Pemodelan Berbasis Wilayah pada Kejadian Demam Berdarah Dengue di Jawa Barat Menggunakan Generalized LASSO

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi masalah kesehatan di Provinsi Jawa Barat dengan incidence rate (IR) yang bervariasi antar kabupaten/kota. Perbedaan karakteristik wilayah serta keterkaitan antarpeubah penjelas menyebabkan pola hubungan dengan IR DBD dapat berbeda antarwilayah. Kondisi tersebut memerlukan pemodelan yang dapat mempertimbangkan struktur ketetanggaan wilayah sekaligus mengidentifikasi kesamaan pola koefisien antarwilayah. Penelitian ini bertujuan membandingkan struktur ketetanggaan Queen contiguity dan K-Nearest Neighbour (KNN) pada generalized LASSO, serta mengidentifikasi pola hubungan faktor penjelas dengan IR DBD dan pengelompokan wilayah berdasarkan kesamaan koefisien. Data yang digunakan merupakan data 27 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2024 dengan empat peubah penjelas, yaitu jumlah puskesmas, rumah tangga dengan sanitasi layak, kepadatan penduduk, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN ?? = 2 menghasilkan model terbaik dengan RMSE sebesar 1,154 dan MAE sebesar 0,950. Jumlah puskesmas dan kepadatan penduduk memiliki koefisien negatif, IPM memiliki koefisien positif, sedangkan sanitasi layak memiliki arah koefisien yang bervariasi antarwilayah. Penggerombolan menghasilkan empat hingga lima gerombol bergantung pada peubah yang dianalisis, dengan perbedaan keanggotaan antarpeubah yang menunjukkan heterogenitas spasial pola hubungan faktor penjelas dengan IR DBD.

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) remains a public health problem in West Java Province, with varying incidence rates (IR) across districts and municipalities. Differences in regional characteristics and correlations among explanatory variables may result in varying patterns of association with DHF IR. This condition requires a modeling approach that accounts for neighborhood structures and similarities in coefficient patterns across regions. This study aimed to compare Queen contiguity and KNN neighborhood structures in the generalized LASSO model, identify patterns of association between explanatory factors and DHF IR, and group regions based on coefficient similarities. Data from 27 districts and municipalities in West Java Province in 2024 were analyzed using four explanatory variables: number of community health centers, households with adequate sanitation, population density, and Human Development Index (HDI). KNN with k = 2 produced the best model, with an RMSE of 1.154 and an MAE of 0.950. Number of community health centers and population density had negative coefficients, HDI had positive coefficients, while adequate sanitation showed varying directions across regions. Clustering produced four to five clusters depending on the explanatory variable, indicating spatial heterogeneity in the patterns of association between explanatory factors and DHF IR.