PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KOTA KENDARI MENGGUNAKAN REGRESI POISSON INVERSE GAUSSIAN

Authors

  • Nur Abdi Hayatun Salamah Program Studi Matematika FMIPA UHO
  • Ruslan Program Studi Statistika FMIPA UHO
  • Baharuddin Program Studi Statistika FMIPA UHO
  • Irma Yahya Program Studi Statistika FMIPA UHO
  • Makkulau Program Studi Statistika FMIPA UHO
  • Agusrawati Program Studi D3 Statistika Vokasi UHO
  • Mukhsar Program Studi Statistika FMIPA UHO

DOI:

https://doi.org/10.33772/jmks.v2i2.16

Keywords:

DHF, Overdispersion, Poisson Inverse Gaussian Regression

Abstract

Jumlah penderita DBD di suatu wilayah merupakan data diskrit sehingga dalam pemodelannya bisa menggunakan regresi Poisson.Seringkali data diskrit ditemukan kasus overdispersi. Sebagaimana halnya datajumlah penderita DBD tahun 2020 di Kota Kendari. Kota Kendari merupakan ibukota Provinsi Sulawesi Tenggara dengan jumlah penderita DBD yang terbanyak padatahun 2020. Kasus overdispersi dapat menyebabkan terjadinya underestimate pada estimasi galat baku, sehingga dapat mengakibatkan kesalahan pada pengambilan keputusan beberapa uji hipotesis. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penderita DBD di Kota Kendari dengan regresi Poisson Inverse Gaussian.

Hasil analisis menunjukkan model regresi Poisson Inverse Gaussian yang terpilih adalah model dengan nilai AIC terkecil yaitu sebesar 91,52 dengan variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan yaitu rasio fasilitas kesehatan (X2).Setiap penambahan 1 satuan dari rasio fasilitas kesehatan akan sebanding dengan penurunan laju peningkatan jumlah penderita DBD sebesar 1 kali dari rata-ratanya semula jika variabel lain tetap. Fasilitas kesehatan mempunyai peranan penting dalam pembangunan kesehatan masyarakat. Jika fasilitas kesehatan bertambah maka jumlah penderita DBD akan berkurang

Published

2022-08-24

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>