Sisvia Cahya Kurniawati (2015) Perbandingan Pemodelan Jumlah Kematian Bayi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif Dan Model Geographically Weighted Poisson Regression(GWPR). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL .pdf Download (371kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK .pdf Download (285kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (331kB)
	Text (BAB I) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (382kB)
	Text (BAB II) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Download (735kB)
	Text (BAB III) 6. BAB III KERANGKA KONSEPTUAL.pdf Download (302kB)
	Text (BAB IV) 7. BAB IV METODE PENELITIAN.pdf Download (271kB)
	Text (BAB V) 8. BAB V HASIL PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only until 18 May 2023. Download (793kB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 9. BAB VI PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 18 May 2023. Download (274kB) | Request a copy
	Text (BAB VII) 10. BAB VII KESIMPULAN DAN DARAN .pdf Restricted to Registered users only until 18 May 2023. Download (240kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 11. DAFTAR PUSTAKA .pdf Download (284kB)
	Text (LAMPIRAN) 12. LAMPIRAN .pdf Restricted to Registered users only until 18 May 2023. Download (911kB) | Request a copy

Abstract

Angka Kematian Bayi merupakan salah satu tolak ukur kemajuan hasil pembangunan di bidang kesehatan. Kematian Bayi di Jawa Timur cenderung menurun, akan tetapi masih jauh dari target Millenium Development Goals (MDGs) tahun 2015. Untuk mendukung keberhasilan pembangunan derajat kesehatan, dibutuhkan adanya ketersediaan data/informasi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis kematian bayi dengan metode Regresi Binomial Negatif dan GWPR untuk membahas faktor-faktor yang mempengaruhi kematian bayi di Provinsi Jawa Timur. Setelah dilakukan analisis, maka tujuan selanjutnya adalah membandingkan Model Regresi Binomial Negatif dengan Model GWPR untuk mendapatkan model terbaik dalam pemodelan angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur. Regresi Binomial Negatif digunakan untuk menangani masalah overdispersi. Sedangkan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) sebagai metode statistik untuk menganalisis data spasial dari proses non stasioner untuk mempermudah kita untuk menggambarkan parameter lokal yang dapat menjelaskan variasi spasial dalam hubungan antara angka kematian bayi dengan karakter sosial ekonomi masyarakat. Berdasarkan model Regresi Binomial Negatif didapat variabel jumlah fasilitas kesehatan dan persentase imunisasi dasar lengkap berpengaruh secara signifikan terhadap Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur. Pada model GWPR variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur adalah jumlah fasilitas kesehatan, Pertambahan Produk Domestik Regional Bruto (konstan), Angka Melek Huruf (AMH), persentase imunisasi dasar lengkap, dan persentase persalinan non medis. Terdapat 5 cluster kabupaten/kota berdasarkan variabel signifikan yang sama. Berdasarkan pengujian kesamaan model Regresi Binomial Negatif dan GWPR memberikan kesimpulan bahwa faktor spasial tidak berpengaruh secara signifikan artinya model sama-sama bisa digunakan untuk pemodelan Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur. Nilai AIC pada pemodelan Regresi Binomial Negatif sebesar 415,28, sedangkan nilai AIC pada GWPR sebesar 540, 25. Dengan membandingkan antara 2 pemodelan tersebut, nilai AIC pada Regresi Binomial Negatif lebih kecil dibandingkan pemodelan GWPR. Sehingga pemodelan yang tepat digunakan adalah pemodelan dengan menggunakan Regresi Binomial Negatif.

Actions (login required)

View Item