Pemodelan dan Pemetaan Jumlah Penderita Kusta di Jawa Barat dengan Regresi Binomial Negatif dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic

Abstract

Abstract. Flexibly Shaped Spatial Scan Statistics is a statistical scan method used to detect hotspots in a location in the form of points or aggregates. This method will be more flexible to the shape of the resulting hotspot. The hotspot detection process with this method requires forecast data for each region. The forecast data was obtained with the best modeling between p oisson regression and negative binomial regression. In the Poisson regression method there are assumptions that must be met, namely the mean and variance of the response variables must be the same. In fact, in the count data this assumption is often not fulfilled because of overdispersion problems. The negative binomial distribution is an unusual statistical model, this distribution can adjust for the overdispersion problem in the p oisson distribution. Therefore, the overdispersion problem in p oisson regression modeling can be overcome by negative binomial regression. This study uses secondary data on the number of leprosy sufferers in West Java in 2019. Leprosy is a disease caused by the bacterium Mycobacterium leprae. According to the 2019 Health Service Report, West Java is the second province with the highest number of new cases of leprosy in Indonesia. The results of this study indicate that there were 2 leprosy hotspots in West Java in 2019. Keywords: Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic , Regresi Poisson, Regresi Binomial Negatif, Kusta. Abstrak. Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic merupakan salah satu metode scan statistic yang digunakan untuk mendeteksi wilayah kantong ( hotspot) di sebuah lokasi yang berupa titik atau agregat. Metode ini akan lebih fleksibel terhadap bentuk hotspot yang dihasilkan. Proses pendeteksian hotspot dengan metode ini membutuhkan data ramalan untuk setiap wilayah. Data ramalan tersebut diperoleh dengan pemodelan terbaik diantara regresi poisson dan regresi binomial negatif. Dalam metode regresi poisson terdapat asumsi yang harus dipenuhi yaitu nilai mean dan variance variabel respon harus sama. Kenyataanya pada data count asumsi ini sering tidak terpenuhi karena terjadi masalah overdispersi. Distribusi binomial negatif merupakan model statistik yang tidak biasa, distribusi ini dapat menyesuaikan adanya masalah overdispersi pada distribusi poisson.Oleh karena itu, masalah overdispersi dalam pemodelan regresi poisson dapat diatasi dengan regresi binomial negatif. Pada penelitian ini digunakan data sekunder Jumlah Penderita Kusta di Jawa Barat Tahun 2019. Kusta merupakan penyakit yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium leprae . Menurut Laporan Dinas Kesehatan tahun 2019, Jawa Barat merupakan provinsi kedua dengan jumlah kasus baru kusta terbanyak di Indonesia. Hasil pada penelitian ini menunjukkan adanya 2 hotspot kusta di Jawa Barat pada tahun 2019. Kata Kunci: Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic , Regresi Poisson, Regresi Binomial Negatif, Kusta.