Abstrak —Jumlah  kematian  ibu  dan  kematian  bayi  saling berhubungan karena pada saat bayi dalam kandungan, gizi yang diperoleh  janin  disalurkan  dari  tubuh  ibu  melalui  plasenta sehingga selama  masa  kehamilan  kondisi  ibu akan  berpengaruh pada  janin  yang  akan  dilahirkan.  Selain  itu,  peran  ibu  dalam merawat  bayi  juga  sangat  berpengaruh  dalam  perkembangan bayi tersebut. Angka  kematian bayi  baru  lahir dan  ibu di Jatim masih tinggi, saat ini Jawa Timur belum mampu mencapai target SDGs pada angka kematian bayi dan ibu yaitu sebesar 70/100.000 kelahiran  sedangkan  Jawa  Timur  masih  90/100.000  kelahiran. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Bivariate  Generalized Poisson Regression untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi  jumlah  kasus  kematian  bayi  dan  ibu  di  Jawa Timur  tahun  2017.  Bivariate  Generalized  Poisson  Regression merupakan  salah  satu  metode  untuk  menanggulangi  kasus overdispersi data. Berdasarkan hasil analisis Bivariate Generalized  Poisson  Regression  dengan  kriteria  AICc  diketahui bahwa  model  terbaik  memuat  keseluruhan  variabel  prediktor. Faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi di Jawa Timur tahun  2017  adalah  persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan (X 1 ),  persentase  komplikasi  kebidanan  yang  ditangani  (X 2 ), persentase kunjungan  ibu  hamil dengan K4 (X 3 ), persentase ibu hamil  mendapat  tablet  Fe3  (X 4 ),  sedangkan  variabel  predictor yang  berpengaruh  untuk  jumlah  kematian  ibu  di  Jawa  Timur tahun  2017  adalah  persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan (X 1 ), persentase rumah tangga ber-PHBS (X 5 ).
Kata Kunci — AICc, Bivariate Generalized Poisson Regression, Kematian bayi, Kematian ibu, Overdispersi .

## I. PENDAHULUAN
ILLENIUM Development Goals (MDGs) dapat diartikan sebagai tujuan pembangunan Millenium yang merupakan  sebuah  paradigma  pembangunan  global  yang dideklarasikan Konferensi Tingkat Tinggi Milenium oleh 189 negara  anggota  Perserikatan  Bangsa  Bangsa  (PBB)  di  New York  dan  menghasilkan  8  tujuan  pokok  yang  harus  tercapai. Seiring berakhirnya periode MDGs pada akhir tahun 2015 ada 193 kepala negara telah mengesahkan Sustainable Development  Goals (SDGs) pada 25 September 2015 sebagai kesepakatan baru terhadap agenda pembangunan global untuk periode 2016-2030. SDGs memiliki 17 tujuan utama. Salah satu tujuan  pokok Sustainable  Development  Goals (SDGs)  yaitu meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat  diantaranya dengan  menurunkan  angka  kematian  bayi  dan  ibu. Salah  satu indikator penting dalam menentukan tingkat derajat kesehatan masyarakat  dan  keberhasilan  pembangunan  di  suatu  wilayah
adalah  angka  kematian  ibu  (AKI)  dan  angka  kematian  bayi (AKB).
Angka  Kematian  Ibu  adalah  jumlah  kematian  ibu  selama masa  kehamilan,  persalinan  dan  nifas  yang  disebabkan  oleh kehamilan, persalinan atau pengelolaannya tetapi bukan karena sebab  lain  seperti  kecelakaan  atau  terjatuh  di  setiap  100.000 kelahiran  hidup.  Sedangkan  Angka  Kematian  Bayi  adalah jumlah  kematian  per  1.000  kelahiran  hidup  yang  terjadi  pada bayi dengan usia kurang dari satu tahun pada tahun dan daerah tertentu [1].
Angka kematian bayi baru lahir dan ibu di Jatim masih tinggi, saat ini Jawa Timur belum mampu mencapai target SDGs pada angka kematian bayi dan ibu yaitu sebesar 70/100.000 kelahiran sedangkan Jawa Timur masih 90/100.000 kelahiran [2]. Jumlah kematian  ibu  dan  kematian  bayi  saling  berhubungan  karena pada  saat  bayi  dalam  kandungan,  gizi  yang  diperoleh  janin disalurkan  dari  tubuh  ibu  melalui  plasenta  sehingga  selama masa kehamilan kondisi ibu akan berpengaruh pada janin yang akan dilahirkan. Selain itu, peran ibu dalam merawat bayi juga sangat  berpengaruh  dalam  perkembangan  bayi  tersebut  agar tindakan yang diberikan sesuai maka diperlukan adanya suatu penelitian  tentang  jumlah  kematian  ibu  dan  jumlah  kematian bayi dengan melibatkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi keduanya secara bersamaan
Data  yang  memiliki  kasus  over  atau  under  dispersi  tidak sesuai  apabila  dimodelkan  dengan  menggunakan  regresi poisson, untuk itu pada kasus over maupun under disperse dapat dilakukan  analisis  menggunakan  moder  GPR.  Penelitian mengenai kematian bayi dan ibu telah beberapa kali dilakukan [3][4],  menerapkan Generalized  Poisson  Regression (GPR) untuk  data  yang  mengalami  overdispersi  Pada  penelitian  ini akan  menganalisis dua variabel respon  yaitu  jumlah kematian ibu  dan  jumlah  kematian  bayi  di  Jawa  Timur  tahun  2017. Analisis dilakukan dengan menggunakan pendekatan Bivariate Generalized  Poisson  Regression karena  diduga  data  terjadi kasus overdispersi dan tidak mengandung banyak nol.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Distribusi Poisson
Distribusi  Poisson  merupakan  suatu  distribusi  untuk peristiwa  yang  memiliki  probabilitas  kecil,  dimana  kejadian tergantung  pada  interval  waktu  tertentu  atau  di  suatu  daerah tertentu  dengan  hasil  pengamatan  berupa  variabel  diskrit  dan antar variabel prediktor saling independent [5].

## Pemodelan untuk Jumlah Kasus Kematian Bayi dan Ibu di Jawa Timur Menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression
Affanda Abdul Hakim Aminullah dan Purhadi Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : purhadi@statistika.its.ac.id
M

## B. Uji Distribusi Bivariate Generalized Poisson
Uji distribusi Bivariate Generalized Poisson  menggunakan Croxkett’s  test .  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  variabel  Y 1 dan  Y 2 mengikuti  distribusi Bivariate Generalized Poisson , berikut  adalah  hipotesis  dari Croxkett’s test .
0 : H Variabel  respon  Y 1 dan  Y 2 mengikuti Bivariate Generalized Poisson
1 : H Variabel  respon  Y 1 dan  Y 2 tidak  mengikuti Bivariate Generalized Poisson Statistik uji : ˆ Q  T -1 Z V Z
dimana,
      1 2 1 12 12 2 ; var , 1, 2  dan
ˆ ˆ 2 ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ; 1, 2; var ; cov , ; ˆ ˆ , 1, 2; Y Y h h h h h gh g h Z Z Z Y Y h n Y Y Y n
g h g h                            T Z V = Tolak H 0 apabila 2 ( , ) hitung n Q    .

## C. Bivariate Generalized Poisson Regression
Bivariate Generalized Poisson Regression adalah pengembangan  Regresi  Poisson  Bivariat  pada  data  yang mengalami  kasus  overdispersi  atau  underdispersi.  Jika diketahui     1 2 1 2 1 2 , ~ , , , i i i i Y Y BGP     maka  model  dari
Bivariate Generalized Poisson Regression adalah
0 1 1 2 2 ln( ) T i i j j j i j i jk ki x x x            x  dimana,
  1 0 1 1 dan T T i i ki j j j jk x x         
x 

## D. Multikolinearitas
Adanya korelasi antar variabel prediktor dalam model regresi linier  atau  biasa  disebut  dengan  multikolinearitas,  akan menyebabkan error yang  besar  pada  pendugaan  parameter regresi.  Pendeteksian  multikolinearitas  dapat  dilakukan menggunakan  nilai Variance  Inflation  Vactor (VIF).  Untuk regresi lebih dari dua variabel definisi VIF adalah,
2 1 VIF ; 1, 2, , 1 j j k R   
Dengan 2 j R merupakan  nilai  koefisien  determinasi  antara variabel j x dengan  variabel x lainnya.  Adanya  kasus multikolinearitas  dapat  diketahui  melalui Variancel  Inflation Vactor (VIF) yang lebih besar dari 10.

## E. Pemilihan Model Terbaik
Metode Akaike Information Criterion (AIC) adalah kriteria kesesuaian  model  dalam  menduga  model  secara  statistik. Kriteria  AIC  digunakan  apabila  pemodelan  regresi  bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap model [6]. Sampel  berukuran kecil agar tidak terjadi bias digunakan AIC  yang terkoreksi atau AICc dan walaupun belum dibuktikan secara teoritis, akan tetapi dalam praktiknya penggunaan  nilai  AICc  lebih  baik  apabila  diterapkan  untuk regresi  Poisson.  Jika  jumlah  parameter  relative  kecil
dibandingkan  dengan  jumlah  pengamatan,  maka  perbedaan antara  AIC  dan  AICc  dapat  diabaikan.  Rumus  AICc  adalah sebagai berikut.
 
( 1 ) ˆ AICc ln 2 2 1 d k k J n Jk n k J          dimana, T 1 1 ˆ ˆ ˆ n d i i i n       ( 1) 2 kJ J J k   
J  adalah  banyaknya  variabel  terikat,  dan k adalah  jumlah parameter  bebas.  Model  terbaik  BGPR  adalah  model  yang memiliki nilai AICc terkecil.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian  ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur  tentang  Profil  Kesehatan  Jawa  Timur  2017.  Unit pengamatan sebanyak 38 unit pengamatan yang terdiri atas 29 Kabupaten dan 9 Kota.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  diduga  berpengaruh  terhadap kematian bayi dan ibu di Jawa Timur disajikan dalam Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Y 1
Jumlah Kematian Bayi
Y 2 Jumlah Kematian Ibu X 1 Persentase Persalinan Oleh Tenaga Kesehatan X 2 Persentase Komplikasi Kebidanan yang Ditangani X 3 Persentase Kunjungan Ibu Hamil dengan K4 X 4 Persentase Ibu Hamil Mendapat Tablet Fe3
X 5 Persentase Rumah Tangga ber-PHBS
Tabel 2.
Struktur Data
No Kab/Kota Y 1 Y 2 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5
1 1 Y 1,1 Y 2,1 X 1,1 X 2,1 X 3,1 X 4,1 X 5,1 2 2 Y 1,2 Y 2,2 X 1,2 X 2,2 X 3,2 X 4,2 X 5,2 3 3 Y 1,3 Y 2,3 X 1,3 X 2,3 X 3,3 X 4,3 X 5,3
4 4 Y 1,4 Y 2,4 X 1,4 X 2,4 X 3,4 X 4,4 X 5,4
5 5 Y 1,5 Y 2,5 X 1,5 X 2,5 X 3,5 X 4,5 X 5,5 i i Y 1, i Y 2, i X 1, i X 2, i X 3, i X 4, i X 5, i
38 38 Y 1,38 Y 2,38 X 1,38 X 2,38 X 3,38 X 4,38 X 5,38
Untuk memudahkan mengetahui pola data maka dibentuklah struktur  data.  Struktur  data  disusun  berdasarkan  variabel- variabel  yang  digunakan,  baik  variabel  prediktor  maupun variabel respon. Struktur data untuk penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2

## C. Langkah Analisis
Berikut langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini.
1. Mendiskripsikan karakteristik jumlah kematian bayi dan ibu di  Jawa  Timur  berdasarkan  faktor  diduga  mempengaruhi dengan du acara yaitu:
a. Mendeskripsikan variabel respon dan prediktor pada tabel statistika  deskriptif  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata, varians, nilai minimum dan maksimum
b. Mendeskripsikan variabel respon dan prediktor menggunakan  peta  tematik  yang  dibagi  menjadi  tiga kategori berdasarkan klasifikasi natural breaks
2. Menguji  korelasi  antara  jumlah  kematian  bayi  dan  ibu  di Jawa Timur tahun 2017.
3. Melakukan uji distribusi Bivariate Generalized Poisson pada variabel respon menggunakan Crockett’s test.
4. Melakukan  deteksi  multikolinearitas  dengan  menggunakan kriteria VIF.
5. Memodelkan  variabel  respon  dan  prediktor  menggunakan BGPR.
a. Menaksir  parameter  model  BGPR  dengan  menggunakan
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
b. menguji parameter secara serentak
c. menguji parameter secara parsial
6. Menentukan  model  terbaik  berdasarkan  nilai  AICc,  yaitu dengan cara  melihat nilai  AICc  yang terkecil dari  beberapa model yang telah didapat.
7. Melakukan interpretasi model yang terbentuk.
8. Menarik kesimpulan dari hasil analisis.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Statistika Deskriptif Jumlah Kematian Bayi dan Ibu di

## Jawa Timur
Pada tahun 2017 terdapat total 4059 kematian bayi dan 529 kematian  ibu.  Jumlah  kematian  bayi  tertinggi  yaitu  sebanyak 223  jiwa  terdapat  di  Kabupaten  Jember  sedangkan  yang terendah  yaitu  sebanyak  8  jiwa  terdapat  di  Kabupaten Mojokerto.  Jumlah  kematian  ibu  tertinggi  yaitu  sebanyak  49 jiwa  terdapat  di  Kabupaten  Jember  sedangkan  yang  terendah yaitu  sebanyak  0  jiwa  atau  tidak  ada  terdapat  di  Kota  Blitar, Kota Mojokerto, dan Kota Madiun. Jumlah kematian bayi dan ibu juga memiliki nilai varians yang lebih tinggi daripada mean yang  artinya  data  memiliki  kasus  overdispersi.  Maka  jumlah kematian bayi dan ibu dapat dianalisis menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression .  Persebaran  jumlah kematian bayi dan ibu di Jawa Timur dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 1 . Persebaran Jumlah Kematian Bayi di Jawa Timur Tahun 2017.
Peta  persebaran  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  antar wilayah memiliki jumlah kematian bayi yang berbeda-beda dan tidak  merata.  Wilayah  yang  memiliki  jumlah  kematian  bayi tertinggi adalah Kabupaten Jember dengan 223 kematian bayi. Hal  ini  terjadi  dikarenakan  lambannya  penanganan  lantaran rendahnya pengetahuan pasien maupun keluarga pasien terkait kondisi  kesehatan  kehamilan  maupun  janin  atau  bayinya. Wilayah dengan  jumlah kematian  bayi tinggi  juga terdapat di Kabupaten  Sidoarjo  dan  Kota  Surabaya  dengan  198-219 kematian  bayi.  Jumlah  kematian  bayi  yang  tinggi  didaerah tersebut  diduga  akibat  kurang  optimalnya  sistem  penanganan pasien  antar  fasilitas  di  Jawa  Timur.  Sementara  itu  Kota Mojokerto  dan  Kota  Madiun  memiliki  jumlah  kematian  bayi terendah dengan kurang dari 20 kematian. Hal ini menunjukkan bahwa pengawasan bayi di wilayah tersebut sangat tinggi.
Gambar 2 . Persebaran Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur Tahun 2017.
Gambar 2 menunjukkan bahwa daerah yang memiliki jumlah kematian  ibu tertinggi adalah Kabupaten Jember sebanyak 49 kematian  ibu.  Faktor  yang  mempengaruhi  hampir  sama  yaitu lambannya penanganan lantaran rendahnya pengetahuan pasien maupun  keluarga  pasien  terkait  kondisi  kesehatan  kehamilan maupun  janin atau bayinya. Wilayah  Kabupaten  Sidoarjo dan Kota  Surabaya  juga  termasuk  kategori  kematian  ibu  tinggi karena  kurang  optimalnya  system  penanganan  pasien  antar fasilitas  di  Jawa  Timur.  Sementara  itu  Kota  Blitar,  Kota Mojokerjo,  dan  Madiun  tidak  memiliki  kematian  ibu  atau  0 kasus  kematian  ibu.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  wilayah tersebut melakukan pengawasan yang tinggi.
Persebaran  pada  variabel  prediktor  dapat  dilihat  sebagai berikut.
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  antar  daerah  persentase persalinan oleh tenaga kesehatan masih belum merata. Wilayah dengan  persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  terendah adalah  Kabupaten  Pacitan  dan  Kabupaten  Blitar.  Sedangkan wilayah  dengan  persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan tertinggi  adalah  Kota  Madiun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa banyaknya persalinan oleh tenaga kesehatan di Kota Madiun.
Gambar 4. Persebaran Persentase Komplikasi Kebidanan yang Ditangani.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  antar  daerah  persentase komplikasi  kebidanan  yang  ditangani  masih  belum  merata. Wilayah  dengan  persentase  komplikasi  kebidanan  yang ditangani  terendah  adalah  Kabupaten  Nganjuk,  Kabupaten, Kota  Pasuruan,  dan  Porbolinggo.  Sedangkan  wilayah  dengan persentase  komplikasi  kebidanan  yang  ditangani  tertinggi adalah  Kabupaten  Pacitan,  Ponorogo,  Lumajang,  Jember, Bondowoso,  Situbondo,  Probolinggo,  Mojokerto,  Magetan, Ngawi,  Pamekasan,  dan  Kota  Madiun  dengan  persentase  nya adalah 100%.
Gambar 5. Persebaran Persentase Kunjungan Ibu Hamil dengan K4.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  persentase  kunjungan  ibu hamil  dengan  K4  masih  belum  merata.  Wilayah  dengan persentase  kunjungan  ibu  hamil  dengan  K4  terendah  adalah Kabupaten  Pacitan,  Trenggalek,  Ponorogo,  Nganjuk,  Ngawi, Blitar, Bangkalan, Sampang, Probolinggo, Jember, Bondowoso,  Kota  Blitar.  Hal  ini  menunjukkan  bawah kurangnya  kesadaran  para  ibu  hamil  untuk  K4.  Sedangkan wilayah  dengan  persentase  kunjungan  ibu  hamil  dengan  K4 tertinggi adalah Kabupaten Malang, Sidoarjo, Lamongan, Kota
Surabaya, dan Kota Madiun. Hal ini menunjukkan bahwa ibu- ibu  hamil  di  wilayah  tersebut  telah  mengetahui  pentingnya Kunjungan K4

## Gambar 6 Persebaran Persentase Ibu Hamil Mendapatkan Fe3.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  persentase  ibu  hamil mendapatkan  Fe3  masih  belum  merata.  Wilayah  dengan persentase  ibu  hamil  mendapatkan  Fe3  terendah  adalah Kabupaten  Pacitan,  Ponorogo,  Blitar,  Nganjuk,  Jember, Bondowoso, Probolinggo, Jombang, Bangkalan, Sampang, dan Kota Blitar. Hal ini menunjukkan bahwa kurang nya kesadaran ibu  hamil  di  wilayah  tersebut  untuk  mendapatkan  Fe3. Sedangkan  persentase  ibu  hamil  mendapatkan  Fe3  tertinggi adalah Kabupaten Bojonegoro, Lamongan, dan Kota Surabaya. Hal ini menunjukkan bahwa ibu-ibu hamil di wilayah tersebut telah  mengetahui  pentingnya  mendapatkan  Fe3  untuk kehamilan.

## Gambar 7. Persebaran Persentase Rumah Tangga ber-PHBS.
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  persentase  rumah  tangga berperilaku  hidup  bersih  dan  sehat  masih  belum  merata. Wilayah  dengan  persentase  rumah  tangga  ber-phbs  terendah adalah  Kabupaten  Trenggalek,  Tulungagung,  Lumajang, Probolinggo, Bondowoso, dan Situbondo. Hal ini menunjukkan bahwa  di  wilayah  tersebut  rumah  tangganya  masih  belum menerapkan  rumah  tangga  ber-phbs,  padahal  banyak  sekali dampak  yang  ditimbulkan  akibat  tidak  ber-phbs.  Sedangkan wilayah  dengan  persentase  rumah  tangga  ber-phbs  tertinggi adalah  Kabupaten  Ponorogo,  Ngawi,  Tuban,  Lamongan, Gresik, Sidoarjo, Bangkalan, Jember, dan Kota Sidoarjo.

## B. Pengujian Korelasi dan Multikolinearitas
Kriteria yang harus dipenuhi sebelum analisis menggunakan
Bivariate Generalized Poisson Regression adalah antar variabel respon  harus  memiliki  keterkaitan  yang  erat.  Hubungan  antar variabel  respon  dapat  dilihat  melalui  nilai  korefisien  korelasi variabel  jumlah  kematian  bayi  dan  ibu.  Berdasarkan  hasil analisis  didapatkan  nilai  korefisien  korelasi  untuk  jumlah kematian  bayi  dan  ibu  sebesar  0,7907,  berarti  terdapat hubungan  yang  era  tantara  jumlah  kematian  bayi  dan  ibu  di provinsi Jawa Timur pada tahun 2017. Selanjutnya berdasarkan hasil analisis pada Tabel 3 didapatkan nilai VIF kurang dari 10, sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tidak  terdeteksi adanya  multikolinearitas antar variabel.  Karena antar variabel respon  terdapat  hubungan  yang  erat,  maka  dapat  dilanjutkan analisis menggunakan Bivariate Generalized Poisson Regression.
Tabel 3.
Nilai VIF Variabel Prediktor
Variabel
VIF
X 1 2,42
X 2 1,08 X 3 3,25 X 4
3,53 X 5 1,08

## C. Pengujian Distribusi Variabel Respon
Pada  pengujian  korelasi  antar  variabel  diketahui  bahwa terdapat hubungan antara jumlah kematian bayi dan ibu, maka selanjutnya  dilakukan  uji  distribusi bivariate  generalized possion pada  variabel  respon.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  jumlah  kematian  bayi  dan  ibu  mengikuti distribusi bivariate generalized poisson atau tidak menggunakan persamaan uji crocket dengan hipotesis sebagai berikut.
0 : H Variabel  respon  Y 1 dan  Y 2 mengikuti Bivariate Generalized Poisson
1 : H Variabel  respon  Y 1 dan  Y 2 tidak  mengikuti Bivariate Generalized Poisson dengan  menggunakan statistik  uji pada persamaan uji crocket diperoleh  nilai hitung Q sebesar  1,0485,  lebih  kecil  jika dibandingkan  dengan
  2 0,05;2 5,991   maka  gagal  tolak  H 0 jadi kesimpulan  yang dihasilkan adalah  jumlah kematian bayi dan ibu mengikuti distribusi bivariate generalized poisson

## D. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik dilakukan untuk melihat kombinasi dari  model  mana  yang  memiliki  nilai  terbaik  berdasarkan kriteria AICc. Kombinasi variabel untuk model yang mungkin terjadi  adalah  sebanyak  31  model,  kemudian  dipilih  model terbaik berdasarkan nilai AICc terkecil dari semua model yang mungkin terjadi.
Pada  Tabel  4  diketahui  bahwa  model  yang  memiliki  nilai AICc  terkecil  yaitu  model  dengan  semua  variabel  prediktor, sehingga model terbaik yang digunakan analisis dengan metode Bivariate  Generalized  Poisson  Regression adalah  persentase persalinan  oleh  tenaga  kesehatan,  persentase  komplikasi kebidanan  yang  ditangani,  persentase  kunjungan  ibu  hamil dengan  k4,  persentase  ibu  hamil  mendapat  tablet  Fe3, persentase rumah tangga ber-PHBS.
Tabel 4. Perbandingan Model Terbaik dengan Nilai AICc Variabel prediktor model AICc Variabel prediktor model AICc X 1 438,369 X 1 X 2 X 5 428,978 X 2 438,01 X 1 X 3 X 4 424,391 X 5 437,363 X 1 X 3 X 5 423,528 X 1 X 2 434,013 X 1 X 4 X 5 426,327 X 1 X 3 428,403 X 1 X 2 X 3 X 4 419,919 X 1 X 4 431,589 X 1 X 2 X 3 X 5 419,308 X 1 X 5 433,3 X 1 X 2 X 4 X 5 421,763 X 2 X 5 433,012 X 1 X 3 X 4 X 5 419,457 X 1 X 2 X 3 424,053 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 415,124 X 1 X 2 X 4 427,045

## E. Pengujian Parameter Model BGPR
Bivariate  Generalized  Poisson  Regression merupakan metode  regresi  yang  digunakan  untuk  data  yang  saling berkorelasi serta memiliki kasus under/overdispersi. Berdasarkan  hasil  analisis  sebelumnya  diketahui  bahwa  data jumlah  kasus  kematian  bayi  dan  ibu  saling  berhubungan  dan terdapat  kasus  overdispersi,  sehingga  dilakukan  analisis  ke pemodelan Bivariate  Generalized  Poisson  Regression . Sebelum  melakukan  pemodelan  BGPR,  terlebih  dahulu dilakukan penaksiran parameter, pengujian secara serentak dan pengujian secara parsial.
Tabel 5.
Estimasi Parameter BGPR Parameter Koefisien Std. Error Zhitung Pv alue
10  3,7236 1,2374 3,0092 0,0026 11  0,052 0,0180 2,8889 0,0039 12  0,0061 0,0030 2,0333 0,0420 13  -0,0369 0,0056 -6,5893 0,0000 14  -0,0168 0,0080 -2,0741 0,0381 15  0,0045 0,0022 2,0455 0,0408 20  1,6155 1,1618 1,3905 0,1644 21  0,0392 0,0175 2,2400 0,0251 22  0,0051 0,0058 0,8793 0,3792 23  -0,0176 0,0163 -1,0798 0,2802 24  -0,024 0,0159 -1,5094 0,1312 25  0,01 0,0030 3,3333 0,0009
Selanjutnya  melakukan  pengujian  secara  serentak  pada model BGPR yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel predictor  secara  serentak  berpengaruh  signifikan  terhadap model. Berikut adalah hipotesis yang digunakan pada pengujian parameter BGPR secara serentak.
0 1 2 5 1 2
1 : 0 dan 0 : paling sedikit ada satu 0 dan 0 1, 2; 1, 2, , 5 j j j jk j H H j k                

Hasil  perhitungan  diketahui  bahwa  nilai  devians  sebesar 4029,232  dengan  menggunakan  taraf  kepercayaan  95%
diketahui  bahwa  nilai 2 (10;0,05) 18, 307   sehingga  diputuskan tolak H 0 karena  nilai devians  lebih  besar dari 2 (10;0,05)  . Hal  ini menunjukkan bahwa minimal ada satu variabel predictor yang signifikan  terhadap  model  atau  minimal  ada  satu  variabel predictor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  kasus kematian  bayi  dan  ibu  di  Jawa  Timur  tahun  2017.  Setelah pengujian serentak dilakukan,  maka selanjutnya dilakukan uji parsial.  Uji  parsial  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel prediktor  mana  saja  yang  signfikan  terhadap  model  BGPR untuk jumlah kasus kematian bayi dan ibu di Jawa Timur. Pada uji parsial hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
0 1 : 0
: minimal ada satu 0 ; 1, 2 dan 1, 2, , 5 jk jk H H j k 
    
Menggunakan taraf signifikan 95% diperoleh nilai 0,05/2 Z = 1,96. Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian bayi di Jawa Timur yaitu persentase persalinan oleh tenaga kesehatan (X 1 ),  persentase  komplikasi  kebidanan  yang  ditangani  (X 2 ), persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 (X 3 ), persentase ibu hamil  mendapat tablet Fe3 (X 4 ), sedangkan variabel  predictor yang  berpengaruh  untuk  kasus  kematian  ibu  di  Jawa  Timur adalah  persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  (X 1 ), persentase rumah tangga ber-PHBS (X 5 ).

## F. Pemodelan Jumlah Kematian Bayi dan Ibu
Pemodelan  yang  diperoleh  dari  metode Bivariate Generalized Poisson Regression untuk jumlah kasus kematian bayi di Jawa Timur adalah sebagai berikut.
  1 1 2 3 4 5 ˆ ln 3, 7236 0, 052 0, 0061 0, 0369 0, 0167 0, 0045 X X X X X      

Model tersebut menggambarkan bahwa setiap pertambahan persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  (X 1 )  sebesar  1% maka  rata-rata  jumlah  kematian  bayi  akan  mengalami peningkatan  sebesar  exp(0,052)  =  1,0533  kali  dengan  syarat variabel lain konstan. Setiap pertambahan persetase komplikasi kebidanan  yang  ditangani  (X 2 )  sebesar  1%  maka  rata-rata jumlah  kematian  bayi  akan  mengalami  peningkatan  sebesar exp(0,0061) = 1,006 kali dengan syarat variabel  lain konstan. Selanjutnya  semakin  meningkatnya  persentase  kunjungan  ibu hamil  dengan  K4  (X 3 )  sebesar  1%  maka  rata-rata  jumlah kematian bayi akan mengalami penurunan sebesar exp(0,0369) =  1,0375  kali  dengan  syarat  variabel  lain  konstan.  Setiap pertambahan persentase  ibu hamil  mendapat Fe3 (X 4 ) sebesar 1%  maka  rata-rata  jumlah  kematian  bayi  akan  mengalami penurunan  sebesar  exp(0,0167)  =  1,0168  kali  dengan  syarat variabel lain konstan. Sementara setiap pertambahan persentase rumah tangga ber-PHBS (X 5 ) sebesar 1% maka rata-rata jumlah kematian bayi akan mengalami  peningkatan  sebesar exp(0,0045) = 1,0045 kali dengan syarat variabel lain konstan.
Model  yang  diperoleh  dari  metode Bivariate  Generalized Poisson Regression untuk jumlah kasus kematian ibu di Jawa Timur adalah sebagai berikut.
  2 1 2 3 4 5 ˆ ln 1, 6152 0, 00392 0, 005 0, 0177 0, 024 0, 01 X X X X X      

Model tersebut menggambarkan bahwa setiap pertambahan
persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  (X 1 )  sebesar  1% maka  rata-rata  jumlah  kematian  ibu  akan  mengalami peningkatan sebesar exp(0,00392) = 1,0039 kali dengan syarat variabel lain konstan. Setiap pertambahan persetase komplikasi kebidanan  yang  ditangani  (X 2 )  sebesar  1%  maka  rata-rata jumlah  kematian  ibu  akan  mengalami  peningkatan  sebesar exp(0,005)  =  1,005  kali  dengan  syarat  variabel  lain  konstan. Selanjutnya  semakin  meningkatnya  persentase  kunjungan  ibu hamil  dengan  K4  (X 3 )  sebesar  1%  maka  rata-rata  jumlah kematian ibu akan mengalami penurunan sebesar exp(0,0177) =  1,0178  kali  dengan  syarat  variabel  lain  konstan.  Setiap pertambahan persentase  ibu hamil  mendapat Fe3 (X 4 ) sebesar 1%  maka  rata-rata  jumlah  kematian  ibu  akan  mengalami penurunan  sebesar  exp(0,024)  =  1,0249  kali  dengan  syarat variabel lain konstan. Sementara setiap pertambahan persentase rumah tangga ber-PHBS (X 5 ) sebesar 1% maka rata-rata jumlah kematian ibu akan mengalami peningkatan sebesar exp(0,01) = 1,01005 kali dengan syarat variabel lain konstan.
Hasil  koefisien  korelasi  menunjukkan  bahwa  terdapat korelasi antara persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 (X 3 ) dengan  persentase  ibu  hamil  mendapat  tablet  Fe3  (X 4 ),  dan persentase  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  (X 1 )  dengan persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 (X 3 ). Korelasi yang tinggi juga terjadi pada persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 dan persentase ibu hamil mendapat tablet Fe3, sehingga hal itu menyebabkan perbedaan tanda pada model BGPR.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dijelaskan, didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Terdapat  total  4059  kematian  bayi  dan  529  kematian  ibu. Jumlah  kematian  bayi  tertinggi  yaitu  sebanyak  223  jiwa terdapat di Kabupaten Jember. Jumlah kematian ibu tertinggi yaitu sebanyak 49 jiwa terdapat di Kabupaten Jember. Nilai ini  masih  cukup  tinggi  dan  perlu  menjadi  perhatian  khusus bagi pemerintah terutama Kabupaten Jember.
2. Model Terbaik yang diperoleh adalah model yang melibatkan semua  variabel  prediktor  pada  pemodelan  BGPR  dengan nilai  AICc  sebesar  415,07.  Berdasarkan  hasil  analisis  pada model  terbaik  diperoleh  bahwa  variabel  prediktor  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  kematian  bayi  di Jawa  Timur  yaitu  persentase  persalinan  oleh  tenaga kesehatan  (X 1 ),  persentase  komplikasi  kebidanan  yang ditangani  (X 2 ),  persentase  kunjungan  ibu  hamil  dengan  K4 (X 3 ),  persentase  ibu  hamil  mendapat  tablet  Fe3  (X 4 ), sedangkan variabel predictor yang berpengaruh untuk kasus kematian  ibu  di  Jawa  Timur  adalah  persentase  persalinan oleh  tenaga  kesehatan  (X 1 ),  persentase  rumah  tangga  ber- PHBS (X 5 ).

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  saran  yang dapat diberikan kepada pihak Dinas  Kesehatan Provinsi  Jawa Timur  yaitu  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  dapat bekerja  dengan  puskesmas,  bidan  maupun  rumah  sakit  di wilayah  tersebut  untuk  menghimbau  masyarakat  agar  lebih memperhatikan  kondisi  kehamilan  sebelum  maupun  sesudah melahirkan  dengan  cara  melaksanakan  program  K4  dimana
dalam program tersebut telah dilengkapi fasilitas yang memadai sehingga  dapat  memantau  kondisi  kesehatan  ibu  dan  janin  di dalam kandungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Kemenkes RI, “Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2017,”
2018. [2] M.  Ermalena,  “Indikator  Kesehatan  SDGs  di  Indonesia,” ictoh- tcscindonesia.com , 2017. [Online]. Available: http://ictoh-
tcscindonesia.com/wp-content/uploads/2017/05/Dra.-Ermalena- INDIKATOR-KESEHATAN-SDGs-DI-INDONESIA.pdf.
[3] N.  Rachmah  and  Purhadi,  “Pemodelan  Jumlah  Kematian  Ibu  dan Jumlah  Kematian  Bayi  di  Provinsi  Jawa  Timur  Menggunakan Bivariate Poisson Regression,” Surabaya, 2014. [4]
S. Listyorini, “Analisis faktor - faktor gaya hidup dan pengaruhnya terhadap pembelian rumah sehat sederhana,” J. Adm. Bisnis , vol. 1, no. 1, Sep. 2012.
[5] R.  Myers, Classical  and  Modern  Regression  with  Applications .
Boston: PWS-KENT Publishing Company, 1990.
[6] R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical
Analysis . New Jersey: Prentice Hall, 2007.