Jurnal Keperawatan Silampari Volume 6, Nomor 1, Desember 2022 e-ISSN: 2581-1975 p-ISSN: 2597-7482 DOI: https://doi.org/10.31539/jks.v6i1.3789

## PEMODELAN POISSON DAN BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGANALISA FAKTOR PENYEBAB ANGKA KEJADIAN ABSES GUSI
Neni Fikri Fauziah 1 , Ratna Wardani 2
Institut Ilmu Kesehatan STRADA Indonesia 1,2
nenifikri@gmail.com 1

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan pemodelan poisson dan binomial negatif  terhadap  faktor  penyebab  angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat.  Metode penelitian yang digunakan adalah regresi poisson dan binomial negatif dengan pendekatan studi  kohort.  Hasil  penelitian  diperoleh  ada  pengaruh  secara  bersama-sama  kebiasaan konsumsi  makanan  manis,  kebiasaan  konsumsi  minuman  manis,  dan  kebiasaan  tidak berobat  ke  tenaga  medis  gigi  terhadap  angka  kejadian  Abses  Gusi  di  Jawa  Barat  dengan nilai  signifikan  yaitu  sebesar  0.003,  di  mana  p  <  0,05.  Pada  pemodelan  regresi  Binomial Negatif,  variabel  kebiasaan  makan  makanan  manis  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat  dengan  nilai  CI  95%.  Simpulan, pemodelan  binomial  negatif  lebih  baik  digunakan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang menyebabkan    angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat  dibandingkan  dengan  pemodelan poisson.
Kata Kunci: Abses Gusi,  Binomial Negatif,  Gingivitis, Poisson, Regresi

## ABSTRACT
This study aims to analyze the comparison of Poisson modeling and Negative Binomial on the factors causing the incidence of gum abscess in West Java. The research method used is Poisson  Regression  and  Negative  Binomial  with  a  cohort  study  approach.  The  results showed that there was a joint influence of the habit of consuming sweet foods, the practice of consuming sugary drinks, and the tradition of not going to the dentist on the incidence of Gum Abscesses in West Java with a significant value of 0.003, where p < 0.05. In Negative Binomial  regression  modeling,  the  variable  of  eating  sweet  foods  has  a  positive  and significant  effect  on  the  incidence  of  gum  abscess  in  West  Java  with  a  95%  CI  value.  In conclusion, negative binomial modeling is better used to determine the factors that  cause the incidence of gum abscesses in West Java compared to Poisson modeling.
Keywords: Gum Abscess, Negative Binomial, Gingivitis, Poisson, Regression

## PENDAHULUAN
Gusi  bengkak  dan/  atau  keluar  bisul  (abses)  adalah  benjolan  atau  bisul  pada  gusi, disertai  dengan  ada  atau  tidaknya  jalan  keluar  nanah,  terjadi  karena  peradangan  menahun (kronis) dan pernanahan pada daerah akar gigi (periapical abcess). Asal mula penyakit ini adalah terjadinya  karies (lubang) pada  gigi, biasanya  pada  gigi  geraham,  namun bisa saja terjadi  pada  semua  gigi  (Putranto  et  al.,  2020;  Riskesdas,  2018).  Adapun  faktor  risiko gangguan  kesehatan  gigi  dan  mulut  abses  gusi  yaitu:  1)  konsumsi  gula  berlebih;  2)
merokok; 3) konsumsi alkohol; 4) Kurang menjaga kesehatan gigi dan mulut (Wong et al., 2019).
Abses  merupakan  suatu  bentuk  infeksi  akut  atau  kronis  dan  proses  supuratif  yang dapat  terjadi  diseluruh  tubuh.  Abses  rongga  mulut  yang  sering  dijumpai  adalah  abses dentoalveolar yang dapat terjadi sebagai akibat masuknya bakteri ke daerah periapikal baik melalui  saluran  pulpa,  jaringan  periodontal  maupun  jaringan  perikoronal  (Risky  et  al., 2019).
Abses gigi terjadi akibat berkembangnya bakteri di rongga mulut. Bakteri bisa masuk ke  dalam  gigi  melalui  lubang  atau  retakan  di  gigi  penderita,  kemudian  menyebabkan pembengkakan  dan  peradangan  di  ujung  akar  (Tim  Promkes  SST  RSUP  dr  Soeradji Tirtonegoro  Klaten,  2022).  Infeksi  pada  jaringan  pulpa  dapat  terjadi  oleh  beberapa penyebab  seperti  karies  atau  trauma  yang  menyebabkan  gigi  nekrosis.  Destruksi  jaringan periapikal berkembang dari respon tubuh terhadap bakteri dan produknya yang menginvasi jaringan  periapikal  yang  kemudian  mengaktifkan  reaksi  imun  tubuh  (Budiarti  & Widjiastuti, 2018; Ghorbanzadeh et al., 2017).
Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  dengan  penduduk  terbesar  kedua  setelah DKI Jakarta. Perlu dilakukan penelitian penyebab angka kejadian abses gusi di Jawa Barat karena  wilayah  yang  padat  cenderung  memiliki  mobilitas  yang  tinggi.  Angka  kejadian abses  gusi  di  jawa  barat  merupakan  bilangan  cacah,  terdapat  beberapa  cara  untuk memodelkan  data  cacah,  tetapi  poisson  dan  binomial  negatif  adalah  yang  paling  popular (Mohammad  et  al.,  2021;  Yuan  et  al.,  2020). Peneliti tertarik untuk  melakukan  penelitian mengenai perbandingan pemodelan poisson dan binomial negatif untuk menganalisa faktor penyebab angka kejadian abses gusi di Jawa Barat, dengan faktor prediktor  yaitu kebiasaan konsumsi minuman manis (X1), kebiasaan konsumsi makanan manis (X2), kebiasaan tidak pernah berobat ke tenaga medis gigi (X3).
Metode  yang  digunakan  yaitu  analisis  deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran  umum data,  serta    perbandingan    model  regresi  poisson  dan  regresi  binomial  negatif  untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap pengaruh respon. Penelitian menggunakan data sekunder yang diperoleh dari data laporan Riskesdas Jawa Barat tahun 2018. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisa  faktor  penyebab  angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat dengan analisis regresi poisson dan analisis regresi binomial negatif.

## METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian
Desain penelitian ini adalah observasi analitik dengan kohort retrospektif. Metodologi pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  regresi  poisson  dan  binomial  negatif.  Bila  pada metode  regresi  poisson  terjadi  overdispersi  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan pengujian  regresi  Binomial  Negatif.  Evaluasi  model  dilakukan  dengan  membandingkan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik yang dipilih adalah model dengan nilai AIC terkecil.

## Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh  penduduk  Jawa  Barat  di  27  kota  dan kabupaten  dengan  usia  >  3  tahun.  Sample  pada  penelitian  ini  diambil  dari  data  sekunder dari RISKESDAS Jawa Barat 2018  yaitu penduduk Jawa Barat di 27 kota dan kabupaten dengan  usia  >  3  tahun  yang  memiliki  kebiasaan  konsumsi    makanan  manis,  kebiasaan konsumsi minuman manis, dan kebiasaan tidak pernah berobat ke tenaga medis gigi.

## Tahapan Penelitian
Mendeskripsikan karakteristik jumlah kejadian abses gusi dan faktor-faktor prediktor yang mempengaruhinya. Pengujian multikolinieritas antar variabel prediktor menggunakan koefisien korelasi Pearson dan nilai VIF. Mendapatkan model regresi Poisson pada jumlah angka kejadian abses gusi  di Jawa Barat. Mendeteksi adanya overdispersi pada data dengan melihat  nilai pearson  chi-square dan deviance yang  dibagi  dengan  derajat  bebasnya. Mendapatkan  kombinasi  variabel  prediktor  regresi  binomial  negatif  dengan  kombinasi  1 sampai  3  variabel  prediktor.  Mendapatkan  model  terbaik  regresi  binomial  negatif  pada jumlah angka kejadian abses gusi di Jawa Barat. Interpretasi model regresi binomial negatif. Membandingkan model regresi binomial negatif dan poisson berdasarkan kriteria nilai AIC terkecil, dan selanjutnya menarik kesimpulan.

## HASIL PENELITIAN
Tabel. 1 Hasil Asumsi Multikolinieritas Model 95,0% Confidence Interval for B Collinearity Statistics Lower Bound Upper Bound Tolerance  VIF 1 (Constant) -1463086.671 1504661.869 Konsumsi makan manis .161 .474 .367 2.728 konsumsi minum manis -.072 .135 .516 1.937 kebiasaan tidak berobat ke tenaga medis gigi -.233 .099 .574 1.743
Berdasarkan tabel 1 dapat diperoleh informasi bahwa dengan CI 95% diperoleh nilai masing-masing  variabel  X  dengan  nilai  VIF  <  10,  maka  tidak  terjadi  multikolinieritas, dimana nilai tol > 0,1. Oleh karena itu dapat disimpulkan data tidak terjadi multikolinieritas antarvariabel X dengan X.
Tabel. 2
Hasil Asumsi Variabel Y dengan Distribusi Poisson
Gingivitis N 27 Poisson Parametera,b Mean 3852371.8889 Most Extreme Differences Absolute .630 Positive .630 Negative -.370 Kolmogorov-Smirnov Z 3.272 Asymp. Sig. (2-tailed) .000c
Berdasarkan tabel 2  menunjukan nilai signifikan 0,00 di mana  p < 0,05, yang artinya data tidak berdistribusi poisson.  Jika data tidak memenuhi asumsi distribusi poisson, maka dilakukan  model regresi lain yaitu model regresi binomial negatif. Salah satu model regresi yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  respon  Y  yang  berupa  data diskrit    dengan  variabel  X  berupa  data  diskrit,  kontinu,  kategorik  atau  campuran  adalah model regresi Poisson.  Bila data tidak  berdistribusi  poisson, maka dapat  dilakukan model regresi lain yaitu binomial negatif.

## Uji Equidispersi
Tabel. 3 Hasil Uji Equidispersi pada Model Regresi Poisson Value df Value/df Deviance 23388113.462 23 1016874.498 Scaled Deviance 23388113.462 23 Pearson Chi-Square 18666192.964 23 811573.607 Scaled Pearson Chi-Square 18666192.964 23 Log Likelihoodb -11694279.094
Berdasarkan  tabel  3  diperoleh  hasil  df  23,  dan  value/df  >  1  yaitu  1016874.498. Artinya  terjadi  overdispersi.  Untuk  mengatasi  kasus  overdispersi  dalam  regresi  poisson adalah dengan mengganti asumsi distribusi Poisson dengan distribusi binomial negatif yang didasarkan  pada  gabungan  Poisson-Gamma.  Hipotesis  pada  pemodelan  poisson  yaitu dengan mengetahui nilai deviance /df dan nilai pearson chi-square /df lebih besar atau lebih kecil  dari  1  dengan  melihat chi-square tabel.  Bila  lebih  kecil  dari  satu  maka  tidak  terjadi overdispersi.  Uji likelihood  ratio dapat  digunakan  untuk  memeriksa  hipotesis  nol  tidak overdispersi, sehingga model regresi binomial negatif lebih baik digunakan daripada model regresi poisson.
Tabel. 4

## Hasil Uji Equidispersi pada Regresi Binomial Negatif
Value df Value/df Deviance 14.905 23 .648 Scaled Deviance 14.905 23 Pearson Chi-Square 6.608 23 .287 Scaled Pearson Chi-Square 6.608 23 Log Likelihood -429.555
Berdasarkan  tabel  4  dapat  dilihat  nilai  value/df  <  1  yaitu  0,648  sehingga  dapat dikatakan variabel respon pada pemodelan binomial negatif bersifat equidispersi, di mana Ho diterima artinya tidak terjadi overdispersi. Sehingga pada pemodelan ini dapat dilakukan pengujian  selanjutnya.  Model  regresi  binomial  negatif  dibentuk  dari  distribusi  binomial negatif  di  mana  dalam  regresi  binomial  negatif  tidak  menekankan  adanya  asumsi equidispersion yang terdapat di dalam regresi poisson. Untuk mengatasi kasus overdispersi dalam regresi poisson adalah dengan mengganti asumsi distribusi poisson dengan distribusi binomial negatif didasarkan pada gabungan Poisson-Gamma.
Tabel. 5 Hasil Pengujian Simultan Seluruh Variabel X terhadap Y
pada Regresi Binomial Negatif Likelihood Ratio Chi-Square df Sig. 13.757 3 0.003
Berdasarkan  tabel  5  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  nilai  signifikan  yaitu  sebesar 0.003,  di  mana  p  <  0,05  artinya  ada  pengaruh  kebiasaan  konsumsi  makanan  manis, kebiasaan  konsumsi  minuman  manis,  dan  kebiasaan  tidak  berobat  ke  tenaga  medis  gigi terhadap  angka  kejadian  Gingivitis.  Hipotesis  yang  digunakan  dalam  penelitian  dari penelitian  ini  adalah  ada  pengaruh  antara  kebiasaan  konsumsi  makan  manis,    konsumsi minuman manis, dan kebiasaan tidak pernah berobat ke tenaga medis gigi terhadap kejadian abses gusi dengan membandingkan pemodelan poisson dan binomial negatif.
Tabel. 6 Hasil Pengaruh Masing-Masing Variabel X
pada Regresi Binomial Negatif 95% Wald Confidence Interval Hypothesis Test Parameter B Std. Error Lower Upper Wald Chi- Square df  Sig. (Intercept) 13.925 .3431 13.253 14.598 1647.627  1  .000 Konsumsi makan manis  6.718E-8  3.3837E-8  8.625E-10 1.335E-7 3.942 1  .047 konsumsi minum manis  8.927E-9  2.1342E-8  -3.290E-8 5.076E-8 .175 1  .676 kebiasaan tidak berobat ke tenaga medis gigi 6.040E-9  4.1838E-8  -7.596E-8 8.804E-8 .021 1  .885
Berdasarkan tabel 6 dapat diperoleh informasi bahwa dengan Confident Interval 95%, didapatkan nilai alfa 5% dengan p < 05 maka variabel X berkontribusi terhadap variabel Y. Tabel di atas dapat diperoleh data bahwa  nilai signifikasi variabel X1 yaitu 0,047, artinya Ada  pengaruh  positif  konsumsi  makanan  manis  terhadap  gingivitis,  konsumsi  makanan manis akan beresiko menyebabkan kejadian Gingivitis sebesar 6 kali. Nilai signifikasi X2 yaitu 0,676, artinya tidak ada pengaruh konsumsi minuman manis terhadap gingivitis.

## Tabel. 7 Parameter Estimate
95% Wald Confidence Interval Hypothesis Test Parameter B Std. Error Lower Upper Wald Chi-Square df  Sig. (Intercept) 13.925 .3431 13.253 14.598 1647.627 1  .000 Konsumsi makan manis 6.718E-8 3.3837E-8  8.625E-10 1.335E-7 3.942 1  .047 konsumsi minum manis 8.927E-9 2.1342E-8 -3.290E-8 5.076E-8 .175 1  .676 kebiasaan tidak berobat ke tenaga medis gigi 6.040E-9 4.1838E-8 -7.596E-8 8.804E-8 .021 1  .885
Berdasarkan  tabel  7  diperoleh  nilai  CI  sebesar  95%.  signifikansi  X1  <  0,05,  yaitu 0,047 maka variabel X1 yaitu konsumsi makanan manis berkontribusi terhadap variabel  y yaitu  angka  kejadian  Gingivitis.  Coefisien  positif  menunjukan  ada  hubungan  positif variabel konsumsi makanan manis  (X1) terhadap angka kejadian Gingivitis (Y). Di mana konsumsi  makanan  manis  akan  beresiko  menyebabkan  angka  kejadian  Gingivitis  sebesar 6,7.
Nilai AIC ( Akaike's Information Criterion )
Perolehan  nilai    pemodelan  regresi  Poisson  yaitu  23388566.187  dan    pemodelan regresi  Untuk  Binomial    Negatif  yaitu  867.110.  Dapat  diperoleh  informasi  nilai  AIC terkecil,  di  mana  nilai  AIC    pada  model  binomial  negatif  lebih  kecil  dibandingkan  pada model  regresi  Poisson.  Pemodelan  Binomial  Negatif  lebih  baik  digunakan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  menyebabkan    angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat dibandingkan  dengan  pemodelan  Poisson    dengan  nilai  AIC  terkecil  yaitu  867,110  < 23388566,187

## PEMBAHASAN

## Analisis Faktor Penyebab Angka Kejadian Abses Gusi di Jawa Barat dengan Analisis Regresi Poisson
Dari tabel 1 dapat diperoleh informasi bahwa dengan CI 95% diperoleh nilai masing- masing variabel X dengan nilai VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinieritas, di mana nilai tol > 0,1. Oleh karena itu dapat disimpulkan data tidak terjadi multikolinieritas antarvariabel X dengan X.
Abses  adalah  kumpulan  pus  atau  nanah  yang  terletak  dalam  satu  kantung  yang terbentuk  dalam  jaringan  yang  disebabkan  oleh  infeksi  (Novialdi,  2019).  Abses submandibula  di  definisikan  sebagai  terben¬tuknya  abses  pada  ruang  potensial  di  regio subman¬dibula  yang  disertai  dengan  nyeri  tenggorok,  demam  dan  terbatasnya  gerakan membuka mulut. Abses submandibula menempati urutan tertinggi dari seluruh abses leher dalam. Abses leher dalam terbentuk di ruang potensial di antara fasia leher dalam sebagai akibat  penjalaran  infeksi  dari  berbagai  sumber,  seperti  gigi,  mulut,  teng¬gorok,  sinus paranasal, telinga tengah dan leher (Setiawan & Putra, 2020).
Infeksi  yang  terjadi  akibat  bakteri  patogen  ini  akan  membangkitkan  sistem pertahanan  tubuh  untuk  melawan  dan  menghancurkan  bakteri,  sel,  ataupun  jaringan  yang telah terinfeksi. Sebagian sel yang telah mati dan hancur akan meninggalkan rongga yang berisi jaringan dan sel-sel yang telah mati. Sel-sel dan jaringan yang telah mati lainnya akan membentuk pus/nanah yang akan mengisi rongga tersebut.
Akibat  dari  penimbunan  nanah  ini  akan  mendorong  jaringan  disekitarnya  untuk tumbuh  mengelilingi  rongga  tersebut  dan  terbentuklah  abses.  Selain  itu,  S.mutans  akan membentuk sebuah pseudomembran  yang terbuat  dari jaringan ikat,  yang disebut sebagai membran  abses  yang  berperan  menjadi  dinding  pembatas  (Fibrosus  Capsule)  abses.  Jika suatu abses pecah di dalam tubuh, maka infeksi dapat menyebar secara sistemik (Setiawan & Putra, 2020).
Perawatan pada abses dapat dilakukan dengan drainase untuk mengeluarkan seluruh nanah  dan  insisi  pada  abses  (Khairunnisa  &  Nindya,  2019).  Perawatan  pada  abses tergantung  pada  letak  dan  luas  abses.  Pemberian  antibiotika  juga  diperlukan  untuk penanganan abses yang lebih adekuat. Untuk mendapatkan antibiotika yang efektif terhadap pasien diperlukan pemeriksaan kultur bakteri dan uji kepekaan antibiotika terhadap bakteri penyebab abses.
Pada tabel 2  menunjukan nilai signifikan 0,00 di mana  p < 0,05,  yang artinya data tidak  berdistribusi  Poisson.    Jika  data  tidak  memenuhi  asumsi  distribusi  Poisson,  maka dilakukan    model  regresi  lain  yaitu  model  regresi  Binomial  Negatif.  Salah  satu  model regresi  yang dapat digunakan  untuk menganalisis hubungan antara respon  Y  yang berupa data diskrit  dengan variabel X berupa data diskrit, kontinu, kategorik atau campuran adalah model regresi  poisson.  Bila data tidak  berdistribusi Poisson, maka dapat dilakukan model regresi lain yaitu binomial negatif.
Pada tabel 3 diperoleh hasil df 23, dan value/df > 1 yaitu 1016874.498. Artinya terjadi overdispersi.  Untuk  mengatasi  kasus  overdispersi  dalam  regresi  Poisson  adalah  dengan mengganti  asumsi  distribusi  Poisson  dengan  distribusi  binomial  negatif  yang  didasarkan pada gabungan Poisson-Gamma (Fitrial & Fatikhurrizqi, 2020). Hipotesis pada pemodelan Poisson  yaitu  dengan  mengetahui  nilai deviance /df  dan  nilai pearson  chi-square /df  lebih besar atau lebih kecil dari 1 dengan melihat chi-square tabel. Bila lebih kecil dari satu maka tidak terjadi overdispersi. Uji likelihood ratio dapat digunakan untuk memeriksa hipotesis nol tidak overdispersi, Bila H 0 ditolak model regresi binomial negatif lebih baik digunakan daripada model regresi Poisson.

## Analisis Faktor Penyebab Angka Kejadian Abses Gusi di Jawa Barat dengan Analisis Regresi Binomial Negatif
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  nilai  value/df  <  1  yaitu  0,648  sehingga  dapat  dikatakan variabel  respon  pada  pemodelan  Binomial  Negatif  bersifat  equidispersi,  di  mana  Ho diterima  artinya  tidak  terjadi  overdispersi.  Sehingga  pada  pemodelan  ini  dapat  dilakukan pengujian  selanjutnya.  Model  regresi  Binomial  Negatif  dibentuk  dari  distribusi  binomial negatif  di  mana  dalam  regresi  binomial  negatif  tidak  menekankan  adanya  asumsi equidispersion yang  terdapat  di  dalam  regresi  poisson  (Sroka  &  Nagaraja,  2018).  Untuk mengatasi  kasus  overdispersi  dalam  regresi  poisson  adalah  dengan  mengganti  asumsi distribusi  poisson  dengan  distribusi  binomial  negatif  yang  didasarkan  pada  gabungan Poisson-Gamma (Fitrial & Fatikhurrizqi, 2020; Rego et al., 2020).
Pada tabel 5 dapat diperoleh informasi bahwa nilai signifikan yaitu sebesar 0.003, di mana  p  <  0,05  artinya  ada  pengaruh  kebiasaan  konsumsi  makanan  manis,  kebiasaan konsumsi  minuman  manis,  dan  kebiasaan  tidak  berobat  ke  tenaga  medis  gigi  terhadap angka  kejadian  Gingivitis.  Hipotesis  yang  digunakan  dalam  penelitian  dari  penelitian  ini adalah ada pengaruh antara kebiasaan konsumsi makan manis,  konsumsi minuman manis, dan  kebiasaan  tidak  pernah  berobat  ke  tenaga  medis  gigi  terhadap  kejadian  abses  gusi dengan membandingkan pemodelan poisson dan binomial negatif.
Pada  tabel  6  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  dengan  Confident  Interval  95%, didapatkan nilai alfa 5% dengan p < 05 maka variabel X berkontribusi terhadap variabel Y. Tabel di atas dapat diperoleh data bahwa  nilai signifikasi variabel X1 yaitu 0,047, artinya Ada  pengaruh  positif  konsumsi  makanan  manis  terhadap  gingivitis,  di  mana  konsumsi makanan manis akan beresiko menyebabkan angka kejadian Gingivitis sebesar 6 kali. Nilai signifikasi X2 yaitu 0,676, artinya tidak ada pengaruh konsumsi minuman manis terhadap gingivitis. Serta nilai signifikasi variabel X3 yaitu sebesar 0,885 artinya tidak ada pengaruh kebiasaan tidak pergi ke tenaga medis terhadap Gingivitis
Pada  tabel  7  di  atas  diperoleh  nilai  CI  sebesar  95%.  signifikansi  X1  <  0,05,  yaitu 0,047 maka variabel X1 yaitu konsumsi makanan manis berkontribusi terhadap variabel  y yaitu  angka  kejadian  Gingivitis.  Coefisien  positif  menunjukan  ada  hubungan  positif variabel konsumsi makanan manis (X1) terhadap angka kejadian Gingivitis (Y). Konsumsi makanan manis akan beresiko menyebabkan angka kejadian Gingivitis sebesar 6,7.
Nilai AIC ( Akaike's Information Criterion )
Perolehan  nilai    pemodelan  regresi  Poisson  yaitu  23388566.187  dan    pemodelan regresi  Untuk  Binomial    Negatif  yaitu  867.110.  Dapat  diperoleh  informasi  nilai  AIC terkecil,  di  mana  nilai  AIC    pada  model  binomial  negatif  lebih  kecil  dibandingkan  pada model regresi poisson. Pemodelan binomial negatif lebih baik digunakan untuk mengetahui faktor-faktor  yang  menyebabkan    angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat  dibandingkan dengan pemodelan Poisson  dengan nilai AIC terkecil yaitu 867,110 < 23388566,187

## SIMPULAN
Terjadi  overdispersi  pada  pemodelan  regresi  poisson  pada  penelitian  perbandingan pemodelan  poisson  dan  binomial  negatif  untuk  menganalisa  faktor  penyebab  angka kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat.  Ada  pengaruh  kebiasaan  konsumsi  makanan  manis, kebiasaan  konsumsi  minuman  manis,  dan  kebiasaan  tidak  berobat  ke  tenaga  medis  gigi terhadap angka kejadian gingivitis di Jawa Barat.
Pada pemodelan regresi binomial negatif, variabel kebiasaan makan makanan manis berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat. Pemodelan  binomial  negatif  lebih  baik  digunakan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang menyebabkan  angka  kejadian  abses  gusi  di  Jawa  Barat  dibandingkan  dengan  pemodelan Poisson.

## SARAN
Untuk peneliti selanjutnya, diharapkan ada penelitian terkait perbandingan pemodelan Poisson dan  Binomial  Negatif  untuk  mengetahui faktor-faktor  yang  menyebabkan   angka kejadian abses gusi  di Indonesia.
Diharapkan  ada  penelitian  selanjutnya  terkait  perbandingan  pemodelan  poisson  dan binomial  negatif  untuk  mengetahui  faktor-faktor  lain  yang  menyebabkan  angka  kejadian abses gusi  di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiarti,  D.,  &  Widjiastuti,  I. (2018) Penatalaksanaan  Abses  Periapikal  yang  Besar  pada Gigi  Insisiv  Sentral  Rahang  Atas:  Laporan  Kasus. In: Prosiding  Seminar  Ilmiah Nasional IKORGI III (SINI III). PP IKORGI, 106-110. http://repository.unair.ac.id/id/eprint/90075 Fitrial,  N.  H.,  &  Fatikhurrizqi,  A.  (2020).  Pemodelan  Jumlah  Kasus  COVID-19  di Indonesia  dengan  Pendekatan  Regresi  Poisson  dan  Regresi  Binomial  Negatif. Seminar Nasional Official Statistics , 2020 (1), 65–72.
https://doi.org/10.34123/Semnasoffstat.V2020I1.465
Ghorbanzadeh, S. A., Ashraf, H., Hosseinpour, S., & Ghorbanzadeh, F. (2017). Nonsurgical Management  of  a  Large  Periapical  Lesion:  A  Case  Report. Iranian  endodontic journal , 12 (2), 253–256. https://doi.org/10.22037/iej.2017.49
Khairunnisa,  R.,  &  Nindya,  T.  (2019).  Manajemen  Kedaruratan  Dental  pada  Abses Submandibula  Dextra  Et  Causa  Nekrosis  Pulpa  Gigi  44. Medika  Kartika  Jurnal Kedokteran dan Kesehatan, 3 (1),  62–70. doi: 10.35990/mk.v3n1.p62-70. Mohammad, N., Nan, N. S. C., Wook, T. K. T., Sarmidi, T., & Nor, A. H. S. N. (2021). Inovasi,  Pengantarabangsaan  dan  Keupayaan  Menyerap  di  Negara  Muslim:  Bukti Baharu  daripada  Pendekatan  Poisson  dan  Binomial  Negatif. Jurnal  Ekonomi Malaysia , 53 (2), 123–137. http://dx.doi.org/10.17576/JEM-2019-5302-9
Novialdi, A. S. (2019). Penatalaksanaan Abses Submandibula dengan Penyulit Uremia dan Infark  Miokardium  Lama,  Bagian  Telinga  Hidung  Tenggorok  Bedah  Kepala  Leher (THT-KL) Universitas Andalas. http://repository.unand.ac.id/17213/1/Penatalaksanaan_Abses_Submandibula_dengan _Penyulit_Uremia_dan_Infark_Miokardium_Lama.pdf
Putranto,  D.  A.,  Susanto,  H.  S.,  &  Adi,  M.  S.  (2020).  Hubungan  Kebersihan  Gigi  dan Mulut,  Indeks  Plak  dan  Ph  Saliva  terhadap  Kejadian  Karies  Gigi  pada  Anak  di Beberapa Panti Asuhan Kota Semarang. Jurnal Kesehatan Masyarakat (Undip) , 8 (1), 66–75. https://doi.org/10.14710/JKM.V8I1.25798
Rego, I. N., Cohen-Carneiro, F., Vettore, M. V., Herkrath, F. J., Herkrath, A. P. C. Q., & Rebelo,  M.  A.  B.  (2020).  The  Association  between  Nutritional  Status  and  Dental Caries  in  Low-Income  Children:  A  Multilevel  Analysis. International  Journal  of Paediatric Dentistry , 30 (5), 607–618. https://doi.org/10.1111/IPD.12637 Riskesdas. (2018). Laporan Provinsi Jawa Barat Riskesdas 2018 .
https://r2kn.litbang.kemkes.go.id/handle/123456789/84359?show=full
Risky,  Y.  T.,  Agrijanti,  A.,  &  Inayati,  N.  (2019).  Uji  Screening  Methicillin-Resistant Staphylococcus  Aureus  (MRSA)  Menggunakan  Antibiotik  Cefoxitin  (fox)  30  µg Pada  Pasien  Penderita  Abses  Gigi  di  Klinik  BPJS  Mataram. Jurnal  Analis  Medika Biosains (JAMBS), 6 (2), 0-29. https://doi.org/10.32807/jambs.v6i2.140
Setiawan, P. D. A., & Putra, I. D. A. E. (2020). Karakteristik penderita abses submandibula di  Departemen  THT-KL  RSUP  Sanglah  Denpasar. Medicina,  51 (2),  153–158. https://doi.org/10.15562/medicina.v51i2.762
Sroka, C. J., & Nagaraja, H. N. (2018). Odds Ratios from Logistic, Geometric, Poisson, and Negative Binomial Regression Models. BMC Medical Research Methodology , 18 (1), 1–11. https://doi.org/10.1186/S12874-018-0568-9/FIGURES/1
Tim Promkes SST RSUP dr Soeradji Tirtonegoro Klaten (2022). Abses Gigi. Kementerian Kesehatan Direktorat Jenderal Pelayanan Kesehatan. https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/1372/abses-gigi Wong,  J.  J.,  Kwong,  J.  C.,  Tu,  K.,  Butt,  D.  A.,  Copes,  R.,  Wilton,  A.  S.,  Murray,  B.  J.,
Kopp,  A.,  &  Chen,  H.  (2019).  Time  Trends  of  the  Incidence,  Prevalence,  and Mortality of Parkinsonism. Canadian Journal of Neurological Sciences , 46 (2), 184– 191. https://doi.org/10.1017/CJN.2018.387
Yuan, C., He, J., Sun, X., Kang, J.,  &  Zheng, S. (2020).  Identifying  Heterogeneity  in the Risk Factors of Dental Caries Status in Chinese Adolescents Using Poisson Mixture Regression. BMJ  Open , 10 (10),  e039599.  https://doi.org/10.1136/BMJOPEN-2020- 039599