## PEMODELAN PREVALENSI PENYAKIT KUSTA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
Christopher Andreas 1 , Horidah Horidah 2 , Rizza Sulistiana 3 , Dhyana Venosia 4 , dan Nur Chamidah 5
1,2,3,4,5 Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga e-mail: 1 christopher.andreas-2018@fst.unair.ac.id, 2 horidah-2018@fst.unair.ac.id, 3 rizza.sulistiana- 2018@fst.unair.ac.id, 4 dhyana.venosia-2018@fst.unair.ac.id, 5 nur-c@fst.unair.ac.id

## Abstrak
Indonesia  merupakan  penyumbang  kasus  baru  penyakit  kusta  tiga  terbesar  lingkup  dunia,  dengan  Jawa  Timur sebagai provinsi yang berkontribusi tertinggi. Hal ini membuat pemerintah menetapkan target rencana aksi guna mengeliminasi kusta di Indonesia. Penyakit kusta tergolong penyakit menular sehingga penyebaran penyakit ini dipengaruhi faktor lingkungan geografis. Oleh sebab itu, digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR)  karena  dapat  mengestimasi  nilai  parameter  disetiap  titik  pengamatan  melalui  aspek  spasial.  Pada pemodelan prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur, dengan persentase rumah tangga yang menggunakan fasilitas mandi, cuci, kakus bersama (𝑋 1 ) , persentase rumah tangga yang belum memiliki akses terhadap sanitasi layak (𝑋 2 ) , dan jumlah penduduk miskin (𝑋 3 ) memberi pengaruh signifikan terhadap prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur, dengan sebaran kabupaten dan kota yang dipengaruhi secara signifikan masing – masing sebanyak 26,32%, 18,42%, dan 39,47%. Selain itu, hasil pemodelan GWR menunjukkan akurasi dan kebaikan model yang lebih baik daripada  model  regresi  global  yang  ditinjau  berdasarkan  nilai Symmetric  Mean  Absolute  Percentage  Error (sMAPE)  dan Akaike  Information  Criterion (AIC),  yang  masing-masing  sebesar  12,14%  dan  -73,124.  Pada penelitian ini, diketahui bahwa prevalensi penyakit kusta tertinggi di Jawa Timur terjadi di Kabupaten Sumenep dengan nilai prevalensi sebesar 2,06. Untuk mencapai target eliminasi kusta yang ditetapkan pemerintah, maka Pemerintah  Kabupaten  Sumenep  dapat  menurunkan  nilai persentase  rumah  tangga yang  belum  memiliki  akses terhadap sanitasi layak (𝑋 2 ) hingga mencapai 12,01% dan jumlah penduduk miskin (𝑋 3 ) hingga mencapai 13,215 ribu  jiwa.  Pemerintah  Jawa  Timur  perlu fokus  untuk  menanggulangi  variabel-variabel  yang  signifikan disetiap wilayah  masing-masing  kabupaten  atau  kota,  supaya  bisa  menurunkan  prevalensi  kusta  sampai  target  yang ditetapkan oleh pemerintah. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai landasan dalam merumuskan rekomendasi kebijakan  di  setiap  kabupaten  dan  kota  di  Jawa  Timur  guna  mencapai  target  eliminasi  kusta  yang  ditetapkan pemerintah.
Kata Kunci : Analisis Spasial, Eliminasi Kusta, Metode GWR, Prevalensi Penyakit Kusta, Regresi Global.

## Abstract
Indonesia is the largest contributor to new cases of leprosy in the world, with East Java as the province with the highest  contribution.  This  has  made  the  government  set  a  target  for  an  action  plan  to  eliminate  leprosy  in Indonesia.  Leprosy  is  classified  as  an  infectious  disease  so  that  the  spread  of  this  disease  is  influenced  by geographical environmental factors. Therefore, the Geographically Weighted Regression (GWR) method is used because it can estimate the parameter value at each observation point through the spatial aspect. In modeling the prevalence of leprosy in East Java, with the percentage of households using shared bathing, washing, and latrine facilities (𝑋 1 ) , the percentage of households that do not have access to sanitation feasible (𝑋 2 ) , and the number of poor people (𝑋 3 ) had a significant influence on the prevalence of leprosy in East Java, with the distribution of districts  and  cities  being  significantly  affected  respectively  by  26.32%,  18.42  %,  and  39.47%.  In  addition,  the results  of  the  GWR  modeling  show  that  the  accuracy  and  goodness  of  the  model  are  better  than  the  global regression  model  reviewed  based  on  the  Symmetric  Mean  Absolute  Percentage  Error (sMAPE) and  Akaike Information Criterion (AIC) values, which are 12,14% and -73,124, respectively. In this study, it was found that the highest prevalence of leprosy in East Java occurred in Sumenep Regency with a prevalence value of 2,06. To achieve the leprosy elimination target set by the government, the Sumenep Regency Government  can reduce the percentage of households that do not have access to proper sanitation (𝑋 2 ) to 12,01% and the number of poor people (𝑋 3 ) to reach 13,215 thousand inhabitants. The East Java government needs to focus on tackling significant variables in each district or city, in order to reduce the prevalence of leprosy to the target set by the government. The results of the study can be used as a basis for formulating policy recommendations in every district and city in East Java to achieve the leprosy elimination target set by the government.
Keyword : Spatial Analysis, Elimination of Leprosy, GWR Method, Prevalence of Leprosy, Global Regression.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan Sustainable Development Goals (SDGs),  penyakit  menular  atau infectious disease merupakan salah satu fokus kajian  utama  di  bidang  kesehatan.  Salah  satu penyakit  menular  tersebut  adalah  penyakit kusta.  Dalam  buku  rencana  aksi  SDGs  yang dikeluarkan  oleh  Bappenas  pada  tahun  2020, salah  satu  target  rencana  aksi  SDGs  bidang kesehatan  di  Indonesia  adalah  mengakhiri epidemi Acquired Immune Deficiency Syndrome yang  biasa  disebut  dengan  AIDS, Tuberkulosis yang biasa disebut dengan TBC, malaria,  dan  penyakit  tropis  seperti  filariasis dan  kusta  (Bappenas,  2020).  Salah  satu penyakit  kulit  menular  ialah  penyakit  kusta. Penyakit ini dipicu oleh bakteri Mycobacterium  Leprae .  Penyakit  Kusta  ini biasa  dikenal  dengan  sebutan  “ The  Great Imitator Disease ”. Hal ini, karena keberadaan kusta sulit untuk terindentifikasi melalui gejala yang ditimbulkan (Tami, 2019). Penyakit kusta pada  umumnya  menyerang  bagian  kulit, mukosa  pada  saluran  pernapasan,  mata,  dan saraf  tepi.  Penanganan  terhadap  terjadinya kasus  penyakit  kusta  yang  belum  memadai akan menyebabkan penyakit kusta berkembang.  Penderita  penyakit  kusta  dapat mengalami  masalah  pada  bagian  kulit,  mata, saraf, dan anggota gerak tubuh.
Negara  Indonesia  ialah  salah  satu  dari sekian  negara  berkembang  yang  berpotensi terindikasi  menjadi  negara  penyumbang terhadap kasus baru pada penyakit kusta urutan ke-3  terbesar  lingkup  dunia  terkait  jumlah kasus  yang  diciptakan  sebesar  8%  terhadap kasus  kusta  yang  ada  di  dunia  dimana  9.061 kasus  baru  kusta  ditemukan  (Kemenkes, 2021a). Fenomena penyakit kusta tahun 2020 teridentifikasi penemuan kasus baru sebanyak 11.173  di  Indonesia  dengan  86%  diantaranya adalah  kusta  bertipe Multibasiler atau  MB (Kemenkes,  2021b).  Pendeteksian  terjadinya kasus  baru  penyakit  kusta  diperlukan  untuk mengendalikan peningkatan kasus baru penyakit  kusta  yang  terjadi.  Dalam  meninjau terkait keberhasilan pendeteksian kasus penyakit  kusta  baru  dapat  dilakukan  dengan penerapan  penggunaan  indikator  terhadap angka kecacatan pada tingkat-2. Sebesar 1,18 dari  1.000.000  jumlah  penduduk,  merupakan angka  kecacatan  pada  tingkat  ke-2  yang
ditetapkan  untuk  tahun  2020,  dimana  angka yang  ditetapkan  akan  berubah-ubah  setiap tahunnya  dan  cenderung  menurun.  Hal  ini, mengindikasikan bahwa terjadinya keterlambatan penemuan kasus penyakit kusta baru  berpotensi  dapat  dicegah  (Kemenkes, 2021a).  Meskipun  demikian,  penanggulangan kusta di Indonesia perlu terus ditingkatkan.
Beberapa  strategi  yang  diperlukan  untuk memenuhi  target  penanggulangan  kusta  di Indonesia  telah  tertuang  pada  UU  Nomor  11 Tahun  2019  tentang  penanggulangan  kusta pada  Bab  2  Pasal  2  Ayat  1  &  3  yang  berisi tentang  target  eliminasi  kusta  di  Indonesia. Perwujudan  terhadap  penanggulangan  terkait kasus penyakit kusta baru tersebut merupakan suatu  tanggung  jawab  yang  dimiliki  oleh seluruh golongan masyarakat seperti tercantum  pada  UU  Nomor  11  Tahun  2019 Pasal 5 Ayat (1).
Indonesia  adalah  sebuah  negara  kesatuan dengan  34  provinsi,  dimana  Jawa  Timur merupakan satu diantara provinsi lainnya yang terindikasi  memiliki  beban  terhadap  penyakit kusta  tertinggi.  Hal  ini,  membuat  provinsi Jawa Timur menjadi provinsi dengan penyumbang  kontribusi  yang  besar  mengenai jumlah pada kasus penyakit kusta yang ada di negara Indonesia (Ritianty dkk., 2020). Maka, Jawa  Timur  terindikasi  sebagai  provinsi dengan  jumlah  banyaknya  penyakit  kusta tertinggi  yang  berada  di  Indonesia  (Kominfo Jatim, 2020). Selama tahun 2019 hingga 2020, pengendalian  kasus  kusta  di  Jawa  Timur mengalami peningkatan yang ditinjau berdasarkan mengecilnya penemuan kusta dari 8,06  menjadi  4,19  per  1.000.000.  Guna mewujudkan  eliminasi  kusta  di  Indonesia, khususnya  pada  Provinsi  Jawa  Timur, pengoptimalan  faktor  yang  diasumsikan berpengaruh  signifikan  pada  penyakit  kusta harus  dilakukan.  Maka,  dilakukan  suatu penelitian guna membentuk pemodelan statistika  terkait  prevalensi  kasus  penyakit kusta  di  Jawa  Timur  sehingga  faktor  yang mempengaruhi  jumlah  kasus  pada  penyakit kusta dapat diidentifikasi dengan jelas.
Penelitian  terkait  telah  dilakukan  oleh Pertiwi,  dkk.  (2020),  yang  menyimpulkan bahwa  persentase  rumah  sehat  memberikan pengaruh  terkait  jumlah  terkait  kasus  pada penyakit kusta untuk kabupaten atau kota yang
berada  di  Jawa  Timur.  Kemudian,  menurut Zuhdan  dkk.  (2017),  kondisi  mengenai ekonomi  keluarga  dengan  pendapatan  yang kurang  serta  kebersihan  yang  buruk  individu mempengaruhi  peningkatan  jumlah  kasus penyakit  kusta.  Maka,  dapat  diduga  faktor terkait  yang  dapat  mempengaruhi  terjadinya kasus  penyakit kusta  antara lain  terkait  aspek kebersihan  dan  ekonomi.  Oleh  sebab  itu, penduga  variabel  yang  digunakan  dalam memodelkan terkait kasus mengenai penyakit kusta  untuk  kabupaten  atau  kota  yang  berada di  Jawa  Timur  antara  lain,  fasilitas  Mandi, Cuci,  Kakus  Bersama  (MCK  Bersama), sanitasi  belum  layak,  dan  penduduk  miskin. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini, memiliki kaitan yang erat dengan fokus kajian bersama  di  bidang  kesehatan  yang  tertuang dalam  SDGs  yaitu water-borne  disease dan water, sanitation, and hygiene . Kemudian, dalam upaya memetakan penyakit  kusta  untuk  setiap  kabupaten  atau kota  yang  berada  di  Jawa  Timur  digunakan pendekatan  spasial.  Pada  pendekatan  spasial menggunakan penaksiran dengan titik pengamatan,  sehingga  memperoleh  nilai parameter yang berbeda-beda (Widayaka dkk, 2016).  Dalam  hal  ini,  pada  model  regresi spasial terdapat spatial dependence dan spatial heterogeneity sebagai  efek  spasialnya.  Salah satu  pendekatan  spasial  yakni  metode Geographically  Weighted  Regression yang biasa disebut dengan GWR. Pemilihan metode GWR  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai parameter  setiap  titik  pengamatan  pada  data yang  bersifat  kontinu  melalui  aspek  spasial (Widayaka  dkk,  2016).  Metode  GWR, merupakan suatu metode yang dapat digunakan  dalam  melakukan  pemodelan variabel independen terhadap variabel dependen  dengan  melibatkan  unsur  wilayah. Keuntungan  dari  model GWR  yaitu  dapat melakukan  suatu  pemodelan  berdasarkan faktor  wilayah  yang  tidak  dapat  dilakukan dalam pemodelan regresi klasik. Dziauddin & Idris  (2017),  mengemukakan  bahwa  pada model  GWR  memiliki  sebuah  kemampuan dalam menghasilkan hasil yang akurat karena mampu  memberikan  perbedaan  atribut  pada efek  spasial  di  setiap  wilayah  berdasarkan daerah geografisnya terkait nilai suatu properti
residensial.  Kemudian,  estimasi  parameter yang ada pada model melalui GWR digunakan Weighted  Least  Square yang  biasa  disebut dengan WLS dengan menggunakan pembobot fungsi kernel gaussian . Maka, dapat disimpulkan bahwa pemodelan dengan menggunaan  model  GWR  lebih  akurat daripada model yang diperoleh melalui regresi linier  karena  model  GWR  digunakan  dengan tujuan  untuk  memperoleh  titik  pengamatan dengan  perbedaan  hasil  nilai  parameter  yang tidak  dapat  dilakukan  jika  menggunakan regresi  global  (Widayaka  dkk,  2016).  Selain itu,  terkait  variabel  yang  signifikan  untuk setiap  daerah  pada  model  GWR  adalah berbeda.
Berdasarkan  uraian  diatas,  dalam  hal  ini peneliti  menduga  bahwa  persebaran  kasus terkait penyakit kusta disebabkan oleh kondisi geografis  yang  terjadi  pada  kabupaten  atau kota  yang  berada  di  Jawa  Timur.  Fenomena ini,  diduga  karena  adanya  faktor  kedekatan wilayah yang memberikan pengaruh sehingga penggunaan  metode  GWR  telah  dianggap sesuai.  Pada  kasus  ini,  diharapkan  dengan menggunakan  model  GWR,  diperoleh  nilai parameter yang berbeda untuk setiap kabupaten  atau  kota  yang  berada  di  Jawa Timur  sehingga  hasil  estimasi  prediksi  yang diperoleh sesuai dengan realita di lapangan.
Menurut  Muharry  (2014),  kebersihan  dan ekonomi  merupakan  salah  satu  faktor  risiko yang mempengaruhi terjadinya penyakit kusta. Analisis pemodelan prevalensi kasus penyakit kusta  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  yang meliputi  aspek  kebersihan  dan  ekonomi dengan  metode  GWR  menjadi  kebaharuan penelitian  ini.  Pada  penelitian  sebelumnya, Muharry  (2014)  menggunakan  desain  studi kasus  kontrol  dengan  kesimpulan  yang diperoleh  yaitu  kondisi  ekonomi  keluarga rendah  dan  kebersihan  perorangan  buruk mempengaruhi  terjadinya  penyakit  kusta. Kemudian, dengan metode yang sama Zuhdan dkk (2017), menyimpulkan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap kejadian penyakit kusta antara  lain  tingkat  pendidikan  rendah,  lama kontak ≥ 1 tahun,  status  gizi  buruk,  kondisi ekonomi keluarga yang berpendapatan kurang, dan  kebersihan  perorangan  yang  buruk. Penelitian ini secara khusus juga memberikan
kontribusi  berupa  pemetaan  wilayah  terkait kasus  penyakit  kusta  sehingga  pemerintah Jawa  Timur  dapat  mempersiapkan  upaya tracing dengan  lebih  sigap  agar  kasus  yang terjadi  tidak  meluas  ke  seluruh  daerah,  serta sebagai  landasan  dalam  membuat  kebijakan untuk mengeliminasi penyakit kusta khususnya  di  Jawa  Timur,  sesuai  dengan tujuan dalam SDGs.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Prevalensi Penyakit Kusta
Prevalensi  penyakit  kusta  per  10.000 penduduk  didefinisikan  sebagai  jumlah  kasus kusta yang terdaftar per 10.000 penduduk pada wilayah  dan  kurun  waktu  tertentu  (Ernawati dkk.,  2016).  Berdasarkan  definisi  tersebut, dapat  diperoleh  rumus  untuk  menghitung prevalensi  penyakit  kusta  di  suatu  wilayah sebagai berikut.
𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑢𝑠𝑡𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 × 10.000 Pemerintah pusat menetapkan target eliminasi penyakit kusta berdasarkan
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia  Nomor  11  Tahun  2019  tentang Penanggulangan  Kusta  Pasal  2  Ayat  1 (Kemenkes,  2019).  Indikator  untuk  mencapai target  eliminasi  kusta  sesuai  dengan  yang ditetapkan  oleh  pemerintah  pusat  adalah kurang  dari  0,0001  atau  dengan  kata  lain apabila  prevalensi  kasus  penyakit  kusta  di suatu  daerah  melebihi  target  tersebut  maka daerah  tersebut  belum  memenuhi  target penanggulangan kusta.
Kategori beban kusta dapat diklasifikasikan menjadi 2 diantaranya beban kusta tinggi ( high burden ) dan beban kusta rendah ( low burden ) (Indayani dkk. , 2017). Suatu daerah dikatakan memiliki  beban  kusta  tinggi  apabila  jumlah kasus  baru  kusta  lebih  dari  0,0001  penduduk dan  atau  jumlah  kasus  baru  lebih  dari  1.000 kasus.  Sementara  itu,  daerah  yang  memiliki beban  kusta  rendah  adalah  daerah  yang memiliki jumlah kasus baru kusta kurang dari 0,0001 penduduk.

## Faktor Penyebab Penyakit Kusta
Persebaran  penyakit  kusta  di  Jawa  Timur dipengaruhi  oleh  kondisi  geografis.  Hal  ini disebabkan  adanya  keterkaitan  antara  daerah yang satu dengan daerah yang lainnya. Selain
itu,  terdapat  variabel  pada  aspek  kebersihan dan  ekonomi  yang  diduga  mempengaruhi persebaran penyakit kusta.
Fasilitas  Mandi,  Cuci,  Kakus  Bersama (MCK Bersama)
Menurut BPS, sejak tahun 2019
penggunaan  MCK  bersama  merupakan  salah satu  indikator  rumah  tangga  yang  memiliki akses terhadap sanitasi layak  yang  digunakan secara bersama pada Anggota Rumah Tangga (ART).  MCK  bersama  memiliki  hubungan yang  erat  dengan  rumah  dan  lingkungan, sehingga  dapat  mempengaruhi  kesehatan. Kebersihan  MCK  yang  digunakan  bersama menentukan  keberlangsungan  berkembang- biaknya berbagai macam bakteri, salah satunya bakteri  kusta.  Kondisi  MCK  bersama  yang sehat, dapat mencegah penularan dan kemunculan penyakit, terutama penyakit kusta yang  memiliki  keterkaitan  yang  erat  dengan kebersihan MCK (Putri dkk., 2021).

## Sanitasi Belum Layak
Menurut  Rasyidah  (2019),  akses  terhadap sanitasi  yang  belum  layak  menyebabkan timbulnya  berbagai  macam  penyakit  yang disebabkan oleh faktor kebersihan. Salah satu penyakit  yang  berpotensi  dapat  ditimbulkan dari  pengaruh  sanitasi  yang  belum  layak adalah  penyakit  kusta.  Sanitasi  belum  layak sebagaimana yang dimaksud antara lain akses tidak  memadainya  akses  air  bersih,  tidak sehatnya  fasilitas  jamban,  dan  perilaku mencuci  tangan  yang  higienis  (Olo  dkk., 2021).  Hal  ini  disebabkan  oleh  air  yang merupakan perantara penularan penyakit kusta sekaligus  bertindak  sebagai  reservoir  untuk Mycobacterium leprae (Siswanti & Wijayanti, 2018).

## Penduduk Miskin
6. Konsep  penduduk  miskin  menurut Badan Pusat Statistik (2020) adalah penduduk dengan  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  tiap bulan berada di bawah garis kemiskinan. Garis kemiskinan  sebagaimana  yang  dimaksud meliputi  Garis  Kemiskinan  Makanan  (GKM) dan Garis Kemiskinan Non-Makanan (GKNM).  Dalam  hal  ini,  tingkat  ekonomi dapat mempengaruhi derajat kesehatan karena ketidakmampuan dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari sehingga kebutuhan akan kesehatan belum  tentu  terjamin.  Hal  ini  membuktikan
bahwa  penderita  kusta  didominasi  oleh kelompok dengan sosial ekonomi rendah atau dapat dikatakan miskin (Muntasir dkk., 2018).

## Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk  mengetahui  hubungan  fungsional antara beberapa variabel prediktor dengan satu variabel  respon  maka  digunakan  analisis regresi (Paolella, 2019). Secara umum, model regresi linier berganda sebagai berikut:
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖1 + ⋯ + 𝛽 𝑝−1 𝑋 𝑖𝑝−1 + 𝜀 𝑖 Dengan 𝑌 𝑖 adalah variabel respon pengamatan ke- i, 𝛽 0 adalah  konstanta  atau  intersep, 𝛽 1 adalah  parameter  regresi  variabel  prediktor  1 pengamatan ke- i, 𝑋 𝑖1 adalah variabel prediktor 1 pengamatan ke- i, p adalah jumlah prediktor dan 𝜀 𝑖 adalah galat pengamatan ke- i.
Pada analisis regresi, terdapat asumsi yang harus terpenuhi untuk mendapatkan estimator tidak  bias  dan  memiliki  variansi  minimum dengan  metode  kuadrat  terkecil.  Asumsi tersebut yaitu galat harus berdistribusi normal, tidak  terjadi  kasus  multikolinieritas  dan heteroskesdastisitas, serta tidak ada autokorelasi  dalam  galat  apabila  data  berupa data time  series (Olive,  2017;  Andreas,  dkk., 2021).

## Asumsi Spasial Dalam Analisis Data Spasial
Pada  analisis  data  spasial,  terdapat  asumsi yang harus terpenuhi yaitu autokorelasi spasial dan heterogenitas spasial. Autokorelasi spasial terjadi  karena  adanya  ketergantungan  antar lokasi pengamatan. Autokorelasi spasial dapat diketahui  dengan  menggunakan  metode Moran’s  Index (Wuryandari  dkk.,  2014). Statistik  uji  untuk  asumsi  ini  adalah  sebagai berikut:
𝑍(𝐼) = 𝐼 − 𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟(𝐼) dengan 𝐼 = 𝑛 𝑆 0 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖 −𝑥̅)( 𝑛 𝑗=1 𝑥 𝑗 −𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝐸(𝐼) = − 1 𝑛 − 1 ; 𝑣𝑎𝑟 ( 𝐼 ) = 𝑛 2 𝑆 1 − 𝑛𝑆 2 + 3𝑆 0 2 (𝑛 2 − 1)𝑆 0 2 − [𝐸 ( 𝐼 ) ] 2 𝑆 0 =   ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ; 𝑆 1 = 1 2 ∑ ∑ (𝑤 𝑖𝑗 + 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝑤 𝑗𝑖 ) 2 ; 𝑆 2 =   ∑(∑ 𝑤 𝑖𝑗 + 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤 𝑗𝑖 𝑛 𝑗=1 ) 2 dengan 𝑥 𝑖 adalah  data  lokasi  ke- i, 𝑥 𝑗 adalah data  lokasi  ke-j, 𝑥̅ adalah  rata-rata  data, 𝑤 𝑖𝑗 adalah matriks pembobot, I adalah nilai indeks moran, 𝐸(𝐼) adalah  rata-rata  indeks  moran,
dan 𝑣𝑎𝑟(𝐼) adalah variansi dari indeks moran. Asumsi  autokorelasi  spasial  dapat  terpenuhi dalam  taraf  signifikansi 𝛼 apabila |𝑍(𝐼)| > 𝑍 𝛼 2 atau nilai p-value < 𝛼 .
Heterogenitas spasial terjadi karena adanya keragaman  antar  lokasi  observasi.  Dalam  hal ini,  uji Breusch-Pagan digunakan  untuk mengetahui  adanya  heterogenitas  spasial (Fatati  dkk., 2017). Statistik  uji  untuk  asumsi ini adalah sebagai berikut:
𝐵𝑃 = 1 2 [𝒇 𝑻 𝒁(𝒁 𝑻 𝒁) −1 𝒁 𝑻 𝒇]~  𝑝 2
dengan 𝑓 𝑖 = ( 𝜀 𝑖 2 𝜎 2 − 1) dan 𝒁 adalah  matriks dengan  ukuran 𝑛 × (𝑝 + 1) .  Matriks  tersebut berisi vektor yang telah dinormalkan (𝑧) untuk setiap pengamatan. Sementara 𝜀 𝑖 2 adalah galat pengamatan ke- i, 𝜎 2 adalah varians galat, dan p adalah jumlah prediktor.
Asumsi  heterogenitas  spasial  dapat  terpenuhi dalam  taraf  signifikansi 𝛼 apabila 𝐵𝑃 > 𝜒 2 𝛼(𝑝−1) atau nilai p-value < 𝛼. Geographically Weighted Regression (GWR) 7. Pada dasarnya, Geographically Weighted  Regression (GWR)  merupakan metode  yang  didasarkan  pada  model  regresi. Setiap lokasi memiliki nilai parameter regresi yang berbeda dalam metode GWR (Chamidah dkk.,2014)  Hal  ini  dikarenakan  parameter dihitung  di  setiap  lokasi  observasi.  Variabel prediktor yang koefisien regresinya bergantung  pada  lokasi  pengamatan  dapat digunakan untuk memprediksi variabel respon pada  model  GWR  (Sediono,  dkk.,  2022). Model  GWR dapat  dituliskan sebagai  berikut (Permai dkk., 2021):
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) 𝑘 𝑥 𝑖𝑘 + 𝜀 𝑖
dengan 𝑦 𝑖 adalah  variabel  respon  pada  lokasi ke-i, 𝑥 𝑖𝑘 adalah variabel prediktor pada lokasi ke-i, (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah  koordinat  lokasi  ke-i, 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah  intersep  yang  bervariasi secara  geografis, 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah  koefisien untuk  variabel  bebas  k  di  lokasi  ke-i  dan 𝜀 𝑖 adalah galat di lokasi ke-i.

## Estimasi Parameter Model GWR
Estimasi parameter lokal pada model GWR dilakukan dengan cara memberikan pembobot yang  berbeda  di  setiap  lokasi  observasi.
Pembobot  ini  disebut  dengan  metode  WLS atau Weighted  Least  Square (Maggri  dan Ispriyanti, 2017). Estimator dari model GWR adalah sebagai berikut (Lu dkk. , 2014):
𝜷 ̂(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = (𝑿 𝑻 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑿) −1 𝑿 ′ 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝒚 dengan 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) adalah  diagonal  matriks pembobot untuk lokasi (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) , 𝑿 ′ 𝑾(𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑿 adalah matriks varian-kovarian terbobot secara geografis  dan 𝑌 adalah  vektor  dari  nilai-nilai variabel prediktor.

## Pembobot Model GWR
Fungsi  pembobot  model  GWR  digunakan untuk  memberikan  nilai  dugaan  parameter yang  berbeda  di  setiap  lokasi.  Fungsi  kernel dapat  digunakan  untuk  menentukan  besarnya pembobot  di  setiap  lokasi  (Kusnandar  dkk., 2021).  Menurut  Pratiwi  dkk.  (2019),  fungsi pembobot kernel tersebut antara lain:
1. Fungsi Fixed Kernel, yaitu pembobot untuk semua  lokasi  pengamatan  yang  memiliki nilai bandwidth yang  sama,  dengan  uji statistik yang digunakan sebagai berikut:
8. 𝑾 𝒋 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = exp [− 1 2 ( 𝑑 𝑖𝑗 𝑏 ) 2 ]
dengan 𝑑 𝑖𝑗 adalah  jarak  antara  lokasi  ke- i dan  lokasi  ke- j yang  diperoleh  dari  jarak euclidian (𝑑 𝑖𝑗 ) 2 = (𝑢 𝑖 − 𝑢 𝑗 ) 2 + (𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑗 ) 2 dan b adalah parameter non negatif yang disebut bandwidth.
2. Fungsi Adaptive  Kernel, yaitu  pembobot untuk  setiap  lokasi  pengamatan  yang memiliki  nilai bandwidth berbeda,  dengan uji statistik yang digunakan sebagai berikut:
9. 𝑾 𝒋 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = {[1 − ( 𝑑𝑖𝑗 𝑏 ) 2 ] 2 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 𝑖𝑗 < 𝑏

## 0                      ; 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Uji  Kesesuaian  Model  GWR  (Goodness  of

## Fit)
Uji  kesesuaian  model  GWR  dilakukan untuk mendeteksi secara global apakah model GWR  lebih  baik  daripada  regresi  global (Diastina  dkk.,  2019).  Uji  kesesuaian  model GWR  dilakukan  dengan  mengkombinasikan uji regresi linier dengan model data spasial.

## Pengujian  Signifikansi  Parameter  Secara Parsial
Uji signifikansi parameter dari model GWR secara  parsial  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi  variabel  prediktor  apa  saja
yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel  respon  di  setiap  lokasi  (Utami  dkk., 2016).

## Ukuran Kebaikan Model
Ukuran  kebaikan  model  dilakukan  dengan tujuan  untuk  membandingkan  kebaikan  dari model  regresi  secara  global  dengan  model GWR yang mempertimbangkan unsur spasial. Ukuran  tersebut  diantaranya  adalah  koefisien determinasi,  koefisien  determinasi  terkoreksi, dan Akaike Information Criterion (AIC). Koefisien Determinasi
𝑅 2 = 1 − 𝐽𝐾𝐺 𝐽𝐾𝑇 dengan 𝐽𝐾𝐺 = ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝐽𝐾𝑇 = ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan : 𝑦 𝑖 : variabel respon pengamatan ke- i 𝑦 𝑖 ̂ :  nilai  dugaan  variabel  respon  pengamatan ke- i 𝑦̅ : nilai rata-rata variabel respon
Koefisien Determinasi Terkoreksi
10. 𝑅 𝛼 2 = 1 − 𝐽𝐾𝐺 (𝑛−𝑝) ⁄ 𝐽𝐾𝑇 (𝑛−1) ⁄
Dengan  n  adalah  jumlah  pengamatan  dan  p adalah jumlah prediktor (Wohon, dkk., 2017). Akaike Information Criterion (AIC) 𝐴𝐼𝐶 = 2𝑛 𝑙𝑛(𝜎̂) + 𝑛 ln(2𝜋) + 𝑛 + 𝑡𝑟(𝑆)
dengan 𝜎̂ = 𝐽𝐾𝐺 𝑛 dan S adalah matriks proyeksi ukuran 𝑛 × 𝑛 dimana 𝑦̂ = 𝑺𝑦 . Bentuk matriks S sebagai berikut.
𝑆 = [ 𝑿 1 𝑇 [𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 1 , 𝑠 1 )𝑿] −1 𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 1 , 𝑠 1 ) 𝑿 2 𝑇 [𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 2 , 𝑠 2 )𝑿] −1 𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 2 , 𝑠 2 ) ⋮ 𝑿 𝑛 𝑇 [𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 𝑛 , 𝑠 𝑛 )𝑿] −1 𝑿 𝑇 𝑾(𝑟 𝑛 , 𝑠 𝑛 )] dengan 𝑾(𝑟 1 , 𝑠 1 ) adalah  matriks  berukuran 𝑛 × 𝑛 (Lu, dkk. , 2014).

## Ukuran Akurasi Model
Ukuran  akurasi  model  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengukur  keakuratan  suatu model  statistik  dalam  melakukan  prediksi. Dalam penelitian ini, ukuran tersebut dihitung menggunakan  sMAPE  ( symmetric  Mean Absolute Percentage Error ).  Ukuran sMAPE digunakan  karena  terdapat  beberapa  data aktual  yang  mempunyai  nilai  nol  dan dirumuskan  sebagai  berikut:  (Crenata,  dkk, 2012).
𝑠𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂| (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 𝑛 𝑖=1

## METODOLOGI Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  tahun  2020  yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik dengan  judul  “STATISTIK  INDONESIA 2021” (Badan Pusat Statistik, 2021).

## Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan meliputi variabel prediktor  dan  variabel  respon.  Secara  rinci, terdapat 4 variabel yang terdiri dari 3 variabel prediktor  dan  1  variabel  respon.  Variabel tersebut antara lain yaitu:
1. Prevalensi  kasus  penyakit  kusta  di Provinsi Jawa Timur ( 𝑌 )
2. Persentase rumah tangga yang menggunakan  fasilitas  Mandi,  Cuci, Kakus  Bersama  (MCK  Bersama)  di Provinsi Jawa Timur ( 𝑋 1 ) 3. Persentase  rumah  tangga  yang  belum memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak ( 𝑋 2 ) 4. Jumlah penduduk miskin ( 𝑋 3 )
Selain itu, terdapat  pula variabel  geografis yaitu 𝑢 𝑖 berupa latitude (garis lintang) dan 𝑣 𝑖 berupa longitude (garis  bujur)  dari  masing- masing lokasi.

## Prosedur Analisis
11. Tahap-tahap  yang  dilakukan  dalam analisis data yaitu antara lain:
1. Membuat  deskripsi  prevalensi  penyakit kusta di Jawa Timur dan berbagai variabel yang mempengaruhinya berdasarkan peta tematik.
2. Membuat model statistika terkait prevalensi  penyakit  kusta  di  Jawa  Timur yang  diperoleh  dengan  metode  GWR dengan tahapan antara lain:
a. Melakukan  pengujian  asumsi  spasial pada data variabel respon yaitu sebagai berikut:
i. Melakukan  uji  Moran’s  I  untuk menguji  dependensi  data,  dengan kriteria  jika p-value <  α  maka  data memenuhi aspek spasial dependensi, berlaku juga sebaliknya.
ii. Melakukan uji Breusch-Pagan untuk menguji  heterogenitas  data,  dengan kriteria  jika  jika p-value <  α  maka data memenuhi aspek spasial heterogenitas, berlaku juga sebaliknya.
b. Melakukan pemodelan data prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur berdasarkan  model  GWR  dengan tahapan antara lain:
i. Menentukan latitude dan longitude di setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur. ii. Melakukan perhitungan jarak
Euclidean antar pengamatan berdasarkan lokasi geografis. iii. Menghitung nilai bandwidth optimum menggunakan kriteria AIC. iv. Memilih  matriks  pembobot  dengan menggunakan fungsi kernel Gaussian .
v. Mengestimasi parameter model
GWR dengan menggunakan bandwidth optimum, yang
dijelaskan pada model berikut ini:
𝑌̂ = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) 3 𝐾−1 𝑥 𝑖𝑘
vi. Menguji kesesuaian model GWR. vii. Menguji signifikansi parameter
secara parsial.
3. Menganalisis model GWR terkait prevalensi  kasus  penyakit  kusta  di  setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur dengan peta tematik
a. Melakukan pemodelan prevalensi penyakit  kusta  di  Jawa  Timur  dengan pendekatan model regresi linier global dengan tahapan antara lain:
i. Mengestimasi  model  regresi  global dengan  data  prevalensi  penyakit kusta  di  Jawa  Timur  sebagai variabel  respon  dengan  metode Ordinary Least Square (OLS), yang dijelaskan pada model berikut ini : 12. 𝑌̂ = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 3 𝑋 3 ii. Menguji asumsi klasik yang berlaku pada model regresi global.
iii. Menguji signifikansi parameter secara bersama maupun parsial.
b. Membandingkan  hasil  akurasi  dan kebaikan  model  antara  model  regresi global dan model GWR menggunakan ukuran koefisien determinasi, koefisien determinasi terkoreksi, dan AIC.
c. Menginterpretasikan model terbaik dan menyimpulkan  hasil  yang  diperoleh dengan peta tematik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Sebelum melakukan
pemodelan,
ditampilkan  nilai  statistika  secara  deskriptif dari data yang digunakan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Statistika. Variabel Mean Maks Min Y 0,422 2,06 0 𝑿 𝟏 17,928 55,93 1,29 𝑿 𝟐 9,409 23,73 1,65 𝑿 𝟑 116,292 265,56 8,09
Berdasarkan Tabel 1 dapat diperoleh informasi bahwa  angka  prevalensi  kasus  penyakit kusta di  Jawa  Timur  memiliki  rata  –  rata  sebesar 0,422  dengan  nilai  maksimum  sebesar  2.06 yaitu terdapat di Kabupaten Sumenep dan nilai minimum  sebesar  0  yaitu  terdapat  di  Kota Blitar,  Kota  Batu,  dan  Kota  Mojokerto. Dengan kata lain, angka prevalensi rata – rata sebesar  0,422  menyatakan  nilai  rasio  dari jumlah  kasus  kusta  di  Jawa  Timur  dibagi dengan jumlah seluruh populasi dikali 10.000.
Indikator  Pencapaian  Target  Eliminasi Kusta berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  11 Tahun  2019  ayat  1  sampai  3  menyatakan bahwa target  angka prevalensi penyakit kusta adalah  sebesar  kurang  dari  0,0001.  Oleh karena  itu,  klasifikasi  prevalensi  penyakit kusta  di  Jawa  Timur  dilakukan  dengan  2 kriteria  yaitu  memenuhi  target  dan  tidak memenuhi  target  sebagaimana  digambarkan dalam peta tematik pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Tematik Prevalensi Kasus Penyakit Kusta di Jawa Timur
Pada  Gambar  1,  daerah  yang  memenuhi target  eliminasi  kusta  ditandai  dengan  warna hijau sedangkan daerah yang belum memenuhi target  eliminasi  kusta  ditandai  dengan  warna merah.

## Pemodelan  Prevalensi  Kasus  Penyakit Kusta dengan Metode GWR
Sebelum  melakukan  pemodelan  GWR, asumsi  spasial  dalam  data  harus  terpenuhi terlebih  dahulu.  Pengujian  asumsi  spasial secara lengkap disajikan pada Tabel 2. Kriteria pengambilan  kesimpulan  yang  digunakan adalah asumsi spasial terpenuhi apabila nilai p- value kurang dari tingkat signifikansi 10%.
Tabel 2. Pengujian Asumsi Spasial Asumsi  Pengujia
n p-value Kesimpula n Depen- densi spasial Moran’s I 5,20e-07 Terdapat dependensi spasial dalam data Hetero- nitas spasial Breusch Pagan 0,00134 7 Terdapat heterogenita s spasial dalam data
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa semua asumsi spasial telah terpenuhi sehingga analisis  spasial  dapat  dilanjutkan.  Setelah dilakukan  pengujian  asumsi  spasial,  analisis dapat dilanjutkan dengan pemilihan bandwidth optimum.  Pemilihan  nilai bandwidth secara optimum  tersebut  akan  berpengaruh  terhadap ketepatan model yang dibentuk. Rentang nilai bandwidth diperoleh  dari  nilai  minimum  dan maksimum jarak Euclidean pada setiap lokasi pengamatan.  Dalam  hal  ini,  nilai  rentang bandwidth tersebut  adalah  0,01414214  dan 3,150016.
Penentuan pembobot fungsi kernel
dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  AIC yang diperoleh berdasarkan fungsi kernel yaitu Fixed  Gaussian,  Fixed  Bisquare,  Adaptive Gaussian,  dan  Adaptive  Bisquare .  Namun, pada  kasus  ini,  fungsi  pembobot Adaptive Gaussian dan Adaptive  Bisquare tidak  dapat dilakukan  karena  tidak  konvergen  pada  nilai rentang bandwidth yang  didefinisikan.  Oleh
sebab  itu,  dipertimbangkan  penggunaan  dua fungsi pembobot kernel yaitu Fixed Gaussian dan Fixed  Bisquare yang  hasilnya  diringkas pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Nilai AIC pada Tiap
Pembobot Fungsi Kernel Pembobot Bandwidth Optimum Nilai AIC Fixed Gaussian 0,134 -73,124 Fixed Bisquare 0,965 2,757
Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  informasi bahwa  nilai  AIC  minimum  diperoleh  dengan pembobot fungsi Kernel Fixed Gaussian . Hal ini  berarti  pembobot  fungsi  tersebut  yang dipilih  untuk  mengestimasi  model  terbaik dalam penelitian ini.
Selanjutnya,  untuk  menguji  apakah  model GWR yang dihasilkan berbeda dengan model regresi global, maka dilakukan uji kesesuaian model  GWR.  Berikut  adalah  hipotesis  yang digunakan:
𝐻 0 :  Tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara model GWR dengan model regresi global. 𝐻 1 :  Terdapat  perbedaan  signifikan  antara model GWR dengan model regresi global. Kriteria  pengujian  yang  digunakan  dengan tingkat  kesalahan  sebesar  10%  adalah 𝐻 0 ditolak jika 𝐹 > 𝐹 (𝛼;𝑑𝑓 1 ;𝑑𝑓 2 ) atau 𝐹 > 𝐹 (0.10;34;30,987) .  Dengan  kata  lain, 𝐻 0 ditolak jika 𝐹 > 1,582 .  Hasil  pengujian  tersebut diringkas pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Kesesuaian Model GWR Keterangan
SS DF MS F Global Residuals 5,99 34,00 GWR Improvement 5,93 30,99 0,19 GWR Residuals 0,05 3,01 0,02 10,61
Berdasarkan Tabel 4, nilai F yang diperoleh sebesar  10,61  lebih  besar  dari  daerah  kritis yaitu  1,582  sehingga  keputusannya  adalah tolak 𝐻 0 .  Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah terdapat  perbedaan  signifikan  antara  model GWR  dengan  model  regresi  global.  Hal  ini menunjukkan pengaruh spasial cukup berperan
dalam pemodelan kasus ini sehingga menghasilkan  model  yang  berbeda  dengan regresi global.
Untuk  mengidentifikasi  variabel  prediktor yang  berpengaruh  signifikan  di  setiap  lokasi, maka diperlukan pengujian signifikansi parameter  secara  parsial.  Pengujian  tersebut menggunakan statistik uji 𝑇 . Kriteria pengujian  yang  digunakan  dengan  nilai 𝛼 sebesar  10%  yaitu  tolak 𝐻 0 jika |𝑇 𝑘𝑖 | > 𝑡 (0.05;3.013) atau |𝑇 𝑘𝑖 | > 2,34923 . Berdasarkan hasil  analisis  pada  model  GWR  di  setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur, maka dapat dikelompokkan variabel prediktor yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon.  Pengelompokkan  ini  diringkas  dalam Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Variabel Prediktor yang Berpengaruh Signifikan
Kabupaten/Kota Variabel yang Berpengaruh Signifikan Sidoarjo, Kota Pasuruan 𝑋 1 Pasuruan, Sampang 𝑋 2 Kediri, Jombang, Kota Kediri, Situbondo 𝑋 3 Tuban, Lamongan, Gresik, Bangkalan, Kota Mojokerto, Kota Surabaya 𝑋 1 , 𝑋 3
Bondowoso, Pamekasan,
Sumenep 𝑋 2 , 𝑋 3
Banyuwangi, Kota Probolinggo 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3
Dengan  demikian,  dapat  persamaan  model GWR dengan variabel prediktor yang memberi pengaruh  signifikan  pada  setiap  lokasi pengamatan.  Berdasarkan  persamaan  model GWR  yang  diperoleh,  dapat  dilakukan interpretasi  model  GWR.  Dalam  hal  ini, interpretasi  ditampilkan  untuk  Kabupaten Sumenep  dan  Kabupaten  Pamekasan  yang memiliki  prevalensi  penyakit  kusta  tertinggi dan  tertinggi  kedua  di  Jawa  Timur  dengan model GWR sebagai berikut.
Persamaan Model Kabupaten Sumenep 𝑦̂ = −1,296176 + 0,102920𝑋 2 + 0,004532𝑋 3 Interpretasi Model :
Setiap kenaikan persentase rumah tangga yang belum memiliki akses  terhadap sanitasi  layak ( 𝑋 2 ) di Kabupaten Sumenep sebesar 1% akan menaikkan prevalensi kasus penyakit kusta di wilayah  tersebut  sebesar 0,102920% dengan variabel  lain  dianggap  konstan,  dan  setiap kenaikan  jumlah  penduduk  miskin  ( 𝑋 3 )  di Kabupaten Sumenep sebesar 1 ribu jiwa akan menaikkan prevalensi kasus penyakit kusta di wilayah  tersebut  sebesar 0,004532% jika variabel lain dianggap konstan.
Persamaan Model Kabupaten Pamekasan 𝑦̂ = −0,416359 + 0,069750𝑋 2 + 0,002897𝑋 3 Interpretasi Model : Setiap kenaikan persentase rumah tangga yang belum memiliki akses  terhadap sanitasi  layak ( 𝑋 2 )  di  Kabupaten  Pamekasan  sebesar  1% akan  menaikkan  prevalensi  kasus  penyakit kusta di wilayah tersebut sebesar 0,069750% dari kasus sebelumnya dengan asumsi variabel lain  konstan,  dan  setiap  kenaikan  jumlah penduduk miskin ( 𝑋 3 ) di Kabupaten
Pamekasan  sebesar  1  ribu  jiwa  akan menaikkan prevalensi kasus penyakit kusta di wilayah  tersebut  sebesar 0,002897% jika variabel lain konstan.
Perbandingan  Ukuran  Kebaikan  Model dan  Ukuran  Akurasi  Model  GWR  dengan Model Regresi Global
Ukuran  kebaikan  dan  akurasi  dari  model GWR yang telah diperoleh akan dibandingkan dengan model regresi global. Dengan menerapkan  teknik  OLS,  maka  diperoleh persamaan  model  regresi  global.  Berikut adalah  persamaan  model  regresi  global  yang diperoleh:
𝑦̂ = −0,22 + 0,010 𝑋 1 + 0,026 𝑋 2 + 0,001 𝑋 3
Sebelum  dianalisis  lebih  lanjut,  dilakukan  uji asumsi klasik pada model regresi global yang dirangkum dalam Tabel 6.
Tabel 6. Uji Asumsi Klasik pada Regresi
Global Asumsi Pengujian Hasil Pengujian Normalitas Residual Kolmogorov- Smirnov Residual berdistribusi normal Multi- kolinieritas Melalui nilai VIF Tidak ada kasus multikolinieritas Hetero- skedastisitas Glejser Terdapat gejala heteroskedastisitas
Berdasarkan Tabel 6, terlihat bahwa model regresi  global  masih  memiliki  pelanggaran asumsi klasik yaitu terjadi kasus heteroskedastisitas.  Selain  itu,  nilai  ukuran evaluasi  model  pada  model  GWR  memiliki nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  model regresi  global.  Ringkasan  ukuran  evaluasi model  tersebut  ditampilkan  pada  Tabel  7. Berdasarkan Tabel 7, diperoleh bahwa nilai R- Square, Adjusted R-Square , dan nilai AIC pada model  GWR  lebih  baik  dibandingkan  model regresi  global.  Hal  ini  berarti  model  GWR memiliki  ukuran  kebaikan  model  yang  lebih baik.
Tabel 7. Perbandingan Ukuran Evaluasi
Model Model R- Square Adjusted R-Square AIC Model GWR 99,42% 89,39% -73,12 Model Regresi Global 36,46% 28,76% 47,61
Selain  itu,  ukuran  akurasi  model  disajikan seperti  pada  Tabel  8.  Berdasarkan  Tabel  8, diperoleh  bahwa  nilai  sMAPE  dari  model GWR  lebih  tinggi  daripada  model  regresi global  yaitu  12,14%  pada  model  GWR  dan 28,94%  pada  model  regresi  global.  Hal  ini berarti  model  GWR  memiliki  akurasi  yang lebih  baik  sehingga  pembahasan  lebih  lanjut akan didasarkan pada hasil pemodelan GWR.
Tabel 8. Perbandingan Ukuran Akurasi Model
Model sMAPE Model GWR 12,14% Model Regresi Global 28,94%

## Pembahasan Hasil Pemodelan
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan GWR, terdapat wilayah kabupaten atau kota di Jawa  Timur  yang  belum  memenuhi  target eliminasi  kusta  di  Indonesia.  Daerah  yang memenuhi  target  eliminasi  kusta  berdasarkan nilai  dugaan model GWR  adalah Kota Blitar. Jika  dibandingkan  dengan  data  aktual, kabupaten  atau  kota  yang  telah  memenuhi target eliminasi kusta adalah Kota Blitar, Kota Mojokerto  dan  Kota  Batu.  Hal  ini  berarti bahwa  kabupaten  atau  kota  yang  telah
memenuhi  target  eliminasi  kusta  di  Jawa Timur  baru  mencapai  7.89%.  Jika  nilai prevalensi  penyakit  kusta  di  Jawa  Timur dikategorikan berdasarkan tingkat pencapaian target  eliminasi  kusta  yang  ditetapkan pemerintah,  maka  ketepatan  klasifikasi  yang dihasilkan  oleh  model  GWR  adalah  sebesar 94.74%.
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  analisis diperoleh  bahwa  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  memiliki  pengaruh signifikan  pada  sejumlah  wilayah  di  Jawa Timur.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian Zuhdan dkk. (2017) yang menunjukkan bahwa faktor  ekonomi  keluarga  mempengaruhi jumlah  kasus  penyakit  kusta.  Selain  itu,  hasil penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Muharry  (2014)  yang  menyatakan  bahwa kebersihan  yang  buruk  akan  mempengaruhi jumlah  kasus  penyakit  kusta.  Lebih  lanjut, penelitian  ini  memberikan  hasil  analisis  yang lebih  mendalam  terkait  penyebaran  penyakit kusta di Jawa Timur yaitu bahwa tidak seluruh kabupaten dan kota memiliki faktor penyebab terjadinya penyakit kusta yang sama. Dengan kata  lain,  terdapat  wilayah  tertentu  yang dipengaruhi  oleh  satu  atau  beberapa  variabel prevalensi penyakit kusta.
Persebaran prevalensi kasus penyakit kusta di  Jawa  Timur  yang  secara  signifikan dipengaruhi  oleh  persentase  rumah  tangga yang  menggunakan  fasilitas  MCK  bersama ( 𝑋 1 )  adalah  sebesar  26,32%  yang  meliputi Sidoarjo,  Kota  Pasuruan,  Tuban,  Lamongan, Gresik,  Bangkalan,  Kota  Mojokerto,  Kota Surabaya, Banyuwangi, dan Kota Probolinggo. Persebaran ini disajikan melalui peta  tematik  pada  Gambar  2.  Berdasarkan Gambar  2,  daerah  dengan  pengaruh 𝑋 1 yang signifikan  ditandai  dengan  warna  merah sedangkan  daerah  dengan  pengaruh 𝑋 1 yang tidak signifikan ditandai dengan warna kuning.
Gambar 2. Persebaran prevalensi Kasus Penyakit Kusta di Jawa Timur Berdasarkan variabel 𝑋 1 Persebaran prevalensi kasus penyakit kusta di  Jawa  Timur  berdasarkan  variabel 𝑋 2 yaitu persentase rumah tangga yang belum memiliki akses  terhadap  sanitasi  layak  disajikan  dalam Gambar 3.
Gambar 3. Persebaran Prevalensi Kasus Penyakit Kusta di Jawa Timur Berdasarkan Variabel 𝑋 2 Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diperoleh informasi  bahwa  18,42%  prevalensi  penyakit kusta pada setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh persentase rumah tangga yang belum memiliki akses terhadap sanitasi layak. Daerah tersebut ditandai  dengan  warna  merah  yang  meliputi wilayah  Kabupaten  Pasuruan,  Sampang, Bondowoso, Pamekasan, Sumenep, Banyuwangi, dan Kota Probolinggo.
Persebaran prevalensi kasus penyakit kusta di  Jawa  Timur  berdasarkan  variabel 𝑋 3 yaitu jumlah  penduduk  miskin  disajikan  pada Gambar  4.  Berdasarkan  Gambar  4,  diperoleh informasi  yaitu  terdapat  39,47%  kabupaten dan  kota  yang  menunjukkan  bahwa  jumlah penduduk miskin secara signifikan berpengaruh  terhadap  prevalensi  penyakit kusta  di  Jawa  Timur.  Daerah  ini  ditandai dengan  warna  merah  yang  meliputi  Kediri, Jombang,  Kota  Kediri,  Situbondo,  Tuban, Lamongan, Gresik,
Bangkalan, Kota Mojokerto,  Kota  Surabaya,  Bondowoso, Pamekasan, Sumenep, Banyuwangi, dan Kota Probolinggo.
Gambar 4. Persebaran Prevalensi Kasus Penyakit Kusta di Jawa Timur Berdasarkan
Variabel 𝑋 3 Relevansi Hasil Penelitian
dan

## Rekomendasi Kebijakan
Pada  gambaran  umum  terkait  prevalensi penyakit  kusta  di  Jawa  Timur,  dapat disimpulkan  bahwa  ada  tiga  faktor  yang berpengaruh  yaitu  persentase  rumah  tangga yang  menggunakan  fasilitas  MCK  bersama, persentase rumah tangga yang belum memiliki akses  terhadap  sanitasi  layak  dan    jumlah penduduk miskin. Hal ini mendukung berbagai penelitian terdahulu yang menjelaskan pengaruh  ketiga  variabel  tersebut  terhadap prevalensi kasus penyakit kusta yaitu penelitian  oleh  Zuhdan  dkk.  (2017)  dan Muharry  (2014).  Dengan  demikian,  secara umum hasil pemodelan  GWR yang diperoleh telah sesuai dan relevan dengan kondisi real.
Hasil pemodelan GWR yang telah diperoleh  digunakan  sebagai  landasan  dalam merumuskan  rekomendasi  kebijakan  yang sesuai  guna  menurunkan  angka  prevalensi kasus penyakit kusta di Jawa Timur agar sesuai target  eliminasi  kusta  yang  ditetapkan  oleh pemerintah.  Pada  bagian  ini,  rekomendasi kebijakan  akan  difokuskan  pada  kabupaten atau kota yang memiliki nilai prevalensi kasus penyakit  kusta  tertinggi  di  Jawa  Timur  yaitu Kabupaten Sumenep. Persamaan model GWR untuk  kabupaten  Sumenep  dengan  variabel yang berpengaruh signifikan sebagai berikut:
𝑦̂ = −1,296176 + 0,102920𝑋 2
+ 0,004532𝑋 3 Saat  ini,  persentase  rumah  tangga  yang belum memiliki akses  terhadap sanitasi  layak ( 𝑋 2 )  di  Kabupaten  Sumenep  adalah  sebesar 35,26%.  Selain  itu,  jumlah  penduduk  miskin ( 𝑋 3 ) di Kabupaten Sumenep sebesar 17,62 ribu jiwa dan nilai prevalensi kasus penyakit kusta di  Kabupaten  Sumenep  adalah  2,06.  Untuk
bisa  mencapai  target  eliminasi  kusta  dengan prevalensi kasus tertinggi sebesar kurang dari 0,0001,  maka  persentase  rumah  tangga  yang belum memiliki akses terhadap sanitasi  layak ( 𝑋 2 )  di  Kabupaten  Sumenep  harus  mencapai 11,8191% jika variabel lain dianggap tetap. Di sisi  lain,  jika  jumlah  penduduk  miskin mencapai  nol  dengan  variabel  lain  dianggap tetap,  maka  nilai  prevalensi  kasus  penyakit kusta  belum  mampu  mencapai  target  yang ditetapkan pemerintah. Hal ini mengindikasikan bahwa diperlukan langkah – langkah yang perlu diterapkan guna mengendalikan  variabel  yang  berpengaruh signifikan tersebut. Secara khusus, Kabupaten Sumenep  perlu  berfokus  pada  variabel persentase rumah tangga yang belum memiliki akses  terhadap  sanitasi  layak  atau  variabel jumlah penduduk miskin. Kombinasi peningkatan  melalui  kedua  variabel  tersebut akan menghasilkan penurunan nilai prevalensi penyakit kusta seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Usaha Penurunan Prevalensi Penyakit Kusta di Kabupaten Sumenep
Keterangan 𝑌̂ 𝑋 2 𝑋 3 Data Aktual 2,06 35,26% 17,62 Target Pemerintah 0,0001 12,01% 13,215
Berdasarkan  Tabel  9,  terlihat  bahwa  nilai prevalensi  penyakit  kusta  di  Kabupaten Sumenep  akan  mencapai  target  pemerintah jika nilai persentase rumah tangga yang belum memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak  ( 𝑋 2 ) adalah  sebesar  12,01%  dan  jumlah  penduduk miskin  ( 𝑋 3 )  adalah  sebesar  13,215  ribu  jiwa. Dengan  kata  lain,  untuk  mencapai  target eliminasi kusta, Pemerintah Kabupaten Sumenep  perlu  menurunkan  kedua  variabel tersebut hingga mencapai nilai tersebut.
Secara umum, rekomendasi kebijakan yang dapat diterapkan oleh pemerintah daerah Jawa Timur  adalah  memperhatikan  variabel  yang berpengaruh  signifikan  tersebut.  Dengan memberi  fokus  perhatian  pada  variabel  yang berpengaruh signifikan di setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur, maka prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur dapat menurun sehingga dapat  mencapai  target  eliminasi  kusta  yang ditetapkan pemerintah.

## KESIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  analisis,  diperoleh bahwa prevalensi penyakit kusta tertinggi terjadi  di  Kabupaten  Sumenep  dengan nilai 2,06. Kemudian, kabupaten atau kota dengan prevalensi penyakit kusta terendah  yaitu  terdapat  di  Kota  Blitar, Kota  Mojokerto,  dan  Kota  Batu  dengan prevalensi penyakit kusta sebesar 0.
2. Model  GWR menghasilkan ukuran kebaikan model lebih baik daripada model regresi global yang ditinjau dari koefisien determinasi, koefisien determinasi terkoreksi,  dan  nilai  AIC.  Lebih  lanjut, ukuran akurasi model GWR juga memberi hasil  yang  lebih  baik  dibanding  model regresi  global  yang  ditinjau  dari  nilai sMAPE.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa faktor  spasial  berpengaruh  terhadap prevalensi penyakit kusta di Jawa Timur. Selain  itu,  model  regresi  global  juga kurang  sesuai  untuk  diterapkan  pada kasus  ini  karena  terjadi  penyimpangan asumsi klasik.
3. Hasil  pemodelan  GWR  memberikan persamaan  model  yang  berbeda  untuk setiap kabupaten dan kota di Jawa Timur. Persebaran variabel prediktor yang signifikan  pada  setiap  wilayah  tersebut adalah  variabel 𝑋 1 signifikan  pada 26,32% kabupaten atau kota, variabel 𝑋 2 signifikan  pada  18,42%  kabupaten  atau kota,  dan 𝑋 3 signifikan  pada  39,47% kabupaten atau kota di Jawa Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Andreas, C., Harianto, F. Y., Safitri, E. J., dan Chamidah, N. 2021. Analyzing The Effect of  BI  7-Days  Repo  Rate  on  The  Jakarta Composite  Index  Using  Nonparametric Regression  Approaches  Based  on  Least Square Spline Estimator. Jurnal Matematika,  Statistika  &  Komputasi , 17(3), 447-461.
Badan Pusat Statistik. 2020. Statistik Indonesia 2020 . Jakarta Pusat: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. 2021. Statistik Indonesia 2021 . Jakarta Pusat: Badan Pusat Statistik.
Bappenas. 2020. Pedoman Teknis Penyusunan Rencana  Aksi:  Tujuan  Pembangunan
Berkelanjutan
(TPB)/ Sustainable
Development  Goals  (SDGs).  Edisi  II . Jakarta: Bappenas.
Chamidah,  N.,  Saifudin,  T.,  dan  Rifada,  M.
2014. The  vulnerability  modeling  of dengue  hemorrhagic  fever  disease  in surabaya  based  on  spatial  logistic regression approach.
Applied
Mathematical Sciences , 8(25), 1369-1379.
Crenata, A. K., Setiawaty, B., dan Ardana, N. K.  K.  2012.  Pemodelan  Nilai  Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan  Deret  Waktu  Hidden Markov  Empat  Waktu  Sebelumnya. Journal of Mathematics and Its Applications, 11(2), 37-46. Diastina,  A.  R.  N.,  Handajani,  S.  S.,  dan Slamet, I. 2019. Analisis Model
Geographically Weighted Regression
(GWR)  pada  Kasus  Jumlah  peserta  KB Aktif di Provinsi Jawa Tengah. Prosiding Seminar  Nasional  Geotik  2019. ISSN:
2580-8796. 364-373.
Dziauddin,  M.  F.  dan  Idris,  Z.  2017.  Use  Oo Geographically Weighted Regression (GWR) Method to Estimate the Effects of Location  Attributes  on  the  Residential Property Values. The Indonesian Journal of Geography . 49(1), 97.
Ernawati.,  Latra,  I.  Y.,  dan  Purhadi.  2016. Analisis
Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Angka Prevalensi Penyakit Kusta di  Jawa Timur dengan Pendekatan
Spatial  Durbin  Model . Jurnal  Sains  dan Seni ITS. 5(2): 295-300. Fatati,  I.  F., Wijayanto,  H., dan Soleh, A.  M. 2017.  Analisis  Regresi  Spasial  dan  Pola Penyebaran Pada Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Jawa Tengah. Media Statistika . 10(2): 95-105.
Indayani,  N.  I.,  Windraswara,  R.,  dan Prameswari, G. N. 2017. Analisis Spasial
Faktor Risiko Lingkungan dengan Kejadian Kusta di Wilayah Pesisir. Higeia
Journal  of  Public  Health  Research  and Development . 1(4),120-130. Kemenkes. 2019. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 11
Tahun  2019  Tentang  Penanggulangan Kusta . http://hukor.kemkes.go.id/uploads/ produk_hukum/PMK_No__11_Th_2019
_ttg_Penanggulangan_Kusta.pdf. Diakses pada 18 September 2021.
Kemenkes.  2021a. Prevalensi  Kusta  pada Anak Tinggi. Temukan Kasusnya. Periksa Kontak  dan  Obati  Sampai  Tuntas . http://p2p.kemkes.go.id/pravalensi-kusta- pada-anak-tinggi-temukan-kasusnya- periksa-kontak-dan-obati-sampai-tuntas/.
diakses pada 18 September 2021.
Kemenkes. 2021b. Profil Kesehatan Indonesia 2020 . Jakarta: Kementerian Kesehatan.
Kominfo Jatim. 2020. Miliki Penderita Kusta Terbanyak. Masyarakat Diminta Lakukan Deteksi Dini . http://kominfo.jatimprov.go.id/read/ umum/miliki-penderita-kusta-terbanyak- masyarakat-diminta-lakukan-deteksi-dini. diakses pada 16 September 2021.
Kusnandar, D., Debataraja, N. N., dan Fitriani,
S.  2021.  Pemodelan  Sebaran  Total
Dissolved  Solid  Menggunakan  Metode
Mixed Geographically Weighted Regression. Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik . 13(1), 9-16.
Lu,  B.,  Charlton,  M.,  Harris,  P.,  dan Fotheringham,  S.  2014.  Geographically Weighted  Regression  with  a  Non- Euclidean Distance Metric: A Case Study
Using  Hedonic  House  Price  data. International  Journal  of  Geographical Information Science. 28(4), 660-681.
Maggri, I. dan Ispriyanti, D. 2017. Pemodelan Data  Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera Barat  dengan  Metode  Geographically Weighted  Regression  (GWR). Media Statistika. 6(1), 37-49.
Muharry,  A.  2014.  Faktor  Risiko  Kejadian Kusta. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat .
9(2), 174-182. Muntasir, M., Salju, E. V., dan Rulianti, L. P. 2018. Studi Faktor-Faktor yang Berhubungan  dengan  Kejadian  Penyakit Kusta  pada  Wilayah  Kerja  Puskesmas
Bakunase  Kota  Kupang  Tahun  2017.
Jurnal Info Kesehatan . 16(2), 197-213. Olive,  D.  J.  2017. Linear  Regression . Gewerbestrasse: Springer.
Olo, A., Mediani, H. Z., dan Rakhmawati, W.
2021.  Hubungan  Faktor  Air  dan  Sanitasi dengan  Kejadian Stunting pada  Balita Indonesia. Jurnal  Pendidikan  Anak  Usia Dini . 5(2), 1113-1126.
Paolella, M. S. 2019. Linear Models and Time- Series  Analysis  :  Regression.  ANOVA. ARMA.  and  GARCH. New  Jersey:  John Willey & Sons Inc.
Permai, S. D., Christina, A., Gunawan, A. A.
S. 2021. Fiscal Decentralization Analysis
That Affect Economic Performance Using Geographically Weighted Regression (GWR). Procedia Computer Science. 179 (2021), 399–406.
Pertiwi,  N.  M.  S.,  Sukarsa,  I.  K.  G.,  dan Susilawati,  M.  2020.  Pemodelan  Jumlah Kasus  Penyakit  Kusta  di  Provinsi  Jawa Timur. E-Jurnal Matematika . 9(1), 42-50. Pratiwi, Y. D., Mariani, S., dan Hendikawati,
P.  2019.  Pemodelan  Regresi  Spasial Menggunakan  Geographically  Weighted
Regression. Unnes Journal of Mathematics (UJM) . 8(2), 32-41. Putri,  A.  S.,  Pramuningtyas,  R.,  Lestari,  N., dan Prakoeswa, F. R. S. 2021. Ketersediaan  Jamban  Lebih  Berpengaruh Dibandingkan Sarana Pembuangan
Limbah.  Pembuangan  Sampah  dengan Kusta  Wanita  di  Kabupaten  Gresik.
Proceeding  Book  National  Symposium and Workshop Continuing Medical
Education XIV . Rasyidah,  U.  M.  2019.  Diare  Sebagai Konsekuensi Buruknya Sanitasi
Lingkungan. Jurnal  Kesehatan  dan Kedokteran . 1(1), 31-36.
Ritianty, M. A., Yunus, N., dan Puji. D. 2020. Peran  Kelompok  Perawatan  Diri  (KPD) dalam  Upaya  Mencegah  Peningkatan Kecacatan  pada  Penderita  Kusta. Jurnal Promosi Kesehatan Indonesia . 15(1), 22- 30.
Sediono,  Mardianto,  M.  F.  F.,  Ulyah,  S.  M., Pangestu,  A.  A.,  Susanti,  R.,  Firdaus,  H. A., dan Andreas, C. 2022. The Modelling of Earthquake Magnitude in The Southern Part of Java Island Using Geographically Weighted Regression. Communications in Mathematical Biology and Neuroscience . 2022(2022), 13.
Siswanti  dan  Wijayanti,  Y.  2018.  Faktor Risiko  Lingkungan  Kejadian  Kusta. Higeia Journal of Public Health Research and Development . 2(3), 252-262.
Tami, M. 2019. Hubungan Antara Kusta Tipe Pausi Basiler dengan Angka Keberhasilan
Pengobatan Kusta di  Jawa Timur. Jurnal Berkala Epidemiologi . 7(1), 17-24. Utami, T. W.,  Rohman, A., dan Prahutama, A. 2016.  Pemodelan  Regresi  Berganda  dan Geographically Weighted Regression
pada  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di
Jawa Tengah. Media Statistika . 9(2), 133- 147. Widayaka, G. W., Mustafid., dan Rahmawati,
R. 2016. Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression
untuk  Pemodelan  Pertumbuhan  Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota di Jawa Tengah.
Jurnal Gaussian . 5(4), 727-736.
Wohon, S. C., Hatidja, D., dan Nainggolan, N. 2017.  Penentuan  Model  Regresi  Terbaik dengan  Menggunakan  Metode  Stepwose (Studi  Kasus:  Impor  Beras  di  Sulawesi
Utara). Jurnal Ilmiah Sains . 17(2), 80-88.
Wuryandari,  T.,  Hoyyi,  A.,  Kusumawardani, D.  S.,  dan  Rahmawati,  D.  2014. Identifikasi  Autokorelasi  Spasial  Pada Jumlah  Pengangguran  di  Jawa  Tengah
Menggunakan  Indeks  Moran. Media Statistika . 7(1), 1-10. Zuhdan, E., Kabulrachman, K., dan Hadisaputro, S. 2017. Faktor-faktor yang mempengaruhi  kejadian  kusta  pasca kemoprofilaksis (studi pada kontak penderita  kusta  di  Kabupaten  sampang). Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas . 2(2), 89-98.