Bayesian Spasial Varying Coeffcient Model Dalam Menaksir Resiko Relatif Penyakit Diare di Kota Bandung
| dc.contributor.author | Jaya, I Gede Nyoman Mindra | |
| dc.contributor.author | Tantular, Bertho | |
| dc.contributor.author | Zulhanif | |
| dc.date.accessioned | 2017-06-06T01:39:52Z | |
| dc.date.available | 2017-06-06T01:39:52Z | |
| dc.date.issued | 2017-03-18 | |
| dc.identifier.citation | Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics : Methods and Models. London: Kluwer Academic Publisher. Congdon, P. (2013). Bayesian Spatial Statistical Modeling. In M. M. Fischer, & P. Nijkamp, Handbook of Regional Science (pp. 141-1434). New York: Springer. Elliott, P., & Wartenberg, D. (2004). Spatial Epidemiology: Current Approaches and Future Challenges. Environmental Health Perspectives , 112 (9), 998-1006. Fotheringham, A stewart et al. 2002. Geographically weighted Regression The Analysis Of Spasially Verying Relationship. United Kingdom : University of Newcastle. Kementrian Kesehatan RI. (2011). Situasi Diare di Indonesia. Lesage, J.P. 1998. Spatial Econometrics. Department of Economics, University of Toledo. Maiti, T. (1998). Hierarchical Bayes estimation of mortality rates disease mapping. Journal of Statistical Planning and inference , 339-348. Suraatmaja, Sudaryat. 2007. Kapita Selekta Gastroenterologi. Sagung Seto, Jakarta Waller, L. A., & Gotway, C. A. (2004). Applied Spatial Statistics for Health Data. John Willey & Son. Wiharto , Mulyo dan Hilmy , Reza (2015). Hubungan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat Dengan Kejadian Diare Pada Tatanan Rumah Tangga di Daerah Kedaung Wetan Tangerang. Forum Ilmiah Volume 12 Nomor 1. | in_ID |
| dc.identifier.issn | 2502-6526 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11617/8741 | |
| dc.description.abstract | Penyakit diare masih merupakan masalah kesehatan di Indonesia khususnya di Kota Bandung. karena morbiditas dan mortalitas-nya yang masih tinggi. Pemodelan regresi Poisson Global dinilai kurang tepat digunakan dalam memodelkan data diare yang memiliki karakteristik spasial yang meliputi ketergantungan spasial dan heterogenitas spatial. Model yang diuslkan adalah model Bayesian Spatial Varying Coefficient Model (SVCM) sebagi pendekatan untuk mensolusikan adanya pelanggaran asumsi karena adanya karakteristik spatial. Hasil analisis menemukan bahwa pemodelan regresi poisson kurang tepat digunakan untuk memodelkan angka kasus diare di Kota Bandung dikarenakan adanya pelanggaran asumsi homoskedastisitas. Pemodelan SVCM menyimpulkan menginformasikan adanya efek spatial yang berbeda untuk setiap kecamatan di Kota Bandung sehingga memberikan informasi yang lebih lengkap bagaimana kontribusi dari masing-masing variabel Kepadatan Penduduk, PHBS, Rumah Sehat, Gizi Buruk dan Air Bersih berpengaruh terhadap angka kasus diare di masing-masing kecamatan di Kota Bandung. | in_ID |
| dc.language.iso | id | in_ID |
| dc.publisher | Program Studi Pendidikan Matematika Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Muhammadiyah Surakarta | in_ID |
| dc.subject | Bayesian | in_ID |
| dc.subject | Diare | in_ID |
| dc.subject | SVCM | in_ID |
| dc.title | Bayesian Spasial Varying Coeffcient Model Dalam Menaksir Resiko Relatif Penyakit Diare di Kota Bandung | in_ID |
| dc.type | Article | in_ID |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) II 2017
Inovasi Matematika dan Pembelajarannya untuk Indonesia yang Berkemajuan