PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL GAUSS UNTUK MENGANALISIS JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU
DOI:
https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v14i2.371Keywords:
Regresi Poisson, Geographically Weighted Poisson Regression, Fungsi Kernel Gauss, Kematian BayiAbstract
Pembangunan kesehatan pada hakekatnya merupakan penyelenggaraan upaya kesehatan untuk mencapai kemampuan hidup sehat secara mandiri dengan upaya peningkatan derajat kesehatan masyarakat yang optimal, peningkatan sumber daya manusia dan pemerataan jangkauan pelayanan kesehatan. Analisis regresi merupakan analisis statistik yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Model Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) adalah bentuk lokal dari regresi Poisson dimana lokasi diperhatikan yang berasumsi bahwa data berdistribusi Poisson. Model GWPR ini banyak dipakai oleh peneliti dalam menganalisa data spasial diberbagai bidang. Tujuan dalam penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku dengan menggunakan model GWPR dengan pembobot Fungsi Kernel Gauss. Hasil penelitian menunjukan bahwa Rata-rata jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku pada tahun 2019 adalah sebesar 32 bayi. Jumlah kematian bayi tertinggi berada pada Kabupaten Maluku Tengah yaitu sebesar 59 bayi, sedangkan untuk Kabupaten/Kota yang memiliki jumlah kematian bayi terendah adalah Kota Tual sebesar 15 bayi. Hasil pemetaan Kabupaten/Kota berdasarkan faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah Persentase Pemberian ASI Ekslusif Pada Bayi (5 Kab/Kota), Jumlah Tenaga Kesehatan (10 Kab/Kota), Jumlah Sarana Kesehatan (11 Kab/Kota), Persentase Bayi Berat Badan Lahir Rendah (10 Kab/Kota), dan Persentase Cakupan Imunisasi TT2 Pada Ibu Hamil (9 Kab/Kota). Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi Pemerintah Pusat maupun Daerah dalam mengambil kebijakan untuk menurunkan jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku.
Downloads
References
Aulele, S. N. (2012). Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Maluku Tahun 2010 dengan Menggunakan Regresi Poisson. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 6(2), 23-27.
BPS Provinsi Maluku. (2019). Profil Kemiskinan di Maluku tahun 2017. Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku: Ambon.
Hadayeghi, A., Shalaby, A. S., & Persaud, B. N. (2009). Development of planning level transportation safety tools using Geographically Weighted Poisson Regression. Accident Analysis & Prevention, 42(2), 676-688.
Jayanti, S., Maheswaran, K., & Saravanan, V. (2007). Assessment of the effect of high ash content in pulverized coal combustion. Applied mathematical modelling, 31(5), 934-953.
Nakaya, Kawabata, A., Nishikawa, H., Saitoh, Y., Hiramatsu, K., Kubo, S., ... & Kawai, K. (2004). A protective role of protease-activated receptor 1 in rat gastric mucosa. Gastroenterology, 126(1), 208-219.
Pramasita. (2005). Analisis Regresi Multivariat berdasarkan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Derajat Kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Tugas Akhir, Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Winarno. (2009). Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) Pada Kasus Data Angka Kematian Bayi Di Provinsi Ntt Tahun 2013 (Doctoral Dissertation, Universitas Airlangga).
