Pemodelan Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Regresi Robust Estimasi M dan Estimasi GS
Penulis Utama
:
Nita Destriani
NIM / NIP
:
M0721053
×<p>Angka Kematian Bayi (AKB) merupakan salah satu indikator penting dalam mengevaluasi kesehatan masyarakat suatu negara. Penyebab tingginya AKB adalah kematian neonatal. Angka Kematian Neonatal (AKN) menggambarkan jumlah bayi yang meninggal dalam 28 hari pertama kehidupan per 1.000 kelahiran hidup. Faktor-faktor yang mempengaruhi kematian neonatal antara lain, Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR), asfiksia, kelainan kongenital, cakupan kunjungan neonatal, cakupan komplikasi kebidanan, Inisiasi Menyusui Dini (IMD), dan lain-lain. Faktor-faktor tersebut dapat dimodelkan menggunkaan regresi linear untuk melihat hubungannya dengan AKN. Salah satu uji asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linear adalah normalitas. Data AKN di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 terdeteksi adanya pencilan sehingga uji asumsi normalitas tidak terpenuhi. Diperlukan metode yang dapat menangani permasalahan tersebut yaitu regresi <i>robust</i>. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan AKN di Provinsi Jawa Tengah menggunakan regresi <i>robust </i>dengan estimasi <i>Maximum Likelihood Type </i>(M) dan estimasi <i>Generalized Scale</i> (GS), kemudian kedua model tersebut dibandingkan berdasarkan nilai <i>Adjusted </i>R-<i>Square</i> dan <i>Akaike Information Criterion</i> (AIC) untuk menentukan model yang lebih baik. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai AKN sebagai variabel dependen, persentase BBLR (x1), jumlah bayi dengan kelainan kongenital (x2), dan jumlah bayi mendapatkan IMD (x3) sebagai variabel independen. Hasil dari penelitian ini adalah model regresi <i>robust </i>menggunakan estimasi GS merupakan model yang lebih baik untuk menjelaskan nilai AKN di Provinsi Jawa Tengah. Model regresi <i>robust </i>menggunakan estimasi GS memiliki nilai <i>Adjusted </i>R-<i>Square</i> sebesar 83,4% nilai AIC sebesar 104,518. Model regresi <i>robust </i>menggunakan estimasi GS yang terbentuk ialah (2,761; 0,8432; 0,0848; -0,0001331). </p>
×
Penulis Utama
:
Nita Destriani
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0721053
Tahun
:
2025
Judul
:
Pemodelan Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Regresi Robust Estimasi M dan Estimasi GS
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. MIPA - 2025
Program Studi
:
S-1 Statistika
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Angka Kematian Neonatal, Analisis Regresi, Pencilan, Regresi Robust, Estimasi M, Estimasi GS
