Angka kematian bayi merupakan salah satu indikator untuk menilai derajat kesehatan masyarakat serta menjadi tolak ukur kesejahteraan suatu bangsa. Namun hingga saat ini angka kematian bayi yang ada di Indonesia masih cukup tinggi. Begitupun angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur yang masih jauh dari target MDGs. Menurut data BPS, angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2009 sebesar 31,41 per 1.000 kelahiran hidup kemudian terus menurun pada tahun 2013 angka kematian bayi di Jawa Timur sebesar 27,23 per 1.000 kelahiran hidup. Angka tersebut masih lebih tinggi dari target MDG’s yaitu sebesar 23 per 1.000 kelahiran hidup. Selain rata-rata angka kematian bayi yang lebih tinggi dari target MGD’s, terjadi kesenjangan jumlah kematian bayi yang cukup besar antar kabupaten/kota di Jawa Timur. Jika faktor wilayah geografis kabupaten/kota digunakan sebagai faktor yang diduga berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi maka metode regresi Poisson tidak akan cocok. Salah satu metode untuk memodelkan data spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil dari analisis menggunakan GWR didapatkan empat kelompok kabupaten/kota berdasarkan variabel yang berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kematian bayi bagi seluruh kabupaten/kota adalah kunjungan ibu hamil pada K4 dan persentase ibu hamil dengan asupan Fe3. Selain kedua variabel tersebut terdapat variabel lain yang signifikan pada masing-masing kelompok. Variabel signifikan tersebut dapat membantu pemerintah untuk dapat memfokuskan program untuk meminimumkan jumlah kematian bayi untuk setiap kabupaten/kota di Jawa Timur.

Kata Kunci: angka kematian bayi, Geographically Weighted Regression, jumlah kematian bayi, MDG’s.

Abstract

Infant mortality rate is an indicator to assess the level of public health as well as a benchmark for the welfare of a nation. But until now, the infant mortality rate in Indonesia is still quite high. Likewise, the infant mortality rate in East Java province which is still far from the target of the MDGs. According to BPS data, the infant mortality rate in East Java province in 2009 was 31.41 per 1,000 live births and then continued to decrease in 2013 the infant mortality rate in East Java at 27.23 per 1,000 live births. The figure was still higher than the target of the MDG's is at 23 per 1,000 live births. Besides of the average infant mortality rate is higher than the target MGD's, the number of infant morlality shows large gap between districts / cities in East Java. If the factor of geographic area district / city is used as a factor that is supposed to influence the number of infant deaths, the Poisson regression method would not be suitable. One method for modeling spatial data is Geographically Weighted Regression (GWR). The results of the analysis using a GWR obtained four groups of districts / cities based on variables that affect the number of infant deaths. The variables that significantly influence the number of infant deaths for all districts / cities is a visit pregnant women at K4 and the percentage of pregnant women with Fe3 supplies. In addition to these two variables, there are other significant variables in each group. Significant variables may help the government to focus on programs that minimize the number of infant deaths for each district / city in East Java.

Keywords: Geographically Weighted Regression, infant mortality rate, MDG’s, number of infant mortality