PREDIKSI KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA BANDAR LAMPUNG MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF BERDASARKAN DATA IKLIM DAN INDEKS ENSO
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi masalah kesehatan di Indonesia, termasuk di Kota Bandar Lampung. Tujuan dari penelitian ini untuk membuat model prediksi jumlah kasus DBD berdasarkan variabel iklim dan indeks ENSO menggunakan model Regresi Binomial Negatif dan melihat variabel paling berpengaruh. Metode ini dipilih karena mampu menangani permasalahan overdispersi yang ditemukan pada data jumlah kasus DBD. Data yang digunakan mencakup periode Januari 2015 hingga Agustus 2024, dengan variabel independen meliputi ENSO, suhu rata-rata, suhu minimum, suhu maksimum, lama penyinaran matahari, kelembapan, dan curah hujan. Penelitian ini juga mempertimbangkan adanya lag atau keterlambatan waktu terhadap pengaruh dari variabel yang diteliti terhadap kasus DBD. Penelitian menunjukkan bahwa model Binomial Negatif memiliki kinerja lebih unggul dibandingkan Regresi Poisson, berdasarkan nilai log-likelihood, AIC, dan pseudo R-square. Selain itu, variabel paling berpengaruh pada jumlah kasus DBD yaitu indeks ENSO, suhu minimum, dan lama penyinaran matahari. Model yang dihasilkan dapat dimanfaatkan sebagai dasar sistem peringatan dini dan pengambilan keputusan oleh pihak terkait untuk mencegah lonjakan kasus DBD di masa mendatang.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2506040038
Keyword
Demam Berdarah Dengue Regresi Binomial Negatif Overdispersi ENSO Iklim