PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) STUDI KASUS DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT - Ika Nur Septiani (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2021)
Geograpically Weighted Poisson Regression (GWPR) merupakan pemodelan spasial dengan pendekatan titik yang memiliki variable respon yang berdistribusi Poisson, dimana faktor lokasi diperhatikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menetukan model terbaik dalam analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi. Pada data penelitian dilakukan uji multikolonearitas, selanjutnya mengestimasi parameter model regresi Poisson mengunakan metode MLE dan diselesaikan dengan iterasi Newton-Raphson. Kemudian menguji signifikansi parameter model secara serentak dan parsial. Selanjutnya dilakukan penaksiran parameter model GWPR dengan metode MLE. Lalu menguji kesamaan model Poisson dan GWPR yang didekati dengan distribusi F, sedangkan pengujian parameter parsial menggunakan distribusi t. Kemudian model terbaik dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model GWPR dengan pembobot kernel Gaussian merupakan model terbaik yang dapat digunakan untuk menganalisis jumlah kematian bayi di Provinsi Kalimantan Barat dengan nilai AIC yaitu sebesar 27,2119.  Kata Kunci: Spasial, Kematian Bayi, Poisson, Regresi