Pemodelan Faktor Risiko Penyakit Pneumonia Menggunakan Metode Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR) (Studi Kasus: Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2019-2024)

Abstract

Pneumonia adalah penyakit infeksi saluran pernapasan akut. Kasus pneumonia yang masih menjadi penyebab utama kematian pada balita, khusunya di Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk memodelkan dan menganalisis faktor risiko pneumonia pada balita di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR) dengan fungsi pembobot adaptive kernel. Penelitian menggunakan data pneumonia Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019-2024 yang diperoleh dari publikasi Open Data Provinsi Jawa Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GTWR dengan pembobot adaptive Tricube merupakan model terbaik dibandingkan dengan pembobot adaptive Gaussian dan adaptive Bisquare. Hal ini ditunjukkan oleh nilai kinerja yang lebih baik, yaitu nilai R 2 sebesar 0.65782, AIC sebesar 2839.788, dan MAPE sebesar 0.43723, menunjukkan bahwa kemampuan model ini lebih baik dalam menjelaskan variasi data serta menghasilkan prediksi lebih akurat dibandingkan dengan dua model lainnya. Variabel yang berpengaruh signifikan dalam model meliputi persentase gizi buruk, jumlah bayi dengan BBLR, persentase pemberian ASI eksklusif, jumlah balita yang menerima imunisasi dasar lengkap, dan jumlah rumah tangga ber-PHBS.