Pemodelan penyakit Campak di Provinsi Jawa Timur dengan regresi Hurdle Negative Binomial

INDONESIA:

Campak merupakan salah satu penyakit yang dapat menimbulkan kejadian luar biasa. Beberapa tahun terakhir, angka campak sudah mengalami penurunan sehingga pada tahun 2019 bisa dikatakan jarang terjadi sehingga banyak observasi bernilai nol. Model regresi Hurdle Negative Binomial (HNB) adalah metode yang dapat digunakan untuk mengatasi data count yang mengalami excess zero dan overdispersi. Metode ini merupakan solusi ketika data count tidak bisa dimodelkan dengan regresi poisson. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui pemodelan penyakit campak dengan regresi HNB dan mengetahui variabel yang mempengaruhi penyakit campak di Jawa Timur. Model HNB ini menggunakan pendekatan dua bagian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada bagian pertama dengan model logit variabel yang berpengaruh terhadap ditemukannya atau tidak penyakit campak adalah variabel pemberian vitamin A. Pada bagian kedua dengan model log menunjukkan setiap penambahan satu kasus balita kurang gizi akan meningkatkan jumlah kasus penyakit campak sebanyak 1,0004 kali dan setiap penambahan 1km^2 kepadatan peduduk akan meningkatkan campak sebanyak 1,0035 kali.

ENGLISH:

Measles is a disease that can cause extraordinary events. In recent years, the measles rate has decreased so that in 2019 it can be said to be rare so that many observations are worth zero. Hurdle Negative Binomial (HNB) regression model is a method that can be used to overcome count data that has excess zero and overdispersion. This method is a solution when the count data cannot be modeled with Poisson regression. The purpose of this study is to determine the modeling of measles with HNB regression and to determine the variables that affect measles in East Java. The HNB model uses a two-part approach. The results showed that in the first part with the logit model the variable that affected the discovery or not of measles was the variable of giving vitamin A. In the second part, the log model showed that each addition of one case of undernourished children under five will increase the number of measles cases by 1,0004 times. and every 1 km^2 increase in population density will increase measles by 1,0035 times.

ARABIC:

الحصبة مرض يمكن أن يسبب أحداثًا غير عادية. في السنوات الأخيرة ، انخفض معدل الإصابة بالحصبة بحيث يمكن القول في عام 2019 أنه نادر الحدوث ، لذا فإن العديد من الملاحظات تساوي صفرًا. نموذج الانحدار ذو الحدين السالب (HNB) هو طريقة يمكن استخدامها للتغلب على بيانات العد التي تحتوي على صفر زائد وتشتيت مفرط. تعتبر هذه الطريقة حلاً عندما لا يمكن نمذجة بيانات العد باستخدام انحدار بواسون. الغرض من هذه الدراسة هو تحديد نمذجة الحصبة مع انحدار HNB وتحديد المتغيرات التي تؤثر على الحصبة في جاوة الشرقية. يستخدم نموذج HNB نهجًا من جزأين. أظهرت النتائج أنه في الجزء الأول من النموذج اللوغاريتمي ، كان المتغير الذي أثر في اكتشاف الحصبة من عدمه هو متغير إعطاء فيتامين أ. سيزيد عدد حالات الحصبة بمقدار 1.0004 مرة ، وكل زيادة قدرها كيلومتر واحد في الكثافة السكانية ستزيد من الإصابة بالحصبة بمقدار 1.0035 مرة.