Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Eriska Evadianti, Purhadi Purhadi
Submission Date: 2014-08-31 21:12:35
Accepted Date: 2014-09-14 11:50:42

Abstract


Jumlah kematian ibu merupakan salah satu indikator dalam megukur pelayanan kesehatan ibu dan anak (KIA). Banyak faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu seoerti faktor geografis, sosial dan lain sebagainya. Pemodelan jumlah kematian ibu dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya Jumlah kematian ibu yang mengikuti distribusi poisson, dapat dimodelkan dengan Regresi Poisson. Pemodelan menggunakan regresi poisson, ditemukan kasus overdispersi. Salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi overdispersi pada regresi poisson adalah regresi Binomial negatif. Dengan mempertimbangkan aspek wilayah, maka digunakan metode Geographically Weighted Binomial Negative Regression (GWBNR). Penelitian dengan pembobotan Bisquare Kernel diperoleh 6 kelompok yang dikelompokkan berdasarkan variabel yang signifikan dan diketahui tidak ada perbedaan antara model Binomial Negatif dan GWNBR. Oleh karena itu, pada analisis selanjutnya dapat digunakan metode regresi spasial lainnya dan menggunakan beberpa jenis pembobotan untuk mengetahui pembobotan dan metode terbaik dalam pemodelan jumlah kematian ibu serta memperhatikan aspek pendidikan, sosial, ekonomi dan lingkungan.

Keywords


Binomial Negatif;Geographically Weighted Binomial Negative Regression;Overdispersi;Poisson

References


Myers, R. H. (1990). Classical and Modern Regression with Applicaton. Boston: PWS-KENT Publishing Company.

Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (1998). Regression Analysis of Count Data. Cambridge: Cambridge University Press.

McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized linear models. London: Chapman and Hall.

Hardin, J. W., & Hilbe, J. M. (2007). Generalized Linear Models and Extensions Second Edition. Texas: Stata Press.

Anselin, L. (1988). Spatial Econometris: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Greene, W. (2008). Functional forms for the negative binomial model for count data. Economics Letters 99(3) , 585-590.

Ricardo, A., & Carvalho, T. (2013). Geographically Weighted Negative Binomial Regression-Incorporating Overdispersion. Business Media New York: Springer Science.

Hocking, R. R. (1996). Methods and applications of linear models: regression and the analysis of variance. New York: John Wiley and Sons.

WHO. (t.thn.). World Health Organozation. Dipetik 02 20, 2014, dari http://www.who.int

Dinkes. (2014). Laporan LB3 KIA Sie Kesga Dinkes Prov. Jatim. Surabaya: Dinas Kesehatan Jawa Timur.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.