Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Infeksi Cacing pada Balita dan Anak Umur 6-12 Tahun di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur dengan Metode Regresi Logistik Biner

Anak usia prasekolah dan sekolah merupakan kelompok yang rawan terinfeksi cacing karena perilaku bersih dan sehat yang masih bergantung pada orang tua dan lingkungan sekitar. Pada tahun 2015, World Health Organization (WHO) melaporkan lebih dari 24% populasi dunia terinfeksi cacing dan 60%nya adalah anak-anak. Pada tahun 2017 terdapat sebanyak 28% anak Indonesia dilaporkan terinfeksi cacing (Media Indonesia, 2017). Pada penelitian ini dilakukan pemodelan pada tingkat cacingan di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Data yang digunakan merupakan data survei kasus cacingan oleh Balai Besar Teknik Kesehatan dan Pengendalian Penyakit (BBTKLPP) Surabaya pada balita dan siswa sekolah dasar. Variabel respon yang digunakan adalah data kategorik dengan dua kategori, yaitu cacingan dan tidak cacingan. Variabel prediktor yang digunakan yaitu usia, jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, PHBS, dan status gizi. Oleh karena itu metode yang digunakan adalah regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa usia merupakan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat cacingan pada balita. Sedangkan pada anak 6-12 tahun tidak terdapat variabel prediktor yang signifikan

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)

Abstrak – Penelitianini menjelaskan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditas (kesakitan)penduduk Jawa Timur. Setiap hari gaya hidup dan pola makan penduduk yang salah, serta lingkungan yang kotor dapat meningkatkan angka morbiditas (kesakitan). Karena kondisi tanah yang berbeda, pengeluaran rumahtangga untuk makanan dan pelayanan kesehatan gratis yang berbeda tiapkabupaten/kota maka ada kemungkinan pola morbiditas antar kabupaten/ kotaberbeda. Sehingga Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)dapat diterapkan untuk pemodelan morbiditas (kesakitan) di Jawa Timur. Dalam analisis regresi multivariat dan MGWR digunakan duavariabel respon yaitu Persentase penduduk yang mengalami morbiditas (Y1)dan Indeks Kesejahteraan Rakyat (Y2) dan enam variabel prediktoryaitu Angka HarapanHidup (X1), Angka Buta Huruf (X2), Persentase PendudukDengan Sumber Air Minum Sumur Terlindungi (X3), Persentase PendudukBerobat Jalan di Praktek Nakes (X4), Persentase Penduduk denganJarak sumber Air Minum Ke Tempat Penampungan Kotoran > 10 meter (X5) danPersentasePenduduk dengan Pengeluaran Perkapita Sebulan 200.000 s/d 299.999 untuk Makananyang Bergizi (X6). Faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditaspenduduk Jawa Timur menggunakan model regresi multivariat hanya variabel X4dan X6 yang berpengaruh signifikan terhadap persentasependuduk yang mengalami morbiditas sedangkan hanya variabel X1 yangberpengaruh signifikan terhadap indeks kesejahteraan rakyat di Jawa Timur.Sedangkan pada model MGWR didapatkan variabel X1, X2, X3, X4, X5dan X6 berpengaruh signifikan terhadap persentase pendudukyang mengalami morbiditas dan variabel X1 yang berpengaruhsignifikan terhadap indeks kesejahteraan rakyat di Jawa Timur

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) Dan Biological Oxygen Demand (BOD)

Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan Surabaya Green and Clean, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu Dan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Bivariate Poisson Regression

Kasus kematian ibu adalah kasus kematian perempuan pada saat hamil atau kematian perempuan dalam kurun waktu 42 hari sejak terminasi kehamilan. Sedangkan kasus kematian bayi adalah kasus kematian bayi yang terjadi antara saat setelah bayi lahir sampai bayi belum berusia tepat satu tahun. Hingga tahun 2012 Provinsi Jawa Timur belum mampu mencapai target MDGs penurunan kematian ibu dan anak. Kasus jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi merupakan dua hal yang saling berkorelasi dan termasuk peristiwa yang dikategorikan kedalam variabel diskrit dan berdistribusi poisson oleh karena itu penelitian tentang jumlah kematian ibu dan bayi telah banyak dilakukan dengan menggunakan regresi poisson. Regresi Bivariat Poisson adalah metode pemodelan terbaik terhadap kasus jumlah kematian ibu dan bayi karena dapat meregresikan sepasang count data yang berdisitribusi poisson dan saling berkorelasi. Hasil dari penelitian ini yaitu pada model bivariat poisson untuk variabel jumlah kematian ibu variabel prediktor yang signifikan mempengaruhi adalah hanya persentase tenaga kesehatan, sedangkan pada variabel jumlah kematian bayi variabel yang signifikan adalah persentase tenaga kesehatan, persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase ibu hamil melaksanakan program K4, persentase rumah tangga ber-PHBS, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase wanita berstatus kawin dibawah 20 tahun, dan persentase peserta KB aktif

Pemodelan Jumlah Anak Putus Sekolah Usia Wajib Belajar dan Jumlah Wanita Menikah Dini di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression

Kemajuan di bidang pendidikan sudah dilakukan di Indonesia namun masih banyak anak-anak yang harus putus sekolah khususnya di Jawa Timur. Hal ini disebabkan oleh faktor ekonomi, sosial dan lingkungan tinggal anak. Salah satu masalah yang berhubungan dengan putus sekolah adalah pernikahan usia dini di kalangan wanita remaja. Pemodelan menggunakan metode Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression dilakukan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh pada jumlah anak putus sekolah dan jumlah wanita menikah dini. Sebelum itu dilakukan pula pemodelan menggunakan metode Bivariate Negative Binomial Regression. Metode GWBNBR menghasilkan 7 kelompok kabupaten/kota dengan variabel signifikan yang sama untuk jumlah anak putus sekolah dan 5 kelompok kabupaten/kota dengan variabel signifikan yang sama untuk jumlah wanita menikah dini. Metode BNBR merupakan metode yang lebih baik untuk memodelkan karena menghasilkan nilai AICc terkecil. Tetapi dengan menggunakan metode GWBNBR informasi yang didapat lebih banyak sehingga penanganan masalah anak putus sekolah dan wanita menikah dini di setiap daerah dapat di sesuaikan dengan variabel signifikan hasil metode GWBNBR

Evaluasi Statistik Hasil Pengujian Resistance Model Kapal

Analisa data eksperimen umumnya menggunakan statistik untuk mengukur perbedaan. Misalnya , untuk melihat apakah ada perbedaan sebelum perlakuan dan setelah perlakuan. Dari analisa ketidakpastianpada empat variable yang merupakan sumber kesalahan percobaan resistance model kapal LCT 1000 DWT dimana nilai ketidakpastian resistance menunjukkan nilai terbesar dibandingkan dengan variabel lain, evaluasi terhadap elemen bias yang mempengaruhi nilai ketidakpastian resistance , yaitu nilai bias yang terbesar adalah bias kalibrasi, Setelah mendapat nilai bias kalibrasi yang baru dilaksanakan yaitu 0,0121 serta perhitungan Mean/ rata-rata dan variansi untuk memastikan adanya perbedaan nilai kalibrasiresistance dynamometer terhadap hasil resistance , dari penurunan nilai bias kalibrasi tersebut mempengaruhi nilai ketidakpastian resistance yang cukup signifikan

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. DBD termasuk salah satu penyakit menular yang terkait dengan faktor lokasi geografis. Model Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression (GWOLR) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon yang bersifat kategorik dan berskala ordinal dengan variabel prediktor yang bergantung pada lokasi geografis dimana data tersebut diamati. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kerawanan desa atau kelurahan terhadap penyakit DBD di Kabupaten Lamongan Tahun 2009 menggunakan model regresi logistik ordinal dan GWOLR dengan pembobot fungsi kernel Gaussian. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik ordinal, kepadatan penduduk (X 1 ), ketinggian dari permukaan laut (X ), jarak ke puskesmas/pustu terdekat (X 3 ), keberadaan kader atau juru pemantau jentik (X 4 2 ), Angka Bebas Jentik (X ) dan jarak ke ibukota kabupaten (X ) secara serentak maupun parsial signifikan berpengaruh pada tingkat kerawanan desa atau kelurahan terhadap penyakit DBD di kabupaten Lamongan tahun 2009. Berdasarkan hasil ketepatan klasifikasi tingkat kerawanan desa atau kelurahan terhadap penyakit DBD antara hasil observasi dan prediksi diketahui bahwa model GWOLR dengan pembobot fungsi kernel Gaussian memiliki tingkat ketepatan klasifikasi yang lebih baik dibandingkan model regresi logistik ordinal. 6

Pemodelan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Anak di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017 Menggunakan Bivariat Gamma Regression

Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu daerah di Indonesia memiliki Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Anak yang tinggi. Dikhawatirkan Angka Kematian Bayi danAngka Kematian Anak di Jawa Timur dapat meningkat melewati target yang ditentukan SDG’s. Dari permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Bivariat Gamma Regresion untuk mengetahui variabel prediktor yang mempengaruhi Angka Kematian Bayi dan Angka Kematian Anak. Data yang digunakan berasal dari Dinas Kesehatan Jawa Timur berupa publikasi Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2017. Model terbaik terdapat pada model dengan variabel persentase bayi lahir berat badan rendah dan persentase perempuan kawin dibawah 17 tahun. Variabel prediktor yang mempengaruhi Angka Kematian Bayi yaitu variabel persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase bayi lahir berat  badan rendah, dan persentase penduduk miskin. Untuk variabel prediktor yang mempengaruhi Angka Kematian Anak yaitu variabel persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase komplikasi kebidanan yang ditangani, persentase bayi lahir berat  badan rendah, persentase penduduk miskin, dan persentase perempuan kawin dibawah 17 tahu

Pemodelan Jumlah Kasus Kusta di Kabupaten Mojokerto dan Kabupaten Jombang Tahun 2019 Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian

Kusta atau lepra adalah penyakit yang menyerang berbagai bagian tubuh diantaranya saraf dan kulit yang disebabkan oleh infeksi bakteri Mycobacterium leprae. Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah penderita kusta tertinggi di Indonesia hingga tahun 2019 sebanyak 3.306 kasus. Stigma negatif masyarakat terhadap penderita kusta menyebabkan munculnya perkampungan kusta di dusun Sumberglagah, Kabupaten Mojokerto. Selain adanya kampung kusta, pada Kabupaten Mojokerto juga terdapat rumah sakit kusta terbesar di Jawa Timur yang menjadi pusat pengobatan kusta baik di Kabupaten Mojokerto maupun di daerah sekitarnya seperti Kabupaten Jombang. Penelitian ini menggunakan data jumlah kasus kusta di Kabupaten Mojokerto dan Kabupaten Jombang tahun 2019 sebagai variabel respon dan enam variabel lainnya sebagai variabel prediktor. Data jumlah kasus kusta tersebut memiliki proporsi nilai nol sebesar 30,77%, lalu nilai mean sebesar 2,179 serta varians sebesar 6,625. Hal ini mengindikasikan bahwa adanya extra zeros serta terdapat pelanggaran asumsi equidispersi. Regresi Zero Inflated-Poisson Inverse Gaussian (ZIPIG) merupakan metode pengembangan regresi yang mampu menangani overdispersi serta extra zeros pada variabel respon data observasi. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus kusta berdasarkan hasil pemodelan regresi ZIPIG yaitu persentase pelayanan kesehatan untuk penduduk usia lanjut (X6)