Model aditif tergeneralisasi dengan analisis non-linear dan non-parametrik untuk kasus penyebaran penyakit TBC

Adrin, Afifah (2025) Model aditif tergeneralisasi dengan analisis non-linear dan non-parametrik untuk kasus penyebaran penyakit TBC. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
01_cover.pdf

Download (149kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
abstrak.pdf

Download (279kB) | Preview
[img]
Preview
Text (KETERANGAN BEBAS PLAGIARISM)
ket bebas plag.pdf

Download (241kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
bab i.pdf

Download (750kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
bab ii.pdf
Restricted to Registered users only

Download (869kB)
[img] Text (BAB III)
bab iii.pdf
Restricted to Registered users only

Download (742kB)
[img] Text (BAB IV)
bab iv.pdf
Restricted to Registered users only

Download (690kB)
[img] Text (BAB V)
bab v.pdf
Restricted to Registered users only

Download (330kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
daftra pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (249kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
lapirn.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (512kB)

Abstract

Indonesia tercatat sebagai negara dengan jumlah penemuan penyakit TBC terbanyak kedua di dunia menurut World Health Organization (WHO). Menurut Kemenkes RI, jumlah penemuan penyakit TBC di Indonesia rata-rata terjadi peningkatan setiap tahunnya. Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penderita TBC terbanyak di Indonesia dan merupakan provinsi paling padat penduduknya menurut BPS 2024. Banyaknya penduduk belum bisa dijadikan penyebab tingginya kasus penemuan TBC di suatu daerah. Terdapat berbagai faktor yang mempengaruhi penyebaran penyakit TBC diantaranya ketersediaan sarana dan prasarana, keterampilan petugas Puskesmas, kepadatan penduduk dan lain-lain. Statistika dengan analisis regresi non-linear dan non-parametrik digunakan untuk mengetahui pengaruh antara kepadatan penduduk dengan penyebaran penyakit TBC di Jawa Barat tahun 2024. Model aditif tergeneralisasi yang bersifat non-linear dan non-parametrik akan meningkatkan akurasi dalam memprediksi kasus penyebaran penyakit TBC di Jawa Barat tahun 2024. Metode yang digunakan adalah metode penghalus spline yang mampu lebih akurat merepresentasikan data serta dapat menghaluskan pola data yang berfluktuasi. Penelitian ini membandingkan kinerja model aditif tergeneralisasi dengan model regresi polinomial. Nilai AIC model aditif tergeneralisasi lebih kecil daripada nilai AIC model regresi polinomial. Hal ini berarti model aditif tergeneralisasi lebih baik digunakan dibandingkan dengan model regresi polinomial dalam meningkatkan akurasi prediksi untuk mengetahui pengaruh kepadatan penduduk dengan penyebaran penyakit TBC di Jawa Barat tahun 2024.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Analisis Regresi; Penghalus Spline; Model Aditif Tergeneralisasi; Kepadatan Penduduk; TBC
Subjects: Mathematics > Data Processing and Analysis of Mathematics
Applied mathematics > Statistical Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika
Depositing User: Afifah Adrin Adrin
Date Deposited: 31 Jul 2025 06:46
Last Modified: 31 Jul 2025 06:46
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/113745

Actions (login required)

View Item View Item