## Geographically Weighted Regression dalam Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Tuberkulosis di Sumatera Utara
Vera Maya Santi 1* , Afifah Nur Mutia 2 , Qorry Meidianingsih 3 *e-mail: vmsanti@unj.ac.id
1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta

## ABSTRACT
Geographically  Weighted  Regression  (GWR)  is  a  method  used  to  analyze  a  case  by considering  spatial  effects.  Spatial  effects  indicate  differences  in  environmental characteristics between regions. A spatial effect can be seen from the violation of the assumption  of  the  multiple  linear  regression  homoscedasticity  test.  Research  in  the health sector often shows that the spread of disease, especially infectious diseases, is influenced by spatial effects, one of which is tuberculosis. In 2020, North Sumatra will become  one  of  the  areas  with  high  tuberculosis  cases,  so  it  is  necessary  to  study tuberculosis  cases  and  determine  the  factors  that  influence  it  by  involving  spatial effects.  This  study  aims  to  model  tuberculosis  cases  and  analyze  the  ten  factors thought  to  influence  it  using  the  GWR  method  with  the  adaptive  kernel  bi-square weighting  function.  The  results  showed  that  23  regencies/cities  had  local  GWR models  and  different  factors  influencing  tuberculosis  cases  for  each  region,  and  ten other  regencies/cities  were  influenced  by  other  factors  outside  the  variables  studied. Based on the variables that affect it, 13 regional groups are formed. Modeling with the GWR  method  can  explain  tuberculosis  cases  in  North  Sumatra  by  99.4%,  and  other predictor variables influence the rest.
Keywords :  adaptive  kernel  bisquare,  spatial  effects,  geographically  weighted regression, tuberculosis

## ABSTRAK
Geographically  Weighted  Regression (GWR)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  suatu  kasus  dengan  mempertimbangkan  efek  spasial.  Efek  spasial menunjukkan adanya perbedaan karakteristik lingkungan antar wilayah. Adanya efek spasial dapat dilihat dari pelanggaran pada uji asumsi homoskedastisitas regresi linier berganda. Penelitian di bidang kesehatan, seringkali menunjukkan bahwa penyebaran suatu penyakit terutama penyakit menular dipengaruhi oleh efek spasial salah satunya penyakit  tuberkulosis.  Pada  tahun  2020  Sumatera  Utara  menjadi  salah  satu  wilayah dengan kasus tuberkulosis tinggi, maka diperlukan kajian mengenai kasus tuberkulosis serta  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  dengan  melibatkan  efek spasial. Penelitian ini bertujuan memodelkan kasus tuberkulosis dan analisis terhadap 10 faktor yang diduga mempengaruhinya menggunakan metode GWR dengan fungsi pembobot adaptive  kernel  bi-square .  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  23 Kabupaten/Kota  memiliki  model  GWR    lokal  dan  faktor-faktor  yang  berbeda  dalam mempengaruhi  kasus  tuberkulosis  untuk  setiap  wilayahnya  dan  10  Kabupaten/Kota lainnya dipengaruhi faktor lain di luar dari variabel yang diteliti. Berdasarkan variabel yang  mempengaruhinya  terbentuk  13 kelompok wilayah.  Pemodelan  dengan  metode
GWR  mampu  menjelaskan  kasus  tuberkulosis  di  Sumatera  Utara  sebesar  99,4%, sisanya dipengaruhi oleh variabel prediktor lain.
Kata  Kunci: adaptive  kernel  bi-square ,  efek  spasial, geographically  weighted regression , tuberkulosis

## PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020  tuberkulosis menjadi  penyakit  menular  dengan  angka kematian  tertinggi  nomor  dua  setelah Covid-19.  Tuberkulosis  disebabkan  oleh Mycobacterium  Tuberculosis (WHO, 2020),  yang  ditularkan  antara  manusia. Pada  tahun  2020  Indonesia  menjadi penyumbang  kasus  tuberkulosis  tertinggi ke-3 dunia. Berdasarkan laporan Kemenkes RI pada tahun 2020 penderita tuberkulosis di Indonesia mencapai angka 351.936  kasus.  Salah  satu  wilayah  yang memiliki  angka  tuberkulosis  yang  tinggi di  Indonesia  adalah  Provinsi  Sumatera Utara dengan jumlah kasus 33.779 (Dinas Kesehatan  Provinsi  Sumatera  Utara,
2020). Menurut Universal Health Coverage (UHC)  jumlah  orang  yang terinfeksi,  penderita  tuberkulosis  aktif, dan  jumlah  kematian  yang  disebabkan oleh tuberkulosis dapat dikurangi melalui tindakan  pencegahan  multisektoral.  Oleh karena  itu,  salah  satu  upaya  yang  dapat dilakukan  dalam  pencegahan  kasus tuberkulosis dengan
memberikan informasi  berupa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tuberkulosis  di  Sumatera Utara.
Berdasarkan  kajian  UHC  dapat dilakukan  analisis  dengan  melibatkan efek  spasial  untuk  mengetahui  faktor- faktor yang berpengaruh dalam peningkatan  tuberkulosis  di  Sumatera Utara. Efek spasial merupakan perbedaan karakteristik  lingkungan  dan  geografis antar  daerah  sehingga  masing-masing daerah  memiliki  variasi  yang  berbeda disebut  dengan  heterogenitas  spasial (Caraka  &  Yasin,  2017).  Adanya  efek spasial  dapat  dilihat  dari  pelanggaran
pada uji asumsi homoskedastisitas regresi linier berganda.
Metode  yang  dapat  digunakan salah  satunya  dengan Geographically Weighted  Regression (GWR).  GWR merupakan  pengembangan  dari  regresi linier  dengan  menambahkan  faktor  letak geografis  yang  menghasilkan  estimator parameter  yang  hanya  dapat  digunakan untuk memprediksi setiap titik atau lokasi dimana data diamati (Fotheringham et.al. , 2002).  Proses  pembentukkan  model GWR  membutuhkan  pembobot  spasial yang  menjelaskan  letak  lokasi  amatan. Pembobot  pada  GWR  terdiri  dari  dua fungsi,  yaitu  fungsi fixed  kernel dan fungsi adaptive  kernel .  Fungsi fixed kernel memiliki  satu  nilai bandwidth optimum  tetap  pada  seluruh  wilayah pengamatan  dan  fungsi adaptive  kernel memiliki bandwidth optimum  berbeda pada setiap wilayah pengamatan (Fotheringham et.al ., 2002). Penerapan GWR dalam penelitian dengan menggunakan
pembobot fixed  gaussian  kernel telah dilakukan  diantaranya  oleh  Nadya et.al .
(2017)  yang  meneliti  kasus  pneumonia balita di provinsi Jawa Barat. Ulfie Safitri & Amaliana (2021) melakukan penelitian dalam  menentukan  model  GWR  terbaik dengan  pembobot fixed  kernel dan adaptive  kernel pada  kasus  kematian  ibu di  Jawa  Timur  tahun  2018  yang menghasilkan  fungsi  pembobot  terbaik adalah adaptive bi-square kernel . Berdasarkan  pemaparan  diatas, maka penelitian ini fokus pada pemodelan  dan  menganalisis  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap penyebaran  penyakit  tuberkulosis  di Sumatera  Utara  pada  tahun  2020
menggunakan  metode  regresi  yang diberikan pembobot yaitu Geographically
Weighted  Regression dengan  fungsi pembobot yang digunakan adalah adaptive kernel bi-square .

## METODE
Pada  bagian  metode  ini,  akan menguraikan  terkait  Analisis  regresi linier  berganda,  uji  signifikasi,  asumsi pada analisis regresi linier berganda, dan pemodelan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR).

## Data Penelitian
Pemilihan variabel prediktor yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu pada penelitian Pelissari & Diaz-Quijano (2017),  Maziyah  (2016),  Lestari  dkk (2014),  Zulaikha  (2018),    dan  Karima  & Hayati  (2021).  Data  pada  penelitian bersumber  dari  BPS  Provinsi  Sumatera Utara dan data publikasi Dinas Kesehatan Provinsi  Sumatera  Utara  (2020),  terdiri dari  satu  variabel  respon  yaitu  jumlah kasus  tuberkulosis  ( )  dan  sepuluh variabel  prediktor  yaitu  persentase penduduk  miskin  ( ),  persentase Tempat-Tempat  Umum  (TTU)  yang memenuhi syarat kesehatan ( ),
persentase Tempat Pengelolaan Makanan (TPM)  yang  memenuhi  syarat  kesehatan ( ),  kepadatan  penduduk  ( ),  jumlah puskesmas  ( )  ,  persentase  balita  yang pernah  mendapat  imunisasi  BCG  ( ), persentase  rumah  tangga  yang  memiliki akses terhadap sanitasi layak ( ), tingkat pengangguran  terbuka  ( ),  jumlah  gizi buruk  pada  balita  ( ),  dan  jumlah penduduk usia produktif ( ).

## Uji Asumsi
Pengujian  asumsi  pada  regresi digunakan  untuk  melihat  kebaikan  dari data agar dapat dianalisis lebih lanjut.
Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk mengetahui  nilai  residual  pada  model regresi  yang  digunakan  berdistribusi normal  atau  tidak,  dengan  hipotesis sebagai berikut:
Galat berdistribusi normal Galat tidak berdistribusi normal Statistik uji yang digunakan:
Keterangan: = Statistik uji anderson darling = Data   yang distandarisasi
=  Fungsi  distribusi  kumulatif dari normal baku di Keputusan  yang  diambil  atau kriteria  daerah  kritis  akan  terima hipotesis nol jika nilai atau jika  nilai  p- value >    (Anderson  & Darling, 1954).

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  digunakan untuk  melihat  kondisi  antar  variabel prediktor apakah terdapat hubungan linier atau  korelasi,  dilakukan  dengan  melihat kriteria  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  (Montgomery et.al .,  2012).  Nilai yang  diharapkan  kurang  10,  dengan rumus:

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  digunakan  untuk mengidentifikasi apakah terdapat ketergantungan  spasial  antar  amatan terhadap  variabel  responnya  atau  tidak, dimana amatan pada penelitian ini adalah Kabupaten/Kota.  Pengujian  autokorelasi spasial  dilakukan  dengan  menggunakan uji Moran’s I (Anselin, 1988) Statistik uji yang digunakan:
Dimana , , keputusan  yang  diambil  adalah  tolak hipotesis  nol  dengan  taraf  signifikan jika  nilai atau  jika  nilai
kurang dari  .

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan untuk  melihat  kondisi  antar  variabel dalam  model  apakah  memiliki  kesamaan varian  dari  residual  atau  tidak,  hipotesis yang digunakan:
Statistika uji yang digunakan:
Keterangan: BP = Nilai uji Breusch-Pagan = Galat bagi pengamatan ke-i
= Ragam dari X = Matriks berukuran n×(k+1) f  =  Elemen  vector f ,
dimana i = 1,2,…,n
Keputusan  yang  diambil  atau kriteria daerah kritis akan tolak hipotesis nol  jika  nilai BP atau  jika  nilai  p- value <   (Anselin, 1988).

## Geographically  Weighted  Regression
(GWR)
GWR  adalah  salah  satu  metode
regresi yang digunakan untuk memodelkan data dengan mempertimbangan  efek  spasial  atau lokasi. Model GWR menurut (Fotheringham et.al .,  2002)  dituliskan sebagai berikut:
Penaksiran  parameter  pada  GWR adalah  dengan  metode  Weighted  Least Square  (WLS)  (Fotheringham et.al .,
2002).  Metode  WLS  memberikan pembobot  yang  berbeda  setiap  lokasi pengamatan. Bentuk penaksirannya adalah sebagai berikut: Langkah  awal  dalam  pemodelan GWR adalah menentukan nilai
bandwidth optimum  berdasarkan  kriteria Cross  Validation  (CV),  dengan  rumus sebagai berikut:
Proses pendugaan parameter model GWR  di  suatu  lokasi  membutuhkan pembobot spasial, fungsi pembobot yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah fungsi pembobot adaptive kernel bisquare , dimana masing-masing pembobot  memerlukan  nilai bandwidth optimum,  sehingga  nilai bandwidth yang digunakan  akan  berbeda-beda  untuk setiap wilayahnya, dengan rumus sebagai berikut:
Konstanta  b  merupakan bandwidth dan menunjukkan jarak euclid.
Pada analisis dengan metode GWR terdapat  dua  uji  signifikansi  parameter yang  pertama  adalah  uji  signifikansi secara simultan, dengan hipotesis sebagai berikut:
Statistik uji yang digunakan:
Dimana:
Keputusan  yang  diambil  atau kriteria daerah kritis akan tolak hipotesis
nol jika ( . akan  mengikuti  distribusi F dengan derajat bebas dan .
Pengujian  signifikansi  yang  kedua adalah  uji  signifikansi  secara  parsial, hipotesis yang digunakan:
Statistika uji yang digunakan:
Keterangan: =  Nilai  penaksiran parameter pada lokasi
=  Elemen  diagonal  ke- k dari matriks ,

## Pemilihan Model Terbaik
Menentukan  model  terbaik  dengan membandingan nilai Akaike’s
Information  Criterion (AIC)  serta R Square pada  metode Ordinary  Least Square dan Geographically  Weighted Regression .  Jika  nilai  AIC  lebih  rendah maka  model  lebih  baik.  Rumus  AIC adalah sebagai berikut:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  dan  pembahasan  akan menguraikan hasil dari analisis yang telah dilakukan.
Gambar 1. Sebaran Kasus Tuberkulosis
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik  Provinsi  Sumatera  Utara  dan data  publikasi  Dinas  Kesehatan  Provinsi Su matera  Utara  yaitu  “Profil  Kesehatan Pro vinsi  Sumatera  Utara  Tahun  2020”. Data terdiri atas 33
amatan
Kabupaten/Kota  yang  meliputi  25
Kabupaten  dan  8  Kota  di  Provinsi Sumatera Utara.
Gambar  1  menunjukkan  peta sebaran  jumlah  kasus  tuberkulosis  di Sumatera  Utara  pada  tahun  2020  yang menunjukan  bahwa  sebagian  besar Kabupaten/Kota memiliki kategori jumlah kasus tuberkulosis rendah sebanyak  21  Kabupaten/Kota,  kategori
sedang  sebanyak  10  Kabupaten/Kota. Kota Medan dan Kabupaten Deli Serdang menjadi wilayah dengan
kasus tuberkulosis kategori tinggi.
Uji Normalitas
Uji  normalitas  menggunakan  uji anderson  darling,  dihasilkan  sebagai berikut:
Tabel 1. Uji Normalitas Nilai D p- value 0,367 0,412
Hasil pada Tabel 1. menunjukkan nilai p- value sebesar  0,412,  menunjukkan bahwa  p- value >    yang  artinya  terima hipotesis
sehingga diperoleh kesimpulan  bahwa  galat  berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  menggunakan kriteria nilai VIF yang dihasilkan sebagai berikut:
Tabel 2. Uji Multikolinearitas Variabel VIF 1,953 1,414 1,517 2,546 3,206 1,494 1,875 2,797 1,267 4,295 Berdasarkan nilai VIF yang dihasilkan
pada setiap variabel menunjukan  kurang  dari  10.  Hal  ini menyatakan  bahwa  semua  variabel  tidak ada  hubungan  linier  atau  korelasi  antara variabel prediktor pada model.
Uji Autokorelasi
Pemeriksaan  autokorelasi  spasial pada  penelitian  ini  menggunakan  uji Moran’s I , dihasilkan sebagai berikut:
Tabel 3. Uji Autokorelasi Moran I statistic standard deviate p- value 4,6693 1,511e- 06
hasil  analisis  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  taraf  signifikansi 5%  pada  uji Moran’s  I diperoleh  nilai sebesar  1,511e-06.  Maka,  dengan
terjadi  penolakan
terhadap hipotesis no. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat
ketergantungan  spasial  yang  signifikan antar  Kabupaten/Kota  terkait  kasus tuberkulosis di Sumatera Utara.
Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dengan  uji Breusch-Pagan, dihasilkan sebagai berikut:
Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas Nilai uji BP    Df  p- value 19,089 10 0,039
Tabel  5  menunjukan  hasil  yang diperoleh  adalah  nilai  p- value sebesar 0,039  <  0,05  diperoleh  keputusan  tolak hipotesis nol karena p- value < α , hal ini menunjukkan bahwa varians dari residual dalam model memiliki perbedaan.

## Pemodelan GWR
Langkah awal yang dapat dilakukan adalah  dengan  menentukkan  matriks jarak antar 33 Kabupaten/Kota
menggunakan rumus jarak euclid, matriks jarak yang dihasilkan berukuran 33   33 sebagai berikut:
Langkah  kedua,  menentukan  nilai bandwidth optimum  berdasarkan  kriteria Cross  Validation (CV)  dengan  fungsi pembobot adaptive kernel bi-square , nilai bandwidth yang digunakan akan berbeda- beda untuk 33 Kabupaten/Kota.
Tabel 5. Nilai Bandwidth
No Kabupaten/Kota Nilai Bandwidth 1. Kab Nias 2,434 2. Kab Mandailing Natal 2,206 32.  Kota Padangsidimpuan 1,671 33.  Kota Gunungsitoli 2,400
Setelah  mendapatkan  matriks  jarak dan  nilai  bandwidth,  maka  dapat menentukan  matriks  pembobot  untuk  33 Kabupaten/Kota  diperoleh  matriks  ordo 33 33  untuk  data  tuberkulosis  di Sumatera Utara, sebagai berikut:
Uji Kesesuaian Model
Berdasarkan  Tabel  7  berikut,  hasil penelitian
menunjukan diperoleh keputusan  tolak  hipotesis  nol  karena . Hal ini menunjukan terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  model regresi global dan GWR.
Table 6. Uji Kesesuaian Model Sumber Df F value F tabel OLS Residual 11,000 GWR Improvement 16,689 GWR Residual 5,3101  3.487 2,456

## Uji Signifikansi Parameter
Taraf  signifikan  yang  digunakan sebesar  5%  dengan  pengujian  parameter
dilakukan dengan uji T dapat menunjukkan  setiap  Kabupaten/Kota memiliki  faktor-faktor  yang  berbeda,  hal ini  dilakukan  dengan  melihat  dari  nilai statistik  uji  t  jika  variabel  penjelas memiliki . Berikut  adalah  variabel  yang  signifikan pada masing-masing Kabupaten/Kota: Tabel 7. Uji Signifikansi Parameter No Kabupaten/ Kota Hasil Uji 1 Kabupaten Nias, Kabupaten Humbang Hasundutan, Kabupaten Nias Utara, Kabupaten Nias  Barat,  dan Kota Gunungsitoli
2 Kabupaten Labuhanbatu 3 Kabupaten  Asahan dan Kota Tanjungbalai 4 Kabupaten Simalungun 5 Kabupaten Dairi dan Kabupaten Samosir 6 Kabupaten Karo, Kabupaten Deli Serdang, Kabupaten Langkat, Kota Medan, Kota Binjai 7 Kabupaten  Pakpak Bharat
8 Kabupaten  Serdang Bedagai 9 Kabupaten Batu Bara dan Kota Tebing Tinggi
10  Kabupaten
Labuhanbatu Selatan
11  Kabupaten
Labuhanbatu Utara
12  Kota
Pematangsiantar

## Pemilihan Model Terbaik Tabel 8. Pemilihan Model Terbaik
Metode AIC R Square Ordinary Least Square 528,362  0,912 Geographically Weighted Regression 447,463  0,994
Pada  Tabel  9  di  atas  menunjukkan bahwa  model  terbaik  adalah  model GWR,  hal  ini  berdasarkan  kriteria  nilai AIC terkecil dan nilai R square terbesar. Model  GWR  memiliki  nilai  AIC  sebesar 447,463 dan  nilai R square sebesar 0,994
hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode Geographically  Weighted  Regression mampu  menjelaskan  kasus  penyakit tuberkulosis  di  Sumatera  Utara  sebesar 99,4%,  sedangkan  sisanya  dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Gambar 2. Pengelompokan Wilayah Berdasarkan  hasil  uji  signifikansi parameter  dengan  hasil  seperti  yang tersaji pada Tabel 8, terbentuk pengelompokan wilayah Kabupaten/Kota berdasarkan  variabel  yang  signifikan terhadap  kasus  tuberkulosis  pada  setiap Kecamatan/Kota di Sumatera Utara yang ditunjukkan pada Gambar 2 di atas.

## KESIMPULAN
Model dari jumlah kasus tuberkulosis di Sumatera Utara
menggunakan  GWR  menghasilkan  23 model lokal untuk setiap Kabupaten/Kota yang  memiliki  variabel  yang  signifikan mempengaruhi  kasus  tuberkulosis,  10 Kabupaten/Kota  lainnya  tidak  memiliki variabel yang berpengaruh signifikan dari kesepuluh  variabel  yang  digunakan. Pemodelan  GWR  menggunakan  fungsi
adaptive  kernel  bi-square pada  kasus tuberkulosis di Sumatera Utara
menghasilkan  13  kelompok  Kabupaten/ Kota yang berbeda, perbedaan dari setiap kelompoknya  berdasarkan  karakteristik variabel  yang  mempengaruhinya  secara signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anderson,  T.  W.,  &  Darling,  D.  A.
(1954).  A  TEST  OF  GOODNESS OF  FIT. Journal  Ofthe  American Statistical  Association , 49 ,  765 – 769.
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. In Economic Geography (Vol.  65,  Issue  2).
https://doi.org/10.2307/143780.
Caraka,  R.  E.,  &  Yasin,  H.  (2017).
Geographically Weighted Regression;  Sebuah  Pendekatan Regresi  Geografis.  Yogyakarta: Mobius. Mobius. https://doi.org/10.4135/9781412953 962.n81.
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumatera
Utara.  (2020).  Profil  Kesehatan Provinsi  Sumatera  Utara. Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara , 1 – 422. http://dinkes.sumutprov.go.id/undu han. Fotheringham,  A.  S.,  Brunsdon,  C.,  & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying  relationships.  In Syria
Studies .  John  Wiley  &  Sons,  Ltd. https://www.researchgate.net/public ation/269107473_What_is_governa nce/link/548173090cf22525dcb614 43/download%0Ahttp://www.econ. upf.edu/~reynal/Civil wars_12December2010.pdf%0Ahtt ps://think- asia.org/handle/11540/8282%0Ahtt ps://www.jstor.org/stable/41857625 Indonesia,  K.  K.  R.  (2021).  Profil
Kesehatan  Indonesia  2020.  In Jakarta .
Karima,  N.  Al,  &  Hayati,  N.  (2021).
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Indonesia Menggunakan Model Geographically  Weighted  Poisson Regression  Analysis  of  the  Factors Affecting the Number of Tuberculosis Cases in Indonesia By Using  Geographically  Weighted  P . 12 (2016).
Lestari,  R.  D.,  Wulandari,  S.  P.,  & Purhadi. (2014). Pemodelan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus  Penyakit  Tuberkulosis  di Jawa  Timur  dengan  Pendekatan Generalized  Poisson  Regression dan Geographically Weighted
Poisson  Regression. Jurnal  Sains Dan  Seni  Pomits , 3 (2),  D-188-D-
193.
Maziyah,
R. (2016). Pemodelan Prevalensi  Penyakit  Tuberkulosis (TB)  Beserta  Faktor-Faktor  yang Berpengaruh  Menggunakan  Metode Geographically Weighted
Regression  (Studi  Kasus  Penyakit Tuberkulosis  di  Kota  Surabaya
Tahun 2014) [Skripsi] . Montgomery,  D.  C.,  Peck,  E.  A.,  & Vining,  G.  G.  (2012). Introduction to  Linear  Regression  Analysis (5th ed.). John Wiley & Sons, Inc.
Nadya,  M.,  Rahayu,  W.,  &  Santi,  V.  M. (2017).  Analisis  Geographically Weighted  Regression  (Gwr)  Pada Kasus Pneumonia Balita Di Provinsi Jawa  Barat. Jurnal  Statistika  Dan Aplikasinya , 1 (1), 23 – 32. https://doi.org/10.21009/jsa.01103.
Pelissari,  D.  M.,  &  Diaz-Quijano,  F.  A. (2017).  Household  crowding  as  a potential mediator of socioeconomic determinants of tuberculosis incidence  in  Brazil. PLoS  ONE , 12 (4),
1 – 13.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.
0176116.
Ulfie  Safitri,  &  Amaliana,  L.  (2021).
Model  Geographically  Weighted Regression dengan Fungsi Pembobot  Adaptive  dan  Fixed Kernel pada Kasus Kematian Ibu di Jawa  Timur. Jurnal  Statistika  Dan
Aplikasinya , 5 (2), 208 – 220. https://doi.org/10.21009/jsa.05209 WHO.  (2020).  Tuberculosis  Reports.  In The  Lancet (Vol.  188,  Issue  4870). https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(00)58733-9. Zulaikha,  E.  (2018).  Pemetaan  Dan
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tuberkulosis Menggunakan Geographically Weighted …. Skripsi .
https://dspace.uii.ac.id/handle/12345 6789/7428.