BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION DALAM MENGANALISIS JUMLAH KEMATIAN IBU NIFAS DAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA BARAT

ZAHRAH HASHIFAH, . (2025) BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION DALAM MENGANALISIS JUMLAH KEMATIAN IBU NIFAS DAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA BARAT. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text Cover.pdf Download (2MB)
	Text BAB 1.pdf Download (3MB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (702kB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (671kB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (611kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (345kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (881kB) | Request a copy

Abstract

Ibu dan bayi merupakan indikator kehidupan sehat dan kesejahteraan yang termasuk ke dalam Target 3 SDGs. Kematian ibu dan bayi secara global belum mengalami penurunan yang optimal di negara-negara berkembang, seperti Indonesia. Di Indonesia, Provinsi Jawa Barat memiliki jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi terbesar. Kematian ibu nifas dan bayi memiliki keterkaitan secara medis maupun psikologis. Kedua variabel tersebut merupakan data cacah yang umumnya dimodelkan menggunakan regresi Bivariat Poisson. Pemodelan dengan regresi Bivariat Poisson mengasumsikan kondisi equidispersi yang sulit terpenuhi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi jumlah kematian ibu nifas dan jumlah kematian bayi di Provinsi Jawa Barat menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression (BGPR). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat tahun 2023. Variabel pada penelitian ini terdiri dari dua variabel dependen dan tujuh variabel prediktor. Unit penelitian terdiri dari 38 amatan dengan 18 kabupaten dan 9 kota. Performa model BGPR lebih baik dibandingkan BPR berdasarkan kriteria nilai dispersi, AIC, dan BIC. Nilai dispersi, AIC, dan BIC dari model dugaan BGPR 1,474; 335,287; 314,553 sedangkan dari model dugaan BPR 53,707; 2373,578; 2394,311. Penurunan nilai dispersi yang mendekati nilai satu menyatakan bahwa model BGPR berhasil mengatasi overdispersi pada data. Berdasarkan model dugaan BGPR, diperoleh tiga variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kematian ibu nifas, yaitu konsumsi TTD, imunisasi Td2, dan penerapan PHBS. Adapun tujuh variabel signifikan terhadap kematian bayi, termasuk konsumsi TTD, imunisasi Td2, cakupan kunjungan ibu nifas, ASI eksklusif, komplikasi kehamilan, KB aktif modern, dan penerapan PHBS. ***** Mothers and babies are indicators of healthy living and well-being under SDG Target 3. Maternal and infant mortality rates globally have not seen optimal reductions in developing countries, such as Indonesia. In Indonesia, West Java Province has the highest number of maternal and infant mortality. Maternal and infant mortality are medically and psychologically interconnected. Both variables are count data that are generally modeled using Bivariate Poisson regression. Modeling with Bivariate Poisson regression assumes an equidispersion which is often unmet in practice. This study aims to analyze the factors affecting the number of maternal postpartum and infant mortality in West Java Province using Bivariate Generalized Poisson Regression (BGPR). The study uses secondary data from the Central Statistics Agency and the West Java Provincial Health Office (2023), consisting of 38 observations from 18 regencies and 9 cities. It includes two dependent and seven predictor variables. BGPR outperforms BPR model based on the criteria of dispersion value, AIC, and BIC. The dispersion value, AIC, and BIC of the BGPR model are 1,474; 335,287; 314,553, while those of the BPR model are 53,707; 2373,578; 2394,311. The lower dispersion value approaching one indicates that BGPR effectively addresses overdispersion. Based on the BGPR model, three variables were found to have a significant impact on maternal postpartum mortality, namely TTD consumption, Td2 immunization, and the implementation of PHBS. Additionally, seven variables were significant in relation to infant mortality, including TTD consumption, Td2 immunization, postpartum visits, exclusive breastfeeding, pregnancy complications, modern active contraception, and the implementation of PHBS.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Vera Maya Santi, S.Si., M.Si. ; 2). Dr. Dian Handayani, M.Si.
Subjects:	Sains > Statistika
Divisions:	FMIPA > S1 Statistika
Depositing User:	Zahrah Hashifah .
Date Deposited:	15 Aug 2025 08:26
Last Modified:	15 Aug 2025 08:26
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/61403

Actions (login required)

View Item