Pemodelan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) Dengan Pembobot Fixed Bisquare Kernel Dan Adaptive Bisquare Kernel Pada Kasus DBD Di Riau

Abstract

Riau merupakan salah satu provinsi yang terdampak kejadian DBD dengan tingkat kematian akibat DBD
tergolong tinggi. Kejadian DBD ini merupakan salah satu masalah penyakit yang bisa tertular. Dalam meneliti
kejadian DBD, diperlukan suatu metode statistika yang digunakan untuk melihat pengaruh faktor-faktor
terhadap kejadian DBD yakni analisis regresi. Salah satu analisis regresinya adalah regresi poisson yang mana
merupakan salah satu model regresi dengan varibel responnya berbentuk data cacah dan berdistribusi poisson.
Pada data angka kesakitan Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Riau, data berbentuk cacah dan
memenuhi asumsi distribusi poisson. Pada penelitian ini juga terdapat aspek spasial yang menunjukan
karakteristik lokal wilayah. Oleh karena itu, pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode statistika
Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) dengan pembobot yakni Fixed bisquare kernel dan
Adaptive bisquare kernel.   Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model di setiap wilayah
kabupaten/kota dan model yang terbaik dalam meneliti kejadian DBD. Hasil yang didapatkan, faktor jumlah
penduduk miskin, kepadatan penduduk dan persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak
mempengaruhi kejadian DBD dengan secara beragam di tiap wilayah, dan juga model terbaik yang didapatkan
ialah model Geographically Weighted Poisson Regression  (GWPR) dengan pembobot Fixed bisquare kernel
dengan nilai AIC terkecil yakni 31.056
Kata Kunci : Angka Kesakitan DBD, Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR), Regresi Poisson