Text

Generalized Poisson Regression dan Negative Binomial Regression untuk Mengatasi Overdispersi pada Kasus Tetanus Neonatorum di Indonesia

---

Tetanus Neonatorum (TN) merupakan infeksi tetanus yang disebabkan oleh
bakteri Clostridium Tetani yang menyerang bayi usia 0-28 hari dan dapat
menyebabkan kematian. Variabel-variabel yang diduga dapat meningkatkan jumlah
kasus TN antara lain persentase persalinan ditolong tenaga non-kesehatan, persentase
persalinan di luar fasilitas pelayanan kesehatan, persentase ibu hamil hanya
melakukan imunisasi Td1, persentase rumah tangga dengan hunian tidak layak dan
persentase rumah tangga dengan sanitasi yang buruk. Data kasus TN mengikuti
distribusi Poisson sehingga pemodelan awal dilakukan dengan regresi Poisson yang
menghasilkan dua variabel signifikan yaitu persentase ibu hamil hanya melakukan
imunisasi Td1 dan persentase rumah tangga dengan sanitasi yang buruk. Model
kasus TN dari regresi Poisson mengalami overdispersi sehingga dilakukan
penanganan menggunakan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Negative
Binomial Regression (NBR). Pemodelan GPR menghasilkan satu variabel yang
signifikan yaitu persentase rumah tangga yang memiliki sanitasi yang buruk
sedangkan pemodelan NBR tidak menghasilkan variabel yang signifikan sehingga
metode NBR tidak dapat dipakai untuk data kasus TN. Model yang dapat digunakan
adalah model Generalized Poisson Regression.
Kata kunci : Tetanus Neonatorum, Generalized Poisson Regression, Negative
Binomial Regression, overdispersi

---

Ketersediaan

1189 E 2024

1189 E 2024

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1189 E 2024

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar