Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Model Regresi Compound Correlated Bivariate Poisson (Studi Kasus : Jumlah Kematian Ibu Nifas dan Jumlah Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Timur Tahun 2021)

Salby, Syarifah Nisrina Hasna (2023) Penaksiran Parameter Dan Pengujian Hipotesis Model Regresi Compound Correlated Bivariate Poisson (Studi Kasus : Jumlah Kematian Ibu Nifas dan Jumlah Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Timur Tahun 2021). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003211018-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pembangunan kesehatan di Indonesia merupakan salah satu bagian dari pembangunan nasional agar dapat meningkatkan kualitas hidup manusia di Indonesia, termasuk ibu dan anak. Salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas kesehatan ibu dan anak adalah dengan menurunkan Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB). Pada tahun 2021, Jawa Timur memiliki kasus kematian ibu nifas dan kasus kematian neonatal terbanyak. Kedua variabel tersebut berkorelasi dan terjadi kasus overdispersi sehingga diperlukan pengembangan metode Poisson untuk data tersebut. Compound Correlated Bivariate Poisson Regression (CCBPR) adalah salah satu pengembangan model regresi yang menggabungkan distribusi Poisson dengan distribusi lainnya. Penelitian ini akan mengkaji metode tersebut dan mengaplikasikannya agar mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu nifas dan jumlah kematian neonatal di Provinsi Jawa Timur tahun 2021. Hasilnya, penaksiran parameter model CCBPR dengan variabel exposure menghasilkan penaksir parameter yang tidak close-form sehingga perlu dilakukan iterasi numerik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BHHH. Model CCBPR dengan variabel exposure dipilih karena memiliki nilai AICc terkecil. Dari hasil pengujian secara parsial, didapatkan bahwa Variabel Persentase Pelayanan Neonatal KN Lengkap, Persentase Penanganan Komplikasi Neonatal, dan Persentase Bayi Lahir dengan Berat Badan Rendah (BBLR) berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian ibu nifas dan jumlah kematian neonatal.
===============================================================================================================================
Health development is one part of national development in order to improve the quality of Indonesian people, including mothers and children. One of the efforts to improve the quality of maternal and child health is to reduce the Maternal Mortality Rate (MMR) and Infant Mortality Rate (IMR). In 2021, East Java has the most cases of postnatal maternal mortality and neonatal mortality. The two variables are correlated and there is an overdispersion case, so the extention of Poisson method for the data is necessary. Compound Correlated Bivariate Poisson Regression (CCBPR) is a regression model that combines the Poisson distribution with other distributions. This study will examine the method and apply it in order to obtain the factors that influence the number of postnatal maternal mortality and the number of neonatal mortality in East Java Province in 2021. As a result, the CCBPR model parameter estimation with the exposure variable produces a parameter assessment that is not closeform so it needs to be done by numerical iterations. The method used in this study is the BHHH method. The CCBPR model with the exposure variable is chosen because it has the smallest AICc value. From the results of partial testing, percentage of complete neonatal service, percentage of neonatal complication treatment, and percentage of underweight newborn significanly affect both number of postnatal maternal mortality and number of neonatal mortality.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	CCBPR, Number of Neonatal Mortality, Number Of Postnatal Maternal Mortality, Jumlah Kematian Ibu Nifas, Jumlah Kematian Neonatal.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression R Medicine > RA Public aspects of medicine > RA971 Health services administration. R Medicine > RJ Pediatrics > RJ101 Child Health. Child health services
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Syarifah Nisrina Hasna Salby
Date Deposited:	12 Feb 2023 16:14
Last Modified:	12 Feb 2023 16:14
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97037

Actions (login required)

View Item