PENERAPAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE POISSON INVERSE GAUSSIAN REGRESSION UNTUK ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMENGARUHI JUMLAH KEMATIAN BAYI DAN IBU DI KABUPATEN INDRAMAYU - Rifaldi, - (2022)
Penelitian ini membahas tentang faktor-faktor apa saja yang memengaruhi jumlah kematian bayi dan ibu di Kabupaten Indramayu menggunakan Geographically Weighted Bivariate Poisson Inverse Gaussian Regression (GWBPIGR). Model GWBPIGR merupakan perluasan dari Bivariate Poisson Invers Gaussian Regression (BPIGR). BPIGR merupakan regresi mixed Poisson untuk pemodelan data cacahan berpasangan yang mengalami overdispersi. Kabupaten Indramayu merupakan kabupaten/kota dengan penyumbang AKB terbanyak ketiga dan AKI terbanyak kesembilan di Provinsi Jawa Barat. Untuk melihat faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kematian bayi dan ibu di Kabupaten Indramayu digunakan model GWBPIGR, yang dimana model tersebut melibatkan faktor pembobot geografis sehingga memberikan model lokal yang berbeda-beda disetiap lokasi dan digunakan untuk mengatasi overdispersi. Variabel penjelas yang digunakan adalah persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe3, persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase pelayanan kunjungan ibu hamil dengan K4, rasio puskesmas, dan persentase penanganan komplikasi kebidanan. Terpilih Adaptive Bisquare sebagai pembobot terbaik dengan nilai GCV terkecil yaitu 10,3804. Hampir semua variabel berpengaruh secara signifikan untuk setiap kecamatan, kecuali di Kabupaten Bangodua variabel persentase penanganan komplikasi kebidanan tidak berpengaruh signifikan terhadap kematian ibu serta di Kecamatan Kroya dan Anjatan variabel persentase penanganan komplikasi kebidanan tidak berpengaruh signifikan terhadap kematian bayi. This study discusses the factors that influence the number of infant and maternal mortality in the Indramayu Regency using Geographically Weighted Bivariate Poisson Inverse Gaussian Regression (GWBPIGR). The GWBPIGR model is an extension of the Bivariate Poisson Inverse Gaussian Regression (BPIGR). BPIGR is a mixed Poisson regression for modeling paired count data within overdispersion. Indramayu Regency is the regency/city with the third-largest IMR contributor and the ninth-largest MMR in West Java Province. To look at the factors that influence the number of infants and maternal mortality in the Indramayu Regency, the GWBPIGR model is used, which the model involves geographic weighting factors so that it provides a local model that differs in each location and is used to solve overdispersion. The explanatory variables that influence are the percentage of pregnant women who received Fe3 tablets, the percentage of birth by health personnel, the percentage of pregnant women visiting services with K4, the ratio of public health centers, and the percentage of handling obstetric complications. Adaptive Bisquare was chosen as the best weighting with the smallest GCV value of 10.3804. Almost all variables have a significant effect on each sub-district, except in Bangodua District, the percentage variable for handling obstetric complications has no significant effect on maternal mortality, and in Kroya and Anjatan Districts, the percentage variable for handling obstetric complications has no significant effect on infant mortality.