PEMODELAN FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYAKIT TUBERKULOSIS DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWPRS)

ULFA NOFIANTI, B2A016025 (2020) PEMODELAN FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYAKIT TUBERKULOSIS DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWPRS). Sarjana (S1/D4) thesis, Muhammadiyah University, Semarang.

[img]
Preview
Text
1. COVER.pdf

Download (531kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PERSETUJUAN DOSBING.pdf

Download (492kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. PERNYATAAN KELULUSAN.pdf

Download (577kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. ABSTRAK.pdf

Download (316kB) | Preview
[img]
Preview
Text
14. BAB I.pdf

Download (418kB) | Preview
[img]
Preview
Text
15. BAB II.pdf

Download (817kB) | Preview
[img] Text
16. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (411kB) | Request a copy
[img] Text
17. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

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

Download (610kB) | Preview
[img]
Preview
Text
19. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (414kB) | Preview
[img] Text
20. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (551kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
MANUSCRIPCT.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Tuberkulosis (TBC) merupakan suatu penyakit menular langsung yang disebabkan oleh kuman TB yaitu Mycobacterium tuberculosis. Tuberkulosis banyak menyebabkan kematian di Indonesia. Sejak tahun 2015 di Provinsi Jawa Timur selalu mengalami kenaikan dalam kasus tuberkulosis dan menempati urutan kedua di Indonesia. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data diskrit maka regresi yang digunakan adalah regresi poisson, akan tetapi akan menjadi masalah utama jika metode ini diterapkan pada data spasial maka akan terjadi heterogenitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tuberkulosis serta memperoleh model terbaik. Variabel yang digunakan antara lain jumlah kasus TBC (Y), Kepadatan Penduduk (X1), Persentase PHBS (X2), Persentase Penduduk dengan Akses Air Minum Layak (X3), Jumlah Penderita HIV (X4), Persentase Rumah Sehat (X5), Persentase Penduduk dengan Sanitasi Layak (X6), Persentase TUPM Sehat (X7) dan Jumlah Tenaga Medis (X8). Untuk mengatasi masalah yang terdapat dalam data spasial maka metode statistik yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Geographically Weighted Poisson Regression Semiparametric (GWPRS) yaitu metode yang memperhatikan variabel prediktor yang berpengaruh secara lokal maupun global dari regresi poisson. Pemilihan model terbaik dalam penelitian ini dipilih berdasarkan nilai AIC minimum. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang memiliki pengaruh lokal adalah HIV (X4) dan variabel yang diteliti lainnya berpengaruh secara global. Dari seluruh variabel yang diteliti hanya variabel HIV yang tidak signifikan. Model terbaik adalah model GWPRS yang memiliki AIC terendah yakni 2616.06 dengan R 90.87%. Kata Kunci : AIC, Geographically Weighted Poisson Regression Semiparametric (GWPRS), Regresi Poisson, Tuberkulosis (TBC)

Item Type: Thesis (Sarjana (S1/D4))
Call Number: 006/Statistik/X/2020
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 08 Mar 2021 02:18
Last Modified: 08 Mar 2021 02:18
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/4242

Actions (login required)

View Item View Item