Text
Pemodelan Latent Class Poisson Regression untuk Identifikasi Faktor yang Memengaruhi Jumlah Kematian Ibu Hamil di Jawa Tengah
Angka kematian ibu menjadi indikator penting dalam dunia kesehatan.
Angka kematian ibu adalah perempuan yang mengalami kematian saat masa
kehamilan, melahirkan, dan nifas (42 hari setelah melahirkan) tanpa memandang
lamanya kehamilan atau lokasi kehamilan, yang disebabkan oleh kehamilan tetapi
bukan karena kecelakaan. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang
memengaruhi kematian ibu. Model statistik yang digunakan yaitu Latent Class
Poisson Regression (LCPR). LCPR dapat menemukan kelompok-kelompok
tersembunyi dalam kumpulan data heterogen. Metode untuk menduga parameterparameter yaitu metode maximum likelihood dan proses optimasinya menggunakan
Algoritma Eskpetasi-Maksimasi. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa model
terbaik berada di kelas 2 dengan nilai Consistent Akaike Information Criterion
(CAIC) 181,859. Pada kelas 1 variabel persentase imunisasi Td3 pada ibu hamil,
persentase penduduk miskin, dan persentase rumah tangga yang memiliki sanitasi
layak berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian ibu hamil di Jawa Tengah
tahun 2021, sedangkan persentase pasangan usia subur (PUS) Aktif KB tidak
berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian ibu hamil di Jawa Tengah tahun
2021. Pada kelas 2 persentase penduduk miskin, persentase rumah tangga yang
memiliki sanitasi yang layak, dan persentase PUS Aktif KB berpengaruh signifikan
terhadap kematian ibu hamil, sedangkan persentase imunisasi Td3 tidak
berpengaruh signifikan terhadap kematian ibu hamil.
Kata Kunci: Angka Kematian Ibu, Latent Class Poisson Regression, Penduga
Maximum Likelihood, Algoritma Ekspektasi-Maksimasi
1377E2025 | 1377 E 2025 | Perpustakaan FSM Undip | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain