Tinggi rendahnya kelahiran dalam suatu penduduk erat hubungannya dan tergantung pada struktur umur, banyaknya perkawinan, umur pada waktu
perkawinan, penggunaan alat kontrasepsi, pengguguran, tingkat pendidikan, status pekerjaan wanita serta pembangunan ekonomi Lembaga Demografi FE UI,1980.
Mengingat peristiwa fertilitas, mortalitas dan migrasi penduduk merupakan peristiwa demografis yang satu sama lain berkaitan, maka usaha untuk
menurunkan fertilitas akan berpengaruh pula terhadap peristiwa mortalitas.
2.1.6 Mortalitas
Mortalitas diartikan sebagai suatu peristiwa menghilangnya tanda-tanda kehidupan secara permanen, yang bisa terjadi setiap saat setelah kelahiran hidup
Organisasi Kesehatan Dunia, WHO, tahun1981.
2.1.7 Status Perkawinan
Status perkawinan dapat dikategorikan menjadi beberapa kelompok, yaitu tidak pernah menikah single, menikah married, menjanda widowed, bercerai
divorced, berpisah separated, dan pernah menikah ever married. Siegel, 2004
2.1.8 Momen
Jika X adalah peubah acak kontinu dengan fungsi kepekatan peluang f
x
, maka momen ke-k dari x didefinisikan sebagai :
k k
X
E X x f
x dx
2.1
jika integral di atas konvergen. Jika integral di atas divergen, maka momen ke-k dari peubah acak X adalah tidak ada. Seperti halnya peubah acak diskrit, jika
momen ke-k dari suatu peubah acak kontinu ada, maka setiap bilangan m dengan m k, momen ke-k dari peubah acak tersebut juga ada. Tetapi tidak berlaku
sebaliknya. Ross, 1996
2.1.9 Model Regresi Linear Berganda
Model matematis dalam regresi linear berganda dapat ditulis sebagai :
1 1
...
k k
y x
x
2.2 apabila ada n data amatan, maka persamaan 2.2 menjadi
1 1
2 2
...
i i
i ki
k i
y x
x x
1
,
k ji
j i
j
x
i = 1, 2, …, n
2.3 Dengan notasi matriks, persamaan 2.3 menjadi
y X
β ε
2.4
dengan y adalah sebuah matriks 1
n , vektor dari observasi
X adalah matriks n p
,
1 p
k
, vektor dari peubah adalah
1 1 k
vektor dari koefesien regresi dan
ε adalah 1
n vektor dari nilai error
Jumlah kuadrat galat untuk model linear berganda didefinisikan sebagai berikut:
2 1
1 k
, ,
,
n i
i
S
2.5 Jumlah kuadrat tersebut merupakan fungsi dari
1
, ,...
k
β
. Nilai dugaan kuadrat terkecil bagi
β
dilambangkan dengan
β merupakan nilai
β
yang
meminimumkan
S
β
. Nilai dugaan kuadrat terkecil
β dapat diperoleh dengan
menurunkan persamaan 2.5 terhadap
β
. Maka dari persamaan 2.5 diperoleh
S
β ε ε y Xβ y Xβ
y y β X y y Xβ β X Xβ
2
y y β X y β X Xβ
2.6
dengan menurunkan persamaan 2.6 terhadap
β, diperoleh persamaan :
2 2
X y X X
β
2.7 Persamaan 2.7 akan menghasilkan persamaan normal yang mempunyai bentuk
X X
β X y
2.8 Dari persamaan 2.8 diperoleh penduga kuadrat terkecil
2.9 sehingga nilai
y
yang berhubungan dengan nilai observasi y adalah
y = X β
2.10 dengan nilai error adalah
ε = y - y
2.11 MontGomery Peck, 1992
2.1.10 Metode Stepwise Regresi
