PEMODELAN JUMLAH KASUS KEMATIAN BAYI DAN IBU MENGGUNAKAN BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION DI PROVINSI JAWA BARAT
Abstract
Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB) tidak dapat dipisahkan karena kondisi kesehatan ibu hamil berdampak langsung terhadap perkembangan dan kesehatan janin. Ini selaras dengan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2025-2029 dan target tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) 2030, dimana Provinsi Jawa Barat ingin menurunkan Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi sebesar 4 sampai 5%. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan memperkirakan jumlah kematian ibu dan bayi dan serta mengkaji faktor apa saja yang terlibat dengan menggunakan pendekatan Bivariate Generalized Poisson Regression (BGPR). Metode BGPR ini dipilih karena mengatasi masalah overdispersi yang ditemukan pada data dan dua data independen yang saling berkorelasi pada data Angka Kematian Ibu dan Bayi di Provinsi Jawa Barat 2024. Penaksir parameter dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan pengujian hipotesis menggunakan metode Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT). Pemilihan model terbaik menggunakan nilai AIC terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase pemberian zat besi (Fe90), persalinan oleh tenaga Kesehatan, kunjungan ibu hamil, dan persentase komplikasi kebidanan yang ditangani berpengaruh sigfinikan terhadap angka kematian ibu, sedangkan persentase persalinan oleh tenaga kerja dan kunjungan ibu hamil (K4) berpengaruh signifikan terhadap angka kematian bayi.
References
Miftahussurur, M., Fianto, B. A., Zulkarnain, H., Wahyudi, I., Heriqbaldi, U., Cahyani, P., Fitriani, N., & Karnanta, K. Y. (2023). SDGs-Series-Pilar-Sosial. https://sdgscenter.unair.ac.id, 1.
Aminullah, A. A. H., & Purhadi, P. (2020). Pemodelan untuk Jumlah Kasus Kematian Bayi dan Ibu di Jawa Timur Menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 8(2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.44693
Rahmadini, D., Manfaati Nur, I., & Arum, R. (2023). Pemodelan Bivariate Generalized Poisson Regression pada Kasus Angka Kematian di Provinsi Jawa Tengah.
Setiawan, D. I., & Purhadi, P. (2025). Pemodelan Jumlah Kasus Kematian Bayi Dan Ibu Di Provinsi Lampung Menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression. Jurnal Gaussian, 14(2), 433–444. https://doi.org/10.14710/j.gauss.14.2.433-444
Purwanti, S. I., Sutikno, & Purhadi. (2021). Parameter estimation and hypothesis testing of geographically and temporally weighted bivariate generalized Poisson regression. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 880(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/880/1/012043
Tim BAB PPN Loka Labkesmas Baturaja. (2025). Cegah AKI dan AKB! Https://Www.Labkesmas-Baturaja.Go.Id/Read-Cegah-Aki-Dan-Akb. https://www.labkesmas-baturaja.go.id/read-cegah-aki-dan-akb
Pemerintahan dan Pembangunan Manusia Kota Kediri. (2024). Angka Kematian Bayi. https://satudata.kedirikota.go.id/informasi_statistik/detail/6-angka-kematian-bayi.
Sari, I. P., Citra, A. S., Hafilda, S. A., Sari, S. N., Safithri, V., Fitria, Febriana, J., & Hasyim, H. (2023). Faktor Penyebab Angka Kematian Ibu Dan Angka Kematian Bayi Serta Strategi Penurunan Kasus (Studi Kasus Di Negara Berkembang) : Sistematic Review. Prepotif Jurnal Kesehatan Masyarakat, 7(3), 16578–16593.
Putri, P. M., & Puhadi. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Jumlah Kematian Ibu dan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Tengah dengan Bivariate Generalized Poisson Regression. Jurnal Sains dan Seni ITS, 6, D108–D114. www.dinkes-jatengprov.go.id.
Wardani, D. K. (2019). Exact Papers in Compilation Penerapan Bivariate Generalized Poisson Regression (BGPR) (Studi Kasus Jumlah Kematian Bayi dan Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur tahun 2013) (Vol. 1, Issue 1).
