Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan Purhad Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Ham, Surabaya 6 E-mal: purhad@statsta.ts.ac.d Abstra Pneumona adalah nfes saluran pernafasan aut bagan bawah yang mengena parenm paru dan palng serng menyebaban ematan pada bay dan balta. Analss regres lner merupaan analss statst yang bertujuan memodelan hubungan antara varabel respon dengan varabel predtor. Geographcally Weghted Regresson (GWR) adalah bentu loal dar regres lner dan merupaan metode statst yang dgunaan menganalss data spasal. Peneltan n bertujuan mengetahu fator-fator esternal yang mempengaruh pneumona balta d Jawa Tmur dengan menggunaan GWR. Hasl peneltan menunjuan bahwa pada model regres lner dperoleh hasl yang tda sgnfan, sehngga dlanjutan dengan analss GWR. Model GWR ejadan pneumona balta menghaslan R lebh besar dar model regres, yatu 46,54 persen dan SSE yang lebh ecl, yatu 9, Fator geografs berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta d Jawa Tmur sehngga model GWR yang terbentu berbeda-beda tap abupaten. Fator esternal yang berpengaruh terhadap pneumona balta d Jawa Tmur adalah pemberan vtamn A dan balta mendapat munsas. Kata Kunc Geographcally Weghted Regresson, Kernel Gaussan, Pneumona I. PENDAHULUAN UJUAN eempat MDGs yatu menurunan anga Tematan ana dengan target menurunan anga ematan balta pada tahun 5 dua per tga dar tahun 99 atau dengan ata lan 3 ematan per elahran hdup []. Salah satu upaya menurunan anga ematan balta adalah dengan menurunan anga ematan balta abat Pneumona sebaga penyebab utama ematan pada balta []. Pneumona atau radang paru-paru adalah nfes saluran pernafasan aut (ISPA) bagan bawah yang mengena parenm paru. Jawa Tmur merupaan salah satu propns dengan tngat pneumona balta yang tngg. Berdasaran laporan Kabupaten/Kota d Jawa Tmur, jumlah asus pneumona balta tahun 9 sebanya 64. asus [3]. Jumlah persentase penderta pneumona balta d tap abupaten/ota d Jawa Tmur sangat beragam. Fator geografs dan lngungan merupaan salah satu penyebab tmbulnya varas pneumona d Jawa Tmur. Dalam hal n fator geografs dan lngungan berpengaruh pada status gz balta antar abupaten/ota yang bsa berdampa pada masalah esehatan pada balta. Peneltan sebelumnya yang berhubungan dengan pneumona dantaranya [4], [5] dan [6]. Geographcally Weghted Regresson (GWR) adalah salah satu metode spasal yang menggunaan fator geografs sebaga varabel bebas yang dapat mempengaruh varabel respon [7]. Aplas GWR telah dgunaan oleh [8], [9] dan []. Metode statst yang dgunaan dalam ejadan pneumona telah dembangan sebelumnya oleh [5] dengan analss Ch Square dan regres logst. Sedangan pada peneltan n (GWR) mengaj fator esternal ejadan pneumona pada balta d Jawa Tmur dengan mempertmbangan aspe spasal. Aspe spasal dsn terat dengan perbedaan araterst lngungan dan geografs antar daerah sehngga masng-masng daerah ada emungnan meml varas yang berbeda. Pendeatan spasal sangat beralasan, arena penyebaran suatu penyat, terutama penyat menular sangat dpengaruh oleh lngungan setar. Ja suatu daerah terjangt suatu penyat menular, maa terdapat emungnan bahwa daerah setarnya aan tertular penyat n pula. Oleh arena tu dperluan suatu metode pemodelan statst dengan memperhtungan aspe spasal yatu menggunaan metode Geographcally Weghted Regresson (GWR) yang dharapan mampu menghaslan model pneumona balta yang tepat d tap wlayah. Tujuan yang ngn dcapa yatu untu mengetahu fator esternal yang menyebaban balta terena Pneumona d Jawa Tmur dengan metode Geographcally Weghted Regresson (GWR). Manfaat yang dperoleh yatu sebaga nformas untu pemerataan sasaran pelasanaan program pencegahan dan pengendalan pneumona balta dalam ranga menurunan Anga Kematan Balta (AKBA) d Jawa Tmur serta menambah wawasan penelt tentang metode spasal hususnya Geographcally Weghted Regresson (GWR) dalam masalah epdemolog penyat. Batasan masalah dalam peneltan n yatu hanya menggunaan data persentase penderta pneumona balta d Jawa Tmur tahun 9 dan fator esternal yang mempengaruhnya. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Model Regres Lner Metode regres lner merupaan metode yang memodelan hubungan antara varabel respon y dan varabel predtor x, x,..., x p. Model regres lner secara umum : y xx... pxp () dmana,,..., merupaan parameter model dan p merupaan error yang dasumsan dent, ndependen, dan berdstrbus normal dengan mean nol dan varans onstan atau ( ~ IIDN, ). Pada model n, hubungan antara varabel predtor dan varabel respon danggap onstan pada setap loas geografs.

2 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-38 Dalam notas matrs, model regres dapat dtulsan menjad : y Xβ ε dengan : y x x x p y y, x x x p, X, β ε y n xn xn x np p n B. Model Geographcally Weghted Regresson (GWR) Model Geographcally Weghted Regresson (GWR) adalah pengembangan dar model regres dmana setap parameter dhtung pada setap tt loas, sehngga setap tt loas geografs mempunya nla parameter regres yang berbeda-beda. Model GWR merupaan pengembangan dar model regres global dmana de dasarnya dambl dar regres non parametr []. Varabel respon y dalam model GWR dpreds dengan varabel predtor yang masng-masng oefsen regresnya bergantung pada loas dmana data tersebut damat. Model GWR dapat dtuls sebaga berut [7] n : p y u, v u, vx () dengan : y : Nla observas varabel respon untu loas e- u, v : Menyataan tt oordnat (longtude, lattude) loas u, v : Koefsen regres varabel predtor e- untu loas e- Peran pembobot pada model GWR sangat pentng arena nla pembobot n mewal leta data observas satu dengan lannya. Fungs ernel dgunaan untu mengestmas paramater dalam model GWR ja fungs jara w adalah fungs yang ontnu dan monoton turun []. Pembobot yang terbentu dengan menggunaan fungs ernel n adalah fungs jara Gaussan (Gaussan Dstance Functon), fungs Exponental, fungs Bsquare, dan fungs ernel Trcube. Fungs pembobot yang dgunaan pada peneltan n adalah fungs jara Gaussan [7] : w u, v exp d h (3) j j dengan d u u v v adalah jara euclden j antara loas v j j u, e loas j v j j u, dan h adalah parameter non negatf yang detahu dan basanya dsebut parameter penghalus (bandwdth). Bandwdth dapat danalogan sebaga radus dar suatu lngaran, sehngga sebuah tt yang berada d dalam radus lngaran mash danggap meml pengaruh. D dalam pembentuan sebuah model GWR, bandwdth berperan sangat pentng arena aan berpengaruh pada etepatan model terhadap data, yatu mengatur varans dan bas dar model. Ada beberapa metode yang dgunaan untu memlh bandwdth optmum, salah satu dantaranya adalah metode Cross Valdaton atau CV [7] yang secara matemats ddefnsan sebaga berut: n CV h y ˆ ( ) y h (4) y dengan h loas v adalah nla penasr y dmana pengamatan d u, dhlangan dar proses estmas. Untu mendapatan nla h yang optmal maa dperoleh dar h yang menghaslan nla CV yang mnmum. Pengujan Hpotess Model GWR Terdr dar pengujan esesuaan model GWR dan pengujan parameter model. Hpotess uj esesuaan model GWR : H : u, v untu setap,,,, p, dan,,, n (tda ada perbedaan yang sgnfan antara model regres global dan GWR) H :Palng sedt ada satu u, v,,,,, p (ada perbedaan yang sgnfan antara model regres global dan GWR). Statst uj [7] : RSSH F (5) htung RSSH n p Adapun pengujan sgnfans parameter model pada setap loas dlauan dengan menguj parameter secara parsal. Hpotessnya : H : u, v u, v H : dengan,,, p Statst uj yang dgunaan : ˆ ( u, v ) Tht (6) ˆ c C. Pneumona Pneumona adalah nfes saluran pernafasan aut bagan bawah yang mengena parenm paru. dan merupaan penyat nfes saluran pernafasan aut (ISPA) yang palng serng menyebaban ematan pada bay dan ana balta. Fator rso adalah fator atau eadaan yang mengabatan seorang ana rentan menjad sat atau satnya menjad berat. Berbaga fator rso yang menngatan ejadan, beratnya penyat dan ematan arena pneumona antara lan status gz, pemberan ASI (Ar Susu Ibu), suplementas vtamn A, berat bay lahr rendah (BBLR), munsas / vasnas, usa dbawah tahun, polus udara, emsnan III. METODE PENELITIAN Data dalam peneltan n menggunaan data seunder mengena Pneumona balta d Jawa Tmur tahun 9 yang dperoleh dar publas data Dnas Kesehatan (Dnes). Data tersebut adalah jumlah penderta pneumona pada balta yang terdapat pada 38 abupaten/ota. Adapun varabel yang dgunaan dalam peneltan n adalah sebaga berut.. Varabel respon (Y) yatu persentase balta penderta pneumona d Jawa Tmur. Varabel predtor (X) melput persentase balta gz buru (X ), persentase balta yang mendapatan suplementas vtamn A (X ), persentase berat bay lahr rendah (X 3 ) dan persentase balta yang mendapatan munsas (X 4 ). Langah-langah analss yang dgunaan untu menjawab tujuan dar peneltan antara lan sebaga berut.. Melauan analss desrptf

3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-39. Memodelan pneumona balta dengan metode regres lner las atau metode Ordnary Least Square (OLS). a. Melauan uj asums model regres las bahwa resdual bersfat IIDN (Ident, Independen dan berdstrbus normal) 3. Sedangan tahapan dalam model spasal menggunaan GWR antara lan : a. Menentuan nla bandwdth optmum berdasaran rtera Cross Valdaton (CV). Perhtungan CV dlauan hngga mendapatan nla CV mnmum. b. Menentuan matrs pembobot dengan menggunaan fungs ernel Gaussan. c. Menasr parameter model GWR dengan menggunaan bandwdth optmum. 4. Membandngan hasl antara regres OLS dan GWR menggunaan rtera R dan SSE. a. Uj esesuaan model untu melhat apa fator geograf berpengaruh terhadap ejadan pneumona. b. Menguj sgnfans parameter secara parsal. 5. Mengnterpretas dan menympulan hasl yang dperoleh. sangat tngg berada d abupaten Lumajang dan abupaten Gres yatu 5,49 hngga 8,3 persen. Untu pneumona balta dengan ategor tngg berada d abupaten Mojoerto, Bangalan, Kota Mojoerto, Pasuruan dan Probolnggo yatu sebesar 3,6 hngga 5,49 persen. Sedangan abupaten Lamongan, Ngaw, Magetan, Ponorogo, Probolnggo, Banyuwang, ota Madun dan ota Batu merupaan daerah dengan tngat pneumona balta yang sangat rendah yatu,43 hngga,8 persen. Daerah dengan persentase pneumona balta tertngg d abupaten Gres dan terendah d ota Batu. Berut merupaan peta sebaran persentase balta gz buru (X ), persentase balta yang mendapatan suplementas vtamn A (X ), persentase berat bay lahr rendah (X 3 ) dan persentase balta yang mendapatan munsas (X 4 ) d Jawa Tmur. IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Pneumona d Jawa Tmur dan Fator-fator yang Mempengaruhnya Tabel berut menunjuan bahwa rata-rata pneumona balta d Jawa Tmur sebesar, persen. Hal n berart persentase balta yang terena pneumona d setap abupaten/ota d Jawa Tmur umumnya berada dalam saran persen dengan nla terendah dan tertngg pneumona baltanya adalah,4 dan 8,3 persen. Dapat detahu pula bahwa rata-rata berat bay lahr rendah (BBLR) sebesar,74 persen, yang terendah sebesar,9 persen d abupaten Malang dan tertngg 6,59 d ota Madun. Ja dlhat nla varansnya, persentase pneumona balta mempunya eragaman yang cuup bervaras d setap abupaten/ota. Tabel. Statsta Desrptf Pneumona balta dan Fator-fator yang mempengaruhnya Varabel Rata-rata Varans Mnmum Masmum Pneumona (Y), 3,4,4 8,3 Balta Gz Buru (X ),67,44,,63 Vtamn A x (X ) 87,38 4,3 69,57, BBLR (X 3 ),74,44,9 6,59 Imunsas (X 4 ) 9,3, 39,94, Gambar. Persebaran Persentase Balta Gz Buru d Jawa Tmur Persentase balta gz buru sangat tngg berada d abupaten Lamongan dan abupaten Bangalan yatu,387 hngga,66 persen. Sedangan abupaten Sampang, Sumenep, Sdoarjo, Jombang, Mojoerto, Pasuruan, Kedr, Tulungagung, Bltar dan Jember merupaan daerah dengan tngat balta gz buru yang sangat rendah yatu, hngga,5 persen. Penyebaran pneumona balta untu masng-masng abupaten dan ota d Jawa Tmur adalah sepert berut Gambar 3. Persebaran Persentase Vtamn A pada Balta d Jawa Tmur Gambar. Persebaran Persentase Pneumona Balta d Jawa Tmur Gambar menunjuan bahwa loas abupaten ota dalam satu elompo memperlhatan pola yang cuup menyebar. Selan tu pula detahu bahwa pneumona balta Gambar datas menunjuan persentase pemberan vtamn A pada balta ategor sangat tngg berada d abupaten Sampang, Sumenep, Magetan, Madun, Jombang, Tulungagung, Probolnggo, Bondowoso, Lumajang, ota Malang, ota Batu dan ota Kedr yatu 94,7 hngga persen. Sedangan abupaten Pactan, Nganju, Mojoerto, Stubondo, Banyuwang dan Gres merupaan daerah dengan tngat pemberan vtamn A pada balta yang sangat rendah yatu 69,57 hngga 75,3 persen.

4 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-4 nyata tda berpengaruh pada taraf sgnfans alpha persen. Nla oefsen determnas (R ) adalah,% yang berart bahwa model regres dapat menjelasan varabltas ejadan pneumona balta sebesar,% sedangan ssanya 88,9% djelasan oleh varabel lannya d luar model. Tabel. ANOVA Regres Lnear Sumber Derajat Jumlah Rata-rata Varas Bebas Kuadrat Kuadrat F htung P-value Regres 4 4,94,6,3,49 Error 33 3,996,9973 Total 37 37, Gambar 4. Persebaran Persentase Berat Bay Lahr Rendah (BBLR) Persentase berat bay lahr rendah sangat tngg berada d ota Madun, Kedr dan Malang yatu 4,4 hngga 6,6 persen. Sedangan abupaten Lamongan, Gres, Bangalan, Sampang, Pameasan, Sdoarjo, Pasuruan, Malang, Banyuwang dan ota Batu merupaan daerah dengan tngat berat bay lahr rendah yang sangat rendah yatu,9 hngga,85 persen. Gambar 5. Persebaran Persentase Balta mendapat munsas d Jawa Tmur Gambar 5 menunjuan bahwa persentase balta mendapat munsas sangat tngg berada d abupaten Gres, Sdoarjo, Sumenep, Madun, Ponorogo, Jombang, Nganju, Kedr, Bltar, Tulungagung, Probolnggo, Bondowoso, Jember, Banyuwang, ota Kedr, Bltar, Batu dan Probolnggo yatu 95,9 hngga persen. Sedangan abupaten Lamongan dan Pasuruan merupaan daerah dengan tngat balta mendapat munsas yang sangat rendah yatu 39,94 hngga 43,3 persen. Untu pengujan asums multolneartas sudah terpenuh oleh model OLS arena tda ada varabel predtor yang meml nla VIF (Varance Inflaton Factors) d atas. Sehngga dapat dsmpulan bahwa tda terdapat orelas antar varabel predtor. B. Model Regres Lner Pengujan parameter secara serenta merupaan pengujan secara bersama semua parameter dalam model regres. Hpotessnya adalah: H : 3 4 : H mnmal ada satu Hasl pengujan secara serenta model regres OLS ddapatan F htung =,3 yang urang dar F (,;4;33) =,68 dan p-value yang lebh dar alpha persen, sehngga dputusan untu gagal tola H (Tabel ). Pemodelan dengan menggunaan regres OLS menghaslan parameter yang Pada pengujan asums resdual ddapatan resdual yang mengut dstrbus normal, ndependen atau tda terdapat autoorelas, dan dent atau tda terdapat heteroesdaststas. Oleh arena hasl analss dengan regres lner tda menunjuan hubungan yang sgnfan maa analss dlanjutan e Geographcally Weghted Regresson (GWR). C. Model Geographcally Weghted Regresson (GWR) Model Geographcally Weghted Regresson (GWR) adalah pengembangan dar model regres dmana setap parameter dhtung pada setap tt loas, sehngga setap tt loas geografs mempunya nla parameter regres yang berbeda-beda. Tabel 3. Nla Mnmum dan Masmum Estmas Parameter Model GWR Varabel Nla Koefsen Parameter Mnmum Masmum Intersep -,346,3363 X -,499,955 X -,69,66 X 3 -,889,53 X 4 -,84,3737 SSE 9,77945 R 46,54% Tabel 3 menunjuan bahwa estmas parameter pada setap varabel (X sampa X 4 ) meml oefsen parameter regres bernla postf dan negatf pada beberapa abupaten. Selan tu dperoleh esmpulan bahwa model GWR ejadan pneumona balta tap abupaten/ota d Jawa Tmur yang terbentu merupaan model yang lebh ba bla dbandngan dengan model regres OLS darenaan nla SSE model GWR yang lebh ecl dar regres lner yatu 9,77945 urang dar 3,996 dan R yang cuup tngg yatu sebesar 46,54 persen. Pengujan Model GWR secara Serenta Bertujuan untu melhat apaah fator loas berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta. H : u, v u, v... u v 38 38, H mnmal ada satu : u, v Tabel 4. Nla SSE, Nla Statst Uj F, dan P-value Model Regres OLS dan GWR Model SSE Df F P-value Model GWR 9, ,876,6638,9968 Model Regres 3, Tabel d atas menjelasan nla F htung =,6638 lebh dar F,;3,876;33 =,699 dan p-value sebesar,9968 yang berart bahwa fator loas berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta d Jawa Tmur. Nla F htung dan p-value hasl pengujan

5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-4 esesuaan model nyata dengan taraf sgnfans persen sehngga dputusan untu tola H. Pengujan Parameter Model GWR Bertujuan untu mengetahu fator-fator yang berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta untu tap abupaten/ota d Jawa Tmur. H : u, v : j H u, v j Penghtungan statst uj parameter model GWR dlauan untu masng-masng parameter d setap Kabupaten/Kota Jawa Tmur. Setelah tu hasl t htung dbandngan dengan t tabel (,5; 3,876) =,74. Apabla dperoleh nla t htung > t tabel maa dputusan tola H yang berart parameter e- sgnfan pada loas e- dmana =,,, 38. Berut merupaan hasl pengujan parameter model GWR d Kota Surabaya. Tabel 5. Penasran Parameter GWR d Kota Surabaya Varabel Koefsen T htung Model GWR yang terbentu untu Kota Surabaya adalah sebaga berut. Yˆ,395,89X -,65X,98X 3,344X 4 Dar model tersebut menjelasan bahwa ejadan pneumona balta aan berurang sebesar,65 persen apabla varabel pemberan vtamn A bertambah sebesar satu persen dengan syarat varabel predtor yang lan adalah onstan. Lalu penngatan ejadan pneumona balta dapat terjad sebesar,344 persen ja bay yang mendapat munsas bertambah sebesar satu persen dengan syarat varabel predtor yang lan adalah onstan. ntersep,395,8599 X,89,59 X -,65 3,4948 * X 3,98,53 X 4,344,76533 * Keterangan : *) sgnfan pada α = % Tabel 5 menunjuan bahwa terdapat dua varabel yang berpengaruh sgnfan terhadap pneumona balta d Kota Surabaya Jawa Tmur yatu varabel pemberan vtamn A dua al (X ) dan balta mendapat munsas (X 4 ). Tabel 6. Varabel yang Sgnfan dalam Model GWR Tap Kabupaten/Kota d Provns Jawa Tmur Varabel yang Kabupaten/Kota Berpengaruh Pactan, Trenggale, Tulungagung, Lumajang, Jember, Banyuwang, Bondowoso, Stubondo, Madun, Madun (Kota), Magetan dan Ngaw Ponorogo, Bltar, Kedr, Malang, Probolnggo, Pasuruan, Sdoarjo, Mojoerto, Jombang, Nganju, Bojonegoro, Kedr (Kota), Bltar (Kota), Malang (Kota), Probolnggo (Kota), Pasuruan (Kota), Mojoerto (Kota), Batu (Kota) Tuban, Lamongan, Gres, Bangalan, Sampang, Pameasan, Surabaya (Kota) Sgnfan - X X,X 4 Sumenep X 4 Tabel 6 menjelasan bahwa varabel yang berpengaruh sgnfan terhadap ejadan pneumona balta d Kabupaten Tuban, Lamongan, Gres, Bangalan, Sampang, Pameasan dan ota Surabaya adalah varabel pemberan vtamn A dua al dan pemberan munsas. Hal n darenaan vtamn A bermanfaat untu menngatan muntas dan melndung saluran pernapasan dar nfes uman, sedangan munsas merupaan pemberan eebalan agar tubuh tahan terhadap penyat yang sedang mewabah atau berbahaya bag seseorang sehngga pemberan vtamn A dan munsas dapat menurunan rso untu terena pneumona. Gambar 6. Peta pneumona balta d Jawa Tmur dan fator yang mempengaruh V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasaran hasl analss dan pembahasan dengan menggunaan analss GWR detahu bahwa fator-fator yang berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta d Jawa Tmur adalah pemberan vtamn A dua al (X ) dan balta mendapat munsas (X 4 ). Model GWR ejadan pneumona balta menghaslan R lebh besar darpada model regres lner, yatu 46,54 persen dan SSE yang lebh ecl, yatu 9, Fator geografs berpengaruh terhadap ejadan pneumona balta d Jawa Tmur sehngga model GWR yang terbentu berbeda-beda tap abupaten/ota. Adapun saran yang dberan penuls yatu agar pada peneltan selanjutnya menggunaan varabel dar aspe lan selan aspe esternal darenaan nla R yang ecl mengartan bahwa mash ada varabel-varabel lan yang belum menjelasan ejadan pneumona balta. Selan tu, pemlhan metode pembobotan juga mempengaruh hasl yang dperoleh. DAFTAR PUSTAKA [] MDGs. (8). Let Spea Out for MDGs. (Mnggu, 6 Otober,.3 WIB) [] Kementeran Kesehatan RI. (). Buletn Pneumona. (Mnggu, 4 februar, 3. WIB) [3] Dnas Kesehatan Propns Jawa Tmur. (9). Tabel Lampran Profl Kesehatan Provns Jawa Tmur 9. (Mnggu, November, 9.5 WIB) [4] I. Yulant,D. Ismal dan S. Supard, Fator Rso Kejadan Pneumona pada Ana Balta d Kota Banjarmasn, Jurnal Kedoteran Masyaraat, Vol. 8, No. (3). [5] T. A. Yuwono (8). Fator-fator lngungan fs rumah yang berhubungan dengan ejadan pneumona pada ana balta d wlayah erja Pusesmas Kawunganten Kabupaten Clacap. Tess Kesehatan Lngungan, Unverstas Dponegoro, Semarang (8). [6] S. Hartanto, S. Halm dan O. Y. Yulana, Pemetaan Penderta Pneumona d Surabaya dengan Menggunaan Geostatst, Jurnal Ten Industr, Vol., () [7] A. S. Fotherngham, C. Brunsdon dan M. Charlton, Geographcally Weghted Regresson, Chchester UK: John Wley & Sons ().

6 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-4 [8] F. E. Nurdm, Estmas dan Pengujan Hpotess Geographcally Weghted Regresson (Stud Kasus Produtvtas Pad Sawah d Jawa Tmur, Tess Jurusan Statsta FMIPA ITS, Surabaya (8). [9] Sugyanto, Analss Data Spasal Menggunaan Metode Geographcally Weghted Regresson (Stud Kasus Data Kemsnan d Provns Papua), Tess Jurusan Statsta FMIPA ITS, Surabaya (8). [] L. Ayunn, Pemodelan Balta Gz Buru d Kabupaten Ngaw dengan Geographcally Weghted Regresson, Tugas Ahr Jurusan Statsta FMIPA ITS, Surabaya (). [] H. Yasn, Model Mxed GWR stud asus Persentase Rumah Tangga Msn d Kabupaten Mojoerto tahun 8, Tess Jurusan Statsta FMIPA ITS, Surabaya ().