7
Accepted: 2022-01-05

## PEMODELAN DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DI KOTA TOBELO
Modeling Dengue Hemorrhagic Fever Using Binary Logistic Regression Method In Tobelo City
Trifena Punana Lesnussa 1* , Samsul Bahri Loklomin 2
1,2, Program Studi Matematika, Fakultas Ilmu Alam dan Teknologi Rekayasa Universitas Halmahera Jln. Wari Raya, Tobelo, Halmahera Utara 97762, Maluku Utara, Indonesia
e-mail : trifena punanalesnussa@gmail.com 1* , samsul.bahriloklomin@gmail.com 2
Abstrak : Salah  satu penyakit  menular yang masih menjadi  masalah kesehatan  masyarakat di Indonesia terkhususnya di  Maluku Utara adalah Demam Berdarah Dengue (DBD). Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kasus DBD di Kota Tobelo Kabupaten Halmahera Utara. Hasil penelitian menunjukan bahwa tahun    di  Kota  Tobelo  pasien  dengan  kasus  DBD  tercatat  sebanyak  103  penderita  dan  terjadi  2  kasus kematian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi  logistik biner untuk memodelkan kasus  DBD.  Regresi  logistik  biner  adalah  suatu    metode  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mencari hubungan antara variabel respon (y) yang bersifat biner dengan variabel prediktor (x). Dalam penelitian ini  variable  respon  biner  yang  digunakan  adalah  pasien  DBD  Sedangkan  variabel  prediktor  yang digunakan adalah  jenis kelamin, tingkat  pendidikan dan akses kesehatan. Hasil analisis dengan metode regresi logistic biner diperoleh korelasi kuat antara variabel respon  y dengan semua variabel predikor x dan diperoleh koefisein determinasi dari model sebesar 52%.
Kata Kunci : Pemodelan, Demam Berdarah Dengue, Regresi logistic biner, Kota Tobelo
Abstract :  One  of  the  infectious  diseases  that  is  still  a  public  health  problem  in  Indonesia,  especially  in North Maluku, is Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). This study aims to model DHF cases in Tobelo City, North Halmahera Regency. The results showed that in Tobelo City there were 103 DHF sufferers and 2 deaths occurred. The method used in this research is binary logistic regression to model DHF cases. Binary logistic  regression  is  a  data  analysis  method  used  to  find  the  relationship  between  the  binary  response variable  (y)  and  the  predictor  variable  (x).  In  this  study,  the  binary  response  variable  used  was  DHF sufferers. The predictor variables used were gender, education level and access to health. The results of the analysis using the binary logistic regression method obtained a strong correlation between the response variable y and all the predictor variables x and the coefficient of determination obtained from the model was 52%.
Keywords : Modeling, Dengue Hemorrhagic Fever, Binary Logistic Regression, Tobelo City

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  demam  berdarah dengue (DBD)  adalah  suatu  jenis  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus Dengue ( Viral Dease ) dari genus Flavivirus , family Flavibiridae dengan perantara nyamuk Aedes Aegypti yang terinfeksi virus Dengue . Penyakit DBD merupakan salah satu penyakit yang perjalanan penyakitnya cepat dan dapat menyebabkan kematian dalam waktu singkat. Meningkatnya penyakit demam berdarah ini dipengaruhi oleh faktor cuaca dan musim. Selain itu faktor yang paling menonjol yaitu faktor lingkungan. Kondisi  lingkungan  yang  kotor  dan  tidak  terjaga  dengan  baik  akan  membuat  nyamuk  berkembang  biak.
Faktor-faktor tersebut seperti tempat penampungan air sebagai tempat perindukan nyamuk Aedes Aegypti , ketinggian tempat suatu daerah, curah hujan pada musim hujan dan sanitasi lingkungan sehingga terjadinya perkembangbiakan  nyamuk Aedes  Aegypti .  Upaya  penurunan  angka  kasus  DBD dapat  dilakukan  dengan cara  memutus  rantai  hidup  nyamuk  seperti  upaya  yang  dilakukan  Kementerian  Kesehatan  baik  3M  Plus ataupun fogging .  Tentu  saja  upaya  tersebut  akan  lebih  maksimal  menurunkan  angka  kasus  DBD  apabila diketahui tempat-tempat  yang memiliki potensi DBD yang  tinggi.   Dinas Kesehatan melakukan kegiatan pemberantasan  nyamuk  menular  DBD  di  daerah  rawan  penyakit  sesuai  dengan  tingkat  kerawanan  suatu desa atau kelurahan terhadap penyakit DBD yang terdiri dari desa atau kelurahan rawan I (endemis), desa atau kelurahan rawan II (sporadis) dan desa atau kelurahan rawan III (potensial).
Terdapat  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  menganalisis  dan  memodelkan  DBD  di Indonesia.  Dalam  [1]  tentang  tingkat  kerawanan  DBD  di  daerah  khusus  ibukota  Jakarta  tahun  2007 menyimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara kepadatan penduduk, jumlah puskesmas dengan kejadian  kasus  DBD.  Yuswantara  dalam  [2]  menganalisis  survival  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi  laju  kesembuhan  pasien  penderita  DBD  diperoleh  kesimpulan  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  laju  kesembuhan  pasien  adalah  hemoglobin,  hematokrit,  dan  trombosit.    Dalam  model hubungan sebab akibat, maka kejadian DBD didefinisikan sebagai variabel respon dan faktor-faktor yang mempengaruhinya  didefinisikan  sebagai  variabel  prediktor.  Hubungan  antara  variabel  respon  dengan faktor-  faktor  yang  mempengaruhinya  biasanya  dapat  dimodelkan  dengan  menggunakan  analisis  regresi. Karena kejadian DBD adalah variabel random diskrit yang bersifat biner (dikotomi), maka pada kasus ini salah satu cara untuk memodelkannya adalah dengan menggunakan regresi logistik biner.
Regresi logistik adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon  yang  bersifat dichotomus (skala  nominal/ordinal  dengan  dua  kategori)  dengan  satu  atau  lebih variabel  prediktor  berskala  kategori  atau  kontinu  [3].  Model  regresi  logistik  terdiri  dari  regresi  logistik dengan respon biner, ordinal, dan multinomial. Regresi logistik biner adalah suatu metode analisis data yang digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  variabel  respon  ( y )  yang  bersifat  biner  ( dichotomus )  dengan variabel prediktor ( x ) yang bersifat kategorik atau kontinu. Hasil respon variabel dichotomus memiliki dua kriteria, yaitu:
𝑦 = 1 mewakili kemungkinan sukses dengan probabilitas 𝜋(𝑥)
𝑦 = 0 mewakili kemungkinan gagal dengan probability 1 − 𝜋(𝑥) ,
dimana  variabel  respon  (y)  mengikuti  distribusi Bernoulli untuk  setiap  observasi  tunggal.  Pada  regresi logistik  dapat  disusun  model  yang  terdiri  dari  banyak  variabel  prediktor,  dikenal  sebagai  model multivariabel.
Perkembangan kasus DBD di Kabupaten Halmahera Utara mengalami peningkatan dari tahun ke tahun  tahun. Pada tahun 2019 jumlah penderita DBD di Kabupaten Halmahera Utara  sebanyak 126 naik dari 80 di tahun 2018. Sedangkan terjadi kasus 2 kematian yang sebelumnya di tahun 2018 tidak terdapat kasus  kematian  [4].  Sebanyak  126  penderita  DBD  itu  terdeteksi  oleh  pihak  kesehatan  khususnya  RSUD Kota Tobelo dan Dinas Kesehatan Kabupaten Hallmahera Utara.  Kota Tobelo adalah ibukota kabupaten Halmahera  Utara  dengan  5 Kecamatan  penyangga  yaitu,  Tobelo  Selatan,  Tobelo  Tengah,  Tobelo  Timur, Tobelo Barat dan Tobelo Utara. Jumlah desa dari 5 Kecamatan penyangga tersebut sebanyak 52 desa. Dari jumlah keseluruhan desa tersebut terdapat sebagian besar desa yang masih termasuk dalam daerah rawan DBD.  Hal  ini  disebabkan  karena  tingkat  kesadaran  masyarakat,  iklim  dan  faktor-faktor  lain  yang  saling berkaitan  sehingga  menyebabkan  terjadinya  kasus  DBD  yang  masih  dikategorikan  tinggi.  Kota  Tobelo dengan 10 desa di tahun 2019 terdapat 103 kasus DBD naik dari 41 kasus di tahun 2018. Terjadi 2 Kasus kematian di tahun 2019 meningkat dari  tahun 2018 yang tidak ada penderita DBD yang mengalami kasus kematian. Penelitian ini mengkaji tentang permodelan dan analisis DBD yang di Kota Tobelo menggunkan regresi logistik biner.

## 2. METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder.  Data  berasal  dari  Dinas Kesehatan Kabupaten Halmahera Utara dan RSU Kota Tobelo. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kejadian DBD pada Kota Tobelo sebagai variable respon (Y ), dimana Y = 1 jika pasien berumur <16 tahun, Y = 1 jika pasien berumur >16 tahun dan variabel prediktor (X) meliputi :
𝑋 1 : Jenis kelamin
𝑋 2 : Tingkat pendidikan
𝑋 3 : Akses ke tempat kesehatan
Adapun  langkah-langkah  analisis  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode analisis regresi logistik biner dengan tahapan sebagai berikut:
1. Membentuk model dugaan regresi logistik dengan melibatkan seluruh variabel prediktor.
2. Melakukan uji signifikansi keseluruhan model dugaan regresi logistik biner dengan menggunakan uji G. Dalam regresi logistik digunakan uji perbandingan likelihood ( ratio test ) atau disebut juga statistik uji G. Hipotesis pada uji ini yaitu:
𝐻 0 ∶   𝛽 0 = 𝛽 1 = ⋯ = 𝛽 𝑘 = 0 𝐻 1 ∶   𝛽 𝑗 ≠ 0; 𝑗 = 1,2, . . , 𝑘.
Rumus untuk statistik uji G adalah [6]:
𝐺 = −2 ln 𝐿 0 − (−2 ln 𝐿 𝑘 ) = −2𝑙𝑛 𝐿 0 𝐿 𝑘 (1)
Dengan
𝐿 0 : likelihood model yang hanya terdiri atas 𝛽 0 𝐿 𝑘 : likelihood model yang terdiri dari k peubah
Statistik  uji  G  mengikuti  distribusi  khi-kuaadrat (𝑥 2 ) dengan  derajat  bebas 𝑘 dengan  aturan pengambilan keputusan tolak 𝐻 0 , yaitu:
Jika 𝐺 >   𝑋 2 ∝,𝑑𝑏 maka 𝐻 𝑜 ditolak
Jika 𝐺 ≤   𝑋 2 ∝,𝑑𝑏 maka 𝐻 𝑜 tidak ditolak
3. Memilih variabel prediktor yang signifikan berpengaruh terhadap variabel respon dengan uji Wald.
Dalam regresi linier biasa untuk menguji hipotesis tentang pengaruh koefisien regresi secara terpisah digunakan  uji  t,  sementara  dalam  regresi  logistik  digunakan  staistik  uji  Wald.  Hipotesis  pada  uji  ini yaitu :
𝐻 0 ∶   𝛽 𝑗 = 0 𝐻 1 ∶   𝛽 𝑗 ≠ 0; 𝑗 = 1,2, . . , 𝑘.
Rumus untuk statistik uji Wald adalah [6]:
𝐺 = −2 ln 𝐿 0 − (−2 ln 𝐿 𝑘 ) (2)
𝑊 𝑗 = ( 𝛽 𝑗 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗 ) ) 2 (3)
dengan
𝛽̂ 𝑗 : nilai pendugaan koefisien regresi ke-j
𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ): nilai galat baku (standard error) pendugaan koefisien regresi ke-j
Statistik  uji  ini  mengikuti  distribusi  khi-kuaadrat (𝑥 2 ) dengan  derajat  bebas  1  dengan  aturan pengambilan keputusan tolak 𝐻 0 , yaitu:
Jika 𝐺 >   𝑋 2 ∝,1 maka 𝐻 𝑜 ditolak
Jika G ≤   𝑋 2 ∝,1 maka 𝐻 𝑜 tidak ditolak
4. Mencari nilai odds ratio untuk masing-masing variabel prediktor yang berpengaruh.
Misalkan diketahui model regresi logistik dengan 𝑘 variabel prediktor sebagai berikut.
𝑙𝑛 ( 𝑝 𝑖 1−𝑝 𝑖 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛. (4)
Persamaan ini juga dapat ditulis menjadi
𝑝 𝑖 1−𝑝 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 ). (5)
Ruas kiri dari Persamaan (5) merupakan perbandingan antara peluang berhasil 𝑝 𝑖 dengan peluang gagal 1 − 𝑝 𝑖 yang disebut odds . Sedangkan perbandingan nilai odds antara dua individu disebut odds ratio [6], yang dinotasikan :
𝜃 = [ (𝑝 𝑖 (1)/(1 − 𝑝 𝑖 (1)) (𝑝 𝑖 (0)/(1 − 𝑝 𝑖 (0)) ], = (exp (𝛽 0 + 𝛽 1 (1) + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 ) (exp (𝛽 0 + 𝛽 1 (0) + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 ) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 1 ) (6)
5. Menginterpretasikan model regresi logistik biner.
Pada  persamaan  (6)  diinterpretasikan  sebagai, odds (  resiko)  terjadinya 𝑌 = 1 pada  kategori 𝑋 = 1 adalah  sebesar 𝑒𝑥𝑝(𝛽 1 ) kali odds (  resiko  )  terjadinya 𝑌 = 1 pada  kategori 𝑋 = 0 .  Untuk  variabel prediktor  kontinu,  interpretasinya  adalah  setiap  kenaikan  niali 𝑋 sebesar  satu  satuan  (unit)  akan mengakibatkan perubahan nilai odds ( resiko ) terjadinya 𝑌 = 1 sebesar 𝑒𝑥𝑝(𝛽 1 ) kali
6. Menentukan keakuratan model.
Ukuran kebaikan model pada regresi linier ditentukan dengan menggunakan R 2 , dimana:
𝑅 2 = 𝐽𝐾 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 −𝐽𝐾 𝑠𝑖𝑠𝑎𝑎𝑛 𝐽𝐾 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐽𝐾 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝐽𝐾 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (7)
Jumlah  kuadrat  (JK)  sisaan  pada  regresi  linier  analog  dengan  devians  pada  regresi  logistik  [5]. Pada Persamaan  (3)  adalah  uji  G,  dengan  demikian  R 2 pada  regresi  logistik  yang  analog  dengan  R 2 pada regresi linier biasa adalah :
𝑅 2 = −2 ln 𝐿 0 − (−2 ln 𝐿 𝑘 ) −2 ln 𝐿 0 = 1 − 𝑙𝑛 ( 𝐿 0 𝐿 𝑘 ) (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Demam Berdarah Dengue di Kota Tobelo
Kota  Tobelo  adalah  ibukota  Kabupaten  Halmahera  Utara  yang  termasuk  dalam  salah  satu  kota termaju di Maluku Utara. Kota Tobelo terdiri dari 10 desa dengan 3 desa adalah pulau tersendiri yang berada tepat di depan kota Tobelo. Sarana prasaran kesehatan di Kota Tobelo terhitung memadai terkecuali 3 desa dengan pulau sendiri yaitu desa Kumo, desa Kakara A dan desa Tagalaya. Dengan kondisi iklim maupun faktor lainnya di tahun 2019 terdapat 103 kasus DBD naik dari 41 kasus di tahun 2018. Adapun di tahun 2019 terjadi kasus   kematian  sebanyak 2 penderita DBD, ini meningkat dari  tahun 2018 yang tidak  ada penderita DBD yang mengalami kasus kematian.
Gambar 1. Deskriptif DBD di Kota Tobelo
Berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Halmahera Utara diperoleh data kasus kejadian DBD yang meningkat dari tahun 2018 ke tahun 2019. Pada tahun 2018 bulan Juli kejadian DBD hanya terdapat 2 dan naik menjadi 3 kasus hingga bulan September 2018. Terjadi kenaikan menjadi 15 kasus di bulan Oktober dan turun menjadi 6 kasus di bulan November. Di akhir tahun 2018 masih terjadi kenaikan  kasus  DBD  dari  sebelumnya  terdapat  6  kasus  terjadi  penambahan  3  kasus  sehingga  menjadi  9 kasus  di  bulan  Desember.    Selanjutnya    di  tahun  2019  pada  bulan  Januari  terdapat  20  kasus.  Pada  bulan Februari meningkat menjadi 32 kasus. Pada bulan Maret mengalami penurunan sebesar 18 kasus. Di bulan April kembali mengalami kenaikan sebesar 22 kasus. Namun pada bulan Mei mengalami penurunan yang cukup signifikan yaitu sebesar 11 kasus.  Data pada Gambar 1 diperoleh nilai rata-rata yaitu 12, ini artinya dalam 12 bulan terjadi rata-rata peningkatan 12 kasus DBD. Kasus DBD terendah terjadi pada bulan Juli 2018 dengan 2 kasus dan  kasus tertinggi 32 di bulan Februari 2019. Pada data yang sama memiliki nilai varians sebesar 90,73.

## 3.2. Uji Signifikansi Serentak
Uji  signifikansi  parameter  secara  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  prediktor secara  bersama  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  model.  Berikut  merupakan  hasil  uji signifikansi parameter secara serentak.
𝐻 0 ∶   𝛽 0 = 𝛽 1 = ⋯ = 𝛽 𝑘 = 0 𝐻 1 ∶   𝛽 𝑗 ≠ 0; 𝑗 = 1,2, . . , 𝑘.
Dengan taraf signifikansi 0,05 diperoleh hasil 𝜒 2 hitung sebesar 33,56 lebih besar dari 𝜒 2 tabel yakni 17,5 atau P-value sebesar 0,00 kurang dari taraf signifikansi 0,05. Berdasarkan pada hasil tersebut diputuskan tolak H0 yang berarti minimal terdapat satu variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap model.
2 3 3 3 15 6 9 20 32 18 22 11

## 3.3 Uji Signifikansi Parsial
Jika  nilai  Wald  lebih  besar  dari 𝜒 2 tabel  maka  variabel  prediktor  berpengaruh  terhadap  variabel respon  dan  sebaliknya.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  usia,  tingkat  pendidikan,  akses kesehatan berpengaruh signifikan terhadap kejadian DBD.
Tabel 1. Uji signifikansi parameter secara parsial Variabel B Wald df P-value  Exp(B) Konstanta -2.226  2.813 1 .094 .108 Usia (X 1 ) 1.515 1.200 1 .273 4.550 Pendidikan (X 2 ) 2.651 3.399 1 .065 14.163 Akses kesehatan (X 3 ) -1.395  .962 1 .327 .248
Dengan memasukan semua variabel prediktor dan melakukan uji signifikansi model, diperoleh tiga variabel prediktor  yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian DBD. Setelah dimasukan tiga variabel prediktor tersebut, diperoleh model dugaan sebagai berikut.
𝑙𝑛 ( 𝑝̂ 1 − 𝑝̂ ) = −2,226 + 1,515𝑋 1 + 2,651𝑋 2 − 1,395𝑋 3

## 3.4 Uji Kesesuain Model
Uji kesesuaian model dilakukan  untuk mengetahui apakah model yang dibentuk sudah sesuai atau belum. Berikut hasil dari uji kesesuaian model.
Hipotesis:
H0  :  Model  sesuai  (tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  pengamatan  dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H1  :  Model  tidak  sesuai  (terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  pengamatan  dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Tabel 2. Uji kesesuain model Step Chi-square df P-Value Step 1 8,844 3 0,995
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebesar  0,999  dan  nilai 𝑋 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sebesar  (0,778)  kurang  dari 𝑋 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 sebesar (15,507) atau nilai 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebesar (0,995) lebih besar dari α  sebesar (0,05) yang berarti gagal  tolak 𝐻 0 ,  sehingga  dapat  diputuskan  bahwa  model  sesuai  artinya  tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model.
Tabel 3. Uji kebaikan model
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 15,886 0,388 0,520
Kebaikan model yang didapatkan dalam analisis digunakan untuk mengetahui sejauh mana variabel prediktor  dapat  menjelaskan  model  yang  terbentuk  dengan  melihat  nilai R-sq .  Berdasarkan  Tabel  3,  uji kebaikan model menunjukkan bahwa nilai Nagelkerke R-Square yang terbentuk adalah 0,520 yang berarti model dapat dijelaskan oleh variabel prediktor sebesar 52%. Selanjutnya  ketepatan klasifikasi adalah rasio antara  jumlah  observasi-observasi  yang  diklasifikasikan  secara  tepat  oleh  model  dengan  jumlah  seluruh observasi ketepatan model menunjukkan bahwa penderita DBD laki-laki sebanyak 10 dan penderita DBD perempuan sebanyak 8 dan model dapat mengklasifikasikan secara tepat 55,6%.

## 3.5 Interpretasi Koefisien
Untuk menginterpretasikan seberapa besar pengaruh usia, pendidikan dan akses kesehatan terhadap kejadian DBD digunakan nilai odds ratio yang nilainya diperlihatkan pada Tabel 4. Odds ratio merupakan nilai kecenderungan antara satu kategori dengan kategori lain pada variabel penjelas yang kualitatif.
Tabel 4. Hasil odds ratio Variabel Odds Ratio Konstanta 0,108 Jenis kelamin (X 1 ) 4,550 Tingkat Pendidikan (X 2 ) 14,163 Akses kesehatan (X 3 ) 0,248
Tabel 4  menunjukkan bahwa nilai Odds ratio dari usia, pendidikan dan akses kesehatan mempunyai resiko paling tinggi terhadap kondisi kejadian DBD.  Nilai odds ratio untuk usia yaitu 4,55 artinya setiap kenaikan  1  persen  usia  memiliki  resiko  lebih  besar  kejadian  DBD  sebesar  4,55  kali.  Hal  ini menginformasikan bahwa semakin berkurang usia (<16 tahun) akan meningkatkan resiko kejadian DBD. Nilai odds ratio untuk pendidikan yaitu 14,163 artinya setiap kenaikan 1 persen pendidikan memiliki resiko lebih kecil terjadi kejadian DBD sebesar 14,163 kali. Hal ini menginformasikan bahwa semakin berkurang berkurang tingkat pendidikan masyarakat akan meningkatkan resiko kejadian DBD. Nilai odds ratio untuk akses kesehatan yaitu 0,248 artinya setiap kenaikan 1 persen akses kesehatan memiliki resiko lebih kecil terjadi kejadian DBD sebesar 0,248 kali. Hal ini menginformasikan bahwa semakin berkurang berkurang tingkat akses kesehatan masyarakat akan meningkatkan resiko kejadian DBD.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pemodelan DBD dengan menggunakan regresi logistik biner di Kota Tobelo menunjukkan hasil yang cukup representatif.  Diperoleh model dugaan:
𝑛 ( 𝑝̂ 1 − 𝑝̂ ) = −2,226 + 1,515𝑋 1 + 2,651𝑋 2 − 1,395𝑋 3
Model regresi logistik yang yang terbentuk memiliki koefisen determinasi sebesar 0,52 yang berarti model dapat dijelaskan oleh variabel prediktor sebesar 52%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yuniarti, A . Tingkat Kerawanan Demam Berdarah Dengue di Daerah Khusus Ibukota Jakarta Tahun 2007,  Skripsi  Departemen  Kesehatan  Lingkungan  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  Universitas Indonesia, Depok: 2008
[2]  Yuswantara,  Y .  Analisis  Survival  Terhadapa  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Laju  Kesembuhan Pasien  Penderita  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Menggunakan  Regresi  Cox  Weibull  dan Lognormal  Dua  Parameter  (StudiKasus  :  RSU  Dr.  Soedono  Madiun) .  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, Surabaya: 2008
[3] Hosmer, D.W., & Lemeshow, Applied Logistic Regression . John Wiley and Sons, USA: 2000
[4]  Dinas  Kesehatan  Kab.  Halmahera  Utara. Laporan  Kesehatan  Kabupaten  Halmahera  Utara  2020 , Tobelo. 2020
[6] Nachrowi, D. H dan Usman, Penggunaan Teknik Ekonometri .Grafindo Persada., Jakarta: 2005
[7] Sucipto, C. D., Vektor Penyakit Tropis .  Gosyan Publishing, Jakarta: 2011
[8] Departemen Kesehatan RI. Modul Pelatihan bagi Pengelola Program Pengendalian Penyakit Demam Berdarah  Dengue  di  Indonesia,  Direktorat  Jenderal  Pengendalian  Penyakit  dan  Penyehatan Lingkungan , Jakarta: 2007
[9]  Nakaya,  T.,  Fotheringham,  A.S.,  Brunsdon,  C.,  &  Charlton,  M. Geographically  Weighted  Poisson Regression for Disease Association Mapping , Statistics in Medicine, Volume 24 Issue 17, pages 2695- 2717. 2005
[11] Rahayu, D., & Ustiawan, A. Identifikasi Aedes aegypti dan Aedes albopictus . ARTIKEL, 7-10. 2013
[12]  Selang,  M.,  Iskandar,  D.,  &  D.P, R. Perkembangan  Urbanisasi  Spasial di  Pingiran KPY  (Kawasan Perkotaan Yogyakarta) Tahun 2012-2016 . KLH kota layak huni, 32-40. 2018