Pemodelan angka kematian ibu di Indonesia menggunakan kernel ridge regression

Angka Kematian Ibu (AKI) merupakan indikator untuk mengukur jumlah kematian ibu selama kehamilan atau setelah persalinan dalam setiap 100.000 kelahiran hidup. Menurut data tahun 2023, terjadi peningkatan AKI sebesar 24,86% dibandingkan dengan tahun sebelumnya, yaitu 2022. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil model, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi Angka Kematian Ibu, dan mengevaluasi kinerja dengan menggunakan kernel ridge regression. Data dalam penelitian ini bersumber dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2023 dan Badan Pusat Statistik. Unit observasi pada penelitian ini terdiri dari provinsi di seluruh Indonesia. Variabel yang dianalisis meliputi Hipertensi (X1), Perdarahan (X2), Komplikasi (X3), Jumlah Puskesmas (X4), dan Jumlah Pasangan Usia Subur yang Tidak Menggunakan Kontrasepsi (X5). Hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan angka kematian ibu dianalisis melalui metode Kernel Ridge Regression. Kernel Ridge Regression (KRR) adalah metode yang menggabungkan regresi ridge dan kernel trick. Penelitian ini menggunakan uji coba nilai penalti λ dan parameter kernel γ untuk memperoleh kombinasi parameter yang memberikan kinerja model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KRR mampu menangani data yang bersifat nonlinear. Hasil uji-f menunjukkan bahwa kelima variabel independen secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap AKI, sedangkan uji-t mengindikasikan bahwa variabel hipertensi, perdarahan, komplikasi, dan jumlah puskesmas berpengaruh signifikan secara persial terhadap AKI. Model KRR dengan kombinasi parameter λ = 0,1 dan γ = 1 menghasilkan nilai R2 sebesar 99,09% yang menunjukkan bahwa variasi angka kematian ibu dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai AIC sebesar −126,6816 menunjukkan bahwa model ini efisien dan cocok digunakan untuk data tersebut.