Alkatiri, Gina
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENGARUH JUMLAH HARI HUJAN, SUHU DAN KELEMBAPAN TERHADAP PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL Alkatiri, Gina; Affandi, Pardi; Idris, Mochammad
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15548/map.v6i1.8224

Abstract

Gigitan nyamuk Aedes Aegypti merupakan vektor penyebaran virus dengue penyebab demam berdarah dengue (DBD) ke manusia. DBD biasanya menyerang negara-negara seperti Indonesia yang memiliki iklim tropis atau subtropis. Kasus DBD menyebar di 34 Provinsi Indonesia, dan Kalimantan Selatan menempati peringkat ke-9 berdasarkan Incidence Rate (IR) pada tahun 2018. Kota Banjarbaru menempati peringkat kedua dari 13 Kabupaten/ Kota di Kalimantan Selatan. Selama tahun 2017 hingga 2021, jumlah kasus DBD di Kota Banjarbaru mencapai lebih dari 1000 kasus, melebihi jumlah kasus di Kabupaten/ Kota lain yang terdapat di Provinsi Kalimantan Selatan. Dengan menggunakan model regresi logistik multinomial, penelitian ini mencoba mengetahui pengaruh suhu, kelembapan, dan jumlah hari hujan terhadap penyakit demam berdarah di Kota Banjarbaru. Regresi dengan variabel terikat kategorikal dikenal sebagai regresi logistik multinomial. Metodologi penelitian yang digunakan adalah studi literatur dan uji data kasus jumlah penderita penyakit DBD yang dibagi menjadi tiga kategori yaitu tidak ada kasus, kasus rendah dan kasus tinggi dengan variabel bebas yaitu jumlah hari hujan, suhu dan kelembapan. Hasil dari penelitian menunjukkan faktor jumlah hari hujan berpengaruh signifikan dan positif terhadap penyakit DBD pada fungsi logit kasus rendah, sedangkan faktor suhu dan kelembapan tidak berpengaruh signifikan. Nilai Odds Ratio faktor jumlah hari hujan yaitu sebesar 37,2% berpeluang terjadi kasus rendah untuk setiap peningkatan satu hari hujan dibandingkan tidak ada kasus.