Pemodelan Dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi Pada Tahun 2014 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Kemiskinan merupakan suatu keadaan yang sering dihubungkan dengan kebutuhan, kesulitan dan kekurangan di berbagai keadaan hidup. Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jambi masih dikategorikan tinggi. Penelitian ini ingin mendapatkan model berdasarkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi menggunakan metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Hasil pemodelan dengan metode GWNBR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin yang terjadi secara global di seluruh Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi meliputi Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku per kapita, Kepadatan penduduk, Persentase rumah tangga yang menempati rumah dengan status tidak milik sendiri, dan Jumlah fasilitas kesehatan

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu Di Jawa Timur Dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Jumlah kematian ibu merupakan salah satu indikator dalam megukur pelayanan kesehatan ibu dan anak (KIA). Banyak faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu seoerti faktor geografis, sosial dan lain sebagainya. Pemodelan jumlah kematian ibu dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya Jumlah kematian ibu yang mengikuti distribusi poisson, dapat dimodelkan dengan Regresi Poisson. Pemodelan menggunakan regresi poisson, ditemukan kasus overdispersi. Salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi overdispersi pada regresi poisson adalah regresi Binomial negatif. Dengan mempertimbangkan aspek wilayah, maka digunakan metode Geographically Weighted Binomial Negative Regression (GWBNR). Penelitian dengan pembobotan Bisquare Kernel diperoleh 6 kelompok yang dikelompokkan berdasarkan variabel yang signifikan dan diketahui tidak ada perbedaan antara model Binomial Negatif dan GWNBR. Oleh karena itu, pada analisis selanjutnya dapat digunakan metode regresi spasial lainnya dan menggunakan beberpa jenis pembobotan untuk mengetahui pembobotan dan metode terbaik dalam pemodelan jumlah kematian ibu serta memperhatikan aspek pendidikan, sosial, ekonomi dan lingkungan

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Kusta di Jawa Timur pada Tahun 2013 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)

Penyakit kusta merupakan penyakit kronis disebabkan oleh Micobacterium Leprae yang terutama menyerang kulit dan saraf tepi (fungsi sensoris, motoris dan otonom). Keterlambatan untuk mendapatkan pengobatan akan menyebabkan kecacatan yang permanen pada mata, tangan dan kaki. Perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap jumlah kusta sehingga jumlah penderita kusta bisa diminimalisir. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pemodelan jumlah kasus kusta adalah regresi Binomial Negatif. Regresi Binomial Negatif merupakan salah satu model regresi terapan dari Generalized Linear Model (GLM) karena distribusi Binomial Negatif termasuk anggota dari distribusi keluarga eksponensial. Regresi Binomial Negatif merupakan salah satu metode untuk mengatasi kasus overdispersi. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan analisis menggunakan metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) yang mampu mengatasi kondisi overdispersion dengan ditambahkan aspek spasial didalamnya. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus kusta di Jawa Timur adalah persentase rumah tangga yang memiliki rumah sehat, tingkat kepadatan penduduk dan persentase rumah tangga yang berlokasi di daerah kumuh

Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis Di Surabaya Tahun 2014 Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression

Tuberkulosis adalah penyakit infeksi kronik dan menular yang erat kaitannya dengan keadaan lingkungan dan perilaku masyarakat. TB merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh kuman Mycobacterium tuberculosis. Kota Surabaya merupakan kota dengan jumlah kasus TB tertinggi dibandingkan 38 kota/kabupaten lain di Jawa Timur. Jumlah kasus TB yang terjadi tiap kecamatan berbeda-beda. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap jumlah kasus TB di tiap kecamatan sehingga jumlah penderita TB bisa diminimalisir. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pemodelan jumlah kasus TB adalah Binomial Negatif dan dengan menambahkan aspek spasial maka digunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dengan fungsi pembobot fungsi kernel adaptive bi-square. Hasil penelitian menunjukkan terjadi 2 pengelompokan kecamatan berdasarkan variabel-variabel yang signifikan dengan variabel globalnya yaitu kepadatan penduduk dan persentase penderita HIV. Sedangkan variabel lain yang berpengaruh terhadap jumlah kasus TB di beberapa kecamatan di Surabaya yaitu persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat

Comparison of Nelder Mead and BFGS Algorithms on Geographically Weighted Multivariate Negative Binomial

Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) was proposed related to univariate spatial count data with overdispersion using MLE via Newton Raphson algorithm. However, the Newton Raphson algorithm has the weakness, it tends to depend on the initial value. Therefore, it can have false convergence if the initial value is mistaken. In this research, we derive estimating the mean of dependent variables of multivariate spatial count data with overdispersion, Geographically Weighted Multivariate Negative Binomial (GWMNB) and compare it to the global method, multivariate negative binomial (MNB). We use MLE via Nelder Mead and Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorithms. We conduct the simulation study and application of mortality data to find out the characteristics of the methods. They show that GWMNB performs better than global method (MNB) in estimating the means of dependent variables of the spatial data. The Nelder Mead tends to be more successful in estimating the means for all locations than BFGS algorithm. Although BFGS is a stable algorithm in MNB related to the initial value, it tends to have false convergence in GWMNB. The mortality rate of infant is larger than it of toddler and preschool and also maternal. The highest deaths of infant, toddler, and preschool and also maternal tend to happen in east parts of East Java

POISSON REGRESSION MODELS TO ANALYZE FACTORS THAT INFLUENCE THE NUMBER OF TUBERCULOSIS CASES IN JAVA

Tuberculosis is an infectious disease and one of the world's top 10 highest causes of mortality in Indonesia. Based on this fact, it is necessary to study what factors affect number of tuberculosis cases. The number of tuberculosis cases as dependent variable is a count data that generally analyzed using Poisson regression. However, equidispersion assumption must be met, so Generalized Poisson Regression and Negative Binomial Regression are applied if the assumption is not met. Spatial aspects can be considered so Geographically Weighted Generalized Poisson Regression and Geographically Weighted Negative Binomial Regression were also conducted. Four models were built to evaluate relationship between number of tuberculosis cases and factors affecting it in Java in 2020. The explanatory variables are population density, percentage of children receiving BCG immunization, percentage of poor people, percentage of eligible drinking water facilities, percentage of family cards with access to proper sanitation, percentage of public places meet health requirements, and percentage of food management places meet hygienic requirements. This study shows that the best model for modeling the data is GWNBR with 2 groups of significant explanatory variables. Seven explanatory variables are statistically significant in 88 districts and six explanatory variables statistically significant in 12 districts