Pemodelan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi Dan Angka Kematian Ibu Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017 Dan Tahun 2018 Menggunakan Bivariate Gamma Regression

Pangestu, Barep Adji Widhi (2020) Pemodelan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi Dan Angka Kematian Ibu Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017 Dan Tahun 2018 Menggunakan Bivariate Gamma Regression. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 06211540000084-Undergraduate_Thesis.pdf]
Preview
Text
06211540000084-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Kematian Bayi dan Ibu merupakan salah satu indikator kesejahteraan masyarakat yang menjadi tujuan utama dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Provinsi Jawa Timur memiliki Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Ibu yang cukup tinggi. Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Balita di Jawa Timur dikhawatirkan dapat meningkat melewati target yang ditentukan SDG. Salah satu upaya untuk menekan angka kematian bayi maupun ibu adalah dengan terus menelaah faktor-faktor penyebabnya. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan metode Bivariat Gamma Regression untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Ibu. Data yang digunakan berasal dari Dinas Kesehatan Jawa Timur berupa publikasi Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2017 dan 2018. Variabel yang diduga mempengaruhi Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Ibu adalah persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase komplikasi kebidanan yang ditangani, persentase bayi lahir berat badan rendah, persentase penduduk miskin, dan persentase perempuan kawin dibawah 17 tahun. Pada pengujian kesamaan model BGR tahun 2017 dan tahun 2018 menghasilkan model yang berbeda.
================================================================================================
Infant and maternal mortality is one indicator of community welfare which is the main objective in the Sustainable Development Goals (SDGs). East Java Province has a high infant mortality rate and maternal mortality rate. It is feared that infant mortality and infant mortality rates in East Java could increase beyond the target set by the SDG. One effort to reduce infant and maternal mortality rates is to continue to examine the causes. This problem can be solved by the Bivariate Gamma Regression method to find out the factors that influence the Infant Mortality Rate and Maternal Mortality Rate. The data used came from the East Java Health Office in the form of the publication of the Health Profile of East Java Province in 2017 and 2018. Variables that allegedly affected the Infant Mortality Rate and Maternal Mortality Rate were the percentage of deliveries by health workers, the percentage of obstetric complications handled, the percentage of babies born with body weight low, the percentage of poor population, and the percentage of married women under 17 years. In testing the similarity of the 2017 BGR model and 2018 BGR model, it produces different model.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Pan p-1 • Pangestu, Barep Adji Widhi
Uncontrolled Keywords: Angka Kematian Bayi, Angka Kematian Ibu, Bivariate Gamma Regression, Jawa Timur, Infant Mortality Rate, Child Mortality Rate, Bivariate Gamma Regression, East Java
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation
Divisions: Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Barep Adji WIdhi Pangestu
Date Deposited: 27 Aug 2020 04:24
Last Modified: 15 May 2023 10:01
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/81197

Actions (login required)

View Item View Item