SUSILAWATI, Susi (2023) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV di Jawa Barat Tahun 2020 Menggunakan Analisis Regresi Count Data. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Download (38kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Download (81kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 7 June 2024. Download (116kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 7 June 2024. Download (406kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 7 June 2024. Download (189kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (418kB)
	PDF (BabV) BAB-V-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Download (112kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Download (33kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Susi Susilawati-K1B019004-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (358kB)

Abstract

Analisis regresi count data merupakan suatu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel respon bertipe count variable dengan satu atau lebih variabel prediktor. Model regresi count data yang paling sederhana yaitu model regresi Poisson. Pada regresi Poisson diasumsikan mean dan variansi dari variabel respon bernilai sama atau ekuidispersi. Akan tetapi, dalam prakteknya sering terjadi pelanggaran asumsi ketika nilai variansi lebih besar dari nilai mean, yang disebut overdispersi. Pada regresi count data, masalah overdispersi dapat diatasi dengan pendekatan model regresi binomial negatif. Pada penelitian ini, model regresi binomial negatif digunakan untuk menganalisis faktor- faktor yang signifikan berpengaruh pada jumlah kasus HIV di Jawa Barat tahun 2020. Faktor-faktor yang diduga berpengaruh antara lain persentase penduduk miskin, persentase Pasangan Usia Subur (PUS), persentase PUS pengguna kondom, persentase jumlah remaja usia 15-24 tahun yang mendapat penyuluhan HIV/AIDS, dan rasio fasilitas kesehatan per 10.000 penduduk. Hasil penelitian menunjukkan faktor yang signifikan berpengaruh secara positif adalah persentase Pasangan Usia Subur (PUS) pengguna kondom. Sebaliknya, faktor yang signifikan berpengaruh secara negatif adalah persentase remaja usia 15-24 tahun yang mendapat penyuluhan HIV/AIDS.

Actions (login required)

View Item