Penerapan Model Regresi Zero-Inflated Poisson pada Kasus Kematian Bayi di Kota Bandung Tahun 2020

Abstract. Poisson regression is used to analyze the relationship between predictor variables and response variables in the form of discrete data. In Poisson regression, one of the problems often faced is that the response has more than 50% zero data (zero inflation). So, the regression model to overcome the problem where the data contains too many zero values in discrete data and Poisson distribution is the Zero Inflated Poisson (ZIP) regression model. The purpose of this study is to obtain the application of the Zero-Inflated Poisson regression model to infant mortality cases in Bandung City in 2020. The data used in this study contains 80 observations based on UPT puskesmas in Bandung City with infant mortality data in Bandung city in 2020 and the factors that are thought to influence it. Parameter estimation of the ZIP regression model was carried out using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method and solved using the Expectation-Maximization (EM) algorithm, followed by testing the significance of the model using the likelihood ratio test and testing the significance of the parameters with the Wald test. From the results of hypothesis testing using a real level of 5%, the variable that affects infant mortality cases in the Poisson State model is unhealthy housing, while the variable that affects the chance of infant mortality cases being zero in the Zero State model is low birth weight. Abstrak. Regresi Poisson digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang berupa data diskrit. Pada regresi poisson salah satu permasalahan yang sering dihadapi yaitu responnya mempunyai data nol yang lebih dari 50% (zero inflation). Sehingga, model regresi untuk mengatasi masalah di mana data mengandung terlalu banyak nilai nol pada data diskrit dan berdistribusi Poisson adalah model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP). Tujuan dari penelitian ini yaitu memperoleh penerapan model regresi Zero-Inflated Poisson pada kasus kematian bayi di Kota Bandung tahun 2020. Data yang digunakan dalam penelitian ini berisi 80 pengamatan berdasarkan UPT puskesmas di Kota Bandung dengan data angka kematian bayi di kota Bandung pada tahun 2020 beserta faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Penaksiran parameter model regresi ZIP dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan diselesaikan menggunakan algoritma Ekspektasi-Maksimalisasi (EM), dilanjutkan dengan pengujian signifikansi model dengan menggunakan likelihood ratio test dan pengujian signifikansi parameter dengan uji Wald. Dari hasil pengujian hipotesis menggunakan taraf nyata sebesar 5% variabel yang mempengaruhi kasus kematian bayi pada model Poisson State yaitu rumah tidak sehat, sedangkan variabel yang mempengaruhi peluang kasus kematian bayi bernilai nol pada model Zero State yaitu berat badan bayi lahir rendah.