ANALISIS FAKTOR SPASIAL TERHADAP TUBERKULOSIS DI INDONESIA TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ROBUST SPATIAL DURBIN MODEL

Spatial Durbin Model (SDM) digunakan untuk menganalisis data spasial
dengan mempertimbangkan efek wilayah. Namun, salah satu permasalahan yang
sering muncul pada model ini adalah keberadaan outlier spasial yang dapat
menyebabkan estimasi parameter menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi
permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan Robust Spatial
Durbin Model (RSDM) yang bertujuan untuk menghasilkan estimasi parameter
yang lebih akurat dan tahan terhadap pengaruh outlierspasial dalam data. Data yang
digunakan yaitu persentase tuberkulosis di Indonesia tahun 2023 yang bersumber
dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia dan website resmi atau publikasi
Badan Pusat Statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RSDM
merupakan model terbaik yang dapat dilihat dari nilai R-square sebesar 84,68%
yang lebih besar dan nilai RMSE yang lebih kecil sebesar 8,0460. Faktor-faktor
spasial yang memengaruhi penyebaran TBC secara signifikan adalah variabel
persentase urban, variabel persentase sanitasi layak, dan variabel lag spasial
persentase sanitasi layak.
Kata kunci: Regresi Spasial, SDM, RSDM, M-Estimator, Tuberkulosis