PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2017 DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION (GWNBR)

ISMAIL, IRFANA MAULANA, B2A218008 (2019) PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2017 DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION (GWNBR). Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 5. ABSTRAK.pdf Download (489kB) | Preview
Preview	Text 12. BAB I.pdf Download (596kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB II.pdf Download (859kB) | Preview
	Text 14. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (628kB) | Request a copy
	Text 15. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text 16. BAB V.pdf Download (625kB) | Preview
Preview	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (320kB) | Preview
Preview	Text Jurnal Ilmiah.pdf Download (948kB) | Preview

Abstract

Angka kematian bayi (AKB) merupakan indikator yang sangat berguna untuk mengetahui status kesehatan anak dan kondisi ekonomi penduduk suatu wilayah dan untuk melihat target penurunan angka kematian bayi. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menurunkan angka kematian bayi adalah dengan mengetahui faktor-faktor penyebabnya.. Pemodelan pada data count berdistribusi Poisson sering menggunakan metode regresi Poisson. Banyaknya pelanggaran asumsi Regresi Poisson salah satunya adalah Overdispersi. Salah satu metode yang dapat menganalisis adanya overdispersi pada data count adalah dengan regresi Binomial Negatif yang menghasilkan penaksir parameter bersifat global. Akan tetapi data spasial dari berbagai lokasi mewakili perbedaan kondisi di setiap lokasi. Hal itu dapat dipengaruhi oleh karakteristik masyarakat (sosial budaya), kondisi geografis dan ekonomi sebagai gambaran adanya faktor spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan jumlah kasus Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Barat dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya dengan metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode GWNBR dalam kasus angka kematian bayi lebih baik dibandingkan dengan metode Regresi binomial dengan AIC sebesar 271.721. Hasil analisis pemodelan tingkat angka kematian bayi di Provinsi Jawa Barat tahun 2017 hasil pemodelan GWNBR dengan fungsi pembobot kernel adaptive bisquare didapatkan pengelompokan sebanyak 2 kelompok berdasarkan variabel-variabel yang signifikan. Kata Kunci : Angka Kematian Bayi, Overdispersi, Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Actions (login required)

View Item