Pendugaan Parameter Regresi Poisson Dengan Metode Bayesian Markov Chain Monte Carlo (Mcmc) (Studi Kasus Dbd Di Kota Malang)

Model Regresi Poisson digunakan untuk memodelkan respon data yang merupakan data count (jumlah) yang berdistribusi Poisson. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap penyebaran penyakit DBD dengan pendekatan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pada pendugaan parameter model regresi Poisson menggunakan metode Bayesian. Variabelvariabel yang diindikasikan mempengaruhi jumlah penderita DBD di Kota Malang pada tahun 2010 adalah indeks kepadatan penduduk, banyaknya sarana kesehatan, jumlah rumah tangga miskin, jumlah sekolah masing-masing kelurahan, persentase rumah tangga ber PHBS, rata-rata banyaknya penderita DBD di daerah sekitar dan banyaknya TPS di masing-masing kelurahan. Dalam pembentukan model regresi Poisson ini, pendugaan parameter dilakukan dengan iterasi sebanyak 85000. Dari model yang didapat , pada taraf nyata sebesar 5% ( α =0,05) diketahui bahwa variabel yang berpengaruh terhadap jumlah penderita DBD di Kota Malang adalah indeks kepadatan penduduk, banyaknya sarana kesehatan, jumlah rumah tangga miskin, jumlah sekolah masing-masing kelurahan dan ratarata banyaknya penderita DBD di daerah sekita