Pemodelan Jumlah Kematian Ibu Berdasarkan Puskesmas di Kota Medan Menggunakan Metode Zero Inflated Negative Binomial Regression

Kematian ibu merupakan salah satu indikator penting dalam menilai derajat kesehatan masyarakat dan masih menjadi permasalahan di Indonesia, termasuk di Kota Medan. Data jumlah kematian ibu berdasarkan puskesmas di Kota Medan tahun 2023 berbentuk data count menunjukkan adanya karakteristik overdispersi dan excess zero, sehingga pendekatan regresi Poisson kurang sesuai digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik serta mengindentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kematian ibu berdasarkan puskesmas di Kota Medan tahun 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Zero Inflated Negative Binomial Regression (ZINB). Pengujian signifikansi parameter secara simultan dilakukan menggunakan uji Likelihood Ratio (LR) dan secara parsial menggunakan uji Wald. Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Variabel yang digunakan meliputi persentase K1 pada ibu hamil, persentase K6 pada ibu hamil, persentase persalinan ditolong fasyankes, persentase KF1, persentase KF Lengkap, persentase ibu nifas mendapat vit A, persentase imunisasi Td2+ pada ibu hamil, dan persentase ibu hamil dengan komplikasi kebidanan yang diatangani. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah model ZINB Revisi dengan nilai AIC sebesar 90,89151. Hasil uji simultan menunjukkan bahwa model signifikan secara keseluruhan. Secara parsial, variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kematian ibu adalah persentase imunisasi Td2+ pada ibu hamil. Dengan demikian, model ZINB Revisi dinilai lebih sesuai dalam memodelkan jumlah kematian ibu karena mampu mengakomodasi kondisi overdispersi dan excess zero pada data.