Text

Pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) pada Kasus Kematian Ibu Nifas di Jawa Tengah

---

ABSTRAK
Kematian ibu merupakan salah satu indikator dalam menggambarkan
kesejahteraan di suatu negara serta indikator derajat kesehatan perempuan.
Sebagian besar kematian ibu disebabkan oleh kematian ibu nifas. Jumlah kematian
ibu nifas merupakan peristiwa yang probabilitas kejadiannya kecil, dimana kejadian
tergantung pada selang waktu tertentu atau di suatu daerah tertentu dengan hasil
pengamatan berupa variabel diskrit dan antar variabel saling independent yang
mengikuti distribusi Poisson, sehingga metode statistik yang tepat digunakan yaitu
regresi Poisson. Namun, dalam analisis model regresi Poisson kadang dapat terjadi
pelanggaran asumsi, dimana nilai variansi lebih besar dari nilai mean yang disebut
overdispersi. Generalized Poisson Regression (GPR) merupakan salah satu model
yang dapat digunakan untuk menangani masalah overdispersi. Pemodelan ini
menghasilkan parameter yang bersifat global untuk seluruh lokasi (daerah),
sehingga untuk mengatasi hal tersebut diperlukan suatu metode pemodelan
statistik dengan memperhatikan faktor spasial. Metode analisis yang digunakan
untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu nifas di
Jawa Tengah yang mengalami overdispersi dan terdapat faktor spasial yaitu
Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) dengan
menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation dan pembobot Adaptive
Bisquare. Pemodelan regresi Poisson dan GPR menghasilkan variabel persentase
ibu hamil melakukan K1 yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian
ibu nifas, sedangkan untuk pemodelan GWGPR terbagi dalam 4 klaster
kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan variabel signifikan yang sama. Dari
hasil perbandingan nilai AIC didapatkan bahwa model GWGPR lebih baik untuk
menganalisis kematian ibu nifas di Jawa Tengah karena memiliki nilai AIC terkecil.
Kata Kunci : Jumlah Kematian Ibu Nifas, Overdispersi, Generalized Poisson
Regression, Spasial, Geograpically Weighted Generalized Poisson
Regression, AIC

ABSTRACT
Maternal mortality is one indicator to describing prosperity in a country and
indicator of women's health. Most of the maternal mortality caused by postpartum
maternal mortality. The number of postpastum maternal mortality is events that the
probability of the incident is small, where the incident depending on a certain time
or in a certain regions with the results of the observation are variable diskrit and
between variable independent each other that follows the Poisson distribution, so
the proper statistical method is Poisson regression. However, in Poisson regression
model analysis sometimes assumptions can occur violations, where the value of
variance is greater than the mean value called overdispersion. Generalized Poisson
Regression (GPR) is one model that can be used to handle overdispersion problems.
This modeling produces global parameters for all locations (regions), so to
overcome this we need a method of statistical modeling with due regard to spatial
factors. The analytical method used to determine the factors that influence the
number of postpartum maternal mortality in Central Java that have overdispersion
and there are spatial factors, is Geographically Weighted Generalized Poisson
Regression (GWGPR) using the Maximum Likelihood Estimation method and
Adaptive Bisquare weighting. Poisson regression and GPR modeling produces a
variable percentage of pregnant women doing K1 which has a significant effect on
the number of postpartum maternal mortality, while for GWGPR modeling is
divided into four cluster in all regency/city in Central Java based on the same
significant variable. From the comparison of AIC values, it was found that the
GWGPR model is better for analyzing postpartum maternal mortality in Central
Java because it has the smallest AIC value.
Keywords: The Number of Postpartum Maternal Mortality, Overdispersion,
Generalized Poisson Regression, Spatial, Geograpically Weighted
Generalized Poisson Regression, AIC

---

Ketersediaan

803E20IV

803 E 20-iv

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

803 E 20-iv

Penerbit

: ., 2020

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Wahyu Sabtika

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar