ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN FUNGSI SPLINE TRUNCATED PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA SURABAYA

Muhammad Yahya Matdoan, A M Balami

Abstract


Metode regresi kuantil merupakan perluasan model regresi pada kuantil bersyarat dimana distribusi kuantil bersyarat dari variabel respon dinyatakan sebagai fungsi dari kovariat yang diamati. Spline merupakan potongan polinomial yang kontinu, sehingga dapat menggambarkan karakteristik lokal pada data. Penelitian ini memodelkan Regresi Kuantil dengan Fungsi Spline Truncated pada kasus DBD di Kota Surabaya. Estimasi regeresi kuantil dengan fungsi spline truncated diperoleh koefisien determinasi ( ) sebesar 72% pada kuantil 0,95 dengan menggunakan tiga titik knot. Lebih lanjut diperoleh hasil bahwa faktor utama penyebab penyebaran DBD di Kota Surabaya adalah faktor persentase rumah/bangunan bebas jentik nyamuk Aedes Aegypti, faktor rasio tenaga medis (dokter umum), faktor rasio sarana kesehatan Puskesmas dan faktor persentase rumah tangga yang memiliki tempat sampah sehat.

 



Keywords


Estimasi Parameter, Regresi Kuantil, Fungsi Spline Truncated, Demam Berdarah Dengue

References


Abrevaya, J. (2001), “The Effects of Demographics and Maternal Behavior on The Distribution of Birth Outcomes”, Empirical Economics, Springer, Vol. 26, No.1, h.247-257

Budiantara, I. N. dan Subanar, (1998). “Estimator Spline Terbobot”, Majalah Ilmiah Himpunan Matematika Indonesia, hal. 35-45

Budiantara, I. N., Mariati, N.P.A.M, Ratnasari, V., Ismaini, Z., Ratna, M., Sudiarsa, I.W. , Mardianto, M.F.F., dan Hendayanti, N.P.N, (2015), “Comparison Truncated Spline and Fourier Series in Multivariable Nonparametric Regression Models (Application: Data of Poverty in Papua, Indonesia”, International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS-IJENS, Vol. 15, No. 04, hal. 9-12

Davino, Furno dan Vistocco, (2014). Quantile regression (Theory and application). Standford Weisberg.

Dinkes Jatim (2013), Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2012, Dinkes Provinsi Jatim, Surabaya.

Eubank, R. (1988), Spline Smoothing and Nonparametric Regression, Marcel Dekker, New York

Goh, S. C. dan Knight, K. (2009). “Nonstandard Quantile-Regression Inference”. Econometric Theory. Vol. 25, hal. 1415-1432

Hardle, W, (1990), Applied Nonparametric Regression. Cambridge University Press. New York.

Kementrian Kesehatan RI (2010), Buletin Jendela Epidemologi, Vol.2, Kemen-kes RI, Jakarta

Koenker, R. dan Billias, Y., (2001). “Quantile Regression for Duration Data: A Reappraisal of The Pennsylvania Reemployment Bonus Experiments”, Empirical Economics, Springer, Vol. 26, No. 1, hal: 199-220.

Machado, J. A. F. dan Mata, J., (2001), “Earning Functions In Portugal 1982-1994: Evidence From Quantile Regressions”, Empirical Economics, Vol. 26, No.1, hal: 115-134.

Mubarak, R, (2012), “Analisis Regresi Spline Multivariabel untuk Pemodelan Kematian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur”, Jurnal Sains dan Seni ITS, Vol.1, No.1, hal: 224-229.

Rahmawati R., Kartono, Sulistyo R.H., Noranita B., Sarwoko E.A., dan Wardaya A.Y., (2012),”Analisis Pengaruh Karakteristik Wilayah (Kelurahan) Terhadap Banyaknya Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Kota Semarang”, Media Statistika, Vol. 5, No. 2, hal. 87-93.




DOI: https://doi.org/10.24252/msa.v7i1.7511

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




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