2022
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.62721
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Pemodelan Jumlah Penderita Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 Menggunakan Metode Generalized Poisson Regression

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2

Citation Types

0
0
0
2

Year Published

2022
2022
2024
2024

Publication Types

Select...
2

Relationship

0
2

Authors

Journals

citations
Cited by 2 publications
(2 citation statements)
references
References 0 publications
0
0
0
2
Order By: Relevance
“…Banyak faktor yang menyebabkan kejadian tuberculosis diantaranya kepadatan penduduk, sanitasi yang layak, jumlah penduduk usia produktif, dan jumlah rumah tangga ber-PHBS (Pola Hidup Bersih dan Sehat) (Wulandari & Salamah, 2022) (Asriyanti et al, 2022). Selain itu faktor penyebab kejadian tuberculosis yang lain adalah persentase bayi yang mendapatkan imunisasi BCG, jumlah posyandu, jumlah penduduk miskin, dan jumlah balita yang kurang gizi (Masnarivan & Haq, 2022) (Juwita et al, 2021).…”
Section: Pendahuluanunclassified
See 1 more Smart Citation
“…Banyak faktor yang menyebabkan kejadian tuberculosis diantaranya kepadatan penduduk, sanitasi yang layak, jumlah penduduk usia produktif, dan jumlah rumah tangga ber-PHBS (Pola Hidup Bersih dan Sehat) (Wulandari & Salamah, 2022) (Asriyanti et al, 2022). Selain itu faktor penyebab kejadian tuberculosis yang lain adalah persentase bayi yang mendapatkan imunisasi BCG, jumlah posyandu, jumlah penduduk miskin, dan jumlah balita yang kurang gizi (Masnarivan & Haq, 2022) (Juwita et al, 2021).…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Penelitian terdahulu tentang tuberculosis sudah banyak dilakukan, diantaranya dengan memodelkan kejadian tuberculosis per wilayah menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR) untuk mengetahui faktor penyebab kejadian tuberculosis pada masing-masing wilayah (Asril et al, 2021) (Khariyani et al, 2022) (Al Karima et al, 2021. Banyaknya kejadian tuberculosis ini juga sering dianalisis menggunakan pendekatan poisson karena merupakan variabel jumlah yang diduga berdistribusi poisson (Lestari et al, 2014) (Wulandari & Salamah, 2022) (Khaulasari & Antonius, 2019). Selain itu karena pola hubungan yang tidak jelas antara banyaknya kejadian tuberculosis dengan variabel yang diduga menjadi penyebab, maka untuk memodelkan kejadian tuberculosis menggunakan regresi nonparametrik (Darma et al, 2020) (Nisa & Budiantara, 2016) (Asriyanti et al, 2022).…”
Section: Pendahuluanunclassified