Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian bayi di pulau Jawa menggunakan regresi terpotong

Authors

  • Citra Amelia Agung Fakultas MIPA, Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia
  • Susiswo Susiswo Fakultas MIPA, Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia

Abstract

Angka kematian bayi adalah rata-rata banyaknya bayi yang meninggal setiap seribu kelahiran hidup. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi angka kematian bayi (Y) antara lain angka melek huruf (X_1), berat badan bayi lahir rendah (X_2), kelahiran ditolong tenaga kesehatan (X_3), pemberian ASI eksklusif (X_4), pemberian imunisasi lengkap (X_5), jumlah rumah sakit (X_6), jumlah puskesmas (X_7), jumlah posyandu (X_8), jumlah dokter (X_9), jumlah bidan (X_10). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap angka kematian bayi.
Angka kematian bayi dapat dikelompokkan menjadi angka kematian bayi per 1000 kelahiran hidup tergolong rendah apabila kematian bayi kurang dari 35 angka kematian, sedang apabila kematian bayi diantara 35 sampai 75 angka kematian, dan tinggi apabila kematian bayi lebih dari 75 angka kematian. Sehingga pemotongan untuk data angka kematian bayi ini menggunakan pengelompokkan tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi terpotong. Analisis regresi terpotong adalah analisis regresi yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel tak bebas dengan beberapa variabel bebas yang memuat data terpotong. Data terpotong adalah data dengan peubah tak bebas yang mengalami pembatasan atau pemotongan untuk tujuan tertentu.
Adapun pembatasan yang dialami pada data ini yaitu kelompok rendah (0<AKB<35) dan kelompok sedang (35≤AKB≤75). Analisis regresi terpotong menghasilkan model y=-4,112431+0,354999X_3-0,046976X_9+0,004812X_10-3,624764
(λ(□((35-(-4,112431+0,354999X_3-0,046976X_9+0,004812X_10 ))/3,624764))-λ(□((0-(-4,112431+0,354999X_3-0,046976X_9+0,004812X_10 ))/3,624764))), dengan nilai SIC 5,074748
dan y=31,3868-1,098724X_1+0,646404X_7-0,011127X_8-7,551392
(λ(□((75-(31,3868-1,098724X_1+0,646404X_7-0,011127X_8 ))/7,551392))-λ(□((35-(31,3868-1,098724X_1+0,646404X_7-0,011127X_8 ))/7,551392))), dengan nilai SIC 5,718472.
Dari persamaan regresi yang diperoleh maka faktor dominan yang mempengaruhi angka kematian bayi pada kelompok rendah adalah kelahiran ditolong tenaga kesehatan, jumlah dokter, dan jumlah bidan. Sedangkan pada kelompok sedang adalah angka melek huruf, jumlah puskesmas, dan jumlah posyandu.

References

Arikunto, Suharmini. 2010. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.

Asih, Di I Maruddani. 2014. Modul Praktikum Ekonometrika. Semarang: Universitas Diponegoro.

Aulele, S.N. & Purhadi. 2010. Model Geographically Weighted Poisson Regression (Studi Kasus : Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur & Jawa

Tengah Tahun 2007). Surabaya: Tesis Jurusan Statistika FMIPA ITS.

Bappenas. 2009. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kelangsungan Hidup Anak (Online). http://bappenas.go.id/index.php/download_file/view/7715/1325/ diakses tanggal 13 Januari 2015.

BPS. 2015. Angka Kematian Bayi (AKB) (Online). http://sirusa.bps.go.id/index.php?r=indikator/view&id=79 diakses tanggal 13 Januari 2015

BPS. 2015. Data Sensus (Online). http://bps.go.id/ diakses tanggal 13 Januari 2015

Departemen Kesehatan. 2010. Riset Kesehatan Dasar. Jakarta: Dirjen Binkesmas.

Departemen Kesehatan Indonesia. 2012. Profil Kesehatan (Online). http://www.depkes.go.id/resources/download/profil/ diakses tanggal 22 Desember 2015.

Greene W. H. 2008. Econometric Analysis. Sixth Edition. New Jersey:

Prettice Hall.

Gujarati, Damodar N., Porter Dawn C. 2010. Dasar-dasar Ekonometrika.

Terjemahan Eugenia Mardanugraha dkk. Jakarta: Salemba Empat.

Ispriyanti, Dwi., Jalarno, Dydaestury. Penetuan Model Terbaik Pada Struktur Modal Dengan Model Regresi Terpotong Atas (Online). http://eprints.undip.ac.id/1387/1/Tulisan_siji.pdf. diakses pada tanggal 12 Januari 2015.

Kendall, M. G., Stuart, A. 1961. The Advanced Theory of Statistics. New York: Charles Griffin Publishers.

Kurtner, M. H., C. J. Nachtshein. J. Neter, dan William Li. 2005. Applied Linier Statistical Models. Fifth Edition. McGraw-Hill Companies, Inc. New York.

Kusuma, Arianti. 2012. Faktor Penyebab Kematian Bayi di Kabupaten Sidoarjo. Surabaya: Universitas Airlangga.

Olofsson, Peter. 2005. Probability, Statistics, and Stochastic Processes. John Willey & Sons, Inc.

Permadi, Hendro.1999. Teknik Analisis Regresi. Malang: JICA.

Sembiring, R. K. 1995. Analisis Regresi Edisi Kedua. Bandung: ITB.

Sugiyono. 2006. Statistik untuk Penelitian. Bandung: CV. Alfabeta.

Susiswo. 2008. Teori Peluang. Malang: UM Press

Tim Penyusun. 2011. Modul Eviews 6. Semarang: Universitas Diponegoro.

Downloads

Published

07-05-2023

How to Cite

Agung, C. A. ., & Susiswo, S. (2023). Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian bayi di pulau Jawa menggunakan regresi terpotong. Jurnal MIPA Dan Pembelajarannya (JMIPAP), 2(10). Retrieved from http://journal3.um.ac.id/index.php/mipa/article/view/3649

Issue

Section

Articles