Analisis Pola Hubungan Persentase Penduduk Miskin Dengan Faktor Lingkungan, Ekonomi, Dan Sosial Di Indonesia Menggunakan Regresi Spasial

Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi. Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi

Pemetaan Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Jawa Timur Dengan Geographically Weighted Regression

Status gizi Balita merupakan salah satu indikator dalam menilai derajat kesehatan masyarakat serta tolak ukur kesejahteraan suatu bangsa. Di antara semua provinsi di Indonesia, tingkat angka gizi buruk Balita di Jawa Timur termasuk dalam kelompok menengah dan belum dapat memenuhi target Dinas Kesehatan. Selain faktor kesehatan, kemiskinan serta lingkungan juga mempengaruhi angka gizi buruk pada Balita, tetapi kondisi kesehatan, lingkungan, dan ekonomi pada tiap kabupaten/kota di Jawa Timur berbeda-beda. Oleh sebab itu pada penelitian ini digunakan pendekatan geografis dalam memodelkan angka gizi buruk pada Balita dengan variabel-variabel yang diduga mempengaruhinya. Analisis statistika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah ini yaitu geographically weighted regression (GWR) Berdasarkan pengujian heterogenitas spasial, angka gizi buruk pada Balita memiliki keragaman antara satu wilayah dengan wilayah lain. Pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah fungsi kernel fixed gaussiandengan AIC sebesar 294,2464. Nilai R2 yang dihasilkan model GWR sebesar 15,04%, nilai ini lebih besar dibandingkan model regresi linier, yaitu sebesar 14,16%. Terbentuk dua kelompok daerah berdasarkan variabel yang signifikan. Kelompok pertama yaitu kabupaten/kota yang berada di bagian timur provinsi Jawa Timur, di mana persentase penduduk miskin berpengaruh terhadap angka gizi buruk Balita. Sedangkan kelompok kedua yaitu bagian barat Jawa Timur, di mana persentase penduduk miskin dan persentase posyandu puri berpengaruh terhadap angka gizi buruk Balita

Analisis Dominasi Keparahan Korban Menurut Perilaku Pengemudi dan Wilayah Hukum Rayon Provinsi Jawa Timur

Provinsi Jawa Timur menyumbang jumlah kecela-kaan lalu lintas terbanyak di Indonesia selama lima tahun terakhir dengan rata-rata 23.677 kejadian per tahun, yang mana menimbulkan korban baik itu luka ringan, luka berat, maupun meninggal dunia. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mengetahui perilaku pengemudi dan wilayah hukum rayon mana yang dominan dalam menyebabkan korban laka lantas pada tingkat keparahan tertentu menggunakan analisis korespondensi. Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan analisis yang telah dilakukan adalah korban luka ringan cenderung dominan disebabkan perilaku pengemudi kategori mendahului kendaraan lain, melewati batas kecepatan, dan perilaku lain-lain (seperti berbalapan, berboncengan lebih dari 2, dll), serta cenderung terjadi di wilayah Rayon I, Rayon IV, Rayon VI, dan Rayon VII. Korban luka berat cenderung dominan disebabkan oleh perilaku pengemudi melanggar marka dan rambu. Korban meninggal dunia tidak ada kecenderungan dengan perilaku pengemudi, namun cenderung dominan terjadi pada wilayah Rayon II dan Rayon III

Pemodelan Pneumonia Pada Balita Di Surabaya Menggunakan Spatial Autoregressive Models

Pneumonia termasuk dalam 10 penyakit terbanyak di Surabaya. Jumlah kasus pneumonia pada Balita setiap kecamatan di Surabaya bervariasi dan mengindikasikan adanya hubungan antar wilayah. Hal ini menjadi dasar penggunaan pemodelan spasial untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang berpengaruh terhadap pneumonia pada Balita. Model spasial autoregressive (spatial autoregressive models, SAR) digunakan untuk mengakomodasi adanya hubungan atau ketergantungan antar sekelumpulan pengamatan atau lokasi. Dalam studi ini, hasil pemodelan SAR untuk kasus pneumonia pada Balita pada 31 kecamatan di Surabaya dibandingkan dengan OLS (Ordinary Least Square) menghasilkan model terbaik. Model SAR menghasilkan R2 sebesar 42,1%. Variabel-variabel yang berpengaruh signifikan yaitu kepadatan penduduk (X1), persentase rumah tangga bersih dan sehat (X4), dan persentase Balita yang mendapat imunisasi lengkap (X5)

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Berat Badan Lahir Rendah Menggunakan Regresi Logistik Biner

AKB merupakan ukuran dasar untuk mengukur kualitas penduduk berdasarkan tingkat kesehatan, semakin besar AKB maka semakin rendah kualitas penduduk. Salah satu kasus yang mendominasi terjadinya kematian bayi di Kabupaten Gresik adalah kasus berat badan lahir rendah (BBLR). BBLR merupakan berat badan bayi yang baru lahir dengan berat kurang dari 2.500 gram. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Gresik, tercatat kasus BBLR di Kabupaten Gresik pada tahun 2019 semakin memburuk jika di bandingkan pada tahun 2018. Faktor-faktor yang dapat menyebabkan terjadinya kasus BBLR bisa dari dua hal, yaitu faktor ibu dan faktor kehamilan. Oleh karena itu, dalam penelitian dilakukan identifikasi untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi BBLR di Rumah Sakit Semen Gresik, analisis yang digunakan yaitu regresi logistik biner dengan variabel respon status berat badan lahir (BBL) yang dikategorikan normal dan rendah, dengan variabel prediktor yang digunakan mencakup tujuh variabel yang diduga mem- pengaruhi status BBL yaitu usia ibu saat melahirkan, preek- lamsia, lahir bayi kembar, umur kehamilan saat melahirkan, plasenta previa, volume air ketuban, dan ketuban pecah dini. Hasil dari penelitian ini terdapat dua variabel prediktor yang berpengaruh terhadap berat badan lahir rendah di Rumah Sakit Semen Gresik tahun 2020, yaitu variabel umur kehamilan saat melahirkan dan volume air ketuban dengan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 83,3%