Universitas Islam Bandung Repository

Pemodelan Kematian Ibu Maternal di Jawa Barat Tahun 2016 Menggunakan Geographically Weighted Poisson Regression dengan Fungsi Pembobot Kernel Bi-Square

Show simple item record

dc.contributor Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.creator Riwadi, Nur'aini Putri
dc.creator Hajarisman, Nusar
dc.date 2020-08-24
dc.date.accessioned 2021-03-15T03:44:57Z
dc.date.available 2021-03-15T03:44:57Z
dc.identifier http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/23285
dc.identifier 10.29313/.v6i2.23285
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/28839
dc.description Abstract. The number of maternal deaths is the number of women at the time of pregnancy or the 42 days since the termination of pregnancy without regard to the long and birth place, due to the pregnancy or administration, and not to other causes such as the accident or the fall. In this paper will discuss modeling the number of maternal deaths in west Java using the Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) model is a regression model developed from Poisson regression which is applied to spatial data. The parameters in the Geographically Weighted Poisson Regression model can be estimated using the Maximum Likelihood Estimation methode using the Newton-Raphson iterative numerical method.  Spatial weight is obtained using the bi-square kernel function. The data used is the secondary data obtained from the Badan Pusat Statistik recorded in Jawa Barat Dalam Angka and Profil Kesehatan Jawa Barat 2016. Research suggests that the GWPR model is more accurate (measured through AIC) than the regression model Poisson and the factors affecting maternal mortality are significant.Keywords: Maternal Death, Geographically Weighted Poisson Regression, Newton Raphson Method, Kernel Bi-Square.Abstrak. Jumlah kematian ibu adalah jumlah kematian perempuan pada saat hamil atau selama 42 hari sejak terminasi kehamilan tanpa memandang lama dan tempat persalinan, yang disebabkan karena kehamilannya atau pengelolaannya, dan bukan karena sebab-sebab lain seperti kecelakaan ataupun terjatuh. Dalam makalah ini akan dibahas pemodelan jumlah kematian ibu maternal di Jawa Barat menggunakan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). Model GWPR merupakan pengembangan dari regresi Poisson yang diaplikasikan pada data spasial. Parameter-parameter dalam model Geographically Weighted Poisson Regression dapat ditaksir dengan menggunakan metode penaksiran kemungkinan maksimum melalui metode numerik iterasi Newton-Raphson. Pembobot spasial diperoleh menggunakan fungsi kernel bi-square. Data yang digunakan adalah data sekunder hasil pencatatan yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik yang tercatat dalam buku Jawa Barat Dalam Angka dan buku Profil Kesehatan Jawa Barat tahun 2016. Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa model GWPR lebih akurat (diukur melalui AIC) dibanding model regresi Poisson dan faktor-faktor yang mempengaruhi kematian ibu signifikan.Kata Kunci: Kematian Ibu, Geographically Weighted Poisson Regression, Metode Newton Raphson, Kernel Bi-Square.
dc.format application/pdf
dc.language eng
dc.publisher Universitas islam Bandung
dc.relation http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/23285/pdf
dc.rights Copyright (c) 2020 Prosiding Statistika
dc.source Prosiding Statistika; Vol 6, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2020); 142-149
dc.source Prosiding Statistika; Vol 6, No 2, Prosiding Statistika (Agustus, 2020); 142-149
dc.source 2460-6456
dc.source 10.29313/.v6i2
dc.subject Statistika
dc.subject Kematian Ibu, Geographically Weighted Poisson Regression, Newton Raphson Method, Kernel Bi-Square.
dc.title Pemodelan Kematian Ibu Maternal di Jawa Barat Tahun 2016 Menggunakan Geographically Weighted Poisson Regression dengan Fungsi Pembobot Kernel Bi-Square
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


Advanced Search

Browse

My Account