## MODEL REGRESI POISSON TERGENERALISASI PADA KASUS ANGKA KEMATIAN IBU AKIBAT MELAHIRKAN DI NUSA TENGGARA TIMUR
Katarina J.V. Nggonde *
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
*Penulis Korespondensi: k.nggonde@gmail.com

## ABSTRAK
Kematian  ibu  menurut  World  Health  Organization  (WHO)  adalah  kematian  selama kehamilan  atau  dalam  periode  42  hari  setelah  berakhirnya  kehamilan,  akibat  semua sebab  yang  terkait  dengan  atau  diperberat  oleh  kondisi  kehamilan  atau penanganannya,  tetapi  bukan  disebabkan  oleh  kecelakaan  atau  cedera.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi  terbaik  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  angka  kematian  ibu  akibat  melahirkan.  Regresi Poisson  merupakan  salah  satu  regresi  nonlinier  yang  sering  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  antara  variabel  respon  yang  berupa  data  diskrit  dengan variabel  prediktor  yang  berupa  data  diskrit  ataupun  kontinu.  Model  regresi  Poisson mempunyai  asumsi  equidispersi,  yaitu  kondisi  dimana  nilai  mean  dan  varians  dari variabel  respon  bernilai  sama.  Pada  prakteknya  kadang  terjadi  pelanggaran  asumsi dalam  analisis  data  diskrit  berupa  underdispersi  (  nilai  varians  lebih  kecil  dari  nilai meannya)  sehingga  model  regresi  Poisson  tidak  tepat  digunakan.  Salah  satu  model yang  tepat  untuk  mengatasinya  adalah  model  regresi  Poisson  tergeneralisasi.  Dari hasil  pengolahan  data  di  peroleh  model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi,  yaitu:


1 5 6 ˆ exp 1,684 0,0005 17, 905 1,117 i Y X X X       .  Hasil  penelitian  ini  menujukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap angka kematian ibu akibat  melahirkan  adalah  proporsi  jumlah  tenaga  medis  dan  ibu  bersalin,  proporsi jumlah tenaga dukun dan jumlah ibu bersalin.
Kata Kunci Kematian Ibu, Regresi Poisson, Underdispersi, Regresi Poisson Tergeneralisasi

## 1. PENDAHULUAN
Angka kematian ibu adalah jumlah kematian ibu pada tahun tertentu dan daerah tertentu  per  100.000  kelahiran  hidup  (KH).  Kematian  ibu  menurut  World  Health Organization  (WHO)  adalah  kematian  selama  kehamilan  atau  dalam  periode  42  hari setelah  berakhirnya  kehamilan,  akibat  semua  sebab  yang  terkait  dengan  atau diperberat oleh kondisi kehamilan atau penanganannya, tetapi bukan disebabkan oleh kecelakaan  atau  cedera.  Pada  beberapa  negara,  khususnya  negara  berkembang  para
ibu  masih  memiliki  resiko  tinggi  ketika  melahirkan.  Kematian  ibu  lebih  tinggi  pada wanita yang tinggal di daerah pedesaan dan di antara masyarakat miskin.
Angka  kematian  ibu  (AKI)  di  Indonesia  mengalami  penurunan  sejak  tahun  1991 sampai  dengan  2007,    yaitu  dari  390 menjadi  228  kematian  ibu  per  100.000 kelahiran hidup.  Namun  demikian,  Survai  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun 2012  menunjukan  peningkatan  AKI  yang  signifikan  yaitu  menjadi  359  kematian  ibu per  100.000  kelahiran  hidup.  Aki  menunjukan  penurunan  menjadi  305  kematian  ibu per  100.000  kelahiran  hidup  berdasarkan  hasil  Survai  Penduduk  Antar  Sensus (SUPAS) 2015 [1].
Angka kematian ibu di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) pada periode 2013- 2016  cenderung  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2013  kematian  ibu  sebesar  185 jiwa,  tahun  2014  sebesar  169  jiwa,  tahun  2015  sebesar  133  jiwa  dan  pada  tahun  2016 sebesar 131 jiwa [1]
Kematian  ibu  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yang  diperparah  oleh  kondisi kehamilan  atau  penanganannya.  Berdasarkan  laporan  kementerian  kesehatan penyebab  terbesar  kematian  ibu  tahun  2010-2013  adalah  perdarahan.  Disamping  itu, ada  juga  penyebab  lain  seperti  tekanan  darah  tinggi,  infeksi,  penyakit  jantung, tuberkolosis, dan lainnya.
Faktor  yang  juga  mepengaruhi  angka  kematian  ibu  saat  melahirkan  yaitu rendahnya status sosial ekonomi. Angka kematian ibu pada negara berkembang lebih banyak  dibandingkan  negara  maju.  Oleh  karena  itu,  perlindungan  dan  pelayanan kepada  penduduk  miskin  merupakan  tantangan  berat  yang  masih  harus  dihadapi. Kerja  sama  diberbagai  bidang  sangat  diperlukan  dalam  mengatasi  permasalahan  ini sehingga terciptanya derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya. Salah satu pendukung  dari  usaha  tersebut  adalah  penyediaan  data  informasi  bagi  proses pengambilan keputusan. Data informasi mengenai kesehatan mutlak diperlukan untuk keberhasilan usaha tersebut [2].
Dalam  bidang  kesehatan,  penyediaan  data  informasi  bagi  proses  pengambilan keputusan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  statistik  seperti  Regresi Logistik,  Regresi  Linier  Berganda,  Regresi  Poisson,  dan  lain  sebagainya.  Regresi Poisson  Mempunyai  kekhususan  yaitu  variabel  respon  berupa  variabel  diskrit  dan berdistribusi  Poisson.  Salah  satu  asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam  model  regresi Poisson  adalah  variansi  dari  variabel    yang  diberikan  oleh sama  dengan meannya, yaitu :
( ) ( ) Var Y E Y   
Namun  dalam  analisis  data  diskrit  dengan  model  Regresi  Poisson  terkadang terjadi pelanggaran asumsi tersebut. Nilai varians yang lebih besar dari nilai rata-rata yang disebut overdispersi atau nilai varians lebih kecil dari nilai rata-rata yang disebut underdispersi.  Overdispersi  dan  underdispersi  terjadi  karena  pengelompokan  dalam populasi.
Dalam  model  regresi  linear  klasik  pelanggaran  tersebut  dinamakan homoskedastisitas.  Kasus  overdispersi  atau  underdispersi  pada  regresi  Poisson  dapat ditangani  dengan  berbagai  pilihan  model  regresi.  Dalam  penelitian  ini  kasus overdispersi atau underdispersi regresi Poisson akan diatasi menggunakan model Regresi Poisson  Tergeneralisasi  (Generalized  Poisson  Regression).  Model  Regresi  Poisson
Tergeneralisasi  adalah  suatu  model  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan antara  variabel  respon  yang  berupa  data  diskrit  dengan  satu  atau  lebih  variabel prediktor  [3].  Oleh  karena  itu,  makalah  ini  membahas  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi angka kematian ibu di Busa Tenggara Timur

## 2. METODE

## 2.1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian  terapan,  yaitu  penelitian yang dilakukan  untuk  mencari  solusi  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  kehidupan  sehari- hari.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi  untuk memodelkan  banyaknya  kematian  ibu  di  NTT  serta  untuk  mengetahui  faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kematian ibu di NTT.

## 2.2. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  yang  terdiri  dari  22 Kabupaten/Kota. Penelitian ini dilaksanakan pada tahun 2019.

## 2.3. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  ibu  yang  meninggal  akibat  melahirkan  di Provinsi  Nusa  Tenggara Timur.  Populasi  ini  juga merupakan  sampel  pada  penelitian ini.

## 2.4. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  tahun  2017  yaitu  data  Angka Kematian Ibu akibat melahirkan yang terdiri dari 22 Kabupaten/Kota.

## 2.5. Variabel Penelitian
1. Variabel Terikat (Dependent Variabel ) adalah:
Jumlah  Kematian  Ibu  di  tiap-tiap  Kabupaten  dan  Kota  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur Tahun 2017
2. Variabel Bebas ( Independent Variabel ) adalah:
Jumlah Ibu Bersalin
Cakupan Kunjungan Ibu Hamil Trismester Pertama  (K-1)
Cakupan Kunjungan Ibu Hamil Trismester Keempat (K-4)
Persentasi Pertolongan Bersalin Oleh Tenaga Kesehatan Proporsi Jumlah Tenaga Medis dan Jumlah Ibu Bersalin Proporsi Jumlah Tenaga Dukun terlatih dan Jumlah Ibu Bersalin

## 2.6. Analisis Data
Data  sekunder  yang  diperoleh  dari  tahap  pengumpulan  data  selanjutnya dianalisis  dengan  metode  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi.  Langkah-langkah  untuk memperoleh regresi Poisson tergeneralisasi dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data
2. Mengasumsikan data berdistribusi Poisson
3. Mendeteksi hubungan Kolonieritas antara variabel prediktor
4. Menaksir  parameter  model  regresi  Poisson  dengan  menggunakan  metode Maksimum Likelihood Estimation.
5. Melakukan pengujian parameter model regresi Poisson
6. Mendapatkan model regresi Poisson
7. Uji asumsi equidispersi
8. Menaksir  parameter  model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi dengan  Maksimum Likelihood Estimation
9. Menguji signifikansi model Regresi Poisson Tergeneralisasi
10. Mendapatkan model Regresi Poisson Tergeneralisasi
11. Memilih model terbaik
12. Mendapat faktor yang mempengaruhi angka kematian ibu akibat melahirkan.

## 2.7. Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinas Kesehatan  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  berupa  data  angka  kematian  ibu  akibat melahirkan  beserta  faktor-faktor  yang diduga  berpengaruh  terhadap  angka  kematian ibu akibat melahirkan.

## Tabel 3.1 Data penelitian tahun 2017
Keterangan;
Y = Jumlah Kematian Ibu Setiap Kabupaten/Kota  , 1 X = Jumlah Ibu Bersalin, 2 X = Cakupan Kunjungan Ibu Hamil Trismester Pertama (K-1), 3 X = Cakupan Kunjungan Ibu  Hamil  Trismester  Keempat  (K-4), 4 X =  Persentase  Pertolongan  Bersalin  Oleh Tenaga Kesehatan, 5 X = Proporsi Jumlah Tenaga Medis dan Jumlah Ibu Bersalin, 6 X = Proporsi Jumlah Tenaga Dukun Terlatih dan Jumlah Ibu Bersalin
Tabel  3.1  memperlihatkan  bahwa  sepanjang  tahun  2017  angka  kematian  ibu  di NTT sebanyak 167 orang dengan jumlah ibu bersalin sebanyak 138.429 orang. Angka kematian  ibu  tertinggi  terdapat  di  Kabupaten  TTS  yaitu  sebanyak  32  orang    dengan jumlah ibu bersalin sebanyak 13.143 orang dan angka kematian ibu terendah terdapat di  Kabupaten  Sumbah  Barat  yaitu  sebanyak  1  orang  dengan  jumlah  ibu  bersalin sebanyak 3.940 orang.  Jumlah cakupan kunjungan ibu hamil trismester pertama (K-1) di  NTT  sebanyak  1632,24%.  Kota/Kabupaten  yang  melakukan  kunjungan  K-1
terbanyak  terdapat  di  Kota  Kupang  dengan  persentase  kunjungannya  adalah  100% dan kabupaten yang melakukan kunjugan K-1 terendah terdapat di Kabupaten Malaka dengan persentase kunjungannya adalah 55,31%.
Jumlah cakupan kunjungan trismester keempat (K-4) di NTT sebanyak 1230,93%. Kabupaten  yang  paling  banyak  melakukan  kunjungan  K-4  yaitu  Kabupaten  Sumba Tengah  dengan  persentase  kunjungannya  adalah  91,37%  dan  kabupaten  yang melakukan kunjungan K-4 terendah terdapat di Kabupaten Malaka dengan persentase kunjungannya  adalah  33,11%.  Jumlah  persentase  pertolongan  bersalin  oleh  tenaga kesehatan  yaitu  sebanyak  657,75%.  Persentase  pertolongan  bersalin  oleh  tenaga kesehatan tertinggi terdapat di Kabupaten Sumba Barat Daya yaitu sebanyak 84,75 % dan  persentase  pertolongan  bersalin  paling  rendah  terdapat  di  Kabupaten  Lembata yaitu sebesar 10,98%. Proporsi jumlah tenaga medis dan ibu bersalin di NTT sebanyak 1,055972%,  Proporsi  jumlah  tenaga  dukun  terlatih  dan  jumlah  ibu  bersalin  sebanyak 0,844446%.
Dalam  penelitian ini ingin diketahui  seberapa  besar  pengaruh  faktor-faktor  yang diteliti  terhadap  angka  kematian  ibu  akibat  melahirkan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur pada tahun 2017.

## 3.2. Tahap Analisis Regresi Poisson Tergeneralisasi
Syarat  yang  harus  dipenuhi  dalam  model  regresi  Poisson  adalah  variabel  responnya berdistribusi  Poisson.  Statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  data  berdistribusi Poisson  adalah uji Klomogorov-Smirnov.
Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah
0 H : Data angka kematian ibu berdistribusi Poisson
1 H : Data angka kematian ibu tidak berdistribusi Poisson
Taraf  signifikansi    sebesar  5%  atau  (0,05),  kriteria  pengujiannya  jika  nilai  p- value di bawah 0,05 berarti data angka kematian ibu tidak berdistribusi Poisson (tolak
0 H )  dan  jika  nilai  p-value  di  atas  0,05  maka  data  angka  kematian  ibu  berdistribusi Poisson (terima 0 H ).
Hasil pengujian distribusi Poisson dapat dilihat pada Tabel 4.2
Tabel 3. 2 Distribusi Poisson variabel respon Variabel Nilai Mean p-value kematian ibu 7,59 0,084
Berdasarkan  Tabel  3.2  diperoleh  nilai  p-value  dari  pengujian  distribusi  Poisson sebesar   0, 084 0, 05   .  Sehingga  kesimpulanya  data  angka  kematian  ibu berdistribusi Poisson (terima 0 H ).

## Menguji Hubungan Antara Variabel Prediktor (Multikolinieritas)
Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam analisis regresi adalah tidak terjadi kasus  multikolinieritas  antar  variabel  prediktor.  Oleh  karena  itu  dilakukan  uji kolinieritas  pada  data  yang  diamati.  Masalah  multikolinieritas  dapat  didedikasi dengan melihat nilai tollerace atau nilai VIF (Variance Inflation Faktor) data yang diamati. Nilai tollerance dan VIF setiap variabel prediktor disajikan pada Tabel 3.3
Tabel 3.3 Hasil pengujian multikolinieritas variabel prediktor
Variabel Colinearitas Statistic Tollerance VIF Jumlah Ibu Bersalin ( 1 X ) 0,494 2,024 Cakupan Kunjungan Trismester Pertama K-1 ( 2 X ) 0,178 5,630 Cakupan Kunjungan Trismester Keempat K-4 ( 3 X ) 0,170 5,867 Persentasi  Pertolongan  Bersalin  Oleh  Tenaga  Kesehatan ( 4 X ) 0,228 4,386 Proporju Jumlah Tenaga Medis dan Jumlah Ibu Bersalin ( 5 X ) 0,297 3,372 Proporsi Jumlah Tenaga Dukun Terlatih dan Jumlah Ibu Bersalin ( 6 X ) 0,771 1,296
Berdasarkan  Tabel  3.3  dijelaskan  bahwa  nilai  Tollerance  setiap  variabel  prediktor lebih  besar  dari  0,1  dan  nilai  VIF  setiap  variabel  prediktor  lebih  kecil  dari  10  yang artinya  tidak  terjadi  kasus  multikolinieritas  pada  data  yang  diamati.  Hal  ini menjelaskan  bahwa  tidak  terjadi  multikolinieritas  pada  data  yang  diamati  maka analisis data menggunakan model regresi dapat dilanjutkan.

## Model Regresi Poisson
Bentuk umum dari model regresi Poisson adalah sebagai berikut:
i i i y       0 1 1 2 2 exp ... i i i p pi
y x x x         
Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah angka  kematian  ibu  akibat  melahirkan.  Untuk  melakukan  pemodelan  maka  terlebih dahulu dicari taksiran parameter 1 2 3 4 5 , , , , ,      dan 6  .
Tabel 3.4 Hasil penaksiran parameter dan pengujian parameter model regresi Poisson
Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi Konstan 1,559 0,8625 3,267 0,071 1 X 2,576E-5 4,3898E-5 5,869 0,015 2 X -0,014 0,0133 1,142 0,285 3 X 0,015 0,0106 1,973 0,160 4 X 0,008 0,0089 0,911 0,340 5 X -11,719 10,1037 1,345 0,246 6 X 1,069 0,6247 2,931 0,087
Setelah  mendapatkan  hasil  taksiran  parameter  maka  selanjutnya  dilakukan pengujian parameter untuk mendapatkan variabel prediktor yang berpengaruh secara nyata terhadap variabel respon. Pengujian parameter dilakukan dengan menggunakan uji Wald
Hipotesis yang digunakan adalah
0 : 0, j H   untuk setiap 1, 2,..., 6 j 
1 : 0, j H   untuk setiap 1, 2,..., 6 j 
Taraf signifikansi    sebesar 5% atau (0,05). Kriteria pengujiannya tolak 0 H jika
  2 0,05,1 W   .    Nilai   2 0,05,1  adalah  3,841.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  Tabel  4.4  dapat  dilihat  bahwa  nilai  uji  Wald  dari  Variabel 1 X lebih besar  dari  nilai   2 0,05,1  yang  artinya  variabel 1 X memiliki  penggaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  (tolak 0 H ).  Sedangkan  nilai  uji  Wald  dari  variabel
2 3 4 5 6 , , , , X X X X X lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  =3,841 dengan kata lain berarti tidak ada pengaruh secara nyata terhadap variabel respon (terima 0 H ). Dengan demikian model angka kematian ibu akibat melahirkan menggunakan regresi Poisson dapat dituliskan sebagai berikut:
  0 1 1 2 2 exp
... i p p i y x x x           
  2 exp 1, 559 0, 00002 i Y
X    

## Menguji Asumsi Equidispersi
Dalam regresi Poisson, asumsi yang harus dipenuhi yaitu nilai mean dan varians dari  variabel  respon  harus  memiliki  nilai  yang  sama.  Nilai  mean  dan  varians  dari variabel respon akan diperlihatkan pada Tabel 3.5
Tabel 3.5 Statistik deskriptif Variabel Respon N Mean Varians Kematian Ibu 22 6,95833 2,279927
Tabel  3.5  memperlihatkan  bahwa  nilai  mean  dan  varians  dari  variabel  respon tidak  sama,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa model  regresi  Poisson  biasa  tidak  dapat digunakan  untuk  melanjutkan  pemodelan  angka  kematian  ibu  akibat  melahirkan karena  tidak  memenuhi  asumsi  equidispersi.  Terlihat  juga  bahwa  nilai  mean  dari variabel  respon  lebih  besar  dari  nilai  varians  yang  menandakan  bahwa  data  yang diamati  mengalami  underdispersi.  Karena  data  penelitian  ini  mengalami  kasus underdispersi maka pemodelan angka kematian ibu akibat melahirkan akan dilanjutkan menggunakan model regresi Poisson Tergeneralisasi.

## Model Regresi Poisson Tergeneralisasi
Pada  dasarnya  langkah  untuk  mendapatkan  model  Regresi  Poisson Tergeneralisasi sama dengan model Regresi Poisson biasa, namun pada model Regresi Poisson  Tergeneralisasi  dilakukan  dengan  melibatkan  satu  atau  beberapa  variabel prediktor, dengan demikian akan didapatkan beberapa model dan selanjutnya di pilih berdasarkan nilai AICnya.

## 1. Model dengan Hanya Satu Variabel Prediktor
Berikut  ini  beberapa  model  yang  akan  terbentuk  jika  hanya  melibatkan  satu variabel prediktor saja, dengan memasukan 1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X secara bergantian.
a. Model dengan hanya 1 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.6  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.6 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,652 0,2172 9,532 0,002 1 X 1,519E-3 2,4379E-5 62,309 0,000 Tabel  3.6  menjelaskan  bahwa  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X = 62,309 lebih besar
dari nilai   2 0,05,1  =  3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,652 0,0015 i Y x    
b. Model dengan hanya 2 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.7  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.7 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 2 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,759 0,4639 35,384 0,000 X2 -0,010 0,0063 2,509 0,113
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan pada Tabel 3.7 dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan bahwa variabel 2 X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  =  2,509    lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =
3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  ˆ exp 2,759 i Y   
c. Model dengan hanya 3 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.8  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.8 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 3 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,328 0,2765 70,895 0,000 3 X -0,005 0,0049 1,255 0,263 Tabel  3.8 menjelaskan bahwa nilai uji wald dari variabel 3 X = 1,255 lebih kecil dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel 3 X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon. Model regresinya dapat ditulis sebagai berikut:
  ˆ exp 2,328 i Y 
 
d. Model dengan hanya 4 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.9  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.9 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 4 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,156 0,1473 61,562 0,000 4 X 0,025 0,0030 69,182 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 69,182  lebih besar dari nilai
  2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,156 0,025 i Y
X    
e. Model dengan hanya 5 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.10  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.10 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 5 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,215 0,1800 318,938 0,000 5 X -31,402 4,8769 41,460 0,000
Tabel  3.10  menjelaskan  bahwa  variabel 5 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 5 X = 41,460 lebih besar
dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  5 ˆ exp 3,215 31,402 i Y X    
f. Model dengan hanya 6 X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.11  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.11 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 6 X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,061 0,0859 586,766 0,000 6 X 0,481 0,5439 0,783 0,376
Berdasarkan  uji  parameter  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  3.11  dengan kriteria  uji  Wald  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 6 X tidak  memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
6 X =  0,783  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai
  ˆ exp 2,061 i Y   

## 3. Model dengan Hanya Dua Variabel Prediktor
Berikut  ini  beberapa  model  yang  akan  terbentuk  jika  hanya  melibatkan  dua variabel  prediktor  saja  pada  model,  dengan  memasukan 1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X secara bergantian.
a. Model dengan hanya 1 2 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.12  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.12 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 2 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,987 0,5832 2,865 0,090 1 X 1,446E-3 2,4698E-5 58,551 0,000 2 X -0,004           0.0070 0,373 0,541
Berdasarkan  uji  parameter  pada  Tabel  3.12  yang  telah  dilakukan  dengan kriteria  uji  Wald  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 1 X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel
1 58, 551 X  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,84,  sedangkan  variabel 2 X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X =0,373  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,987 0,0014 i Y
X    
b. Model dengan hanya 1 3 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.13  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.13 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 3 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,683 0,4583 3,019 0,082 1 X 1,481E-3 2,4877E-5 59,551 0.000 3 X 0,000 0,0053 0,008 0,927
Tabel  3.13  menjelaskan  bahwa  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X = 59,551 lebih besar dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 3 X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,008 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,683 0,0014 i Y X     c. Model dengan hanya 1 4 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.14  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk,
Tabel 3.14 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 4 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,802 0,2093 14,696 0,000 1 X 2,861E-4 4,2620E-5 6,714 0,010 4 X 0,012 0,0055 5,192 0,023
Berdasarkan  uji  parameter  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  3.14  dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan bahwa variabel 1 4 , X X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X = 6,714 dan variabel 4 X = 5,192 lebih besar dari nilai   2 0,05,1 3,841   Sehingga didapat model
sebagai berikut:
  1 4 ˆ exp 0,802 0,0002
0, 0120 i
Y X X      d. Model dengan hanya 1 5 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.15  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.15  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 5 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,593 0,458 12,096 0,001 1 X 5,294E-4 3,4320E-5 15,428 0,000 5 X -13,838 6,2983 4,827 0,028
Berdasarkan  uji  parameter  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  3.15  dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan bahwa variabel 1 5 , X X memiliki pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 1 X =
15,428  dan  variabel 5 X =  4,827  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1 3,841   .  Sehingga
didapat model sebagai berikut:
  1 5 ˆ exp 1,593 0,0005
13,8380 i Y X X      e. Model dengan hanya 1 6 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.16  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.16 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 6 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,554 0,2316 5,717 0,017 X1 1,572E-3 2,5549E-5 61,547 0,000 X6 0,575 0,4996 1,324 0,250
Berdasarkan  uji  parameter  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  4.16  dengan kriteria  uji  Wald  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 6 X tidak  memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
6 X =  1,324  lebih  kecil  dari  nilai  
2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
1 X =61,547  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,554 0,0015 i Y
X    
f. Model dengan hanya 2 3 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.17  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.17 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 2 3 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,969 0,551 29,034 0,000 2 X -0,018 0,0139 1,762 0,184 3 X 0,008 0,011 0,469 0,494 Tabel 4.17 menjelaskan bahwa variabel 2 3 , X X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai Wald variabrel 2 X = 1,762 dan variabel
3 X =  0,469  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  ˆ exp 2,969 i Y 
 
g. Model dengan hanya 2 4 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.18  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.18 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 2 4 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,166 0,5633 4,285 0,038 2 X 0,000 0,007 0,000 0,985 4 X 0,025 0,0031 63,448 0,000 Tabel  3.18  menjelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 63,448 lebih besar dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 2 X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald variabel 2 X = 0,000 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,166 0,0250 i Y
X     h. Model dengan hanya 2 5 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.19  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.19 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 2 5 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,601 0,482 55,812 0,000 2 X -0,006 0,0067 0,744 0,388 5 X -30,353 4,9207 38,049 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan pada tabel 4.19 dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan bahwa variabel 5 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 5 38, 049 X  lebih besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 2 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,744 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  5 ˆ exp 3,601 30,3530 i Y
X    
i. Model dengan hanya 2 6 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.20  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.20  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 6 , X X

## sebagai variabel prediktor
Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,036 0,5035 36,373 0,000 2 X -0,006 0,0067 3,765 0,052 6 X -0,771 0,5598 1,896 0,169
Berdasarkan  uji  parameter  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  4.20  dengan kriteria  uji  Wald  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 6 , X X tidak  memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
2 X =  3,765  dan  variabel 6 X =  1,896  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1 3,841   .  Sehingga didapat model sebagai berikut:
  ˆ exp 3,036 i Y 
 
j. Model dengan hanya 3 4 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.21  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.21 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 3 4 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,792 0,3713 4,548 0,033 3 X 0,006 0,0052 1,182 0,277 4 X 0,026 0,0033 63,804 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 63,804 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 3 X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald dari  variabel 3 X =  1,182 lebih  kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 0,792 0,0260 i Y
X     k. Model dengan hanya 3 5 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.22  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.22 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 3 5 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi
(Intercept) 3,272 0,2946 123,333 0,000 3 X -0,001 0,0052 0,059 0,808 5 X -31,05 0,0534 37,753 0,000
Tabel  3.22  menjelaskan  bahwa  variabel
5 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 5 X = 37,753 lebih besar dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 3 X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald variabel 3 X =0,059 lebih kecil
dari nilai   2 0,05,1  =3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  5 ˆ exp 3,272 31,0500 i Y
X    
l. Model dengan hanya 3 6 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.23  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.23 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 3 6 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,483 0,3019 67,63 0,000 3 X -0,007 0,0052 2,052 0,152 6 X -0,683 0,5558 1,493 0,222
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel 4.23 maka dapat dijelaskan bahwa variabel 3 6 , X X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald variabel 3 X = 2,052 dan variabel 6 X =  1,493  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1
 =3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:
  ˆ exp 2,483 i Y   
m. Model dengan hanya 4 5 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.24  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.24 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 4 5 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,582 0, 5113 9,573 0,002 4 X 0,020 0,0059 11,536 0,001 5 X -7,038 8,1762 0,741 0,389
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.24  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 11,536 lebih besar  dari  nilai   2 0,05,1  =3,841,  sedangkan  variabel 5 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 5 X = 0,741
lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  =3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,582 0,0200 i Y X     n. Model dengan hanya 4 6 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.25  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.25 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 4 6 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,095 0,1634 44,874 0,000 4 X 0,025 0,0031 67,892 0,000 6 X 0,484 0,5157 0,882 0,348
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  4.25  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 4 67,892 X  lebih besar dari nilai   2 0,05,1  =3,841, sedangkan variabel 6 X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 6 X =0,882 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  =3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,095 0,0250 i Y X     o. Model dengan hanya 5 6 , X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.26  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.26 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 5 6 , X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,294 0,1837 321,58 0,000 5 X -35,972 5,4961 42,838 0,000 6 X 1,306 0,5976 4,779 0,029
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel 4.26 maka dapat dijelaskan bahwa variabel 5 6 , X X memiliki pengaruh secara nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  variabel 5 X =  42,838  dan variabel 6 X =  4,779  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:

 5 6 ˆ exp 3,294 35,9720
1, 3060
i
Y X X     

## 3. Model dengan Hanya Tiga Variabel Prediktor
Berikut  ini  beberapa  model  yang  akan  terbentuk  jika  hanya  melibatkan  tiga variabel prediktor saja pada model, dengan memasukan 1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X secara bergantian.
a. Model dengan hanya 1 2 3 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.27  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.27 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 2 3 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,193 0,6298 3,590 0,058
1 X 1,465E-3 2,4746E-5 59,209 0,000 2 X 0,014 0,0133 1,058 0,304 3 X 0,009 0,0104 0,684 0,408
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.27 maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 1,058 dan variabel 3 X = 0,684 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1 3,841,   sedangkan variabel 1 X
memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =59,209  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 1,193 0,0014 i Y X    
b. Model dengan hanya 1 2 4 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.28  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel 3.28 Taksiran parameter untuk model dengan hanya melibatkan 1 2 4 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,099 0,5858 2,356 0,125 1 X 2,879E-4 4,2669E-5 6,749 0,009 2 X -0,001 0,0071 0,031 0,860 4 X 0,0012 0,0056 4,826 0,028
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.28  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,031 lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =3,841,  sedangkan  variabel 1 4 , X X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =6,749 dan variabel 4 X = 4,826 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  =3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 4 ˆ exp 0,099 0,0002
0, 0120 i Y X X      c. Model dengan hanya 1 2 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.29    diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.29  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 2 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,920 0,6931 7,674 0,006 1 X 5,128E-4 3,4208E-5 14,992 0,000 2 X -0,004 0,0070 0,382 0,537 5 X -13,63 6,2045 4,828 0,028
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  4.29  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
2 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,382 lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =3,841,  sedangkan  variabel 1 5 , X X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =14,992 dan variabel 5 X = 4,828 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  =3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 5 ˆ exp 1,920 0,0005
13, 6330 i Y X X      d. Model dengan hanya 1 2 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.30  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.30  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 2 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,701 0,6628 1,118 0,290 1 X 1,472E-3 2,6751E-5 55,062 0,000
2 X -0,002 0,0075 0,056 0,814 6 X 0,523 0,5451 0,922 0,337
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel 3.30 maka dapat dijelaskan bahwa variabel 2 6 , X X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,056 dan variabel 6 X = 0,922 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1 3,841   , sedangkan variabel 1 X
memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =55,062  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,701 0,0014 i Y X    
e. Model dengan hanya 1 3 4 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.31  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.31  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 3 4 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,581 0,3905 2,216 0,137 1 X 2,602E-4 4,3095E-5 6,039 0,014 3 X 0,004 0,0055 0,462 0,497 4 X 0,014 0,0058 5,576 0,018
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.31  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 3 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,462 lebih kecil dari  nilai   2 0,05,1  = 3,841,  sedangkan variabel 1 4 , X X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =6,039 dan  variabel 4 X =  5,576  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat model sebagai berikut:
  1 4 ˆ exp 0,581 0,0002
0, 014 i Y X X      f. Model dengan hanya 1 3 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.32  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.32  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 3 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,590 0,5454 8,503 0,004 1 X 5,272E-4 3,4478E-5 15,293 0,000 3 X 4,824E-5 0,0053 8,284E-5 0,993 5 X -13,844 6,3314 4,781 0,029
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.32  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 3 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,000 lebih kecil dari  nilai   2 0,05,1  = 3,841,  sedangkan variabel 1 5 , X X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =15,293 dan variabel 5 X = 4,781 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 5 ˆ exp 1,590 0,0052
13,8440 i Y X X     
g. Model dengan hanya 1 3 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.33  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.33  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 3 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,444 0,4506 0,970 0,325 1 X 1,485E-3 2,6050E-5 57,010 0,000 3 X 0,002 0,0056 0,086 0,774
6 X 0,632 0,5383 1,379 0,240
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
3 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,086 dan variabel
6 X =  1,379  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
1 X =  57,010  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,444 0,0014 i Y X    
h. Model dengan hanya 1 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.34  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.34  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,262 0,5516 5,232 0,022 1 X 2,843E-4 4,2176E-5 6,742 0,009 4 X 0,008 0,0076 1,059 0,303 5 X -7,567 8,5447 0,784 0,376
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.34 maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 5 , X X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 1,059 dan  variabel 5 X lebih  kecil  dari  nilai  
2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =6,742  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model sebagai berikut:
  ˆ exp 1,262 i Y  

i. Model dengan hanya 1 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.35  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.35  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,706 0,2275 9,618 0,002 1 X 3,118E-4 4,3416E-5 7,182 0,007 4 X 0,013 0,0055 5,340 0,021 6 X 0,618 0,5020 1,516 0,218
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.35  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 6 X tidak  memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 6 X = 1,516 lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 4 , X X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =7,182 dan variabel 4 X = 5,340 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 0,706 0,013 i Y X     j. Model dengan hanya 1 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.36  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.36  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 1 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,684 0,4619 13,283 0,000 1 X 5,128E-3 3,4313E-5 14,947 0,000
5 X -17,905 6,8057 6,921 0,009 6 X 1,117 0,5537 4,066 0,044
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald pada Tabel  3.36  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
1 5 6 , , X X X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel
1 X =14,947, variabel 5 X = 6,921 dan variabel 6 X = 4,066 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  =
3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 5 6 ˆ exp 1,684 0,0005
17, 905 1,117 i Y X X X       k. Model dengan hanya 2 3 4 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.37  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  4.37  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 3 4 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,623 0,5961 7,414 0,006 2 X 0,000 0,0130 3,083 0,079 3 X 0,021 0,0101 0,204 0,040 4 X 0,026 0,0032 66,101 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 3,083 dan variabel
3 X =  0,204  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 4 X memiliki pengaruh  secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  ari  variabel
4 X =  66,101  lebih  besar  dari  niai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,623 0,026 i Y
X    
l. Model dengan hanya 2 3 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.38  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.38  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 3 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,862 0,5420 50,783 0,000 2 X -0,016 0,0128 1,651 0,199 3 X 0,010 0,0102 0,949 0,330 5 X -30,937 5,0180 38,010 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 1,651 dan variabel 3 X =  0,949  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 5 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji wald dari variabel
5 X =  38,010  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  5 ˆ exp 3,862 30,937 i Y X    
m. Model dengan hanya 2 3 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.39  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.39  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 3 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error  Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,210 0,5731 31,367 0,000 2 X -0,020 0,0138 2,168 0,141 3 X 0,007 0,0109 0,367 0,545 6 X -0,755 0,5606 1,816 0,178
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan bahwa variabel 2 3 6 , , X X X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 2 2,168 X  ,  variabel 3 X =  0,367  dan  variabel 6 X =  1,816  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:   ˆ exp 3,210 i Y 
 
n. Model dengan hanya 2 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.40  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.40  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,673 0,7969 4,409 0,036 2 X -0,001 0,007 0,022 0,882 4 X 0,020 0,0061 10,526 0,001 5 X -7,196 8,2233 0,766 0,382
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 5 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,022 dan variabel
5 X =  0,766  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 4 X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
4 X =  10,526  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga  didapat  model  sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,673 0,020 i Y
X    
o. Model dengan hanya 2 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.41  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.41  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,908 0,6267 2,101 0,147 2 X 0,002 0,0074 0,096 0,757 4 X 0,026 0,0033 59,798 0,000 6 X 0,550 0,5579 0,971 0,324
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
2 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,096 dan variabel
6 X =  0,971  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan 4 X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 4 X = 59,798 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 0,908 0,026 i Y
X     p. Model dengan hanya 2 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.42  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.42  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 2 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,385 0,4943 46,906 0,000 2 X -0,001 0,0071 0,039 0,843 5 X -35,533 5,8933 36,354 0,000 6 X 1,253 0,6547 3,661 0,056
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 0,039 dan variabel
6 X =  3,991  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan 5 X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 5 X = 36,354 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  5 ˆ exp 3,385 35,533 i Y X     q. Model dengan hanya 3 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.43  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.43  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 3 4 5 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,170 0,6947 2,839 0,092 3 X 0,005 0,0054 0,817 0,366 4 X 0,022 0,0065 11,840 0,001 5 X -5,412 8,5165 0,661 0,525
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
3 5 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel responkarena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,817 dan variabel
5 X =  0,661  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan 4 X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 4 X = 11,840 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,170 0,022 i Y
X    
r. Model dengan hanya 3 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.44  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.44  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 3 4 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai
Signifikasi (Intercept) 0,535 0,4196 1,624 0,202 3 X 0,008 0,0055 2,201 0,640 4 X 0,028 0,0035 61,769 0,000 6 X 0,792 0,5585 2,012 0,030
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
3 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 2,201 dan variabel
6 X =  2,012    lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan 4 X memiliki  pengaruh secara  nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 4 X = 61,769 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 0,535 0,028 i Y X     s. Model dengan hanya 3 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  paramete  diperlihatkan  pada  Tabel  3.45  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.45  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 3 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 3,186 0,2956 116,176 0,000 3 X 0,003 0,0055 0,219 0,640 5 X 1,435 0,661 4,711 0,030 6 X -37,129 6,1078 36,956 0,000
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 5 6 , X X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 5 X =  4,711  dan  variabel 6 X = 36,956  lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841, sedangkan 3 X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X = 0,219 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  5 6 ˆ exp 3,186 1,435
37,129 i Y X X      t. Model dengan hanya 4 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.46  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.46  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan 4 5 6 , , X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,749 0,5387 10,54 0,001 4 X 0,019 0,0062 9,146 0,002 5 X -11,481 9,1745 1,566 0,211 6 X 0,798 5,8170 1,881 0,170
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 5 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 5 X = 1,566 dan variabel 6 X =  1,881    lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan 4 X memiliki  pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X = 9,146 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,749 0,019 i Y
X    

## 4. Model dengan Hanya Empat Variabel Prediktor
Berikut  ini  beberapa  model  yang  akan  terbentuk  jika  hanya  melibatkan  empat variabel prediktor saja pada model, dengan memasukan 1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X secara bergantian.
a. Model dengan hanya 1 2 3 4 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.47  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.47  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 4 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,273 0,6266 4,128 0,042 1 X 9,653E-5 4,3373E-5 4,953 0,026 2 X -0,018 0,0132 1,943 0,163 3 X 0,016 0,0104 2,359 0,125 4 X 0,015 0,0059 6,423 0,011
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 1,943 dan variabel 3 X = 2,359 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841, sedangkan variabel 1 4 , X X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
1 X =  4,953  dan  variabel 4 X =  6,423  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 4 ˆ exp 1,273 0,00009
0, 015 i Y X X      b. Model dengan hanya 1 2 3 5 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.48  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.48  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 5 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 2,186 0,7331 8,894 0,003 1 X 5,137E-4 3,4026E-5 15,099 0,000 2 X -0,015 0,0130 1,402 0,236 3 X 0,010 0,0102 1,006 0,316 5 X -14,189 6,2698 5,123 0,024
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X = 1,402 dan variabel
3 X = 1,006 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  = 3,841, sedangkan variabel 1 5 , X X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
1 X =  015,099,  variabel 5 X =  5,123  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 5 ˆ exp 2,186 0,0005
14,189 i Y X X      c. Model dengan hanya 1 2 3 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  4.49  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.49  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β  Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,910 0,6982 1,699 0,192 1 X 1,490E-3 2,6815E-5 55,591 0,000 2 X -0,012 0,0135 0,752 0,386 3 X 0,009 0,0105 0,770 0,380 6 X 0,553 0,5469 1,022 0,312
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 6 , , X X X tidak memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 2 0, 752 X  ,  variabel
3 X =0,770  dan  variabel 6 X =1,022  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan variabel  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap  variabel  respo karena  nilai  uji  Wald  dari  vareabel  variabel 1 55, 591 X  lebih  besar  dari  nilai
  2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 0,910 0,0014 i Y
X    
d. Model dengan hanya 1 2 4 5 , , ,
X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.50  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.50  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 4 5 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,492 0,8464 3,106 0,078 1 X 2,893E-4 4,2202E-5 6,856 0,009 2 X -0,003 0,0073 0,126 0,723 4 X 0,007 0,0083 0,793 0,373 5 X -8,098 8,8679 0,880 0,348
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan  bahwa  variabel 2 4 5 , , X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 2 0,126 X  ,  variabel
4 X =0793  dan  variabel 5 X =0,880  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan variabel  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap  variabel  respon karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel  variabel 1 6,856 X  lebih  besar  dari  nilai
  2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 1,043 0,0002 i Y X    
e. Model dengan hanya 1 3 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.51  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.51  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 3 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,272 0,4459 2,064 0,151 1 X 2,799E-4 4,3769E-5 6,396 0,011 3 X 0,007 0,0058 1,338 0,247 4 X 0,015 0,006 6,460 0,011
6 X 0,863 0,4572 2,486 0,015
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel
3 6 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 3 X =1,338 dan variabel
6 X =2,486  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 4 , X X memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
1 X =  6,396  dan  variabel 4 X =6,460  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.    Sehingga didapat model sebagai berikut:

 1 4 ˆ exp 0,272 0,0002
0, 015 i Y X X      f. Model dengan hanya 1 2 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.52  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.52  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,543 0,663 0,373 0,541 1 X 2,922E-5 4,3485E-5 0,672 0,412 2 X 0,002 0,0076 7,156 0,007 4 X 0,013 0,0057 0,068 0,794 6 X 0,676 0,5498 5,320 0,029
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 1 4 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 1 X =0,672 dan variabel
4 X =0,068 lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 2 6 , X X memiliki pengarus secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel
2 X =7,156  dan  variabel 6 X =5,320  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:
  2 6 ˆ exp 0,543 0,002
0, 676 i Y X X      g. Model dengan hanya 2 3 4 5 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.53  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.53  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
2 3 4 5 , , ,
X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,867 0,7975 0,672 0,412 2 X -0,022 0,0130 2,874 0,090 3 X 0,020 0,0103 3,632 0,057 4 X 0,024 0,0065 13,119 0,000 5 X -3,877 8,5289 0,2070 0,649
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 5 , , X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 2 2,874 X  ,  variabel
3 X =3,632  dan  variabel 5 X =0,2070  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan variabel 4 X memiliki pengarus secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji  Wald  dari  variabel 4 X =13,119  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,867 0,024 i Y
X    
h. Model dengan hanya 2 3 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.54  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.54  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
2 3 4 6 , , , X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,345 0,6454 5,482 0,019 2 X -0,021 0,0131 2,644 0,104
3 X 0,022 0,0102 4,642 0,031 4 X 0,028 0,0035 63,041 0,000 6 X 0,684 0,5615 1,484 0,223
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 3 4 , X X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 3 X =4,642  dan  variabel
4 X =63,041  lebih  besar  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 2 6 , X X tidak memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X =2,644  dan  variabel 6 X =1,484  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841.
Sehingga didapat model sebagai berikut:

 3 4 ˆ exp 1,345 0,022
0, 028 i Y X X     

## 5. Model dengan Hanya Lima Variabel Prediktor
Berikut  ini  beberapa  model  yang  akan  terbentuk  jika  hanya  melibatkan  lima variabel prediktor saja pada model, dengan memasukan 1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X secara bergantian.
a. Model dengan hanya 1 2 3 4 5 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.55  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.55  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 4 5 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,649 0,8440 3,817 0,051 1 X 9,807E-5 4,3084E-5 5,181 0,023 2 X -0,018 0,0131 1,803 0,179 3 X 0,015 0,0107 1,878 0,171 4 X 0,011 0,0085 1,659 0,198 5 X -5,746 8,8596 0,421 0,517
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 4 5 , , , X X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel
2 1,803 X  ,
variabel 3 X =1,878,  variabel 4 X =1,659  dan  variabel 5 X =0,421  lebih  kecil  dari  nilai
  2 0,05,1
 =  3,841,  sedangkan  variaber  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji wald dari vsriabel variabel 1 X =5,181 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841.  Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 1,649 0,00009 i Y
X    
b. Model dengan hanya 1 2 3 4 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.56  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.56  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 4 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 0,918 0,6895 1,773 0,183 1 X 2,329E-4 4,4151E-5 5,276 0,022 2 X -0,016 0,0134 1,463 0,227 3 X 0,017 0,0105 2,687 0,101 4 X 0,016 0,0060 7,127 0,008 6 X 0,764 0,5538 1,902 0,168
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 6 , , X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap  variabel  respon  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel
2 X =1,463,
variabel 3 X =2,687  dan  variabel 6 X =1,902  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841, sedangkan  variabel 1 4 , X X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap  variabel respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 1 X =5,276  dan  variabel 4 X =7,127  lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 4 ˆ exp 0,918 0,0002
0, 016 i Y X X     
c. Model dengan hanya 1 2 3 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.57  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.57  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 3 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,959 0,7518 6,791 0,009 1 X 5,110E-4 3,4367E-5 14,870 0,000 2 X -0,012 0,0131 0,882 0,348 3 X 0,012 0,0102 1,366 0,242 5 X -18,965 7,0450 7,247 0,007 6 X 1,212 0,6176 3,853 0,050
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 3 , X X tidak  memiliki  pengaruh  secara  nyata terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 2 X =0,882 dan variabel
3 X =1,366  lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel 1 5 6 , , X X X
memiliki pengaruh secara nyata terhadap variabel respon karena nilia uji Wald dari variabel 1 X =14,870,  variabel 5 X =  7,247  dan  variabel 6 3,853 X  lebih  besar  dari
nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 5 6 ˆ exp 1,959 0,0005
18, 965 1, 212 i Y X X X       d. Model dengan hanya 1 2 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.58  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.58  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 2 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,389 0,8659 2,572 0,109 1 X 3,273E-4 4,3046E-5 7,604 0,006
2 X 0,001 0,0076 0,025 0,874 4 X 0,005 0,0083 0,302 0,581 5 X -13,939 9,9124 1,978 0,160 6 X 1,045 0,6226 2,820 0,093
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 2 4 5 6 , , , X X X X tidak    memiliki  pengaruh  secara nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel
2 0, 025 X  , variabel 3 X =0,302,  variabel 4 X =1,978,  variabel 5 X =0,421  dan  variabel 6 X =2,820 lebih  kecil  dari  nilai   2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel  variabel 1 X memiliki pengaruh  secara  nyata  karena  nilai  uji  wald  dari  variabel  variabel 1 X =7,604  lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 1,389 3,273 4 i Y E X      e. Model dengan hanya 1 3 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.59  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.59  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
1 3 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,072 0,7464 2,062 0,151 1 X 2,980E-4 4,3449E-5 6,859 0,009 3 X 0,006 0,0059 0,883 0,347 4 X 0,007 0,0087 0,649 0,420 5 X -12,951 10,1367 1,632 0,201 6 X 1,187 0,6169 3,701 0,054
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 3 4 5 6 , , , X X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata  terhadap  variabel  respon  karena  nilai  uji  Wald  dari  variabel 3 0,883 X 
, variabel 4 X =0,649,  variabel 5 X =1,632 dan  variabel 6 3, 701 X  lebih  kecil dari  nilai
  2 0,05,1  =  3,841,  sedangkan  variabel  variabel 1 X memiliki  pengaruh  secara  nyata
terhadap variabel respon karena nilai uji wald dari variabel variabel 1 X =6,859 lebih besar dari nilai   2 0,05,1  = 3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  1 ˆ exp 1,072 0,0002 i Y X     f. Model dengan hanya 2 3 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor
Hasil  penaksiran  parameter  diperlihatkan  pada  Tabel  3.60  diikuti  dengan pengujian parameter dan model yang terbentuk.
Tabel  3.60  Taksiran  parameter  untuk  model  dengan  hanya  melibatkan
2 3 4 5 6 , , , , X X X X X sebagai variabel prediktor Parameter Taksiran β Std. Error Uji Wald Nilai Signifikasi (Intercept) 1,798 0,8106 4,92 0,027 2 X -0,020 0,0132 2,204 0,138 3 X 0,020 0,0103 3,819 0,051 4 X 0,023 0,0067 11,466 0,001 5 X -8,442 9,5239 0,786 0,375 6 X 0,904 0,6224 2,108 0,147
Berdasarkan uji parameter yang telah dilakukan dengan kriteria uji Wald maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel 4 X memiliki  pengaruh  secara  nyata  terhadap variabel respon karena nilai uji Wald dari variabel 4 X =11,466 lebih besar dari nilai   2 0,05,1
 =  3,841,  sedangkan  variabel 2 3 5 6 , , , X X X X tidak  memiliki  pengaruh  secara nyata terhadap variabel respon karena niali uji Wald dari varibel 2 X =2,204, variabel
3 X =3,819, variabel 5 X =0,786 dan variabel 6 X =2,108 lebih kecil dari nilai   2 0,05,1  =
3,841. Sehingga didapat model sebagai berikut:
  4 ˆ exp 1,798 0,023 i Y
X    

## 4.3 Pemilihan Model Terbaik
Setelah  didapatkan  beberapa  model  dengan  model  regresi  Poisson  biasa  dan regresi Poisson Tergeneralisasi maka dilakukan pemilihan model terbaik berdasarkan kriteria nilai AIC.
1.Model Terbaik Dengan Melibatkan Satu Variabel Prediktor
Tabel 3.61 Nilai AIC untuk setiap model dengan hanya satu variabel prediktor
Model Nilai AIC Model Nilai AIC 1 X 124,897 4 X 126,652 2 X 181,236 5 X 136,699 3 X 182,662 6 X 183,704
Berdasarkan Tabel 4.61 maka dapat dijelaskan bahwa model terbaik dengan satu variabel  prediktor  adalah  model  yang  hanya  melibatkan  variabel 1 X pada  model, dipilih berdasarkan kriteria nilai AIC yang terkecil.
2. Model terbaik dengan melibatkan dua variabel prediktor
Tabel 3.62 Nilai AIC untuk setiap model dengan dua variabel prediktor
Model Nilai AIC Model Nilai AIC 1 2 , X X 126,519
2 5 , X X 137,943 1 3 , X X 126,889 2 6 , X X 181,128 1 4 , X X 121,707 3 4 , X X 127,493 1 5 , X X 121,939 3 5 , X X 138,640 1 6 , X X 125,725 3 6 , X X 182,933 2 3 , X X 182,892 4 5 , X X 127,884 2 4 , X X 128,652 4 6 , X X 127,857
5 6 ,
X X 134,733
Berdasarkan  Tabel  3.62 maka dapat  dijelaskan  bahwa  model  terbaik  dengan  dua variabel prediktor adalah model yang hanya melibatkan variabel 1 4 , X X pada model, dipilih berdasarkan kriteria nilai AIC terkecil.
3. Model Terbaik dengan melibatkan tiga variabel prediktor
Tabel 3.63 Nilai AIC untuk setiap model dengan hanya tiga variabel prediktor
Model Nilai AIC Model Nilai AIC
1 2 3 , , X X X 127,829 2 3 4 , , X X X 126,410
1 2 4 , , X X X 123,676 2 3 5 , , X X X 138,988 1 2 5 , , X X X 123,552 2 3 6 , , X X X 182,759
1 2 6 , , X X X 127,669 2 4 5 , , X X X 129,861 1 3 4 , , X X X 123,252 2 4 6 , , X X X 129,762
1 3 5 , , X X X 123,938 2 5 6 , , X X X 136,694 1 3 6 , , X X X 127,643 3 4 5 , , X X X 129,081
1 4 5 , , X X X 122,893 3 4 6 , , X X X 127,716
1 4 6 , , X X X 122,377 3 5 6 , , X X X 136,516 1 5 6 , , X X X 120,475 4 5 6 , , X X X 128,179
Berdasarkan  Tabel 3.63  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  model  terbaik  dengan  tiga variabel  prediktor  adalah  model  yang  hanya  melibatkan  variabel
1 5 6 , , X X X pada model, dipilih berdasarkan kriteria nilai AIC yang terkecil.
4. Model terbaik dengan melibatkan empat variabel prediktor
Tabel 3.64 Nilai AIC untuk setiap model dengan  hanya empat variabel prediktor
Model Nilai AIC Model Nilai AIC
1 2 3 4 , , , X X X X 123,310
1 3 4 5 , , , X X X X 124,686
1 2 3 5 , , , X X X X 124,538
1 3 4 6 , , , X X X X 123,074
1 2 3 6 , , , X X X X 128,891
2 3 4 5 , , , X X X X 128,201
1 2 4 5 , , , X X X X 124,766 2 3 4 6 , , , X X X X 127,076
1 2 4 6 , , , X X X X 124,309
Berdasarkan Tabel 3.64 mada dapat dijelaskan bahwa model terbaik dengan empat variabel prediktor adalah model yang hanya melibatkan variabel 1 3 4 6 , , , X X X X pada model, dipilih berdasarkan kriteria nilai AIC yang terkecil.

## 5. Model terbaik dengan hanya melibatkan lima variabel prediktor
Tabel 3.65 Nilai AIC untuk setiap model dengan hanya lima variabel prediktor
Model Nilai AIC Model Nilai AIC 1 2 3 4 5 , , , , X X X X X 124,881 1 2 4 5 6 , , , , X X X X X 124,170 1 2 3 4 6 , , , , X X X X X 123,614 1
3 4 5 6 , , , , X X X X X 123,332 1 2 3 5 6 , , , , X X X X X 123,094 2 3 4 5 6 , , , , X X X X X 128,258
Berdasarkan Tabel 3.65 maka dapat dijelaskan bahwa model terbaik dengan lima variabel  prediktor  adalah  model  yang  hanya  melibatkan 1 2 3 5 6 , , , , X X X X X pada model, dipilih berdasarkan kriteria nilai AIC yang terkecil.
6. Model terbaik dengan nilai AIC terkecil
Tabel 3.66 Nilai AIC dari semua model terbaik yang dipilih
Model Nilai AIC 1 X 124,897
1 4 ,
X X
121,707 1 5 6 , , X X X 120,475
1 3 4 6 , , , X X X X 123,074
1 2 3 5 6 , , , , X X X X X 123,094
1 2 3 4 5 6 , , , , , X X X X X X 124,187
Berdasarkan Tabel 3.66 dapat dijelaskan bahwa model terbaik berdasarkan kriteria nilai  AIC  terkecil  adalah  model  yang  melibatkan  tiga  variabel  prediktor  yaitu
1 5 6 , , X X X dengan nilai AICnya 120,475.
  1 5 6 ˆ exp 1,684 0,0005
17, 905 1,117 i Y X X X      
Dari model dapat dilihat bahwa variabel yang berpengaruh secara nyata terhadap angka kematian ibu akibat melahirkan adalah jumlah ibu melahirkan, proporsi jumlah tenaga  medis  dan  jumlah  ibu  bersalin,  proporsi  jumlah  tenaga  dukun  terlatih  dan jumlah ibu bersalin.
Dapat dilihat juga bahwa angka kematian ibu akibat melahirkan di  Provinsi Nusa Tenggara  Timur  akan  berkurang  sebesar  17,905  jika  persentase  jumlah  tenaga  medis dan jumlah ibu bersalin bertambah sebesar 1%, angka kematian ibu akibat melahirkan akan bertambah sebesar 1,117 jika persentase jumlah tenaga dukun terlatih dan jumlah ibu  bersalin  bertambah  sebesar  1%  dan  jumlah  ibu  melahirkan  bertambah  sebesar 0,0005.
Dengan demikian, dapat diartikan  bahwa  angka kematian ibu  akibat melahirkan dapat bertambah jika masih banyak tenaga dukun yang membantuh proses bersalin di NTT, dan angka kematian ibu berkurang jika jumlah tenags medis bertambah. Hal ini sebanding  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  Kleden,  dkk  tentang  angka  kematian ibu akibat melahirkan di NTT pada tahun 2009 bahwa faktor penyebab kematian ibu adalah jumlah ibu bersalin, proporsi tenaga medis, proporsi tenaga para medis.

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  diperoleh kesimpulan sebagai berikut
 Model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi  terbaik  untuk  angka  kematian  ibu  akibat melahirkan di Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2017, yaitu:
  1 5 6 ˆ exp 1,684 0,0005 17, 905 1,117 i Y X X X      
 Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  angka  kematian  ibu  akibat  melahirkan  adalah proporsi  jumlah  tenaga  medis  dan  jumlah  ibu  bersalin,  proporsi  jumlah  tenaga dukun terlatih dan jumlah ibu bersalin

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementerian Kesehatan RI, “Profil Kesehatan Indonesa.” Kementerian Kesehatan RI, 2017.
[2]  N. Umami, D. Ispriyanti, and T. Widiharih, “Aplikasi Model Regresi Poisson Tergeneralisasi Pada Kasus Angka Kematian Bayi Di Jawa Tengah Tahun 2007,” Jurnal Gaussian, vol. 2, no. 4, pp. 361–368, 2013, doi: 10.14710/j.gauss.v2i4.3810.
[3]  F. Famoye, “Restricted generalized poisson regression model,” Communications in Statistics - Theory and Methods, vol. 22, no. 5, pp. 1335–1354, 1993, doi:
10.1080/03610929308831089.