Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Angka kematian bayi (AKB) didefinisikan sebagai jumlah kematian bayi di bawah usia satu tahun per 1000 kelahiran hidup pada satu tahun tertentu. Angka kematian bayi merupakan salah satu indikator penting yang dapat mencerminkan derajat kesehatan suatu masyarakat. Target angka kematian bayi pada Sustainable Development Goals (SDGs) yang berlaku sejak tahun 2015 sampai tahun 2030 adalah 12 kematian per 1000 kelahiran hidup. Berdasarkan hasil long form sensus penduduk BPS, AKB di Indonesia tahun 2022 adalah 17 kematian per 1000 kelahiran hidup, angka tersebut masih tergolong tinggi apabila dibandingkan dengan beberapa negara di ASEAN. Angka kematian bayi dipengaruhi oleh beberapa variabel. Analisis mengenai variabel-variabel yang memengaruhi AKB dapat dilakukan dengan analisis regresi linier klasik. Namun, nilai pengamatan seperti AKB dan variabel-variabel yang memengaruhinya memuat informasi lokasi (spasial), sehingga seringkali terjadi ketergantungan spasial antar pengamatan yang mengakibatkan asumsi saling bebas pada model regresi linier tidak terpenuhi. Oleh karena itu, pemodelan dapat dilakukan dengan menggunakan model regresi spasial yang memperhatikan keterkaitan antar lokasi. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis ketergantungan spasial pada data AKB di  Pulau Jawa dan memodelkan AKB di Pulau Jawa tahun 2022 menggunakan General Nesting Spatial Model (GNSM) untuk menganalisis variabel-variabel yang memengaruhinya. Hasil uji autokorelasi spasial menggunakan uji Moran’s I menyimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada variabel terikat (AKB), variabel bebas, dan pada residual model regresi linier. Berdasarkan nilai AIC dan, diperoleh kesimpulan General Nesting Spatial Model (GNSM) lebih baik dalam memodelkan Angka Kematian Bayi (AKB) di Pulau Jawa tahun 2022 dibandingkan Spatial Durbin Model (SDM) dan General Spatial Model(GSM).

---

Infant mortality rate (IMR) is defined as the number of deaths of infants under one year of age per 1000 live births in a given year. Infant mortality rate is one of the important indicators that can reflect the health level of a community. The infant mortality target in the Sustainable Development Goals (SDGs) that apply since 2015 to 2030 is 12 deaths per 1000 live births. Based on the results of the BPS long form population census, the IMR in Indonesia in 2022 is 17 deaths per 1000 live births, which is still relatively high compared to several countries in ASEAN. Infant mortality rates are influenced by several variables. Analysis of the variables that influence IMR can be done with classical linear regression analysis. However, observation values such as IMR and the variables that affect it contain location (spatial) information, so there is often spatial dependence between observations which results in the assumption of mutual independence in linear regression models not being met. Therefore, modeling can be done using spatial regression model that considers the interrelationships between locations. The purpose of this study is to analyze the spatial dependence of IMR data in Java Island and model IMR in Java Island in 2022 using the General Nesting Spatial Model (GNSM) to analyze the variables that affect it. The results of the spatial autocorrelation test using Moran's I test concluded that there is spatial autocorrelation in the dependent variable (IMR), independent variables, and in the residuals of the linear regression model. Based on the AIC and  values, it is concluded that General Nesting Spatial Model (GNSM) is better in modeling the Infant Mortality Rate (IMR) in Java Island in 2022 than Spatial Durbin Model (SDM) and General Spatial Model (GSM)."

"Angka Kematian Bayi (AKB) di Indonesia masih tergolong tinggi. Laporan Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2012 menunjukkan bahwa semakin rendah kuintil kekayaan (semakin miskin), maka AKB akan semakin tinggi. Penelitian ini bertujuan mengetahui determinan kematian bayi pada keluarga miskin di Indonesia dalam rangka upaya mencegah kematian bayi pada keluarga miskin dan meningkatkan derajat kesehatan masyarakat perekonomian rendah. Penelitian ini menggunakan desain studi crossectional dengan populasi penelitian meliputi wanita usia subur 15 - 49 tahun yang berada pada kuintil 1 (poorest) dan kuintil 2 (poorer). Hasil analisis multivariat menunjukkan bahwa determinan kematian bayi pada keluarga miskin di Indonesia adalah berat bayi lahir, jenis kelamin bayi, dan penolong persalinan, sedangkan umur ibu, paritas, jarak kelahiran, jumlah kunjungan pemeriksaan antenatal, ukuran bayi saat lahir, dan tempat persalinan merupakan variabel konfounding. Pemerintah perlu menyediakan pelayanan kesehatan yang mudah dijangkau oleh keluarga miskin ataupun mendatangi keluarga miskin untuk melakukan pemeriksaan antenatal. Pengelola program kesehatan perlu mengupayakan program yang membantu ibu miskin memenuhi kecukupan gizi selama mengandung untuk mencegah bayi lahir dengan BBLR; mengintervensi ibu terkait pengaruh jenis kelamin bayi terhadap kematian bayi sehingga dapat dilakukan pencegahan sejak dini; dan menggalakkan program kesehatan yang mengupayakan agar ibu dapat bersalin di fasilitas kesehatan dan ditolong oleh petugas kesehatan.

---

fant Mortality Rate (IMR) in Indonesia is still relatively high. Reports Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS) 2012 show that the lower quintiles of wealth (the poor), the IMR will be higher. This study aims to find out the determinants of infant mortality in poor families in Indonesia in an effort to prevent infant mortality in poor family and improve the health of low economic communities.

This study used a cross-sectional study design with the study population includes women of childbearing age 15-49 years who are in quintile 1 (poorest) and quintile 2 (poorer).

Multivariate analysis show that the determinants of infant mortality in poor families in Indonesia were birth weight, infant gender, and assistance of delivery, while maternal age, parity, birth spacing, number of antenatal visits, size of the infant at birth, and place of delivery is the variable konfounding.

The government should provide health care that is easily accessible by poor families or poor families came to do the antenatal care. Health program managers need to pursue programs that help meet the nutritional adequacy poor mothers during pregnancy to prevent infant delivery with low birth weight; mother intervenes related to the influence of the sex of the infant so that the infant mortality can do early prevention; and promote health programs support mothers to delivery at health facility and adelivery by health workers."