Pemodelan Penyebaran Penyakit Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Geographically Weighted Regression

Abstract

Indonesia berada di peringkat ketiga dengan penderita TBC tertinggi di dunia pada tahun 2020. Sebesar 46% kasus TBC di Indonesia terjadi di tiga provinsi dengan penduduk terbanyak salah satunya yaitu Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor persebaran penyakit TBC di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan pendekatan GWR dengan fungsi pembobot Kernel Adaptive Gaussian dan fungsi pembobot Kernel Adaptive Bisquare. Dengan unit observasi 27 Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Jawa Barat dan 7 faktor yang memengaruhi persebaran penyakit TBC yang diambil dari buku Profil Kesehatan Jawa Barat tahun 2020 dan buku Jawa Barat dalam Angka tahun 2021. Kemudian dilakukan analisis menggunakan pendekatan GWR dengan fungsi pembobot Kernel Adaptive Gaussian dan fungsi pembobot Kernel Adaptive Bisquare. Fungsi pembobot Kernel Adaptive digunakan dalam penelitian ini karena pembobot dalam model GWR dapat disesuaikan dengan kondisi titik pengamatan dan menghasilkan nilai bandwidth yang berbeda pada setiap lokasi pengamatan. Pemilihan model terbaik berdasarkan nilai dan AIC. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa, model GWR Adaptif Bisquare lebih baik digunakan daripada model GWR Adaptif Gaussian, karena model GWR Adaptif Bisquare memiliki nilai  terbesar dan AIC terkecil. Dengan menggunakan model GWR Adaptif Bisquare diperoleh tujuh kelompok wilayah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan variabel yang signifikan terhadap persebaran penyakit TBC. Variabel signifikan tersebut yaitu kepadatan penduduk per- , puskesmas, balita imunisasi BCG, dan penduduk miskin