PEMODELAN REGRESI HURDLE NEGATIVE BINOMIAL PADA KASUS DIFTERI DI PULAU KALIMANTAN INDONESIA - Anugrah, Syalva Setia; Huda, Nur'ainul Miftahul; Fran, Fransiskus (Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University, 2026)
Penyebaran kasus difteri di Pulau Kalimantan tahun 2023 menunjukkan ketidakmerataan antarwilayah, yang ditandai dengan banyaknya kabupaten/kota yang mencatatkan nol kasus, sementara wilayah lainnya masih mencatatkan jumlah kasus yang relatif tinggi. Kondisi ini mengindikasikan data bertipe cacah (count data) dengan karakteristik overdispersi dan proporsi nilai nol yang tinggi (excess zeros), sehingga memerlukan model yang mampu memisahkan proses munculnya nilai nol serta jumlah kasus ketika bernilai lebih dari nol. Berdasarkan kondisi tersebut, digunakan model regresi Hurdle Negative Binomial yang terdiri atas dua komponen, yaitu Zero Hurdle untuk memodelkan peluang terjadinya kasus dan Truncated Negative Binomial untuk memodelkan banyaknya kasus pada nilai lebih dari nol. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model regresi Hurdle Negative Binomial serta mengidentifikasi faktor yang memengaruhi terjadinya kasus difteri di Pulau Kalimantan. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Kesehatan dengan variabel dependen berupa banyaknya kasus difteri ( ) serta variabel independen meliputi Cakupan Imunisasi Dasar Lengkap ( ), Persentase Air Minum Layak ( ), Persentase Penduduk Miskin ( ), Persentase Balita Gizi Kurang ( ), dan Persentase Indeks Pembangunan Manusia ( ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Cakupan Imunisasi Dasar Lengkap ( ), Persentase Penduduk Miskin ( ), dan Persentase Indeks Pembangunan Manusia ( ) berpengaruh signifikan terhadap banyaknya kasus difteri di Pulau Kalimantan tahun 2023. Dengan demikian, model regresi Hurdle Negative Binomial mampu memberikan pemodelan yang sesuai dengan karakteristik data dan dapat dijadikan sebagai dasar kuantitatif dalam penyusunan kebijakan pengendalian difteri di Pulau Kalimantan.