Juniardi, Lucky Chyntia (2015) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Kusta di Jawa Timur Pada Tahun 2013 Dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1311100075-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version Download (916kB) | Preview |
Abstract
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.
======================================================================================================
Leprosy is a chronic disease caused by Micobacterium leprae which
mainly affects the skin and peripheral nerves (sensory function, motor
and autonomic). Delay for treatment will lead to a permanent disability
to the eyes, hands and feet. Analysis is needed to determine what factors
influence the amount that the number of lepers leprosy can be
minimized. One method that can be used for modeling the number of
cases of leprosy is Negative Binomial regression. Negative Binomial
Regression is one regression model applied on the Generalized Linear
Model (GLM) for Negative Binomial distribution, including members of
the exponential family distribution. Negative binomial regression is one
method to solve the case overdispersi. Therefore, in this study analyzed
using Negative Binomial Geographically Weighted Regression
(GWNBR) are able to cope with the added condition overdispersion
spatial aspects therein. The results showed that the factors that influence
the number of leprosy cases in East Java is the percentage of
households who have a healthy home, the population density and the
percentage of households located in slums.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSt 519.536 Jun a |
| Uncontrolled Keywords: | GWNBR, Jumlah Kasus Kusta, Kepadatan Penduduk, Regresi Binomial Negatif, Rumah Berlokasi di Daerah Kumuh, Rumah Sehat |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 30 May 2018 04:12 |
| Last Modified: | 30 May 2018 04:12 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/51955 |
Actions (login required)
 |
View Item |