THE NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION APPROACH IS MORE APPROPRIATE FOR IDENTIFYING TUBERCULOSIS RISK FACTORS (DATA ANALYSIS OF MADIUN AND PONOROGO DISTRICTS)
Abstrak
Tuberculosis is an infectious disease caused by the bacterium Mycobacterium Tuberculosis and remains a serious health problem in Indonesia, including in Madiun and Ponorogo Regencies. The trend of tuberculosis cases in these two regions has shown a significant increase since 2021, despite a previous decline. This study aims to identify the factors affecting the number of tuberculosis cases in both regencies and evaluate the most suitable analysis method between Poisson regression and Negative Binomial regression. The Negative Binomial regression model is used to address the issue of overdispersion, which occurs when the data variance is greater than the mean, leading to inaccuracies in using Poisson regression. The results show that in Madiun Regency, significant factors influencing the number of tuberculosis cases include high altitude, the population of productive age, and good sanitation access. Meanwhile, in Ponorogo Regency, significant factors affecting tuberculosis cases include high altitude, the population of productive age, and the number of healthcare workers. Model evaluation indicates that Negative Binomial regression is more appropriate than Poisson regression due to its ability to handle overdispersion.
Artikel teks lengkap
##article.generated_from_xml##
Referensi
1. Brajadenta GS, Laksana ASD, Peramiarti IDSAP. Faktor Risiko Tuberkulosis Paru Anak: Studi pada Balai Kesehatan Paru Masyarakat (BKPM) Purwokerto. STRADA Jurnal Ilmiah Kesehatan. 2018;7(2):1-6. doi:10.30994/sjik.v7i2.160
2. Pongoh NEG, Palandeng HMF, Rombot D V. Gambaran Perilaku Tenaga Kesehatan Terhadap Pengobatan Tuberkulosis Paru Di Puskesmas Kota Manado. Jurnal Kedokteran Komunitas dan Tropik. 2015;3(2):108-117.
3. Hasibuan WN, Sembiring WSRG, Fakhrizal D. Pengaruh keberadaan fasilitas kesehatan terhadap penemuan kasus tuberkulosis di Kabupaten Tanah Bumbu tahun 2019. Journal of Health Epidemiology and Communicable Diseases. 2021;7(2):76-83. doi:https://dx.doi.org/10.22435/jhecds.v7i2.5364
4. Ama PGB, Suhermi, Fradilla F. Pengaruh Faktor Klinis Dan Keteraturan Minum Obat Dengan Terjadinya TB MDR di Wilayah Kerja Puskesmas Kecamatan Pasar Rebo Jakarta Timur. Jurnal Ilmiah Kesehatan. 2020;12(1):16-29.
5. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Profil Dinas Kesehatan Indonesia 2023.; 2024.
6. Wijaya MSD, Mantik MFJ, Rampengan NH. Faktor Risiko Tuberkulosis pada Anak. Jurnal Unversitas Sam Ratulangi. 2021;9(1):124-133. doi:https://doi.org/10.35790/ecl.9.1.2021.32117
7. Pramudaningsih IN, Cahyanti L, Yuliana AR, Fitriana V, Khamdannah EN, Fitriana AA. Pencegahan Penularan Tbc Melalui Implementasi Cekoran Bu Titik (Cegah Resiko Penularan Melalui Batuk Efektif Dan Etika Batuk) Pada Remaja Di Sman 2 Kudus. Jurnal Pengabdian Kesehatan. 2023;6(1):77-87.
8. Naim N, Dewi NU. Performa Tes Cepat Molekuler Dalam Diagnosa Tuberkulosis Di Balai Besar Kesehatan Paru Masyarakat Makassar. Jurnal Media Analis Kesehatan. 2018;9(2):113-122.
9. Sari GK, Sarifuddin, Setyawati T. Tuberkulosis Paru Post Wodec Pleural Efusion: Laporan Kasus Pulmonary Tuberculosis Post Wodec Pleural Effusion: Case Report. Jurnal Medical Profession (MedPro). 2022;4(2):174-182.
10. Prasetya NI. Pengaruh Faktor-Faktor Rumah Sehat dan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) Terhadap Kejadian Tuberkulosis Paru Di Wilayah Kerja Puskesmas Waru Kecamatan Waru Kabupaten Sidoarjo. Swara Bhumi. 2020;5(9):74-82.
11. Miraj Darajat A, Yosinta Y, Anri, Nur Aziz Muslim D, satria Pratama A. Gambaran pengetahuan pasien TB paru tentang pentingnya pengobatan tuntas diwilayah kerja Puskesmas Cibiru. JOURNAL OF Qualitative Health Research & Case Studies Reports. 2022;2(2):41-48.
12. Mu’tashim RA, Trimurtini. Peran Konservasi Sumber Daya Alam Terhadap Sustainable Development Goals (SDGs) Air Bersih Dan Sanitasi Layak. Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia. 2024;1(3):378-384.
13. Noerhalimah T. Cakupan PHBS Skala Rumah Tangga Dan Proporsi Rumah Sehat Dengan Kejadian Tuberkulosis Di Jawa Barat. JPH RECODE. 2020;4(1):28-42.
14. Widodo AT. Profil Kesehatan Kabupaten Madiun Tahun 2023. Data Kesehatan. Dinas Kesehatan Kabupaten Madiun; 2023.
15. Puspitaningarti DA. Profil Kesehatan Kabupaten Ponorogo Tahun 2023. Data Kesehatan. Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo; 2024.
16. Kristy, Jajang, Nurhayati N. Analisis Regresi Count Data Untuk Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis Di Kabupaten Banyumas. Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP). 2021;13(2):57-70.
17. Pratama YA. Karakteristik Klinis Penyakit Tuberkulosis Paru Pada Anak. Jurnal Penelitian Perawat Profesional. 2021;3(2):237-242.
18. Prajaningtyastiti AR, Pawenang ET. Pengelolaan Sampah dengan Tingkat Kepadatan Lalat pada Tempat Penampungan Sementara (TPS). HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development). 2023;7(1):55-66. doi:https://doi.org/10.15294 /higeia.v7i1.56198
19. Widyaningsih Y, Arum GP, Prawira K. Aplikasi K-Fold Cross Validation Dalam Penentuan Model Regresi Binomial Negatif Terbaik. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. 2021;15(2):315-322.
20. Martias LD. Statistika Deskriptif Sebagai Kumpulan Informasi. FIHRIS: Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi. 2021;16(1):40-59.
21. Syafiqoh AJ, Mahardika R, Amaria S, Winaryati E, Al Haris M. Pemodelan Regresi Binomial Negatif untuk Mengevaluasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya. 2024;12(1):15-23.
22. Febrilia BRA. Pembelajaran Distribusi Poisson dan Penerapannya dalam Kehidupan Sehari-hari. Jurnal Didaktik Matematika. 2017;4(1):1-14.
23. Wulandari DN, Chamid MS. Pemodelan Jumlah Penderita Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 Menggunakan Metode Generalized Poisson Regression. Jurnal Sains dan Seni ITS. 2022;11(1):36-42.
24. Esra R, Nohe DA, Fathurahman M. Pemilihan Model Terbaik pada Generalized Poisson Regression Menggunakan Akaike Information Criterion. Jurnal Statistika. 2023;23(1):73-87.
25. Sauddin A, Auliah NI, Alwi W. Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Provinsi Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Binomial Negatif. Jurnal Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya. 2020;8(2):42-47.
26. Banapon A, Putra MLP, Widodo E. Penerapan Regresi Binomial Negatif Untuk Mengatasi Pelanggaran Overdispersi Pada Regresi Poisson (Studi Kasus Penderita Tuberculosis Di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017). Jurnal Statistika Teori dan Aplikasi: Biomedics, Industry & Business And Social Statistics. 2020;14(1):53-63.
2. Pongoh NEG, Palandeng HMF, Rombot D V. Gambaran Perilaku Tenaga Kesehatan Terhadap Pengobatan Tuberkulosis Paru Di Puskesmas Kota Manado. Jurnal Kedokteran Komunitas dan Tropik. 2015;3(2):108-117.
3. Hasibuan WN, Sembiring WSRG, Fakhrizal D. Pengaruh keberadaan fasilitas kesehatan terhadap penemuan kasus tuberkulosis di Kabupaten Tanah Bumbu tahun 2019. Journal of Health Epidemiology and Communicable Diseases. 2021;7(2):76-83. doi:https://dx.doi.org/10.22435/jhecds.v7i2.5364
4. Ama PGB, Suhermi, Fradilla F. Pengaruh Faktor Klinis Dan Keteraturan Minum Obat Dengan Terjadinya TB MDR di Wilayah Kerja Puskesmas Kecamatan Pasar Rebo Jakarta Timur. Jurnal Ilmiah Kesehatan. 2020;12(1):16-29.
5. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Profil Dinas Kesehatan Indonesia 2023.; 2024.
6. Wijaya MSD, Mantik MFJ, Rampengan NH. Faktor Risiko Tuberkulosis pada Anak. Jurnal Unversitas Sam Ratulangi. 2021;9(1):124-133. doi:https://doi.org/10.35790/ecl.9.1.2021.32117
7. Pramudaningsih IN, Cahyanti L, Yuliana AR, Fitriana V, Khamdannah EN, Fitriana AA. Pencegahan Penularan Tbc Melalui Implementasi Cekoran Bu Titik (Cegah Resiko Penularan Melalui Batuk Efektif Dan Etika Batuk) Pada Remaja Di Sman 2 Kudus. Jurnal Pengabdian Kesehatan. 2023;6(1):77-87.
8. Naim N, Dewi NU. Performa Tes Cepat Molekuler Dalam Diagnosa Tuberkulosis Di Balai Besar Kesehatan Paru Masyarakat Makassar. Jurnal Media Analis Kesehatan. 2018;9(2):113-122.
9. Sari GK, Sarifuddin, Setyawati T. Tuberkulosis Paru Post Wodec Pleural Efusion: Laporan Kasus Pulmonary Tuberculosis Post Wodec Pleural Effusion: Case Report. Jurnal Medical Profession (MedPro). 2022;4(2):174-182.
10. Prasetya NI. Pengaruh Faktor-Faktor Rumah Sehat dan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) Terhadap Kejadian Tuberkulosis Paru Di Wilayah Kerja Puskesmas Waru Kecamatan Waru Kabupaten Sidoarjo. Swara Bhumi. 2020;5(9):74-82.
11. Miraj Darajat A, Yosinta Y, Anri, Nur Aziz Muslim D, satria Pratama A. Gambaran pengetahuan pasien TB paru tentang pentingnya pengobatan tuntas diwilayah kerja Puskesmas Cibiru. JOURNAL OF Qualitative Health Research & Case Studies Reports. 2022;2(2):41-48.
12. Mu’tashim RA, Trimurtini. Peran Konservasi Sumber Daya Alam Terhadap Sustainable Development Goals (SDGs) Air Bersih Dan Sanitasi Layak. Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia. 2024;1(3):378-384.
13. Noerhalimah T. Cakupan PHBS Skala Rumah Tangga Dan Proporsi Rumah Sehat Dengan Kejadian Tuberkulosis Di Jawa Barat. JPH RECODE. 2020;4(1):28-42.
14. Widodo AT. Profil Kesehatan Kabupaten Madiun Tahun 2023. Data Kesehatan. Dinas Kesehatan Kabupaten Madiun; 2023.
15. Puspitaningarti DA. Profil Kesehatan Kabupaten Ponorogo Tahun 2023. Data Kesehatan. Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo; 2024.
16. Kristy, Jajang, Nurhayati N. Analisis Regresi Count Data Untuk Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis Di Kabupaten Banyumas. Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP). 2021;13(2):57-70.
17. Pratama YA. Karakteristik Klinis Penyakit Tuberkulosis Paru Pada Anak. Jurnal Penelitian Perawat Profesional. 2021;3(2):237-242.
18. Prajaningtyastiti AR, Pawenang ET. Pengelolaan Sampah dengan Tingkat Kepadatan Lalat pada Tempat Penampungan Sementara (TPS). HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development). 2023;7(1):55-66. doi:https://doi.org/10.15294 /higeia.v7i1.56198
19. Widyaningsih Y, Arum GP, Prawira K. Aplikasi K-Fold Cross Validation Dalam Penentuan Model Regresi Binomial Negatif Terbaik. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. 2021;15(2):315-322.
20. Martias LD. Statistika Deskriptif Sebagai Kumpulan Informasi. FIHRIS: Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi. 2021;16(1):40-59.
21. Syafiqoh AJ, Mahardika R, Amaria S, Winaryati E, Al Haris M. Pemodelan Regresi Binomial Negatif untuk Mengevaluasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya. 2024;12(1):15-23.
22. Febrilia BRA. Pembelajaran Distribusi Poisson dan Penerapannya dalam Kehidupan Sehari-hari. Jurnal Didaktik Matematika. 2017;4(1):1-14.
23. Wulandari DN, Chamid MS. Pemodelan Jumlah Penderita Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 Menggunakan Metode Generalized Poisson Regression. Jurnal Sains dan Seni ITS. 2022;11(1):36-42.
24. Esra R, Nohe DA, Fathurahman M. Pemilihan Model Terbaik pada Generalized Poisson Regression Menggunakan Akaike Information Criterion. Jurnal Statistika. 2023;23(1):73-87.
25. Sauddin A, Auliah NI, Alwi W. Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Provinsi Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Binomial Negatif. Jurnal Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya. 2020;8(2):42-47.
26. Banapon A, Putra MLP, Widodo E. Penerapan Regresi Binomial Negatif Untuk Mengatasi Pelanggaran Overdispersi Pada Regresi Poisson (Studi Kasus Penderita Tuberculosis Di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017). Jurnal Statistika Teori dan Aplikasi: Biomedics, Industry & Business And Social Statistics. 2020;14(1):53-63.
Penulis
Muktiwijaya, A. W., & Nugraha, J. (2025). THE NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION APPROACH IS MORE APPROPRIATE FOR IDENTIFYING TUBERCULOSIS RISK FACTORS (DATA ANALYSIS OF MADIUN AND PONOROGO DISTRICTS). JURNAL RISET KESEHATAN POLTEKKES DEPKES BANDUNG, Online ISSN 2579-8103, 17(2), 687–699. https://doi.org/10.34011/juriskesbdg.v17i2.2878
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.