PEMODELAN KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI SUMBAGSEL MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED GENERALIZED POISSON REGRESSION (GWGPR)

VALERIYAN, REYVO and Dian, Agustina and Dyah, Setyo Rini (2023) PEMODELAN KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI SUMBAGSEL MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED GENERALIZED POISSON REGRESSION (GWGPR). Undergraduated thesis, Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam.

[img] Archive (Thesis Statistik)
Skripsi Reyvo Valeriyan F1F019011 - reyvo valerian.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (3MB)

Abstract

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang penting di Indonesia. Menurut data Kementerian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2020, terdapat 95.893 kasus demam berdarah di seluruh Indonesia, dengan 661 kasus diantaranya berakhir dengan kematian. Jumlah kasus DBD di Sumbagsel merupakan data count yang tidak memenuhi kondisi ekuidispersi (overdispersi) dan memiliki karakteristik yang berbeda-beda untuk tiap lokasi. Solusi untuk mengatasi hal tersebut adalah digunakan analisis pada data count yang memenuhi kondisi oversipersi dan memiliki efek spasial. Pada penelitian ini akan digunakan metode regresi yang mempertimbangkan overdispersi dan efek spasial pada data. Salah satu metode yang digunakan adalah Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR). Metode GWGPR merupakan metode pengembangan dari Generalized Poisson Regression (GPR) yang melibatkan pembobot berupa letak lintang dan bujur dari titik-titik pengamatan. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan jumlah kasus DBD di Sumbagsel menggunakan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) yang akan dipadukan dengan pembobot melalui metode fungsi adaptive kernel (Adaptive Gaussian Kernel, Adaptive Bisquare Kernel, dan Adaptive Tricube Kernel). Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio kepadatan penduduk (

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions: Faculty of Math & Natural Science > Department of Math Science
Depositing User: 58 lili haryanti
Date Deposited: 29 May 2024 05:13
Last Modified: 29 May 2024 05:13
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/18252

Actions (login required)

View Item View Item