Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberculosis di Kabupaten Lombok Timur menggunakan Model Spatial Autoregressive Poisson Adini, Ertina Septia; Azizah, Efida; Hastuti, Siti Hariati; Ghazali, Muhammad
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 6, No 1 (2025): Jambura Journal of Probability and Statistics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjps.v6i1.30913

Abstract

Tuberculosis (TB) is a deadly infectious disease caused by the bacteria Mycobacterium tuberculosis. According to the NTB Provincial Health Office, the number of TB cases in NTB Province was reported as many as 7,305 cases in 2019. East Lombok Regency in that year recorded 1,521 TB cases. The high number of TB cases in East Lombok Regency is an interesting reason to use statistical analysis techniques in modeling variables that influence the number of TB cases in East Lombok Regency. This study uses Spatial Autoregressive Poisson (SAR Poisson) analysis. This method is a development of the classical regression method by considering spatial dependence on the dependent variable, namely count data that follows the Poisson distribution. According to the results of the study, there is significant spatial dependence on the data based on the results of the Moran's I test. The results of the SAR Poisson modeling show that only the Population Density variable (X_4) has a significant effect on the number of TB cases in East Lombok Regency with a parameter value of -1.24 x 10^{-21}. The corrected determination coefficient showed quite high results with a value of 71.8\%, which means that the model can explain most of the variability in the data, which is an indication that the model has a good fit and high relevance to the data. The results of the mapping of the comparison of actual data and the estimated value of TB cases from the SAR Poisson model showed similar results. 
IMPLEMENTASI FUZZY POSSIBILISTIC C-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT Gazali, Muhammad; Chandrawati, Chandrawati; Adini, Ertina Septia
Teorema: Teori dan Riset Matematika Vol 11, No 1 (2026): Maret
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/teorema.v11i1.20886

Abstract

Pemetaan wilayah berdasarkan kondisi kesehatan penting untuk mengidentifikasi ketimpangan pelayanan dan menentukan prioritas intervensi. Provinsi Nusa Tenggara Barat menghadapi tantangan berupa distribusi fasilitas kesehatan yang belum merata serta peningkatan kasus penyakit menular. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan Kabupaten/Kota berdasarkan ketersediaan fasilitas kesehatan dan prevalensi penyakit menular menggunakan metode Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM). Variabel yang digunakan meliputi jumlah puskesmas, rumah sakit, serta kasus tuberkulosis, HIV/AIDS, demam berdarah, dan diare. Evaluasi hasil klasterisasi menggunakan Partition Entropy (PE), Partition Coefficient (PC), dan Modified Partition Coefficient (MPC) menunjukkan konfigurasi optimal pada tiga cluster (PE = 0.6125239, PC = 0.9798644, dan MPC = 0.9697966). Profilisasi hasil klaster menunjukkan bahwa Cluster 1 terdiri dari daerah-daerah dengan ketersediaan fasilitas kesehatan yang relatif rendah serta tingkat prevalensi penyakit menular yang tinggi. Cluster 3 mencakup wilayah dengan fasilitas kesehatan yang lebih memadai, namun tetap menghadapi beban penyakit menular yang signifikan. Cluster 2 mencakup wilayah dengan fasilitas kesehatan yang tinggi sedangkan kasus penyakit menular yang rata-rata rendah. Temuan ini menunjukkan pentingnya pendekatan berbasis data dalam mendukung perencanaan intervensi kesehatan yang lebih terfokus dan responsif terhadap kebutuhan masing-masing wilayah di Provinsi Nusa Tenggara Barat.