Penerapan Regresi Poisson Inverse Gaussian Pada Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Deli Serdang

Abstract

Data jumlah kasus DBD berbentuk data cacahan dan pemodelannya menerapkan ilmu matematika yaitu ‎Regresi Poisson Inverse Gaussian dikarenakan data mengalami overdispersi atau ‎nilai variansinya lebih besar dari nilai rata-ratanya. Overdispersi menyebabkan ‎kesimpulan yang diperoleh menjadi tidak valid dikarenakan nilai standar eror ‎menjadi underestimate. Tujuan penelitian yaitu untuk mengidentifikasi faktor-‎faktor yang berperan signifikan terhadap jumlah kasus DBD di Kabupaten Deli ‎Serdang dengan menerapkan Regresi Poisson Inverse Gaussian (RPIG). Adapun ‎variabel prediktor yang digunakan yaitu persentase kepadatan penduduk (X₁), ‎persentase penduduk miskin (X₂), persentase jumlah tenaga kesehatan (X₃), ‎persentase jumlah fasilitas kesehatan (X₄) dan persentase rumah tangga dengan ‎kondisi sanitasi tidak layak (X₅). Hasil yang diperoleh dari model RPIG yang ‎terbentuk dan model yang terpilih memiliki nilai AIC terendah yaitu 201,7206 dengan variabel ‎prediktor yang berperan signifikan pada model yaitu persentase kepadatan ‎penduduk (X₁), persentase jumlah penduduk miskin (X₂) dan persentase jumlah ‎tenaga kesehatan (X₃)‎. Model tersebut menginterpretasikan bahwa meningkatnya 1 rasio persentase kepadatan penduduk maka akan sejalan dengan naiknya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 1,05571683, apabila meningkatnya 1 rasio persentase jumlah penduduk miskin maka akan sejalan dengan menurunnya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 0,815454217 dan apabila meningkatnya 1 rasio persentase jumlah tenaga kesehatan maka akan sejalan dengan menurunnya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 0,00470273982.