Pemodelan HIV dan AIDS di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Bivariat Poisson Invers Gaussian (BPIG) - Fitriyah, Novina Indah; Arum, Prizka Rismawati; Wasono, Rochdi (Universitas Muhammadiyah Semarang, 2024)
Regresi Poissonnadalah metode regresi yang digunakannuntuk memodelkannhubungannantara variabeldependen diskrittdalam bentuk data hitungan (count). Namun, data hitungan pada variabel dependenseringgkali mengalami masalah overdispersi atau underdispersi, yang berarti bahwa variansinya lebih besaratau lebih kecil daripada rata-rata. Masalah ini tidak sesuai dengan asumsi regresi Poisson, di manadiasumsikan bahwa rata-rata sama dengan varians (equidispersi). Untuk mengatasi masalah ini, salah satumodel yang dapat digunakan adalah Bivariate Poisson Inverse Gaussian. Model ini dapat menjelaskanhubungan antara dua variabel dependen, seperti HIV dan AIDS, dengan beberapa variabel independen.Kesehatan dianggap sebagai unsur kunci dalam perkembangan ekonomi Negara dan permasalahankesehatan, terutama HIV dan AIDS menjadi isu utama dalam rangka mencapaiSSustainable DevelopmentGoals (SDGs) di Indonesia. Sehingga diperlukan penelitiannuntukkmengetahuiifaktor-faktor yangberpengaruh terhadap jumlah kasus HIV dan AIDS di Provinsii Jawa Timur tahun 2022. Penaksir parameterdilakukan dengannmetodeeMaximum Likelihood Estimation (MLE). Hasil penelitian menunjukkan modelregresi Bivariat Poisson Invers Gaussian adalah λ̂1 = exp(4,30692 + 0,00004X1 + 0,00048X2 + 0,00006X3+ 0,01657X4 + 0,00403X5 - 0,02719X6) dan λ̂2 = exp(2,52020 + 0,00034X1 + 0,00560X2 + 0,00006X3 –0,00257X4 + 0,00303X5 + 0,00497X6), di mana variabel kepadatan peduduk per kilometer, presentasedaerah yang berstatus desa, presentase pasangan usia subur pengguna kondom, presentase pendudukk yangmaksimal tamat SMA, presentase penduduk miskin, dan presentase penderita infeksi menular seksual,berpengaruh secara signifikan terhadap kasus HIV dan AIDS dengan nilai AIC sebesarr 5994.888.Kata Kunci : AIDS, HIV, Overdispersi, Regresi Poisson Bivariat, Poisson Invers Gaussian.