## PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL GAUSS UNTUK MENGANALISIS JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU
Salmon Notje Aulele 1 , Norisca Lewaherilla 2 , M. Y. Matdoan 3 1,2,3 Universitas Pattimura e-mail: 1 salmon.aulele@yahoo.com

## Abstrak
Pembangunan kesehatan pada hakekatnya adalah penyelenggaraan upaya kesehatan untuk mencapai kemampuan sehat  secara  mandiri  dengan  meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat  yang  optimal,  meningkatkan  sumber daya manusia, dan pemerataan pelayanan kesehatan. Analisis regresi adalah analisis statistik yang bertujuan untuk memodelkan  hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel  prediktor.  Model  Regresi  Poisson  Tertimbang Geografis  adalah  bentuk  regresi  Poisson  lokal  yang  memperhitungkan  lokasi  dan  mengasumsikan  bahwa  data terdistribusi Poisson. Model GWPR ini banyak di pakai oleh peneliti dalam menganalisis data spasial di berbagai bidang.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan  faktor-faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku dengan menggunakan model GWPR dengan pembobot Fungsi Kernel Gauss. Hasil penelitian menunjukan bahwa Rata-rata jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku pada tahun 2019 adalah sebesar 32 bayi. Jumlah kematian bayi tertinggi berada pada Kabupaten Maluku Tengah yaitu  sebesar 59 bayi, sedangkan untuk Kabupaten/Kota yang memiliki jumlah kematian bayi terendah adalah Kota Tual sebesar 15 bayi. Hasil pemetaan Kabupaten/Kota berdasarkan faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah  Persentase  Pemberian ASI  Ekslusif  Pada  Bayi  (5  Kab/Kota),  Jumlah  Tenaga  Kesehatan  (10  Kab/Kota), Jumlah  Sarana  Kesehatan  (11  Kab/Kota),  Persentase  Bayi  Berat  Badan  Lahir  Rendah  (10  Kab/Kota),  dan Persentase  Cakupan  Imunisasi  Tetanus  Toxoid  (TT2)  Pada  Ibu  Hamil  (9  Kab/Kota).  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  Pemerintah  Pusat  maupun  Daerah  dalam  mengambil  kebijakan  untuk menurunkan jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku.
Kata kunci: Regresi Poisson, Geographically Weighted Poisson Regression , Fungsi Kernel Gauss, Kematian Bayi

## Abstract
Health development is essentially implementing health initiatives for independent and healthy living by balancing optimal public health levels, increased human resources, and coverage of health services. is to Regression analysis is a statistical analysis aimed at modeling the relationship between response variables and predictor variables. A geo-weighted Poisson regression (GWPR) model is a form of local Poisson regression that accounts for location and  assumes  that  the data have  a  Poisson  distribution.  The  GWPR  model  is  widely  used  by  researchers  when analyzing geospatial data in various fields. The purpose of this study was to identify the factors that significantly influence infant mortality rate in Maluku province using a Gaussian kernel weighted GWPR model. They found that an average of 32 babies died in Maluku province in 2019. Central Maluku District had the highest number of infant deaths with her 59, and Chual City had the lowest  number of infant deaths with her 15. The district/city mapping results for factors that have a large impact on infant mortality rates are the proportion of single parents (5  districts/cities),  the  number  of  nursing  staff  (10  districts/cities),  and  the  number  of  health  care  workers. Facilities  (11  prefectures/cities),  prevalence  of  low  birth  weight  infants  (10  prefectures/cities),  TT2  maternal vaccination rate (9 prefectures/cities). The results of this study are intended to serve as a reference for central and state governments in formulating strategies to reduce child mortality in Maluku.
Keywords: Poisson Regression, Geographically Weighted Poisson Regression, Kernel Gauss Function, Infant Mortality

## PENDAHULUAN
Pembangunan kesehatan pada hakekatnya  adalah  terwujudnya  kesehatan, untuk  mencapai  kemampuan  hidup  sehat dan  mandiri,  untuk  meningkatkan  derajat kesehatan masyarakat yang optimal. komitmen bersama masyarakat internasional untuk mempercepat pembangunan  manusia  dan  memberantas kemiskinan. Salah satu tujuan SDG adalah menurunkan angka kematian balita. Indikator terpenting kematian di bawah usia 5 tahun yaitu kematian bayi. Kematian bayi merupakan indikator penting untuk menentukan  status  kesehatan  penduduk. Keberhasilan  pembangunan  daerah  juga dapat dilihat dari angka kematian bayi dan angka harapan hidup.
Indonesia masih harus banyak berjuang  untuk  memperbaiki  indikator pembangunan  kesehatan,  khususnya angka kematian  anak,  karena  tren  penurunan angka kematian anak dalam beberapa tahun terakhir  tidak  berlangsung  cepat,  tetapi turun perlahan secara eksponensial. Berdasarkan  data  Perserikatan  Bangsa- Bangsa  (PBB),  angka  kematian  bayi  di Indonesia  pada  tahun  2019  adalah  21,12. Angka  itu  lebih  rendah  dari  rekor  yang tercatat  pada  tahun  2018,  ketika  angka kematian bayi Indonesia adalah 21,86, atau pada  tahun  2017,  sebesar  22,62.  Angka tersebut  meleset  dari  target  Millennium Development Goals yaitu 17 kematian bayi per 1.000 kelahiran. Karena itu, pemerintah harus  bekerja  keras  untuk  menurunkan angka  kematian  anak  melalui  berbagai program.
Penelitian  tentang  angka  kematian bayi pernah dilakukan oleh beberapa pihak sebelumnya.
Pramasita (2005)
menyimpulkan  bahwa  banyaknya  trauma lahir  dan  persalinan  yang  di  tolong  oleh tenaga  non  medis  sangat  berpengaruh terhadap  tingkat  kematian  bayi.  Jayanti (2007)  menyimpulkan  bahwa  bayi  yang tidak diberi ASI, wanita yang tidak pernah sekolah  atau  tidak  tamat  Sekolah  Dasar (SD)/Madrasah Ibtidaiyah (MI), persalinan yang  menggunakan  tenaga  non  medis, wanita yang berkeluarga di bawah umur 17
tahun  dan  penduduk  golongan  sosial ekonomi menengah kebawah sangat mempengaruhi  tingkat  kematian  bayi. Winarno  (2009)  menyimpulkan  bahwa persentase penolong persalinan oleh tenaga non medis dan rata-rata lama pemberian Air Susu  Ibu  (ASI)  eksklusif  mempengaruhi angka  kematian  bayi.  Ardiyanti  (2009) menyatakan bahwa jumlah sarana kesehatan,  persentase  persalinan  yang dilakukan dengan bantuan non medis, rata- rata jumlah pengeluaran rumah tangga, rata- rata  lama  pemberian  ASI  dan  persentase rumah  tangga  yang  memiliki  air  bersih mempengaruhi  angka  kematian  bayi. Berdasarkan penelitian - penelitian tersebut, belum  ada  penelitian  yang  menggunakan pendekatan  metode  statistik  khususnya Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). Jumlah  kematian  bayi  di  Provinsi Maluku tahun 2019 yaitu sebanyak 355 bayi yang meninggal, dimana Kabupaten
Maluku Tengah memiliki jumlah kematian bayi terbanyak yaitu sebanyak 59 bayi yang meninggal.  Jumlah kematian bayi  menurut kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  tahun 2019 yaitu Kabupaten Kepulauan Tanimbar 46,  Kabupaten  Maluku  Tenggara  (Malra) 32,  Kabupaten  Maluku  Tengah  (Malteng)
59,  Kabupaten  Buru  39,  Kabupaten Kepulauan  Aru  22,  Kabupaten  Seram Bagian  Barat  (SBB)  32, Kabupaten  Seram Bagian  Timur  (SBT)  24,  Kabupaten Maluku Barat Daya (MBD) 32, Kabupaten Buru Selatan (Bursel) 29, Kota Ambon 25 dan  Kota  Tual  15.  Data  ini  memberikan isyarat  bahwa  Pemerintah  Provinsi  dan Kabupaten/Kota  se-Maluku  melalui  Dinas Kesehatan,  perlu  menyikapi  fenomena kematian bayi yang terjadi.
Analisis  regresi adalah  analisis statistik yang bertujuan untuk memodelkan hubungan  antara  variabel  respon  Y  dan variabel  prediktor  X.  Jika  respon  Y memiliki  distribusi  Poisson,  digunakan regresi  Poisson  sebagai  model  regresi. Regresi  Poisson  diperoleh  dari  distribusi Poisson,  yaitu  suatu  distribusi  untuk kejadian-kejadian dengan probabilitas kejadian  yang  kecil  dan  yang  kejadiannya bergantung  pada  interval  atau  daerah
tertentu,    dengan  hasil  pengamatan  berupa variabel  diskrit  dan  antar  variabel  saling independen.
Aulele  (2012)  melalui  penelitiannya menyimpulkan  bahwa  faktor-faktor  yang signifikan mempengaruhi kematian bayi di Provinsi Maluku yaitu persentase persalinan yang dilakukan dengan bantuan non  medis  dan  jumlah  sarana  kesehatan. Penelitian yang digunakan masih
menggunakan  model  global  yaitu  regresi poisson tanpa memperhatikan faktor geografis  dari  tiap  Kabupaten/Kota  di Provinsi Maluku
Geographically  Weighted  Poisson Regression (GWPR) adalah bentuk  regresi Poisson  lokal  yang  memperhitungkan lokasi  dan  mengasumsikan  bahwa  data terdistribusi  Poisson.  Nakaya,  dkk  (2004) menggunakan  model  GWPR  untuk  suatu himpunan  data  pekerjaan  dengan  usia kematian  di  Tokyo.  Hasil  yang  diperoleh menunjukan  bahwa  ada  variasi  yang signifikan  dalam  hubungan  kerja  dan  usia kematian. Hadayeghi, dkk (2009)
menunjukan  bahwa  model  GWPR  lebih baik  digunakan  untuk  menyelidiki  variase dalam  hubungan  jumlah  zonal  collisions daripada  Generalized  Linear  Model  yang konvensional.  Model  GWPR  diterapkan untuk  memodelkan  kematian  anak  di provinsi  Maluku  dengan  fungsi  bobot kernel Gaussian. Hal ini dikarenakan kernel Gaussian lebih muda dalam implementasinya.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Maluku yaitu data yang diperoleh dari publikasi dan data dari hasil penelitian. Data  publikasi  yang  diambil  adalah  data publikasi provinsi dalam angka tahun 2019 dan publikasi  laporan kematian bayi  tahun 2019  sedangkan  data  survei  yang  diambil adalah data survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS)  di  Provinsi  Maluku  tahun 2019  serta  data  dari  Dinas  Kesehatan Provinsi Maluku.. Pada penelitian ini yang dijadikan unit observasi
adalah
kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  yaitu Kota  Ambon,  Kota  Tual,  Kabupaten Maluku Tengah, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten Maluku  Barat  Daya,  Kabupaten  Seram Bagian  Barat,  Kabupaten  Seram  Bagian Timur,  Kabupaten  Buru  dan  Kabupaten Buru Selatan.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari variabel terikat (Y)
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Tabel 1. Variabel Penelitian
Var Nama Variabel Y Jumlah kematian bayi berusia di bawah satu tahun, per 1.000 kelahiran hidup pada tahun 2019 pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 1
Persentase persalinan yang di bantu tenaga non medis pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 2
Persentase pemberian Air Susu Ibu (ASI) ekslusif pada bayi setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 3 Persentase penduduk miskin pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 4 Persentase tenaga kesehatan pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 5 Persentase sarana kesehatan pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 6 Persentase bayi berat badan lahir rendah (BBLR) pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku X 7 Persentase cakupan imunisasi Tetanus Toxoid (TT2) pada ibu hamil setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku
dan  variabel  bebas  (X).  Variabel  tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
Untuk  mendukung  proses  penelitian digunakan  paket  program  komputer  yaitu software R, GWR4 dan ArcView GIS serta literature  pendukung  dalam  bentuk  buku cetak dan informasi ilmiah lainnya.

## Prosedur Penelitian
Pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif. Penelitian  ini  dilakukan  selama  setahun. Langkah-langkah  metode  penelitian  yang digunakan  secara  rinci  dapat  dirumuskan sebagai berikut.
a. Kajian  literatur  :  Pada  tahap  ini,  akan dilakukan  dan  pengumpulan  literatur dilakukan,  setelah  itu  ditentukan  jenis dan sumber data yang akan dianalisis.
b. Pengumpulan  data  :  berdasarkan  kajian literatur  yang  dilakukan  dan  penentuan jenis  data  yang  digunakan,  maka selanjutnya dilakukan pengumpulan data meliputi Jumlah Kematian Bayi sebagai variabel  respon  (Y),  dan  ke-9  variabel prediktornya  (X)  setiap  kabupaten/kota di Provinsi Maluku.
c. Statistika  Deskriptif  :  setelah  data dikumpulkan,  maka  pada  tahapan  ini dilakukan  pemaparan  data-data  dengan angka  maupun  gambar  yang  informatif sehingga dapat ditarik suatu kesimpulan sementara  akan  kondisi  yang  terjadi  di lapangan selama periode yang diamati.
d. Pemodelan : Selanjutnya akan dilakukan pemodelan dengan memperhatikan
faktor geografis yaitu
dengan menggunakan  model  G eographically Weighted  Poisson  Regression dengan tahapan sebagai berikut:
1. Uji  Multikolinieritas
2. Menentukan  u i dan  v i berdasarkan garis  lintang  selatan  dan  garis  bujur timur untuk setiap kantor pemerintahan (Kantor Bupati/Walikota) untuk setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku.
3. Hitung  jarak  Eucliden  anatara  lokasi pengamatan  sesuai  posisi  geografis. Jarak  Eucliden  antara  lokasi i yang terletak  pada  koordinat ( ) i i v u ,
terhadap  lokasi j yang  terletak  pada koordinat ( ) j j v u ,
4. Menetapkan nilai bandwidth optimum  tiap  kabupaten/kota  di Provinsi Maluku dengan menggunakan metode Cross Validation
5. Setelah mendapatkan nilai bandwidth optimum  tiap  kabupaten/kota  maka proses selanjutnya yaitu memperoleh matriks  pembobot dengan  digunakan Fungsi  Kernel  Gauss  yang  akan digunakan untuk menaksir parameter setiap lokasi
6. Penaksiran  parameter  model  GWPR dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimator 7. Pengujian signifikansi parameter model secara parsial dengan menggunakan hipotesis berikut :. ( ) 0 , : 0 = i i k v u H  ( ) 1 : , 0 ; 1, 2,..., 7 k i i H u v k   =
8. Membuat  kesimpulan  faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi setiap kabupaten/Kota di Provinsi Maluku
9. Mendapatkan  model  GWPR  setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku
e. Pemetaan:  Dilakukan  pengelompokan kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku berdasarkan faktor-faktor yang
signifikan mempengaruhi Jumlah Kematian Bayi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Penduduk di Provinsi Maluku
Provinsi  Maluku  merupakan  salah satu wilayah kepulauan di Indonesia. Secara geografis,  Provinsi  Maluku  terletak  antara 2º 30' – 9'  Lintang Selatan dan 124 º – 136 º  Bujur  Timur.  Batas  wilayah  Provinsi sebelah  utara  berbatasan  dengan  Laut Seram,  sebelah  selatan  berbatasan  dengan Lautan Indonesia dan Laut Arafura, sebelah Timur  berbatasan  dengan  Pulau  Irian/ Provinsi  Papua  dan  sebelah  berbatasan dengan  Pulau  Sulawesi/  Laut  Sulawesi (BPS Provinsi Maluku, 2019).
Provinsi  Maluku  terdiri  dari  9 (sembilan)  Kabupaten  dan  2  (dua)  Kota dengan  118  Kecamatan  dan  jumlah Desa/Kelurahan  sebanyak  1.231  yang terdiri  atas  1.198  Desa  dan  33  Kelurahan. Luas  wilayah  tiap  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Maluku  yaitu  Kabupaten  Maluku Barat  Daya  luasnya  72.426,91  Km², Kabupaten Kepulauan Tanimbar 52.995,19 Km²,  Kota  Ambon  35.944,62  Km², Kabupaten Maluku Tengah 11.595,57 Km², Kabupaten Buru 7.595,58 Km², Kabupaten Seram  Bagian  Barat  6.948,40  Km², Kabupaten  Kepulauan  Aru  6.426,77  Km², Kabupaten  Seram  Bagian  Timur  5.779,12 Km²,  Kabupaten  Buru  Selatan  5.060,00 Km², Kabupaten Maluku Tenggara 4.178,66  Km²  dan  Kota  Tual  254,39  Km² (BPS Provinsi Maluku, 2019). Pada  penelitian  ini  aplikasi  model Geographically
Weighted Poisson
Regression (GWPR) diterapkan pada kasus Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Maluku pada  tahun  2018.  Variabel  yang  diteliti adalah  Jumlah  Kematian  Bayi  setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku sebagai  variabel  dependen  dan  Persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non medis  pada  setiap  Kabupaten/Kota  di
Provinsi Maluku (X 1 ), Persentase pemberian  ASI  ekslusif  pada  bayi  setiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  (X 2 ), Persentase  penduduk  miskin  pada  setiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  (X 3 ), Jumlah  tenaga  kesehatan  pada  setiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  (X 4 ), Jumlah  sarana  kesehatan  pada  setiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  (X 5 ), Persentase bayi Berat Badan Lahir Rendah pada  setiap  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Maluku  (X 6 ),  dan  Persentase  cakupan imunisasi  TT2  pada  ibu  hamil  setiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  (X 7 ) sebagai  variabel  independen.  Deskripsi masing-masing  variabel  dependen  dan variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## a. Jumlah Kematian Bayi
Kematian bayi adalah kematian anak di  bawah  usia  satu  tahun.  Kematian  bayi diukur  dengan  angka  kematian  bayi,  yaitu
jumlah  kematian  anak  di  bawah  usia  satu per seribu kelahiran. Jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku tahun 2019 dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata  jumlah  kematian  bayi  di  Provinsi Maluku adalah sebesar 32. Pada tahun 2019 jumlah  kematian  bayi  tertinggi  yaitu Kabupaten  Maluku  Tengah  yaitu  sebesar 59, sedangkan untuk daerah yang memiliki jumlah kematian bayi terendah adalah Kota Tual  sebesar 15. Berdasarkan Gambar 4.1, terlihat  bahwa  Kota  Tual  memiliki  jumlah kematian bayi terendah yaitu 15 bayi. Kota Ambon,  Kabupaten  Kepulauan  Aru  dan Kabupaten  Seram  Bagian  Timur  memiliki jumlah  kematian  bayi  berkisar  antara  15 sampai  dengan  26  bayi.  Selanjutnya Kabupaten Buru Selatan, Kabupaten Seram Bagian  Barat,  Kabupaten  Maluku  Barat Daya  dan  Kabupaten  Maluku  Tenggara memiliki  jumlah  kematian  bayi  berkisar antara 26 sampai dengan 32 bayi. Terdapat dua Kabupaten/Kota yang memiliki jumlah kematian  bayi  berkisar  antara  32  sampai dengan 46 bayi  yaitu Kabupaten Buru dan Kabupaten Kepulauan Tanimbar.
Sedangkan  hanya  Kabupaten  Maluku Tengah  yang  memiliki  jumlah  kematian bayi  berkisar  antara  46  sampai  dengan  59 bayi.

## b. Persentase Persalinan Yang Dibantu Oleh Tenaga Non Medis
Persalinan  oleh  tenaga  non  medis, yaitu proses persalinan dibantu oleh tenaga non medis yang biasa disebut Paraji/Dokter Kandungan Tradisional. Persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non
Gambar 2. Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Maluku
medis di Provinsi Maluku tahun 2019 dapat dilihat pada gambar berikut :
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata persentase persalinan yang dibantu
oleh tenaga non medis di Provinsi Maluku adalah  sebesar  27,8%.  Pada  tahun  2019 persentase  persalinan  yang  dibantu  oleh tenaga  non  medis  tertinggi  di  Provinsi Maluku  yaitu  Kabupaten  Maluku  Barat Daya  dengan  persentase  sebesar  80,94%, sedangkan  untuk  daerah  yang  memiliki persentase  persalinan  yang  dibantu  oleh tenaga  non  medis  terendah  adalah  Kota Ambon  dengan  persentase  sebesar  0,57%. Berdasarkan  Gambar  4.2,  terlihat  bahwa Kota Ambon memiliki persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non medis  terendah  yaitu  0,57%.  Kabupaten Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten  Buru  Selatan  dan Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  memiliki persentase  persalinan  yang  dibantu  oleh tenaga  non  medis  berkisar  antara  0,57% sampai dengan 10,05%. Selanjutnya Kabupaten Maluku Tengah dan Kabupaten Kepulauan Aru memiliki persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non medis  berkisar  antara  10,05%  sampai dengan 20,51%. Sedangkan hanya Kabupaten Buru yang memiliki  persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non medis  berkisar  antara  20,51%  sampai dengan  35,08%.  Sedangkan  terdapat  tiga Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  tenaga  non medis  berkisar  antara  35,08%  sampai dengan  80,94%%  yaitu  Kabupaten  Seram
Bagian  Timur,  Kota  Tual  dan  Kabupaten Maluku Barat Daya.

## c. Persentase Pemberian ASI Ekslusif Pada Bayi
Pemberian ASI Eksklusif adalah pemberian ASI tanpa makanan tambahan untuk bayi usia 0-6 bulan .  Persentase  pemberian  ASI ekslusif pada bayi di Provinsi Maluku tahun 2019 dapat dilihat pada gambar berikut :
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata persentase pemberian ASI ekslusif di  Provinsi  Maluku  adalah  sebesar  93,7%. Pada tahun 2019 persentase pemberian ASI ekslusif  tertinggi  yaitu  Kabupaten  Buru Selatan dengan persentase sebesar 98,86%. Sedangkan  persentase  pemberian  ASI ekslusif terendah adalah Kabupaten
Kepulauan  Aru  dengan  persentase  sebesar 83,55%.  Berdasarkan  Gambar  4.3,  terlihat bahwa Kabupaten Kepulauan Aru memiliki persentase pemberian ASI ekslusif terendah yaitu 83,55%. Kota Ambon dan Kabupaten Maluku Tengah memiliki persentase pemberian  ASI  ekslusif  berkisar  antara 83,55% sampai dengan 91,25%. Selanjutnya  Kabupaten  Seram  Bagian
Timur,  Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar, Kota  Tual  dan  Kabupaten  Maluku  Barat Daya  memiliki  persentase  pemberian  ASI ekslusif  berkisar  antara  91,25%  sampai dengan  95,11%.  Dari  Gambar  4.3  juga terlihat  bahwa  Kabupaten  Buru  dan Kabupaten Maluku Tenggara yangmemiliki persentase pemberian ASI ekslusif berkisar antara  95,11%  sampai  dengan  97,26%. Selanjutnya  terdapat  dua  Kabupaten  yang
Gambar  3.  Persentase  Persalinan  Oleh
Tenaga Non Medis di Provinsi Maluku
Gambar  4.  Persentase  Pemberian  ASI Ekslusif di Provinsi Maluku
memiliki persentase pemberian ASI ekslusif  berkisar  antara  97,26%  sampai dengan  98,86%  yaitu  Kabupaten  Seram Bagian Barat dan Kabupaten Buru Selatan.

## d. Persentase Penduduk Miskin
Penduduk  miskin  adalah  penduduk yang  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  per bulannya di bawah garis kemiskinan. Garis Kemiskinan (GK) merupakan penjumlahan dari  Garis  Kemiskinan  Makanan  (GKM) dan  Garis  Kemiskinan  Non  Makanan (GKNM).  Persentase  penduduk  miskin  di Provinsi  Maluku  tahun  2019  dapat  dilihat pada gambar berikut :
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata  persentase  penduduk  miskin  di
Provinsi Maluku adalah 21,8%. Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  yang memiliki  persentase  penduduk  miskin tertinggi  yaitu  Kabupaten  Maluku  Barat Daya  dengan  persentase  sebesar  30,2%%. Sedangkan Kabupaten/Kota yang memiliki persentase penduduk miskin terendah yaitu Kota  Ambon  dengan  persentase  sebesar 4,72%.  Berdasarkan  Gambar  4.4,  terlihat bahwa  Kota  Ambon  memiliki  persentase penduduk  miskin  terendah  yaitu  4,72%. Selanjutnya  terdapat  tiga  Kabupaten/Kota yang memiliki persentase penduduk miskin berkisar  antara  4,72%  sampai  dengan 20,11%  yaitu  Kabupaten  Buru  Selatan, Kabupaten  Buru  dan  Kabupaten  Maluku Tengah. Sedangkan terdapat tiga Kabupaten  yang  memiliki  persentase penduduk  miskin  berkisar  antara  20,11% sampai  dengan  23,62%  yaitu  Kabupaten
Maluku Tenggara, Kota Tual dan Kabupaten Seram Bagian Timur.
Selanjutnya  Kabupaten  Seram  bagian Barat,  Kabupaten  Kepulauan  Aru  dan Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar  memiliki persentase penduduk miskin berkisar antara 23,62%  sampai  dengan  28,08%.  Dari Gambar  4.4  juga  terlihat  bahwa  hanya Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  yang memiliki  persentase  penduduk  miskin berkisar  antara  28,08%  sampai  dengan 30,2%.

## e. Jumlah Tenaga Kesehatan
Tenaga  kesehatan  profesional  adalah individu  yang  berkomitmen  pada  industri kesehatan  dan  memiliki  pengetahuan dan/atau  keterampilan  yang  diperoleh melalui  pelatihan  medis  yang  memerlukan lisensi untuk melakukan layanan kesehatan..  Jumlah  tenaga  kesehatan  di Provinsi  Maluku  tahun  2019  dapat  dilihat pada gambar berikut :
Berdasarkan data yang diperoleh, rata rata jumlah tenaga kesehatan tiap Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku adalah sebesar  48.  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Maluku  yang  memiliki  jumlah  tenaga kesehatan  tertinggi  yaitu  Kota  Ambon sebanyak 203. Sedangkan Kabupaten/Kota di  Provinsi  Maluku  yang  memiliki  jumlah tenaga kesehatan terendah yaitu Kabupaten Maluku Barat Daya sebesar 20.
Berdasarkan  Gambar  6,  terlihat  bahwa terdapat  dua  Kabupaten  yang  memiliki jumlah tenaga kesehatan berkisar antara 20 sampai  dengan  22  orang  yaitu  Kabupaten
Gambar 5. Persentase Penduduk Miskin di Provinsi Maluku
Gambar  6.  Jumlah  Tenaga  Kesehatan  di Provinsi Maluku
Maluku  Barat  Daya  dan  Kabupaten  Buru Selatan.
Selanjutnya terdapat dua
Kabupaten/Kota  yang  memiliki  jumlah tenaga kesehatan berkisar antara 22 sampai dengan  25  orang  yaitu  Kabupaten  Seram Bagian  Barat  dan  Kota  Tual.  Sedangkan Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten Buru, Kabupaten Seram Bagian Timur dan Kabupaten Kepulauan Aru memiliki jumlah tenaga kesehatan berkisar antara 25 sampai dengan 28 orang. Terdapat  dua Kabupaten yang  memiliki  jumlah  tenaga  kesehatan berkisar antara 28 sampai dengan 69 orang yaitu  Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar  dan Kabupaten  Maluku  Tengah.  Sedangkan hanya  Kota  Ambon  yang  memiliki  jumlah tenaga kesehatan berkisar Antara 69 sampai dengan 203 orang.

## f. Jumlah Sarana Kesehatan
Pelayanan  kesehatan  adalah  tempat dilakukannya  tindakan  kesehatan.  Jumlah sarana kesehatan di Provinsi Maluku tahun 2019 dapat dilihat pada gambar berikut :
Berdasarkan data yang diperoleh, rata rata jumlah sarana kesehatan tiap
Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku adalah sebesar  22.  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Maluku  yang  memiliki  jumlah  sarana kesehatan tertinggi yaitu Kabupaten Maluku  Tengah  sebanyak  37.  Sedangkan Kabupaten/Kota  yang  memiliki  jumlah sarana kesehatan terendah yaitu Kabupaten Buru  sebanyak  11.  Berdasarkan  Gambar 4.6, terlihat bahwa terdapat dua Kabupaten yang  memiliki  jumlah  sarana  kesehatan berkisar  antara  11  sampai  dengan  13  unit
yaitu Kabupaten Buru dan Kabupaten Buru Selatan.
Selanjutnya terdapat tiga Kabupaten/Kota  yang  memiliki  jumlah sarana kesehatan berkisar antara 13 sampai dengan 18 unit yaitu Kota Tual, Kabupaten Kepulauan Tanimbar dan Kabupaten Seram Bagian  Barat.  Selanjutnya  terdapat  dua Kabupaten  yang  memiliki  jumlah  sarana kesehatan berkisar antara 18 sampai dengan 20 unit yaitu Kabupaten Maluku Tenggara dan  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur. Sedangkan  Kabupaten  Kepulauan  Aru, Kota Ambon dan Kabupaten Maluku Barat Daya  memiliki  jumlah  sarana  kesehatan berkisar  antara  20  sampai  dengan  33  unit. Terlihat  juga  bahawa  hanya  Kabupaten Maluku  Tengah  yang  memiliki  jumlah sarana kesehatan berkisar antara 33 sampai dengan 37 unit.

## g. Persentase Bayi Berat Badan Lahir
Rendah (BBLR)
Berat lahir rendah (BBLR) mengacu pada bayi yang lahir di bawah berat rata-rata bayi.  Bayi  dinyatakan  mengalami  BBLR jika  beratnya  kurang  dari  2,5  kilogram, sedangkan berat badan normal bayi yaitu di atas  2,5  atau  3 kilogram.  Sementara  pada bayi yang lahir dengan berat kurang dari 1,5 kilogram, dinyatakan memiliki berat badan lahir sangat rendah. Persentase bayi BBLR di Provinsi Maluku tahun 2018 dapat dilihat pada Gambar berikut :
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata persentase bayi BBLR di Provinsi Maluku  adalah  sebesar  1,44%.  Pada  tahun
Gambar  7.  Jumlah  Sarana  Kesehatan  di Provinsi Maluku
Gambar  8.  Persentase  Bayi  BBLR  di Provinsi Maluku

## 2018  persentase  bayi  BBLR  tertinggi  di
Provinsi Maluku adalah Kabupaten Kepulauan Tanimbar sebesar 4,1%. Sedangkan Kabupaten/Kota yang memiliki persentase  bayi  BBLR  terendah  adalah Kabupaten  Buru  Selatan  sebesar  0,08%. Berdasarkan  Gambar  4.7,  terlihat  bahwa terdapat  tiga  Kabupaten  yang  memiliki persentase  bayi  BBLR  berkisar  antara 0,08%  sampai  dengan  0,21%  yaitu Kabupaten Buru Selatan, Kabupaten Seram Bagian Barat dan Kabupaten Seram Bagian Timur. Selanjutnya terdapat dua Kabupaten yang  memiliki  persentase  bayi  BBLR berkisar  antara  0,21%  sampai  dengan 0,93% yaitu Kabupaten Maluku Tengah dan Kabupaten  Buru.  Sedangkan  Kabupaten Maluku  Barat  Daya,  Kota  Tual  dan Kabupaten  Maluku  Tenggara  memiliki persentase  bayi  BBLR  berkisar  antara 0,93%  sampai  dengan  1,88%.  Kabupaten Kepulauan Aru dan Kota Ambon memiliki persentase  bayi  BBLR  berkisar  antara 1,88%  sampai  dengan  2,69%.  Sedangkan hanya  Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar yang  memiliki  persentase  bayi  BBLR berkisar antara 2,69% sampai dengan 4,1%.

## h. Persentase Cakupan Imunisasi TT2 Pada Ibu Hamil
Vaksin  tetanus  embrio  (TT)  adalah vaksin  yang  mengandung  toksoid  embrio tetanus murni dan dilemahkan yang diserap dalam  3  mg/ml  aluminium  fosfat.  Tujuan pemberian  vaksin  tetanus  toksoid  adalah untuk  melindungi  bayi  baru  lahir  dari infeksi tetanus neonatorum, melindungi ibu dari  kemungkinan  cedera  akibat  tetanus, mencegah penyakit pada ibu hamil dan bayi yang  kebal  terhadap  bakteri  tetanus,  serta mencegah agar tetanus pada bayi baru lahir tidak  hilang.  Imunisasi  TT  ibu  hamil diberikan  sebanyak  2  kali.  Suntikan  TT1 dapat  diberikan  karena  diketahui  positif hamil  yang  biasanya  diberikan  pada kunjungan pertama ibu hamil ke puskesmas. Jarak antara imunisasi TT1 dan TT2 minimal 4 minggu. Persentase cakupan imunisasi  TT2  pada  ibu  hamil  di  Provinsi Maluku  tahun  2018  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata persentase cakupan imunisasi TT2 pada  ibu  hamil  di  Provinsi  Maluku  adalah sebesar 36,7%. Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku yang memiliki persentase cakupan imunisasi  TT2  pada  ibu  hamil  tertinggi yaitu  Kabupaten  Maluku  Tengah  sebesar 52,37%.  Sedangkan  Kabupaten/Kota  yang memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada ibu hamil terendah adalah Kabupaten Maluku Tenggara sebesar 13,67%. Berdasarkan  Gambar  4.8,  terlihat  bahwa terdapat dua Kabupaten/Kota yang memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada  ibu  hamil  berkisar  antara  13,67% sampai  dengan  16,9%  yaitu  Kabupaten Maluku Tenggara dan Kota Tual. Selanjutnya  terdapat  dua  Kabupaten  yang memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada  ibu  hamil  berkisar  antara  16,9% sampai  dengan  21,83%  yaitu  Kabupaten Kepulauan  Tanimbar  dan  Kabupaten Maluku  Barat  Daya.  Terlihat  juga  bahwa hanya  Kabupaten  Buru  Selatan  yang memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada  ibu  hamil  berkisar  antara  21,83% sampai dengan 36,8%. Sedangkan Kabupaten Buru, Kabupaten Seram Bagian Barat dan Kabupaten Seram Bagian Timur memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada  ibu  hamil  berkisar  antara  36,8% sampai dengan 47,9%. Sedangkan Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kota  Ambon dan  Kabupaten  Maluku  Tengah  memiliki persentase cakupan imunisasi TT2 pada ibu hamil berkisar antara 47,9% sampai dengan 52,37%.
Gambar  9.  Persentase  Cakupan  Imunisasi
TT2 di Provinsi Maluku

## Pengujian Multikolinieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah terdapat penyimpangan dari asumsi multikolinearitas  yaitu.  adanya  hubungan linear  antara  variabel  independen  dari model  regresi.  Prasyarat  untuk  model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Jika dalam model terdapat  multikolinearitas  maka  model tersebut  memiliki  kesalahan  standar  yang besar  sehingga  koefisien  tidak  dapat ditaksir  dengan  ketepatan  yang  tinggi. Untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya multikolinieritas  dalam  model  maka  dapat digunakan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF).  Hasil  yang  diperoleh  adalah  sebagi berikut :
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa nilai  VIF  yang  diperoleh  untuk  semua variabel independen kurang dari 10. Hal ini menunjukan  bahwa  tidak  terjadi  kasus multikolinieritas,  sehingga  semua  variabel independen yang digunakan dalam penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk pemodelan  jumlah  kematian  bayi  di Provinsi  Maluku  dengan  menggunakan model Geographically  Weighted  Poisson Regression (GWPR).

## Model Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR)
Langkah  pertama  untuk  membangun model  GWPR  adalah  dengan  menentukan letak  geografis  tiap  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Maluku  (Lampiran  2),  setelah diperoleh  letak  geografis  maka  langkah selanjutnya  yaitu  memilih  bandwidth optimum.  Nilai  bandwidth  yang  diperoleh
dari  hasil  iterasi  adalah  q:  0,9999339 dengan nilai  kriteria CV:  13949,66. Untuk setiap  lokasi  pusat  akan  diperoleh  nilai bandwidth  optimum  yang  berbeda-beda. Hasil iterasi diperoleh bandwidth optimum untuk  tiap  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Maluku sebagai berikut :
Setelah mendapatkan nilai bandwidth optimum, maka langkah selanjutnya adalah mendapatkan  matriks  pembobot,  di  mana dalam  penelitian  ini  akan  digunakan pembobot fungsi kernel bisquare. Misalkan matriks pembobot di lokasi ( ) 1 1 , v u adalah ( ) 1 1 , v u W maka  langkah  awal  sebelum mendapatkan  matriks  pembobot  ini  adalah dengan mencari jarak euclid lokasi ( ) 1 1 , v u yaitu  Kabupaten  Kepulauan  Tanimbar  ke semua lokasi penelitian.
Tabel 2. Nilai VIF
Variabel VIF X 1 1,674
X 2 7,067 X 3 1,376 X 4 9,706 X 5 5,641 X 6 2,795 X 7 7,442 Tabel  3.  Nilai  Bandwidth  Optimum  Tiap Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Kabupaten/Kota Bandwidth Kepulauan Tanimbar 5,4528 Maluku Tenggara 6,1944 Maluku Tengah 6,4874 B u r u 8,8269 Kepulauan Aru 9,2963 Seram Bagian Barat 4,9473 Seram Bagian Timur 7,6277 Maluku Barat Daya 7,1161 Buru Selatan 9,2944 Kota Ambon 7,1569 Kota Tual 6,0864

## Tabel  4.  Jarak  Euclid  dan  Pembobot  di Kabupaten Kepulauan Tanimbar
Kabupaten/Kota Jarak Euclid Pembobot Kernel Gauss Kepulauan Tanimbar 0,0000 1.0000 Maluku Tenggara 2,5555 0.8960 Maluku Tengah 3,2662 0.8358 B u r u 4,4359 0.6084 Kepulauan Aru 4,7477 0.6845 Seram Bagian Barat 3,6570 0.7986 Seram Bagian Timur 4,8009 0.6787 Maluku Barat Daya 2,2957 0.9152 Buru Selatan 4,4528 0.6065 Kota Ambon 4,3690 0.7254 Kota Tual 1,3365 0.9704
Berdasarkan  Tabel  4,  maka  matriks pembobot  yang  dibentuk  dengan  fungsi kernel  Gauss  pada  lokasi ( ) 1 1 , v u yaitu Kabupaten Kepulauan Tanimbar adalah :
( ) 1 1 , (1, 0000 0,8960 0,8358 0, 6084 0, 6845 0, 7986
0, 6787 0,9152 0, 6065 0, 7254 0,9704) W u v diag =
Matriks  pembobot  diatas  digunakan untuk menaksir parameter di lokasi ( ) 1 1 , v u ,  sedangkan  untuk  menaksir  parameter  di lokasi ( ) 2 2 , v u perlu  dicari  terlebih  dahulu matriks  pembobot ( ) 2 2 , v u W pada  lokasi Kabupaten  Maluku  Tenggara  dengan  cara yang sama seperti langkah diatas, demikian seterusnya untuk matriks pembobot pengamatan terakhir ( ) 11 11 , v u W pada lokasi Kota  Tual.  Hasilnya  dapat  dilihat  pada Lampiran 3.
Selanjutnya setelah diperoleh matriks  pembobot  kemudian  dihitung estimasi tiap variabel pada tiap Kabupaten/Kota sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  5,    didapatkan nilai  t  hitung  untuk  semua  parameter. Dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi ( )  sebesar 5% maka nilai ( ) 182 , 3 3 ; 025 , 0 = t
.  Maka  diperoleh  6  parameter  yang signifikan  yaitu 𝛽 0 , 𝛽 2 , 𝛽 4 , 𝛽 5 , 𝛽 6 ,  dan 𝛽 7
karena ( ) 3 ; 025 , 0 t t hit  ,  sehingga  model GWPR  dengan  menggunakan  pembobot kernel Gauss yang dibentuk untuk pemodelan  jumlah  kematian  bayi  di Kabupaten Kepulauan Tanimbar adalah : 𝜇 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝(3,428 + 0,711𝑋 2 − 0,942𝑋 4
+ 0,647𝑋 5 + 0,620𝑋 6 + 0,651𝑋 7 )
Model  diatas  menjelaskan  bahwa jumlah  kematian  bayi  di  Kabupaten Kepulauan  Tanimbar  akan  bertambah sebesar 𝑒𝑥𝑝(0,711) jika  variabel  X 2 bertambah  sebesar  satu  satuan  dengan syarat variabel independen yang lain adalah konstan. Hal yang sama juga berlaku untuk variabel X 5 , X 6 dan X 7 . Sebaliknya jumlah kematian  bayi  di  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar akan berkurang sebesar 𝑒𝑥𝑝(0,942) jika  variabel  X 4 bertambah sebesar  satu  satuan  dengan  syarat  variabel independen yang lain adalah konstan.
Hal ini tidak berarti bahwa parameter- parameter  di  atas  juga  signifikan  disetiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku. Adapaun  variabel-variabel  yang  signifikan ditiap Kabupaten/Kota di  Provinsi  Maluku yaitu :
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa
ketujuh variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini tidak semua signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi di Provinsi Maluku. Pada Tabel 6 juga terlihat  bahwa  terdapat  perbedaan  jumlah variabel independen yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku, hal ini diakibatkan karena perbedaan letak geografis  tiap  Kabupaten/Kota  di  Maluku. Hasil di atas dapat dijadikan fokus perhatian pemerintah  pusat  maupun  daerah  dalam menurunkan  jumlah  kematian  bayi  di Provinsi Maluku.
Tabel 5. Estimasi Parameter Model GWPR di Kabupaten Kepulauan Tanimbar Parameter Estimasi Standar Eror t Hitung 𝛽 0 3,428 0,063 54,274 𝛽 1 -0,130 0.070 -1,864 𝛽 2 0,711 0,171 4,154 𝛽 3 -0,430 0,171 -2,513 𝛽 4 -0,942 0,262 -3,593 𝛽 5 0,647 0,143 4,520 𝛽 6 0,620 0,156 3,986 𝛽 7 0,651 0,161 4,039
Tabel  6.  Variabel  Yang  Signifikan  Dalam Model GWPR Tiap Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Kabupaten/Kota Model GWR Kepulauan Tanimbar X 2 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 Maluku Tenggara X 2 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 Maluku Tengah X 4 , X 5 , X 6 , X 7 B u r u X 4 , X 5 , X 6 Kepulauan Aru X 2 , X 5 , X 6 , X 7 Seram Bagian Barat X 2 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 Seram Bagian Timur X 4 , X 5 , X 6 , X 7 Maluku Barat Daya X 4 , X 5 , X 6 , X 7 Buru Selatan
X 4 , X 5
Kota Ambon
X 4 , X 5 , X 6 , X 7
Kota Tual X 2 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7

## Pemetaan Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku
1. Hasil  pemetaan  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Maluku  berdasarkan  variabel independen yang signifikan mempengaruhi  jumlah  kematian  bayi adalah sebagai berikut :
2. Persentase Pemberian ASI Ekslusif Pada Bayi  (X 2 )  di  Provinsi  Maluku  lebih difokuskan untuk Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten Seram Bagian Barat dan Kota Tual
3. Jumlah  Tenaga  Kesehatan  (X 4 )  di Provinsi Maluku lebih difokuskan untuk Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Buru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya, Kabupaten  Buru  Selatan,  Kota  Ambon dan Kota Tual
4. Jumlah  Sarana  Kesehatan  (X 5 )  di Provinsi Maluku difokuskan pada semua Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku.
5. Persentase  Bayi  Berat  Badan  Lahir Rendah  (X 6 )  di  Provinsi  Maluku  lebih difokuskan  pada  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Buru, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten  Maluku  Barat  Daya,  Kota
Ambon dan Kota Tual
6. Persentase Cakupan Imunisasi TT2 Pada
Ibu Hamil (X 7 ) di Provinsi Maluku lebih difokuskan  pada  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur,  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya, Kota Ambon dan Kota Tual

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  ditarik kesimpulan yaitu rata-rata jumlah kematian bayi  di  Provinsi  Maluku  adalah  32  bayi. Pada  tahun  2019  jumlah  kematian  bayi
tertinggi  berada  pada  Kabupaten  Maluku Tengah  yaitu  59  bayi,  sedangkan  untuk Kabupaten/Kota  yang  memiliki  jumlah kematian  bayi  terendah  adalah  Kota  Tual sebanyak  15  bayi.  Selain  itu,  variabel independen yang signifikan mempengaruhi jumlah  kematian  bayi  di  Provinsi  Maluku dengan  menggunakan  model  GWPR  yaitu Persentase  pemberian  ASI  ekslusif  pada bayi  (X 2 ),  Jumlah  tenaga  kesehatan  (X 4 ), Jumlah  sarana  kesehatan  (X 5 ),  Persentase bayi  Berat  Badan  Lahir  Rendah  (X 6 ),  dan Persentase cakupan imunisasi TT2 pada ibu hamil  (X 7 ).  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  jumlah  variabel bebas  yang  berpengaruh  nyata  terhadap angka kematian bayi pada setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  yang disebabkan  oleh  perbedaan  letak  geografis setiap kabupaten/kota di Maluku.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiyanti,  A.  (2009).  Effects  of  GH  gene polymorphism  and  sex  on  carcass traits  and  fatty  compositions  in Japanese Black cattle. Animal Science Journal , 80 (1), 62-69.
Aulele,  S.  N.  (2012).  Pemodelan  Jumlah Kematian  Bayi  di  Provinsi  Maluku Tahun  2010  dengan  Menggunakan Regresi Poisson. BAREKENG: Jurnal Ilmu  Matematika  dan  Terapan , 6 (2),
23-27. BPS  Provinsi  Maluku.  (2019).  Profil Kemiskinan  Maluku  tahun  2017. Badan Pusat Statistik Provinsi
Maluku: Ambon.
Hadayeghi, A., Shalaby, A. S., & Persaud, B.  N.  (2009).  Development  of planning  level  transportation  using Geographically  Weighted  Poisson Regression. Accident  Analysis  & Prevention , 42 (2), 676-688. Jayanti, S., Maheswaran, K., & Saravanan, V. (2007). Assessment of the effect of high  ash  content  in  pulverized  coal combustion. Applied  mathematical modelling , 31 (5), 934-953.
Nakaya,  Kawabata,  A.,  Nishikawa,  H.,
Saitoh,  Y.,  Hiramatsu,  K.,  Kubo,  & Kawai, K. (2004). A protective role of protease-activated  receptor  1  in  rat
gastric  mucosa. Gastroenterology ,
126 (1), 208-219.
Pramasita. (2005). Analisis Regresi Multivariat berdasarkan Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Derajat
Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur. Tugas  Akhir,  Jurusan  Statistika, Fakultas Matematika  dan  Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya . Winarno. (2009). Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR)  Pada  Kasus  Data  Angka Kematian  Bayi    Provinsi  Ntt  Tahun 2013
(Doctoral
Dissertation, Universitas Airlangga).