Analisis Regresi Robust Menggunakan Estimasi Method of Moment (MM) pada Angka Kematian Balita di Provinsi Sumatera Utara

Azkiya Triyazulfa, Yuliana Susanti, Sri Subanti

Abstract


Angka kematian balita menjadi indikator penting dalam mengukur keberhasilan pembangunan berkelanjutan, terutama SDGs, yaitu mengakhiri semua kematian yang dapat dicegah di bawah usia 5 tahun. Provinsi Sumatera Utara menjadi salah satu penyumbang terbesar kematian balita pada tahun 2023, dengan angka kematian sebesar 4,2 per 1.000 kelahiran hidup dan jumlah kematian mencapai 1.041 jiwa, meningkat dari tahun sebelumnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan identifikasi terhadap faktor-faktor yang memengaruhi angka kematian balita melalui pemodelan menggunakan analisis regresi. Keberadaan pencilan dapat menyebabkan pelanggaran terhadap asumsi normalitas yang membuat metode kuadrat terkecil tidak memadai dalam estimasi parameter, sehingga digunakan regresi robust yang tahan terhadap pencilan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan angka kematian balita di Provinsi Sumatera Utara menggunakan regresi robust estimasi MM. Estimasi MM merupakan salah satu metode estimasi parameter dalam regresi robust yang merupakan gabungan dari estimasi S dan M. Variabel independen yang digunakan meliputi persentase bayi berat badan lahir rendah, persentase inisiasi menyusui dini, persentase ibu hamil mengonsumsi 90 tablet tambah darah, dan jumlah puskesmas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi MM memiliki nilai adjusted R² sebesar 73,94%.


Keywords


Angka kematian balita; pencilan; regresi robust; estimasi MM.

Full Text:

PDF

References


Badan Pusat Statistik, “Mortalitas di Indonesia hasil Long Form Sensus Penduduk 2020,” pp. 1–98, 2023.

Kemenkes RI, Profil Kesehatan Indonesia 2023. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2024.

Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah, “Profil Kesehatan Jawa Tengah Tahun 2023,” 2024.

D. A. Lestari and L. Aridinanti, “Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kematian Ibu dan Kematian Balita di Provinsi Jawa Barat Tahun 2020 dengan Regresi Multivariat,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 6, pp. 441–447, 2023.

Husnah, Sakdiah, and H. Andayani, “Dampak Inisiasi Menyusui Dini Terhadap Penurunan Angka Kematian Bayi,” J. Kedokt. Nanggroe Med., vol. 7, no. 1, pp. 34–42, 2024.

W. A. A. Suri et al., “Gambaran Faktor Penyebab Ketidakpatuhan Ibu Hamil dalam Mengonsumsi Tablet Tambah Darah di Era Pandemi Covid-19,” J. Farm. Komunitas, vol. 9, no. 2, pp. 110–116, 2022.

P. S. Camelia, I. M. Nur, and M. Y. Darsyah, “Pemodelan Kematian Balita Malnutrisi Dengan Pendekatan Zero-Inflated Poisson (ZIP) Regression Di Provinsi Jawa Tengah,” J. Stat. Univ. Muhammadiyah Semarang, vol. 4, no. 2, pp. 62–67, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/2235/2233

D. C. Montgomery, E. A. Peck, and G. G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis, Sixth. John Wiley and Sons, Inc, 2021.

G. B. Begashaw and Y. B. Yohannes, “Review of Outlier Detection and Identifying Using Robust Regression Model,” Int. J. Syst. Sci. Appl. Math., vol. 5, no. 1, pp. 4–11, 2020.

A. R. Putri, H. Yoza, and F. Yanuar, “Regresi Robust MM-Estimator Untuk Memodelkan Jumlah Kematian Balita Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017,” J. Mat. UNAND, vol. 10, no. 1, pp. 71–78, 2021.

Y. Susanti, H. Pratiwi, S. S. H, and L. Twenty, “M Estimation, S Estimation, and MM Estimation in Robust Regression,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 91, no. 3, pp. 349–360, 2014.




DOI: https://doi.org/10.31284/p.snestik.2025.7646

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 Azkiya Triyazulfa, Yuliana Susanti, Sri Subanti

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.