Abstrak—Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka kematian maternal di Jawa Timur menggunakan regresi nonparametrik  spline. Indonesia saat ini menghadapi permasalahan tingginya angka kematian maternal berkaitan dengan target MDGs 2015.  Pada tahun 2010 Indonesia menduduki peringkat 51 tertinggi angka kematian maternal di dunia menurut CIA World Factbook. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat ke 5 angka kematian maternal tertinggi di Indonesia. Pendekatan menggunakan regresi nonparametrik spline pada angka kematian maternal di Jawa Timur dapat mengestimasi data yang  tidak memiliki pola tertentu. Regresi Spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum  yaitu tiga knot.  Faktor yang berpengaruh signifikan pada angka kematian maternal adalah persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1, persentase  ibu hamil melaksanakan program K1, persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani,  persentase  rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat,  persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur,  persentase  penduduk perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD, persentase balita dengan bidan sebagai penolong pertama kelahiran, dan persentase  balita dengan dukun  sebagai penolong pertama kelahiran. Regresi spline linier menghasilkan R 2 sebesar 99,8 %.
Kata Kunci— kematian maternal, regresi, spline, nonparametrik, GCV

## I. PENDAHULUAN
ematian maternal di Indonesia merupakan salah satu masalah yang sering diperdebatkan.  Angka kematian maternal menjadi salah satu aspek dalam menentukan maju atau tidaknya kesehatan suatu bangsa. Kematian maternal menurut batasan dari The Tenth Revision of The International Classification of Diseases (ICD-10) adalah kematian wanita yang terjadi pada saat kehamilan atau dalam 42 hari setelah kehamilan, tidak tergantung dari lama dan lokasi kehamilan, disebabkan oleh apapun yang berhubungan dengan kehamilan, atau yang diperberat oleh kehamilan tersebut, atau penanganannya, akan tetapi bukan kematian yang disebabkan oleh kecelakaan atau kebetulan [1].
Separuh dari kematian maternal disebabkan oleh
perdarahan. Dua pertiga dari seluruh kasus perdarahan pascapersalinan dialami oleh para ibu tanpa faktor risiko yang diketahui sebelumnya, dimana perdarahan tersebut memiliki jenis retensio plasenta, dan tidak mungkin memperkirakan ibu mana yang akan mengalami atonia uteri ataupun perdarahan[2].  Perdarahan post-partum yang biasanya terjadi secara mendadak, akan lebih mematikan apabila terjadi pada wanita penderita anemia dan wanita tersebut dapat meninggal dalam waktu kurang dari satu jam [3].  Kematian maternal secara langsung atau tidak langsung sangat berpengaruh terhadap kualitas tumbuh kembang bayi pada masa perinatal, bahkan sampai masa balita dan usia sekolah [4].
Saat ini Indonesia masih menghadapi permasalahan tingginya angka kematian maternal. Menurut Survei Demografi Kesehatan Indonesia, Indonesia memiliki jumlah kematian maternal tertinggi di ASEAN pada tahun 2002-2003 sebesar 307 per 100000 kelahiran. Angka kematian maternal di Indonesia tahun 2007 adalah 228 per 100000 kelahiran pada tahun 2007 dan turun menjadi 220 per 100000 kelahiran pada tahun 2010.  Hal tersebut menyebabkan Indonesia menduduki peringkat 51 tertinggi jumlah kematian maternal di dunia menurut CIA World Factbook pada tahun 2010  [5]. Akan tetapi, angka kematian maternal meningkat lagi pada tahun 2011 menjadi 228 per 100000 kelahiran, yang membuat angka kematian di Indonesia tertinggi di Asia Tenggara. Sesuai target nasional menurut MDGs ( Millennium Development Goals ) yaitu menurunkan angka kematian maternal sebesar ¾ dari angka kematian maternal pada tahun 1990, yaitu 450 per 100000 menjadi 102 per 100000 kelahiran pada tahun 2015.
Langkah yang dapat dilakukan untuk dapat menurunkan angka  kematian maternal yaitu dengan mengetahui faktor- faktor penyebabnya, salah satunya menggunakan regresi spline. Regresi Spline pernah dilakukan oleh Merdekawati [6] untuk melakukan pemodelan indikator kemiskinan di provinsi Jawa Tengah  menggunakan  regresi spline nonparametrik truncated.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan regresi spline untuk mengetahui faktor-faktor  yang mempengaruhi angka kematian maternal  di kabupaten/kota Provinsi  Jawa  Timur yang sangat diperlukan untuk perumusan kebijakan berkaitan dengan pencapaian tujuan MDGs.

## Pendekatan Spline untuk Estimasi Kurva Regresi Nonparametrik (Studi Kasus pada Data Angka Kematian Maternal di Jawa Timur)
Nuraziza Arfan dan I Nyoman Budiantara Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : i_nyoman_b@statistika.its.ac.id
K

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Kematian maternal
Kematian maternal adalah kematian wanita yang terjadi pada saat kehamilan atau dalam 42 hari setelah kehamilan, tidak tergantung dari lama dan lokasi kehamilan, disebabkan oleh apapun yang berhubungan dengan kehamilan, atau yang diperberat oleh kehamilan tersebut, atau penanganannya, akan tetapi bukan kematian yang disebabkan oleh kecelakaan atau kebetulan [7]. Tingginya angka kematian maternal menggambarkan tingkat kesadaran perilaku hidup sehat, status gizi dan kesehatan ibu, kondisi kesehatan lingkungan serta tingkat pelayanan kesehatan terutama pada ibu hamil, ibu melahirkan dan ibu pada masa nifas.
Terdapat tiga macam faktor yang mempengaruhi kematian maternal, yaitu determinan dekat, determinan antara, dan determinan jauh [8]. Determinan dekat merupakan proses yang paling dekat dengan kematian itu sendiri, yaitu kehamilan dan komplikasi dari kehamilan, persalinan dan masa nifas. Komplikasi kehamilan adalah merupakan penyebab langsung kematian maternal, yaitu perdarahan, preeklamsia, eklamsia, dan infeksi. Komplikasi persalinan dan nifas adalah komplikasi yang terjadi menjelang persalinan, terutama adalah perdarahan.
Determinan antara yaitu meliputi status kesehatan ibu (status gizi, anemia, penyakit yang diderita ibu, dan riwayat komplikasi pada kehamilan dan persalinan), status reproduksi, akses terhadap pelayanan kesehatan, dan perilaku penggunaan fasilitas pelayanan kesehatan[9].
Determinan jauh merupakan faktor-faktor yang secara tidak langsung mempengaruhi kematian maternal, yaitu faktor sosiokultural, ekonomi, keagamaan, dan faktor lain yang perlu dipertimbangkan dalam pelaksanaan penanganan kematian ibu. Determinan  jauh meliputi tingkat pendidikan, pekerjaan, dan kemiskinan ibu. Ibu yang berpendidikan rendah menyebabkan kurangnya kesadaran mereka tentang bahaya yang akan dialami jika kurang perhatian terhadap kesehatan.

## B. Regresi Nonparametrik Spline
Analisis  regresi  merupakan  suatu  metode  Statistika  yang digunakan    untuk  mengetahui    pola    hubungan    antara variabel  respon    dengan    variabel  prediktor.    Dengan demikian    analisis  regresi  merupakan  suatu  metode  inferensi statistik untuk suatu  fungsi  regresi  atau  kurva  regresi  [10]. Regresi  nonparametrik  merupakan  suatu  metode  Statistika yang    digunakan    untuk    mengetahui    hubungan    antara variabel  respon    dengan    variabel    prediktor    yang    tidak diketahui bentuk fungsinya.  Regresi  nonparametrik merupakan  regresi  yang sangat  fleksibel  dalam  memodelkan pola data  [11].  Model  regresi  nonparametrik  secara  umum seperti dalam (1).
(1) dimana adalah  variabel  respon, adalah  variabel prediktor, merupakan  fungsi  regresi  yang polanya tidak diketahui serta ~IIDN(0, σ 2 ) .
Dalam  analisis  regresi nonparametrik  spline, jika terdapat satu variabel respon dan satu variabel prediktor maka regresi  tersebut  dinamakan  regresi  nonparametrik spline
univariabel. Sebaliknya,  apabila  terdapat  satu  variabel respon  dengan  lebih dari satu variabel prediktor maka regresi tersebut  disebut  regresi nonparametrik  spline  multivariabel [11].  Diberikan data hubungan antara dan diasumsikan mengikuti model regresi nonparametrik, Apabila kurva regresi    merupakan model aditif dan dihampiri dengan fungsi spline maka diperoleh model regresi seperti dalam (2).
(2)
dimana,
(3) dengan dan adalah titik –  titik knot yang
memperlihatkan pola perubahan perilaku dari fungsi pada sub – sub interval yang berbeda.

## C. Pemilihan Titik Knot Optimal
Salah satu metode pemilihan titik knot optimal adalah Generalized Cross Validation (GCV). Model spline yang terbaik dengan titik knot optimal didapat dari nilai GCV yang terkecil [13]. Fungsi GCV seperti dalam (4).
( ) [ ] 2 1 A I − = − trace n MSE GCV (4)
Dimana dan  adalah titik knot
dan matrik  diperoleh dari persamaan (5).
( ) ' 1 ' X X X X A − = (5)

## D. Pemeriksaan Asumsi Residual
Berikut ini asumsi residual yang harus dipenuhi:
1. Asumsi Residual Independen
Autocerrelation Fuction (ACF) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui adanya independensi atau dependensi pada residual. Persamaan untuk ACF adalah sebagai berikut [12]:
(6)
dimana:
= korelasi antara e t dan e t+k = kovarian antara e t dan e t+k = Var (e t ) = Var (e t+k )
Interval konfidensi dengan batas signifikansi atas dan bawah adalah sebagai berikut:
(7)
Bila terdapat lag yang keluar dari batas signifikansi maka dapat dikatakan asumsi independen tidak terpenuhi (adanya autokorelasi).
2. Asumsi Residual Identik
Uji asumsi identik digunakan untuk melihat homogenitas dari variansi residual. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas  menggunakan  uji Glejser. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
Statistik uji seperti dalam (8).
(8) Daerah penolakan: tolak H 0 jika atau Nilai
s adalah banyaknya parameter model glejser .
3. Asumsi Normalitas Residual
Uji ini dilakukan untuk melihat residual mengikuti distribusi normal. Hipotesis yang digunakan untuk pengujian normalitas residual adalah sebagai berikut.
Statistik uji yang digunakan yaitu uji Kolmogorov- Smirnov seperti dalam (9). (9) Daerah penolakan: tolak jika atau

## E. Pengujian Parameter Model Regresi
1. Uji Serentak (simultan)
Hipotesis yang digunakan :
Statistik uji seperti dalam (10).
= (10) Daerah penolakan: tolak jika lebih besar daripada atau . 2. Uji Individu Hipotesis yang digunakan : Statistik uji seperti dalam (11). (11) Daerah penolakan: tolak jika lebih besar daripada .

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dan Tabel Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur 2011.  Unit observasi yang digunakan  dalam penelitian ini adalah  kabupaten/kota di Provinsi Jawa  Timur. Variabel  yang digunakan adalah angka kematian maternal ( y ), persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1  ( x 1 ),  persentase  ibu hamil melaksanakan program K1 ( x 2 ), persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani ( x 3 ),  persentase  rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat ( x 4 ),  persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur ( x 5 ), persentase  penduduk  perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD  ( x 6 ),  dan  persentase  balita dengan bidan sebagai penolong  pertama kelahiran  ( x 7 ).  Langkah-langkah dalam analisis data meliputi.
1. Mendeskripsikan karakteristik kematian maternal.
Tabel 1. Nilai GCV Dari Model regresi Spline Model Regresi Spline Linier Nilai GCV 1 knot 1763,539 2 knot 925,1711 3 knot 514,5102 Kombinasi 3 knot 450,8456
2. Memodelkan  angka kematian maternal  kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur  dengan pendekatan Spline. Langkah yang digunakan yaitu membuat scatterplot antara variabel respon dengan masing-masing variabel prediktor, memodelkan variabel respon dengan  berbagai model Spline  linier dan berbagai titik knot, menentukan titik-titik knot optimal yang didasarkan pada nilai GCV minimum, menetapkan model Spline optimal, melakukan uji IIDN pada residual, dan menguji signifikansi parameter secara serentak dan individu.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi  Angka Kematian Maternal  dan Faktor-Faktor yang Diduga Mempengaruhi
Rata-rata angka kematian maternal ( ) di Provinsi Jawa Timur tahun 2011  sebesar 107,51 dengan varians 1502,23. Nilai rata-rata angka kematian maternal 107,51 menggambarkan bahwa bila terdapat 100000 kelahiran bayi hidup pada tahun 2011 maka rata-rata terdapat 107 atau 108 peristiwa kematian maternal di provinsi Jawa Timur pada tahun 2011. Angka kematian maternal terkecil mencapai angka 26,06 dan angka kematian maternal terbesar mencapai 230,64 dari 38 kota/kabupaten di Provinsi Jawa Timur. Hal ini mengindikasikan bahwa angka kematian maternal per 100000 jumlah lahir hidup pada tahun 2011 di Jawa Timur mencapai 26,06  yaitu di kota Madiun hingga 230,64  di kota Probolinggo.
Setelah dibuat scatterplot antara y  dengan  x 1 hingga  x 7 dapat diketahui bahwa pola hubungan antara variabel y dengan x 1 hingga x 7 tidak mengikuti pola tertentu sehingga hal ini mengindikasikan bahwa terdapat komponen nonparametrik. Sehingga dapat dilanjutkan pada pemodelan menggunakan regresi spline nonparametrik.
Pemodelan dengan menggunakan regresi spline dilakukan dengan memodelkan 1, 2, 3, dan kombinasi ketiga titik knot. Dari hasil pemodelan dihitung pula nilai GCV dari  masing- masing model regresi spline linier. Berikut ditampilkan nilai GCV untuk masing-masing titik knot.
Berdasarkan Tabel 1 diketahui bahwa model regresi  spline yang menghasilkan nilai GCV minimum adalah model regresi spline linier dengan kombinasi antara satu, dua, dan tiga knot. Nilai GCV minimum sebesar 450,8456  dimana  terjadi perubahan pola data pada variabel dengan titik knot berikut:
x 1 = 66,9551; 97,12653; dan 98,56327; x 2 = 92,39525; 99,33872; dan 99,66936; x 3 = 56,35633; 96,2049; dan 98,10245; x 4 = 10,72011 dan 22,78023; x 5 = 13,07122; 55,08837; dan 57,08918; x 6 = 4,854286 dan 6,062857; x 7 = 45,80694; 86,92408; dan 88,88204.
35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut oc or re la ti on

## Gambar 1. ACF Plot

## B. Pengujian Asumsi Residual
Uji asumsi residual pada regresi spline serupa dengan uji asumsi residual pada regresi parametrik yaitu residual harus independen, identik, dan berdistribusi normal. Pengujian asumsi independen bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antar residual. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya korelasi antar residual adalah dengan ACF plot, yaitu pada Gambar 1.
Dapat dilihat pada Gambar 1 dari autokorelasi lag 1 hingga lag ke 38 berada di dalam batas toleransi sehingga hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat kasus autokorelasi pada residual.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa asumsi residual independen telah terpenuhi.  Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi residual yang identik. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah varians dari residual homogen. Apabila varians residual tidak terpenuhi maka akan mengakibatkan hasil estimasi parameter tidak efisien. Uji hipotesis statistik yang dapat digunakan untuk uji identik ialah uji Glejser yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 4  menunjukkan bahwa nilai  statistik uji F sebesar 0,538. P-value yang dihasilkan pada uji Glejser menunjukkan angka 0,9056. Hal ini mengindikasikan terjadinya gagal tolak H 0 yakni tidak terdapat heteroskesdastisitas atau dengan kata lain asumsi identik pada residual telah terpenuhi.  Kemudian dilakukan pengujian asumsi residual berdistribusi normal. Untuk menguji asumsi ini digunakan statistik uji Kolmogorov- Smirnov. Dengan  menggunakan  α  =  0,05,  didapatkan  hasil pengujian residual seperti pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel 5  diperoleh informasi bahwa P -value bernilai  0,181 yang  nilainya  lebih  besar  dari  α  =  0,05,  yang artinya residual telah berdistribusi normal.
C. Pengujian Parameter Model Regresi Spline Yang Terpilih Pengujian parameter dilakukan dengan dua macam cara yaitu uji serentak dan uji individu. Hipotesis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh parameter secara serentak (simultan) terhadap model yang telah diperoleh adalah sebagai berikut.
Tabel 4 adalah Tabel ANOVA model regresi spline Berdasarkan hasil pengujian ANOVA pada Tabel 4 diperoleh nilai F hitung sebesar  11,303  dengan p-value sebesar 0,00 .Jadi dari hasil tersebut dapat diambil keputusan tolak H 0 yang berarti secara uji serentak minimal ada satu parameter model berpengaruh signifikan terhadap model regresi spline linier.
Tabel 2. ANOVA Uji Glejser Sumber Variasi df SS MS F P-value Regresi 26 563,4663 21,67178 0,538 0,9056 Error 11 443,3184 40,30167 Total 37 1006,785 - Tabel 3. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov K. Smirnov P-value 1,096 0,181
Tabel 4.
Tabel ANOVA Model Regresi Spline Linier Source of Variation df SS MS F hitung P value Regression 26 53566,22 2060,24 11,303 0,00 Error 11 2005,077 182,28 Total 37 55571,3 Tabel 5. Hasil Pengujian Parameter Secara Individu Variabel Parameter Coef P -value
x 1 β 1 89,49 0,000 β 2 -88,73 0,000 β 3 113,39 0,001 β 4 -275,05 0,000
x 2 β 5 5,22 0,000 * β 6 -2,3 0,639 * β 7 311,81 0,834 β 8 -758,18 0,003 x 3 β 9 -171,88 0,000 β 10 -171,86 0,000 β 11 7,04 0,000 * β 12 -28,52 0,088 x 4 β 13 -135,01
0,000 β 14 257,49 0,000 β 15 -121,96 0,000
x 5 β 16 26,56
0,001 β 17 -28 0,001 β 18 616,6 0,000 β 19 -592,18 0,000 x 6 * β 20
22 0,174 β 21 -63,33 0,030 β 22 187,51 0,000
x 7 β 23 -359,41
0,000 β 24 358,42 0,000 β 25 15,67 0,009 β 26 7,84 0,009 *Signifikan pada α = 0,05.
Kemudian dilakukan pengujian parameter secara individu. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
Tabel 5 adalah hasil pengujian parameter secara individu.
Berdasarkan Tabel 5, parameter β 5 , β 6 , β 11 , β 12 , dan β 20 tidak berpengaruh signifikan terhadap model, tetapi parameter β 0 , β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 7 , β 8 , β 9 , β 10 , β 13 , β 14 , β 15 , β 16 , β 17 , β 18 , β 19 , β 21 , β 22 , β 23 , β 24 , β 25 , dan β 26 signifikan dalam model.

## D. Interpretasi Hasil Model Regresi Spline Linier
Dengan  menggunakan  tingkat signifikansi sebesar 5% didapat kesimpulan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian maternal  di kabupaten/kota di Jawa Timur pada tahun 2011 adalah persentase  ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1  ( x 1 ),  persentase  ibu hamil melaksanakan program K1 ( x 2 ), persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani ( x 3 ),  persentase  rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat ( x 4 ),  persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur ( x 5 ),
persentase  penduduk  perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD  ( x 6 ),  dan  persentase  balita  dengan  bidan sebagai penolong pertama kelahiran  ( x 7 ).  Sehingga faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian maternal di Jawa Timur dapat dituliskan pada model regresi spline linier seperti berikut.
+ + + + + +
Kemudian, interpretasi dari model spline terbaik adalah apabila variabel x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 , dan x 7 konstan, maka apabila persentase  ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1  kurang dari  66,95%, yaitu pada kota Pasuruan,  maka jika ibu hamil yang mendapat tablet Fe1 naik sebesar 1% maka angka kematian maternal  di kabupaten/kota Jawa Timur akan  naik  sebesar  89,49.  Apabila persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1  berkisar antara 66,95% dan 97,13%, maka jika persentase  ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1 naik sebesar 1% maka angka kematian maternal di kabupaten/kota Jawa Timur  akan naik sebesar 0,76. Dan bila ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1 lebih dari 98,56%  yaitu pada kabupaten Trenggalek, kabupaten Lumajang, Jember, Bondowoso, Sumenep, Mojokerto  maka angka kematian maternal akan turun sebesar 160,9.  Variabel lainnya dapat diinterpretasikan dengan cara yang sama dengan x 1 .

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian maternal di kabupaten/kota di Jawa Timur  pada tahun 2011 adalah persentase  ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1  ( x 1 ), persentase  ibu hamil melaksanakan program K1  ( x 2 ), persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani ( x 3 ),  persentase  rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat ( x 4 ),  persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur ( x 5 ),  persentase  penduduk  perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD ( x 6 ), dan persentase balita dengan bidan sebagai penolong pertama kelahiran  ( x 7 ).  Penelitian ini masih menggunakan program regresi spline linier dengan kombinasi satu, dua, dan tiga knot dengan R 2 sebesar 96,39%. Perlu adanya pengembangan  program  menjadi  orde kuadratik dan kubik dengan menggunakan kombinasi knot.
Saran yang dapat diberikan berkaitan dengan penelitian ini adalah perlunya dikembangkan regresi nonparametrik spasial karena adanya perubahan pola pada tiap kabupaten/kota sehingga mempengaruhi interpretasi, serta diharapkan adanya upaya  peningkatan kualitas  pembangunan dari pemerintah dalam peningkatan mutu  pelayanan kesehatan,  serta kesejahteraan  sumber daya manusia  dari segi ekonomi dan sosial  untuk menekan peningkatan angka kematian  maternal. Harap adanya perbedaan pada  kebijakan yang diberikan oleh masing-masing daerah  sesuai dengan hasil yang didapatkan
karena pola data tiap wilayah pada masing-masing variabel prediktor berubah tiap interval knot atau perpotongan data yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Safrudin dan Hamidah. 2009. Kebidanan Komunitas . Jakarta: EGC.
[2] World Health Organization (WHO). 2010. Trends in Maternal Mortality : 1990 to 2010. Geneva.
[3] Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. 2011. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur . Surabaya  : Dinkes Jatim.
[4] CIA, 2010. World Factbook . <URL: https://www.cia.gov/library/publications/the-world- factbook/rankorder/2223rank.html> [15 Juli 2013]
[ 5 ] Kusumawati, Dita Ayu. 2012. Gambaran Faktor Penyebab  Kematian Maternal di Wilayah Kerja Dinas Kesehatan Kabupaten Magetan Tahun 2010. Magetan: Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya
[ 6 ] Merdekawati, Inggar Putri. 2012. Pemodelan Regresi Spline Truncated Multivariabel Pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah .  Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember
[7] Badan Pusat Statistik Jawa Timur. 2011. Survey Sosial Ekonomi Nasional Jawa Timur, Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur Surabaya.
[8] Srianingsih. 2011. Beberapa Faktor Determinan yang Meningkatkan Risiko Terjadinya Kematian Ibu Akibat Perdarahan di Pulau Lombok Provinsi Nusa Tenggara Barat: Studi Kasus-Kontrol. Denpasar: Universitas Udayana
[9] Royston, Erica. 1994. Pencegahan Kematian Ibu Hamil .
Jakarta: Perkumpulan Perinatologi Indonesia Indonesia (perinasia) dan Binarupa Aksara.
[10] Eubank, R. L. 1999, Spline Smoothing and Nonparametric Regression , Marcel Deker, New York.
[11] Budiantara, I.N.. 2005. Model Keluarga Spline Polinomial Truncated dalam Regresi Semiparametrik .
Surabaya: Berkala MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
[12] Wei, W.W.S., 1990. Time Series Univariate and Multivariate  Methods . Canada: Addison Wesley Publishing Company, Inc.