MODEL REGRESI KUANTIL SPLINE KUADRATIK DALAM MENGANALISIS PERUBAHAN LAMA RAWAT INAP PASIEN DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RSUP M. DJAMIL PADANG
Abstract
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus and transmitted through mosquito bites that can cause disorders in the capillary blood vessels and the blood clotting system. DHF can be formed in a model and prediction in mathematics, namely with a regression model. A good regression model is a model that meets the classical assumption test so that the model is the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). In this study, three classical assumption tests were carried out, namely the normality test, autocorrelation and heteroscedasticity. If the classical assumptions are not met, the estimation results are no longer accurate and do not meet the BLUE properties. Then improvements are made using the quantile regression method of quadratic spline quantile regression. The results of the analysis of the goodness value of the minimum GCV quadratic spline model were obtained at 4.344620 at the 29th knot point. In the minimum GCV analysis for each quadratic spline quantile, a minimum value of 4.677511 was obtained which is located at quantile 0.5, so it can be said that the best model is at quantile 0.5.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Ananda Muhamad Tri Utama, “Pendampingan Penerapan Pencegahan DBD dengan 3MPlus Bagi Warga Semua Usia,” vol. 9, no. 3, hal. 356–363, 2022.
P. Priyono dan N. Nuris, “Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis Untuk Diagnosa Penyakit Demam Berdarah,” INTI Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, hal. 51–58, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1378.
M. Syahwal, “Faktor yang Berhubungan dengan Lama Hari Rawat Inap Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Kendari Tahun 2017,” Prev. J. ; J. Ilm. Prakt. Kesehat. Masy. Sulawesi Tenggara, vol. 2, no. 2, hal. 70–76, 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.uho.ac.id/index.php/preventifjournal/article/view/5434
R. A. Putra, “Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Lama Rawat Inap Pada Pasien Demam Berdarah Dengue,” hal. 1–23, 2024.
H. Nopianto, Terhadap Lama Rawat Inap. 2012.
L. H. Hasibuan dan S. Musthofa, “Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang,” JOSTECH J. Sci. Technol., vol. 2, no. 1, hal. 85–95, 2022, doi: 10.15548/jostech.v2i1.3802.
L. H. Hasibuan, F. Yanuar, D. Devianto, dan M. Maiyastri, “Quantile Regression Analysis; Simulation Study With Violation of Normality Assumption,” JOSTECH J. Sci. Technol., vol. 4, no. 2, hal. 133–142, 2024.
M. Y. Matdoan dan A. M. Balami, “Estimasi Parameter Regresi Kuantil Dengan Fungsi Spline Truncated Pada Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kota Surabaya,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl. ), vol. 7, no. 1, hal. 44, 2019, doi: 10.24252/msa.v7i1.7511.
O. J. Sumampouw, “Epidemiologi Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Minahasa Sulawesi Utara,” Sam Ratulangi J. Public Heal., vol. 1, no. 1, hal. 001, 2020, doi: 10.35801/srjoph.v1i1.27272.
P. A. U. Retang, J. A. R. Salmun, dan A. Setyobudi, “Hubungan Perilaku dengan Kejadian Penyakit Demam Berdarah Dengue di Wilayah Kerja Puskemas Bakunase Kota Kupang,” Media Kesehat. Masy., vol. 3, no. 1, hal. 63–71, 2021, doi: 10.35508/mkm.v3i1.2895.
A. P. N. Taryono, D. Ispriyanti, dan A. Prahutama, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (Dbd) di Provinsi Jawa Tengah dengan Metode Spatial Autoregressive Model dan Spatial Durbin Model,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 1, no. 1, hal. 1, 2018, doi: 10.13057/ijas.v1i1.24026.
S. kg. Dr. h. masriadi, s.km., s.pd.i., Epidemiologi Penyakit Menular, vol. 109, no. 1. 2016.
R. Syahnita, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Demam Berdarah Dengue (Dbd) Di Wilayah Kerja Puskesmas Klagenserut,” Modul Biokimia Mater. Metab. Lemak, Daur Asam Sitrat, Fosforilasi Oksidatif Dan Jalur Pentosa Fosfat, no. 201703035, hal. 6, 2021.
S. S. Melelo, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Demam Berdarah Dengue Di Wilayah Kerja Puskesmas Air Salobar Kota Ambon,” vol. 5, hal. 1–14, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK558907/
N. Dewi, L. Corsita, R. Al Hakim, A. C. Wijayanti, dan P. T. Ritonga, Dasar-dasar epidemiologi.
M. Saputri, Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Upayapencarian Pengobatan Pada Penderita Demamberdarah Dengue Di Kota Bengkulutahun 2016. 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.unived.ac.id/63/1/Skripsi melda saputri.pdf
N. H. Amini, E. Hartoyo, dan Rahmiyati, “Hubungan Hematokrit Dan Jumlah Trombosit Terhadap Lama Rawat Inap Pasien DBD Di RSUD Ulin Banjarmasin,” Homeostasis, vol. 2, no. 3, hal. 407–416, 2019.
L. H. Hasibuan, S. Musthofa, D. M. Putri, dan M. Jannah, “Comparison of Seasonal Time Series Forecasting Using Sarima and Holt Winter’S Exponential Smoothing (Case Study: West Sumatra Export Data),” Barekeng, vol. 17, no. 3, hal. 1773–1784, 2023, doi: 10.30598/barekengvol17iss3pp1773-1784.
V. E. Wahyudi dan I. Zain, “Analisis IPM Di Pulau Jawa Menggunkaan Analisis Regresi Kuantil,” Statistika, vol. 2, no. 1, hal. 65–69, 2014.
L. H. Hasibuan, F. Yanuar, V. P. Harahap, dan L. Qalbi, “Performance Quantile Regression and Bayesian Quantile Regression in Dealing with Non-normal Errors ( Case Study on Simulated Data ),” Numer. J. Mat. Pendidik. Mat., vol. 8, 2024.
F. Yanuar, C. Mukti, dan M. Maiyastri, “Komparasi Model Pertambahan Tinggi Badan Balita Stunting Dengan Metode Regresi Kuantil dan Regresi Kuantil Bayesian,” Limits J. Math. Its Appl., vol. 20, no. 2, hal. 165, 2023, doi: 10.12962/limits.v20i2.9581.
A. Anisa, A. Islamiyati, S. Sahriman, J. Massalesse, dan B. Aprilia, “Model Regresi Kuantil Spline Orde Dua Dalam Menganalisis Perubahan Trombosit Pasien Demam Berdarah,” Jambura J. Math., vol. 5, no. 1, hal. 38–45, 2023, doi: 10.34312/jjom.v5i1.16086.
H. Nuha, “Mean Squared Error (MSE) dan Penggunaannya,” Papers.Ssrn.Com, vol. 52, hal. 1–1, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ssrn.com/abstract=4420880
B. Aprilia, A. Islamiyati, dan A. Anisa, “Estimasi Model Regresi Kuantil Spline Kuadratik pada Data Trombosit dan Hematokrit Pasien DBD,” ESTIMASI J. Stat. Its Appl., vol. 1, no. 2, hal. 58, 2020, doi: 10.20956/ejsa.v1i2.9264.
P. S. Matematika dan U. J. Soedirman, “S – 2 Analisis Regresi Spline Kuadratik,” 2011.
Hasibuan, L. H., Yanuar, F., Devianto, D., Maiyastri, M., & Apriona, A. (2025). Bayesian Method for Linear Regression Modeling; Simulation Study with Normality Assumption. JOSTECH Journal of Science and Technology, 5(1), 81-92.
DOI: https://doi.org/10.15548/map.v7i2.12509
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.