Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI
Rini Gusriani Panggabean, PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI (AKB) DI PULAU SUMATRA MENGGUNAKAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR). Banda Aceh Fakultas MIPA (S1),2024

Angka kematian bayi (akb) dapat didefinisikan sebagai kondisi di mana kematian bayi yang terjadi pada usia di bawah satu tahun per 1.000 kelahiran hidup pada tahun tertentu. data yang digunakan pada penelitian ini adalah data akb setiap kabupaten/kota di pulau sumatera tahun 2020 beserta faktor-faktor yang memengaruhinya. data tersebut merupakan data sekunder yang berasal dari publikasi resmi badan pusat statistik (bps) yaitu “provinsi dalam angka tahun 2021” setiap kabupaten/kota di pulau sumatra. berdasarkan uji asumsi yang dilakukan dalam penelitian ini, didapatkan bahwa data akb memiliki efek spasial. hal ini berarti bahwa terdapat keterkaitan antara akb di satu daerah dan akb daerah lain di sekitarnya. oleh karena itu, penelitian ini menggunakan analisis regresi spasial dengan metode mixed geographically weighted regression (mgwr) menggunakan jenis fungsi pembobot adaptive kernel gaussian. metode tersebut bertujuan untuk memodelkan dan mengetahui faktor-faktor baik secara global dan lokal yang signifikan memengaruhi data akb di pulau sumatra tahun 2020. pemodelan dengan metode mgwr didapatkan model yang berbeda-beda untuk setiap kabupaten/kota di pulau sumatra. setiap daerah yang berdekatan cenderung memiliki kesamaan dalam variabel yang signifikan memengaruhi tingkat kematian bayi. hasil perbandingan antara enam jenis fungsi pembobot kernel dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model mgwr terbaik adalah model mgwr dengan fungsi pembobot adaptive kernel gaussian yang memiliki nilai aic terkecil yaitu 664,408 dan nilai r2 terbesar yaitu 85,076%. hasil pemodelan mgwr dengan fungsi pembobot adaptive kernel gaussian terbentuk 154 model dengan 5 kombinasi variabel yang signifikan memengaruhi akb. faktor yang berpengaruh secara global yaitu berat badan lahir rendah, bayi baru lahir diberi asi eksklusif, penduduk miskin dan rata-rata lama sekolah sedangkan faktor yang berpengaruh secara lokal yaitu bayi baru lahir mendapatkan imd, persalinan di fasilitas pelayanan kesehatan, rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak dan rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak. kata kunci: angka kematian bayi, efek spasial, mgwr, adaptive kernel gaussian



Abstract

Infant mortality rate (IMR) can be defined as a condition in which infant deaths occur under the age of one year per 1.000 live births in a given year. The data used in this study is IMR data for each district/city on the island of Sumatra in 2020 and the factors that affect it. The data is secondary data derived from the official publication of the Central Statistics Agency (CSA), namely "Provinces in 2021 Figures" for each district/city on the island of Sumatra. Based on the assumption test conducted in this study, it was found that IMR data had a spatial effect. This means there is a relationship between IMR in one region and IMR in other areas around it. Therefore, this study uses spatial regression analysis with the Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) method using the Gaussian Adaptive Kernel weighting function. The technique aims to model and find out the factors both globally and locally that significantly affect the IMR data on the island of Sumatra in 2020. Modeling with the MGWR method obtained different models for each district/city on the island of Sumatra. Each adjacent area tends to have similarities in significant variables affecting infant mortality rates. The results of the comparison between the six types of kernel weighting functions in this study show that the best MGWR model is the MGWR model with the Gaussian Adaptive Kernel weighting function which has the smallest AIC value of 664,408 and the largest R2 value of 85,076%. The results of MGWR modeling with the Gaussian Adaptive Kernel weighting function formed 154 models with 5 combinations of variables that significantly affected IMR. Factors that affect globally are low birth weight, newborns being exclusively breastfed, poor populations, and average length of schooling. In contrast, factors that influence locally are newborns getting early breastfeeding initiation, childbirth in health care facilities, households that have access to proper sanitation, and households that have access to proper drinking water. Keywords: Infant mortality rate, Spatial effect, MGWR, Adaptive Kernel Gaussian



    SERVICES DESK