PEMODELAN DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION

SITI JULPIA KIRANA, . (2021) PEMODELAN DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

[img] Text
COVER.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB 1.pdf

Download (173kB)
[img] Text
BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (482kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (309kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
BAB 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (229kB) | Request a copy
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (289kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (481kB) | Request a copy

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh Virus Dengue yang ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti dan Aedes Albopictus. Sampai saat ini DBD masih menjadi salah satu masalah di Indonesia, terutama pada wilayah yang memiliki suhu tinggi. Salah satu provinsi dengan rata-rata suhu tertinggi yaitu Jawa Tengah. Salah satu upaya yang dilakukan dalam menangani kasus DBD yaitu mengetahui faktor-faktor penyebabnya. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan jumlah kasus DBD di Jawa Tengah menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dan mengetahui faktor penyebab kasus DBD. Model GWNBR dipilih karena data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cacahan yang mengalami overdispersi dan memiliki aspek spasial yaitu dependensi dan heterogenitas spasial. Dalam pemodelan GWNBR diperlukan fungsi pembobot sehingga model yang dihasilkan berbeda untuk setiap pengamatan. Fungsi pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah fixed gaussian kernel. Hasil penelitian dengan taraf signifikansi 5% menunjukkan bahwa jumlah sarana mata air terlindungi berpengaruh signifikan disetiap kabupaten/kota di Jawa Tengah. Sedangkan persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak, persentase rumah tangga ber-PHBS, persentase rumah sehat, jumlah polindes, dan persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota. Secara umum, model GWNBR lebih baik untuk pemodelan data jumlah kasus DBD dibandingkan regresi poisson dan regresi binomial negatif. Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus which is transmitted by the Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes. Until now, dengue is still a problem in Indonesia, especially for areas with high temperatures. One of the provinces with the highest average temperature is The Central Java. One of the efforts made in dealing with cases of DHF is to find out the factors that cause it. This study was conducted to model the number of DHF cases in The Central Java using Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) and to find out the factors causing DHF cases. The GWNBR model was chosen because the data used in this study is count data that indicates overdispersion and has spatial aspects, namely spatial dependencies and heterogeneity. In GWNBR modeling, a weighting function is needed so that the resulting model is different for each observation. The weighting function used in this study is the fixed gaussian kernel. The results of the study with a significance level of 5% indicate that the number of protected spring facilities has a significant effect in every district/city in The Central Java. Meanwhile, the percentage of households that have access to safe drinking water, the percentage of households with PHBS, the percentage of healthy houses, the number of village maternity hut, and the percentage of households that have access to proper sanitation have a significant effect on most districts/cities. In general, the GWNBR model is better for modeling the data on the number of dengue cases than Poisson regression and negative binomial regression.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Additional Information: 1). Dr., Ir. Bagus Sumargo, M.Si. ; 2). Siti Rohmah Rohimah, S.Pd., M.Si.
Subjects: Sains > Matematika
Divisions: FMIPA > S1 Statistika
Depositing User: Users 11808 not found.
Date Deposited: 30 Aug 2021 02:26
Last Modified: 30 Aug 2021 02:26
URI: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/17898

Actions (login required)

View Item View Item