PEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION UNTUK KASUS HIV DI PROVINSI PAPUA

MAULIDIYAH, FAJRIYATUL, B2A218043 (2019) PEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION UNTUK KASUS HIV DI PROVINSI PAPUA. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
5. Abstrak.pdf

Download (490kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. BAB I.pdf

Download (741kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13. BAB II.pdf

Download (927kB) | Preview
[img] Text
14. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (632kB) | Request a copy
[img] Text
15. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
16. BAB V.pdf

Download (721kB) | Preview
[img]
Preview
Text
17. Daftar Pustaka.pdf

Download (497kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Jurnal Ilmiah.pdf

Download (810kB) | Preview

Abstract

egresi Binomial Negatif merupakan model regresi nonlinier yang dapat digunakan untuk memodelkan data yang mengalai kasus overdispersi. HIV merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi Human Immunodeficiency Virus yang menyerang sistem kekebalan tubuh. Salah satu provinsi penyumbang kasus HIV tertinggi di Indonesia adalah Provinsi Papua yang menempati peringkat kelima. Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah kasus HIV antara lain banyaknya layanan PDP, persentase penduduk miskin, banyaknya sarana kesehatan, banyaknya daerah berstatus desa, kepadatan penduduk, dan persentase laki-laki. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kasus HIV di Papua dengan pendekatan Regresi Binomial Negatif (RBN) dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Jumlah kasus HIV paling banyak terjadi di Kota Jayapura sebanyak 1.114 kasus dan yang terendah terdapat pada 6 Kabupaten yaitu Kabupaten Asmat, Pegunungan Bintang, Sarmi, Supiori, Mamberamo raya, dan Ndunga dengan 0 kasus. Hasil analisis pemodelan jumlah kasus HIV di Provinsi Papua tahun 2017 dengan pemodelan GWNBR dan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel diperoleh 9 kelompok berdasarkan variabel-variabel yang signifikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode RBN dalam jumlah kasus HIV di Provinsi Papua lebih baik dibandingkan dengan metode GWNBR dengan AIC sebesar 290,320. Kata Kunci : Regresi Binomial Negatif, Overdispersi, HIV, GWNBR

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 008/Statistik/XII/2019
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3853

Actions (login required)

View Item View Item