Pendekatan Spline untuk Estimasi Kurva Regresi Nonparametrik (Studi Kasus pada Data Angka Kematian Maternal di Jawa Timur)

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka kematian maternal di Jawa Timur menggunakan regresi nonparametrik spline. Indonesia saat ini menghadapi permasalahan tingginya angka kematian maternal berkaitan dengan target MDGs 2015. Pada tahun 2010 Indonesia menduduki peringkat 51 tertinggi angka kematian maternal di dunia menurut CIA World Factbook. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat ke 5 angka kematian maternal tertinggi di Indonesia. Pendekatan menggunakan regresi nonparametrik spline pada angka kematian maternal di Jawa Timur dapat mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Regresi Spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum yaitu tiga knot. Faktor yang berpengaruh signifikan pada angka kematian maternal adalah persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1, persentase ibu hamil melaksanakan program K1, persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani, persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat, persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur, persentase penduduk perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD, persentase Balita dengan bidan sebagai penolong pertama kelahiran, dan persentase Balita dengan dukun sebagai penolong pertama kelahiran. Regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,8 %

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Penduduk Miskin dan Pengeluaran Perkapita Makanan di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Birespon Spline

Kemiskinan merupakan masalah utama yang ingin dituntaskan oleh berbagai negara di seluruh dunia. Negara Indonesia yang merupakan negara berkembang memiliki fokus untuk menurunkan kemiskinan. Dalam mengukur kemiskinan suatu wilayah dapat dilakukan dengan melihat dua indikator yang berkorelasi yakni persentase penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan. Penelitian ini menggunakan 4 faktor yang diduga mempengaruhi penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan di Jawa Timur yang meliputi tingkat kesempatan kerja, laju pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran terbuka, dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data tahun 2011 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Metode yang digunakan untuk memodelkan penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan adalah regresi nonparametrik birespon Spline. Metode ini digunakan karena Spline memiliki kelebihan yakni model akan cenderung mencari estimasinya kemanapun data tersebut akan bergerak. Model terbaik yang dihasilkan dari penelitian ini adalah model dengan titik knot optimal satu knot

Pemodelan Regresi Spline Truncated Multivariabel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah

Provinsi Jawa Tengah merupakan provinsi dengan jumlah penduduk miskin paling banyak kedua setelah Provinsi Jawa Timur. Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2011 adalah sebesar 15,76 persen, berada di atas rata-rata jumlah penduduk miskin Indonesia yaitu 12,49 persen. Pemodelan kemiskinan di Jawa Tengah dengan menggunakan regresi spline mampu mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Jawa Tengah menggunakan regresi spline. Regresi spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan regresi spline terbaik adalah regresi spline linier menggunakan tiga titik knot. Faktor yang berpengaruh signifikan pada kemiskinan adalah adalah laju pertumbuhan ekonomi, alokasi belanja daerah untuk bantuan sosial, persentase buta huruf, tingkat pengangguran terbuka, persentase gizi buruk Balita, tingkat pendidikan kurang dari SMP, rumah tangga dengan akses air bersih, dan rumah tangga dengan kelayakan papan. Model regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,9 persen. Kebijakan yang diberikan oleh tiap daerah sebaiknya berbeda sesuai dengan hasil yang telah didapatkan karena pola data tiap wilayah pada masing-masing variabel prediktor berubah tiap interval knot

Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Di Jawa Tengah

Manusia merupakan salah satu modal dasar yang dimiliki oleh suatu bangsa. Pada tahun 1990, Badan Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) menetapkan suatu ukuran standar pembangunan manusia yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) atau Human Development Index (HDI). Pada tahun 2013, Jawa Tengah memiliki nilai IPM sebesar 68,02 yang termasuk dalam kategori menengah atas belum mencapai kategori tinggi yang ditetapkan oleh pemerintah Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa perkembangan pembangunan di provinsi Jawa Tengah belum bisa mencapai target yang ditetapkan pemerintah. Tindakan yang dapat dilakukan pemerintah untuk meningkatkan nilai IPM adalah dengan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi IPM di Jawa Tengah. Metode statistika yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor adalah analisis regresi. Pada penelitian ini, pola data IPM dan faktor-faktor yang memengaruhi IPM di provinsi Jawa Tengah dilihat dari scatterplot memiliki pola data yang tidak diketahui bentuk polanya sehingga metode yang dapat digunakan adalah regresi nonparametrik spline. Model terbaik didapatkan dari titik knot optimal berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) terkecil. Berdasarkan penelitian ini, model regresi nonparametrik spline terbaik adalah dengan menggunakan kombinasi knot (3,3,2,1,2) dan lima variabel signifikan yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja, rasio sekolah-siswa, kepadatan penduduk, angka kesakitan, dan PDRB/1juta setiap kabupaten/kota di Jawa Tengah. Model tersebut memiliki R2 sebesar 93,14% dan MSE sebesar 6,45564

Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

Tuberkulosis adalah penyakit menular langsung yang disebabkan oleh kuman TB (Mycrobacterium tuberculosis). Sebagian besar kuman TB menyerang paru, tetapi dapat juga mengenai organ tubuh lainnya. 7,5% angka kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit TB. Provinsi Jawa Timur memiliki kasus TB terbanyak kedua setelah provinsi Jawa Barat. Data Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2014 menunjukkan kasus TB mencapai 42.458 kasus. Tindakan prefentif yang dilakukan oleh pemerintah dengan mengendalikan faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit TB. Pada penelitian ini, metode regresi nonparametrik spline digunakan untuk memodelkan jumlah kasus TB di Jawa Timur. Metode regresi nonparametrik Spline digunakan karena pola data antara jumlah kasus TB di Jawa Timur tidak menunjukkan kecenderungan pola tertentu dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya, yaitu persentase keluarga dengan kepemilikan sarana sanitasi dasar sehat, persentase penduduk miskin, persentase gizi buruk, persentase tenaga kesehatan terlatih dan jumlah rumah tangga ber-PHBS. Berdasarkan hasil pemodelan didapatkan model spline terbaik yaitu spline dengan kombinasi knot (1,3,2,3,2). Nilai koefisien determinasi yang didapatkan adalah 83,42% dengan tiga variabel prediktor dalam model berpengaruh signifikan, yaitu persentase gizi buruk masyarakat, persentase tenaga kesehatan terlatih TB, dan persentase rumah tangga ber-PHBS