Identifikasi Prediktor Jumlah Kasus Baru Tuberkolosis di Jawa Barat: Perbandingan Regresi Poisson, Binomial Negatif, dan Poisson terbobot Geografis
DOI:
https://doi.org/10.20956/ejsa.v7i1.34314Keywords:
TBC, GWPR, incidence, Negative Binomial Regression Model, West JavaAbstract
Tuberculosis (TB) is still a serious problem for the world, including Indonesia as the third largest contributor of TB cases in the world. This study aims to analyze the factors that affect the number of new TB cases in West Java Province as the province with the most TB cases in Indonesia in 2022. The response variable used is the number of new TB cases in West Java Province in 2022, while the predictor variables used are population density, number of AIDS cases, poverty, and sanitation. Since the dependent variable comes from counting procedure, we conducted the analysis through three models, namely Poisson regression, negative binomial regression, and Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). We find that in the negative binomial method there was only one insignificant predictor variable, namely population density. Based on influential predictor variables, GWPR models in districts / cities in West Java can be separated into four groups. The best model to analyze the factors affecting new TB cases is the negative binomial regression model with an AIC of 487.76.
References
Sulistiawati, D. Stop Tuberkulosis. Kementerian Kesehatan RI, 2023. Diakses dari https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/1767/stop-tuberkulosis
World Health Organization. Global Tuberculosis Report 2022. New York: World Health Organization, 2022.
Kementerian Kesehatan. Profil Kesehatan Indonesia 2021. 2023. Diakses dari https://www.kemkes.go.id/id/profil-kesehatan-indonesia-2021
Kementerian Kesehatan. Indikator Program Kesehatan Masyarakat dalam RPJMN 2020–2024. 2023. Diakses dari https://kesmas.kemkes.go.id/
Abdullah, T., Amiruddin, R., & Nurhanah, N. Faktor-faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Tuberkulosis Paru pada Masyarakat di Provinsi Sulawesi Selatan 2007. Media Kesehatan Masyarakat Indonesia, 6(4), 273–284, 2008.
Susilaningrum, D. Pemodelan Regresi Logistik pada Faktor yang Mempengaruhi PHBS pada Rumah Tangga Penderita TBC di Pesisir Surabaya. EKSAKTA: Berkala Ilmiah Bidang MIPA, 18(2), 121–128, 2017. https://doi.org/10.29313/statistika.v22i1.506
Darma, I. G. P. S., Ratna, M., & Budiantara, I. N. Pemodelan Faktor yang Mempengaruhi Angka Kasus Tuberkulosis di Kota Surabaya Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), D216–D222, 2020. http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.45404
Budiana, I., Woge, Y., & Paschalia, Y. P. M. Faktor-faktor yang Berhubungan dengan Peran Keluarga dalam Menunjang Kesembuhan Pasien dengan Kasus Tuberkulosis. Journal of Telenursing (JOTING), 3(1), 362–371, 2021. https://doi.org/10.31539/joting.v3i1.2264
Syahridal, S., Kartini, K., & Haris, H. Faktor yang Berhubungan dengan Drop Out Pengobatan pada Penderita Tuberkulosis (TB) Paru di Puskesmas Bontonompo II Kabupaten Gowa. Jurnal Promotif Preventif, 5(1), 59–65, 2022. https://doi.org/10.47650/jpp.v5i1.472
Santoso, S. D. R. P., Agustine, U., Belarminus, P., & Paju, W. Optimalisasi Peran Remaja melalui Program Remaja Peduli Kesehatan sebagai Strategi Preventif Bebas TBC. Ahmar Metakarya: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 3(1), 8–16, 2023. https://doi.org/10.53770/amjpm.v3i1.209
Karima, N., Suyitno, S., & Hayati, M. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Indonesia Menggunakan Model Geographically Weighted Poisson Regression. Jurnal Eksponensial, 12(1), 7–16, 2021. https://doi.org/10.30872/eksponensial.v12i1.754
Kusuma, W., Utomo, C. F., Tervia, S., & Setiawan, R. N. S. Pemodelan Kasus Tuberkulosis (TB) di Nusa Tenggara Barat Menggunakan Model Regresi Binomial Negatif. Jurnal Serunai Matematika, 14(2), 142–147, 2022. https://doi.org/10.37755/jsm.v14i2.652
Arum, P. R., Nur, I. M., Syafiqoh, A. J., & Utami, H. R. Pemodelan Jumlah Kasus Tuberkulosis di Kabupaten Purbalingga Tahun 2022 Menggunakan Regresi Binomial Negatif. Journal of Data Insights, 1(2), 44–50, 2023. https://doi.org/10.26714/jodi.v1i2.273
Yuli, D., & Indriani, D. Pemodelan Binomial Negatif untuk Mengatasi Overdispersi Data Diskrit pada Kasus Baru TB di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, 4(2), 134–142, 2015.
Pratama, W., & Wulandari, S. P. Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Jurnal Sains dan Seni ITS, 4(1), D37–D42, 2015. http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v4i1.8844
Indahwati, S., & Salamah, M. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression. Jurnal Sains dan Seni ITS, 5(2), 2016. http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v5i2.16542
Badan Pusat Statistik Jawa Barat. Provinsi Jawa Barat dalam Angka 2023. 2023.
Agresti, A. Categorical Data Analysis (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons, 2002.
Graybill, F. A., & Boes, D. C. Introduction to the Theory of Statistics (3rd ed.). New York: McGraw-Hill, 1974.
Irawati, B. Perbandingan Analisis Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif untuk Mengatasi Overdispersi: Studi Kasus Pemodelan Jumlah Kasus Kanker Serviks di Jawa Timur. Jurnal Matematika, 2(2), 13–24, 2012.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Chichester: Wiley, 2002.
Caraka, R. E., & Yasin, H. Geographically Weighted Regression: Sebuah Pendekatan Regresi Geografis. Yogyakarta: Mobius, 2017.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright
It is the author's responsibility to ensure that his or her submitted work does not infringe any existing copyright. Authors should obtain permission to reproduce or adapt copyrighted material and provide evidence of approval upon submitting the final version of a manuscript.
