Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 12 No. 2, Desember 2020, hal. 1-13 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

## KEMATIAN IBU MELAHIRKAN DI JAWA TENGAH DENGAN ZERO INFLATED POISSON REGRESSION

## Yusrina Ratna Annisa
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jenderal Soedirman yusrinaratna@gmail.com
Jajang
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jenderal Soedirman

## Agus Sugandha
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jenderal Soedirman
ABSTRACT. One  of  the  targets  of  the  Sustainable  Development  Goals  (SDGs)  is  to reduce the maternal mortality rate by 2030. In reducing the maternal mortality rate, it is necessary  to  first  study  the  factors  that  influence  it.  The  number  of  maternal  mortality rate in Central Java Province in 2018 was a discrete random variable that had a Poisson distribution and had many zero values. Generally, a model was used to counting data is Poisson  regression  model.    However,  the  maternal  mortality  that  has  many  zero  values caused  overdispersion.  Therefore,  Poisson  model  was  not  relevant  in  that  case.  In  this paper, we used Zero Inflated Poisson (ZIP) model to overcome overdispersion caused by many  zero  values.    The  results  of  the  research  show  that  ZIP  model  can  explained influence the number of maternal mortality.  Based on this research, the factors such as provision  of tablets,  pregnant  women  who  experience  obstetric  complications,  and households  with  a  clean  and  healthy  lifestyle  can  explain  the  number  of  maternal mortality.
Keywords : maternal mortality, overdispersion, zero inflated poisson.
ABSTRAK. Salah  satu  target Sustainable  Development  Goals (SDGs)  adalah menurunkan  angka  kematian  ibu  pada  tahun  2030.  Dalam  menekan  angka  kematian  ibu perlu  dikaji  terlebih  dahulu  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Jumlah  kematian  ibu melahirkan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2018  merupakan  variabel  acak  diskrit  yang berdistribusi Poisson dan  memiliki  banyak  nilai  nol.  Biasanya  model  yang  digunakan untuk  data  cacah  adalah  model  regresi Poisson .  Banyaknya  nilai  nol  memunculkan overdispersi.    Dengan  demikian  penggunaan  regresi Poisson tidak  relevan  dalam  kasus data  ini.  de  Paper  ini  membahas  model Zero  Inflated  Poisson (ZIP)  dalam  mengangani overdispersi akibat banyaknya nilai nol . Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ZIP dapat  menjelaskan  faktor-  faktor  yang  mempengaruhi  angka  kematian  ibu  melahirkan. Berdasarkan  penelitian  ini  faktor-faktor  seperti  pemberian  tablet ,  ibu  hamil  yang
mengalami komplikasi kebidanan, dan rumah tangga  berperilaku hidup bersih dan sehat dapat menjelaskan jumlah angka kematian ibu melahirkan.
Kata kunci : angka kematian ibu, overdispersi, zero inflated poisson .

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  mempercepat  pembangunan  manusia  dan  pemberantasan kemiskinan,  salah  satu  prioritas  utama  bangsa  Indonesia  adalah  pencapaian sasaran Millenium  Development  Goals (MDGs).  MDGs  atau  Tujuan Pembangunan Milenium adalah deklarasi milenium hasil kesepakatan 189 negara anggota  PBB  yang  mulai  dijalankan  pada  September  tahun  2000  yang  berisi delapan  butir  tujuan  untuk  mencapai  kesejahteraan  rakyat  dan  pembangunan masyarakat,  yang  salah  satu  diantaranya  adalah  meningkatkan  kesehatan  ibu untuk mengurangi angka kematian ibu.
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  menjadi  salah  satu  indikator  penting  dalam menentukan  derajat  kesehatan  pada  masyarakat  di  Indonesia.  Menurut  WHO kematian  ibu  adalah  kematian  selama  kehamilan  atau  dalam  periode  42  hari setelah  berakhirnya  kehamilan,  akibat  semua  sebab  yang  terkait  dengan  atau diperberat  oleh  kehamilan  atau  penanganannya,  tetapi  bukan  disebabkan  oleh kecelakaan atau cedera (Kementerian Kesehatan RI, 2014: 1). Berdasarkan Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  angka  kematian  ibu  tahun  2012 sebesar  359  per  100.000  kelahiran  hidup  meningkat  secara  signifikan dibandingkan  hasil  SDKI  tahun  2007  yaitu  228  per  100.000  kelahiran  hidup (Kementerian Kesehatan RI, 2014: 1). Namun hasil Survei Antar Sensus (SUPAS) tahun  2015  menunjukkan  angka  kematian  ibu  kembali  turun  menjadi  305  per 100.000  kelahiran  hidup  (BPS,  2015:  52).  Mengacu  dari  kondisi  saat  ini,  target MDGs kelima dalam menurukan AKI 102 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2015  belum  terpenuhi.  Begitupun  potensi  untuk  mencapai  target Sustainable Development Goals (SDGs) dalam jangka panjang yaitu menurunkan AKI kurang dari 70 per 100.000 kelahiran hidup  pada tahun  2030 diperlukan kerja keras dan sungguh-sungguh (SDKI, 2017: 124).
Identifikasi  faktor  dominan  angka  kematian  ibu  perlu  dikaji,  salah  satu teknik  untuk  mencari  hubungan  antara  angka  kematian  ibu  dengan  faktor-faktor yang mempengaruhinya dapat dikaji dengan analisis regresi.  Data kasus kematian ibu  di  Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan  peristiwa  yang  jarang  terjadi  atau responnya  mempunyai  data  nol  yang  banyak.  Kasus  tersebut  termasuk  ke  dalam ciri  distribusi Poisson yaitu  kejadian  dengan  probabilitas  kecil  yang  terjadi  pada populasi dengan jumlah anggota yang besar. Jika variabel respon yang digunakan merupakan  variabel  acak  diskret  yang  berdistribusi Poisson ,  maka  dapat digunakan  model  regresi Poisson untuk  pembentukan  model  regresi  nonlinier (Cameron  dan  Trivedi,  1998:  2).  Model  regresi Poisson mewajibkan  kondisi equidispersi,  yaitu  nilai mean dan variance dari  variabel  respon  harus  memiliki nilai  yang  sama  (Khoshgoftaar,  dkk.,  2004:  706).  Pada  kenyataannya  sering ditemui data cacah dengan variance lebih besar dari pada mean atau  yang sering disebut dengan overdispersi.
Menurut  McCullagh  dan  Nelder  (1989:  125),  overdispersi  yang disebabkan  oleh  banyaknya  nilai  nol  yang  berlebih  pada  variabel  respon  ( excess zeros )  yang  terjadi  karena  adanya clustering dalam  populasi.  Adanya  masalah overdispersi  mengakibatkan  rendah  dalam  mendeteksi  besar  pengaruh  antar variabel  prediktor  dengan  variabel  respon.    Salah  satu  metode  yang  digunakan dalam  mengatasi  masalah  overdispersi  adalah  metode  regresi Zero  Inflated Poisson (Cameron dan Trivedi, 1998: 90).
Penelitian  mengenai  kematian  ibu  menggunakan  regresi Zero  Inflated Poisson juga  pernah  dilakukan  oleh  Sari  (2016)  dan  Sintamulya  (2017).    Dalam paper  ini  dikaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  angka  kematian  ibu  di  Jawa Tengah  yaitu  persentase  persalinan  ditolong  tenaga  kesehatan,  persentase  ibu hamil  yang  mendapatkan  pelayanan  K4  (Kunjungan  kehamilan  minimal  4  kali) persentase  pemberian  tablet pada  ibu  hamil,  persentase  ibu  hamil  yang memiliki  komplikasi  kebidanan,  persentase  penduduk  miskin,  dan  persentase rumah  tangga  berperilaku  hidup  bersih  dan  sehat  (PHBS)  dengan  menggunakan regresi Zero  Inflated  Poisson (ZIP).  Estimasi  parameter  yang  digunakan  adalah
metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  dan  algoritma EM ( Expectation Maximization ) dengan pendekatan Newton-Raphson.

## 2. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan adalah data sekunder angka kematian ibu melahirkan beserta  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.    Faktor-faktor  tersebut  adalah (persalinan  ditolong  tenaga  kesehatan), (ibu  hamil  mendapat  pelayanan  K4),
(pemberian  tablet ), (ibu  hamil  dengan  komplikasi  kebidanan),
(penduduk miskin), dan (rumah tangga ber-PHBS)=1.
Analisis data dilakukan  dengan bantuan software R studio 3.6.0 dan IBM SPSS  20 .  Langkah-langkah  penelitian  meliputi  deteksi  multikolinearitas  dengan Variance  Inflation  Factor (VIF,  jika  nilai  VIF<10  artinya  tidak  terjadi multikolinearitas)  (Kutner,  2005:  409),  uji  distribusi Poisson, pemeriksaan overdispersi,  pemodelan  regresi Zero  Inflated  Poisson, uji  kesesuaian  model regresi Zero  Inflated  Poisson, Uji  signifikansi  pada  model  regresi Zero  Inflated Poisson menggunakan  uji  Wald  dan  Menentukan  model  terbaik  regresi Zero Inflated  Poisson dengan  menggunakan  kriteria  AIC  dengan  nilai  AIC  minimum merupakan model yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pendeteksian Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah kondisi terdapatnya hubungan linier atau korelasi yang  tinggi  antara  masing-masing  variabel  independen  dalam  model  regresi. Untuk dapat menentukan apakah terdapat multikolinearitas adalah dengan melihat nilai VIF ( Variance Inflation Factor ).   Hasil uji multikolinearitas disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.1 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Cons tant) 18.739  24.294 .771  .447 X1 -.089 .230 -.068 -.386  .702 .896 1.116 X2 .127 .131 .197 .968  .341 .673 1.486 X3 -.137 .077 -.358  -1.767  .088 .680 1.471 X4 .026 .061 .078 .425  .674 .838 1.193 X5 -.134 .121 -.221  -1.112  .276 .705 1.418 X6 -.078 .043 -.352  -1.810  .081 .737 1.356 a. Dependent Variable: Y Berdasarkan  nilai  masing-masing  VIF  variabel =1,116, =1.486, =1.471, =1.193, =1.418,  dan =1.356.    Secara  keseluruhan  diperoleh
nilai  yang  kurang  dari  10,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada multikolinearitas antar variabel independen tersebut.

## 3.2 Pengujian Distribusi Poisson
Pengujian  distribusi Poisson pada  variabel  respon  Y  yaitu  Angka Kematian  Ibu  Melahirkan  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Kolmogorov- Smirnov. Tahapan uji Kolmogorov-Smirnov (D) yaitu:
Tabel 3.2 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Y N 35 Poisson Parametera,b Mean 2.09 Absolute .219 Most Extreme Differences Positive .219 Negative -.111 Kolmogorov-Smirnov Z 1.293 Asymp. Sig. (2-tailed) .070
Berdasarkan  Tabel  3.2  diperoleh  nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed) =  0.070  > =0.05,  maka diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa  Variabel  respon  Y  untuk angka kematian ibu melahirkan di Jawa Tengah berdistribusi Poisson.

## 3.3 Model Regresi Poisson
Model  regresi Poisson untuk  angka  kematian  ibu  melahirkan  di  Provinsi Jawa Tengah dilakukan  menggunakan program R  Studio 3.6.1 dapat  dilihat  pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Estimasi Parameter Model Regresi Poisson Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 11.42249 7,80628 1,463  0,14340 -0,07039 0,07341 -0,959  0,33764 0,05301 0,04087 1,297  0,19456 -0,05435 0,01986 -2,737  0,00621 ** 0,01586 -0,07303 -0,04205 0,02123 0,04281 0,01508 0,747 -1,706 -2,788 0,45505 0,08803 . 0,00531 **
Berdasarkan  Tabel  3.3  dapat  dilihat  variabel  yang  signifikan  terhadap  model regresi Poisson adalah  variabel =0,00621  dan =0,00531  dimana  nilai
k duanya < α=0,05. Maka mod l r gr si Poisson yang terbentuk untuk data angka kematian ibu melahirkan di Provinsi Jawa Tengah adalah :
̂

## 3.4 Pengujian Overdispersi
Pengujian  overdispersi  dilakukan  dengan  program R  Studio  3.6.1 didapatkan pada Tabel 3.4 sebagai berikut.
Tabel 3.4 Hasil uji Overdispersi Mean Variance 2,086 4,727731
Berdasarkan  Tabel  3.4  diperoleh  bahwa  nilai variance lebih  besar  dari nilai mean (4,727731>2,086), maka dapat disimpulkan terjadi overdispersi. Untuk menentukan  overdispersi  juga  dapat  dilihat  dari  nilai pearson  chi-square dan deviance  residual dengan  derajat  bebasnya  jika  nilainya  lebih  dari  1  maka overdispersi. Berdasarkan output program R Studio  3.6.1 diperoleh nilai pearson chi-square =  58.89599  dan  nilai deviance  residual =  69.129  dengan  derajat kebebasan  (df)  adalah  28.  Nilai Pearson  chi-square /df  (58,89599÷28)  adalah 2,10342821  dan deviance  residual /df  (69.129÷28)  adalah  2,46889286  sehingga disimpulkan  mengalami  overdispersi.    Untuk  mengatasi  masalah  overdispersi yaitu dengan model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP).

## 3.5 Model Regresi Zero-Inflated Poisson
Model regresi Zero  Inflated Poisson (ZIP) digunakan untuk  memperbaiki model  regresi Poisson yang  mengalami  overdispersi.  Hasil  model  ZIP  adalah sebagai berikut (Tabel 3.5)
Tabel 3.5 Parameter Model Regresi Zero Inflated Poisson Estimate Std. Error   z value Pr(>|z|) (Intercept) 17,3344316     7,7974965    2,223 0,02621 . -0,1529446     0,0786346  -1,945 0,05177 . 0,0287427 0,0398911  0,721 0,47120 -0,0591606 0,0612329 -0,0591606 0,0001021 0,0193836 0,234342 0,0470435 0,174357 -2,598 2,613 -1,258 0,006 0,00938** 0,00898** 0,20855 0,99533
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
Estimate Std. Error   z value Pr(>|z|) (Intercept) 23,23394 30,53494    0,761 0,4467 -0,33798     0,27695 -1,220 0,2223 -0,06514      0,18829 -0,346 0,7294 -0,01451 0,21884 -0,07782 -0,14781 0,13132 0,11815 0,26048 0,07526 -0,110 1,852 -0,299 -1.964 0,9120 0,0640 . 0,7651 0,0495 *
Berdasakan  Tabel  3.5,  diperoleh  model  regresi Zero  Inflated  Poisson sebagai berikut:
1. Model data diskrit untuk :
adalah peluang dari banyaknya angka kematian ibu melahirkan.
2. Model zero-inflation untuk :
adalah peluang resiko tidak terjadi kematian ibu melahirkan.
3.6 Pengujian Kesesuaian Model Regresi Zero Inflated Poisson
Pengujian  ketepatan  model  regresi Zero  Inflated  Poisson (ZIP)  adalah dengan menggunakan uji Likelihood Ratio (LR) dengan Statistik Uji

## [ ]
Setelah  dilakukan  analisis  model Zero-Inflated  Poisson dengan menggunakan program R Studio 3.6.1 , hasil output likelihood ratio test disajikan pada Tabel 3.6 seperti berikut.
Tabel 3.6 Likelihood ratio test
LogLik Pr(>Chisq) -52,992 -66,916 0,005824** Berdasarkan  Tabel  3.6  nilai (                   ) dan p-value 0,005824.  Keputusannya adalah ditolak karena atau  dapat  dilihat  dari p-value
.  Karena ditolak  artinya  variabel  prediktor  persalinan  ditolong  tenaga kesehatan
,  Ibu  hamil  mendapat  pelayanan  K4 ,  pemberian  tablet pada  ibu  hamil ,  ibu  hamil  dengan  komplikasi  kebidanan ,  penduduk Miskin , dan rumah tangga ber-PHBS
secara bersama-sama mempunyai pengaruh  terhadap  variabel  respon  angka  kematian  ibu  melahirkan .  Jadi model Zero Inflated Poisson dapat digunakan.

## 3.7 Pengujian Signifikansi Parameter Regresi ZIP
Uji  signifikansi  parameter  tiap  individu  untuk  menguji  signifikansi parameter dapat  dilihat  dari  hasil  Tabel  3.5.    Untuk , p-value
sehingga tidak ada pengaruh yang signifikan persalinan ditolong tenaga kesehatan  terhadap  angka  kematian  ibu  melahirkan.  Untuk ,  diperoleh  nilai p-value
sehingga  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  Ibu
hamil  mendapat  pelayanan  K4  terhadap  angka  kematian  ibu  melahirkan.  Untuk
,  diperoleh p-value
sehingga  ada  pengaruh  yang signifikan  pemberian  tablet pada  ibu  hamil  terhadap  angka  kematian  ibu melahirkan.  Untuk , p-value
sehingga  ada  pengaruh yang  signifikan  antara  ibu  hamil  dengan  komplikasi  kebidanan  terhadap  angka kematian  ibu  melahirkan.  Untuk ,  diperoleh p-value
sehingga  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  penduduk  miskin  terhadap angka  kematian  ibu  melahirkan.  Untuk ,  diperoleh p-value
sehingga tidak ada pengaruh yang signifikan antara rumah tangga ber-PHBS terhadap angka kematian ibu melahirkan.
Untuk menguji signifikansi  parameter dapat  dilihat dari hasil Tabel  3.5 diperoleh  untuk  parameter ,  diperoleh p-value
sehingga
tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  antara  persalinan  ditolong  tenaga kesehatan terhadap angka kematian ibu melahirkan. Untuk , p-value
sehingga tidak ada pengaruh yang signifikan antara Ibu hamil mendapat pelayanan  K4  terhadap  angka  kematian  ibu  melahirkan.  Untuk , p-value
sehingga  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara pemberian  tablet pada  ibu  hamil  terhadap  angka  kematian  ibu  melahirkan.
Untuk ,  diperoleh p-value
sehingga  tidak  ada  pengaruh
yang  signifikan  antara  ibu  hamil  dengan  komplikasi  kebidanan  terhadap  angka kematian  ibu  melahirkan.  Untuk ,  diperoleh p-value
sehingga  artinya  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  penduduk  miskin terhadap angka kematian ibu melahirkan. Untuk , diperoleh p-value
, sehingga ada pengaruh yang signifikan antara rumah tangga ber-PHBS terhadap angka kematian ibu melahirkan.

## 3.8 Model Akhir Regresi Zero Inflated Poisson
Setelah  dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  regresi Zero-Inflated Poisson didapatkan parameter  yang signifikan terhadap variabel  respon adalah .  Berdasarkan  uji  parsial  koefisien  regresi  ZIP  didapatkan  model akhir regresi ZIP.
Model data diskrit untuk adalah Koefisien sebesar menunjukkan bahwa ibu hamil yang mendapat
tablet menurunkan resiko kematian ibu melahirkan sebesar kali  dari  pada  ibu  hamil  yang  tidak  mendapatkan tablet .    Koefisien sebesar menunjukkan  bahwa  ibu  hamil dengan  komplikasi  kebidanan  meningkatkan  resiko  kematian  ibu  melahirkan
sebesar
kali dari pada ibu hamil  yang tidak mengalami komplikasi kebidanan.
Model zero inflation untuk adalah
Koefisien sebesar menunjukan  bahwa  setiap  rumah  tangga
berperilaku  hidup  bersih  dan  sehat  menurunkan  resiko  kematian  ibu  melahirkan sebesar kali  dari  pada  rumah  tangga  tidak  berperilaku hidup bersih dan sehat.

## 3.9 Pemilihan Model Terbaik
Nilai  AIC  dari  masing  –  masing  model  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.7 berikut.
Tabel 3.7 Nilai AIC Regresi Poisson dan Regresi ZIP Poisson ZIP AIC 149,51 133,9847
Berdasarkan  Tabel  3.7  terlihat  bahwa  regresi  ZIP  memiliki  nilai  AIC terkecil  yaitu  133,9847  dibandingkan  dengan  regresi  Poisson  sebesar  149,51 sehingga model terbaik adalah regresi ZIP.

## 4 KESIMPULAN
Pemodelan  regresi Poisson menjelaskan  hubungan  angka  kematian  ibu melahirkan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2018  dengan  variabel  prediktor pemberian  tablet pada  ibu  hamil  dan  rumah  tangga  ber-PHBS  merupakan model yang tidak valid, karena terjadi overdispersi akibat banyak nilai nol.
Model  regresi Zero-Inflated  Poisson dengan  memecah  nilai  variabel respon  menjadi
dan .  Jika maka  akan  menghasilkan count model atau untuk  memprediksi  probabilitas  data  cacah  dan  jika maka akan menghasilkan zero inflated model atau untuk  memprediksi probabilitas terjadinya zero response pada data.

## Model data diskrit untuk adalah
yang  berarti  persentase  pemberian  tablet ( )  dapat  menurunkan  resiko kematian ibu sebesar sebesar
kali dari pada ibu
hamil yang tidak mendapatkan tablet . Persentase ibu hamil dengan komplikasi kebidanan  ( .  Dapat  meningkatkan  resiko  kematian  ibu  melahirkan  sebesar kali  dari  pada  ibu  hamil  yang  tidak  mengalami komplikasi kebidanan.
Model zero inflation untuk adalah
yang  berarti  persentase  rumah  tangga  ber-PHBS  (X 6 )  menurunkan  resiko kematian  ibu  melahirkan  sebesar
kali  dari  pada  rumah tangga tidak berperilaku hidup bersih dan sehat.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS, Profil Penduduk Indonesia Hasil SUPAS 2015 , BPS, Jakarta, 2015.
Cameron,  A.  C.,  dan  Trivedi,  P.  K., Regression  Analysis  of  Count  Data , Cambridge University Press, New York, 1998.
Cameron,  A.  C.,  dan  Trivedi,  P.  K., Regression  Analysis  of  Count  Data,  2 nd
Edition , Cambridge University Press, New York, 2013.
Kementerian Kesehatan RI, INFODATIN- Situasi Kesehatan Ibu , Jakarta, 2014.
Khoshgoftaar,  T.  M.,  Gao  K.,  dan  Szabo,  R.  M., Comparing  software  fault predictions  of  pure  and  zero-inflated  Poisson  regression  models , International Journal of System Science, 36 (11) (2004), 705-715.
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., dan Li, W., Applied Linear Statistical Models, 5 th Edition, Mc-Graw-Hill Companies, New York, 2005.
McCullagh,  P.  dan  Nelder,  J.  A., Generalized  Linier  Models,  2 nd Edition ,
Chapman and Hall, London, 1989.
Sari,  B.  K., Pemodelan  Jumlah  Kematian  Ibu  di  Kota  Surabaya  dengan  Zero Inflated  Poisson  Regression  -  Modelling  The  Number  of  Maternal
Mortality Cases in Surabaya Using Zero Inflated Poisson Regression, Tesis Diploma, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016. SDKI, Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia , Jakarta, 2017.
Sintamulya,  E.  A., Model  regresi  Zero-Inflated  Poisson  (ZIP)  pada  data overdispersi  (studi  kasus  Data  Angka  Kematian  Ibu  Hamil  di  Provinsi Jawa Timur, Tesis Diploma, Universitas Negeri Malang, 2017.