93, Issue I).
Copyright (c) 2022 Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.