Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi kasus campak dengan metode Generalized Poisson Regression

ABSTRAK:

Tingginya kasus campak di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2023 menjadi perhatian dalam bidang kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus campak, guna mendukung upaya pencegahan dan pengendalian penyakit tersebut demi meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Metode yang digunakan adalah Generalized Poisson Regression (GPR), yang merupakan perluasan dari metode regresi poisson. Metode GPR dapat menyesuaikan asumsi terhadap perbedaan rata-rata dan varians, memberikan fleksibilitas yang lebih besar baik dalam menyesuaikan overdispersi atau underdispersi. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari BPS dan pusat data daerah Provinsi Jawa Tengah yang mencakup tiga belas variabel. Hasil analisis menunjukkan bahwa persentase bayi yang mendapatkan ASI eksklusif kurang dari 6 bulan, jumlah rumah sakit, dan kepadatan penduduk berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus campak. Model yang dibangun memiliki nilai Pseudo R2 sebesar 0,378 atau sekitar 37,8%, yang menunjukkan kemampuan model dalam menjelaskan variasi data secara cukup baik.

ABSTRACT:

The high number of measles cases in Central Java Province in 2023 has become a public health concern. This study aims to identify the factors influencing the number of measles cases to support prevention and control efforts and improve community well-being. The method used is Generalized Poisson Regression (GPR), which is an extension of the Poisson regression method. GPR can adjust for differences between the mean and variance, providing greater flexibility in addressing both overdispersion and underdispersion. The data used are secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) and the regional data center of Central Java Province, covering thirteen variables. The analysis results shows the percentage of infants that receiving exclusive breastfeeding for less than six months, the numbers of hospital, and population density have a significant influence on the number of measles cases. The developed model has a Pseudo R² value of 0,378, indicating that the model explains approximately 37,8% of the data variation, which is considered reasonably good.

مستخلص البحث:

ارتفاع عدد حالات الإصابة بالحصبة في مقاطعة جاوي الوسطى في عام ٢٠٢٣ مصدر قلق في مجال الصحة العامة. هدفك هذه الدراسة إلى تحديد العوامل التي تؤثر على عدد حالات الإصابة بالحصبة، وذلك لدعم الجهود المبذولة للوقاية من المرض والسيطرة عليه من أجل تحسين رفاهية المجتمع. الطريقة المستخدمة هي الانحدار بواسون المعمم (GPR)، وهو امتداد لطريقة الانحدار بواسون. يمكن لطريقة GPR تعديل الافتراضات المتعلقة باختلاف المتوسطات والتباين، مما يوفر مرونة أكبر في تعديل التشتت الزائد أو التشتت الناقص. البيانات المستخدمة هي بيانات ثانوية تم الحصول عليها من BPS ومركز البيانات الإقليمي لمقاطعة جوي الوسطى والتي تتضمن ثلاثة عشر متغيرًا. وأظهرت نتائج التحليل أن نسبة الأطفال الذين حصلوا على الرضاعة الطبيعية الحصرية < ٦ أشهر، وعدد المستشفيات، والكثافة السكانية كان لها تأثير كبير على عدد حالات الحصبة. يحتوي النموذج المبني على قيمة Pseudo R2 تبلغ ٠٫٣٧٨ أو حوالي ٣٧٫٨٪، مما يوضح قدرة النموذج على شرح اختلافات البيانات بشكل جيد.