E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 6, No. 1, pp. 10-21, May 2023 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/75064 https://doi.org/10.13057/ijas.v6i1.75064 Copyright   Author 2022

## Analisis Spasial Angka Kematian Balita di Pulau Papua Menggunakan Mixed Geographically Weighted Regression
Muhammad Fathu Rahman * , Hamada Syafia, Sya'adatul Maf Ula, Nur Azizah Amini, Arief Priambudi, Tiodora Hadumaon Siagian
Politeknik Statistika STIS
*Corresponding author : thoer4501@gmail.com
Abstract. One of the goals of the Sustainable Development Goals is to end under five mortality which can be prevented by at least 25 per 1000 live births by 2030. Based on Badan Pusat Statistik (BPS) data, in 2020 the Under Five Mortality Rate (U5MR) in Papua Province is 49.04, while in West Papua Province of 47.23. This figure makes the island of Papua the island with the highest U5MR compared to other islands in Indonesia. The problem of U5MR has different influencing factors for each region, so it is important to include spatial effects in the analysis. The Mixed GWR model can be used to overcome spatial linkages between regions, accommodate variations in the form of spatial heterogeneity, and handle variations in parameters that are global and local in nature. Therefore, this study aims to analyze the variables that affect U5MR in Papua Island using Mixed GWR. This study uses secondary data sourced from BPS. The unit of analysis for this research is the districts/cities in Papua Island. The dependent variable in this study is U5MR, while the independent variables include the percentage of women aged at first pregnancy less than 21 years, Gross Regional Domestic Product per capita, the percentage of households with the main type of fuel in the form of solid fuel, the average length of schooling, and the percentage of households with access to source of proper drinking water. The results showed that the percentage of women aged at first pregnancy less than 21 years, the percentage of households with the main type of fuel in the form of solid fuel, the average length of schooling, and the percentage of households with access to source of proper drinking  water  had  a  significant  effect  on  U5MR  in  several  districts/cities  on  the  island  of  Papua. Therefore, it is hoped that district/city governments on the island of Papua in developing programs/policies to reduce U5MR can adjust to the conditions of each region.

## Keywords: Under Five Mortality Rate; Papua island; Mixed GWR

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  kesehatan  anak  merupakan  permasalahan  yang  perlu  diperhatikan.  Hal tersebut  dikarenakan  permasalahan  kesehatan  anak  memiliki  dampak  yang  besar  terhadap pembangunan  di  bidang  kesehatan  dan  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Salah  satu indikator derajat kesehatan masyarakat adalah Angka Kematian Balita (AKBa) [1].
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Angka  Kematian  Balita  (AKBa)  adalah  jumlah kematian anak berusia 0-4 tahun (0-59 bulan) pada tahun tertentu per 1000 anak dengan umur yang sama  pada  pertengahan  tahun  yang  sama.  Indikator  ini  berkaitan  langsung dengan  target kelangsungan hidup anak dan merefleksikan kondisi sosial, ekonomi, lingkungan tempat tinggal, serta pemeliharaan kesehatan anak. AKBa digunakan untuk mengidentifikasi kesulitan ekonomi penduduk  [2].  Angka  keluhan  kesehatan  pada  usia  balita  relatif  tinggi  karena  kekebalan  tubuh
balita  belum  sempurna  sehingga  masih  rentan  terhadap  berbagai  virus  dan  bakteri  yang  dapat mengganggu kesehatan balita tersebut [3].
AKBa merupakan salah satu indikator derajat kesehatan dalam Sustainable Development Goals (SDGs).  SDGs  atau  tujuan  pembangunan  berkelanjutan  memiliki  17  tujuan  besar  yang ingin  dicapai  oleh  banyak  negara.  Salah  satu  tujuan  SDGs  ke-3  yaitu  kehidupan  sehat  dan sejahtera.  Salah  satu  dampak  yang  diharapkan  yaitu  pada  target  3.2  mengakhiri  kematian  bayi baru  lahir  dan  balita  yang  dapat  dicegah  dengan  seluruh  negara  berusaha  menurunkan  angka kematian  neonatal  setidaknya  hingga  12  per  1000  kelahiran  hidup  dan  AKBa  25  per  1000 kelahiran hidup pada tahun 2030 [4].
AKBa ( Under Five Mortality Rate /U5MR) hasil long form SP2020 Indonesia tahun 2020 yaitu sebesar 19,83 [5]. AKBa Pulau Papua merupakan AKBa tertinggi di Indonesia tahun 2020 yaitu sebesar 49,04 di Provinsi Papua dan 47,23 di Provinsi Papua Barat [5]. AKBa tersebut belum mencapai  target  3.2  SDGs secara  maksimal.  Jadi,  penelitian  ini  berfokus pada  AKBa  di  Pulau Papua yang merupakan wilayah dengan AKBa tertinggi di Indonesia tahun 2020.
Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  masalah  heterogenitas  spasial  dalam kasus kematian balita atau dapat diartikan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi kematian balita berbeda pada setiap wilayah [6][7]. Dengan demikian, permasalahan kematian balita tidak dapat digeneralisasi dan dibutuhkan analisis yang dapat mengakomodasi perbedaan tersebut pada setiap wilayah.  Akan  tetapi,  pada  permasalahan  kematian  balita  di  Pulau  Papua  belum  terdapat penelitian  terdahulu  tentang  variabel-variabel  yang  memengaruhi  AKBa  di  Pulau  Papua  tahun 2020 dengan menggunakan analisis spasial.
Geographically Weighted Regression (GWR) adalah salah satu model yang dikembangkan untuk  memodelkan  kasus  data  heterogenitas  spasial.  GWR  merupakan  pengembangan  dari metode  regresi  umum  dengan  penduga  parameter  bersifat  lokal  di  setiap  daerah  pengamatan. Dalam  beberapa  situasi,  tidak  semua  koefisien  regresi  model  bervariasi  secara  geografis.  Jika variabel prediktor  yang  mempunyai  pengaruh  yang  sama  terhadap  variabel  respon pada  setiap lokasi dimodelkan menggunakan model GWR, maka akan menghasilkan model yang buruk dan interpretasi yang kurang tepat [8]. Dari permasalahan tersebut, maka metode yang tepat adalah model Mixed Geographically Weighted Regression ( Mixed GWR). Fotheringham, Brunsdon, & Charlton tahun 2002 menyatakan bahwa Model Mixed GWR dapat digunakan untuk mengatasi adanya  keterkaitan  spasial  antarwilayah,  mengakomodasi  variasi  berupa  heterogenitas  spasial, serta menangani variasi parameter yang bersifat global maupun lokal [9].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Cakupan Penelitian
Penelitian  ini  mencakup  42  kabupaten/kota  di  Pulau  Papua  yang  terdiri  atas  29 kabupaten/kota  di  Provinsi  Papua  dan  13  kabupaten/kota  di  Provinsi  Papua  Barat,  serta menggunakan  variabel  lokasi  berupa  koordinat  lintang  dan  bujur  pada  setiap  titik  pusat kabupaten/kota  untuk  selanjutnya  dilakukan  analisis  spasial.  Adapun  variabel  penelitian  yang digunakan antara lain: Angka Kematian Balita sebagai variabel Y, Persentase Perempuan 15-19 Tahun yang Umur Hamil Pertamanya <21 Tahun sebagai variabel X 1 , PDRB Perkapita sebagai variabel X 2 , Persentase Rumah Tangga dengan Jenis Bahan Bakar Utama Berupa Bahan Bakar
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
Padat  sebagai  variabel  X 3 ,  Rata-Rata  Lama  Sekolah/RLS  sebagai  variabel  X 4 ,  dan  Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak sebagai variabel X 5 . Data yang digunakan diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) dan seluruh variabel merujuk pada tahun 2020.

## 2.2 Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  spasial  untuk  mengetahui  gambaran  umum  dan menganalisis variabel-variabel yang memengaruhi AKBa di Pulau Papua tahun 2020. Salah satu jenis efek  spasial  yang  teramati  adalah  heterogenitas spasial.  Heterogenitas spasial  merupakan kondisi  yang  terjadi  apabila  variabel  independen  memiliki  pengaruh  yang  berbeda-beda  atau bervariasi  antarwilayah  dalam  memengaruhi  variabel  dependen,  sehingga  tiap  wilayah  akan memiliki parameter yang berbeda-beda [9]. Analisis spasial dalam penelitian ini menggunakan beberapa software , yaitu Microsoft Office Excel, Rstudio, QGIS, Geoda, dan GWR4.
Adapun  langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Membentuk  model  regresi  linear  berganda  (RLB).  Berikut  adalah  model  RLB  yang digunakan dalam penelitian ini:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑥 𝑖𝑘 + 𝜀 𝑖 𝑝 𝑘=1 (1)
𝑖 = 1,2,3, . . 𝑛
dengan 𝑦 𝑖 adalah nilai variabel y pada wilayah ke- i , 𝛽 0 adalah nilai intercept , 𝛽 𝑘 adalah nilai parameter variabel independen ke- k , 𝑥 𝑖𝑘 adalah nilai variabel independen ke- k pada wilayah ke- i , 𝜀 𝑖 adalah  nilai  residual  pada  wilayah  ke- i , p adalah  banyaknya  parameter  variabel independen, dan 𝑛 adalah jumlah wilayah.
2. Menguji  asumsi  klasik  pada  model  RLB  yang  terbentuk.  Pengujian  ini  meliputi  asumsi normalitas error dengan  uji Jarque–Bera ,  pengecekan  multikolinearitas  dengan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF),  dan  uji  asumsi  homoskedastisitas  dengan  uji Breusch– Pagan .  Pada  pengujian  asumsi  homoskedastisitas,  analisis  dapat  dilanjutkan  ke  analisis GWR  ketika  asumsi  tersebut  terlanggar  (menghasilkan  keputusan  tolak H 0 )  atau  ketika varians error- nya bersifat heterogen. Penjelasan mengenai uji Jarque–Bera , nilai VIF, dan uji Breusch–Pagan dapat  dilihat  pada  penelitian  Jarque &  Bera,  Mansfield  &  Helms, dan Breusch & Pagan secara lebih lengkap [10, 11, 12].
3. Membentuk  model  GWR  dengan bandwidth  optimum yang  dihasilkan.  Penghitungan bandwidth  optimum digunakan  untuk  mencari  matriks  pembobot  spasial  dalam mengestimasi parameter yang diperoleh dari pemodelan AKBa tiap wilayah di Pulau Papua. Pada penelitian ini, penentuan bandwidth optimum menggunakan nilai R–Squared , Adjusted R–Squared , dan Akaike Information Criterion (AICc). Berikut ini adalah model GWR yang digunakan dalam penelitian ini:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑥 𝑖𝑘 𝑝 𝑘=1 + 𝜀 𝑖 (2)
𝑖 = 1,2,3, . . 𝑛
dimana,
𝛽 ̂ 𝑘 = [𝑋 𝑇 𝑊(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑋] −1 𝑋 𝑇 𝑊(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑦 (3)
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
𝑊(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = (4)
dengan 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah nilai intercept pada wilayah ke- i ( 𝑢 𝑖 menyatakan koordinat lintang dan 𝑣 𝑖 menyatakan koordinat bujur), 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah nilai parameter variabel independen pada  wilayah  ke- i ( 𝑢 𝑖 menyatakan  koordinat  lintang  dan 𝑣 𝑖 menyatakan  koordinat  bujur), dan 𝑊(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah pembobot spasial dengan metode Weighted Least Square . Penjelasan terkait pembobot spasial, dijelaskan oleh Fotheringham, Brunsdon, & Charlton secara lebih lengkap [9].
4. Melakukan uji variasi koefisien lokal. Uji variasi koefisien lokal menggunakan statistik uji F 3 untuk mengetahui apakah besarnya pengaruh variabel independen di semua wilayah sama atau berbeda. Jika terdapat variabel dengan satu atau lebih variabel independen yang bersifat global  (tidak  terdapat  variasi  heterogenitas  spasial  secara  lokal),  maka  analisis  dapat dilanjutkan dengan analisis Mixed GWR.
5. Melakukan  uji  parsial  signifikansi  koefisien  dari  model  terbaik  (baik  koefisien  global maupun  lokal)  untuk  mengetahui  variabel-variabel  yang  signifikan  secara  statistik memengaruhi AKBa pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Papua.
6. Mengevaluasi  model  menggunakan  nilai Cross  Validation (CV)  dan Adjusted  R-Squared guna menentukan model terbaik di antara model RLB, GWR, dan Mixed GWR.
7. Menganalisis hasil estimasi model Mixed GWR.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini disajikan dalam bentuk analisis deskriptif dan inferensia. Pada analisis deskriptif akan dibahas mengenai gambaran umum persebaran Angka Kematian Balita (AKBa) untuk setiap kabupaten/kota di Pulau Papua. Penjelasan mengenai gambaran umum tersebut akan ditampilkan  menggunakan  peta  tematik.  Selain  itu,  dijelaskan  gambaran  umum  mengenai variabel-variabel  yang  memengaruhi  Angka  Kematian  Balita  menggunakan  peta bivariate choropleth , sehingga  dapat  dilihat  korelasi  antara  masing-masing  variabel  independen  dengan variabel dependen secara kasar, sedangkan analisis inferensianya menggunakan Mixed GWR.

## 3.1. Gambaran Umum Angka Kematian Balita dan Variabel yang Memengaruhinya
AKBa  di  Pulau  Papua  menempati  peringkat  tertinggi  di  Indonesia  pada  tahun  2020. Provinsi  Papua  menempati  posisi  tertinggi  yaitu  sebesar  49,04  per  1000  kelahiran  hidup  dan Provinsi Papua  Barat  menempati  posisi  kedua  tertinggi  yaitu  sebesar  47,23  per  1000  kelahiran hidup. AKBa  merupakan  indikator  kesehatan  yang  mencerminkan  peningkatan  harapan  hidup, kesejahteraan, dan kualitas hidup suatu masyarakat. Ringkasan statistik untuk Angka Kematian Balita dan variabel yang memengaruhinya dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada Gambar 1 dapat dilihat pola sebaran AKBa menurut kabupaten/kota di Pulau Papua pada tahun 2020 dalam selang interval yang terdiri dari 4 kategori berdasarkan pengkategorian yang  telah  ditentukan  oleh  SDGs.  Wilayah  dengan  warna  yang  semakin  pekat  menunjukkan
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
bahwa wilayah tersebut memiliki AKBa yang lebih tinggi dari wilayah lainnya. Kabupaten/kota yang termasuk kategori tinggi sebanyak 33,33%, kategori sedang sebanyak 30,95%, dan kategori rendah sebanyak 35,71%.
Tabel 1. Deskripsi Data Angka Kematian Balita dan Variabel yang Memengaruhinya
Variabel N Rata-Rata Deviasi Standar Minimum Maksimum Y 42 48,903 12,694 26,93 75,83 X 1 42 44,016 10,023 16,05 59,69 X 2 42 48248,714 60024,760 5956 357980 X 3 42 58,456 33,572 0,32 100 X 4 42 6,336 2,689 1,13 11,56 X 5 42 33,610 20,625 2,40 92,60
Sebaran  AKBa  menunjukkan  adanya  keragaman  karakteristik  pada  masing-masing kabupaten/kota  di  Pulau  Papua.  Tiga  wilayah  dengan  AKBa  tertinggi  yaitu  Kabupaten  Nduga (75,83), Kabupaten Tambrauw (71,14), dan Kabupaten Maybrat (71,14). Sementara tiga wilayah dengan  AKBa  terendah  yaitu  Kota  Sorong  (26,93),  Kabupaten  Manokwari  (28,17),  dan  Kota Jayapura (30,14).
Gambar 1. Peta Tematik Sebaran AKBa
Gambar 2 merupakan bivariate choropleth map antara AKBa dan variabel yang diduga memengaruhinya.  Variabel  independen  dan  dependen  dibagi  menjadi  3  kategori  yaitu  kategori rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Kabupaten/kota  di  Pulau  Papua  didominasi  oleh  wilayah  yang memiliki  RLS, PDRB per kapita, dan akses terhadap sumber air minum layak yang cenderung
tinggi  dan  AKBa  yang  cenderung  rendah.  Hal  ini  menunjukkan  hubungan  negatif  di  antara variabel tersebut. Sementara itu, berdasarkan jenis bahan bakar utama, kabupaten/kota di Pulau Papua  cenderung  pada  kategori  rendah  dan  AKBa  dengan  kategori  rendah  juga.  Kemudian berdasarkan umur hamil pertama kurang dari 21 tahun, kabupaten/kota di Pulau Papua cenderung pada  kategori  tinggi  dan  AKBa  dengan  kategori  tinggi  juga.  Hal  ini  menunjukkan  adanya hubungan yang positif di antara variabel tersebut. Oleh karena itu,  hubungan yang terlihat dari masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  dapat  mengindikasikan  pola hubungan yang selanjutnya teridentifikasi pada analisis inferensia.
Gambar 2. Peta Sebaran AKBa dengan: Umur Hamil <21 Tahun, PDRB Per Kapita, Jenis Bahan Bakar Utama, RLS, dan Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak

## 3.2. Analisis Variabel-Variabel yang Memengaruhi AKBa Pulau Papua
Tahapan  analisis  data  diawali  dengan  pembentukan  model  RLB  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝐴𝐾𝐵𝑎 ̂ = 44,8369 + 0,2677 𝑋 1 − 0,0000027 𝑋 2 + 0,1380 𝑋 3 − 1,8691 𝑋 4 − 0,1211 𝑋 5 (5)
Selanjutnya, model yang terbentuk dilakukan pengujian asumsi klasik berupa normalitas error ,  nonmultikolinearitas,  dan  homoskedastisitas.  Pengujian  normalitas error dilakukan menggunakan statistik uji Jarque – Bera dan diperoleh nilai statistik Jarque – Bera sebesar 2,6365 atau p – value sebesar 0,2676. Artinya, dengan taraf signifikansi 10%, keputusan gagal tolak H 0 yang  menunjukkan  bahwa  gagal  memiliki  cukup  bukti  untuk  menyatakan  bahwa error tidak berdistribusi  normal  (asumsi  normalitas error terpenuhi).  Selanjutnya,  dilakukan  pemeriksaan nonmultikolinearitas pada tiap variabel independen yang dilihat melalui nilai VIF < 10 [13].
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh bahwa seluruh variabel independen memiliki nilai VIF < 10.  Artinya,  tidak  terdapat  permasalahan  kolinearitas  antarvariabel  independen  (asumsi
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
nonmultikolinearitas terpenuhi).  Setelah  melakukan  pemeriksaan  nonmultikolinearitas, tahapan dilanjutkan dengan pengujian homoskedastisitas menggunakan uji Breusch – Pagan .
Tabel 2. Hasil Pemeriksaan Nonmultikolinearitas Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 VIF 1,063 1,463 4,339 3,385 1,119 Hasil analisis menunjukkan bahwa statistik uji Breusch – Pagan sebesar 10,6359 atau p –  value sebesar  0,0591.  Artinya,  dengan  taraf  signifikansi  10  persen,  keputusan  tolak H 0 yang menunjukkan terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa terjadi heteroskedastisitas pada data atau varians error tidak konstan. Pelanggaran asumsi ini dijelaskan oleh Fotheringham, Brunsdon, & Charlton bahwa apabila asumsi homoskedastisitas pada amatan wilayah tidak terpenuhi (terjadi heterogenitas  spasial  pada  data),  maka  pemodelan  yang  dapat  diterapkan  adalah  GWR  yang menghasilkan parameter bersifat lokal atau bervariasi antarwilayah [9].
Pemodelan GWR dalam penelitian ini akan menghasilkan 42 persamaan regresi spasial yang  mewakili  masing-masing  kabupaten/kota  di  Indonesia.  Sebelum  dilakukan  pemodelan, tahapan analisis perlu diawali dengan penentuan bandwidth optimum. Penelitian ini menerapkan fungsi pembobot adaptive kernel yang ditentukan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
Tabel 3. Perbandingan Kriteria Penentuan Bandwidth Optimum Kriteria Bandwidth Optimum Adaptive Bisquare Adaptive Gaussian R-Squared 0,7411 0,7486 Adjusted R-Squared 0,5461 0,5602 AICc 327,6165 322,9218
Berdasarkan  perbandingan  pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa bandwidth yang  paling optimum  adalah bandwidth dengan  menggunakan  kriteria adaptive  Gaussian .  Hal  ini  ditandai dengan nilai AICc yang terkecil dan nilai R-Squared serta Adjusted R-Squared terbesar. Tahapan selanjutnya dilakukan pengujian variasi parameter lokal menggunakan statistik uji F 3 dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Variasi Parameter Lokal Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 𝐹 3 2,6240 1,0978 8,2651 5,2003 2,2334 Variasi Lokal Global Lokal Lokal Lokal
Statistik  uji F 3 dilakukan  untuk  mengetahui  signifikansi  pengaruh  variabel  independen pada seluruh wilayah pengamatan yang terlihat dari koefisien parameter masing-masing wilayah pengamatan. Berdasarkan Tabel 4, dapat dilihat bahwa variabel X 2 memiliki nilai 𝐹 3 (1,0978) < 𝐹 0,811,28,038;0,10 (3,0010) yang  menunjukkan  bahwa  variabel  X 2 tidak  bervariasi  atau  bersifat global, sedangkan  variabel  lainnya  bervariasi  atau  bersifat  lokal.  Variabel  yang  bersifat  global pada satu atau lebih variabel independen, dapat diakomodasi dengan pemodelan Mixed GWR [9]. Adapun model Mixed GWR dalam penelitian ini menghasilkan sebanyak 42 persamaan regresi dengan  parameter  yang  unik.  Misalkan  pada  Kota  Jayapura,  persamaan Mixed GWR  yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
𝐴𝐾𝐵𝑎 ̂ 29 = 33,7466 + 0,2239 𝑋 1 − 0,000064 𝑋 2 + 0,1746 𝑋 3 − 0,6791 𝑋 4 − 0,0350 𝑋 5 (6)
𝐴𝐾𝐵𝑎 29 adalah angka kematian balita Kota Jayapura, X 1 adalah persentase perempuan 15-49 tahun yang umur hamil pertamanya kurang dari 21 tahun Kota Jayapura, X 2 adalah PDRB per kapita  Kota  Jayapura,  X 3 adalah  persentase  rumah  tangga  dengan  jenis bahan  bakar  utama berupa  bahan  bakar  padat  (briket,  kayu  bakar,  arang)  Kota  Jayapura,  X 4 adalah  rata-rata  lama sekolah  Kota  Jayapura,  dan X 5 adalah  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap sumber air minum layak Kota Jayapura.
Setelah  didapatkan  persamaan Mixed GWR,  dilakukan  pengujian  koefisien  global  dan parsial  koefisien  lokal.  Berdasarkan  pengujian  koefisien  global  menggunakan  uji  t,  diperoleh kesimpulan  bahwa  variable  PDRB  per  kapita  memiliki  arah  hubungan  yang  negatif  terhadap angka  kematian  balita.  Selanjutnya,  pengujian  parsial  koefisien  lokal  dilakukan  untuk mendapatkan  pengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  variabel  yang  signifikan. Kelompok kabupaten/kota berdasarkan pemetaan variabel yang signifikan secara lokal memengaruhi AKBa di Pulau Papua tahun 2020 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemetaan kabupaten/kota di Pulau Papua berdasarkan variabel yang signifikan
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  enam  pengelompokan kabupaten/kota  di  Pulau  Papua  berdasarkan  variabel  independen  yang  signifikan.  Kelompok wilayah yang signifikan pada variabel persentase rumah tangga dengan jenis bahan bakar utama berupa  bahan  bakar  padat  (briket,  kayu  bakar,  arang)  yaitu  Kabupaten  Merauke,  Kabupaten Boven Digoel, Kabupaten Mappi, Kabupaten Pegunungan Bintang, Kabupaten Keerom, dan Kota Jayapura.  Kelompok  wilayah  yang  signifikan  pada  variabel  rata-rata  lama  sekolah  yaitu Kabupaten  Jayawijaya,  Kabupaten  Kepulauan  Yapen,  Kabupaten  Biak  Numfor,  Kabupaten Puncak Jaya, Kabupaten Mimika, Kabupaten Tolikara, Kabupaten Waropen, Kabupaten Supiori, Kabupaten  Nduga,  Kabupaten  Lanny  Jaya,  Kabupaten  Puncak,  dan  Kabupaten  Dogiyai. Kelompok wilayah yang signifikan pada variabel persentase perempuan 15-49 tahun yang umur hamil  pertamanya  kurang  dari  21  tahun  dan  variabel  rata-rata  lama  sekolah  yaitu  Kabupaten Tambrauw dan Kabupaten Maybrat. Kelompok wilayah yang signifikan pada variabel rata-rata lama  sekolah  dan  variabel  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sumber  air minum layak yaitu Kabupaten Nabire, Kabupaten Fakfak, Kabupaten Kaimana, Kabupaten Teluk
Wondama,  Kabupaten  Manokwari,  Kabupaten  Sorong  Selatan,  Kabupaten  Sorong,  Kabupaten Raja Ampat, Kabupaten  Manokwari  Selatan, Kabupaten  Pegunungan  Arfak,  dan  Kota  Sorong. Wilayah  yang  signifikan  pada  variabel  persentase  perempuan  15-49  tahun  yang  umur  hamil pertamanya kurang dari 21 tahun, variabel rata-rata lama sekolah, dan variabel persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap sumber air minum layak yaitu Kabupaten Teluk Bintuni.
Tabel 5. Persamaan AKBa Kabupaten/Kota di Pulau Papua Menggunakan Mixed GWR Kabupaten/Kota Persamaan Mixed GWR Tiap Kabupaten/Kota Merauke 𝑦̂ 1 = 41,0686 + 0,2001𝑋 1 − 0,000064𝑋 2 + 0,1576𝑋 3 ∗ − 1,1103𝑋 4 − 0,0602𝑋 5 Jayawijaya 𝑦̂ 2 = 47,6713 + 0,3546𝑋 1 − 0,000064𝑋 2 + 0,1080𝑋 3 − 3,9618𝑋 4 ∗ − 0,0740𝑋 5 Tambrauw 𝑦̂ 38 = 183,8151 − 1,2489𝑋 1 ∗ − 0,000064𝑋 2 + 0,016𝑋 3 − 8,9586𝑋 4 ∗ − 0,2256𝑋 5 . . . . . . Nabire 𝑦̂ 4 = 98,0925 − 0,0167𝑋 1 − 0,000064𝑋 2 − 0,1446𝑋 3 − 4,5150𝑋 4 ∗ − 0,1886𝑋 5 ∗
Teluk Bintuni 𝑦̂ 33 = 169,5956 − 0,8289𝑋 1 ∗ − 0,000064𝑋 2 − 0,0656𝑋 3 − 8,663𝑋 4 ∗ − 0,3799𝑋 5 ∗ ( * ) signifikan pada alpha 10%
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  variabel  persentase  perempuan  15-19  tahun yang umur hamil pertamanya kurang dari 21 tahun signifikan pada beberapa kabupaten/kota di Pulau Papua seperti pada Tabel 5. Seorang ibu yang memiliki umur kurang dari 20 tahun belum mencapai  kematangan  fisik  dan  mental,  keadaan  rahim  dan  panggul  ibu  belum  siap  dan  aman untuk hamil maupun melahirkan. Usia reproduksi yang sehat adalah usia 20 – 35 tahun, di mana fungsi organ  reproduksi  telah  berkembang  dengan  baik dan  kondisi  mental  lebih  matang  [14]. Kemudian,  variabel  PDRB  per  kapita  merupakan  variabel  yang  bersifat  global.  Menurut penelitian Abbuy tahun 2018, PDRB per kapita berpengaruh negatif terhadap AKB/AKBa secara global atau sama pada seluruh amatan [15]. Ketika terjadi peningkatan pendapatan, maka akan terjadi  peningkatan  konsumsi  khususnya  kebutuhan  kesehatan  masyarakat.  Meskipun  tidak berdampak secara langsung, peningkatan pendapatan akan memacu masyarakat terutama seorang ibu dalam menjaga kesehatannya ketika proses kehamilan, sehingga hal ini dapat menekan AKBa. Begitu pula  dengan  variabel  persentase  rumah  tangga  dengan  jenis bahan  bakar  utama  berupa bahan bakar padat berpengaruh secara signifikan pada beberapa kabupaten/kota di Pulau Papua seperti pada  Tabel  5.  Pembakaran  kayu  untuk  memasak menimbulkan  pencemaran  udara  yang dapat  menyebabkan  pneumonia.  Penelitian  lain  menyimpulkan  bahwa  pneumonia  pada  balita meningkat karena paparan polusi dalam ruangan dari bahan bakar padat yang tidak diproses [16].
Variabel  RLS  secara  signifikan  berpengaruh  negatif  terhadap  AKBa  pada  beberapa kabupaten/kota  di  Pulau  Papua  seperti  pada  Tabel  5.  Balita  yang  memiliki  orang  tua  dengan tingkat  pendidikan  tinggi  berpeluang  lebih  rendah  untuk  mengalami  kematian  [17].  Kematian balita  menurun  seiring  meningkatnya  tingkat  pendidikan  pasangan,  seorang  ibu  dengan  suami yang tidak berpendidikan tinggi lebih rentan mengalami kematian pada balitanya [18]. Orang tua yang memiliki pendidikan rendah lebih rentan mengalami kesulitan dalam menerima informasi kesehatan dan mengambil keputusan yang tepat untuk memeriksa kehamilan dan persalinan [14]. Variabel  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sumber  air  minum  layak signifikan  pada  beberapa  kabupaten/kota  seperti  pada  Tabel  5.  Jadi,  kematian  balita  menurun
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
seiring meningkatnya persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap sumber air layak. Hal ini sesuai dengan penelitian oleh Kaldewei pada tahun 2010 yang menemukan bahwa anak yang lahir di rumah tangga tanpa akses air minum yang baik memiliki resiko kematian satu persen lebih tinggi dibandingkan dengan anak yang lahir dalam rumah tangga dengan akses air minum yang baik [18].
Tabel 6. Perbandingan Model Terbaik Model CV Adj R – square Regresi OLS 130,394 0,443 GWR 102,279 0,560 Mixed GWR 80,189 0,600
Selanjutnya,  validasi  model  terbaik  dilakukan  dengan  membandingkan  model  yang  ada berdasarkan kriteria CV dan Adj R – Squared (Tabel 5). Pemilihan model terbaik diantara model regresi  global,  GWR,  dan Mixed GWR  terlihat  dari  kriteria  nilai  CV  minimum  dan Adj  R  – Squared maksimum. Berdasarkan Tabel 5 dapat dilihat bahwa model Mixed GWR adalah model terbaik  yang  memenuhi  kriteria  nilai  CV  minimum  sebesar  80,189  dan  nilai Adj  R  –  Squared maksimum sebesar 0,600. Oleh karena itu, pemodelan Mixed GWR cocok diterapkan pada AKBa di Pulau Papua tahun 2020.

## 4. KESIMPULAN
AKBa pada 42 kabupaten/kota di Pulau Papua tahun 2020 mempunyai pola sebaran yang beragam. Terlanggarnya asumsi homoskedastisitas mengindikasikan adanya heterogenitas spasial pada AKBa di Pulau Papua. Hasil analisis Mixed GWR menunjukkan terdapat 6 pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan variabel independen yang signifikan memengaruhi AKBa di Pulau Papua tahun  2020  dengan  kriteria bandwidth  optimum yang  terpilih  adalah adaptive  gaussian . Variabel  PDRB  perkapita  merupakan  satu-satunya  variabel  independen  dalam  model  yang memiliki karakteristik bersifat global. Sedangkan, variabel persentase perempuan dengan umur hamil pertama kurang dari 21 tahun, persentase rumah tangga dengan jenis bahan bakar utama berupa bahan bakar padat, rata-rata lama sekolah, dan persentase rumah tangga yang memiliki akses  terhadap  sumber  air  minum  layak  bervariasi  secara  lokal  dan  signifikan  pada  beberapa kabupaten/kota di Pulau Papua. Berdasarkan nilai CV dan Adjusted R-square , Mixed GWR adalah model terbaik dibandingkan model RLB dan GWR dalam memodelkan AKBa di Pulau Papua.

## 5. SARAN
Penelitian ini masih terdapat kelemahan pada variabel independen yang digunakan dalam model dikarenakan ketersediaan data yang terbatas. Penelitian ini belum menggunakan variabel independen yang menggambarkan faktor malnutrisi, cedera, dan pengendalian penyakit individu, seperti  halnya  yang  terdapat  pada  kerangka  Mosley  &  Chen.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengeksplorasi lebih mendalam penggunaan variabel independen dari berbagai sumber.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  persentase  perempuan  15-49  tahun  yang  umur  hamil pertamanya kurang dari 21 tahun signifikan memengaruhi AKBa di Teluk Bintuni, Tambrauw, dan  Maybrat.  Kabupaten/kota  tersebut  diharapkan  dapat  meningkatkan  sosialisasi  terkait
Indonesian Journal of Applied Statistics, 6(1), 10-21, 2023
penundaan kehamilan bagi pasangan nikah muda untuk mencegah kehamilan yang terlalu muda. Lalu,  persentase  rumah  tangga  dengan  jenis  bahan  bakar  utama  berupa  bahan  bakar  padat signifikan memengaruhi AKBa di Merauke, Boven Digoel, Mappi, dll. Kabupaten/kota tersebut diharapkan menggalakan penggantian bahan bahan bakar rumah tangga dengan bahan bakar yang lebih  ramah  lingkungan.  Rata-rata  lama  sekolah/RLS  signifikan  memengaruhi  AKBa  di Jayawijaya,  Nabire,  Kepulauan  Yapen,  dll.  Kabupaten/kota  tersebut  diharapkan  dapat meningkatkan  akses  dan  kualitas  di  bidang  pendidikan.  Dan  yang  terakhir,  persentase  rumah tangga yang memiliki akses terhadap sumber air minum layak signifikan memengaruhi AKBa di Nabire, Fakfak,  Kaimana,  dll.  Kabupaten/kota  tersebut  diharapkan  meningkatkan  akses rumah tangga terhadap sumber air minum layak. Secara lebih lengkap informasi variabel-variabel yang memengaruhi AKBa di tiap kabupaten/kota di Pulau Papua dapat dilihat pada Lampiran 1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Melani,  Natalia  dan  Atik  Nurwahyuni,  “Analisis  Faktor  yang  Berhubungan  dengan Demand atas Pemanfaatan Penolong Persalinan di Provinsi Banten: Analisis Data Susenas 2019”, Jurnal Inovasi Penelitian, no. 2, pp. 10, 2022.
[2] Badan Pusat Statistik, Angka Kematian Balita Per 1000 Kelahiran Hidup Menurut Provinsi, 2020.
[3] Badan Pusat Statistik, Profil Kesehatan Ibu dan Anak 2022, 2022.
[4] Kementrian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional/Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional, Peta Jalan SDGs Indonesia Menuju 2030, 2021.
[5] Badan Pusat Statistik, Angka Kematian Balita/AKBa (Under Five Mortality Rate/U5MR) Hasil Long Form SP2020 Menurut Provinsi, 2023.
[6] Dewi, I. S, & Nursiyono, J. A, “Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kematian Balita di Jawa Timur  Tahun  2020  Menggunakan  Geographically Weighted  Regression (GWR)”,  Jurnal Ilmiah Komputasi dan Statistika, vol. 2, no. 2, pp. 32-39, 2023.
[7] Wuryanti  I.  F,  Purnami  S.W,  Purhadi,  “Pemodelan  Mixed  Geographically  Weighted Regression  (MGWR)  pada  Angka  Kematian  Balita  di  Kabupaten  Bojonegoro  Tahun 2011”, Jurnal Sains dan Seni pomits, vol. 2, no. 1, pp. 2337-3520, 2013.
[8] Zeng. C, Yang. L, Zhu. A. X, Rossiter. D. G, Liu. J, & Wang. D, “Mapping soil organic matter concentration at different scales using a mixed geographically weighted regression method”, Geoderma, pp. 69-82, 2016.
[9] Fotheringham. A. S, Brunsdon. C, & Charlton. M, Geographically weighted regression: the analysis of spatially varying relationships, UK: John Wiley & Sons, 2002.
[10]  Jarque. C. M, & Bera. A. K, “A test for normality of observations and regression residuals”, International Statistical Review/Revue Internationale de Statistique, pp. 163-172, 1987.
[11]  Mansfield. E. R, & Helms. B. P, “Detecting multicollinearity”, The American Statistician, vol. 36, no. 3a, pp. 158-160, 1982.
[12]  Breusch. T. S, & Pagan. A. R, “A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation”, Econometrica: Journal of the econometric society, pp. 1287-1294, 1979.
[13]  Hocking. R. R, Methods and Applications of Linear Models Regression and the Analysis of Variance (2nd ed.), Canada: John Wiley & Sons, 2003.
[14]  Azizah I, Handayani OK, “Kematian Neonatal di Kabupaten Grobogan”, Higeia J Public Heal Res Dev, vol. 1, no. 4, pp. 72-85, 2017.
[15]  Abbuy. E. K, “Macroeconomic Determinants of Infant Mortality in WAEMU Countries: Evidence from Panel Data Analysis”, Applied Economics and Finance, vol. 5, no. 6, pp. 52-60, 2018. https://doi.org/10.11114/aef.v5i6.3682.
[16]  Dherani. M, Pope. D, Mascarenhas. M, Smith. K. R, Weber. M, & Bruce. N, “Indoor air pollution from unprocessed solid fuel use and pneumonia risk in children aged under five years: a systematic review and meta-analysis”, Bulletin of the World Health Organization, pp. 390-398C, 2008.
[17]  Woldeamanuel. B.T, “Socioeconomic, Demographic, and Environmental Determinants of Under-5  Mortality  in  Ethiopia :  Evidence  from  Ethiopian  Demographic  and  Health Survey”, 2019.
[18]  Kaldewei.  Cornelia,  “Determinants  of  Infant  and  Under-Five  Mortality-The  Case  of Jordan”, 2010.