Universitas Islam Bandung Repository

Penerapan Regresi Poisson Bivariat untuk Pemodelan Jumlah Kematian Ibu dan Jumlah Kematian Bayi di Jawa Barat

Show simple item record

dc.contributor Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.creator Cintia, Santiani
dc.creator Hajarisman, Nusar
dc.date 2020-08-25
dc.date.accessioned 2021-03-15T03:45:49Z
dc.date.available 2021-03-15T03:45:49Z
dc.identifier http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/23347
dc.identifier 10.29313/.v6i2.23347
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/28901
dc.description Abstract. Poisson regression is a regression model that is often used to analyze a data count. Poisson bivariate regression is a method used to model a pair of count data that has a correlation with several independent variables. Health degree is very important in describing the public health profile in an area. In assessing the degree of public health, indicators of Infant Mortality Rate (IMR) and Maternal Mortality Rate (MMR) are used because infant mortality and maternal mortality are two things that are interrelated. In this paper, we will implement the Bivariate Poisson Regression model in Maternal Mortality and Infant Mortality in West Java in 2017. By using a model where λ0 is a function of the independent variable. The results show that the variables that influence maternal mortality are the percentage of exclusive breastfeeding, the percentage of pregnant women getting Fe3 tablets, the percentage of pregnant women visiting with K4, and the percentage of compilation of midwifery handling and the variables that affect infant mortality are the percentage of exclusive breastfeeding, the percentage of pregnant women getting tablets Fe3, percentage of visits of pregnant women with K1, percentage of visits of pregnant women with K4, and the percentage of compilation of midwifery handling.Keywords: Poisson Regression, Poisson Bivariate Regression, Maternal Mortality, Infant MortalityAbstrak. Regresi Poisson merupakan model regresi yang sering digunakan untuk menganalisis suatu data count. Regresi bivariat poisson adalah metode yang digunakan untuk memodelkan sepasang count data yang memiliki korelasi dengan beberapa variabel independen. Derajat kesehatan sangat penting dalam menggambarkan profil kesehatan masyarakat di suatu daerah. Dalam menilai derajat kesehatan masyarakat, digunakan indikator Angka Kematian Bayi (AKB) dan Angka Kematian Ibu (AKI) karena kematian bayi dan kematian ibu merupakan dua hal yang saling berkaitan. Dalam makalah ini akan dilakukan penerapan model Regresi Poisson Bivariat dalam Kematian Ibu dan Kematian Bayi di Jawa Barat tahun 2017. Dengan menggunakan model dimana  adalah fungsi dari variabel bebasnya. Didapatkan hasil bahwa variabel yang mempengaruhi kematian ibu adalah persentase pemberian ASI eksklusif, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase kunjungan ibu hamil dengan K4, dan persentase penanganan kompilkasi kebidanan dan variabel yang mempengaruhi kematian bayi adalah persentase pemberian ASI ekslusif, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase kunjungan ibu hamil dengan K1, persentase kunjungan ibu hamil dengan K4, dan persentase penanganan komplikasi kebidanan.Kata Kunci: Regresi Poisson, Regresi Bivariat Poisson, Kematian Ibu, Kematian Bayi
dc.language id
dc.publisher Universitas islam Bandung
dc.rights Copyright (c) 2020 Prosiding Statistika
dc.source Prosiding Statistika; Vol 6, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2020); 167-173
dc.source Prosiding Statistika; Vol 6, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2020); 167-173
dc.source 2460-6456
dc.source 10.29313/.v6i2
dc.subject Statistika
dc.subject Poisson Regression, Poisson Bivariate Regression, Maternal Mortality, Infant Mortality
dc.title Penerapan Regresi Poisson Bivariat untuk Pemodelan Jumlah Kematian Ibu dan Jumlah Kematian Bayi di Jawa Barat
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type Peer-reviewed Article
dc.type kuantitatif


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search Unisba Repository


Browse

My Account