Perbandingan Model Regresi Robust Estimasi M Dan Estimasi Least Trimmed Squares (LTS) Pada Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Indonesia
Abstract
Tuberkulosis merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Tuberkulosis sendiri menjadi salah satu penyakit yang menjadi perhatian dunia karena menjadi 10 penyebab kematian tertinggi di dunia pada tahun 2015. Indonesia adalah negara dengan jumlah kasus baru tuberkulosis terbanyak ketiga di dunia dengan angka 8% dari total kasus global. Pada data jumlah kasus tuberkulosis di Indonesia tahun 2019 ditemukan adanya pencilan, maka dari itu, diperlukan adanya metode yang kekar pada pengaruh pencilan yaitu regresi robust. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimator terbaik antara metode estimasi M dan Least Trimmed Squares (LTS) serta mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus tuberkulosis di Indonesia. Kriteria pemilihan estimasi terbaik dilihat dari nilai adjusted  terbesar dan nilai Mean Squares Error (MSE) terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode estimasi Least Trimmed Squares (LTS) merupakan metode yang lebih baik dibandingkan metode estimasi M dan variabel persentase TPM memenuhi syarat kesehatan, jumlah HIV, persentase penduduk, dan jumlah tenaga kesehatan masyarakat berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus tuberkulosis di Indonesia tahun 2019.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Banapon, A., Putra, M. L. P., dan Widodo, E. (2020). "Penerapan Regresi Binomial Negatif untuk Mengatasi Pelanggaran Overdispersi pada Regresi Poisson (Studi Kasus Penderita Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017)". Biastatistics: Jurnal Statistika Teori dan Aplikasi: Biomedics, Industry & Business And Social. 39-52.
Birkes, D. and Dodge, Y. (1993). Alternative Methods of Regression. New York: John Wiley & Sons, Inc.
BPS. (2020). Statistik Indonesia 2020. Jakarta: Badan Pusat Statistik (BPS) RI.
Chen, C. (2002). "Robust Regression and Outlier Detection with the ROBUSTREG Procedure". SUGI Proceedings. 265-27.
Draper, N. R., and Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis (Third ed.). Canada: John Wiley & Sons, Inc.
Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (Fourth ed.). United State (USA): The McGraw-Hill.
Kementerian Kesehatan RI. (2020). Profil Kesehatan Indonesia 2019. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
Lestari, R. D., Wulandari, S. P., dan Purhadi. (2014). "Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression". Jurnal Sains dan Seni POMITS. 3, (2).
Pusat Data Informasi Kementerian Kesehatan RI. (2018). InfoDatin: Tuberkulosis. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
Rousseeuw, P. J., and Leroy, A. M. (1987). Robust Regression And Outlier Detection. Canada: John Wiley & Sons, Inc.
Susanti, Y., Pratiwi, H., Handajani, S. S., and Liana, T. (2014). "M Estimation, S Estimation, and MM Estimation In Robust Regression". International Journal of Pure and Applied Mathematics. 349-360.
WHO. (2019). Global Tuberculosis Report 2019. New York : World Health Organization.
Williems, G., and Aelst, S. V. (2004). "Fast and Robust bootstrap for LTS". In Computational Statistics dan Data Analysis.
Zaman, A., Rousseeuw, P. J., and Orhan, M. (2001). "Econometric applications of high-breakdown robust regression techniques". Economic Letters. 1-8
DOI: http://dx.doi.org/10.30659/kontinu.4.2.136-146
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Dina Rohmah, Yuliana Susanti, Etik Zukhronah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons - Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Kontinu diterbitkan oleh Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidkan (FKIP), Universitas Islam Sultan Agung (Unissula).
Contact us: GKB Lantai 2, FKIP Unissula Jl. Raya Kaligawe Km.4 Terboyo Kulon, Genuk, Semarang 50112. Email: kontinu.pendmat@unissula.ac.id