dc.contributor.advisor | Wigena, Aji Hamim | |
dc.contributor.advisor | Djuraidah, Anik | |
dc.contributor.author | Irvan, Moh | |
dc.date.accessioned | 2019-06-24T03:03:16Z | |
dc.date.available | 2019-06-24T03:03:16Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/97986 | |
dc.description.abstract | Malaria merupakan penyakit yang masih endemis di sebagian besar wilayah Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor pengobatan malaria dan faktor perilaku pencegahan gigitan . Angka prevalensi malaria merupakan suatu fenomena spasial yang ditunjukan dengan kecenderungan daerah rawan malaria yang mengelompok pada suatu wilayah tertentu.
Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pengembangan model OLS yang digunakan untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial. Model RTG manghasilkan parameter model yang bersifat lokal untuk setiap titik/lokasi hal ini menghasilkan penyelesaian yang kompleks untuk diterapkan sehingga penerapan pengklusteran wilayah dengan Regresi Terboboti Fuzz Cluster (RTFC) diharapkan lebih efektif dan sederhana dalam pemodelan yang mana model in bersifat lokal pada level masing-masing cluster.
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS 2013). Peubah respon dalam penelitian ini adalah prevalensi malaria per provinsi di Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk. Faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk yang diduga berpengaruh terhadap prevalensi malaria yaitu menggunakan kelambu, kasa nyamuk, insektisida, obat nyamuk bakar, repelen, dan minum obat pencegah malaria
Tahapan analisis data adalah (1) Pengerombolan dengan Fuzzy cluster ; (2) menggunakan pusat gerombol dari hasil fuzzy gerombol c-means untuk model regresi terboboti. Dengan jarak antar pusat gerombol sebagai dasar pembobotan ; (3) pendugaan parameter masing-masing model RTG dengan metode kuadrat terkecil; Nilai RMSE digunakan untuk menggambarkan keakuratan model. Model RTFC dengan nilai RMSE (3.797 lebih kecil dibandingakan nilai RMSE (6.089) dari model RTG maupun RMSE (17.486) dari model regresi linier. Hal ini menunjukkan pendugaan model pada kasus prevalensi malaria menggunakan metode RTFC lebih baik dibandingkan dengan menggunakan metode RTG.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Model RTFC memberikan hasil yang lebih baik dalam menduga prevalensi malaria di Indonesia dibandingkan Model RTG. Hasil ini ditunjukkan dari nilai RMSE dari pendugaan model dengan model RTFC memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan pendugaan model RTG. Hasil pemodelan RTFC dapat dimanfaatkan pemerintah daerah dalam upaya pengendalian malaria dengan memperhatikan peubah-peubah yang dapat menurunkan prevalensi malaria cukup di masing-masing cluster wilayahnya dengan hasil yang lebih akurat. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | Bogor Agricultural University (IPB) | id |
dc.subject.ddc | Statistics | id |
dc.subject.ddc | Statistical Analysis | id |
dc.subject.ddc | 2014 | id |
dc.subject.ddc | Kabupaten Indramayu, Jawa Barat | id |
dc.title | Analisis Regresi Terboboti Fuzzy Cluster Geografis Pada Prevalensi Malaria Di Indonesia. | id |
dc.type | Thesis | id |
dc.subject.keyword | Regresi Terboboti Geografis | id |
dc.subject.keyword | Spasial | id |
dc.subject.keyword | malaria | id |
dc.subject.keyword | fuzzy cluster | id |