Pemodelan Jumlah Kasus Malaria di Indonesia Menggunakan Generalized Linear Model - Vera Maya Santi; Abi Wiyono; Sudarwanto (Program Studi Statistika FMIPA UNJ, 2021)
Generalized Linear Model (GLM) telah banyak digunakan untuk memodelkan berbagai macam tipe data dimana distribusi dari variabel respon merupakan distribusi yang termasuk dalam distribusi keluarga eksponensial. Contoh umum dari distribusi keluarga eksponensial adalah distribusi Poisson dan Binomial. Model regresi GLM mendeskripsikan struktur dari variabel prediktor, sedangkan fungsi penghubung secara khusus mendeskripsikan hubungan antara model regresi dengan nilai ekspektasi dari variabel respon. Tujuan dari artikel ini adalah mendapatkan variabel-variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap model. Metode Maximum Likelihood Estimation digunakan untuk mencari estimasi dari nilai parameter regresi model. Jumlah kasus malaria di Indonesia diidentifikasi berdistribusi Poisson. Terdapat 3 variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus malaria di Indonesia, yaitu persentase rumah tangga yang memiliki akses sanitasi layak, jumlah kabupaten/kota yang menyelenggarakan tatanan kawasan kesehatan dan jumlah kabupaten/kota yang melakukan pengendalian vektor terpadu.