Euclid
Vol 5, No 1 (2018): EDISI JANUARI

BAYESIAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DALAM PEMODELAN ANGKA INCIDENCE RATE

I Gede Nyoman Mindra Jaya (Program Studi Statistika FMIPA UNPAD)
Neneng Sunengsih (Unknown)



Article Info

Publish Date
17 Jan 2018

Abstract

Dalam dunia kesehatan angka incidence rate dikenal sebagai angka yang menunjukkan jumlah penderita baru suatu penyakit dalam periode waktu tertentu dibandingkan atas populasi yang beresiko pada periode waktu tersebut. Angka ini umumnya dijadikan rujukan untuk memetakan resiko kesehatan suatu lokasi dan mengkaji lebih jauh faktor-faktor resiko yang berpengaruh pada tinggi rendahnya resiko suatu penyakit pada lokasi tertentu. Pemodelan faktor-faktor resiko terhadap angka incidence rate umumnya dilakukan menggunakna metode regresi linear namun pendekatan ini menemukan kendala untuk data yang mengandung heterogenitas spasial, yaitu kondisi dimana faktor resiko memiliki pengaruh yang berbeda untuk setiap lokasi. Sehingga dalam pemodelan yang dinilai lebih tepat adalah pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR). Metode Bayesian diperkenalkan dalam menaksir parameter GWR untuk memberikan hasil taksiran yang lebih ajeg. Kata Kunci. Bayesian, GWR, Incidence Rate 

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

Euclid

Publisher

Subject

Education Mathematics Social Sciences

Description

The aim of Euclid, p-ISSN 2355-1712 and e-ISSN 2541-4453, is to provide a national forum for sharing, dissemination and discussion of research, experience and perspectives across a wide range of pure and applied mathematics, education, teaching, development, instruction, educational projects and ...