PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN AKIBAT DIFTERI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN ZERO-INFLATED POISSON
| Main Author: | Nurul Fittriyah |
|---|---|
| Format: | Lainnya |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/59969 |
Daftar Isi:
- Penelitian dilakukan dalam beberapa langkah. Langkah pertama melakukan kajian pustaka tentang Kejadian Luar Biasa (KLB) difteri di Provinsi Jawa Timur tahun 2012. Langkah kedua melakukan pengujian model regresi Poisson dengan menggunakan software program R. Langkah ketiga identifikasi overdispersi dan excess zeros. Langkah keempat melakukan pengujian model regresi Binomial Negatif dengan menggunakan software R secara full dan saturated model. Langkah kelima melakukan pengujian model regresi ZIP dengan menggunakan software program R secara full dan saturated model. Dan langkah keenam membandingkan model-model yang telah didapatkan pada pengujian model regresi Binomial Negatif dan ZIP dengan melihat nilai log- likelihood sehingga didapatkan model terbaik. Berdasarkan kajian yang telah dilakukan, dari lima variabel bebas yaitu prosentase cakupan desa/kelurahan UCI x1 , banyaknya kasus gizi buruk x2 , prosentase masyarakat miskin dan hampir miskin x3 , prosentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat x4 , dan banyaknya puskesmas x5 yang tersedia diperoleh nilai log-likelihood pada model regresi ZIP selalu menghasilkan nilai lebih besar dari pada nilai log-likelihood yang dihasilkan pada model regresi Poisson maupun Binomial Negatif. Model terbaik yang diperoleh untuk memodelkan jumlah kematian akibat penyakit difteri di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2012 didapatkan dari model ZIP dengan variabel bebas pada model log adalah prosentase cakupan desa/kelurahan UCI x1 , banyaknya kasus gizi buruk x2 , prosentase masyarakat miskin dan hampir miskin x3 , prosentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat x4 , dan variabel bebas pada model logit adalah prosentase cakupan desa/kelurahan UCI x1 , banyaknya kasus gizi buruk x2 , dan prosentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat x4 .