## Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Ibu di Jawa Timur Menggunakan
Geographically Weighted Regression
Ilalang Akar Pertiwi 1 , Nurul Kholisatin 1 , Naziehah Taibatunniswah 1 , Achmad Choiruddin 1* , dan Sutikno 1 1 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember *Corresponding author: choiruddin@its.ac.id
ABSTRACT ⎯ Angka  Kematian Ibu  (AKI)  merupakan  jumlah  kematian  ibu di  setiap 100  kelahiran  bayi  hidup.  Kematian  ibu menjadi salah satu indikator dalam menggambarkan kesejahteraan masyarakat di suatu negara. Kematian ibu juga menjadi salah satu  parameter  terkait  derajat  kesehatan  perempuan.  Jumlah  kematian  ibu  dihitung  dari  kematian  selama  masa  kehamilan, persalinan, dan nifas atau pengelolaannya, bukan dihitung dari sebab-sebab lainnya seperti kecelakaan atau jatuh. Banyak faktor yang  dapat  menyebabkan  kematian  ibu  diantaranya,  kunjungan  ibu  hamil  antenatal,  riwayat  komplikasi,  kekurangan  darah, persalinan di fasilitas pelayanan kesehatan, tenaga kesehatann terlatih, dan lain-lain. Dalam analisis ini akan dilakukan pemodelan statistika untuk mengetahui faktor-faktor penyebab tingginya persentase kematian ibu di Jawa Timur dengan menggunakan regresi linier dan juga pemodelan spasial. Terdapat delapan variabel prediktor yang masing-masing karakteristiknya berbeda satu dengan yang lain. Berdasarkan kebaikan modelnya, metode OLS adalah metode paling baik yang dapat menggambarkan kasus tingginya angka kematian ibu di Jawa Timur dengan baik.
Keywords ⎯ AKI, Jawa Timur, OLS, Regresi, Spasial

## I. PENDAHULUAN
Angka kematian ibu (AKI) merupakan jumlah kematian ibu di setiap 100 kelahiran bayi hidup. Berdasarkan Survey Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI),  pada  tahun  1994  sampai  dengan  2007  telah  terjadi  penurunan  angka kematian  ibu  di  Indonesia,  yaitu  0,390  menjadi  0,228  per  100  kelahiran  bayi  hidup.  Namun,  pada  tahun  2012 menunjukkan  adanya  peningkatan  angka  kematian  ibu  yang  signifikan  menjadi  0,359  per  100  kelahiran  bayi  hidup. Sedangkan, menurut hasil Survey Penduduk Antar Sensus (SUPAS) 2015, angka kematian ibu mengalami penurunan kembali  menjadi  0,305  kematian  ibu  per  100  kelahiran  bayi  hidup.  Selain  itu,  salah  satu  tujuan  dari  SDGs  adalah tercapainya angka kematian ibu pada tahun 2030 sebesar 0,070 per 100 kelahiran bayi hidup[1]. Pada tahun 2013, Provinsi Jawa Barat menduduki peringkat tertinggi dalam angka kematian ibu yaitu sebanyak 765 kasus dari total 5.019 kasus. Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur menduduki peringkat tertinggi selanjutnya yaitu sebanyak 668 dan 642 kasus [2].
Banyak  faktor  yang  dapat  menyebabkan  kematian  ibu  diantaranya,  kunjungan  ibu  hamil  antenatal,  riwayat komplikasi, kekurangan darah, persalinan di fasilitas pelayanan kesehatan, tenaga kesehatan terlatih, dan lain-lain [3]. Persentase  kematian  ibu  di  Jawa  Timur  merupakan  data  persentase  sehingga  metode  statistik  yang  tepat  digunakan adalah regresi poisson. Namun, karena data yang digunakan adalah data tiap kabupaten / kota di Jawa Timur dimana terdapat  daerah  yang  rawan  terhadap  kematian  ibu  yaitu  di  daerah  tapal  kuda[4]  sehingga  memungkinkan  asumsi hemoskedastisitas  tidak  terpenuhi  pada  regresi  global,  maka  diperlukan  metode  pemodelan  yang  memperhitungkan faktor lokasi / spasial.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Y Angka Kematian Ibu tiap Kabupaten / Kota X 1 Persentase Rumah tangga ber-PHBS tiap Kabupaten / Kota
X 2 Persentase Penanganan Komplikasi Kebidanan tiap Kabupaten / Kota X 3 Persentase Kunjungan Ibu Hamil (K4) tiap Kabupaten / Kota X 4
Persentase Rumah Tangga Menerima Bantuan Tunai tiap Kabupaten / Kota
X 5 Rasio Puskesmas dan Rumah Sakit tiap Kabupaten / Kota
U Koordinat Lintang Kabupaten / Kota
V Koordinat Bujur Kabupaten / Kota

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data sekunder, yaitu data yang berasal dari Profil Kesehatan Provinsi  Jawa  Timur  2016  yang  dipublikasikan  oleh  Dinas  Kesehatan  Jawa  Timur  serta  terdapat  data  sekunder  yang berasal dari Badan Pusat Statistik. Unit penelitian yang diteliti yaitu kabupaten/kota di Jawa Timur.
Received: 15 March 2021 Accepted: 27 March 2021 Published: 31 March 2021

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam praktikum ini disajikan pada Tabe1.

## C. Langkah-Langkah Penelitian
Langkah analisis yang digunakan pada penelitian pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan data.
2. Melakukan analisis statistika deskriptif tiap variabel.
3. Melakukan analisis korelasi antar variabel.
4. Melakukan uji multikolinieritas variabel prediktor.
5. Melakukan uji parameter simultan dan parsial.
6. Membentuk regresi linier dengan metode OLS.
7. Melakukan uji dependensi dan heterogenitas spasial.
8. Menentukan bandwidth optimum.
9. Membentuk pemodelan spasial berdasarkan data.
10. Melakukan pemilihan model terbaik.
11. Menginterpretasikan hasil.
12. Menarik kesimpulan dan saran.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Angka Kematian Ibu per Jumlah Kelahiran Bayi Hidup dan Faktor-Faktor yang

## Mempengaruhinya
Karakteristik faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah kematian ibu di Jawa Timur disajikan pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel Mean St.dev Minimum Maksimum Y 0,09986247  0,04281321  0,03837299 0,2361833 X 1 49,64 14,78 19,4 75,1 X 2 96,03 15,44 62,1 129,5 X 3 88,858 5,045 78,9 98,5 X 4 2,342 2,474 0 11,78 X 5 7,813 3,035 4,53 18,69
Analisis secara deskriptif dilakukan untuk mendapatkan karakteristik persentase kematian ibu per jumlah kelahiran bayi hidup (Y) dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Pada tahun 2016, jumlah kematian ibu di Provinsi Jawa Timur sebanyak  534  jiwa.  Berdasarkan  Tabel  1,  persentase  kematian  tertinggi  yaitu  sebanyak  0,236%,  dengan  rata-rata  tiap kabupaten/kota sebesar 0,09986247%.

## B. Pola Hubungan Jumlah Kematian Ibu dengan Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Untuk melihat adanya hubungan antara jumlah kematian ibu dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya, tidak  hanya  melihat  dari  nilai-nilai  karakteristik  yang  didapatkan  namun  juga  diperlukan  adanya  analisis  korelasi. Berikut  merupakan  visualisasi  dari  analisis  korelasi  antara  jumlah  kematian  ibu  dengan  setiap  faktor  yang  diduga mempengaruhinya.
60 40 20 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 120 90 60 100 90 80 10 5 0 15 10 5 X1 Y X2 X3 X4 X5

## INFERENSI , Vol. 4(1), March 2021. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Gambar 1 menunjukkan bahwa variabel prediktor rasio puskesmas dan rumah sakit (X 5 ) cenderung tidak memiliki hubungan  atau  korelasi  yang  signifikan  dengan  variabel  respons  persentase  kematian  ibu  (Y).  Sementara  variabel persentase rumah tangga ber-PHBS (X 1 ), persentase penanganan komplikasi kebidanan (X 2 ), persentase kunjungan ibu hamil (X 3 ), dan persentase rumah tangga menerima bantuan tunai (X 4 ) memiliki hubungan korelasi yang negatif terhadap variabel respons persentase kematian ibu per jumlah kelahiran bayi hidup (Y).

## C. Persebaran Data Angka Kematian Ibu per Jumlah Kelahiran Bayi dan Faktor-faktor yang Mempengaruhi di Provinsi Jawa Timur
Setelah  diketahui  adanya  hubungan  antara  jumlah  kematian  ibu  dengan  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhinya, dilakukan analisis persebaran untuk setiap variabel prediktor terhadap persentase kematian ibu per jumlah kelahiran bayi hidup di Jawa Timur sebagai berikut.
Gambar 2. Persebaran Angka Kematian Ibu Tiap 100 Kelahiran Bayi Hidup di Jawa Timur
Berdasarkan Gambar 2. Terdapat 3 kabupaten yang memiliki angka kematian ibu yang sangat kecil. Namun,demikian terdapat pula kabupaten / kota yang memiliki nilai persentase kematian ibu yang tinggi yakni di kabupaten Situbondo, Bondowoso, dan Blitar.
Gambar 3. Persebaran Persentase Rumah Tangga-PHBS
Berdasarkan Gambar 3. Terdapat 4 Kabupaten / Kota yang memiliki persentase rumah tangga ber-PHBS 19,4% - 30%  yakni  Kabupaten  Malang,  Kabupaten  Probolinggo,  Kabupaten  Situbondo,  dan  Kabupaten  Bondowoso.  34 Kabupaten / Kota yang lain memiliki persentase rumah tangga ber-PHBS diatas 30% dimana 4 diantaranya persentase rumah tangga yang-PHBS mencapai 65% - 75,1%. Selanjutnya variabel persentase penanganan komplikasi kebidanan disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Persebaran Penanganan Komplikasi Kebidanan
Gambar  4  Menunjukkan  bahwa  lebih  dari  50%  Kabupaten  /  Kota  di  Jawa  Timur  telah  memiliki  persentase penanganan komplikasi kebidanan lebih dari 88,7%. Nilai terkecil untuk persentase penanganan komplikasi kebidanan adalah 62,1% - 75,4% yang masih terdapat pada 2 daerah di Jawa Timur. Selanjutnya variabel persentase kunjungan ibu hamil (K4) disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Persebaran Persentase Kunjungan Ibu Hamil (K4)
Berdasarkan Gambar 5 Persentase kunjungan ibu hamil (K4) yang tinggi tidak lebih dari setengah wilayah Jawa Timur, dan kebanyakan berada pada daerah yang terletak di bagian tengah Provinsi. Daerah tapal kuda (Probolinggo, Lumajang, Pasuruan, Jember, Situbondo, Bondowoso dan Banyuwangi) mayoritas memiliki nilai persentase yang rendah antara 78,9% – 87,6%. Selanjutnya variabel persentase rumah tangga menerima bantuan tunai disajikan ada Gambar 6.
Gambar 6. Persebaran Persentase Rumah Tangga Menerima Bantuan Tunai
Gambar 6 Menunjukkan bahwa Kabupaten / Kota dengan persentase rumah tangga menerima bantuan tunai paling tinggi  sebesar  6,39% – 11,78%  hanyalah  Kabupaten  Lamongan.  Kemudian  untuk  persentase  tertinggi  kedua  3,44% – 6,39% digambarkan dengan warna hijau yang agak tua memiliki anggota Kabupaten / Kota terbanyak. Persentase terkecil 0% – 0,57% digambarkan dengan warna putih juga terdapat pada 9 Kabupaten / Kota. Sisanya adalah Kabupaten / Kota dengan presentase sekitar 0,57 – 3,44%. Selanjutnya, untuk persebaran variabel terakhir, persentase rasio puskesmas dan rumah sakit disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Persebaran Rasio Puskesmas dan Rumah Sakit
Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa sebagian besar wilayah di Jawa Timur belum memiliki rasio puskesmas dan rumah sakit untuk setiap 100.000 penduduk wanita yang memadai. Nilai paling tinggi terdapat pada Kota Mojokerto sebesar 18,69% Kota Madiun sebesar 15,43% dan Kota Kediri sebesar 14,84%.

## D. Pengujian Multikolinearitas
Pengujian  multikolinieritas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  regresi  yang  didapatkan  menunjukkan adanya hubungan antar variabel bebas (independen).
Tabel 3. Nilai VIF Variabel VIF X1 1,2494 X2 1,2297 X3 1,2480 X4 1,1759 X5 1,2826
Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai Variance Inflation Factor (VIF) dari setiap variabel memiliki nilai lebih kecil dari 10. Hal ini berarti bahwa model regresi yang didapatkan tidak memiliki hubungan antar variabel atau tidak terjadi gejala multikolinieritas sehingga dapat dikatakan bahwa model regresi yang didapatkan adalah baik.

## E. Pemodelan Regresi Linear Berganda
Berikut merupakan hasil estimasi parameter dari model regresi yang didapatkan.
Tabel 4. Estimator Model Regresi Parameter Coefficient 𝛽̂ 0 0,4775 𝛽̂ 1 -0,0003896 𝛽̂ 2 0,00007274 𝛽̂ 3 -0,004265 𝛽̂ 4 -0,0003484 𝛽̂ 5 0,001865
Informasi  yang  terkandung  dalam  Tabel  4  dapat  digunakan  untuk  pengujian  selanjutnya  yakni  uji  parameter simultan atau serentak (Exact Fisher Test) dan uji parameter parsial (Student’s T Test) . Berikut merupakan hasil pengujian parameter simultan atau serentak yang dicantumkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Uji Parameter Simultan Source F-Value P-Value Regression 2,539 0,04808
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai P yang didapat lebih kecil dibandingkan α sebesar 5% artinya semua variabel bebas  (independen)  berpengaruh  signifikan  terhadap  model.  Hal  ini  memberi  keputusan  yakni  tolak  H 0 yang  mana berarti minimal terdapat satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model. Untuk melihat lebih lanjut variabel bebas  (independen)  mana  yang  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  (dependen),  dilakukan pengujian lanjutan yakni uji parameter parsial seperti yang dicantumkan pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Uji Parameter Parsial Source p-value Constant 0,00193** X1 0,42706 X2 0,87536 X3 0,00509** X4 0,90201 X5 0,44086
Tabel 6 tersebut memberikan informasi bahwa nilai p-value pada konstan dan variabel X 3 lebih kecil dibandingkan dengan  alpha  5%  sehingga  kesimpulan  yang  didapatkan  yaitu  tolak  H 0 .  Hal  ini  berarti  konstan  dan  X 3 memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel terikat (dependen). Sedangkan variabel X 1 , X 2 , X 4 dan X 5 menghasilkan nilai p- value yang lebih besar daripada alpha 5%, maka gagal tolak H 0 sehingga keempat variabel tersebut tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel terikat (dependen).

## F. Pengujian aspek spasial
Pengujian aspek spasial dilakukan dengan menggunnakan uji Breusch-Pagan untuk menguji heterogenitas spasial, sedangkan uji Moran’s I digunakan untuk menguji Dependensi Spasial.
Hipotesis untuk uji Breusch-Pagan yaitu sebagai berikut. H 0 : Tidak terjadi heterogonitas H 1 : Terjadi heterogenitas Sementara hhipotesis untuk uji Moran’s I yaitu sebagai berikut.
H 0 : Tidak terjadi dependensi spasial H 1 : Terjadi dependensi spasial
Hasil pengujian spasial disajikan dalam tabel di bawah ini.
Tabel 7. Uji Efek Spasial Pengujian Nilai P-Value Breusch-Pagan 5,8606 0,32 Moran’s I -0,01218783 0,6141212
Berdasarkan tabel 7. Uji heterogenitas untuk data mengasilkan p-value yang kurang dari alpha sehingga tidak terdapat efek heterogenitas pada data. Kemudian untuk uji dependensi juga gagal tolak yang berarti tidak terdapat dependensi antar  lokasi.  Namun,  untuk  selanjutnya  akan  tetap  diasumsikan  menggunakan  heterogenitas  karena mempertimbangkan p-value Breusch-Pagan yang lebih kecil dibandingkan dengan hasil p-value pada Moran’s I . .

## G. Pemodelan GWR
Tahap  awal  dalam  pembentukan  model  GWR  adalah  dengan  menetapkan  lokasi  pengamatan  berdasarkan  letak geografis linta dan bujur setiap kabupaten/kota. Kemudian mencari jarak Euclidean yang digunakan untuk menentukan bandwidth optimum  dengan  kriteria  AIC  paling  minimum.  Fungsi  kernel  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan
bandwidth optimum  dipilih  dari  empat  fungsi  kernel  meliputi Fixed  gaussian,  Fixed  Bisquare,  Adaptive  Gaussian, dan Adaptive Bisquare . Berikut merupakan nilai AIC yang diperoleh dari keempat fungsi kernel tersebut. Tabel 8. Pemilihan Bandwidth Optimum Fungsi Kernel Nilai AIC Fixed Gaussian -142,2829 Fixed Bisquare -140,0107 Adaptive Gaussian -145,9601 Adaptive Bisquare -144,399
Berdasarkan Tabel 8. Nilai AIC yang terkecil diperoleh pada fungsi kernel menggunakan Adaptive Gaussian dengan nilai bandwidth optimum sebesar 0,842119.

## H. Pengujian Kesesuaian Model Regresi Linear Berganda dengan Model GWR
Pengujian  kesesuaian  model  digunakan  untuk  menjelaskan  apakah  model  GWR  dapat  menjelaskan  lebih  baik dibandingkan denngan model regresi linear atau tidak. Hipotesi yang digunakan yaitu sebagai berikut.
0 0 : ( , )
: ( , ) k i i k k i i k H u v H u v   
 = 
Berikut merupakan tabel ANOVA pengujian kesesuaian model.
Tabel 9 . Kesesuaian Model Model df SSE F-value P-value GWR 32 0,0485527 1,3488 0,2241 OLS 24,535 0,03599756
Berdasarkan Tabel 9. Nilai p-value pada model GWR menghasilkan keputusan gagal tolak H 0 yang berarti model yang dihasilkan  tidak  leih  baik  djika  dibandingkan  dengan  OLS.  Namun,  selanjutnya  analisis  masih  akan  dilanjutkan menggunakan model GWR untuk mengetahui model terbaiknya.

## I. Penentuan dengan Model GWR
Pengujian  kesesuaian  model  digunakan  untuk  menjelaskan  apakah  model  GWR  dapat  menjelaskan  lebih  baik dibandingkan denngan model regresi linear atau tidak. Hipotesi yang digunakan yaitu sebagai berikut.
Penentuan  model  GWR  ini  menggunakan  fungsi  kernel Adaptive  Gaussian .  Kemudian  akan  didapatkan  estimasi parameter yang berbeda tiap kabupaten/kota.
Berikut merupakan pengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan variabel yang signifikan dengan taraf signifikansi sebesar 25%.
Tabel 10. Daftar Kabupaten Dengan Variabel yang Signifikan
Variabel Signifikan Kabupaten/kota X 3 Bangkalan, Kota Batu, Blitaar, Kota Blitar, Bojonegoro, Bondowoso,
Gresik, Jember, Jombang, Kediri, Kota Kediri, Lamongan, Lumajang, Madiun, Kota Madiun, Magetan, Malang, Kota Malang, Mojokerto, Kota  Mojokerto,  Nganjuk,  Ngawi,  Pamekasan,  Pasuruan,  Kota Pasuruan,  Ponorogo,  Probolinggo,  Kota  Probolinggo,  Sampang, Sidoarjo, Sumenep, Kota Surabaya, Trenggalek, Tuban, Tulungagung X 5 Banyuwangi X 2 , X 3 Pacitan - Situbondo
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  variabel  X 5 merupakan  variabel  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  angka kematian ibu tiap 100 kelahiran bayi hidup di Kabupaten Banyuwangi. Variabel X 2 dan X 3 merupakan variabel yang signifikan dalam mempengaruhi angka kematian ibu tiap 100 kelahiran bayi hidup di Kabupaten Pacitan. Sementara variabel X 3 merupakan variabel yang signifikan dalam mempengaruhi angka kematian ibu per jumlah kelahiran bayi hidup di seluruh kabupaten/kota di Jawa Timur kecuali Kabupaten Banyuwangi, Pacitan, dan Bondowoso.
Contoh model untuk Kabupaten Pacitan adalah sebagai berikut,
𝑦̂ = 0,670628 − 0,00111𝑥 2 − 0,00574𝑥 3 Dimana, 𝑦̂ : Angka Kematian Ibu tiap kelahiran 100 bayi hidup. 𝑥 2 : Persentase Penanganan Komplikasi Kebidanan tiap Kabupaten / Kota 𝑥 3 : Persentase Kunjungan Ibu Hamil (K4) tiap Kabupaten / Kota

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dalam penelitian yaitu persebaran angka kematian ibu tiap 100 kelahiran bayi hidup di Jawa Timur yang  paling  tinggi  terdapat  pada  Kabuppaten  Situbondo.  Namun,  hampir  sebagian  besar  wilayah  di  jawa  timur persentasenya  tinggi.  Untuk  sebaran  variabel  lainnya  kebanyakan  daerah  tapal  kuda  memiliki  persentase  yang  lebih tinggi. Selanjutnya pengujian menggunakan uji multikolinieritas seluruh variabel memiliki nilai VIF dibawah 10 yang artinya tidak ada multikolinieritas pada variabel prediktor. Selanjutnya analisis menggunakan regresi linier berganda yang  menghasilkan  model  dengan  keseluruhan  variabel  prediktor  yang  signifikan  terhadap  model.  Pengujian  aspek spasial terhadap data mengahasilkan gagal tolak H 0 untuk uji morans’I maupun breusch pagan. Sehingga, heterogenitas lebih dipertimbangkan dari pada dependensi karena nilai p-valuenya yang lebih kecil. Pemodelan menggunakan fungsi kernel  yang  paling  optimum  adalah  menggunakan Adaptive  Gaussian dengan  bandwidth  optimum  sebesar  0,842119. Melalui pengujian kesesuaian model, model GWR ternyata tidak lebih bagus dibandingkan OLS. Terakhir penentuan model GWR seperti pada Tabel 10.
Saran  bagi  pemerintah  masing-masing  daerah  adalah  dapat  meningkatkan  tata  letak  kota  serta  dengan mempertimbangkan  variabel-variabel  yang  signifikan  pada  model  tiap  daerah  sehingga  dapat  menurunkan  angka kematian  ibu.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan  pengujian  terlebih  dahulu  terkait  efek  spasial  setiap variabel untuk menanggulangi adanya efek spasial yang tidak sesuai. Selain itu, pemodelan memperhatikan efek spasial dan temporal [5] dapat dipertimbangkan sebagai penelitian lanjutan.

## REFERENSI
[1] Databoks, "Angka Kematian Ibu Turun Menjadi 305," 2017. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/. [Accessed 16 Desember 2019].
[2] Kompas, "Angka Kematian Ibu Tertinggi ada di Jawa Barat," 2014. [Online]. Available: https//sains.kompas.com. [Accessed 16 Desember 2019].
[3] Kemkes, "Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 97 Tahun 2014," 2016. [Online]. Available: https://kesga.kemkes.go.id/. [Accessed 16 Desember 2019].
[4] Wahyu, Rawan Kematian Ibu Hamil di Tapal Kuda, Surabaya: Berita Metro, 2017.
[5] A. Choiruddin, Pemodelan Indikator Pencemar Biological Oxygen Demand di Kali Surabaya Menggunakan Pendekatan Spatial-Temporal Weighted Regression, Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2013.