Perbandingan Model Bayesian Spasial Conditional Autoregressive (CAR): Kasus Covid-19 di Kota Makassar, Indonesia - Muhammad Arif Tiro; Aswi Aswi; Zulkifli Rais (Seminar Nasional LP2M UNM, 2021)
Abstrak. Jumlah pasien positif penyakit Coronavirus-2019 (Covid-19) meningkat secara tajam mengikuti sebaran eksponensial. Salah satu Provinsi di Indonesia di luar Pulau Jawa yang memiliki jumlah kasus Covid-19 tertinggi adalah Provinsi Sulawesi Selatan. Diantara 24 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan, Kota Makassar sebagai ibukota provinsi Sulawesi Selatan memiliki kasus terkonfirmasi positif Covid-19 tertinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model Bayesian spasial Conditional Autoregressive (CAR) dalam mengestimasi risiko relative (RR) kasus Covid-19 di Makassar. Beberapa model model Bayesian spasial CAR yang digunakan adalah CAR BYM, CAR Leroux, CAR localised dan model Independent. Data yang digunakan pada penelitiaan ini adalah data jumlah kasus terkonfirmasi positif Covid-19 (20 Maret 2020 - 30 Agustus 2021) dan data jumlah penduduk pada 15 kecamatan di Kota Makassar. Pemilihan model terbaik didasarkan pada beberapa ukuran kecocokan model yaitu Deviance Information Criteria (DIC), Watanabe Akaike Information Criteria (WAIC). Berdasarkan nilai DIC dan WAIC yang terkecil, dapat disimpulkan bahwa Bayesian spasial CAR localised merupakan model yang terbaik dalam memodelkan kasus terkonfirmasi Covid-19 di kota Makassar. Berdasarkan Bayesian spasial CAR localised tersebut, diperoleh bahwa Ujung Pandang memiliki RR Covid-19 tertinggi (RR=1,70) sedangkan Kabupaten Sangkarrang memiliki RR Covid-19 terendah (RR=0,09). Hasil ini dapat membantu para pembuat kebijakan dalam pengambilan keputusan.Kata Kunci: Bayesian, Conditional Autoregressive priors, Leroux, BYM, Localised