Pemodelan Angka Kematian Bayi di Jawa Barat Menggunakan Penalized Quantile Regression pada Data Panel dengan Fixed Effects Model
No Thumbnail Available
Date
2022-02-25
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Angka Kematian Bayi (AKB) dijadikan salah satu indikator untuk menilai derajat kesehatan di suatu wilayah karena pada usia tersebut sangat rentan dengan keadaan kesehatan dan kesejahteraan yang buruk. Angka kematian bayi di Jawa Barat sudah berada di bawah angka kematian bayi secara nasional, akan tetapi jika dilihat per kabupaten/kota mengalami fluktuatif kenaikan dan penurunan angka kematian bayi dari tahun ke tahun, bahkan masih ada kabupaten/kota yang terus mengalami kenaikan dari tahun ke tahun, sehingga diperlukan garis acuan untuk mengklasifikasikan angka kematian bayi di Jawa Barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data panel dan teridentifikasi adanya outlier. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan angka kematian bayi nilai estimasi AKB di Jawa Barat menggunakan analisis penalized quantile regression fixed effect model. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan nilai prediksi dari model regresi pada masing-masing kuantil (τ=0.25,τ=0.5, dan τ=0.75) yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan AKB di Jawa Barat ke dalam empat kategori. Hasil pengklasifikasian angka kematian bayi berdasarkan data pelaporan Dinas Kesehatan Jawa Barat didapatkan bahwa 5 kabupaten/kota yang tergolong ke dalam kategori rendah, 7 kabupaten/kota tergolong ke dalam kategori sedang, 7 kabupaten/kota tergolong ke dalam kategori tinggi, dan 8 kabupaten/kota tergolong ke dalam kategori sangat tinggi.
Description
Keywords
Angka Kematian Bayi, Data Panel, Outlier