Penerapan Model Regresi Logistik Untuk Mengidentifikasi Potensi Faktor Risiko Malaria Di Sumatera Utara

Authors

  • Riana Sekar Sari Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara
  • Zahedi Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara
  • Pasukat Sembiring Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara
  • Asima Manurung Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.59632/leibniz.v4i02.415

Keywords:

Faktor Risiko, Malaria, Regresi Logistik Biner

Abstract

Pada penelitian ini memiliki tujuan untuk membentuk model matematika yang didasarkan pada faktor-faktor risiko yang mempunyai pengaruh terhadap terjangkitnya penyakit malaria di Provinsi Sumatera Utara. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 368 data pasien. Pemodelan dari faktor-faktor risiko yang mempengaruhi terjangkitnya penyakit malaria menggunakan metode regresi logistik biner. Variabel respon yang digunakan bersifat dua kategori. Variabel prediktor yang akan diteliti sebanyak 5 variabel, meliputi umur, jenis kelamin, pekerjaan, klasifikasi penularan, dan jenis parasit. Estimasi parameter menggunakan metode maximum likelihood estimation. Dari 5 variabel prediktor yang diteliti, diperoleh hanya 2 variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon, sehingga model regresi logistik biner yang diperoleh yaitu g(X)=-3,828+0,792X_1+1,450X_5. Dalam penelitian ini ketepatan klasifikasi diperoleh sebesar 92,4%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agresti, A. (2007). An Introduction To Categorical Data Analysis. Canada: John Wiley and Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Algifari. (2000). Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA.

Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. Modern Methods for Businness Research. London: Mahwah, New Jersey.

Darnius, O., & Siahaan, D. (2023). Modelling of risk factors that influence malaria infection using Binary Logistic Regression. 2nd TALENTA-International Conference on Science Technology, 1-7.

David W Hosmer, J., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Canada: John Wiley dan Sons, Inc.

Dinas Kesehatan. (2019). Profil Kesehatan Provinsi Sumatera Utara. www.dinkes.sumutprov.go.id.

Ghozali, I. (2011). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Hannum, L. (2020). Faktor Penyebab Malaria Pada Ibu Hamil di Wilayah Kerja Pukesmas Panyambungan Jae Mandailing Natal. [Skripsi].

Ika. (2015, Desember 31). Kasus Malaria di Indonesia Masih Tinggi. Dipetik Mei 14, 2023, dari www.ugm.ac.id: https://www.ugm.ac.id/id/berita/10980-kasus-malaria-di-indonesia-masih-tinggi

Manumpa, S. (2016). Pengaruh Faktor Demografi dan Riwayat Malaria Terhadap Kejadian Malaria. Jurnal Berkala Epidemiologi, 4(3), 338-348.

Rizki, F., Widodo, D. A., & Wulandari, S. P. (2015). Faktor Risiko Penyakit Anemia Gizi Besi pada Ibu Hamil di Jawa Timur Menggunakan Analisis Regresi Logistik. Jurnal Sains dan Seni ITS, 4(2), 2337-3520.

Siahaan, D. R. (2019). Pemodelan Faktor-Faktor Risiko yang Memengaruhi Infeksi Malaria dengan Regresi Logistik Biner. [Skripsi]

Suharjo, B. (2008). Analisis Regresi Terapan dengan SPSS. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Talombo, U. B., Munir, M. A., & Lintin, G. (2018). Analisis Faktor Risiko Utama Terhadap Kejadian Malaria Di Wilayah Pukesmas Kampung Baru Luwuk Tahun 2013-2015.

Tampil, Y. A., Komalig, H., & Langi, Y. (2017). Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado. JdC, 6(2), 56-62.

WHO. (2018). The World Malaria Report 2018. Ganeva: World Health Organization.

Yamin, S., Rachmach, L. A., & Kurniawan, H. (2011). Regresi dan Korelasi Dalam Genggaman Anda. Jakarta: Salemba Empat.

Zaen, N. J. (2019). Diagnosis Penyakit Stroke dengan Metode Regresi Logistik Biner. [Skripsi].

Zeleke, G. T., Egide, H., & Francois, T. (2015). Application of Regression Model to Identify Potential Risk Factors of Malaria in Rwanda using 2010 Demographic and Health Survey. International Journal of Applied Science and Mathematics, 2(3), 2894-2394.

Downloads

Published

2024-07-27

Issue

Vol. 4 No. 2 (2024): Leibniz: Jurnal Matematika

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Riana Sekar Sari, Zahedi, Pasukat Sembiring, Asima Manurung

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

How to Cite

Penerapan Model Regresi Logistik Untuk Mengidentifikasi Potensi Faktor Risiko Malaria Di Sumatera Utara . (2024). Leibniz: Jurnal Matematika, 4(2), 56-70. https://doi.org/10.59632/leibniz.v4i02.415