HASIL DAN PEMBAHASAN. Selang Kepercayaan Bootstrap bagi Arah Rata-rata dan Arah Median
|
|
- Suryadi Sudirman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 HASIL DAN PEMBAHASAN Sebelum dilakukan pendugaan selang kepercayaan, terlebih dahulu dilihat ketakbiasan dari penduga titik. Caranya adalah dengan menghitung nilai harapan dari arah rata-rata dan arah median 1000 contoh data simulasi. Hasil perhitungan untuk seluruh contoh menunjukkan bahwa nilai harapan dari arah rata-rata dan arah median relatif sama dengan arah rata-rata atau arah median populasi, yaitu (Lampiran 2). Hal ini berarti bahwa, dugaan arah rata-rata dan arah median dari data contoh merupakan penduga tak bias bagi parameter sesungguhnya. Selang Kepercayaan Bootstrap bagi Arah Rata-rata dan Arah Median Hasil dugaan selang kepercayaan bootstrap bagi arah rata-rata dan arah median secara lengkap disajikan pada Lampiran 3 dan 4. Berikut ini akan dibahas hasil simulasi untuk selang kepercayaan dari metode busur ekor sama, busur simetri, dan busur berbasis kemungkinan, serta evaluasi hasil ketiga metode tersebut. a. Busur ekor sama (BES) Cakupan sebenarnya dari selang kepercayaan busur ekor sama bagi arah rata-rata (BES Mean) ditampilkan pada Gambar 5. Gambar tersebut memperlihatkan bahwa untuk semua nilai parameter konsentrasi dan ukuran contoh, cakupan sebenarnya selalu berada di bawah cakupan nominal (tingkat kepercayaan), yaitu 95%. Ukuran contoh kecil (N=10) selalu menghasilkan cakupan selang yang lebih rendah dari yang lain. Pada., cakupan selang dari semua ukuran contoh terlihat paling rendah dan jauh di bawah tingkat kepercayaan. Cakupan selang BES Mean ini stabil mendekati 95% untuk. Hal ini menunjukkan bahwa, saat datanya menyebar di sekeliling lingkaran, kemampuan selang dalam mencakup arah rata-rata sesungguhnya jauh lebih rendah dari tingkat kepercayaan selang, terlebih lagi jika ukuran contohnya kecil. Selang kepercayaan busur ekor sama bagi arah median (BES Median) juga memberikan hasil yang relatif sama dengan BES Mean (Gambar 6). Untuk ukuran contoh N=50 dan N=100, cakupan mulai berada di sekitar 95% pada.. Namun, untuk semua ukuran contoh hal ini dicapai ketika. Ukuran contoh
2 18 kecil juga menghasilkan cakupan yang lebih kecil dari yang lainnya. Hal ini juga mengindikasikan bahwa, data yang menyebar di sekeliling lingkaran akan membuat selang kepercayaan BES Median tidak mampu mencakup arah median sesungguhnya dengan baik. Gambar 5. Cakupan selang kepercayaan BES Mean Cakupan sebenarnya (%) Cakupan sebenarnya (%) Gambar 6. Cakupan selang kepercayaan BES Median Lebar selang BES Mean akan semakin sempit seiring peningkatan parameter konsentrasi (Gambar 7). Ukuran contoh kecil memberikan lebar selang yang lebih besar dari yang lainnya. Namun, setelah lebar selang dari keempat macam ukuran contoh sudah cenderung sama. Hasil ini menunjukkan bahwa data yang menyebar di sekeliling lingkaran akan membuat selang kepercayaan BES Mean menjadi lebar, dan sebaliknya. Selang kepercayaan BES Median juga demikian. Gambar 8 memperlihatkan, dari empat macam ukuran contoh, lebar selang akan membentuk pola menurun (konvergen) seiring peningkatan parameter konsentrasi. Konvergensi ini juga dicapai saat. Ukuran contoh kecil pun menghasilkan selang yang lebih lebar dari yang lainnya. Hasil ini juga menunjukkan bahwa,
3 19 selang kepercayaan BES Median akan menjadi lebar saat datanya menyebar di sekeliling lingkaran. Gambar 7. Lebar selang kepercayaan BES Mean Lebar selang Lebar selang Gambar 8. Lebar selang kepercayaan BES Median Keragaman lebar selang BES Mean juga akan semakin kecil seiring dengan meningkatnya parameter konsentrasi (Gambar 9). N=10 cenderung memiliki keragaman lebar selang yang lebih besar dari yang lain. Setelah keragaman lebar selang terlihat cenderung sama. Dengan demikian, data yang menyebar akan membuat lebar selang menjadi tidak konsisten. Dengan kata lain, untuk parameter konsentrasi yang kecil, lebar selang BES Mean yang dihasilkan dari 1000 simulasi sangat bervariasi. Pola yang sama juga dihasilkan selang kepercayaan BES Median. Semakin besar parameter konsentrasi, keragaman lebar selang akan semakin kecil (Gambar 10). juga menjadi titik konvergensi dari keragaman lebar selang. Artinya, ketika parameter konsentrasinya sudah lebih dari 5, maka berapapun ukuran contohnya, lebar selang yang dihasilkan dari 1000 simulasi akan cenderung seragam atau konsisten.
4 20 Gambar 9. Keragaman lebar selang BES Mean Keragaman lebar selang Keragaman lebar selang Gambar 10. Keragaman lebar selang BES Median b. Busur simetri (BSIM) Secara umum, hasil dari selang kepercayaan busur simetri bagi arah ratarata (BSIM Mean) sama dengan BES Mean. Pada., cakupan selang yang dihasilkan juga rendah dan jauh dari tingkat kepercayaan selang. Cakupan selang akan mulai stabil mendekati tingkat kepercayaan selang saat (Gambar 11). Dengan demikian, selang kepercayaan BSIM Mean juga tidak mampu mencakup arah rata-rata sesungguhnya dengan baik ketika datanya menyebar di sekeliling lingkaran. Cakupan selang kepercayaan busur simetri bagi arah median (BSIM Median) sepertinya lebih baik dari BES Median. Hal ini diperlihatkan pada Gambar 12. Pada. cakupan selang BSIM Median sudah mampu mencapai 70% lebih, sedangkan BES Median masih berada di bawah 50%. Berarti, pada parameter konsentrasi kecil, BSIM Median memiliki kemampuan mencakup arah median sesungguhnya lebih baik dari pada BES Median. Cakupan BSIM Median
5 21 ini sudah stabil mendekati atau sama dengan % sejak.. Untuk yang lebih besar dijumpai cakupan BES Median dapat mencapai 99%. Gambar 11. Cakupan selang BSIM Mean Cakupan sebenarnya (%) Cakupan sebenarnya (%) Gambar 12. Cakupan selang BSIM Median Untuk lebar selang, BSIM Mean juga menunjukkan pola yang sama dengan BES Mean (Gambar 13). Semakin besar parameter konsentrasi maka lebar selang kepercayaan BSIM Mean akan semakin sempit. Ukuran contoh kecil terlihat memberikan lebar selang yang lebih besar dari ukuran contoh lainnya. Lebar selang dari keempat ukuran contoh juga akan mulai sama saat. Hasil ini juga menunjukkan bahwa data yang menyebar akan membuat selang kepercayaan BSIM Mean menjadi lebar. BSIM Median juga demikian. Gambar 14 memperlihatkan bahwa selang kepercayaan akan semakin sempit seiring dengan meningkatnya parameter konsentrasi. Ukuran contoh kecil akan cenderung menghasilkan selang yang lebih lebar dari ukuran contoh yang lain. Namun, ketika, berapapun ukuran contohnya selang BSIM Median akan memiliki lebar yang cenderung sama. Ternyata, dalam hal lebar, selang kepercayaan BSIM Median juga sama dengan
6 22 BES Median dan BSIM Mean, yaitu selang akan semakin lebar ketika datanya menyebar di sekeliling lingkaran. Lebar selang Lebar selang Gambar 13. Lebar selang BSIM Mean Gambar 14. Lebar selang BSIM Median Dari segi keragaman lebar selang, secara umum perilaku BSIM Mean relatif sama dengan BES Mean (Gambar 15). Semakin besar parameter konsentrasi maka keragaman lebar selangnya akan semakin kecil. Ukuran contoh kecil memberikan keragaman lebar selang yang lebih besar daripada ukuran contoh lainnya. Setelah 5, keragaman lebar selang dari keempat macam ukuran contoh sudah cenderung sama. BSIM Median juga memberikan pola keragaman lebar selang yang relatif sama dengan BSIM Mean (Gambar 16). Semakin besar parameter konsentrasi maka keragaman lebar selang yang diperoleh akan semakin kecil, terutama untuk.. Ukuran contoh kecil juga memiliki keragaman lebar selang yang lebih besar daripada ukuran contoh yang lain. Setelah parameter konsentrasinya mencapai 5, maka keragaman lebar selang dari empat macam ukuran contoh
7 23 cenderung sama. Hasil tersebut memberi kesimpulan yang sama dengan metode BES, bahwa saat datanya menyebar maka selang kepercayaan dari 1000 simulasi akan bervariasi. Gambar 15. Keragaman lebar selang BSIM Mean Keragaman lebar selang Keragaman lebar selang Gambar 16. Keragaman lebar selang BSIM Median c. Busur berbasis kemungkinan (BBK) Hasil selang kepercayaan busur berbasis kemungkinan bagi arah rata-rata (BBK Mean) serupa dengan BES dan BSIM. Cakupan selang jauh dari 95% saat.. Setelah cakupan selang mulai stabil mendekati 95% (Gambar 17). Dengan demikian, selang kepercayaan BBK Mean juga akan mampu mencakup arah rata-rata sesungguhnya setelah parameter konsentrasinya mencapai 1. Hasil yang sama juga diperoleh metode BBK Median. Cakupan selang akan stabil mendekati bahkan lebih dari 95% pada saat (Gambar 18). Data yang menyebar di sekeliling lingkaran ternyata membuat metode ini tidak mampu mencakup arah median sebenarnya.
8 24 Gambar 17. Cakupan selang BBK Mean Cakupan sebenarnya (%) Cakupan sebenarnya (%) Gambar 18. Cakupan selang BBK Median Lebar selang BBK Mean juga akan semakin sempit seiring dengan meningkatnya parameter konsentrasi. N =10 menghasilkan selang yang paling lebar dan N=100 menghasilkan selang yang paling sempit. Pada, keempat ukuran contoh memberikan lebar selang yang cenderung sama (Gambar 19). Hal ini sama dengan selang BES dan BSIM. Sehingga kesimpulan yang sama juga dapat diperoleh metode BBK Mean ini, yaitu selang akan menjadi sempit ketika datanya mengumpul, dan sebaliknya. Kemiripan pola juga dihasilkan oleh metode BBK Median. Hasil ini ditampilkan pada Gambar 20. Semakin besar parameter konsentrasi maka lebar selang BBK Median akan semakin kecil. Ukuran contoh juga berpengaruh terhadap lebar selang. N=10 memiliki lebar selang yang paling besar. Namun, setelah, berapapun ukuran contohnya, lebar selang akan relatif sama. Dengan demikian, ragam data yang besar juga membuat metode ini menghasilkan selang yang lebar.
9 25 Gambar 19. Lebar selang BBK Mean Lebar selang Lebar selang Gambar 20. Lebar selang BBK Median Keragaman lebar selang BBK Mean memiliki perilaku yang sama dengan selang BSIM. Keragaman lebar selang saat 0.05 lebih kecil dari pada saat 0.5. Setelah itu, keragaman akan terus menurun seiring dengan meningkatnya parameter konsentrasi. Pada, keempat macam ukuran contoh sudah memberikan hasil yang cenderung sama (Gambar 21). Hasil ini semakin meyakinkan bahwa data yang menyebar akan membuat selang kepercayaan dari 1000 simulasi menjadi tidak konsisten. Untuk arah median, ukuran contoh kecil menghasilkan keragaman lebar selang yang paling besar pada. (Gambar 22). Hal ini berarti bahwa ukuran contoh kecil dengan. menghasilkan lebar selang yang lebih konsisten daripada.. Namun, setelah, lebar selang dari 1000 simulasi akan memiliki konsistensi yang meningkat. Setelah, keempat ukuran contoh juga memiliki konsistensi lebar selang yang cenderung sama. Jadi, apapun parameter yang diduga metode BBK akan memiliki pola yang sama dengan metode yang lain.
10 26 Gambar 21. Keragaman lebar selang BBK Mean Keragaman lebar selang Keragaman lebar selang Gambar 22. Keragaman lebar selang BBK Median d. Evaluasi ketiga metode Dari uraian hasil selang kepercayaan BES, BSIM, dan BBK bagi arah ratarata dan arah median, secara umum diperoleh kesamaan perilaku selang kepercayaan berdasarkan tiga ukuran. Cakupan selang kepercayaan akan terlihat stabil dan mendekati tingkat kepercayaan 95% saat parameter konsentrasinya lebih dari atau sama dengan 1. Selang kepercayaan dari ketiga metode akan semakin sempit dan sama (konvergen) seiring dengan meningkatnya parameter konsentrasi. Hasil ini sama dengan penelitian Otieno (2002). Kekonvergenan lebar selang dari ketiga metode dijumpai saat parameter konsentrasinya sudah mencapai 20. Artinya, pada data dengan = 20 berapapun ukuran contohnya ketiga metode memberikan lebar yang relatif sama. Keragaman lebar selang memiliki pola yang sama dengan lebar selangnya, yaitu semakin kecil seiring meningkatnya parameter konsentrasi. Ukuran contoh kecil selalu memberikan keragaman lebar selang yang paling besar. Parameter konsentrasi merupakan ukuran konsentrasi data terhadap arah rata-ratanya (Jammalamadaka & SenGupta 2001; Fisher 1995). Parameter
11 27 konsentrasi yang kecil menandakan bahwa titik-titik data menyebar di sekeliling lingkaran, dan sebaliknya. Keragaman lebar selang menunjukkan konsistensi lebar selang dari 1000 simulasi. Keragaman yang besar menandakan bahwa lebar selang yang dihasilkan dari 1000 simulasi cenderung beragam atau tidak konsisten, dan sebaliknya. Hasil dugaan selang dari ketiga metode mengindikasikan bahwa, saat datanya menyebar di sekeliling lingkaran selang kepercayaan dari 1000 simulasi akan memiliki lebar yang beragam atau tidak konsisten. Saat datanya mengumpul, berapapun ukuran contohnya lebar selang dari 1000 simulasi akan cenderung seragam atau konsisten. Hasil perbandingan ketiga metode untuk selang kepercayaan arah rata-rata menunjukkan bahwa pada = 0.05 metode BES memiliki cakupan yang paling baik dan BSIM sama dengan BBK. Pada = 0.5 metode BES sama dengan BSIM memiliki cakupan terbaik. Setelah 1, cakupan selang mulai stabil dan metode BSIM yang memiliki cakupan tertinggi, metode BES tertinggi kedua, dan BBK memiliki cakupan yang paling rendah (Gambar 23). Dengan demikian, saat parameter konsentrasinya kecil maka ketiga metode memberikan cakupan yang tidak stabil. Rata-rata peringkat Rata-rata peringkat Gambar 23. Rata-rata peringkat dari cakupan selang kepercayaan bagi arah rata-rata Gambar 24. Rata-rata peringkat dari cakupan selang kepercayaan bagi arah median
12 28 Perbandingan cakupan selang bagi arah median menunjukkan bahwa secara umum metode yang memberikan cakupan terbaik adalah BSIM. Hal ini terlihat dari Gambar 24, bahwa BSIM hanya menempati peringkat kedua saat, selebihnya selalu menempati peringkat tertinggi. Metode terbaik kedua adalah BES karena, setelah 1, metode ini stabil berada pada peringkat kedua dan metode BBK memberikan cakupan yang paling rendah. Gambar 25. Rata-rata peringkat dari lebar selang kepercayaan bagi arah rata-rata Rata-rata peringkat Rata-rata peringkat Gambar 26. Rata-rata peringkat dari lebar selang kepercayaan bagi arah median Berdasarkan lebar selang untuk arah rata-rata, pada = 0.05 metode BSIM memberikan selang tersempit dan metode BES memberikan selang terlebar. Pada parameter konsentrasi 0.5, metode BBK paling sempit dan BES paling lebar. Hal tersebut juga mengindikasikan bahwa saat parameter konsentrasinya kecil, lebar selang dari ketiga metode terlihat tidak stabil. Setelah 1, metode BBK stabil memberikan selang tersempit dan BSIM memberikan selang terlebar, sedangkan BES berada ditengah-tengah (Gambar 25). Sedangkan untuk arah median, metode BBK memberikan selang yang paling sempit ( 0.5). BES memberikan lebar tersempit saat 0.5 dan tersempit kedua untuk berapapun parameter konsentrasinya (Gambar 26)... BSIM selalu memberikan selang yang paling lebar
13 29 Kemudian, pebandingan keragaman lebar selang bagi arah rata-rata dapat dilihat pada Gambar 27. Gambar tersebut memperlihatkan bahwa pada saat 1, metode BSIM memberikan keragaman lebar selang terkecil, sedangkan BES memberikan keragaman terbesar. Namun, untuk, metode BBK memiliki keragaman terkecil, BSIM memiliki keragaman terbesar, dan BES stabil berada di tengah-tengah. Karena metode BBK memberikan keragaman yang paling kecil untuk 1, maka pada metode tersebut memiliki lebar selang lebih konsisten atau seragam dari yang lainnya. Sehingga, BBK merupakan metode yang terbaik berdasarkan lebar selang karena memiliki lebar tersempit dan keragamaan lebar selang terkecil. Metode terbaik kedua adalah BES dan terakhir adalah BSIM. Rata-rata peringkat Gambar 27. Rata-rata peringkat dari keragaman lebar selang kepercayaan bagi arah rata-rata Perbandingan keragaman lebar selang untuk arah median juga memberikan hasil yang relatif sama dengan arah rata-rata. Pada Gambar 28 tampak bahwa, metode BES berada pada posisi terendah saat 0.05, berada pada posisi tertinggi pada 0.5, dan berada di posisi tengah-tengah untuk berikutnya. Metode BSIM berada pada posisi tertinggi saat terendah pada = 0.05 dan berada pada posisi yang lain. Sedangkan metode BBK, berada pada posisi kedua untuk = 0.05 dan 0.5, dan berada pada posisi tertinggi untuk selanjutnya. Ketidakstabilan posisi peringkat dari ketiga metode mengindikasikan bahwa saat parameter konsentrasinya kecil ( < 1), selang kepercayaan yang dihasilkan dari ketiga metode cenderung tidak stabil. Namun, secara umum dapat dikatakan pula bahwa selang kepercayaan bagi arah median yang terbaik dari segi lebar selang adalah metode BBK, karena memberikan selang tersempit dan keragaman lebar selang yang paling kecil. Hal ini sama dengan arah rata-rata.
14 30 Rata-rata peringkat Gambar 28. Rata-rata peringkat dari keragaman lebar selang kepercayaan bagi arah median Berdasarkan perbandingan-perbandingan sesuai tiga ukuran selang kepercayaan, tidak ada metode yang konsisten selalu menempati peringkat tertinggi, terlebih lagi saat < 1. Oleh karena itu, untuk < 1 penentuan metode terbaik tergantung pada kondisi data dan parameter apa yang akan diduga. Ukuran utama yang dijadikan dasar penentuan kebaikan selang adalah cakupan sebenarnya, karena ini terkait dengan keakuratan dugaan terhadap parameter populasi. Namun, untuk ketiga metode menghasilkan perbedaan angka yang tidak terlalu besar. Sehingga metode terbaik diambil dari metode yang memiliki posisi peringkat konsisten berada di tengah-tengah dari semua ukuran selang. Metode tersebut adalah busur ekor sama. Selang Kepercayaan Waktu Terjadinya Wabah DBD di Provinsi Bengkulu Gambar 29 merupakan diagram mawar yang menunjukkan gambaran data DBD. Juring yang panjang menghadap sudut tertentu menunjukkan jumlah penderita banyak terdapat pada bulan yang bersesuaian dengan sudut tersebut. Pada tahun 2009 kasus DBD banyak dijumpai pada bulan Januari dan Desember, tahun 2010 pada Januari dan Februari, serta tahun 2011 pada Juni, Juli, dan Desember. (a) Tahun 2009 (b) Tahun 2010 (c) Tahun 2011 Gambar 29. Diagram mawar data DBD Provinsi Bengkulu
15 31 Tabel 1. Statistik deskriptif sirkular dan selang kepercayaan data DBD Ukuran Tahun Nilai Bulan Nilai Bulan Nilai Bulan N Arah rata-rata o Desember o Februari o Agustus Batas atas selang o Januari o Maret o September Batas bawah selang o Oktober o Januari o Juli Arah median 0 o Desember o Februari 240 o Agustus Batas atas selang o Januari o Maret o September Batas bawah selang o Oktober o Januari o Juni Parameter konsentrasi Ragam sirkular Tabel 1 merupakan ringkasan dari statistik deskriptif sirkular dan hasil dugaan selang kepercayaan untuk data DBD. Parameter konsentrasi yang berkisar 0.3 dan ragam sirkular 0.8 menunjukkan bahwa data menyebar di sekeliling lingkaran. Hal ini berarti bahwa pasien DBD yang dirawat inap di RSUD M. Yunus Bengkulu selalu ada pada setiap bulan. Jumlah penderita DBD yang dirawat inap pada tahun 2009 ada 291 orang dengan rata-rata waktu kedatangan pasien sekitar bulan Desember. Pada tahun 2010 ada 336 orang dengan rata-rata waktu kedatangan pasien sekitar bulan Februari. Sedangkan pada tahun 2011, ada 361 orang dengan rata-rata waktu kedatangan pasien sekitar bulan Agustus Pendugaan selang kepercayaan bagi arah rata-rata data DBD menggunakan metode busur ekor sama, sedangkan bagi arah median menggunakan busur simetri. Hal ini dilakukan dengan melihat kondisi data, yaitu parameter konsentrasinya < 0.5. Hasil dugaan selang kepercayaan bootstrap untuk data DBD menunjukkan bahwa terdapat perbedaan periode waktu wabah DBD di Provinsi Bengkulu. Periode waktu wabah DBD ini dapat dilihat pada Tabel 1. Batas bawah selang menunjukkan awal periode dan batas atas selang menunjukkan akhir periode. Selang kepercayaan bagi arah rata-rata dan arah median memberikan interpretasi periode waktu wabah DBD yang sama, kecuali pada tahun Sehingga, pada tahun 2011 awal periode diambil batas bawah selang kepercayaan bagi arah median.
16 32 Pada tahun 2009 terjadi wabah pada bulan Oktober sampai Januari. Tahun 2010 terjadi pada bulan Januari sampai Maret. Sedangkan tahun 2011, terjadi sekitar bulan Juni sampai September. Perbedaan dugaan periode mewabahnya DBD di Provinsi Bengkulu pada tiga tahun terakhir ini dapat disebabkan karena adanya perubahan keadaan mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan kejadian DBD tersebut pada setiap tahunnya, terutama perubahan iklim. Menurut Kemenkes (2010), faktor risiko yang mungkin mempengaruhi penularan DBD adalah faktor perubahan iklim, lingkungan, urbanisasi, mobilitas penduduk, kepadatan penduduk dan transportasi. Perubahan iklim dapat memperpanjang masa penularan penyakit yang ditularkan melalui vektor dan mengubah luas geografinya, dengan kemungkinan menyebar ke daerah yang kekebalan populasinya rendah atau dengan infrastruktur kesehatan masyarakat yang kurang. Akhir-akhir ini, perubahan iklim di setiap daerah di Indonesia memang cenderung berbeda antar tahun. Partisipasi masyarakat dalam kegiatan Pemberantasan Sarang Nyamuk (PSN) secara kontinu sangat penting dalam upaya menurunkan angka kejadian DBD.
METODOLOGI. (a). (b) (c) Gambar 3. Pola sebaran data dengan = 0.05, 5, dan 50
METODOLOGI Data Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis, yaitu data simulasi dan data riil Data simulasi digunakan untuk melihat pengaruh perubahan parameter konsentrasi ( ) terhadap karakteristik
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics. journal.ipb.ac.id/index.php/statistika
Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics ISSN : 85-85 Vol. 7 No., Oktober, p: -8 available online at: journal.ipb.ac.id/index.php/statistika PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. (statistik) dinamakan galat baku statistik, yang dinotasikan dengan
TINJAUAN PUSTAKA Penduga Titik dan Selang Kepercayaan Penduga bagi parameter populasi ada dua jenis, yaitu penduga titik dan penduga selang atau disebut sebagai selang kepercayaan. Penduga titik dari suatu
Lebih terperinciCici Suhaeni 1, I Made Sumertajaya 2, dan Anik Djuraidah 3
KAJIAN SIMULASI PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP BAGI ARAH MEDIAN DATA SIRKULAR * Cici Suhaeni 1, I Made Sumertajaya 2, dan Anik Djuraidah 3 1 Department of Statistics, Bogor Agricultural University
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pembahasan pada bab selanjutnya. Pembahasan teori meliputi pengertian data
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini membahas teori-teori dasar yang digunakan sebagai landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pembahasan teori meliputi pengertian data secara umum dan data sirkular, ukuran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. hingga tahun 2009, World Health Organization (WHO) mencatat Indonesia
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) banyak ditemukan di daerah tropis dan sub-tropis. Data dari seluruh dunia menunjukkan Asia menempati urutan pertama dalam jumlah penderita
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi data Tahap pertama dalam pembentukan model VAR adalah melakukan eksplorasi data untuk melihat perilaku data dari semua peubah yang akan dimasukkan dalam model. Eksplorasi
Lebih terperinciSkripsi ini Disusun Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Ijazah S1 Kesehatan Masyarakat. Disusun Oleh: DIAH NIA HERASWATI J
FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN TINDAKAN KEPALA KELUARGA DALAM UPAYA PENCEGAHAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DI DESA GONDANG TANI WILAYAH KERJA PUSKESMAS GONDANG KABUPATEN SRAGEN Skripsi ini Disusun
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi linier berganda merupakan analisis yang digunakan untuk menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah respon Y yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. kesehatan masyarakat di Indonesia dan bahkan di Asia Tenggara. World Health
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di Indonesia dan bahkan di Asia Tenggara. World Health Organization (WHO) menyatakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. lancarnya transportasi (darat, laut dan udara), perilaku masyarakat yang kurang sadar
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia, karena jumlah penderita penyakit DBD cenderung meningkat dari tahun ke
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN Tahun
IR per 100000 pddk Kab/Kota Terjangkit 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penyakit deman berdarah (DBD) berkembang menjadi masalah kesehatan yang serius di dunia, terutama di Indonesia. Di Indonesia dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 2009, World Health Organization (WHO) mencatat negara Indonesia sebagai
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) masih merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang utama di Indonesia yang jumlah penderita dan luas daerah penyebarannya
Lebih terperinciModel Potensi Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Jember Menggunakan Metode Fuzzy
Model Potensi Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Jember Menggunakan Metode Fuzzy Dia Bitari Mei Yuana Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Jl. Mastrip PO Box 164, Jember,
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia sebagai negara dengan curah hujan tinggi memiliki risiko untuk penyakit-penyakit tertentu, salah satunya adalah penyakit demam berdarah dengue. Penyakit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegepty dan Aedes albopictus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Tenggara. Terdapat empat jenis virus dengue, masing-masing dapat. DBD, baik ringan maupun fatal ( Depkes, 2013).
BAB I PENDAHULUAN A. Latar belakang Demam berdarah adalah penyakit akut yang disebabkan oleh virus dengue, yang ditularkan oleh nyamuk. Penyakit ini ditemukan di daerah tropis dan sub tropis, dan menjangkit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang ditemukan hampir di seluruh belahan dunia terutama di negara-negara tropis dan subtropis baik yang
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. efisien untuk menentukan lebar jendela fungsi kernel Gaussian.
6 6. Catat persentase salah klasifikasi dari hasil penggerombolan. 7. Ulangi langkah 2-6 sebanyak tiga puluh kali. HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Lebar Jendela Fungsi Kernel Penentuan lebar jendela fungsi
Lebih terperinciMetode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan)
Metode Statistika Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Pengantar Seringkali kita tertarik dengan karakteristik umum dari suatu populasi parameter Misalnya saja berapa rata-rata
Lebih terperinciBAB 1 : PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Haemorrhage Fever (DHF) banyak
BAB 1 : PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Haemorrhage Fever (DHF) banyak ditemukan di daerah tropis dan sub-tropis. Data dari seluruh dunia menunjukkan Asia menempati
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan salah satu sistem informasi yang dapat dipakai sebagai alat untuk melakukan analisis data sehingga dihasilkan gambaran yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Epidemiologi perubahan vektor penyakit merupakan ancaman bagi kesehatan manusia, salah satunya adalah demam berdarah dengue (DBD). Dengue hemorraghic fever (DHF) atau
Lebih terperinciSeminar Nasional Mewujudkan Kemandirian Kesehatan Masyarakat Berbasis Preventif dan Promotif ISBN:
SURVEILANS PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DAN PERMASAHANNYA DI KOTA SEMARANG TAHUN 2008 M.Arie Wuryanto, SKM, MKes.(Epid) Abstrak Latar Belakang: Surveilans epidemiologi merupakan suatu kegiatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) termasuk salah satu penyakit yang tersebar di kawasan Asia Tenggara dan sampai saat ini masih merupakan masalah kesehatan masyarakat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Demam Berdarah Dengue (DBD) disebabkan oleh virus dengue, ditularkan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) disebabkan oleh virus dengue, ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti. DBD banyak dijumpai terutama di daerah tropis dan sering
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Indonesia dan menjadi masalah kesehatan di masyarakat. Penyakit yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) mulai menjangkit di Indonesia sejak tahun 1968. Status Indonesia sebagai negara beriklim tropis menyebabkan penyebaran penyakit
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Gambaran epidemiologi..., Lila Kesuma Hairani, FKM UI, 2009 Universitas Indonesia
1 BAB 1 PENDAHULUAN I. Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue atau yang lebih dikenal dengan singkatan DBD adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus dengue dan merupakan vector borne disease
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit akibat virus yang ditularkan oleh vektor nyamuk dan menyebar dengan cepat. Data menunjukkan peningkatan 30 kali lipat dalam
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Distribusi Logistik Distribusi logistik merupakan distribusi yang memiliki fungsi kepekatan peluang kontinu. Bentuk kurva distribusi logistik adalah simetris dan uni modal. Bentuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. banyak penyakit yang menyerang seperti dengue hemoragic fever.
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Kesehatan merupakan suatu hal yang paling penting. Dengan hidup sehat kita dapat melakukan segala hal, sehat tidak hanya sehat jasmani saja namun juga sehat rohani juga
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Diantara kota di Indonesia, Kota Bandar Lampung merupakan salah satu daerah
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Masalah Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dangue dan ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypty. Diantara kota di
Lebih terperinci4. SEBARAN DAERAH RENTAN PENYAKIT DBD MENURUT KEADAAN IKLIM MAUPUN NON IKLIM
4. SEBARAN DAERAH RENTAN PENYAKIT DBD MENURUT KEADAAN IKLIM MAUPUN NON IKLIM 4.1. PENDAHULUAN 4.1.1. Latar Belakang DBD termasuk salah satu penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus sebagai patogen dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan tantangan yang muncul sebagai akibat terjadinya perubahan sosial ekonomi dan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, pembangunan kesehatan di Indonesia dihadapkan pada masalah dan tantangan yang muncul sebagai akibat terjadinya perubahan sosial ekonomi dan perubahan
Lebih terperincidari tahun pada stasiun pengamat yang berada di daerah Darmaga, Bogor.
Jika plot peluang dan plot kuantil-kuantil membentuk garis lurus atau linier maka dapat disimpulkan bahwa model telah memenuhi asumsi (Mallor et al. 2009). Tingkat Pengembalian Dalam praktik, besaran atau
Lebih terperinciJurnal Gradien Vol. 10 No. 1 Januari 2014 : 963-966 Pendugaan Galat Baku Nilai Tengah Menggunakan Metode Resampling Jackknife dan Bootstrap Nonparametric dengan Software R 2.15.0 * Septiana Wulandari,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. disebabkan oleh virus dengue. Virus dengue merupakan famili flaviviridae
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam berdarah dengue (DBD) merupakan penyakit infeksi menular yang disebabkan oleh virus dengue. Virus dengue merupakan famili flaviviridae yang mempunyai empat serotipe,
Lebih terperinciHUBUNGAN FAKTOR PERILAKU DENGAN KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS BOYOLALI I
0 HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU DENGAN KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS BOYOLALI I Skripsi ini Disusun untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Ijazah S1 Kesehatan Masyarakat Disusun
Lebih terperinciBAB 1 : PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic Fever
BAB 1 : PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) sampai saat ini merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di Indonesia yang cenderung
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tropis. Pandangan ini berubah sejak timbulnya wabah demam dengue di
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Selama hampir dua abad, penyakit Demam Berdarah Dengue dianggap sebagai penyakit penyesuaian diri seseorang terhadap iklim tropis. Pandangan ini berubah sejak timbulnya
Lebih terperinciKONSISTENSI ESTIMATOR
KONSISTENSI ESTIMATOR TUGAS STATISTIKA MATEMATIKA II Oleh 1. Wahyu Nikmatus S. (121810101010) 2. Vivie Aisyafi F. (121810101050) 3. Rere Figurani A. (121810101052) 4. Dwindah Setiari W. (121810101054)
Lebih terperinciBAB III REGRESI PADA DATA SIRKULAR
BAB III REGRESI PADA DATA SIRKULAR Variabel dalam suatu regresi secara umum terdiri atas variabel bebas (independent variable dan variabel terikat (dependent variable. Jenis data pada variabel-variabel
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. anak-anak.penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) sampai saat ini masih
BAB 1 PENDAHULUAN A. Latar Belakang Salah satu masalah kesehatan masyarakat yang cenderung semakin luas penyebarannya, sejalan dengan meningkatnya arus transportasi dan kepadatan penduduk adalah penyakit
Lebih terperinciA. Latar Belakang Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui
PENDAHULUAN A. Latar Belakang Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara peubah respon dengan peubah penjelas. Analisis regresi terbagi atas dua
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kepadatan penduduk. Menurut WHO (2009), Sekitar 2,5 miliar penduduk dunia
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit demam berdarah dengue (DBD) sampai saat ini merupakan masalah kesehatan masyarakat yang utama. Jumlah penderita maupun luas daerah penyebarannya semakin bertambah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mewujudkan sumber daya manusia yang berkualitas di masa yang akan datang.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah bayi dan balita merupakan suatu hal yang sangat penting dan harus mendapat perhatian, karena akan sangat menentukan dalam upaya mewujudkan sumber daya manusia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. serotype virus dengue adalah penyebab dari penyakit dengue. Penyakit ini
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit dengue (demam berdarah) adalah sebuah penyakit yang disebarkan oleh nyamuk (penyakit yang dibawa nyamuk). Salah satu dari empat serotype virus dengue
Lebih terperinciTabel 1 Sudut terjadinya jarak terdekat dan terjauh pada berbagai kombinasi pemilihan arah acuan 0 o dan arah rotasi HASIL DAN PEMBAHASAN
sudut pada langkah sehingga diperoleh (α i, x i ).. Mentransformasi x i ke jarak sebenarnya melalui informasi jarak pada peta.. Melakukan analisis korelasi linier sirkular antara x dan α untuk masingmasing
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. di Indonesia yang cenderung jumlah pasien serta semakin luas. epidemik. Data dari seluruh dunia menunjukkan Asia menempati urutan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengeu Hemorragic Fever (DHF) saat ini merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di Indonesia yang cenderung jumlah
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan penyakit menular masih merupakan masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Salah satu penyakitnya yaitu Demam Berdarah Dengue (DBD) yang masih menjadi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dalam beberapa tahun terakhir
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi masalah kesehatan internasional yang terjadi pada daerah tropis dan subtropik di seluruh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. manusia melalui perantara vektor penyakit. Vektor penyakit merupakan artropoda
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Vector borne disease merupakan penyakit-penyakit yang ditularkan pada manusia melalui perantara vektor penyakit. Vektor penyakit merupakan artropoda yang dapat menularkan
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: DBD, Efek Spasial, Spatial Autoregressive (SAR).
Judul Nama Pembimbing : Pemodelan Penyebaran Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Denpasar dengan Metode Spatial Autoregressive (SAR) : Ni Made Surya Jayanti : 1. I Wayan Sumarjaya, S.Si., M.Stats.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN A.
BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) termasuk penyakit utama pada negara tropis dan subtropis. DBD terjadi akibat gigitan nyamuk Aedes aegypti yang terinfeksi
Lebih terperinci: Purnomo Satria NIM : PENDISKRIPSIAN DATA
Nama : Purnomo Satria PENDISKRIPSIAN DATA NIM : 1133467162 1. Pendahuluan Dalam suatu penelitian kadang-kadang seorang peneliti menemui kesulitan dalam menyajikan sejumlah besar data statistik dalam bentuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh satu dari 4 virus dengue berbeda dan ditularkan melalui nyamuk terutama Aedes aegypti dan Aedes
Lebih terperinci4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Ukuran Stadium Larva Telur nyamuk Ae. aegyti menetas akan menjadi larva. Stadium larva nyamuk mengalami empat kali moulting menjadi instar 1, 2, 3 dan 4, selanjutnya menjadi
Lebih terperinci3.3.4 Pengelompokkan Nilai TP Berdasarkan Musim
9 Dimana : VC : Kapasitas vektor m : kepadatan nyamuk hinggap (ekor / orang / jam), a : rata-rata jumlah gigitan nyamuk (perhari), p : nilai harapan hidup nyamuk (perhari), dan n : periode inkubasi ekstrinsik
Lebih terperinciBAB I Infeksi dengue adalah suatu infeksi arbovirus yang ditularkan melalui
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Infeksi dengue adalah suatu infeksi arbovirus yang ditularkan melalui gigitan nyamuk aedes aegypti atau aedes albopictus (Staf Pengajar Ilmu Kesehatan FKUI, 2002:Hal
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log Normal Menggunakan Metode Generalized Moment digunakan beberapa definisi, dan teorema yang berkaitan dengan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
1 A. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Demam berdarah dengue (DBD) pertama kali dikenali di Filipina pada tahun 1953. Pada tahun 1958 meletus epidemik penyakit serupa dibangkok. Setelah tahun 1958 penyakit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit yang terdapat pada anak dan dewasa dengan gejala utama demam, nyeri otot dan sendi, yang biasanya memburuk setelah dua hari
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. (a) (b) (c)
5 b. Analisis data daya tahan dengan metode semiparametrik, yaitu menggunakan regresi hazard proporsional. Analisis ini digunakan untuk melihat pengaruh peubah penjelas terhadap peubah respon secara simultan.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan kesehatan. Salah satu misi tersebut adalah memelihara dan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Untuk dapat mencapai Visi Indonesia Sehat 2010, telah ditetapkan empat misi pembangunan kesehatan. Salah satu misi tersebut adalah memelihara dan meningkatkan pelayanan
Lebih terperinciLedhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013
UKURAN STATISTIK BAGI DATA Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013 Konten Definisi: -Data dan Jenis Data -Parameter dan Statistik -Ukuran Statistik
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1 Plot jenis pengamatan pencilan.
TINJAUAN PUSTAKA Pencilan Aunuddin (1989) mendefinisikan pencilan sebagai nilai ektstrim yang menyimpang agak jauh dari kumpulan pengamatan lainnya, yang secara kasar berada pada jarak sejauh tiga atau
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. perjalanan penyakit yang cepat, dan dapat menyebabkan. kematian dalam waktu yang singkat (Depkes R.I., 2005). Selama kurun waktu
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Penyakit ini banyak menimbulkan kekhawatiran masyarakat karena perjalanan penyakit
Lebih terperinciPENYELIDIKAN KEJADIAN LUAR BIASA DI GIANYAR. Oleh I MADE SUTARGA PROGRAM STUDI ILMU KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS UDAYANA 2015
PENYELIDIKAN KEJADIAN LUAR BIASA DI GIANYAR 2015 Oleh I MADE SUTARGA PROGRAM STUDI ILMU KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS UDAYANA 2015 1 BAB VI PENYELIDIKAN KEJADIAN LUAR BIASA DI GIANYAR
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. linear (intrisnsically linear) dan nonlinear secara intrinsik nonliear (intrinsically
II. LANDASAN TEORI 2.1 Model Nonlinear Model nonlinear merupakan bentuk hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas yang tidak linear dalam parameter. Secara umum model nonlinear ditulis sebagai
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Sebaran Angin Di perairan barat Sumatera, khususnya pada daerah sekitar 2, o LS hampir sepanjang tahun kecepatan angin bulanan rata-rata terlihat lemah dan berada pada kisaran,76 4,1
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin besar. Keadaan rumah yang bersih dapat mencegah penyebaran
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Seiring bertambahnya waktu maka semakin meningkat juga jumlah penduduk di Indonesia. Saat ini penduduk Indonesia telah mencapai sekitar 200 juta lebih. Hal
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Software Eviews Versi 4.1 dan Microsoft Office Excel Gambar 2 Plot IHSG.
kointegrasi lebih besar dari nol maka model yang digunakan adalah VECM (Enders, 1995). 4. Analisis model VAR, VARD atau VECM. 5. Interpretasi terhadap model. 6. Uji kelayakan model. 7. Pengkajian fungsi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hubungan faktor..., Amah Majidah Vidyah Dini, FKM UI, 2009
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perubahan iklim merupakan perubahan variabel iklim, khususnya suhu udara dan curah hujan yang terjadi secara berangsur-angsur dalam jangka waktu yang panjang antara
Lebih terperinci5. TINGKAT PENGETAHUAN, SIKAP DAN PERILAKU MASYARAKAT TERHADAP PEMBERANTASAN PENYAKIT DBD (Studi Kasus Kabupaten Indramayu)
5. TINGKAT PENGETAHUAN, SIKAP DAN PERILAKU MASYARAKAT TERHADAP PEMBERANTASAN PENYAKIT DBD (Studi Kasus Kabupaten Indramayu) 5.1. PENDAHULUAN Sebagian besar perkotaan di Indonesia merupakan wilayah endemik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. World Health Organization (WHO), juta orang di seluruh dunia terinfeksi
15 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit yang angka kejadiannya masih tinggi di Indonesia bahkan di seluruh dunia. Pada tahun 2011, menurut World Health Organization
Lebih terperinciBAB II DESKRIPSI DINAS KESEHATAN KABUPATEN BANTUL. 1. Sejarah Perkembangan Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul
BAB II DESKRIPSI DINAS KESEHATAN KABUPATEN BANTUL A. Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul 1. Sejarah Perkembangan Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul terletak di Jalan Lingkar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mengalami kemajuan yang cukup bermakna ditunjukan dengan adanya penurunan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Selama lebih dari tiga dasawarsa, derajat kesehatan di Indonesia telah mengalami kemajuan yang cukup bermakna ditunjukan dengan adanya penurunan angka kematian bayi
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dijelaskan pengertian tentang distribusi Weibull, maximum
4 II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dijelaskan pengertian tentang distribusi Weibull, maximum likelihood estimation, penyensoran, bias relatif, penduga parameter distribusi Weibull dan beberapa istilah
Lebih terperinciPeran Faktor Lingkungan Terhadap Penyakit dan Penularan Demam Berdarah Dengue
Peran Faktor Lingkungan Terhadap Penyakit dan Penularan Demam Berdarah Dengue Hendra Kurniawan Abstrak. Indonesia sehat tahun 2010 difokuskan pada preventif yaitu pencegahan penyakit. Demam berdarah dengue
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Diare merupakan penyakit yang ditandai dengan bertambahnya frekuensi berak lebih dari biasanya (3 atau lebih per hari) yang disertai perubahan bentuk dan konsistensi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam menunjang seluruh kegiatan yang ada didalamnya, informasi yang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan teknologi di era globalisasi saat ini berkembang dengan sangat cepat. Hal tersebut tentunya memberi dampak positif dalam kehidupan menyangkut kebutuhan informasi
Lebih terperinciBAB 4 LOGICAL VALIDATION MELALUI PEMBANDINGAN DAN ANALISA HASIL SIMULASI
BAB 4 LOGICAL VALIDATION MELALUI PEMBANDINGAN DAN ANALISA HASIL SIMULASI 4.1 TINJAUAN UMUM Tahapan simulasi pada pengembangan solusi numerik dari model adveksidispersi dilakukan untuk tujuan mempelajari
Lebih terperinciKAJIAN PERBANDINGAN ARAH RATA-RATA DATA SIRKULAR (STUDI KASUS: DATA WAKTU KEDATANGAN PASIEN IGD)
KAJIAN PERBANDINGAN ARAH RATA-RATA DATA SIRKULAR (STUDI KASUS: DATA WAKTU KEDATANGAN PASIEN IGD) EKA PUTRI NUR UTAMI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Di era reformasi, paradigma sehat digunakan sebagai paradigma
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era reformasi, paradigma sehat digunakan sebagai paradigma pembangunan kesehatan yang harus lebih mengutamakan upaya promotif, tanpa mengabaikan upaya kuratif dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dengue (DEN) dari kelompok Arbovirus B, yaitu termasuk arthtropod-borne virus
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) sampai saat ini masih merupakan masalah kesehatan masyarakat yang cukup besar di tanah air. Sejak pertama kali dilaporkan yaitu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) selalu merupakan beban
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) selalu merupakan beban masalah kesehatan masyarakat terutama ditemukan di daerah tropis dan subtropis. DBD banyak ditemukan di
Lebih terperinciBAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN. yang dilokasikan untuk program pengendalian DBD di Kota Administrasi Jakarta
BAB IV 40 ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasil penelitian lapangan diperoleh data rekapitulasi anggaran yang dilokasikan untuk program pengendalian DBD di Kota Administrasi Jakarta Barat dan
Lebih terperinciAl Ulum Vol.54 No.4 Oktober 2012 halaman
Al Ulum Vol.54 No.4 Oktober 2012 halaman 44-48 44 HUBUNGAN TINGKAT PENGETAHUAN, SIKAP,TINDAKAN MASYARAKAT TERHADAP KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI WILAYAH PUSKESMAS MARTAPURA KABUPATEN BANJAR TAHUN 2011
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yaitu dengue shock syndrome (DSS). Kewaspadaan dini terhadap. tanda-tanda syok pada penderita demam berdarah dengue (DBD)
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Infeksi virus dengue dapat menimbulkan manifestasi yang serius yaitu dengue shock syndrome (DSS). Kewaspadaan dini terhadap tanda-tanda syok pada penderita
Lebih terperinciIII. HASIL DAN PEMBAHASAN
III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil Hasil dari penelitian yang dilakukan berupa parameter yang diamati seperti kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan panjang mutlak, koefisien keragaman
Lebih terperinciDATA DAN METODE Sumber Data
14 DATA DAN METODE Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8. Data simulasi dibuat dalam dua jumlah amatan yaitu 50 dan 150. Tujuan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. masyarakat karena menyebar dengan cepat dan dapat menyebabkan kematian (Profil
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit menular yang sampai saat ini masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia, sering muncul sebagai
Lebih terperinci6. KEBUTUHAN SATUAN PANAS UNTUK FASE PERKEMBANGAN PADA NYAMUK Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) DAN PERIODE INKUBASI EKSTRINSIK VIRUS DENGUE
6. KEBUTUHAN SATUAN PANAS UNTUK FASE PERKEMBANGAN PADA NYAMUK Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) DAN PERIODE INKUBASI EKSTRINSIK VIRUS DENGUE 6.1. PENDAHULUAN Sebelum menularkan virus Dengue, nyamuk Aedes
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penyakit demam berdarah dengue atau disingkat DBD merupakan salah satu masalah kesehatan dunia. Hal ini dapat dilihat dari jumlah kasus DBD di dunia pada tahun 2010
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang tergolong Arthropod-Borne Virus, genus Flavivirus, dan family Flaviviridae. DBD
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Haemorhagic Fever
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Haemorhagic Fever (DHF) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk
Lebih terperinci4 HASIL DAN PEMBAHASAN
16 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini dibahas mengenai kajian simulasi dan kajian terapan. Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi penduga yang diperoleh dengan menggunakan metode pendugaan klasik dan metode
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Demam Berdarah Dengue (DBD) pada dekade terakhir menjadi masalah kesehatan global, ditandai dengan meningkatnya kasus DBD di dunia. World Health Organization (WHO) melaporkan
Lebih terperinci