Model robust geographic wighted regrssion (rgwr) pada pemetaan penyakit tuberkulosis
Kode Repository :SKM02/ZAH/20
NPM :064116016
Nama :Hasna zahiroh
Pembimbing 1 :-Embay Rohaeti, M.Si.
Pembimbing 2 :-Ani Andriyati, M.Si
Abstrak :-1
MODEL ROBUST GEOGRAPHICAL WEIGHTED REGRESSION (RGWR) PADA PEMETAAN PENYAKIT TUBERKULOSIS
(Studi Kasus: Indonesia)
Hasna Zahiroh1, Embay Rohaeti2, Ani Andriyati2
Program Studi Matematika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Pakuan
Bogor
ABSTRAK
Indonesia menduduki posisi ketiga kasus tuberkulosis tertinggi di dunia setelah India dan China. Data kasus tuberkulosis di Indonesia sangat beragam dan menunjukkan adanya data pencilan yang apabila dipetakan pencilan tersebut akan mempengaruhi hasil pemetaan. Tujuan dipetakannya penyakit TBC di Indonesia agar mengetahui faktor mana saja yang paling mempengaruhi kasus tuberkulosis di masing-masing Provinsi dengan menggunakan Robust Geographical Weighted Regression (RGWR). Model RGWR merupakan suatu model dengan menggunakan data yang terdapat pencilan dengan memperhatikan faktor geografis sebagai peubah yang mempengaruhi peubah respon. Tujuan dari pemenilitian ini yaitu memodelkan penyakit tuberkulosis (TBC) di Indonesia dengan Model Robust Geographical Weighted Regression (RGWR) dan memetakan daerah pada penyakit tuberkulosis (TBC) di Indonesia berdasarkan variabel signifikan. Hasil penelitian menunjukkan model robust GWR dengan melihat kesamaan peubah signifikan pada masing-masing provinsi terbentuk menjadi 8 kelompok lokasi. Kelompok yang memiliki variabel signifikan paling sedikit terdapat pada kelompok tujuh yang memiliki satu variabel signifikan yaitu variabel jumlah penduduk miskin (X7) pada Provinsi Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Gorontalo, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Sedangkan kelompok yang memiliki variabel terbanyak terdapat pada kelompok empat yang memiliki lima variabel signifikan yaitu variabel suhu rata-rata (X1), persentase penyinaran matahari (X3), kepadatan penduduk per km2 (X5), jumlah penduduk miskin(X7) dan persentase banyaknya perokok (X8) pada Provinsi Bali, Kalimantan Selatan dan Nusa Tenggara Barat.
Kata kunci: Tuberkulosis, faktor tuberkulosis, pemetaan, Robust Geographical Weighted Regression (RGWR)