Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015

BAB 2. Tinjauan Teoritis

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

X a, TINJAUAN PUSTAKA

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II LANDASAN TEORI

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

Pemodelan Kasus Pneumonia Balita di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Poisson Regression dan Flexibly Shaped

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

PEMODELAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH

I. PENDAHULUAN. Kata Kunci kematian ibu hamil, Jawa Timur, regresi poisson, binomial negatif, dan GWPR

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Puasa Pasien Diabetes Mellitus Tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Probit Biner

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

PEMODELAN JUMLAH KASUS KANKER SERVIKS DI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GWPR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION)

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) UNTUK PEMODELAN JUMLAH PENDERITA KUSTA DI JAWA TENGAH

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

Statistika ITS Surabaya

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

Bab II Teori Pendukung

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

Mengatasi Overdispersi pada Model Regresi Poisson dengan Generalized Poisson Regression I

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

Spatial Durbin Model untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu di Jawa Timur

PROSEDUR ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

REGRESI LINEAR SEDERHANA

Transkripsi:

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da Purhad Jurusa Statstka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut ekolog Sepuluh Nopember (IS) Jl. Aref Rahma akm, Surabaya 6 Idoesa e-mal: purhad@statstcs.ts.ac.d Abstrak IV sgkata dar uma Immuodefdecy Vrus. Vrus meyerag lmfost CD4 dar sstem kekebala tubuh. IV merupaka peyebab d balk feks AIDS, apabla IV tdak dtaggulag maka peyakt aka berkembag mejad AIDS. AIDS sgkata dar Acqured Immuodefdecy Sydrome. Sejak tahu 6 Idoesa sudah dkategorka sebaga egara dega tgkat peulara IV yag cukup tgg, da Provs Jawa mur merupaka salah satu datara 6 provs laya yag masuk daerah edem sela DKI Jakarta, Papua, Jawa Barat, Rau da Bal. Jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS merupaka dua hal yag salg berkorelas da termasuk perstwa yag dkategorka kedalam varabel dskrt da berdstrbus posso oleh karea tu peelta tetag jumlah kasus IV da AIDS telah bayak dlakuka dega regres posso. asl sgfkas parameter model Bvarate Posso Regresso dega tga buah la yag berbeda ( suatu kostata, suatu persamaa, da ol) meujukka bahwa semua varabel sgfka terhadap tga buah model tersebut. Varabel yag sgfka persetase ketersedaa saraa kesehata yag dba, persetase jama kesehata masyarakat msk, persetase peduduk yag medoorka darah, persetase peyuluha kesehata da persetase teaga kesehata masyarakat dbadgka jumlah peduduk yag ada d tap kabupate da kota. Model Bvarate Posso Regresso terbak yag dplh model kedua yatu model dega suatu persamaa karea memlk la AIC yag palg kecl. Kata Kuc Kasus IV, Kasus AIDS, Bvarate Posso Regresso M I. PENDAULUAN ILLENIUM Developmet Goals (MDGs) sebuah paradgma pembagua global yag ddeklaraska Koferes gkat gg Mlleum oleh 89 egara aggota Perserkata Bagsa Bagsa (PBB) d New York pada bula September tahu. MDGs meghaslka 8 tujua pokok yag harus tercapa d tahu 5, salah satuya memerag IV da AIDS[]. AIDS (Acqured Immue Defcecy Sydrome) salah satu peyakt yag termasuk kategor kros, yag mucul karea adaya feks yag dsebabka oleh masukya vrus yag dsebut IV (uma Immuodefcecy Vrus). Sejak tahu 6 Idoesa sudah dkategorka sebaga egara dega tgkat peulara IV yag cukup tgg, da Provs Jawa mur merupaka salah satu datara 6 provs laya yag masuk daerah edem sela DKI Jakarta, Papua, Jawa Barat, Rau da Bal[]. Sampa dega bula Desember tahu 3, kasus AIDS d Jawa mur sebayak 8.75 kasus, sedagka kasus IV mecapa.3 kasus. Berdasarka jumlah tersebut,.9 orag (6,3 %) d ataraya meggal dua[3]. Jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS d Provs Jawa mur berupa data cout da mempuya keterkata satu sama la, sehgga data dduga mempuya korelas yag tgg. Bvarate Posso Regresso (BPR) merupaka metode regres yag memodelka sepasag varabel respo dega betuk data cout (jumlah) yag meujukka la korelas tgg[4]. Peelta sebelumya yag megguaka metode Bvarate Posso Regresso [5]-[6] meghaslka kesmpula bahwa metode Bvarate Posso Regresso dapat meghaslka model terbak terhadap sepasag cout data yag berdstrbus posso da salg berkorelas. Berdasarka latar belakag yag telah djabarka, maka pada peelta kal aka dterapka pedekata Bvarate Posso Regresso utuk memodelka jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS d Provs Jawa mur tahu 3. ujua peelta utuk medapatka karakterstk jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS d Provs Jawa mur pada tahu 3 secara deskrptf, medapatka model dar Bvarate Posso Regresso terhadap jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS d Provs Jawa mur pada tahu 3. II. INJAUAN PUSAKA A. Statstka Deskrptf Pembuata statstka deskrptf dlakuka terhadap seluruh varabel peelta yag terdr atas varabel respo da varabel predktor. Berkut yag termasuk dalam ukura pemusata data mea da meda, sedagka yag termasuk dalam ukura peyebara data varas da stadar devas. B. Dstrbus Posso Dstrbus Posso merupaka suatu dstrbus yag dperguaka utuk perstwa yag memlk probabltas kejadaya kecl, dmaa kejada tersebut tergatug pada terval waktu tertetu atau dsuatu daerah tertetu dega hasl pegamata yag berupa varabel dskrt.

46 C. Dstrbus Posso Uvarat Fugs probabltas varabel radom dskrt yag berdstrbus posso dega parameter [7]. y e f( y) y! ; y =,,, 3,... () ; y yag la karakterstk dar dstrbus posso yatu mea da varas yag dhaslka mempuya karakter yag uk yatu. D. Dstrbus Posso Bvarat Msalka merupaka varabel radom yag berdstrbus posso dega parameter Kemuda dberka varabel radom sebaga berkut : Y X X Y X X Maka varabel radom secara bersama-sama berdstrbus posso bvarat dega fugs probabltas sebaga berkut: s yk y k k e ; y, y,,,... k yk! y k! k! f y, y, y, y yag la E. Uvarate Posso Regresso Model regres posso merupaka model stadar utuk data dskrt da termasuk dalam model regres ler. Model regres posso dega satu buah varabel respo dtulska sebaga berkut[8]. y ~ posso e x β (3) Dega rata-rata jumlah kejada yag terjad dalam terval waktu tertetu. x varabel predktor yag dotaska sebaga berkut : x x... xk x β parameter regres posso yag dotaska sebaga berkut : β... k Peaksra parameter utuk regres posso uvarat dlakuka megguaka metode Maxmum Lkelhood Estmato yatu memaksmumka fugs lkelhood. e L( β ) ( x β) e yx β ( e ) y! Betuk logartma dar fugs lkelhood sebaga berkut x β x β l L( β) e y l( y!) (5) utuk memaksmumka fugs l lkelhood dguaka teras umerk Newto Rhapso. Peguja secara seretak parameter model regres posso sebaga berkut: () (4) : k : palg sedkt ada satu l ; l =,,, k {,,, k l, l,,,, k} { } Statstk uj yag dguaka ˆ L( ˆ ) D( β) l ( ˆ L ) (6) ˆ ˆ x β e y ˆ e y x β Apabla ddapatka hasl D( βˆ ) (, k ) maka tolak sehgga lagkah selajutya yag dlakuka peguja parameter secara parsal. potessya : : l : l dega l =,,...k Dega statstk uj sebaga berkut ˆ l (7) se( ˆ ) l aka dtolak apabla la dar > dmaa α tgkat sgfkas yag dguaka. F. Bvarate Posso Regresso Bvarate Posso Regresso sebuah metode utuk memodelka sepasag cout data yag berdstrbus posso da memlk korelas dega beberapa varabel predktor. Model Bvarate Posso Regresso meurut [9] sepert pada persamaa: ( Y, Y ) ~ PB(,, ) (8) x β j j* j e ; j, erdapat tga buah model dega la yag berbedabeda, yatu sebaga berkut. a) Model pertama model dega la yag merupaka suatu kostata. b) Model kedua model dega la dmaa terdapat covarate d dalam la tersebut. Sehgga laya berupa suatu persamaa berkut exp( x x ) (9) k k c) Model ketga model dega la ol. Estmas parameter utuk Bvarate Posso Regresso megguaka metode Maxmum Lkelhood Estmato (MLE). Fugs lkelhood dapat dtulska sepert persamaa []. s yk yk k,, L e y k! y k! k! () k Utuk memaksmumka fugs l lkelhood, maka dguaka metode teras umerk Newto Rhapso. Peguja parameter model secara seretak dberka dega hpotess sebaga berkut. : ;, j j jk j : palg tdak ada satu ; j,; l,,... k Statstk uj megguaka devas dega rumus sebaga berkut.

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D47 expx β expx β lw D( ˆ β ) () exp exp lw Apabla ddapatka hasl D( βˆ ) (, k) maka tolak. Selajutya dlakuka peguja parameter secara parsal dega perumusa peguja hpotessya : : : ; l,,... k Dega statstk uj sebaga berkut se( ) () aka dtolak apabla la > dmaa α tgkat sgfkas yag dguaka. G. Estmas Stadard Error Bootstrap Metode bootstrap dguaka jka pada proses estmas tersebut la parameterya yag dcar sagat sult utuk mecapa la yag koverge[]. Estmas stadar error sebaga berkut. B ˆ j ˆ(.) seb B j (3). Krtera Kebaka Model Akake Iformato Crtero (AIC) krtera kesesuaa model dalam megestmas model secara statstk. Perumusa AIC ddefska sebaga berkut[]. AIC l L( θ ˆ) k (4) Semak kecl la AIC maka model yag dhaslka semak bak. I. Uj Korelas da Multkoleartas Koefse korelas merupaka dkator dalam hubuga lear atara varabel[3]. Berkut koefse korelas utuk Y da Y sepert yag dtulska pada persamaa: Y Y Y Y ˆ Y, Y Y Y Y Y (5) Peguja korelas utuk varabel respo dlakuka dega hpotess sebaga berkut: : dak ada hubuga atara Y da Y : erdapat hubuga atara Y da Y Statstk uj yag dguaka : ˆ Y, Y t ht (6) ( ˆ ) YY, olak jka t ht t( /, ). Multkolertas kasus saat atar varabel predktor mempuya korelas yag tgg. Salah satu cara utuk medeteks adaya multkolertas dega melhat la Varace Iflato Factors (VIF). Bla VIF lebh dar megdkaska adaya multkolertas. J. IV da AIDS IV sgkata dar uma Immuodefdecy Vrus. Vrus meyerag lmfost CD4 yatu dar sstem kekebala tubuh. Gejala IV akut termasuk pembegkaka kelejar getah beg, peurua berat bada yag cepat, kehlaga afsu maka da la-la. AIDS sgkata dar Acqured Immuodefdecy Sydrome. Kods berkembag dar feks IV, jka pederta IV tdak mematuh pegobata sepert yag dsaraka dokter, IV aka berkembag mejad lebh cepat mejad AIDS[4]. III. MEODOLOGI PENELIIAN A. Sumber Data Data yag dguaka dalam peelta merupaka data sekuder. Data berasal dar Profl Kesehata Provs Jawa mur tahu 3 dega ut peelta kabupate da kota d Jawa mur. Jumlah pegamata sebayak 38 kabupate/kota yag terdr dar 9 kabupate da 9 kota. B. Keragka Kosep Berkut keragka kosep yag dguaka pada peelta. Akses Kesehata (Saraa kesehata, jamkesmas, peyuluha kesehata,jumlah teaga kesmas) IV AIDS Perlaku (door darah) Gambar. Keragka Kosep Peelta oleh L.Blum C. Varabel Peelta Varabel peelta yag dguaka dalam peelta terdr dar dua varabel respo (Y) yatu jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS. Sedagka varabel predktor (X) dplh sebayak 5 varabel. Varabel peelta tersebut dtabelka pada abel. Varabel abel. Varabel Peelta Keteraga Y Jumlah kasus IV Y Jumlah kasus AIDS X Persetase ketersedaa saraa kesehata yag dba d tap kabupate da kota d Jawa mur X Persetase jama kesehata masyarakat msk d tap kabupate da kota d Jawa mur X3 Persetase peduduk yag medoorka darah d tap kabupate da kota d Jawa mur X4 Persetase peyuluha kesehata d tap kabupate da kota d Jawa mur Persetase jumlah teaga kesehata masyarakat X5 terhadap jumlah peduduk d tap kabupate da kota d Jawa mur Semetara struktur data utuk varabel peelta dtujukka pada abel.

48 abel. Struktur Data Peelta Wlayah Y Y X X... X5 Y, Y, X, X,... X5, Y, Y, X, X,... X5, 3 Y,3 Y,3 X,3 X,3... X5,3 38 Y,38 Y,38 X,38 X,38... X5,38 D. Lagkah Aalss Lagkah aalss yag dlakuka pada peelta sebaga berkut:. Membuat statstka deskrptf utuk varabel respo da varabel predktor.. Meguj depedes utuk varabel respo. 3. Medeteks kasus multkoleartas dar varabel predktor dega krtera uj VIF. 4. Megestmas parameter model Bvarate Posso Regresso dega Maxmum Lkelhood Estmato (MLE) da selajutya mecar la stadard error dega metode bootstrap. 5. Melakuka peguja sgfkas parameter utuk Bvarate Posso Regresso. 6. Melakuka terpretas model. 7. Membadgka model terbak megguaka AIC. IV. ANALISIS DAN PEMBAASAN A. Deskrps Kasus IV da AIDS ahu 3 Varabel respo yag dguaka dalam peelta jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS. Berkut dsajka abel 3 yag bers gambara secara deskrptf dar dua varabel respo tersebut. abel 3. Statstka Deskrptf Varabel Respo Mea M Maks Varabel Varas (Kasus) (Kasus) (Kasus) IV,7 53658 78 AIDS 48,5 653 34 Rata-rata jumlah kasus IV d Provs Jawa mur mecapa 3 kasus dega kasus terbayak berjumlah 78 d Kota Surabaya. Varabel IV yag berla ol ada sebayak 7 Kabupate/Kota semetara utuk AIDS ada sebayak 6 Kabupate/Kota. Jawa mur memlk rata-rata jumlah kasus AIDS sebayak 49 kasus. Kasus AIDS terbayak yatu mecapa 34 kasus d Kota Surabaya. Semetara la mmum d atara kedua varabel tersebut berla sama yatu, hal tu meujukka bahwa pada tahu 3 terdapat beberapa daerah yag tdak meyumbag jumlah kasus IV da AIDS. abel 4. Statstka Deskrptf Varabel Predktor Varabel Mea (%) Varas M (%) Maks (%) X 8,8 75,9 X 36,5 57,77,7 6,78 X3,65 5,996,5 X4,4,4,3 4,95 X5,589,4,,394 Berdasarka abel 4 tersebut dapat dlhat bahwa pada tahu 3 d Provs Jawa mur, persetase ketersedaa saraa kesehata yag dba pada masg-masg kabupate/kota ( memlk rata-rata sebesar 8,8% da varas sebesar 75,9 artya perbedaa pecapaa persetase ketersedaa saraa kesehata yag dba d masg-masg kabupate/kota cukup tgg. Gambar. Persebara Jumlah Kasus IV d Jawa mur ahu 3 Gambar 3. Persebara Jumlah Kasus AIDS d Jawa mur ahu 3 B. Peguja Korelas Varabel Respo Utuk melhat korelas atar varabel respo dapat dlhat dar derajat keerata hubuga atar varabel respo. Berdasarka la p-value sebesar, dega tgkat kepercayaa sebesar 95% dapat dyataka bahwa dtolak yag artya terdapat hubuga yag sgfka atara jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS. abel 5. Koefse Korelas Varabel Respo Jumlah Kasus Jumlah Kasus IV AIDS Jumlah Kasus IV,667 Jumlah Kasus AIDS,667 Berdasarka abel 5 dapat dlhat bahwa la derajat keerata hubuga atara varabel jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS berla,667, hal meujukka bahwa terdapat hubuga yag erat atara jumlah kasus IV da jumlah kasus AIDS.

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D49 C. Pemerksaa Multkoleartas Varabel Predktor erdapat cara utuk megetahu adaya multkoleartas pada varabel predktor yag dguaka, yatu dega melhat la koefse korelas atar varabel predktor da la Varace Iflato Factor (VIF) pada masg-masg varabel predktor. abel 6. Nla Koefse Korelas Atar Varabel Predktor X X3 X4 X5 X X X3 X4,4 (,395) -,68 (,686) -, (,4) -,94 (,576) -,55 (,) -,34 (,84) -,56 (,),96 (,39),74 (,),9 (,76) Berdasarka abel 6 dapat dketahu bahwa terdapat beberapa koefse korelas yag memlk tada egatf, hal meujukka adaya suatu hubuga berkebalka atara dua varabel. Varabel X 3 memlk korelas postf yag cukup tgg dega varabel X 5. abel 7. Nla VIF Varabel Predktor Varabel Nla VIF X,66 X,56 X3,6 X4,63 X5,95 abel 7 mejelaska bahwa la VIF yag dmlk taptap varabel predktor tdak ada yag memlk la melebh agka, artya tdak terdapat kasus multkoleartas sehgga dapat dlakuka aalss lebh lajut. D. Pemodela Bvarate Posso Regresso Model pertama model dega la kostata, model kedua dega la persamaa da model ketga model dega la ol. Nla dar D( βˆ ) model pertama sebesar 78,868. Nla tersebut dbadgka dega la,.5 8,37. eryata la D( β ˆ), maka keputusa yag ddapatka tolak tabel. al tu berart palg tdak ada satu varabel yag berpegaruh terhadap model yag dhaslka. Par abel 8. Peaksra Parameter Model Pertama Kasus IV Estmas SE ( ) Kasus AIDS Estmas SE( ) 8,3 9,3. - 87,99* 6,958,4. - 34,3* -,84 7,9. -4 -,7* -,53,48. -3-3,58* -,679,3. -3-3,5* -,4635 3,5. -3-3,* 3,69 8,95. -3 8,9*,6757,5. - 3,37* 4 -,346 3,8. - -,55* -,954,58. - -8,98* 5-94,87 4,496 -,9* -4,39 4,39-9,93* *) Sgfka dega taraf sgfkas 5% Berdasarka abel 8 dtujukka bahwa model kasus IV ( ) maupu model kasus AIDS ( ) memlk lebh dar.5 =,96 utuk semua varabel predktorya sehgga dapat djelaska bahwa semua varabel predktor berpegaruh sgfka terhadap varabel respo. Semetara peaksra parameter dar model pertama meghaslka la sebesar,8 dega 3,3 yag lebh dar.5 =,96 sehgga ddapatka keputusa tolak yag berart parameter tersebut berpegaruh sgfka. Model Bvarate Posso Regresso yag tersaj dapat dperlhatka pada persamaa berkut. ˆ * exp(8,3,84 X,679 X,69 X,346 X 94,87 3 4 5 ˆ * exp(6,958,53 X,4635 X,6757 X,954 X 4,39 3 4 5 ˆ exp(,8) Peaksra parameter model kedua dtujukka oleh abel 9 sedagka la yag dhaslka dtujukka oleh abel. Nla D( β ˆ) yag dhaslka 7348,5. Nla tersebut dbadgka dega la 5,.5 4,996. Nla ˆ D( β) hal tersebut meujukka bahwa mmal terdapat tabel satu varabel yag sgfka berpegaruh terhadap respo. Par abel 9. Peaksra Parameter Model Kedua Kasus IV Estmas SE( ) Kasus AIDS Estmas SE( ) 7,43,77 96,43* 4,667,538 8,39* -,687,65 -,4*,833, 3,77* -,563,83-3,8* -,3,33-3,97* 3,675,935 7,9* -,3667,78-4,7* 4 -,46,67-9,36* -,874,65-4,66* 5-96,33 4,3934 -,93* -57,63,579 -,5* *) Sgfka dega taraf sgfkas 5% Berdasarka abel 9 dapat dtujukka bahwa model kasus IV ( ) maupu model kasus AIDS ( ) memlk lebh dar.5 =,96 utuk semua varabel predktorya sehgga dapat djelaska bahwa semua varabel predktor berpegaruh sgfka terhadap varabel respo. abel. Peaksra Parameter dar Model Kedua Parameter Persamaa Estmas SE( ),55,858,39* -,49,4 -,6 -,5,5-7,36* 3,64,5,8 4-5,449,7655-7,* 5-7,4 8,5755 -,598 *) Sgfka dega taraf sgfkas 5% Berdasarka abel dapat dlhat bahwa pada model persamaa, tdak semua varabel berpegaruh sgfka. aya varabel persetase jama kesehata masyarakat msk ( da persetase peyuluha kesehata (X 4) yag

5 berpegaruh sgfka pada kovara atara jumlah kasus IV da AIDS. Model Bvarate Posso Regresso yag tersaj dapat dperlhatka pada persamaa berkut. ˆ * exp(7,43,687 X,563 X,675 X,46 X 96,33 3 4 5 ˆ * exp(4,667,833 X,3 X,3667 X,874 X 57,63 3 4 5 ˆ exp(,55,49 X,5 X,64 X3 5,449 X 4 7,4 X5) Peaksra parameter model ketga dega la ol dtujukka pada abel. Nla dar D( βˆ ) yag dhaslka sebesar 8,55. Nla tersebut dbadgka dega la,.5 8,37. eryata la D ˆ ( β ) tabel, maka keputusa yag ddapatka tolak. al berart palg tdak ada satu varabel yag berpegaruh terhadap model yag dhaslka. Par abel. Peaksra Parameter Model Ketga Kasus IV Estmas SE( ) Kasus AIDS Estmas SE( ) 7,79,735 6,37* 6,355,497 4,43* -,745,64 -,3* -,3793,6-3,6* -,595,635-36,3* -,363,7 -,64* 3,759,856,55*,9,793 6,85* 4 -,3589,493-4,* -,676,56 -,86* 5-98, 4,468-4,53* -54,,79-5,9* *) Sgfka dega taraf sgfkas 5% Berdasarka abel dtujukka bahwa model kasus IV ( ) maupu model kasus AIDS ( ) memlk lebh dar.5 =,96 utuk semua varabel predktorya sehgga dapat djelaska bahwa semua varabel predktor telah berpegaruh sgfka terhadap varabel respo. Model Bvarate Posso Regresso yag tersaj dapat dperlhatka pada persamaa berkut. ˆ * exp(7,79,745 X,595 X,759 X,3589 X 98, 3 4 5 ˆ * exp(6,355,3793 X,363 X,9 X,676 X 54, 3 4 5 E. Pemlha Model erbak Utuk medapatka model terbak yag dapat dterapka pada jumlah kasus IV da AIDS d Jawa mur dlakuka perbadga ketga model Bvarate Posso Regresso. Utuk melhat kebaka model, pada peelta megguaka krtera AIC yag dhaslka oleh setap model. abel 3. Perbadga Ketga Model Model AIC Model pertama 7846,868 Model kedua 7384,57 Model ketga 85,5497 abel 3 meujukka bahwa terdapat perbedaa la AIC yag dhaslka oleh model pertama, kedua da ketga. Semak kecl la AIC maka semak bak model yag tersebut. Nla AIC yag palg kecl dtujukka oleh model kedua yatu sebesar 7384,57. Sehgga pemodela jumlah kasus IV da AIDS lebh dsaraka megguaka model kedua yatu model dega la suatu persamaa. V. KESIMPULAN DAN SARAN Rata-rata jumlah kasus IV mecapa 3 kasus dega kasus terbayak berjumlah 78 kasus yatu d Kota Surabaya. Sedagka rata-rata jumlah kasus AIDS mecapa 49 kasus dega kasus terbayak berjumlah 34 kasus yatu d Kota Surabaya. asl sgfkas parameter model Bvarate Posso Regresso dega tga buah la yag berbeda meujukka bahwa semua varabel sgfka terhadap tga buah model tersebut. Model Bvarate Posso Regresso terbak yag dplh model kedua yatu model dega suatu persamaa karea memlk la AIC yag palg kecl. Utuk upaya meuruka jumlah kasus IV da AIDS, maka phak Das Kesehata Provs Jawa mur sebakya lebh meekaka utuk meambah jumlah saraa kesehata yag dba, jama kesehata masyarakat msk, peyuluha kesehata serta teaga kesehata masyarakat yag lebh berkualtas. Utuk peelta selajutya, sebakya peelt meambahka faktor-faktor la peyebab kasus IV da AIDS sehgga model yag dberka aka semak bak. DAFAR PUSAKA [] World ealth Orgazato. (5). MDG: ealth Ad he Mlleum Developmet Goals. Geeva: WO856. [] Das Kesehata Provs Jawa mur. (). Profl Kesehata Provs Jawa mur. Surabaya: Das Kesehata Provs Jawa mur [3] Das Kesehata Provs Jawa mur. (3). Profl Kesehata Provs Jawa mur. Surabaya: Das Kesehata Provs Jawa mur [4] Karls, D., & Ntzoufras, I. (5). Bvarate Posso ad Dagoal Iflated Bvarate Posso Regresso Models R. Joural of Statstcal Software, -36. [5] Rachmah, N. F. (4). Pemodela Jumlah Kemata Bay da Jumlah Kemata Ibu d Provs Jawa mur dega Megguaka Bvarate Posso Regresso. Surabaya: Program Sarjaa, Isttut ekolog Sepuluh Nopember [6] Prtasar, E. (3). Regres Bvarat Posso Dalam Pemodela jumlah Kemata Bay Da Jumlah Kemata Ibu d Provs Jawa mur. Surabaya: Program Sarjaa, Isttut ekolog Sepuluh Nopember [7] Camero, A. C., & rved, P. K. (998). Regresso Aalyss of Cout Data. Cambrdge: Cambrdge Uversty Press. [8] Myers, R., (99). Classcal ad Moder Regresso wth Applcatos Secod Edto. Bosto: PWS-KEN Publshg Compay. [9] Karls, D. (). Multvarate Posso Models. Avalable: http://www.statathes.aueb.gr/~karls/multvarate%posso%mode ls.pdf. [] Jug, C. R. da Wkelma, R. (993). wo Aspect of Labor Moblty : A Bvarate Posso Regresso Approach. Joural Emprcal Ecoomcs, Vol 8, 543-556. [] Efro, B. da R. bshra. (993). A Itroducto to the Bootstrap. New York: Captal Cty Press Chapma & all. [] Bozdoga,.. Akake's Iformato Crtero ad Recet Developmets Iformato Complexty, Mathematcal Psychology, 44, 6-9. [3] Draper, N., & Smth,. (99). Aalss Regres erapa. Jakarta: P Grameda Pustaka Utama. [4] Ratasar, N.. (3). Pemodela Faktor Yag Mempegaruh Jumlah IV Da AIDS d Provs Jawa mur Megguaka Regres Posso Bvarat. Surabaya: Program Sarjaa, Isttut ekolog Sepuluh Nopember.