## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.1, No.1, Desember 2017 e-ISSN: 2548-6861

## Modeling Infant Mortality Rate with
Multivariate Adaptive Regression Spline Approach
Hendra H. Dukalang 1 * * Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo
hendra.hd@poligon.ac.id 1 Article Info ABSTRACT Article history: Received 12-10-2017 Revised 21-10-2017 Accepted 27-10-2017 The most important thing in human life is health, because of it is the rights of national foundation that should be fullfiled. This contains on Millenium Development Goals (MDGs)  which  had  elapsed  on  December  2015,  and  was  replaced  by  Sustainable
Development  Goals  (SDGs).  SDGs  in  the  aspect  of  Mother  and  Child’s  Health mentioned  in  its  third  purpose  namely:  ensuring  the  health  life  and  supporting welfare for all ages. Kota Gorontalo is the capital of Gorontalo Province which has become the center ofactivities either in the part of economics or all sectors including health development, as one of them is to reduce the Infant Mortality Rate. The  Infant Mortality Rate can be defined as the  number of  babies  who  died since the birth phase until the approximately age of one year of babies in the area at a certain period, then  divided with the total per 1000  successful birth  in that year. This research is aimed to analyze the relationship between infant mortality and its affecting factors by  using  MARS  Method.  The  result  of  this  research  showed  that  the  best  MARS MODEL is a combination of BF = 16, MI = 3, MO = 3, with with a GVC value of 0,732. Therefore, the variable that have significant effect towards infant mortality in Gorontalo City is the percentage of childbirth which was helped by the healthcare provider (X1), the percentage of giving Vitamin A to the babies (X5), the percentage of  pregnant  mother  who  received  TT2(X7),  the  percentage  of  basic  inclusive imunitation on babies (X4) and the percentage of babies which was given breast milk exclusively at the age of 0-5 months (X2).
Keyword:
Faktor Kematian Bayi,
IMR, MARS.
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Masyarakat  yang  sehat  cenderung  memiliki  kualitas  fisik yang baik sehingga segala aktivtas dapat dilakukan tanpa ada yang  terganggu.  Hal  itu  terdapat  dalam  tujuan Millenium Development  Goals (MDGs)  yang  juga  berupaya  untuk memenuhi  hak-hak  dasar  kebutuhan  manusia  melalui komitmen bersama antara negara-negara anggota PBB untuk melaksanakan  8  tujuan  pembangunan  salah  satunya  adalah menurunkan  angka  kematian  ibu  dan  anak  (AKIA).  Namun sampai  saat  ini  AKIA  di  beberapa  negara  berkembang termasuk Indonesia masih tinggi [1]. Berdasarkan data SDKI tahun 2012, angka kematian bayi dan balita baru mencapai 32 dan  40  per  1000  kelahiran  hidup.  Kematian  bayi  terbanyak terjadi  di  bawah  usia  1  bulan  sekitar  60  persen,  sedangkan kematian anak terbesar pada saat usia di bawah 1 tahun sekitar 80 persen [2].
Angka  kematian  bayi  di  Provinsi  Gorontalo  pada  tahun 2012  sebanyak  67  kematian  per  1000  kelahiran  baru, sedangkan  angka  nasional  menunjukkan  34  kematian  per 1000 kelahiran baru. Angka ini mengalami peningkatan bila dibandingkan  dengan  kondisi  pada  tahun  2007,  angka kematian  bayi  di  Provinsi  Gorontalo  52  kematian  per  1000 kelahiran  hidup  [3]  Sementara  itu,  angka  kematian  bayi menggambarkan tingkat permasalahan kesehatan masyarakat yang berkaitan dengan faktor penyebab kematian bayi, status gizi  ibu  hamil,  tingkat  keberhasilan  program  KB,  serta kondisi lingkungan dan sosial ekonomi.
Kota  Gorontalo  merupakan  Ibu  Kota  Provinsi  Gorontalo, yang  menjadi  pusat  segala  kegiatan  dan  aktivitas  baik  dari segi  perekonomian  maupun  pembangunan  di  segala  bidang termasuk  pembangunan  di  bidang  kesehatan.  Bahkan pemerintah  Provinsi  Gorontalo  telah  mengajukan  program prioritas  untuk  percepatan  pembangunan  kesehatan  di
20 Provinsi Gorontalo. Salah satu program prioritas pembangunan bidang kesehatan di Provinsi Gorontalo antara lain peningkatan sarana dan prasarana alat Rumah sakit yang dijadikan rujukan regional misalnya RSUD Aloei Saboe yang ada  di  Kota  Gorontalo.  Sedangkan  Sarana  pelayanan kesehatan  yang  banyak  diakses  masyarakat  Kota  Gorontalo adalah Puskesmas. Sampai akhir tahun 2016, terhitung bahwa jumlah  Puskesmas  yang  ada  di  Kota  Gorontalo  adalah sebanyak 10 unit  yang terdiri dari 1 unit puskesmas dengan rawat inap dan 9 unit puskesmas lainnya non rawat inap.
Mengingat Kota  Gorontalo  merupakan Ibu Kota Provinsi yang  akses  pelayanan  kesehatannya  lebih  mudah  dijangkau jika  dibandingkan  dengan  Kabupaten  lainnya  yang  ada  di Provinsi  Gorontalo.  Walaupun  akses  pelayanan  kesehatan lebih  mudah  dijangkau,  namun  pada  periode  2011-2014 angka  kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo  meningkat  jika dibandingkan  pada  tahun  2013  yang  sebesar  8  per  1000 kelahiran, pada tahun 2014 tercatat 13,1 per 1000 kelahiran. Sementara itu, angka harapan hidup meningkat selama kurun waktu 2011-2014 dari 71,51 pada tahun 2010 menjadi 71,68 pada tahun 2014 [4]. Berbagai upaya telah dan terus dilakukan oleh  pemerintah  guna  menekan  angka  kematian  bayi  dan meningkatkan angka harapan hidup.
Untuk dapat mengurangi kematian bayi di Kota Gorontalo, maka  kita  perlu  dilakukan  analisis  pada  faktor-faktor  yang dapat  mempengaruhi  kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo sehingga  dapat  dilakukan  tindakan  pengelolahan  yang  baik dan sesuai. Dalam statistika ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk dapat menganalisa faktor-faktor yang dapat mempengaruhi  kematian  bayi  yaitu  dengan  menggunakan metode  Regresi  Linier,  ataupun  menggunakan  metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS).
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  untuk mengetahui  dengan  menggunakan  pendekatan  MARS, Karena  kematian  bayi  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  dan data  yang  diperoleh  menunjukan  pola  yang  hubungan fungsionalnya tidak diketahui.  Selain itu MARS  merupakan implementasi  dari  teknik-teknik  untuk  menyelesaikan masalah  regresi  dengan  tujuan  untuk  memprediksi  variabel respon  yang  bernilai  kontinu  berdasarkan  beberapa  variabel prediktor yang berdimensi tinggi, dengan data yang memiliki jumlah variabel prediktor 3 20 n   dan dengan data sampel berukuran besar 50 1000 n   [5]. II. L ANDASAN T EORI

## A. Kematian Bayi
Angka  kematian  bayi  (AKB)  merupakan  salah  satu indikator  penting  dalam  menentukan  tingkat  kesehatan masyarakat  karena  dapat  menggambarkan  kesehatan penduduk  secara  umum.  Angka  ini  sangat  sensitif  terhadap perubahan tingkat kesehatan dan kesejahteraan.
Kematian  bayi  dapat  didefinisikan  sebagai  jumlah  bayi yang  meninggal  antara  fase  kelahiran  hingga  bayi  berumur kurang  1  tahun  di  suatu  wilayah  pada  kurun  waktu  tertentu
dibagi dengan jumlah per 1000 kelahiran  hidup di tahun itu [4].
Angka kematian bayi/ Infant Mortality Rate (IMR) adalah jumlah  seluruh  kematian  bayi  umur  kurang  dari  1  tahun (perinatal dan neonatal) di suatu daerah dalam waktu 1 tahun dibagi  dengan  jumlah  seluruh  kelahiran  hidup,  pada  waktu dan tempat yang sama dalam persen/permil [6].
Rumus IMR:
1 100 Jumlah kematian bayi kurang dari tahun IMR Jumlah keseluruhan bayi yang lahir  
Selama ini telah dilakukannya beberapa upaya untuk dapat menekan  angka  kematian  bayi  dengan  berbagai  cara  dan hasilnya  menunjukkan  perbaikan  yang  sangat  berarti.  Dari hasil Proyeksi SP2010 menunjukkan bahwa angka kematian bayi  Gorontalo  tahun  2015  adalah  sebesar  37,2  per  1.000 kelahiran  hidup.  Angka  ini  menurun  dibandingkan  kondisi lima  tahun  sebelumnya  (2010)  dengan  angka  kematian  bayi sebesar 40,7 per 1.000 kelahiran hidup [3].

## B. Faktor-faktor Kematian Bayi
Kematian bayi dapat disebabkan oleh banyak faktor, dalam penelitian  ini  ada  beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan kematian bayi, diantaranya:
1. Persalinan yang ditolong oleh tenaga medis/kesehatan. Pemerintah melakukan  berbagai  upaya untuk menurunkan  kematian  ibu  dan  kematian  bayi  salah satunya  dengan  mendorong  agar  setiap  persalinan ditolong  oleh  tenaga  kesehatan  terlatih  yaitu  dokter spesialis  kebidanan  dan  kandungan,  dokter  umum,  dan bidan,  serta  diupayakan  dilakukan  di  fasilitas  pelayanan kesehatan. Pertolongan persalinan adalah proses pelayanan  persalinan  yang  dimulai  pada  tahap  pertama sampai proses persalinan selesai.

## 2. Bayi diberi ASI Eksklusif pada usia 0-5 bulan.
Air susu ibu (ASI) eksklusif adalah Asi yang diberikan kepada  bayi  sejak  dilahirkan  selama  lima  bulan  pertama kehidupan,  tanpa  menambahkan  dan/atau  mengganti dengan  makanan  atau  minuman  lain  (kecuali  obat, vitamin,  dan  mineral).  Banyak  manfaat  dari  pemberian ASI  eksklusif  salah  satunya  adalah  untuk  upaya pencegahan  terhadap  penyakit  infeksi  dapat  dilakukan dengan  keadaan  gizi  balita  yang  baik.  ASI  memegang peranan penting untuk menjaga kesehatan dan kelangsungan  hidup  bayi.  Awal  menyusui  yang  baik adalah  30  menit  setelah  bayi  lahir  karena  dapat merangsang  pengeluaran  ASI  selanjutnya,  disamping  itu akan terjadi interaksi atau hubungan timbal balik dengan cepat antara ibu dengan bayi [7].

## 3. Imunisasi Campak
Imunisasi  Campak  adalah  vaksi  dengan  virus  hidup yang  dilemahkan,  pemberian  vaksin  campak  biasanya dilakukan  dengan  cara  disuntikan  ke  dalam  tubuh  atau diminum  (diteteskan  dalam  mulut)  dengan  maksud  agar
terjadi  kekebalan  tubuh  terhadap  penyakit  tertentu. Pemberian  imunisasi  campak  masuk  dalam  program imunisasi  dasar  berbentuk  kemasan  keirng  tunggal. Namun,  ada  vaksin  dengan  kemasan  kering  kombinasi dengan  vaksin  mumps/gondong  dan  rubbela  (campak Jerman)  yang  disebut  MMR.  Vaksin  ini  biasanya  di berikan  pada  umur  9  bulan,  vaksin  ulangan  di  berikan pada  umur  5-7  tahun  atau  disesuaikan  dengan  program Kementrian  Kesehatan.  Setiap  bayi  atau  anak  yang  di berikan  vaksin ini biasanya terjadi reaksi seperti demam ringan dan sedikit bercak merah pada pipi di bawah telinga pada hari ke 7-8 setelah penyuntikan, atau pembengkakan pada tempat penyuntikan [1].

## 4. Imunisasi dasar lengkap pada bayi
Imunisasi  merupakan  suatu  upaya  yang  dilakukan untuk  mencegah  terjadinya  penyakit  dengan  cara memberikan  mikroorganisme  bibit  penyakit  berbahaya yang  telah  dilemahkan  (vaksin).  Imunisasi  boleh  saja diberikan  pada  semua  umur.  Namun  beberapa  imunisasi akan  lebih  efektif  apabila  diberikan  pada  usia  tertentu. Manfaat  dari  pemberian  imunisasi  dasar  lengkap  pada bayi  adalah  untuk  menjaga  daya  tahan  tubuh  bayi, mencegah agar bayi tidak terkena penyakit menular yang berbahaya,  menjaga  dan  membantu  perkembangan  bayi serta  yang  paling  penting  mencegah  bayi  dari  kecacatan bahkan  kematian.  Pemberian  vaksin  ini  biasanya disesuaikan  dengan  jadwal  imunisasi.  Imunisasi  polio sendiri  ada  dua  macam,  diantaranya  IPV  ( Inactivated Polio Vaksin Salk ), mengandung  virus polio  yang  sudah dimatikan dan di berikan melalui suntikan dan OPV ( Oral Polio Vaksin sabin ), mengandung virus polio hidup yang telah  dilemahkan  dan  diberikan  dalam  bentuk  pil  atau cairan [1].

## 5. Cakupan pemberian vitamin A pada bayi
Vitamin A merupakan salah satu zat gizi yang sangat penting bagi bayi dan ibu nifas, karena zat gizi ini sangat penting  agar  proses  fisiologis  dalam  tubuh  berlangsung secara normal, termasuk pertumbuhan sel, meningkatkan fungsi  penglihatan,  pertumbuhan  badan,  dan  mencegah perkembangan  sel-sel  kanker.  Cakupan  bayi  mendapat kapsul  vitamin  A  adalah  bayi  yang  berusia  6-11  bulan yang  rutin  dilakukan  2  kali  setahun  yaitu  pada  bulan februari  dan  bulan  agustus  [1].  Kekurangan  vitamin  A dapat  menyebabkan  kebutaan,  mengurangi  daya  tahan tubuh  sehingga  mudah  terserang  infeksi  yang  dapat menimbulkan kematian. Sehingga vitamin A lebih banyak dibutuhkan oleh bayi dan anak-anak. Hal ini disebabkan karena mereka memiliki kebutuhan vitamin A yang tinggi akibat  dari  peningkatan  pertumbuhan  fisik  dan  asupan makanan yang rendah.

## 6. Berat badan bayi baru lahir rendah (BBLR)
Berat  badan  bayi  baru  lahir  rendah  adalah  bayi  lahir yang  berat  badan  pada  saat  kelahiran  kurang  dari  2500
gram.  Hingga  saat  ini,  Bayi  dengan  Berat  Lahir  Rendah masih  merupakan  masalah  yang  dapat  menyebabkan kematian  pada  masa  bayi  baru  lahir.  BBLR  salah  satu faktor utama dalam  mengurangi kematian bayi dan anak serta  memberikan  dampak  jangka  panjang  terhadap kehidupannya  dimasa  depan.  Kejadian  BBLR  biasanya diakibatkan  oleh  berbagai  faktor,  diantaranya  adalah kesehatan  ibu  selama  hamil  dan  pemeriksaan  ibu  hamil pada sarana kesehatan serta yang tidak kalah pentingnya adalah perilaku kesehatan ibu hamil. Upaya yang biasanya dilakukan  untuk  mengurangi  BBLR  sejak  dini  dengan mengkonsumsi makanan yang sehat dan vitamin bagi ibu hamil, serta meningkatkan pengetahuan tentang gizi pada ibu hamil.

## 7. Ibu hamil Mendapat Imunisasi TT2
Imunisasi  tetanus  toksoid  (TT)  adalah  pemberia kekebalan  melalui  vaksin  jerap  TT  yang  mengandung toksoid  tetanus  yang  dimurnikan  untuk  pemberian kekebalan aktif terhadap tetanus. Tetanus adalah penyakit yang  disebabkan  oleh  sejenis  kuman  clostridium  tetani yang  menghasilkan  neorotoksin.  Penyakit  ini  tidak menyebar dari orang ke orang, tetapi melalui kotoran yang masuk kedalam luka. Clostridium tetani dapat berkembang  biak  dan  memproduksi  racun  yang  dapat menimbulkan  gangguan  terhadap  sistem  saraf  manusia [8].
Wanita  Usia  Subur  (WUS)  yang  menjadi  sasaran imunisasi  TT  adalah  wanita  berusia  antara  15-49  tahun yang terdiri dari WUS hamil (ibu hamil) dan tidak hamil [1].  Imunisasi  lanjutan  pada  WUS  salah  satunya dilaksanakan pada waktu melakukan pelayanan antenatal. Imunisasi  TT  pada  WUS  diberikan  sebanyak  5  dosis dengan  interval  tertentu,  dimulai  sebelum  dan  atau  saat hamil  yang  berguna  bagi  kekebalan  seumur  hidup. Screening  status  imunisasi  TT  harus  dilakukan  sebelum pemberian vaksin.
Pemberian  imunisasi  TT  tidak  perlu  dilakukan  bila hasil  screenin  menunjukkan  wanita  usia  subur  telah mendapatkan  imunisasi  TT5  yang  harus  dibuktikan dengan  buku  KIA,  rekam  medis,  dan  atau  kohort. Kelompok  ibu  hamil  yang  sudah  mendapatkan  TT2 sampai  dengan  TT5  dikatakan  mendapatkan  imunisasi TT2+.
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  pemberian imunisasi  yaitu  pengetahuan  ibu  dimana  tingkat pengetahuan  akan  mempengaruhi  perilaku  individu. Semakin  baik  pengetahuan  ibu  tentang  pentingnya imunisasi  maka akan  makin tinggi tingkat kesadaran ibu untuk  berperan  serta  dalam  kegiatan  posyandu  atau imunisasi. Program imunisasi TT dapat berhasil jika ada usaha  yang  sungguh-sungguh  dari  orang  yang  memiliki pengetahuan  dan  komitmen  yang  tinggi  terhadap imunisasi [8].
22

## 8. Ibu hamil mendapat Tablet fe3
Salah  satu  Komponen  pelayanan  ibu  hamil  yaitu pemberian  zat  besi  sebanyak  90  tablet  (fe3).  Zat  besi merupakan  mineral  yang  dibutuhkan  tubuh  untuk membentuk  sel  darah  merah  ( hemoglobin ).  Zat  besi memiliki peran vital terhadap pertumbuhan janin. Selama ibu  hamil,  asupan  zat  besi  harus  di  tambah  mengingat selama  kehamilan,  volume  darah  pada  tubuh  ibu meningkat. Kekurangan zat besi sejak sebelum kehamilan bila  tidak  di  atasi  dapat  mengakibatkan  ibu  hamil menderita  anemia.  Anemia  dapat  berdampak  terhadap janin,  seperti  bayi  lahir  prematur,  risiko  bayi  berat  lahir rendah (BBLR), kelainan janin, serta meningkatnya risiko gawat  janin  resiko  serta  dapat  berdampak  pada  kematan ibu dan bayi [9].

## C. Multivariate Adaptive Regression Spline
MARS  merupakan  pendekatan  regresi  multivariate nonparametrik  yang  dikembangkan  oleh  [4].  Model  MARS difokuskan  untuk  mengatasi  permasalahan  data  berdimensi tinggi.  MARS  merupakan  pengembangan  dari  pendekatan Recursive Partition Regression (RPR) yang  masih  memiliki kelemahan dimana model yang dihasilkan tidak kontinu pada knot.  Selain  itu,  proses  pembentukan  model  pada  MARS tidak memerlukan asumsi.
Ada dua hal yang perlu diperhatikan dalam menggunakan model MARS menurut [10], yaitu.
1. Knot,  yaitu  akhir  dari  sebuah  garis  regresi  ( region ) dan awal dari sebuah garis regresi ( region ) yang lain.
Disetiap  titik  knot,  diharapkan  adanya  kontinuitas dari  fungsi  basis  antar  satu  region  dengan  region lainnya.
2. Basis  Function ,  yaitu  suatu  fungsi  yang  digunakan untuk  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  respon dan  variabel  prediktor.  Friedman  menyarankan jumlah maksimum basis fungsi (BF) adalah 2-4 kali jumlah  variabel  prediktor.  Jumlah  maksimum interaksi  (MI)  adalah  1,  2,  dan  3.  Minimum  jarak antara  knot  atau  minimum  observasi  antara  knot sebesar 0, 1, 2, dan 3.

## D. Model MARS Respon Kontinu
Menurut  [5]  estimator  model  MARS  adalah  sebagai berikut.
      0 1 1 , m K M m km km x k m m k f x s x t               (1)
dengan,
0  = konstanta,
m  = koefisien dari basis fungsi ke- m,
M = banyaknya basis fungsi,
m
K = derajat interaksi,
km s = nilainya  1  ,   , v k m x = variabel predictor,
  , k m t = nilai knot dari variabel predikor   , v k m x
Menurut  [5]  estimator  model  MARS  adalah  sebagai berikut.
  0 1 M i m m i m y B x         (2)
dengan,
      1 , M
m km km v k m m
B x s x t       
  sehingga  dalam
bentuk matriks dapat ditulis menjadi
Y B     (3)
dimana,   1 , , T n Y Y Y  ,   1 , ,
T m
    ,   1 , , T n
    , dan
         
                    1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 2 1 2 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 ,
, , , , ,
, , , M M M K K m m Mm m M m M m k k K K m m Mm m M m M m k k K
K m m Mm m m n M m M m k k s x t s x t s x t s x t B s x t s x t        
                        
   
   
Model  MARS  pada  persamaan  (3), ˆ  merupakan parameter yang akan diestimasi dari data, melalui pendekatan penalized least square (PLS) yang telah dimodifikasi. Dengan menggunakan model MARS dalam persamaan (3), 𝑩 matrik non singular dan parameter smoothing 2 0   maka dengan menggunakan  metode  estimasi  kuadrat  terkecil  dari ˆ  adalah.
  1
ˆ T T B B B Y    (4)
dengan,
    1 1 , K km v km B x t    
    ,   1 , , T n Y Y Y  , dan
  1 , ,
T m    

## E. Pemilihan Model MARS
Pembentukan  model Multivariate  Adaptive  Regression Spline diawali  menentukan  knot  dan  fungsi  basis  setiap variabel  prediktor  dengan  cara  memplot  setiap  variabel prediktor dengan variabel respon. Jumlah knot yang optimum akan  menghasilkan  model  MARS  yang  baik  sehingga kemudian dilakukan tahap maju (forward) dan tahap mundur (backward) algoritma recursive partitioning yang dimodifikasi, dimana jumlah knot yang optimum disesuaikan dengan perilaku data [5].
Berikut adalah langkah-langkah dalam forward stepwise :
a. Misalkan 0 = 1 sebagai basis fungsi awal.
b. Tentukan  pasangan  basis  fungsi  dan  yang  merupakan kombinasi  prediktor i x dan  knot  sehingga  model memiliki jumlah kuadrat sisaan minimum.
c. Misalkan m B adalah salah satu basis fungsi yang sudah ada  didalam  model  sebelumnya.  Jika m basis  fungsi telah  dimasukkan,  tentukan  perkalian  dari m B dengan
atau  sehingga  jika m B dan m B ditambahkan  ke  dalam model  maka  akan  dihasilkan  model  dengan  jumlah kuadrat sisaan terkecil.
d. Ulangi  langkah  (c)  sehingga  banyaknya basis  fungsi dalam  model  lebih  atau  sama  dengan  maksimum banyaknya basis fungsi yang telah ditetapkan.
Prosedur  forward  seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya akan menghasilkan model dengan fungsi basis dengan jumlah yang sangat banyak. Dalam prakteknya, biasanya maksimum banyaknya  basis  fungsi  yang  akan  digunakan  dalam  model dibatasi.  Demikian  juga  dengan  derajat  interaksi,  yang seringkali hanya dibatasi hanya sampai derajat tiga. Dengan pembatasan  tersebut,  prosedur  forward  tersebut  tetap memberikan model dengan fungsi basis yang sangat banyak. Terkait  dengan  model  yang  kompleks  ini,  harus  dilakukan penghapusan  beberapa  fungsi  basis,  sehingga  dapat dihasilkan  model  yang  lebih  sederhana.  Prosedur  backward dilakukan untuk tujuan ini.
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam backward stepwise : a. Mulai  dari  model  yang  diperoleh  pada  tahap  prosedur forward yang memiliki m basis fungsi.
b. Hapus  salah  satu  basis  fungsi  tidak  konstan  yang memiliki  kontribusi  terkecil.  Berdasarkan  kriteria kuadrat terkecil,  basis fungsi  yang  memiliki kontribusi terkecil  adalah  basis  fungsi  yang  jika  dihilangkan  dari model  sebelumnya  akan  menyebabkan  terjadinya penurunan jumlah kuadrat sisaan terkecil.
c. Ulangi  langkah  (b),  sampai  model  hanya  mengandung basis fungsi konstan.
Model MARS menentukan knot secara otomatis oleh data dan menghasilkan model yang kontinu pada knot. Penentuan knot  pada  MARS  menggunakan  algorima forward  stepwise dan backward stepwise . Pemilihan model dengan menggunakan forward stepwise dilakukan untuk mendapatkan  jumlah  fungsi  basis  dengan  kriteria  pemilihan fungsi basis adalah meminimumkan Average Sum of Square Residual (ASR).  Untuk  memenuhi  konsep  model  yang sederhana (parsimoni) dilakukan backward  stepwise yaitu membuang  fungsi  basis  yang  memiliki  kontribusi  kecil terhadap respon dari forward stepwise dengan meminimumkan  nilai Generalized Cross Validation (GCV). Pada  MARS,  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam pemilihan  model  yang  paling  terbaik ( optimum) adalah  jika nilai GCV dari model tersebut  mempunyai nilai yang paling rendah (minimum) diantara model-model yang lain [10]. Fungsi GCV minimum didefinisikan sebagai persamaan (5)
        2 1 2 2 1 ˆ 1 1 N i M i i y f x
ASR N GCV M C M C M
N N
                           (5)
Dengan:
i y = Variabel respon,
i x = Variabel prediktor, M
= Jumlah basis fungsi, n
= banyaknya pengamatan,
  ˆ M i f x = nilai taksiran variabel respon pada M basis fungsi,
  ˆ C M =     C M d M  ,   C M =   1 1 T T trace B B B B         ,
Dalam  kasus  pemodelan  aditif,  [11]  memberikan pendapat untuk memilih nilai d = 2 , berdasarkan penurunan nilai  harapan  ASR.  Sementara  [12]  menyarankan  nilai konvensional d = 4 .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari kematian bayi pada tahun 2015 dan 2016 yang di ambil dari 10 Puskesmas di Kota Gorontalo.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini merupakan variabel yang termasuk dalam faktor-faktor yang mempengaruhi  angka  kematian  di  Kota  gorontalo.  Berikut adalah variabel penelitian yang digunakan.
a. Variebal Respon.
Y = Jumlah Kematian Bayi.
b. Variabel Prediktor. X1  =  Persentase  Persalinan  yang  ditolong  oleh  tenaga medis/kesehatan.
X2  =  Persentase  bayi  diberi  ASI  Eksklusif  pada  pada usia 0-5 bulan.
X3 = Persentase Imunisasi Campak.
X4 = Persentase Imunisasi dasar lengkap pada bayi. X5  =  Persentase  Cakupan  pemberian  vitamin  A  pada bayi.
X6  =  Persentase  Berat  badan  bayi  baru  lahir  rendah (BBLR).
X7 = Persentase Ibu hamil Mendapat Imunisasi TT2. X8 = Persentase Ibu hamil Mendapat tablet fe3
C. Metode Analisis
1. Statistika Deskriptif
Analisis  deskriptif  adalah  metode  analisis  statistik sederhana  yang  bertujuan  untuk  mempermudah penafsiran  dan  penjelasan  dengan  menganalisis  tabel, grafik, atau diagram.
Analisis  deskriptif  pada  penelitian  ini  digunakan untuk  memberikan  gambaran  secara  umum  tentang kematian bayi dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Kota Gorontalo.
24

## 2. Pemodelan dengan MARS
Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian  bayi  dengan  MARS,  dilakukan  dengan tahapan seperti dalam diagram alir berikut:

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Penjelasan  diagram  alir  pada  gambar  1  adalah sebagai berikut:
1. Pengambilan data dilakukan dengan mengumpulkan data  angka  kematian  bayi  yang  berada  di  seluruh puskesmas di Kota Gorontalo.
2. Untuk mengetahui kondisi/gambaran dari Kematian bayi  yang  ada  di  Kota  Gorontalo  maka  metode analisis yang digunakan adalah statistik deskriptif.
3. Membuat  Scatter  Plot  untuk  mengetahui  hubungan antara Variabel Respon dengan Variabel Prediktor.
4. Pemodelan  indikator  Kematian  bayi  dengan Multivariate Adaptive Regression Spline , dilakukan dengan tahapan sebagai berikut.
a. Menentukan maksimum fungsi basis (BF), yaitu 2-4 kali jumlah prediktor yang digunakan.
b. Menentukan jumlah maksimum interaksi (MI), yaitu 1, 2, dan 3.
c. Menentukan  minimal  jumlah  pengamatan  setiap knots (MO), yaitu 0, 1, 2, dan 3.
d. Menduga parameter model MARS.
e. Menetapkan  model  terbaik,  didasarkan  pada  nilai GCV yang minimum.
5. Menginterpretasi  model  MARS  yang  diperoleh dengan menjelaskan fakor-faktor yang
mempengaruhi  angka  kematian  bayi  di  kota Gorontalo
6. Membuat kesimpulan model MARS.

## VI. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Kota Gorontalo terdiri dari 50 kelurahan yang tersebar di 9  kecamatan.  Maka  semua  kelurahan  yang  ada  di  Kota Gorontalo  akan  di  jadikan  unit  analisis.  Dari  9  Kecamatan yang ada di Kota Gorontalo, ada 5 Kecamatan dengan Jumlah Kematian  bayi  sebanyak  7  orang  yaitu  Kecamatan  Kota Utara, Dungingi, Kota Barat, Dumbo Raya, dan Kota Timur. Sedang  untuk  Kecamatan  Sipatana  dan  Hulonthalangi sebanyak 3 orang, untuk Kecamatan Kota Selatan Dan Kota Tengah masing-masing 4 dan 6 orang bayi yang meninggal di tahun 2015. Sedangkan di tahun 2016, kematian bayi sudah menurun  di  beberapa  Kecamatan,  diantaranya:  untuk Kecamatan Kota Utara, Kota Tengah, Dungingi, Kota Barat, Hulonthalangi, Dumbo Raya, dan Kota Timur masing-masing menjadi 3, 1, 3, 4, 2, 6, dan 5 orang bayi yang meninggal. Dan untuk  Kota  Selatan  kematian  bayinya  masih  sama  dengan tahun sebelumnya yaitu 4 orang, sedangkan untuk Kecamatan Sipatana  Kematian  Bayinya  meningkat  dari  yang  3  orang menjadi 5 orang.
TABEL I
S TATISTIKA D ESKRIPTIF W ARIABEL P ENELITIAN
Variabel Rata-rata Minimum  Maksimum Varians Y 0,84 0 4 0.76 X1 92,88 38 123,8 204,85 X2 34,61 0 85 293,17 X3 109,75 59,2 325,9 2267 X4 103,97 59,2 325,9 1984 X5 91,97 40,5 205,5 633,56 X6 2,94 0 13 9,52 X7 72,71 15,7 204,5 860,03 X8 82,89 5,5 186 722,89
Mulai Data Deskriptif Data
Membuat Scatter Plot Menentukan Basis Fungsi (BF) Menentukan Maksimum Interaksi (MI) Menentukan Minimum Observasi (MO) Menduga Parameter Menetapkan Model Terbaik Interpretasi Model Kesimpulan Selesai
Berdasarkan  Tabel  I  diketahui  bahwa  rata-rata  Jumlah kematian  bayi  (Y)  tiap  kelurahan  di  Kota  Gorontalo  adalah sebesar 0,84, dengan nilai varians sebesar 0,76. Nilai varians tertinggi  dari  beberapa  variabel  prediktor  yang  di  duga mempengaruhi  Kematian  Bayi  di  Kota  Gorontalo  terdapat pada  variabel  X3  (Persentase  Imunisasi  Campak)  yaitu sebesar  2267  dengan  nilai  minimum  59,2  yang  terdapat  di kelurahan  Pulubala,  artinya  pemberian  imunisasi  campak  di kelurahan  Pulubala  masih  kurang  jika  dibandingkan  dengan kelurahan lain  yang ada di Kota Gorontalo. Sementara nilai maksimumnya  sebesar  325,9  persen  yang  terdapat  di kelurahan  tuladenggi  yang  berarti  pemberian  imunisasi  di kelurahan  tuladenggi  sudah  melebihi  batas  maksimal persentase itu di karenakan banyak bayi yang berasal dari luar wilayah  yang  melakukan  imunisasi  campak  di  kelurahan tuladenggi. Bukan hanya itu, untuk dapat mengurangi jumlah kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo  kita  perlu  meningkatkan persentase  dari  beberapa  variabel  salah  satunya  adalah  rata- rata persentase bayi diberi ASI eksklusif pada usia 0-5 bulan masih cukup rendah  yaitu  sebesar 34,611 persen, dan untuk variabel  lainnya  seperti  pemberian  vitamin  A  pada  bayi, imunisasi dasar lengkap serta pemberian imunisasi TT2 dan FE3 pada ibu hamil sudah memiliki rata-rata yang cukup tingi bahkan  ada  yang  melebihi  dari  batas  persentase.  Dan  untuk persentase  berat  badan  bayi  baru  lahir  rendah  (BBLR)  itu sangat  bagus  karena  persentasenya  snagat  rendah  yaitu sebesar 2,943 persen.
Sebagai  tambahan  informasi,  berikut  adalah  gambaran dari kematian bayi pada tahun 2015 (gambar 2) dan (gambar 3) 2016 yang ada di Kota Gorontalo berdasarkan persalinan ditolong tenaga medis/kesehatan, Asi eksklusif pada usia 0-5 bulan, imunisasi campak, imunisasi dasar lengkap, pemberian vitamin A, BBLR, serta pemberian imunisasi TT2 dan tablet fe3 pada ibu hamil yang disajikan dalam bentuk pie-chart.
Berikut  adalah  Pie-chart  dari  masing-masing  variabel prediktor:
Gambar 2: Persentase dari variabel prediktor pada tahun 2015

## Gambar 3: Persentase dari variabel prediktor pada tahun 2016
Pada  gambar 2 dan 3 dapat dilihat bahwa persentase dari masing-masing variabel prediktor pada tahun 2015 dan 2016 mengalami  peningkatan  dan  penurunan  misalnya  saja  untuk persentase  persalinan  ditolong  tenaga  medis/kesehatan mengalami penurunan dari tahun 2015 sebesar 96,584 persen menjadi  89,174  persen  pada  tahun  2016,  begitu  juga  untuk variabel prediktor lainnya seperti ASI eksklusif pada usia 0-5 bulan yang mengalami peningkatan yakni dari 25,146 persen menjadi  44,076  persen,  dan  persentase  imunisasi  campak, persentase  imunisasi  dasar  lengkap,  persentase  pemberian vitamin  A  pada  bayi  dan  persentase  imunisasi  TT2  juga mengalami  peningkatan  di  tahun  2016,  sedangkan  untuk persentase BBLR dan persentase pemberian tablet fe3 terjadi penurunan di tahun 2016.
Dengan  demikian  maka  perlu  dilakukan  analisis  lebih lanjut  mengenai  faktor  apa  saja  yang  sangat  mempengaruhi angka  kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo.  Sehingga  dapat memberikan  informasi  kepada  pemeritah  khususnya  dinas kesehatan  sebagai  lembaga  yang  bertanggung  jawab  dalam masalah kesehatan.

## B. Hubungan antar variabel respond dan variabel prediktor.
Berikut  adalah  output  Software  Minitab  dari  plot  data antara  variabel  respon  dengan  8  variabel  prediktornya  yang menunjukkan  pola  hubungan  masing-masing  variabel prediktor terhadap variabel respon.
Gambar 4. Plot keseluhan dari variabel respon dengan variabel prediktornya
26
Dari  keseluruhan  plot  yang  telah  dilakukan  seperti  pada gambar  4,  terlihat  bahwa  hampir  keseluruhan  plot  tidak menunjukkan pola tertentu antara Y dengan X atau hubungan fungsionalnya  tidak  diketahui.  Oleh  karena  itu  tidak  dapat digunakan pendekatan regresi parametrik untuk memodelkan data  tersebut,  sehingga  digunakan  pendekatan  regresi nonparametrik.  Pendekatan  nonparametrik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode Multivariate  Adaptive Regression  Splines (MARS)  dengan  alasan  data  yang digunakan berdimensi tinggi dan tidak ada informasi apapun mengenai bentuk kurva regresinya.

## C. Pemodelan MARS Jumlah Kematian Bayi Di Gorontalo
Dalam  penelitian  ini,  Metode  MARS  akan  diterapkan untuk memodelkan Angka Kematian Bayi di Kota Gorontalo. Dan  dalam  hal  ini  variabel  respon  yang  digunakan  adalah Jumlah Kematian Bayi, sedangkan variabel prediktornya ada sebanyak 8 variabel.
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  MARS  ini  ada sebanyak 100 data dari 50 kelurahan di Kota Gorontalo yang terdiri dari data jumlah kematian bayi, data imunisasi dan data Gizi masing-masing tahun 2015 dan 2016.

## 1. Model MARS
Dalam proses pembentukan model MARS, ada tiga hal yang  perlu  diperhatikan  yaitu  basis  fungsi  (BF), maksimum interaksi (MI), dan minimum observasi (MO). Basis  fungsi  (BF)  merupakan  fungsi  yang  didefinisikan dari  setiap  region,  umumnya  adalah  2-4  kali  jumlah variabel prediktor. Pada penelitian ini, banyaknya variabel prediktor  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  kematian bayi  ada  sebanyak  8  variabel,  maka  banyaknya  basis fungsi  yang  akan  dikombinasikan  dalam  pembentukan model MARS adalah sebagai berikut, yakni basis fungsi.
Maksimum  interaksi  (MI)  merupakan  banyaknya interaksi  yang  bisa  terjadi  pada  model.  Maksimum interaksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1, 2, dan  3,  karena  menurut  Friedman  (1991)  jika  maksimum interaksi  yang  digunakan  lebih  dari  3,  maka  nilai  GCV akan semakin meningkat dan model yang digunakan akan semakin  kompleks.  Jika  maksimum  interaksi  (MI)  yang digunakan  sebesar  1,  artinya  tidak  ada  interaksi  antar variabel dalam model. Jika maksimum interaksi (MI) yang digunakan  adalah  2,  maka  dalam  model  akan  terjadi interaksi  antara  2  variabel.  Begitupun  jika  maksimum interaksi  (MI)  yang  digunakan  sebesar  3,  berarti banyaknya  interaksi  dalam  model  yang  paling  banyak terjadi adalah antara 3 variabel.
Minimum  observasi  (MO)  merupakan  jumlah pengamatan paling minimal antar knot. Dalam penelitian ini minimum observasi (MO) yang digunakan adalah 0, 1, 2,  dan  3  karena  diatas  itu  nilai  GCV  akan  semakin
meningkat.  Tahapan  pembentukan  model  MARS dilakukan  dengan  mencoba  semua  kombinasi  dari  nilai BF,  MI,  dan  MO  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Banyaknya model yang mungkin berdasarkan kombinasi tersebut adalah sebanyak 36 model. Dari masing-masing percobaan  ini  akan  dihasilkan  nilai  GCV  dan  diperoleh variabel prediktor yang masuk dalam model.
Berdasarkan  keseluruhan  kemungkinan  dari  basis fungsi (BF) 16, 24, dan 32 diperoleh model terbaik MARS adalah  dengan  kriteria  model  yang  memiliki  GCV terkecil,  yaitu  pada  model  ke-12  dengan  BF:  16,  MI:  3, dan  MO:  3  sehingga  diperoleh  nilai  GCV  sebesar  0,732 selain itu nilai R2 yang didapatkan juga cukup besar yakni sebesar  0,050  persen.  Model  MARS  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
1 3 7 9 14
0 502 0 014
0 119 0 00062 0 00009
0 00073 , , , ,
, , Y BF BF BF BF BF           
dengan:
 
1 2 max 0 0 000000685 , , BF X     2 4 max 0 80 500 , , BF X     3 4 max 0 80 500 , , BF X     6 7 2 max 0 68 600 , , BF X BF      7 7 2 max 0 68 600 , , BF X BF      9 5 6 max 0 95 700 , , BF X BF      13 4 max 0 110 100 , , BF X     14 1 13 max 0 38 000 , , BF X BF    2. Interpretasi Model MARS
a.   1 2 max 0 0 000000685 , , BF X   Artinya,  koefisien
1 BF akan  bermakna  jika  nilai 2 X lebih  besar  dari
0,000000685111, maka setiap kenaikan satu fungsi basis
1 BF dapat meningkatkan jumlah kematian bayi di Kota Gorontalo  sebesar  0,014  persen,  dengan  persentase persalinan yang di tolong tenaga kesehatan/medis lebih dari 0,000000685 persen.
b.  
3 4 max 0 80 500 , , BF X   Artinya,  koefisien
3 BF akan  bermakna  jika  nilai 4 X lebih  kecil  dari  80,500, maka  setiap  kenaikan  satu  fungsi  basis 3 BF dapat meningkatkan jumlah kematian bayi di Kota Gorontalo sebesar 0,119 persen, dengan persentase Imunisasi dasar lengkap pada bayi kurang dari 80,500 persen.
JAIC e-ISSN: 2548-6861
27 c.   7 7 2 max 0 68 600 , , BF X BF    ;   2 4 max 0 80 500 , , BF X   Artinya,  koefisien 7 BF
akan bermakna jika nilai 7 X lebih kecil dari 68,600 dan
4 X lebih besar dari 80,500, maka setiap kenaikan satu
fungsi  basis  ( 7 BF )  dapat  meningkatkan  Jumlah
Kematian  Bayi  di  Kota  Gorontalo  sebesar  0,00062 persen  dengan  persentase  ibu  hamil  mendapat  TT2 kurang  dari  68,600  persen  dan  persentase  Imunisasi dasar lengkap pada bayi lebih dari 80,500 persen.
d.  
9 5 6
max 0 95 700 , , BF X BF    ;   6 7 2 max 0
68 600 , , BF X BF    ;   2 4 max 0 80 500 , , BF X   Artinya,  koefisien 9 BF
akan bermakna jika nilai 5 X lebih kecil dari 95,700, 7 X lebih besar dari 68,600, dan 4 X lebih besar dari 80,500 maka  setiap  kenaikan  satu  fungsi  basis  ( 9 BF )  dapat meningkatkan Jumlah Kematian Bayi di Kota Gorontalo sebesar  0,0000904644  persen,  dengan  persentase cakupan  pemberian  vitamin  A  pada  bayi  kurang  dari 95,700 persen, persentase ibu hamil mendapat imunisasi TT2  lebih  dari  68,600,  dan  persentase  Imunisasi  dasar lengkap pada bayi lebih dari 80,500 persen.
e.   14 1 13 max 0 38 000 , , BF X BF    ;   13 4 max 0 110 100 , , BF X   Artinya, koefisien 14 BF
akan bermakna jika nilai 1 X lebih besar dari 38,000 dan
4 X lebih kecil dari 110,100, maka setiap kenaikan satu
fungsi  basis  ( 14 BF )  dapat  meningkatkan  Jumlah
Kematian Bayi di Kota Gorontalo sebesar 0,000735132 31  persen,  dengan  persentase  persalinan  yang  ditolong tenaga  kesehatan/medis  lebih  dari  38,000  persen,  dan persentase  Imunisasi  dasar  lengkap  pada  bayi  kurang dari 110,100 persen.
Pada table II akan ditunjukkan  tingkat  kepentingan dari  masing-masing  variabel  prediktor  pada  fungsi pengelompokan, yang ditaksir oleh kenaikan nilai GCV karena berpindahnya variabel-variabel yang dipertimbangkan tersebut dari model.
TABEL II
T INGKAT K EPENTINGAN V ARIABEL P REDIKTOR Variabel Tingkat Kepentingan GCV 1 X 100 0,875 5 X 63,988 0,790 7 X 63,102 0,789 4 X 61,735 0,786 2 X 35,819 0,750
Berdasarkan tabel II dapat dilihat bahwa Persentase persalinan  ditolong  tenaga  medis/kesehatan   1 X merupakan  variabel  terpenting  pada  pemodelan Kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo  dengan  tingkat kepentingan sebesar 100 persen, kemudian diikuti oleh persentase  cakupan  pemberian  vitamin  A  pada  bayi   5 X dengan  tingkat  kepentingan  sebesar  63,988 persen.  Selanjutnya  ada  variabel  persentase  ibu  hamil mendapat  imunisasi  TT2   7 X dengan  persentase kepentingan  sebesar  63,102  persen.  Pada  urutan keempat  ada  variabel  persentase  imunisasi  dasar lengkap pada bayi   4 X dengan persentase kepentingan sebesar 61,735 persen dan yang terakhir adalah variabel persentase bayi diberi ASI eksklusif pada usia 0-5 bulan dengan  persentase  kepentingan  sebesar  35,819. Sedangkan ketiga variabel lainnya dalam model ini tidak memiliki  tingkat  kepentingan,  karena  sudah  terwakili oleh  kelima  variabel  sebelumnya.  Nilai  minus  GCV menunjukkan bahwa apabila suatu variabel dimasukkan dalam  model  maka  GCV  akan  berkurang  sebesar  nilai GCV pada variabel tersebut.
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  maka diperoleh  5  variabel  prediktor  yang  berpengaruh terhadap  Kematian  bayi  di  Kota  Gorontalo.  Variabel- variabel  tersebut  adalah  sebagai  berikut:  Persentase persalinan ditolong tenaga medis/kesehatan, Persentase cakupan pemberian vitamin A pada bayi, Persentase ibu hamil  mendapat  TT2,  Persentase  imunisasi  dasar lengkap pada bayi, Persentase bayi diberi ASI eksklusif pada usia 0-5 bulan.

## V. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
1 Pola hubungan antara variabel respon (Jumlah kematian bayi)  dengan  variabel  prediktor  dalam  penelitian  ini, menunjukkan  pola  hubungan  yang  kurang  jelas, sehingga  lebih  sesuai  jika  dimodelkan  dengan pendekatan regresi nonparametrik, yaitu dengan metode MARS.
2 Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dari metode MARS,  maka  diperoleh  Model  MARS  terbaik  adalah kombinasi  BF  =  16,  MI  =  3,  dan  MO  =  3  yang menghasilkan nilai GCV terkecil yakni 0,732 dan nilai R2  sebesar  0,050  persen.  Maka  variabel-variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap Kematian bayi di Kota Gorontalo adalah :
(a) Persentase persalinan ditolong tenaga medis/kesehatan.
(b) Persentase cakupan pemberian vitamin A pada bayi.
(c) Persentase ibu hamil mendapat TT2.
(d) Persentase imunisasi dasar lengkap pada bayi.
(e) Persentase  bayi  diberi  ASI  eksklusif  pada  usia  0-5 bulan.
28

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  maka  terdapat  beberapa  saran  yaitu  sebagai berikut:
1. Sebaiknya  dalam  analisis  selanjutnya  digunakan  data terbaru dari kematian bayi di Kota Gorontalo.
2. Dalam pengembangan penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan jumlah data yang lebih besar dan variabel yang  lebih  banyak  sehingga  dalam  penentuan  model terbaik yang akan dihasilkan juga lebih akurat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  Kasih  Kepada  Setia  Ningsih  yang  sudah mendukung dan membantu dalam mengerjakan penelitian ini. Terima Kasih juga diucapkan kepada mahasiswa dan seluruh puskesmas  di  Kota  Gorontalo  yang  sudah  membantu  dalam pengumpulan data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Eka  P,  A.  (2012),  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  (KIA)  dalam Millenium Development Goals (MDGs), Nuha Medika, Yogyakarta.
[2] Hapsari,  E.P,  Ririn.  (2015),  Kertas  Kajian  SRHR  dan  Agenda  2030
(Memposisikan SRHR di seluruh bidang pembangunan berkelanjutan), Ruter WPF Indonesia, Jakarta Selatan.
[3] Dinas Kesehatan (2014), Profil Kesehatan Provinsi Gorontalo Tahun 2014,  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Gorontalo,  Gorontalo.,Diakses  15 Januari 2017.
[4] Friedman, J.H. 1991. Multivariate Adaptive Regression Splines. The Annals of Statistics, Vol.19 No.1
[5] Triwibowo,  C  dan  Erlisya,  P.M.  (2015),  KPengantar  Dasar  Ilmu Kesehatan Masyarakat, Nuha Medika, Yogyakarta.
[6] BPS  (2016),  Statistik  Daerah  Provinsi  Gorontalo  Tahun  2016,  BPS Kota Gorontalo, Gorontalo.,Diakses 15 Januari 2017.
[7] Rahardjo, Setiyowati. (2006), Faktor-faktor yang berhubungan dengan Pemberian  ASI  Satu  Jam  Pertama  Setelah  Melahirkan,  Jurnal Kesehatan  Masyarakat  Nasional  Vol.  1,  No.  1,  Universitas  Jenderal Sudirman. Purwokerto
[8] Manutu, j., Korah, B.H., Pesak, E. (2013), Hubungan Pengetahuan Ibu dengan Pemberian Imunisasi Tetanus Toxoid di Puskesmas Rurukan Kecamatan Tomohon, Jurnal Ilmiah Bidan Vol. 1, No. 1.
[9] Subarda,  Hakim,  M.,  dan  Helmyati,  S.  (2011),  Pelayanan  Antenatal Care Dalam Pengelolaan Anemia Berhubungan dengan Kepatuhan Ibu Hamil mendapat Tablet Besi, Jurnal Gizi Klinik Indonesia Vol. 8, No.
1 juli 2011:7-13.
[10] Nash, M.S. dan Bradford, D.F. 2001. Parametric and Non Parametric Logistic  Regression  for  Prediction  of  Precense/Absence  of  an Amphibian. Las Vegas, Nevada
[11] Friedman,  J.H.  dan  Silverman,  B.W.  1989.  Flexible  Parsimony Smoothing and Additive Modelling. Technometrics, 31
[12] Kriner,  M.  (2007).  Survival  Analisis  with  Multivariate  Adaptive Regression Splines. Disertasi. Munchen University