Model mixed geographically weighted regression untuk pemetaan faktor tuberkulosis di Jawa Timur

Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia menempati posisi kedua tertinggi dunia untuk kasus tuberkulosis, dengan Jawa Timur berada di urutan kedua nasional dengan 87.048 kasus. Penelitian ini bertujuan mendapatkan model, memetakan faktor penentu tuberkulosis di 38 kabupaten/kota di Jawa Timur mencakup 9 kota dan 29 kabupaten pada tahun 2023. Data didapatkan dari Dinas Kesehatan Jawa Timur dan Badan Pusat Statistik Jawa Timur, dengan Variabel respon yaitu presentase kasus tuberkulosis, serta 7 variabel prediktor yaitu persentase penduduk miskin (X1), persentase sanitasi layak (X2), persentase memasak menggunakan bahan bakar kayu (X3), persentase bayi mendapat imunisasi BCG (X4), persentase penderita HIV (X5), persentase tempat fasilitas umum sesuai standar (X6), persentase tempat pengelolaan pangan sesuai standar (X7). Metode yang digunakan adalah Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) yang merupakan pengembangan metode GWR. MGWR digunakan ketika terdapat variabel yang memiliki pengaruh global dan lokal di wilayah observasi dikarenakan MGWR mempertimbangkan pengaruh lokal dan global bersamaan. Didapatkan hasil penelitian menggunakan metode MGWR dengan fungsi pembobot adaptive gaussian dengan ukuran kebaikan R2 92,55, AIC 98,81, dan MAPE21,21. Didapatkan 2 kelompok variabel yang memiliki pengaruh signifikan dengan kasus tuberkulosis di Jawa Timur.