Pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kasus HIV/AIDS Di Provinsi Jawa Timur

Fauziah, Annisa Aulia (2025) Pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kasus HIV/AIDS Di Provinsi Jawa Timur. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5003211110_Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pada tahun 2023, tercatat 28.000 infeksi baru HIV di Indonesia. Provinsi Jawa Timur dengan jumlah kasus sebanyak 1.579 merupakan provinsi dengan jumlah kasus HIV/AIDS tertinggi ketiga di Indonesia. Jumlah kasus HIV/AIDS tertinggi di Jawa Timuradalah sebanyak 273 kasus di Kabupaten Sidoarjo, sedangkan jumlah kasus HIV/AIDS terendah adalah sebanyak 1 kasus di Kota Batu. Rata-rata jumlah kasus HIV/AIDS di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2023 adalah sebanyak 40,315 kasus. Penyebaran HIV/AIDS tidak hanya dipengaruhi oleh faktor individu seperti perilaku berisiko, tetapi juga oleh faktor-faktor struktural dan kontekstual yang bersifat lokal, seperti akses terhadap layanan kesehatan, tingkat pendidikan, stigma sosial, dan kondisi sosial ekonomi. Faktor-faktor ini tidak tersebar merata secara geografis dan dapat memengaruhi dinamika penyebaran HIV/AIDS secara berbeda di setiap wilayah. HIV/AIDS cenderung memiliki dimensi spasial, artinya risikonya dapat berkelompok di area-area tertentu dan pola hubungan antara variabel-variabel dengan jumlah kasus bisa berbeda-beda antar lokasi. Hal ini menunjukkan pentingnya pendekatan analisis spasial dalam memahami faktor-faktor yang memengaruhi kasus HIV/AIDS. Dalam penelitian ini, data jumlah kasus HIV/AIDS memiliki nilai varians yang lebih besar daripada rata-rata yang menunjukkan adanya kasus overdispersi dan dalam pengujian dengan Breusch-Pagan Test didapatkan bahwa data memiliki heterogenitas spasial. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR). Nilai AICc dari model GWGPR dengan pembobot Bisquare dan pembobot Gaussian memiliki perbedaan yang tidak terlalu besar yaitu 301,513 dan 304,714, yang menunjukkan bahwa kedua fungsi pembobot ini mampu menangkap variasi spasial dengan baik. Pemodelan ini menghasilkan satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus HIV/AIDS di Provinsi Jawa Timur. Variabel yang berpengaruh signifikan tersebut adalah persentase pengguna jaminan kesehatan (BPJS). Dengan demikian, akses terhadap jaminan kesehatan menjadi faktor penting yang memengaruhi jumlah kasus HIV/AIDS di Provinsi Jawa Timur. Temuan ini menunjukkan bahwa wilayah dengan tingkat kepesertaan BPJS yang lebih tinggi cenderung memiliki pelaporan atau penanganan kasus HIV/AIDS yang lebih baik, yang dapat menjadi dasar pertimbangan dalam perumusan kebijakan kesehatan berbasis wilayah.
====================================================================================================
In 2023, there were 28,000 newly reported HIV infections in Indonesia. East Java Province, with 1,579 reported cases, ranked as the third-highest province in terms of HIV/AIDS cases in the country. Within East Java, the highest number of HIV/AIDS cases was recorded in Sidoarjo Regency with 273 cases, while the lowest was in Batu City with only 1 case. The average number of HIV/AIDS cases in East Java Province in 2023 was approximately 40.32 cases. The spread of HIV/AIDS is influenced not only by individual factors such as risky behavior, but also by structural and contextual factors that are local in nature, including access to healthcare services, education level, social stigma, and socioeconomic conditions. These factors are not uniformly distributed across geographic areas and may influence the dynamics of HIV/AIDS transmission differently from one region to another. HIV/AIDS also tends to exhibit spatial dimensions, meaning that the risk can be clustered in specific areas, and the relationships between explanatory variables and the number of cases may vary across locations. This highlights the importance of a spatial analytical approach in understanding the factors influencing HIV/AIDS cases. In this study, the count data on HIV/AIDS cases demonstrated overdispersion, as indicated by the variance being greater than the mean. Additionally, the Breusch-Pagan test revealed the presence of spatial heterogeneity in the data. Therefore, this research employed the Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) method. The AICc values of the GWGPR model using the Bisquare and Gaussian kernel weighting functions were 301.513 and 304.714, respectively. The relatively small difference in these values suggests that both weighting functions were effective in capturing spatial variation. The modeling results identified one significant variable influencing the number of HIV/AIDS cases in East Java Province, namely the percentage of residents enrolled in the national health insurance program (BPJS). Thus, access to health insurance is a key factor affecting the number of HIV/AIDS cases in the region. This finding indicates that areas with higher BPJS participation tend to have better case reporting and management of HIV/AIDS, providing a valuable basis for formulating spatially targeted public health policies.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	HIV, AIDS, GWGPR, Jawa Timur
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q180.55.M38 Mathematical models Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Annisa Aulia Fauziah
Date Deposited:	04 Aug 2025 08:36
Last Modified:	04 Aug 2025 08:36
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/127138

Actions (login required)

View Item