"Butuh hasil riset yang akurat dan terpercaya? Kami siap membantu mengolah data penelitian Anda dengan metode terbaik untuk mendukung kesuksesan tesis, disertasi, atau penelitian akademik Anda!"

Sabtu, 30 Desember 2023

Pemodelan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Dengan Menggunakan Model Autoregressive Distributed Lag

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kasus demam berdarah dengue (DBD) dengan model autoregressive distributed lag (ARDL) untuk mengetahui variabel prediktor yang signifikan di Kabupaten Bojonegoro. Variabel prediktor yang dipilih adalah persentase kemiskinan, jumlah penduduk, fasilitas kesehatan, dan tenaga kesehatan. Desain penelitian dengan pendekatan kuantitatif digunakan untuk menyelidiki variabel prediktor pada kasus DBD dengan model ARDL dan bantuan EViews. Stasioneritas, kointegrasi, asumsi klasik, signifikansi parameter, dan penilaian kebaikan model, yaitu R-square, MSE, AIC, dan SBC, diuji. Sumber data penelitian adalah data sekunder, yaitu data tahunan dari laporan Badan Pusat Statistik dan Dinas Kesehatan di Kabupaten Bojonegoro dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2022. Hasil pengujian menunjukkan hanya terdapat kointegrasi pada variabel respon, sehingga model ARDL diterapkan, namun distribusi lag hanya dilakukan pada variabel respon. Pada pengujian signifikansi parameter, ditemukan bahwa peningkatan jumlah tenaga kesehatan berpengaruh signifikan terhadap penurunan jumlah penderita DBD. Sementara itu, variabel prediktor lainnya tidak signifikan.

Kata Kunci

Asumsi Klasik, Kointegrasi, Stasioneritas, Model ARDL, Demam Berdarah Dengue.

Reference

Nurdiansyah, D. dan Sulistiawan, A. (2023). PEMODELAN JUMLAH KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 4(3), 1965-1977.doi.org/10.46306/lb.v4i3.526

Sumber: Jurnal Lebesgue 2023

Tidak ada komentar:

Posting Komentar