Jurnal Pendidikan Matematika: Judika Education Volume 7, Nomor 2, Juli-Desember 2024 e-ISSN : 2614-6088 p-ISSN : 2620-732X DOI      : https://doi.org/10.31539/judika.v7i2.11913

## ANALISIS REGRESI BAYESIAN HURDLE POISSON UNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD)
Fatharani Syahfitri 1 , Riri Syafitri Lubis 2
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara 1,2 fatharani0703202018@uinsu.ac.id 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  kasus  penyakit  DBD  dengan  metode Regersi Bayesian Hurdle Poisson , dan variabel yang berpengaruh secara sinifikan terhadap kasus DBD di Kota Medan tahun 2022. Metode yang digunakan adalah Regersi Bayesian  Hurdle  Poisson .  Data  penelitian  dianalisis  menggunakan aplikasi software  SPSS  25 dan software  Rstudio  4.4.1 .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  Regresi Bayesian  Hurdle  Poisson pada  model  logit mempunyai  pengaruh  paling  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  di  Kota  Medan  tahun  2022  adalah  kepadatan  penduduk  ( X 1 ), ketinggian  wilayah  ( X 2 ),  dan  sarana  kesehatan  ( X 4 ).  Peningkatan  satu  unit  pada variabel  ini  setara  dengan  penggandaan  jumlah  kasus  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  di  atas  rata-rata  awal,  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  konstan. Simpulan,  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  dengan  menggunakan  Regersi Bayesian  Hurdle  Poisson menunjukkan  bahwa  variabel  kepadatan  penduduk, ketinggian  wilayah  dan  jumlah  sarana  kesehatan  mempunyai  peranan  penting dalam pembangunan kesehatan masyarakat di Kota Medan tahun 2022.
Kata Kunci : Demam Berdarah Dengue (DBD), Kota Medan, Regresi Bayesian Hurdle Poisson

## ABSTRACT
This research aims to determine cases of dengue fever using the Bayesian Hurdle Poisson regression method, and the variables that have a significant influence on dengue  cases  in  Medan  City  in  2022.  The  method  used  the  Bayesian  Hurdle Poisson  regression.  Research  data  was  analyzed  using  the  SPSS  25  software application  and Rstudio  4.4.1 software.  Yhe  research  result  show  that  Bayesian Hurdle Poisson regression in the logit model has the most significant influecne on the  number  of  casses  of  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  in  Medan  City  in 2022, namely population density (X 1 ), area height (X 2 ), and health facilities (X 4 ). A one unit increase in this variable is equivalent to doubling the number of cases of  Dengue Hemorrhagic Fever  (DHF)  above  the initial  average, assuming  other variables remain constant. Conclusion, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) using Bayesian Hurdle Poisson  regression shows  yhat  the population  density variable, the  height  of  area  and  the  number  of  health  facilities  play  an  important  in  the development of public health in the city of Medan in 2022.
Keywords  : Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF),  Medan  City,  Bayesian  Hurdle Poisson Regression

## PENDAHULUAN
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan  penyakit  yang  disebabkan oleh  virus dengue dan  ditularkan melalui gigitan  nyamuk Aedes  aegypti . Penyakit  ini  masih  menjadi  masalah kesehatan masyarakat di Indonesia, dan tingkat penularan di Indonesia termasuk  yang  tertinggi  di  antara negara-negara  Asia  Tenggara.  Gejala utama  penyakit  Demam  Berdarah
Dengue (DBD)  adalah  demam  tinggi selama  2  hingga  7  hari  (38 o C  –  40 o C atau lebih),  batuk  pilek,  muntah,  diare, kelemahan fisik, dan eritema pada kulit akibat  gigitan  nyamuk  dan  pecahnya pembuluh  darah  kapiler  dalam  tubuh. Apabila tidak segera melakukan pengobatan  dalam  2  -  3  hari  penderita akan meninggal dunia (Dinkes Provinsi NTT, 2020).
Pada  tahun  2022,  jumlah  kasus DBD  di  Provinsi  Sumatera  Utara mencapai  8.541  kasus,  dengan  jumlah kematian  60  orang.  Kota  Medan menempati urutan keempat Se-
Indonesia  tahun  2022  dengan  jumlah kasus  DBD  sebanyak  2.262  kasus. Dilihat  dari  data  tersebut,  situasi  pada tahun  2021  hanya  terjadi  sedikit peningkatan  kasus,  sedangkan  pada tahun  2022  terjadi  wabah  yang  sangat tinggi.  Kota  Medan  termasuk  dalam zona  rawan  penyakit  demam  berdarah
Dengue . Kecamatan Medan Tuntungan,  Medan  Johor,  Medan Denai, Medan Selayang, Medan Sunggal,  Medan  Helvetia,  Medan  Deli merupakan daerah dengan angka kejadian demam berdarah dengue yang tinggi DBD (Purba et al ., 2022).
Menurut  Nur  Kamilah  Sa’diyah
Sa'diyah,  N.,  Budi.  A,  A.,  &  T. Mitakda,  M.  (2022),  kelebihan  dari metode Bayesian adalah dapat mengestimasi  parameter  pada  nilai pengamatan  ekstrim  yang  kecil  dan dapat  digunakan  untuk  distribusi.
Kinerja regresi Bayesian Hurdle Poisson dapat dilihat dari data simulasi yang  berbagai  ukuran  sampel  dan
tingkat Overdispersi yang dibangkitkan berdasarkan parameter data asli. Tujuan  melakukan  penelitian  ini  untuk menganalisis  faktor  yang  berpengaruh pada  penyakit  DBD  di  Kota  Medan tahun  2022  menggunakan  metode regresi Bayesian  Hurdle  Poisson . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Syaiful et  al .,  (2021)  dengan  menggunakan data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2020 dengan  5  variabel  diantaranya  satu variabel  dependen  yaitu  jumlah  kasus DBD  dan  4  variabel  independen  yaitu presentasi  jumlah  tenaga  kesehatan, ketinggian  wilayah,  presentase  sarana kesehatan,  kepadatan  penduduk  dan hasil  yang  signifikan  yaitu  ketinggian wilayah.
Berdasarkan uraian di atas penulis  akan  melakukan  penelitian dengan menggunakan 6 variabel, antara lain  jumlah  penderita  DBD,  jumlah sarana  kesehatan,  ketinggian  wilayah, kepadatan penduduk, tenaga kesehatan, dan angka bebas jentik (ABJ) menggunakan analisis Regresi Bayesian  Hurdle  Poisson sebagai metode analisis. Tujuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kasus Demam Berdarah Dengue (DBD)  di  Kota  Medan  tahun  2022 menggunakan variabel-variabel tertentu dan  diperlukan  suatu  metode  untuk menentukan  keputusan.  Salah  satunya dengan  menggunakan  regresi Poisson . Dalam beberapa kasus Poisson , dengan adanya  banyak  nilai  nol  menyebabkan Overdispersi yang dapat diatasi dengan model Hurdle  Poisson (Alwani  & Achmad, 2021).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  di  lakukan  pada bulan  Maret  2024  sampai    Juni  2024 menggunakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  data  Dinas  Kesehatan (Dinkes)  dan  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Kota  Medan.  Populasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah
seluruh kecamatan di Kota Medan yang terdapat penderita DBD yaitu sejumlah 21 kecamatan. Variabel  yang  digunakan  yaitu variabel dependen dan variabel independen,  variabel  dependen  adalah jumlah  kasus  penderita  penyakit  DBD, dan variabel independen adalah jumlah kepadatan penduduk, ketinggian wilayah,  jumlah  tenaga  kesehatan, jumlah  sarana  kesehatan  dan  jumlah angka bebas jentik (ABJ). Pengumpulan  data  diperoleh  dari laporan  rutin  tahunan  Dinas  Kesehatan Kota  Medan  dan  data  publikasi  oleh Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota Medan  serta  analisis  data  penelitian menggunakan  analisis  regresi bayesian hurlde poisson .

## HASIL PENELITIAN
Hasil  yang  didapatkan  yaitu berupa  data  dari  dinas  Kesehatan  Kota Medan  dan  data  yang  publikasi  oleh Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota Medan  di  dapatkan  hasil  sebagai berikut:
Analisis Deskripsi Variabel Penelitian Berikut  merupakan  karakteristik data  pada  jumlah  kasus  demam berdarah dengue tahun  2022  yang terjadi  pada  21  kecamatan.  Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu jumlah kepadatan penduduk ( X 1 ), ketinggian wilayah ( X 2 ), jumlah tenaga kesehatan ( X 3 ), jumlah sarana kesehatan ( X 4 ) dan jumlah angka bebas jentik (ABJ) ( X 5 ).
Table 1.

## Statistik deskriptif variabel penelitian
Variabel Min Maks Rata-rata Std. Deviasi Variansi Y 7 224 107,71 63,914 4085,014 X1 3760 25765 12264,4 6165,3 3801210 X2 4 56 24,71 12,100 146,414 X3 25 367 129,95 89,326 7979,148 X4 48 232 123,95 46,173 2131,948 X5 80 97 89,19 5,715 32,662 Berdasarkan Tabel  1 diketahui bahwa  nilai  rata-rata  jumlah  kasus penyakit  DBD  di  Kota  Medan  tahun 2022  tercatat  sebesar  107,71  nilai dengan  standart  deviasi  sebanyak 63,914.  Distribusi  jumlah  penyakit DBD  tertinggi  tahun  2022  sebesar  224 jiwa  terjadi  di  Kecamatan  Medan
Johor. Sedangkan jumlah kasus penyakit  DBD  terendah  pada  tahun 2022  terjadi  di  Kecamatan  Medan Belawan  sebesar  7  jiwa.  Rata-rata ketinggian wilayah adalah 24,71. Rata- rata  jumlah  tenaga  kesehatan  adalah 129,95. Rata-rata jumlah sarana kesehatan  adalah  123,95.  Dan  standart deviasi  jumlah  angka  bebas  jentik (ABJ) sebanyak 5,715.
Uji Kolmogorov-Smirnov
Table 2. One Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Jumlah Sampel Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig 21 2,398 0,000
Dari  hasil  pengujian  distibusi poisson  menggunakan Kolmogorov- Smirnov sebesar  2.398  dengan  nilai asymp. Sig = 0, jika di banding dengan α  =    0.05  maka  nilai p-value <  α  atau sama  dengan  0  <  0.05,  maka  distribusi variabel  Y  tidak  berdistribusi poisson . Oleh  karena  itu,  untuk  mendapatkan parameter  dapat  menggunakan  metode Bayesian  karena  memiliki  kelebihan
yang  dapat  diterapkan  pada  semua distibusi.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya independen  yang  memiliki  kemiripan dengan  variabel  independen  yang  lain dalam satu model.

## Table 3.

## Hasil Keputusan Uji Multikolinearitas
Variabel VIF Kriteria Keputusan X 1 1.424 10 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 1.110 10 Tidak terjadi multikolinearitas X 3 1.517 10 Tidak terjadi multikolinearitas X 4 1.423 10 Tidak terjadi multikolinearitas X 5 1.377 10 Tidak terjadi multikolinearitas
Berdasarkan  Tabel  di  atas  nilai
VIF dari masing-masing variabel bebas tidak  ada  yang  lebih  dari  10.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  antar  variabel bebas tidak terjadi kasus multikolinearitas, sehingga layak diikutsertakan dalam pembentukan model regresi poisson .

## Overdispersi
Overdispersi  pada  kasus  DBD  di Kota  Medan  tahun  2022  dapat  di  lihat berdasarkan  nilai Pearson  Chi-Square dan deviasi yang di bagi dengan derajat bebasnya bernilai lebih dari 1.
Table 4.

## Hasil Uji Overdispersi
Nilai Devians Db Nilai Devians/Db 365.51 15 24.3673 Berdasarkan  hasil  di  atas menunjukkan bahwa terjadi overdispersi pada model regresi
poisson .  Hal  itu  dikarenakan  nilai  dari devians  yang  di  bagi  dengan  derajat bebas  adalah  24.3673  dengan  nilainya di  atas  dari  angka  satu.  Adanya overdispersi menyebabkan model regresi poisson menjadi  kurang  baik, karena  memiliki  tingkat  kesalahan
yang  tinggi.  Maka untuk  mengatasinya digunakan  Regresi Bayesian  Hurdle Poisson .

## Hasil Uji Konvergensi Model
Bayesian Dalam metode B ayesian , parameter  dapat  dihasilkan  dengan menggunakan algoritma Gibbs Sampling dengan  2000  iterasi  dan  4
chain  untuk  menentukan  keakuratan estimasi parameter menggunakan konvergensi motode Bayesian . Terdapat  4  metode  uji  konvergensi parameter,  yaitu  (1) Trace  Plot ,  (2)
Autocorrelation  Plot ,  (3) Ergodic Mean  Plot dan  (4) MC  Error .  Berikut merupakan  gambar  dari Trace  Plot untuk setiap parameter.
Gambar 1. Trace Plot Parameter Regresi Bayesian Hurdle Poisson
Pada  Gambar  4.7  menunjukkan bahwa Trace  Plot acak  melakukan 2000  iterasi  dan  4  chain.  Dapat disimpulkan bahwa parameter konvergen, sehingga iterasi dihentikan. Metode  kedua  yang  digunakan  untuk memeriksa  konvergensi  untuk  setiap parameter sebagai berikut.
Gambar 1 . Autocorrelation Plot Parameter Regresi Bayesian Hurdle Poisson
Pada  Gambar  4.8  menunjukkan bahwa lag pertama dalam Plot Autokorelasi  mendekati  satu  dan  lag berikutnya  mendekati  nol,  sehingga kovergensi parameter terpenuhi. Metode  ketiga  yang  digunakan  untuk memeriksa konvergensi adalah Ergodic Mean  Plot untuk  setiap  parameter sebagai
berikut
.
\\\\ Gambar 2 .
Ergodic Mean Plot Parameter Regresi Bayesian Hurdle Poisson
Berdasarkan Gambar 4.9 menunjukkan bahwa parameter konvergen.  Selain  menggunakan  plot, uji  konvergensi  jua  dapat  dilakukan dengan  membandingkan MC  Error
dengan  standart  deviasi  5%  untuk setiap  parameter. MC  Error untuk setiap parameter model Regresi Bayesian  Hurdle  Poisson sebagai berikut.
Tabel 5.
MC Error Parameter Regresi Bayesian Hurdle Poisson
Model Parameter Estimasi Standart Deviasi Standart Deviasi 5% MC Error Decision
Logit
β 0 0,2082724 1.579572 0,3289812 Converged β 1 0,0002308136 1.579153 0,000003644899 Converged β 2 0,1110543 1.579631 0,001754248 Converged β 3 0,01690293 1.579531 0,0002669869 Converged β 4 0,02969806 1.579563 0,0004690996 Converged β 5 0,2428896 1.579562 0,003836590e Converged Truncated Poisson β 0 0,3649539 1.579519 0,005764516 Converged β 1 0,000004464674 1.579387 0,0000000705 Converged β 2 0,002111938 1.579397 0,000033355 Converged β 3 0,0003268600 1.579537 0,000005162875 Converged β 4 0,0005617243 1.579318 0,000008871413 Converged β 5 0,004597829 1.579509 0,00007262313 Converged
Berdasarkan Tabel 4.7, MC Error pada  semua  parameter  kurang  dari  5% standart  deviasi,  maka  konvergensi terpenuhi.  Dari  keempat  metode  uji konvergensi  tersebut,  terdapat  hasil yang sama sehingga konvergensi terpenuhi  dengan  melakukan  2000 iterasi dan 4 chain. Estimasi Parameter Model Regresi Bayesian Hurdle Poisson Setelah  konvergensi  terpenuhi, selanjutnya dapat menghitung estimator  parameter  yang  diperoleh dari pembuatan sampel Gibbs Sampling . Penaksiran parameter adalah
rata-rata hasil pembuatan sampel untuk setiap  parameter  yang  ditunjukkan pada  Tabel  4.8.  Pengujian  parameter model Bayesian menggunakan  interval kepercayaan  dengan  melihat  batas bawah  persentil  2,5%  dan  batas  atas
persentil 97,5%. Jika menggunakan nol dalam  rentang  itu,  maka  keputusan untuk  menerima  H 0 atau  variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tabel 6. Estimasi Parameter dari Regresi Bayesian Hurdle Poisson Model Parameter Parameter Estimasi Percentile 2,5% Percentile 97,5% Decision Logit β 0 -3,4089 -43,97142636 36,178497816 Rejected β 1 0,00003418937 -0,000441649 0,000478422 Rejected β 2 0,003666452 -0,215672704 0,223395917 Rejected β 3 -0,004133808 -0,039363040 0,027977894 Rejected β 4 0,004586823 -0,055309711 0,062500023 Rejected β 5 -0,03140072 -0,505577239 0,441652128 Rejected Truncat ed Poisson β 0 4.634981 3,912628 5,349008 Accepted β 1 -0,00001172 -0,000020266 -0,00000309 Accepted β 2 0,03131854 0,02729951 0,03550267 Accepted β 3 -0,001656166 -0,002281782 -0,001020393 Accepted β 4 0,007082518 0,005993828 0,008199558 Accepted β 5 -0,01509196 -0,02408500 -0,006144770 Accepted Berdasarkan  Tabel  4.8,  model  Regresi Bayesian Hudle Poisson dapat disajikan sebagai berikut. 3140072X 0 , 0 4586823X 00 , 0 8X 0,00413380 3666452X 00 , 0 937X 0,00003418 -3,4089 ˆ log 5 4 3 2 1       i it 
Interpretasi  model  logit  pada persamaan di atas, sebagai berikut:
1. Sertiap  penambahan  1  jiwa  pada kepadatan penduduk akan meningkatkan rata-rata jumlah kasus  penderita  penyakit  DBD sebesar  exp(0,00003418937)  = 1,00003 ≈ 1orang. 2. Sertiap  kenaikan  1  mpdl  pada ketingian wilayah akan meningkatkan rata-rata jumlah kasus  penderita  penyakit  DBD sebesar exp(0,003666452) =
1,00367 ≈ 1 orang.
3. Sertiap  penambahan  1  jiwa  tenaga kesehatan akan meningkatkan rata-
rata jumlah kasus penderita penyakit DBD sebesar exp(- 0,004133808)  =  0,995875  ≈  1 orang.
4. Sertiap  penambahan  1  fasilitas kesehatan akan meningkatkan rata- rata jumlah kasus penderita penyakit DBD sebesar exp(0,004586823)  =  1,0046  ≈  1 orang. 5. Sertiap  penambahan  1  persentase angka bebas jentik akan meningkatkan rata-rata jumlah kasus  penderita  penyakit  DBD sebesar exp(-0,03140072) = 0,969087 ≈ 1 orang.

## PEMBAHASAN
Dari  hasil  analisis  penelitian, lima  variabel  tersebut  merupakan faktor  yang  mempengaruhi  jumlah kasus  demam  berdarah dengue .  Akan tetapi,  terdapat  tiga  variabel  yang paling  berpengaruh  pada  jumlah  kasus DBD  di  Kota  Medan  yaitu  kepadatan penduduk  ( X 1 ),  ketinggian  wilayah ( X 2 ), dan jumlah sarana kesehatan ( X 4 ).
Hal  ini  dapat  dilihat  nilai  parameter model logit sehingga kepadatan penduduk,  ketinggian  wilayah  dan jumlah  sarana  kesehatan  dikatakan berbanding  lurus,  maka  betambahnya jumlah kasus demam berdarah. Kepadatan penduduk dapat menjadi faktor yang paling mempengaruhi peningkatan kasus demam berdarah dengue karena daerah
dengan  kepadatan  penduduk  yang tinggi cenderung memiliki kontak yang lebih dekat antarindividu. Hal ini dapat memfasilitasi penyebaran penyakit menular  seperti  demam  berdarah, terutama  jika  vektor  penyakit  seperti nyamuk Aedes  Aegypti dapat  dengan mudah  menginfeksi  populasi  yang padat (Shofifah et al ., 2023).
Kepadatan  penduduk  yang  tinggi sering  kali  berkorelasi  dengan  daerah
perkotaan  yang  memiliki  infrastruktur yang  lebih  padat  dan  kondisi  sanitasi yang  buruk.  Ini  bisa  menjadi  faktor tambahan  yang  meningkatkan  risiko penularan  demam  berdarah  karena kondisi  tersebut  dapat  menciptakan lingkungan  yang  lebih  sesuai  bagi nyamuk untuk berkembang biak. Meskipun  daerah  perkotaan  umumnya memiliki  akses  yang  lebih  baik  pada layanan kesehatan dibandingkan dengan  daerah  pedesaan,  kepadatan penduduk yang tinggi dapat menyebabkan  tekanan  tambahan  pada sistem kesehatan. Ini dapat mempengaruhi  deteksi  sini,  perawatan, dan  respon  cepat  terhadap  kasus demam berdarah, terutama jika kasusnya  mulai  menyebar  di  antara populasi  yang  padat  (Fitra  &  Ahmad, 2020).  Efek  dari  urbanisasi  dapat meningkatkan  kepadatan  penduduk  di area  perkotaan,  yang  mana  sering  kali terjadi  perubahan  dalam  lingungan fisik,  sosial,  dan  ekologis.  Perubahan ini  dapat  mempengaruhi  ekosistem vektor  penyakit  dan  pola  penyebaran demam berdarah di daerah tersebut.
Ketinggian wilayah dapat mempengaruhi  kasus  demam  berdarah dengue (DBD)  secara  signifikan,  baik secara langsung maupun tidak langsung.  Nyamuk Aedes  Aegypti , vektor utama demam berdarah, cenderung  berkembang  biak  lebih efektif  pada  ketinggian  yang  lebih rendah.  Mereka  lebih  umum  di  daerah dengan  ketinggian  rendah  hingga menengah.  Pada  ketinggian  yang  lebih tinggi,  suhu  yang  lebih  rendah  dan kondisi  lingkungan  mungkin  kurang mendukung perkembangan nyamuk ini,
sehingga mengurangi risiko penyebaran DBD. Di daerah yang lebih tinggi, suhu yang rendah dan perubahan kelembapan dapat mempengaruhi  siklus  hidup  nyamuk dan kemampuan mereka untuk
bertahan  hidup  dan  berkembang  biak (Prihartantie et al ., 2021).
Di  ketinggian  wilayah  yang rendah,  genangan  air  dari  hujan  atau sistem  drainase  yang  buruk  dapat menciptakan  tempat  berkembang  biak ideal  untuk  nyamuk.  Sedangkan,  di daerah  yang  lebih  tinggi,  genangan  air mungkin  tidak  seberat  di  dataran rendah,  tetapi  masalah  sanitasi  tetap bisa  menjadi  faktor.  Di  daerah  yang lebih  tinggi,  perubahan  suhu  dan  pola hujan  dapat  mempengaruhi  habitat nyamuk dan potensi penyebaran penyakit. Ketinggian juga dapat mempengaruhi kondisi kesehatan umum  masyarakat.  Misalnya,  masalah kesehatan  yang  lebih  umum  di  daerah ketinggian dapat memperburuk dampak infeksi DBD (Tamengkel et al ., 2020).
Jumlah  sarana  kesehatan  yang meningkat dapat mempengaruhi peningkatan  kasus  demam  berdarah dengue dengan cara-cara yang kompleks.  Meskipun  lebih  banyak sarana  kesehatan  dapat  meningkatkan deteksi  dan  perawatan  kasus,  hal  ini juga dapat menciptakan presepsi peningkatan  kasus  atau  menunjukkan masalah yang mendasar seperti distribusi  yang  tidak  merata,  kualitas layanan, dan koordinasi sistem kesehatan.  Untuk  mengatasi  masalah ini,  penting  untuk  memastikan  bahwa peningkatan  sarana  kesehatan  disertai dengan perbaikan dalam kualitas layanan,  pendidikan  pencegahan,  dan manajemen  yang  efektif  (Mamonto et al ., 2022).
Dengan  meningkatnya  jumlah
sarana  kesehatan,  kasus  DBD  akan terdeteksi  dan  dilaporkan  lebih  sering. Ini  bisa  menyebabkan  angka  kasus terlihat  lebih  banyak  yang  didiagnosis dan dilaporkan, bukan karena peningkatan  kasus  sebenarnya.  Ini dapat  memberikan  kesan  bahwa  ada peningkatan  kasus  jika  lebih  banyak
kasus  yang  dirawat.  Terlalu  banyak fasilitas  kesehatan  tanpa  koordinasi yang baik dapat menyebabkan overkapasitas  atau  kesulitan  dalam manajemen kasus, yang dapat mempengaruhi  kualitas  perawatan  dan pengendalian  penyakit.  Jika  sarana kesehatan tersebar tidak merata, beberapa  daerah  mungkin  memiliki fasilitas  yang  melimpah  sementara yang  lainnya  kekurangan.  Ini  bisa menyebabkan  peningkatan  insiden  di daerah  yang  memiliki  akses  baik  ke fasilitas  kesehatan,  sementara  daerah lain mungkin tidak melaporkan dengan baik.  Tidak  hanya  jumlah  sarana kesehatan  yang  penting,  tetapi  juga kualitas  layanan  di  fasilitas  tersebut. Fasilitas yang tidak di lengkapi dengan baik  atau  tidak  memiliki  tenaga  medis terlatih  dapat  mengurangi  efektivitas penanganan  kasus  dan  pencegahan (Salamah, et al., 2022).
Berdasarkan analisis Regresi Bayesian  Hurdle  Poisson ,  kepadatan penduduk  ( X 1 ),  ketinggian  wilayah ( X 2 ),  dan  jumlah  sarana  kesehatan  ( X 4 ) paling  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kasus  DBD  di  Kota  Medan tahun  2022.  Berdasarkan  Statistika Deskriptif  pada  Gambar  4.2  diketahui bahwa  kecamatan  Medan  Perjuangan merupakan  daerah  dengan  jumlah kepadatan penduduk yang paling tinggi yaitu 25,765 Km 2 yang artinya kepadatan  penduduk  di  kecamatan Medan  Perjuangan  beresiko  terkena penyakit  DBD  karena  pembangunan yang  padat  dan  menciptakan  genangan air  di  berbagai  tempat  seperti  atap rumah, saluran air, atau lubang- lubang yang dapat menjadi
tempat perkembang  biaknya  nyamuk.  Dengan tingginya  kepadatan  penduduk  dapat mempercepat  penyakit  karena  lebih banyak  individu  terkena  infeksi  dalam waktu yang sangat singkat.
Pada  Gambar  4.3  menunjukkan bahwa  jumlah  kasus  DBD  berdasarkan ketinggain  wilayah  terendah  berada  di kecamatan  Medan  Marelan  yaitu  4 mpdl yang artinya kondisi di kecamatan  Medan  Marelan  berisiko terkena penyakit DBD karena di daerah ketinggian  rendah  terdapat  banyak genangan  air  dari  hujan  sehingga menjadi  tempat  berkembang  biak  ideal untuk  nyamuk,  hal  ini  menyebabkan perkembangan  nyamuk  di  kecamatan marelan semakin tinggi sehingga kasus DBD juga akan  meningkat.  Sedangkan pada  Gambar  4.5  menunjukkan  bahwa kecamatan  Medan  Polonia  memiliki jumlah  sarana  kesehatan  sebanyak  48 sarana  kesehatan  yang  berarti  bahwa kecamatan  Medan  Polonia  masih memerlukan  sarana  kesehatan  agar dampak  penyakit  DBD  cukup  teratasi.
Karena sedikitnya jumlah sarana kesehatan di kecamatan Medan Polonia sehingga  kecamatan  tersebut  dapat beresiko terkena penyakit DBD, hal ini disebabkan kurangnya kesadaran masyarakat  mengenai  gejala  DBD, sehingga  banyak  individu  yang  tidak berobat dan tidak mendapatkan diagnosis  yang  akurat.  Jika  sarana kesehatan meningkat, pasien akan lebih banyak  dirawat  untuk  kasus  DBD, termasuk  kasus  dengan  gejala  ringan yang mungkin sebelumnya tidak mendapatkan perawatan.
SIMPULAN Simpulan dari analisis menunjukkan  bahwa  Regresi  Bayesian Hurdle Poisson efektif dalam menangani  data  dengan  banyak  angka nol  dan  overdispersi,  terbukti  dari konvergensi  estimasi  parameter  yang signifikan.  Model  ini  menunjukkan bahwa  variabel  independen  seperti kepadatan penduduk,
ketinggian wilayah,  jumlah  tenaga  kesehatan, jumlah  sarana  kesehatan,  dan  angka bebas  jentik  (ABJ)  secara  signifikan mempengaruhi  jumlah  kasus  Demam Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Kota
Medan tahun 2022. Peningkatan kepadatan penduduk, ketinggian wilayah,  dan  jumlah  sarana  kesehatan berhubungan dengan peningkatan jumlah kasus DBD, sedangkan peningkatan  angka  bebas  jentik  dan jumlah  tenaga  kesehatan  berhubungan dengan penurunan jumlah kasus DBD.

## DAFTAR PUSTAKA
Alwani,  N.  N.,  &  Achmad,  A.  I.
(2021).  Model  Regresi  Hurdle Poisson dalam Mengatasi Permasalahan  Excess  Zero  untuk Kasus  AIDS  Di  Provinsi  Jambi Tahun 2015-2017. Prosiding Statistika , 557-563. http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0. 29024 Dinkes Provinsi NTT. (2020). Pencegahan  dan  Pengendalian Penyakit Demam Berdarah Dengue. Fitra,  R.  A.,  &  Ahmad,  I.  (2020). Korelasi  Faktor  Curah  Hujan terhadap Distribusi Nyamuk Vektor  Demam  Berdarah  Ae. Aegypti  dan  Ae.  albopictus  di Kota  Bandung. Bioma:  Jurnal
Biologi Makassar , 5 (1), 1-8. http://journal.unhas.ac.id/index.p hp/bioma Kumala,  N.  E.  N.,  &  Wachidah,  L. (2021). Pemodelan Regresi Hurdle  Poisson  untuk  Mengatasi Overdispersi  pada  Kasus  Jumlah Korban  Meninggal  dan  Hilang Akibat  Bencana  Alam  di  Jawa Barat Tahun 2018. Prosiding Statistika , 629-637. http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0. 29481
Mamonto,  M.  Y.  S.,  Kumurur,  V.  A., &  Van  Rate,  J.  (2022).  Analisis Ketersediaan  Sarana  Kesehatan terhadap  Penanggulangan  Covid- 19 di Kota Manado. SPASIAL , 9 (1),  23-31. https://doi.org/10.35793/sp.v9i1. 41846
Nuryaningsih, A. R., & Hajarisman, N. (2023). Perbandingan Model Regresi  Zero  Inflated  Poisson (ZIP)  dan  Hurdle  Poisson  (HP) pada  Kasus  Kematian  Balita  di Kota  Bandung  Tahun  2021.
In Bandung  Conference  Series: Statistics (Vol. 3, No. 2, pp. 538- 547). https://doi.org/10.29313/bc ss.v3i2.8522
Prihartantie,  I.  T.,  Sulistyani,  S.,  & Nurjazuli,  N.  (2017).  Hubungan Faktor  Lingkungan  dan  Faktor Demografi dengan Kejadian DBD  Di  Kota  Salatiga. Jurnal Kesehatan Masyarakat , 5 (1),
450-456.
https://doi.org/10.14710/jkm.v5i1 .15795 Purba,  S.,  Khalik,  N.,  &  Indirawati,  S. M.  (2022).  Analisis  Sebaran Spasial Kerawanan Penyakit Demam  Berdarah  Dengue  di Kota Medan. Jurnal Health Sains , 3 (1), 129-137. https://doi.org/10.46799/jhs.v3i1. 289 Sa’diyah,  N.  K.,  Astuti,  A.  B.,  &
Mitakda, M. B. T. (2022). Hurdle Regression  Modelling  on  the Number  of  Deaths  from  Chronic
Filariasis  Cases  in  Indonesia. In International  Conference  on Mathematics, Geometry, Statistics,  and  Computation  (IC- MaGeStiC  2021) (pp.  178-183). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/acsr.k.220 202.034 Salamah,  N.  A.  H.,  Ruslan,  R., Baharuddin, B., Yahya, I., Makkulau, M., Agusrawati, A., & Mukhsar,  M.  (2022).  Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi  Jumlah  Penderita Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd) di  Kota  Kendari  Menggunakan Regresi Poisson Inverse Gaussian. Jurnal Matematika Komputasi  dan  Statistika , 2 (2),
115-122.
http://jmks.uho.ac.id/index.php/jo urnal Salby,  S.  N.  H.,  &  Purhadi,  P.  (2021).
Pemodelan  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Jumlah Kematian Ibu  Hamil  di  4  Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Zero- Inflated Generalized Poisson (ZIGP). Jurnal  Sains  dan  Seni
ITS , 9 (2), D224-D229. http://dx.doi.org/10.12962/j2337 3520.v9i2.58683 Shofifah,  A.,  Widyartanto,  A.,  & Sulistyorini, L. (2023). Distribution of Dengue Hemorrhagic  Fever  Based  on Population Density Factors, Rainfall,  and  Larval  Free  Rate (ABJ)  in  Madiun  City. Media Gizi  Kesmas , 12 (1),  172-178. https://doi.org/10.20473/mgk.v12 i1.2023.172-178
Sidharta,  A.  A.,  Diniarti,  F.,  &
Darmawansyah, D. (2023). Analisis  Spasial  Faktor  Risiko Kejadian Demam Berdarah Dengue di Kota Bengkulu. Jurnal Vokasi Kesehatan , 2 (2), 43-56. https://doi.org/10.58222/juvokes.
v2i2.162
Syaiful, M.,. (2021). Faktor Ketinggian Mempengaruhi  Kasus  Demam Berdarah  di  Sulawesi  Selatan: Sebuah Studi Menggunakan Model  Regresi  Poisson  Inverse Gaussian. Disease  Preventive  of Research  Integrity,  1 (2),  58-63. https://jurnal.unugo.ac.id/ajs/inde x.php/ajs/article/download/4/4/24 Tamengkel, H. V., Sumampouw, O. J.,
&  Pinontoan,  O.  R.  (2019). Ketinggian Tempat  dan Kejadian Demam Berdarah Dengue. Indonesian  Journal  of
Public  Health  and  Community Medicine , 1 (1). https://doi.org/10.35801/ijphcm.1 .1.2020.26642