GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) UNTUK PEMODELAN JUMLAH PENDERITA KUSTA DI JAWA TENGAH

Devy Noviani, Rochdi Wasono, Indah Manfaati Nur

Abstract


Regresi poisson adalah metode statistika yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon dimana variabel respon berbentuk data cacahan atau counted data dan berdistribusi poisson. Data jumlah penderita kusta adalah salah satu contoh data yang asumsinya memenuhi distribusi poisson karena merupakan peristiwa yang jarang terjadi. Dalam penelitian ini peneliti ingin memodelkan jumlah penderita kusta di Provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan pendekatan Geographically Weighted Poisson Regression atau GWPR. Penambahan pengaruh aspek spasial diharapkan mampu menghasilkan model terbaik dengan bias kecil dan menghasilkan model yang berbeda-beda ditiap wilayah. Pada pemodelan Pembobotan fungsi kernel yang digunakan untuk penaksiran parameter yaitu pembobotan kernel klasik kernel dan bisquare kernel, dari kedua pembobotan itu akan dipilih yang terbaik yaitu yang memiliki nilai AIC paling kecil. Pemodelan jumlah penderita kusta menggunakan GWPR dengan pembobot kernel gaussian adalah model yang terbaik diantara model regresi poisson dan GWPR dengan pembobot kernel bisquare karena memiliki nilai AIC terkecil. Dari hasil pemodelan menggunakan pembobot kernel gaussian diperoleh 22 kelompok wilayah berdasarkan variabel yag signifikan. Dari 35 kabupaten dan kota ternyata persentase rumah tangga ber-PHBS dan rata-rata lama sekolah penduduk menjadi faktor yang banyak berpengaruh untuk jumlah penderita kusta di Jawa Tengah.

Full Text:

PDF

Article Metrics

Abstract view : 697 times
PDF - 315 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c)