Home
Login.
Artikelilmiahs
49773
Update
RARA AYI PAMBAJENG
NIM
Judul Artikel
Faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kematian bayi di Kabupaten Banyumas tahun 2022 menggunakan Regresi Poisson
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Angka kematian bayi (AKB) merupakan indikator penting untuk menilai tingkat kesehatan suatu wilayah. Kabupaten Banyumas mencatat 229 kasus kematian bayi pada tahun 2022 yang tersebar di 27 kecamatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kematian bayi di Kabupaten Banyumas menggunakan regresi Poisson. Variabel respon yang digunakan adalah jumlah kematian bayi, sedangkan variabel prediktor terdiri dari kepadatan penduduk per km2, persentase BBLR, jumlah bayi asfiksia, jumlah tenaga kesehatan, jumlah fasilitas kesehatan, dan jumlah bayi gizi buruk. Hasil menunjukkan bahwa data jumlah kematian bayi mengikuti distribusi Poisson dan tidak mengalami overdispersi. Tiga variabel berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian bayi yaitu kepadatan penduduk per km2, jumlah tenaga kesehatan, dan jumlah gizi buruk. Variabel lainnya tidak berpengaruh secara signifikan. Model terbaik yang digunakan adalah regresi Poisson dengan AIC sebesar 142,85.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Infant Mortality Rate (IMR) is an important indicator to assess the health status of a region. In 2022, Banyumas Regency recorded 229 infant deaths distributed across 27 subdistricts. This study aims to analyze the factors affecting the number of infant deaths in Banyumas Regency using Poisson regression. The response variable is the number of infant deaths, while the predictor variables include population density, the percentage of infants with low birth weight (LBW), the number of asphyxia cases, the number of health workers, the number of health facilities, and the number of malnourished infants. The analysis results show that the count data of infant deaths follows a Poisson distribution and does not exhibit overdispersion. Three variables significantly affect infant mortality, namely population density, the number of health workers, and the number of malnourished infants. The other variables do not show a statistically significant effect. The best model used is Poisson regression with an AIC value of 142,85.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save