PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

Quraini Septy Wardhani (Sebelas Maret University)
Sri Sulistijowati Handajani
Irwan Susanto

Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
Vol 14 No 1 (2022): Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik

Geographically weighted logistic regression (GWLR) adalah metode yang dapat memodelkan data bersifat kategorik dengan mempertimbangkan efek spasial. Pada penelitian ini, metode GWLR digunakan untuk memodelkan indeks pembangunan kesehatan masyarakat (IPKM) di Provinsi Jawa Timur. Variabel yang digunakan adalah prevalensi balita stunting, hipertensi, pneumonia, persalinan ditangani nakes, pengguna KB MKJP, dan penduduk dengan perilaku cuci tangan benar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan GWLR dengan pembobot adaptive Gaussian Kernel lebih baik daripada pembobot lain dengan faktor yang berpengaruh signifikan secara lokal adalah prevalensi balita stunting dan hipertensi. Nilai akurasi, sensitivity, dan specitivity yang dihasilkan berturut-turut sebesar 97,4% , 100% dan 85,71%.