PEMODELAN INFANT MORTALITY RATE (IMR) DENGAN PENDEKATAN ZERO INFLATED POISSON REGRESSION BERBASIS ALGORITMA EM - Indah Manfaati Nur (Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia, 2018)
Abstrak Salah satu tolok ukur yang sensitif dari semua upaya intervensi yang dilakukan pemerintah khususnya di bidang kesehatan adalah Infant Mortality Rate (IMR). Apabila IMR di suatu wilayah tinggi, berarti status kesehatan di wilayah tersebut rendah Berbagai upaya terus dilakukan untuk menurunkan Infant Mortality Rate (IMR) di Indonesia. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menurunkan Infant Mortality Rate (IMR) adalah dengan mengkaji faktor-faktor penyebabnya. Banyaknya kejadian kematian merupakan variabel respon yang berupa data diskrit maka salah satu model regresi yang dapat digunakan adalah model regresi Poisson. Suatu ciri dari distribusi Poisson adalah adanya equidispersi, yakni kondisi dimana nilai mean dan varians dari variabel respon bernilai sama. Namun pada praktiknya, sering ditemukan suatu keadaan overdispersi pada regresi Poisson. Model regresi Zero-Inflated Poisson merupakan suatu metode yang mampu untuk menangani overdispersi yang terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model terbaik tentang Infant Mortality Rate (IMR) dengan menggunakan Zero-Inflated Poisson berbasis Algoritma EM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap IMR adalah jumlah sarana kesehatan pada tiap kabupaten/kota, rasio ketersediaan bidan desa pada tiap kabupaten/kota, dan presentase persalinan ditolong tenaga kesehatan.