PEMODELAN NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION PADA DATA JUMLAH KEMATIAN BAYI DI KABUPATEN JOMBANG

Abstract

Regresi Poisson merupakan salah satu metode regresi untuk menganalisis apabila variabel terikat berupa data diskrit. Asumsi bahwa nilai rata-rata dan nilai varian dari variabel terikat harus sama terpenuhi akan menghasilkan kesimpulan yang valid. Kasus overdispersi terjadi jika nilai varian lebih besar dari nilai rata-rata sedangkan nilai varian kurang dari nilai rata-rata disebut underdispersi. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data jumlah kematian bayi di Kabupaten Jombang Tahun 2018. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi. Model yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah model Negative Binomial Regression. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa model Negative Binomial Regression yang terbentuk bahwa variabel bebas yang memberikan pengaruh signifikan yaitu variabel persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, variabel persentase komplikasi kebidanan yang ditangani, variabel persentase ibu hamil melaksanakan program K4 dan persentase Berat Badan Lahir Rendah (BBLR).