KRISTY, Kristy (2021) Analisis Regresi Count Data untuk Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Kabupaten Banyumas. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Download (18kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Download (234kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (581kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (683kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (285kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Download (694kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Kristy-K1B016036-Skripsi-2021.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium Tuberculosis dan pada umumnya menyerang organ pernapasan. Penyakit tuberkulosis di Indonesia menempati urutan kedua dengan kasus tuberkulosis tertinggi di dunia dan Kabupaten Banyumas merupakan salah satu kabupaten dengan kasus yang cukup tinggi di Jawa Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Banyumas dengan menggunakan analisis regresi count data. Analisis regresi count data adalah metode statistika untuk mencari hubungan antara variabel respon yang menyatakan banyak peristiwa (count variable) dengan satu atau lebih variabel prediktor. Model regresi count data yang paling sederhana adalah regresi Poisson. Pada regresi Poisson, data diasumsikan berasal dari distribusi Poisson sehingga memenuhi sifat equidispersi, yaitu nilai mean sama dengan variansi. Namun, pada pengaplikasiannya asumsi tersebut sering tidak terpenuhi, misalnya terdapat kasus overdispersi. Overdispersi terjadi apabila dalam regresi Poisson nilai variansi lebih besar daripada nilai mean. Dalam penelitian ini, untuk mengatasi kasus overdispersi dilakukan pendekatan menggunakan Generalized Poisson Regression (GPR) dan regresi binomial negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Banyumas tahun 2019 mengalami overdispersi. Pemodelan data jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Banyumas dengan model regresi binomial negatif lebih baik dibandingkan model GPR. Sementara itu, satu-satunya variabel prediktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Banyumas yaitu rasio jenis kelamin usia produktif (15-49 tahun).

Actions (login required)

View Item