Angka Kematian Neonatal (AKN), yaitu jumlah kematian bayi dalam 28 hari pertama kehidupan, merupakan indikator penting dalam menilai derajat kesehatan anak di suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi AKN di Provinsi Jawa Barat menggunakan regresi robust. Faktor-faktor yang diteliti meliputi persentase Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR), cakupan Kunjungan Neonatal (KN) Lengkap, dan cakupan pelayanan Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS). Analisis awal menggunakan regresi linier berganda dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) menunjukkan adanya pelanggaran asumsi normalitas residu yang disebabkan oleh keberadaan pencilan pada observasi ke-22 dan ke-27 berdasarkan metrik diagnostik Difference in Fits (DFFITS). Sebagai solusi untuk mengatasi hal tersebut, diterapkan analisis regresi robust menggunakan Estimasi S dan Estimasi Method of Moment (MM). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa regresi robust Estimasi MM merupakan model yang paling optimal dan efisien karena mampu mencapai konvergensi lebih cepat pada iterasi ke-16, serta menghasilkan nilai Adjusted R-squared tertinggi sebesar 75,40% dan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terendah sebesar 58,302. Penggunaan regresi robust Estimasi MM secara efektif mampu meredam pengaruh pencilan sekaligus menghasilkan estimasi parameter yang resistan dan representatif bagi evaluasi kebijakan kesehatan di Provinsi Jawa Barat.