Penggunaan Model Geographically Weighted Poisson Regression untuk Melihat Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyebaran Penyakit DBD

Regresi poisson adalah metode statistika yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara peubah respon dan peubah prediktor dimana peubah respon berbentuk data cacah (count) dan berdistribusi poisson. Data jumlah penderita penyakit DBD merupakan salah satu contoh data yang asumsinya memenuhi distribusi poisson. Masalah utama dari metode ini adalah jika diterapkan pada data spasial akan terjadi heterogenitas. Sehingga, untuk mengatasi permasalahan pada data spasial maka metode statistik yang akan digunakan adalah metode Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) yang merupakan bentuk lokal dari regresi poisson dimana lokasi pengamatan diperhatikan. Penambahan pengaruh aspek spasial diharapkan mampu menghasilkan model terbaik. Pada penelitian ini menggunakan pembobot fungsi kernel bisquare. Kemudian menentukan nilai bandwidth optimum dengan menggunakan metode Cross Validation (CV) dalam penentuan matriks pembobot spasial. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah penderita penyakit DBD, sedangkan untuk peubah prediktornya adalah angka mobilitas penduduk, kepadatan penduduk, angka bebas jentik, persentase RT ber-PHBS, persentase akses terhadap air minum layak, persentase akses sanitasi layak (jamban sehat), persentase sanitasi total berbasis masyarakat (STBM) tiap kecamatan di Kabupaten Pangkep. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan membandingkan nilai AIC antara model regresi poisson dan model GWPR dengan menggunakan fungsi pembobot kernel bisquare diketahui bahwa model GWPR merupakan model yang lebih baik untuk menganalisa data penderita DBD di Kabupaten Pangkep. Kata Kunci: Poisson, Kernel Bisquare, GWPRdan DBD