PEMODELAN JUMLAH KASUS KEMATIAN BAYI DAN IBU MENGGUNAKAN BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION DI PROVINSI JAWA BARAT - Farida Apriani; Adissa Hawa Razany; Dea Apriliani (Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM, 2026)
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.