<![CDATA[Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian bayi di pulau Jawa menggunakan regresi terpotong ]]>
<![CDATA[Agung, Citra Amelia]]>;
<![CDATA[Susiswo, Susiswo]]>
<![CDATA[ Jurnal MIPA dan Pembelajarannya Vol. 2 No. 10 (2022): Oktober ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.17977/um067v2i102022p9
<![CDATA[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 5,074748dan 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.]]>
