Penerapan Regresi Poisson Inverse Gaussian Pada Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Deli Serdang - Wulandari, Mitha; Lubis, Riri Syafitri; Aprilia, Rima (Fakultas Keguruan dan Ilmu pendidikan (FKIP) Universitas Labuhan Batu, 2024)
Data jumlah kasus DBD berbentuk data cacahan dan pemodelannya menerapkan ilmu matematika yaitu ‎Regresi Poisson Inverse Gaussian dikarenakan data mengalami overdispersi atau ‎nilai variansinya lebih besar dari nilai rata-ratanya. Overdispersi menyebabkan ‎kesimpulan yang diperoleh menjadi tidak valid dikarenakan nilai standar eror ‎menjadi underestimate. Tujuan penelitian yaitu untuk mengidentifikasi faktor-‎faktor yang berperan signifikan terhadap jumlah kasus DBD di Kabupaten Deli ‎Serdang dengan menerapkan Regresi Poisson Inverse Gaussian (RPIG). Adapun ‎variabel prediktor yang digunakan yaitu persentase kepadatan penduduk (X1), ‎persentase penduduk miskin (X2), persentase jumlah tenaga kesehatan (X3), ‎persentase jumlah fasilitas kesehatan (X4) dan persentase rumah tangga dengan ‎kondisi sanitasi tidak layak (X5). Hasil yang diperoleh dari model RPIG yang ‎terbentuk dan model yang terpilih memiliki nilai AIC terendah yaitu 201,7206 dengan variabel ‎prediktor yang berperan signifikan pada model yaitu persentase kepadatan ‎penduduk (X1), persentase jumlah penduduk miskin (X2) dan persentase jumlah ‎tenaga kesehatan (X3)‎. Model tersebut menginterpretasikan bahwa meningkatnya 1 rasio persentase kepadatan penduduk maka akan sejalan dengan naiknya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 1,05571683, apabila meningkatnya 1 rasio persentase jumlah penduduk miskin maka akan sejalan dengan menurunnya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 0,815454217 dan apabila meningkatnya 1 rasio persentase jumlah tenaga kesehatan maka akan sejalan dengan menurunnya rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 0,00470273982.