Analisis Regresi Binomial Negatif untuk mengatasi Overdispersi Dalam Regresi Poisson pada Kasus Tuberkulosis (Studi Kasus : Wilayah Kabupaten Madiun dan Kabupaten Ponorogo)

Abstract

Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium Tuberculosis, dan masih menjadi masalah kesehatan yang serius di Indonesia, termasuk di Kabupaten Madiun dan Kabupaten Ponorogo. Tren kasus Tuberkulosis di kedua wilayah ini mengalami peningkatan yang signifikan sejak tahun 2021, meskipun sebelumnya sempat menunjukkan penurunan. Fenomena ini menyoroti perlunya penelitian lebih lanjut untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi penyebaran Tuberkulosis, terutama dari aspek lingkungan, sosial, dan ekonomi. Penelitian ini menggunakan model regresi Binomial Negatif untuk mengatasi masalah overdispersi, yaitu kondisi di mana variansi data lebih besar daripada rata-rata, yang menyebabkan ketidaktepatan penggunaan regresi Poisson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa di Kabupaten Madiun, faktor signifikan yang memengaruhi jumlah kasus Tuberkulosis meliputi tinggi wilayah, jumlah penduduk usia produktif, dan akses sanitasi yang baik. Sementara itu, di Kabupaten Ponorogo, faktor signifikan yang memengaruhi kasus Tuberkulosis meliputi tinggi wilayah, jumlah penduduk usia produktif, dan jumlah tenaga kesehatan. Evaluasi model menunjukkan bahwa regresi Binomial Negatif lebih tepat digunakan dibandingkan regresi Poisson, mengingat kemampuannya dalam menangani overdispersi.