Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi AKI Menggunakan Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Zero and One Inflated Poisson (ZOIP)

Oktaviana Dewi Pramesti, Imam Safawi Ahmad, Dimaz Wisnu Adipradana
Submission Date: 2024-07-31 15:32:29
Accepted Date: 2025-05-05 00:00:00

Abstract


Masa kehamilan merupakan periode yang rentan bagi kesehatan ibu dan janin. Kematian ibu menjadi penyebab utama kematian pada wanita usia 15-49 tahun, dengan lebih dari setengah juta wanita meninggal setiap tahunnya akibat komplikasi kehamilan. Angka Kematian Ibu (AKI) digunakan sebagai indikator utama perkembangan kesehatan. Menurut WHO, sekitar 287.000 perempuan meninggal karena komplikasi kehamilan pada tahun 2020. Di Indonesia, khususnya Surabaya, AKI masih tinggi pada awal 2023, tidak memenuhi target Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) sebesar 183 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2024. Misalnya, Kecamatan Kenjeran yang memiliki nilai AKI yang tergolong tinggi. Regresi linear sering digunakan dalam menganalisis isu AKI, namun ketidakakuratan sering terjadi pada data dengan kelebihan nilai nol. Oleh karena itu, model Generalized Linear Model (GLM) seperti Zero-Inflated Poisson (ZIP) dan Zero-and-One-Inflated Poisson (ZOIP) diperkenalkan untuk mengatasi tantangan ini. Penelitian ini menggunakan data AKI di Surabaya tahun 2022 untuk membandingkan model regresi ZIP dan ZOIP dalam menganalisis AKI, dengan tujuan memberikan wawasan lebih mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan ibu di Surabaya. Analisis regresi pada data AKI dilakukan menggunakan metode ZIP dan ZOIP. Parameter dari model digunakan untuk mengetahui signifikansi setiap prediktor terhadap AKI. Estimasi parameter regresi ZOIP menggunakan algoritma MLE dan EM. Variabel prediktor dengan estimasi parameter yang signifikan pada model regresi ZIP adalah ibu hamil mendapatkan TTD, dan rasio bidan per 100.000 penduduk. Sedangkan pada model regresi ZOIP, hanya parameter intercept yang berpengaruh signifikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode regresi ZIP lebih baik dibandingkan ZOIP dengan nilai AIC 57,596 dibandingkan 110,31.

Keywords


Algoritma Expectation Maximization; Angka Kematian Ibu; Metode Maksimum Likelihood; Regresi Zero Inflated Poisson; Regresi Zero and One Inflated Poisson.

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.


Creative Commons License
Jurnal Sains dan Seni ITS by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, LPPM-ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni.