Pemodelan Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Regresi Robust Estimasi Generalized Scale

Abstrak

Angka Kematian Bayi (AKB) merupakan salah satu indikator penting dalam mengevaluasi kesehatan masyarakat suatu negara. Penyebab tingginya AKB adalah kematian neonatal. Angka Kematian Neonatal (AKN) menggambarkan jumlah bayi yang meninggal dalam 28 hari pertama kehidupan per 1.000 kelahiran hidup. Faktor-faktor yang mempengaruhi kematian neonatal antara lain, persentase bayi dengan Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR), jumlah bayi mengalami kelainan kongenital, dan jumlah bayi mendapatkan Inisiasi Menyusui Dini (IMD). Faktor-faktor tersebut dapat dimodelkan menggunkaan regresi linear untuk melihat hubungannya dengan AKN. Salah satu uji asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linear adalah normalitas. Data AKN di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 terdeteksi adanya pencilan sehingga uji asumsi normalitas tidak terpenuhi. Diperlukan metode yang dapat menangani permasalahan tersebut yaitu regresi robust. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan AKN di Provinsi Jawa Tengah menggunakan regresi robust dengan estimasi Generalized Scale (GS). Hasil dari penelitian ini adalah model regresi robust menggunakan estimasi GS memiliki nilai adjusted R square sebesar 83,39% dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1,117988 dan model yang terbentuk ialah (2,761; 0,8432; 0,0848; -0,0001331).