ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENYAKIT KUSTA DI PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

Anggelo D. Aipassa; A. Z. Wattimena; G. Haumahu

doi:10.30598/parameterv2i02pp87-100

Anggelo D. Aipassa Universitas Pattimura
A. Z. Wattimena Universitas Pattimura
G. Haumahu Universitas Pattimura

DOI: https://doi.org/10.30598/parameterv2i02pp87-100

Keywords: Kusta, Overdispersi, Regresi Binomial Negatif

Abstract

Maluku merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang belum mencapai eliminasi kusta karena memiliki angka prevalensi dan jumlah kasus penderita kusta yang masih tinggi. Jumlah penderita kusta merupakan data count yang mengikuti data poisson. Sehingga untuk mengetahui faktor-faktor yang mungkin berpengaruh jumlah penyakit kusta, dilakukan pemodelan menggunakan model regresi poisson. Regresi poisson merupakan model regresi non linier yang sering digunakan untuk mengatasi data count. Dimana variabel respon (Y) mengikuti distribusi poisson. Pada regresi poisson terdapat asumsi equidispersi yaitu nilai mean sama dengan varians. Namun pada kenyataannya asumsi tersebut jarang terpenuhi, karena sering munculnya overdispersi dan underdispersi. Regresi binomial negatif dapat digunakan unutk memodelkan data poisson yang mengalami overdispersi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaharui jumlah penyakit kusta di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi binomial negatif adalah presentase yang dilakukan oleh tenaga medis (X2).

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

A. Z. Wattimena, Universitas Pattimura

Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pattimura

G. Haumahu, Universitas Pattimura

Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pattimura

References

Agresti, Alan( 2007), An Introduction to Categorical Data Analysis, Canada: John Wiley and Sons. h.80-81

Agresti, Alan. Categorical Data Analysis (Canada: John Wiley and Sons, 2002). h.116.

Birahi, M., Wattimena, A. Z., Lewaherilla, N., & Latupeirissa, S. J. (2022). Analisis Pengaruh Model Pembelajaran Contextual Teaching and Learning (Ctl) Terhadap Hasil Belajar Siswa dengan Menggunakan Uji Mann Whitney dan Wald Wolfowits. Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya, 1(1), 59-68.

Damah. (2011), “Mengatasi Overdispersi Pada Model Regresi Poisson dengan Generalized Poisson Regression I”, (Jurnal Eksponensial, Vol. 2 No. 2 November 2011). H.5

Gunawan, Imam,(2017) Pengantar Statistika Inferensial, Rajawali Pers. ). h.102-103, Jakarta.

Haumahu, G., & Matdoan, M. Y. (2022). Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Mengelompokkan Tingkat Kemiskinan Pada Kabupaten dan Kota di Kepulauan Maluku dan Papua. VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, 4(2), 81-88.

Ismail, Noriszura dan Jemain, Abdul Aziz (2007), Handling Overdispersion with Negative Binomial and Generalized Poisson Regression Models Casualty Actuarial Society Forum, Winter. hal.106.

Juniardi, Lucky Chyntia & Salamah, Mutiah (2003), Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Kusta di Jawa Timur pada Tahun dengan Geographically Weighted Negative Binomial regression (GWNBR) (Jurnal Sains dan Seni ITS Vol.4 No.1. 2015). h.1

Lopies, C., Matdoan, M. Y., Loklomin, S. B., & Wattimena, A. Z. (2023). Analisis dan Klasifikasi Tingkat Kebahagiaan Masyarakat Berdasarkan Propinsi di Indonesia dengan Pendekatan Statistik. PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika Dan Terapannya, 2(01), 157-169.

Ma’sum. Suparti dan Ispriyanti (2011), “Analisis Angka Kematian Ibu Menggunakan Model Regresi Binomial Regresi ( Studi Kasus: Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011)”.(Semarang: Universitas Diponegoro, Prosiding Seminar Nasional Statistika. ISBN: 978-602-14387-0-1)

Noriszura Ismail dan Abdul Aziz Jemain (2007), Handling Overdispersion with Negative Binomial and Generalized Poisson Regression Models (Casualty Actuarial Society Forum, Winter), hal.106.

Pradawati. Dkk.Penerapan Regresi Binomial Negatif untuk Mengatasi Overdispersi Pada Regresi Poisson(Jurnal Matematika Vol.2 No.2. 2013). h.7

Ronald E Walpole & Raymond H Myers.Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuan (Bandung: ITB. 1995). h.149-150.

Shovalina, Mei Rizka. Modeling and Mapping Leprosy Prevalance Disielse Patients In The District/ City Of East Java With Mixed Geographically Weighted Regression Approach. (Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November. 2016)

Wahyuni, Widya. Penaksir Parameter Model Regresi Binomial Negatif pada Kasus Overdispersi (Depok: Universitas Indonesia, 2011), hal.25-29

Walpole, Ronald E & Myers, Raymond H.Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuan (Bandung: ITB. 1995). h.149-150