MELLYA PUJI LESTARI, - (2022) Pemodelan Jumlah Kasus Kematian Covid-19 di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif Berdasarkan Estimator Penalized Spline. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 081811833002-HLM JUDUL.pdf Download (254kB)
	Text (BAB 1) 081811833002-BAB 1.pdf Download (49kB)
	Text (FULLTEXT) 081811833002.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Jumlah kematian Covid-19 masih terus meningkat seiring berjalannya waktu pada tahun 2020. Jawa Timur pernah menjadi provinsi dengan jumlah kematian tertinggi. Faktor yang diduga menjadi penyebab bertambahnya kasus konfirmasi dan kasus kematian Covid-19 antara lain diabetes melitus, hipertensi, dan tuberculosis. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan jumlah kasus kematian Covid-19 di Jawa Timur yag dipengaruhi faktor penyakit penyerta, yaitu persentase penderita diabetes melitus, persentase penderita hipertensi di atas 15 tahun, dan persentase penderita tuberculosis. Untuk memodelkan jumlah kasus kematian Covid-19 di Jawa Timur yang berupa data count, maka dapat menggunakan regresi poisson. Namun pada kasus sehari-hari ditemukan adanya kasus overdispersi. Regresi negatif binomial dapat mengatasi kasus overdispersi. Dalam penelitian ini, analisis yang digunakan adalah pendekatan regresi binomial negatif nonparametrik menggunakan algoritma localscoring dan backfitting berdasarkan estimator penalized spline. Estimator spline digunakan karena memiliki fleksibilitas lebih yang dapat digunakan dalam perubahan pola perilaku secara lokal. Dari ketiga faktor penyakit penyerta yang mempunyai pengaruh terbesar terhadap jumlah kasus kematian Covid-19 di Jawa Timur adalah tuberculosis. Saat persentase penderita tuberculosis lebih dari 0,1 persen, maka setiap kenaikan satu persen penderita tuberculosis maka jumlah kematian Covid-19 akan mengalami perubahan sebesar 4,8 kali jumlah kasus kematian semula. Dari hasil penelitian, estimasi jumlah kematian Covid-19 di Jawa Timur dengan model regresi binomial negatif nonparametrik sudah sesuai dengan nilai deviance 0,056<?_((20;0,05))= 31,414 dan diperoleh MAPE sebesar 22,099% termasuk dalam kategori cukup baik. Kedua nilai tersebut lebih kecil dibandingkan dengan nilai deviance dan MAPE pada model regresi binomial negatif parametrik yang masing-masing sebesar 11,137 dan 23,72%. Hal ini membuktikan bahwa pemodelan kasus kematian Covid-19 di Jawa Timur lebih baik menggunakan regresi binomial negatif dengan pendekatan nonparametrik berdasarkan estimator penalized spline daripada menggunakan regresi binomial negatif dengan pendekatan parametrik.

Actions (login required)

View Item