Pemodelan Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur dengan Model Poisson dan Binomial Negatif

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit demam akut yang ditemukan di daerah tropis dengan penyebaran geografis yang mirip dengan malaria. Penyakit ini disebabkan oleh virus yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti (Anggraeni 2010). Jenis nyamuk ini terdapat di hampir seluruh Indonesia, kecuali di daerah dengan ketinggian lebih dari 1000 meter di atas permukaan air laut (Kristina et al. 2004). Jumlah kasus DBD cenderung meningkat, baik dalam jumlah maupun luas wilayah yang terjangkit. Kasus DBD dapat ditekan jika faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penderita DBD sudah diketahui. Hubungan antara faktor-faktor tersebut dengan jumlah penderita DBD dapat diketahui dengan menggunakan analisis regresi Poisson, karena jumlah penderita DBD merupakan data cacah (count data) dan merupakan kejadian yang relatif jarang terjadi. Model regresi Poisson diasumsikan memiliki nilai tengah dan ragam yang sama. Akan tetapi, pada penerapannya sering ditandai adanya ragam yang lebih besar daripada nilai tengah atau disebut overdispersi (McCullagh dan Nelder 1989). Regresi Poisson yang mengandung overdispersi akan menghasilkan galat baku yang kecil. Pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengatasi overdispersi antara lain menggunakan model binomial negatif.

The total number of dengue fever victims in East Java can be assumed to have a Poisson distribution. The Poisson regression method can be used to model the relationship of the environmental factors and dengue fevers incidents. The model of this method assumes equidispersion, that is the equality of mean and variance of the response variables. If variance of the response variable exceeds the mean, it is called overdispersion. Negative binomial regression model is used to overcome the overdispersion. Negative binomial regression model shows that the quantity of dengue fever victims in every kabupaten (district) is influenced by the quantity of flood and the quantity of malnutrition victims. Negative binomial regression shows that the increasing number of flood will enhance the quantity of dengue fever victims in East Java district whereas the increasing quantity of malnutrition victims will enhance the quantity of dengue fever victims in the same place district.