Factors Affecting Mathematics Students at Jambi University Being Infected with Covid-19 Using Binary Logistic Regression - Ivone Damanik, Ellys; Kholijah, Gusmi; Multahadah, Cut (LPPM-ITEBA, 2024)
Pandemi global COVID-19 menimbulkan tantangan serius bagi kesehatan masyarakat, termasuk di kalangan mahasiswa. Temuan ini bertujuan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat infeksi COVID-19 di kalangan mahasiswa Matematika Universitas Jambi, dengan fokus pada persepsi keefektifan tindakan isolasi diri ataupun karantina mandiri. Temuan ini bertujuan untuk membentuk model regresi logistik biner yang dapatlah menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa Matematika Universitas Jambi terinfeksi COVID-19. Faktor yang dipertimbangkan meliputi kepatuhan terhadap protokol kesehatan, reaksi terhadap keadaan wabah, persepsi terhadap isolasi diri, kekhawatiran saat berpergian, jenis kelamin, serta jumlah orang yang tinggal serumah. Data primer diperoleh melalui distribusi kuesioner online kepada mahasiswa Program Studi Matematika Angkatan 2020-2022 di Universitas Jambi. Metode Cluster Random Sampling dipergunakan untuk pengambilan sampel. Proses analisis data melibatkan regresi logistik biner dengan estimasi maksimum likelihood (MLE), uji serentak, serta uji parsial mempergunakan uji Wald. Model terbaik diidentifikasi dengan metode Backward. Hasil analisis menunjukkan bahwasanya variable yang signifikan ialah persepsi keefektifan tindakan isolasi diri ataupun karantina mandiri (X3). Model regresi logistik tereduksi menjadi π(x) = exp(-7,731 + 1,480X3) / (1 + exp(-7,731 + 1,480X3)). Odds ratio untuk X3 ialah 3,571, menunjukkan peningkatan peluang tidaklah terinfeksi COVID-19 sebanyak 3,571 kali dengan persepsi positif terhadap tindakan isolasi diri.