Model Koefisien Bervariasi Spasial Bayesian untuk Memperkirakan Risiko Relatif Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Medan - Rahmat Hutapea; Husein, Ismail (Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro, 2025)
Penelitian ini membahas penerapan model Spatially Varying Coefficient berbasis pendekatan Spasial Bayesian untuk mengestimasi risiko relatif (Relative Risk/RR) penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Medan. Tujuan penelitian ini adalah untuk: (1) mengidentifikasi tren kasus DBD di Kota Medan; (2) mengakomodasi variasi spasial dalam data serta memberikan estimasi risiko relatif yang lebih akurat antarwilayah; dan (3) menganalisis distribusi spasial risiko relatif kasus DBD di setiap kecamatan. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data kasus DBD tahun 2022–2023 dari Dinas Kesehatan Kota Medan, serta data demografi dan lingkungan seperti kepadatan penduduk, jumlah tenaga kesehatan, dan fasilitas kesehatan. Analisis data dilakukan dengan pendekatan Bayesian menggunakan model Spatially Varying Coefficient untuk menangkap heterogenitas dan ketergantungan spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu menghasilkan estimasi risiko relatif yang informatif dan akurat, serta dapat digunakan untuk mendukung perencanaan strategi pencegahan dan pengendalian DBD yang lebih tepat sasaran. Selain itu, penelitian ini memberikan kontribusi metodologis dalam pengembangan analisis spasial di bidang epidemiologi dan kesehatan masyarakat.