Lina Sundayani, 090114580
(2003)
APLIKASI REGRESI POISSON UNTUK MENGANALISIS FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP JUMLAH KEMATIAN IBU DI PROPINSI JAWA TIMUR.
Thesis thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Abstract
Pada umumnya analisis regresi menggunakan variabel respon yang merupakan variabel random kontinu dan berdistribusi normal, tetapi bisa saja variabel respon yang digunakan adalah variabel diskrit dan berdistribusi Poisson. Jika terdapat variabel respon yang berupa variabel numerik diskrit dan berdistribusi Poisson, maka analisis regresi linier kurang tepat digunakan, dan regresi yang tepat digunakan adalah regresi Poisson. Menurut Hogg and Craig (1970), jika suatu variabel random mempunyai tipe diskrit dan menyatakan banyaknya kejadian dalam interval tertentu (waktu, area, dan lain-lain), maka variabel random tersebut berdistribusi Poisson. Mengacu pada teori tersebut, maka jumlah kematian ibu akibat bersalin di tiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur sebagai variabel random Y (variabel respon) dalam penelitian ini mengikuti distribusi Poisson. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil analisis faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kematian ibu di tiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur dengan metode forward dan backward. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jumlah Kematian Ibu di tiap Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 1999. Sebagai variabel prediktor adalah Jumlah Ibu Bersalin (Xl), Cakupan Kunjungan ibu Hamil Trisemester Pertama (K-1) (X2), Cakupan Kunjungan ibu Hamil Trisemester Keempat (K-4) (X3), Presentase Ibu Hamil Risiko Tinggi (X4), Presentase Pertolongan Bersalin oleh Tenaga Kesehatan (X5), Proporsi Jumlah Tenaga Medis (X6), Proporsi Jumlah Tenaga Paramedis(X7) dan Proporsi Jumlah Dukun Terlatih (X8). Jumlah kematian ibu di tiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur relative kecil, jika dibandingkan dengan populasi. Untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kematian ibu dapat dibuat suatu model estimasi parameter �Maximum Likelihood'. Oleh karena kejadian ini jarang terjadi, maka analisis yang digunakan adalah regresi Poisson. Pengolahan data dilakukan dengan cara menurunkan bentuk fungsi likelihood dengan model yang sesuai. Menentukan model dan taksiran parameter diaplikasikan dalam maximum likelihood, sehingga diperoleh system persamaan non linier yang berupa nilai parameter. Nilai parameter tersebut dapat digunakan untuk menentukan nilai taksiran. Untuk menguji kesesuaian model dilakukan dengan cara membandingkan nilai devian dengan pendekatan Chi-Square dengan derajat bebas (n-k-l). Dari hasil pengolahan data diperoleh model regresi Poisson, yaitu : µ = exp(0.5243 + 0.000X1 + 0.0189X2 + 0.0090X4 - 233.2086X6). Dari model di atas dapat disimpulkan bahwa, faktor yang berpengaruh terhadap Jumlah Kematian Ibu adalah Jumlah Ibu Bersalin (X1), Cakupan Kunjungan ibu Hamil Trisemester Pertama (K-l) (X2), Persentase Ibu Hamil Risiko Tinggi (X4), Proporsi Jumlah Tenaga Medis (X6). </description
Actions (login required)
 |
View Item |
