Penggunaan Metode Regresi Kuantil Komponen Utama pada Data Angka Kematian Bayi di Provinsi Sulawesi Selatan

Metode regresi kuantil komponen adalah mengubah sejumlah kecil variabel yang berkorelasi menjadi sejumlah kecil variabel yang tidak berkorelasi yang disebut komponen utama dengan menggunakan pendekatan membagi data ke dalam kuantil-kuantil sehingga pencilan pada data tidak akan mengganggu hasil analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan estimasi model regresi kuantil komponen utama dan mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka kematian bayi (AKB) di Provinsi Sulawesi Selatan. Selanjutnya model regresi kuantil komponen utama diterapkan pada data AKB untuk kuantil θ=0.25;0.50 dan 0.75. Estimasi parameter regresi kuantil komponen utama menggunakan metode Least Absolute Deviation (LAD) metode ini diselesaikan menggunakan algoritma simpleks. Dari hasil analisis komponen utama menunjukkan bahwa pada tingkat keragaman 91.4% jumlah komponen utama yang terbentuk adalah dua. Berdasarkan model regresi kuantil komponen utama diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi AKB di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu jumlah bayi yang diberi ASI eksklusif, jumlah ibu bersalin ditolong medis, jumlah bayi dengan berat badan lahir rendah, jumlah pemberian vitamin A pada bayi, dan jumlah pelayanan kesehatan bayi.