## Spasial Data Panel Dalam Menentukan Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD)
Anisa Nabila 1 , Rahmadi Yotenka 2
1 Prodi Statistika, Universitas Islam Indonesia, nabilaanisa812@gmail.com
2 Prodi Statistika, Universitas Islam Indonesia, rahmadi.yotenka@uii.ac.id
Abstract. Dengue  Fever  (DF)  is  an  infection  caused  by  the  dengue  virus, which  several  types  of  mosquitoes  can  spread.  Indonesia  has  become  a dengue-endemic  area  since  1968  and  has  spread  in  34  provinces  with  416 districts and 98 cities. In 2015 there were 126,675 cases of dengue fever in Indonesia,  an  increase  in  2016  to  200,830  cases;  the  following  year,  it decreased  to  59,047  cases.  Then  the  cases  have  fluctuated  every  year.  This study  aims  to  look  at  the  factors  that  influence  dengue  cases  in  Indonesia, especially  on  the  islands  of  Java  and  Bali.  This  is  because  during  the  last five  years  (2015  –  2019)  the  highest  dengue  cases  in  Java  &  Bali  were  in Indonesia. The method used in this research is spatial analysis of panel data with  the  best  model  of  SAR  (spatial  autoregressive  models).  The  results  of this  study  are  the  percentage  of  districts/cities  that  implement  policies  for healthy  areas,  the  percentage  of  poor  people,  and  health  facilities  have  a significant effect on the number of dengue cases in Java & Bali.
Keywords:  Dengue  Fever  (DF),  Spatial  Panel  Data,  SAR  (spatial  autoregressive models)
Abstrak. Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  infeksi  yang  disebabkan oleh  virus  dengue  yang  dapat  disebarkan  oleh  beberapa  jenis  nyamuk.  Indonesia telah menjadi daerah endemis DBD sejak tahun 1968 yang semakin meningkat dan telah menyebar di 34 provinsi dengan 416 kabupaten dan 98 kota. Pada tahun 2015 tercatat  126.675  kasus  DBD  di  Indonesia,  mengalami  kenaikan  pada  tahun  2016 menjadi 200.830 kasus, tahun berikutnya menurun menjadi 59.047 kasus. Setelah itu kasus  DBD  mengalami  fluktuatif  setiap  tahunnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melihat  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kasus  DBD  di  Indonesia  khususnya  di pulau Jawa dan Bali. Hal ini dikarenakan selama lima tahun terakhir (tahun 2015  – tahun  2019)  kasus  DBD  di  Pulau  Jawa&Bali  tertinggi  di  Indonesia.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  analisis  spasial  data  panel  dengan  model terbaik  SAR (spatial  autoregressive models). Hasil dari penelitian ini  yaitu  variabel persentase kabupaten/kota yang menyelenggarakan kebijakan tatanan kawasan sehat, persentase  penduduk  miskin,  dan  sarana  kesehatan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap jumlah kasus DBD di Pulau Jawa&Bali.
Kata Kunci: DBD, Spasial Data Panel, Model SAR (spatial autoregressive models).

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1. Pendahuluan
Demam  berdarah dengue (DBD)  merupakan  infeksi  yang  disebabkan  oleh virus dengue .  Penyakit  ini  dapat  ditularkan  oleh  beberapa  jenis  nyamuk  dengan gejala  penderita  yaitu  demam,  sakit  kepala,  kulit  kemerahan  (ruam)  serta  nyeri otot  dan  persendian.  DBD  juga  biasa  disebut  dengan  “ breakbone  fever ”  atau “ bonebreak  fever ” karena dapat menyebabkan penderita mengalami sakit seperti terdapat  tulang  yang  patah  pada  tubuh.  Dan  bagi  penderita  DBD  dengan  level tinggi atau parah, dapat menyebabkan kematian [7].
Menurut  WHO  dalam Global  Strategy  for  Dengue  Prevention  and  Control 2012-2020,  kejadian  DBD  dalam  50  tahun  terakhir  meningkat  sebanyak  30  kali lipat.  Sebanyak  50%  penduduk  dunia  atau  sekitar  3  milyar  penduduk  rentan terhadap  infeksi  virus dengue dengan  kasus  baru  yang  ada  dalam  populasi  500 sampai  100  juta  per  tahun.  DBD  menjadi  penyakit  endemik  yang  menyebar  di lebih dari 100 negara tropis dan subtropis yang diantaranya yaitu Afrika, Amerika, Mediterania Timur, Asia Tenggara dan Pasifik Barat [9]. Indonesia telah menjadi daerah  endemis  DBD  sejak  tahun  1968  yang  semakin  meningkat  dan  telah menyebar  di  34  provinsi  dengan  416  kabupaten  dan  98  kota.  WHO  menyatakan bahwa  Indonesia  merupakan  negara  kedua  dengan  kasus  DBD  paling  tinggi diantara  30  negara  wilayah  endemis  dikarenakan  dengan  banyaknya  kasus  DBD yang terjadi di Indonesia pada tahun 2019 [3].
Dengan semakin meningkatnya mobilitas masyarakat, pada tahun 2015 tercatat terdapat  126.675  kasus  DBD  di  Indonesia  dengan  jumlah  kematian  mencapai 1.229  jiwa.  Tahun  2016  merupakan  puncak  kasus  DBD  tertinggi  yang  pernah tercatat  di  Indonesia  yaitu  sebanyak  200.830  kasus  dengan  jumlah  kematian mencapai  1.585  jiwa.  Pada  tahun  2017  kasus  DBD  terjadi  penurunan  yang signifikan yaitu menjadi 59.047 kasus dengan jumlah kematian sebanyak 444 jiwa. Pada tahun 2018 mengalami sedikit kenaikan jumlah kasus dari tahun sebelumnya menjadi 65.602 kasus dengan jumlah kematian sebanyak 462 jiwa dan pada tahun 2019  sebanyak  138.127  kasus  dengan  919  kematian.  Dalam  penelitian  ini  akan berfokus pada kasus DBD semua provinsi yang berada di Pulau Jawa&Bali yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, dan Bali.  Hal  ini  dikarenakan  selama  lima  tahun  terakhir  (tahun  2015  –  tahun  2019) kasus DBD di Pulau Jawa&Bali tertinggi di Indonesia [8].
Program  pencegahan  penyebaran  DBD  telah  dilakukan  pemerintah  Indonesia termasuk  di  Pulau  Jawa&Bali  bersama  masyarakat  melalui  gerakan  3M (Menguras-Menutup-Mengubur)  sejak  tahun  1992,  bahkan  pada  tahun  2000 gerakan  tersebut  telah  dikembangkan  menjadi  3M  Plus  dengan  ditambahkannya penggunaan lavasida, pemeliharaan ikan, serta mencegah gigitan nyamuk sebagai usaha  dalam  meminimalisir  tersebarnya  DBD  secara  luas  [11].  Selain  tindakan pencegahan yang dilakukan, faktor-faktor yang dapat mempengaruhi peningkatan jumlah kasus DBD harus diketahui dalam pengendalian penyebaran kasus. Dalam beberapa  penelitian  mengenai  kasus  DBD,  faktor  kemiskinan  dan  kepadatan penduduk  menjadi  faktor  utama  yang  berpengaruh  di  beberapa  provinsi  di Indonesia.  Selain  hal  tersebut,  terdapat  beberapa  faktor  lainnya  yang  menjadi penyebab  meningkatnya  kasus  di  beberapa  provinsi  Pulau  Jawa&Bali,  seperti rumah tangga dengan akses sanitasi layak, tenaga kesehatan dan beberapa faktor yang berhubungan dengan sanitasi lainnya [10].

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Untuk  melihat  faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi  kasus  DBD  di  setiap provinsi  Pulau  Jawa&Bali,  pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  menggunakan metode spasial data panel. Analisis spasial data panel merupakan analisis regresi yang  menggabungkan  data  time  series  dan  data  cross  section  dengan memperhitungkan  pengaruh  spasial  dari  wilayah  penyebaran  yang  ada.  Terdapat beberapa  model  spasial  data  panel,  diantaranya  yaitu Spatial  Autoregressive Models (SAR), Spatial Error Models (SEM) dan Spatial Durbin Models (SDM). Perbedaan  dari  ketiga  model  tersebut  terdapat  di  ketergantungan  spasial  pada peubah  respon  dan  peubah  penjelas  dari  data  yang  digunakan  [5].  Seperti  yang telah  diketahui  sebelumnya,  DBD  merupakan  penyakit  pandemi  yang  memiliki ketergantungan akan wilayah yang berdekatan dengan wilayah pandemi. Apabila suatu wilayah menjadi endemi DBD, maka wilayah tersebut berpotensi menyebar pada wilayah-wilayah baru yang berdekatan dengan wilayah endemi tersebut [13]. Berdasarkan  latar  belakang  dan  uraian  tersebut,  peneliti  tertarik  untuk melakukan penelitian pada kasus DBD semua provinsi di Pulau Jawa&Bali yang sampai januari 2019 kasusnya mengalami kenaikan signifikan sehingga ditetapkan menjadi status waspada. Studi kasus pada penelitian ini yaitu jumlah kasus DBD dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 semua provinsi di Pulau Jawa&Bali.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Multikolinearitas
Salah  satu  syarat  yang  harus  terpenuhi  dalam  pembentukan  model  regresi adalah tidak adanya multikolineritas antar variabel independen. untuk mendeteksi adanya  multikolinearitas  pada  model  regresi  dapat  menggunakan  nilai  VIF ( Variance  Inflation  Factor ).  Jika  nilai  VIF  >  10  maka  mengindikasikan  bahwa terjadi  multikolineritas  antar  variabel  independen.  Nilai  VIF  dapat  dinyatakan sebagai berikut.
j j R VIF 2 1 1 − = (1)
Dengan j R 2 adalah koefisien determinasi antara variabel independen [12].

## 2.2 Regresi Data Panel
Data  panel  adalah  penggabungan  antara  data  runtun  waktu  ( time  series )  dan potong lintang ( cross section ). Runtun waktu pada analisis data panel didapatkan dengan  mengamati  karakteristik  dari  banyaknya  unit  analisis  pada  waktu  yang sama  (dalam  harian,  bulanan  atau  tahunan).  Oleh  arena  itu,  data  panel  memiliki dimensi  ruang  dan  waktu  [6].  Secara  umum  bentuk  model  regresi  data  panel adalah seperti berikut:
i it it y x u    = + + (2)
Dengan i merupakan  objek  pengamatan  dan t merupakan  unit  deret  waktu. Konstanta  dalam  persamaan  tersebut  yaitu α dengan  vektor  koefisien parameternya β yang berukuran k . adalah peubah respon lintas lokasi ke- i dan periode waktu ke- t dan adalah komponen galat model [2].

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Secara  umum  terdapat  tiga  bentuk  model  regresi  data  panel,  yaitu:  Model Gabungan  ( Pooled  Model ),  Model  Pengaruh  Tetap  ( Fixed  Effect  Model ),  dan Model Pengaruh Acak ( Random Effect Model ).

## 2.3 Uji Chow
Uji  chow  adalah  uji  yang  dilakukan  untuk  mengujisignifikansi  antara  model gabungan  dan  model  pengaruh  tetap,  uji  ini  bertujuan  untuk  membandingkan antara  model  gabungan  dan  model  efek  tetap.  Statistik  uji  dari  pengujian  ini adalah sebagai berikut.
( ) ( ) ( ) ( ) 1 hitung RRSS URSS nT n k
F x URSS n − − − = − (3)
dimana  RRSS  ( Restricted  Residual  Sums  of  Square )  didapatkan  dari  jumlah kuadrat galat hasil dari pendugaan model gabungan, URSS ( Unrestricted Residual Sums  of  Square )  didapatkan  dari  jumlah  kuadrat  galat  hasil  pendugaan  model pengaruh tetap. Dalam rumus tersebut, n merupakan banyaknya individu (jumlah data cross  section )  dan T merupakan  banyaknya  waktu,  sedangkan  banyaknya peubah penjelas yaitu k [2].

## 2.4 Uji Hausman
Uji  hausman  digunakan  untuk  menguji  antara  model  pengaruh  acak  dengan model pengaruh tetap. Uji hausman menggunakan nilai dari chi-square sehingga keputusan  dalam  pemilihan  metode  data ini  dapat  ditentukan  secara  statistik  [6]. Rumus uji hausman yaitu sebagai berikut.
( ) ( ) ( ) 1 RE FE RE FE H FE RE     −  = − − −   (4)
dimana RE  merupakan random  effect  estimator , FE  fixed  effect  estimator , FE  matriks  kovarians fixed  effect ,  dan RE  merupakan  matriks  kovarians random effect .

## 2.5 Uji Breusch-Pagan
Uji breusch-pagan merupakan  uji  yang  bertujuan  untuk  melihat  apakah  pada data  terdapat  efek  waktu,  efek  lokasi  atau  keduanya  dengan  menggunakan hipotesis seperti berikut [12].
a. Efek waktu ( ) 2 0 : 0, ~ , 0, d i c H d c iid N  = (tidak ada efek waktu) ( ) 2 1 : 0, ~ , 0, d i c H d c iid N   (ada efek waktu)
b. Efek lokasi
( ) 2 0 : 0, ~ , 0, d t d H C d iid N  = (tidak ada lokasi)
( ) 2 1 : 0, ~ , 0, d t d
H C d iid N   (ada efek lokasi)
c. Efek lokasi dan waktu
0 : 0, 0 H C d = = (tidak ada efek lokasi dan efek waktu)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
1 : 0, 0 H C d   (ada efek lokasi dan efek waktu)

## 2.6 Spasial Data Panel
Analisis spasial merupakan suatu analisis yang menggunakan pengaruh spasial (ruang)  kedalam  analisisnya  dan  terdapat  korelasi  antar  lokasinya  yang  biasa disebut  dengan  korelasi  spasial  sehingga  amatan  tidak  bebas  stokastik.  Pada umumnya data spasial memiliki lokasi yang berdekatan satu sama lain baik dalam ruang  maupun  bidang  data,  hal  tersebut  karena  seringkali  memiliki  kemiripan dibandingkan dengan data yang memiliki jarak lebih jauh [14].
Autokorelasi spasial ( spatial autocorrelation ) merupakan suatu ukuran korelasi antara suatu peubah berdasarkan lokasi dengan kemiripan dari lokasi datu dengan yang  lainnya.  Atau  antara  lokasi  ke- i dengan  lokasi  ke- j .  Autokorelasi  spasial mengindikasikan  bahwa  nilai  dari  suatu  peubah  pada  lokasi  tertentu  memiliki kemiripan dan dapat dipengaruhi oleh peubah lain pada lokasi yang lainnya yang saling  berdekatan.  Pengukuran  statistik  yang  umum  digunakan  untuk  melihat autokorelasi spasial pada suatu lokasi dengan lokasi lainnya yaitu dengan indeks moran atau biasa disebut juga dengan Moran’s I dengan rumus seperti berikut [4].
( ) ( ) ( ) 1 1 2 1 1 n n ij i j i j n n ij i i j n w x x x x I w x x = = = = − − =
−   (5)
dengan    merupakan indeks moran,   banyaknya lokasi, i x nilai pengamatan pada lokasi  ke- i , j x nilai  pengamatan  pada  lokasi  ke- j , x rata-rata  dari  setiap  lokasi, dan ij w merupakan pembobot perbandingan antara lokasi ke- i dan lokasi ke- j .
Regresi  spasial  adalah  analisis  yang  melakukan  evaluasi  korelasi  antara  satu variabel  dengan  variabel  lainnya  dengan  menambahkan  efek  spasial  pada beberapa lokasi yang menjadi pusat pengamatan data [1]. Analisis regresi spasial data panel merupakan gabungan antara data cross section atau lintas individu dan data time  series dengan  memperhitungkan  pengaruh  spasial  antar  individu  [5].
Terdapat beberapa bentuk dari spasial data panel, diantaranya yaitu seperti berikut.
1. Spatial Autoregressive Models (SAR)
Model autokorelasi spasial atau spatial autoregressive models digunakan untuk mengidentifikasi  dampak  amatan  peubah  tetangga  terhadap  peubah  tak  bebas tertentu  secara  eksplisit.  Hipotesis  dari  SAR  yaitu  peubah  tak  bebas  bergantung pada  peubah  tak  bebas  lainnya  yang  bertetangga.  Persamaan  dari  SAR  yaitu seperti berikut [5].
y Wy X    = + + (6)
dengan y merupakan variabel dependen,  parameter koefisien spasial lag variabel dependen, W matriks  pembobot  spasial, X matriks  variabel  independen,
 parameter  regresi  banyaknya  lokasi,  dan  galat  ( error )  yang  menyebar  bebas stokastik.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
2. Spatial ErrorModels (SEM)
Spatial  error  models atau  model  galat  spasial  menghipotesiskan  peubah  tak bebas  bergantung  pada  himpunan  karakteristik  lokal  dan  bentuk  dari  galat berkorelasi spasial dengan persamaan seperti berikut [5].
y X u
u Wu    = + = + (7)
dengan u adalah  sisaan  atau  galat  dan   adalah  koefisien  parameter  spasial  lag error
3. Spatial Durbin Models (SDM)
Persamaan dari model spasial surbin yaitu seperti berikut [5].
y Wy W WX     = + + + (8)
dengan  parameter  koefisien  spasial  lag  variabel  dependen,  parameter  spasial lag  variabel  independen, W matriks  pembobot  spasial, X matriks  variabel independen,  parameter  regresi,  dan  galat  ( error )  yang  menyebar  bebas stokastik.

## 2.7 Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi adalah suatu nilai yang menunjukan seberapa besar nilai dari variabel dependen data ( Y ) yang dapat dijelaskan oleh variabel dependen ( X )  yang  merupakan  definisi  dari  koefisien  determinasi.  Nilai  koefisien determinasi dapat diperoleh dengan rumus berikut.
( ) ( ) 2 2 1 2 1 ˆ n i i n i i Y Y JKR R JKT Y Y = = − = = −   (9)
dengan  0  ≤ R 2 ≥  1. JKR merupakan  jumlah  kuadrat  regresi  dan JKT merupakan jumlah kuadrat total. Apabila nilai R 2 mendekati 1 maka menunjukan bahwa data cocok dengan model yang ada [5].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observasional  analitik  menggunakan rancangan  studi  ekologi  menurut  data  time  series  dan  lokasi  atau  wilayah.  Data time  series  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  melalui publikasi profil kesehatan Indonesia tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 yang diterbitkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Lokasi atau wilayah penelitian yang digunakan adalah sebanyak 7 Provinsi di Pulau Jawa&Bali yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, dan Bali.  Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis spasial  data  panel  dengan  model Spatial  Autoregressive  Models (SAR)  untuk melihat  pengaruh  faktor-faktor  atau  variabel-variabel  independen  terhadap variabel  dependen  di  setiap  provinsi  Pulau  Jawa&Bali.  Variabel  independen terdiri  dari  persentase  kabupaten/kota  dengan  kebijakan  tatanan  kawasan  sehat (TKS),  persentase  penduduk  miskin  (PM),  kepadatan  penduduk  (KP),  jumlah tenaga  kesehatan  di  setiap  provinsi  Pulau  Jawa&Bali  (TKI),  persentase  rumah
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
tangga  dengan  akses  sanitasi  layak  (ATS),  sarana  kesehatan  di  setiap  provinsi Pulau Jawa&Bali (SK), persentase desa yang melaksanakan sanitasi total berbasis masyarakat (STBM), dan persentase kabupaten/ kota yang menerapkan kebijakan perilaku hidup bersih dan sehat (PHBS). Kemudian variabel dependennya adalah jumlah penderita demam berdarah di setiap provinsi Pulau Jawa&Bali (DBD) dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2019.

## 4. Pembahasan

## 4.1 Multikolinearitas
Berikut  merupakan  nilai  VIF  setiap  variabel  independen  penelitian  untuk mendeteksi terjadinya multikolinearitas.
Tabel 1. Nilai VIF Variabel Independen
Variabel Independen VIF  Variabel Independen  VIF TKS 3.68  ATS 2.16 PM 2.40  SK 3.89 KP 3.10  STBM 2.56 TKI 5.93  PHBS 2.60

## Sumber: Peneliti
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai setiap variabel independen < 10, artinya  tidak terjadi multikolineritas  atau antara  variabel  independen  tidak  saling berkorelasi.

## 4.2 Uji Chow dan Uji Hausman
Hipotesis  yang  diberikan  dalam  Uji Chow adalah  H 0 : Common  Effect  Model , H 1 : Fixed Effect  Model .  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  tingkat  signifikansi 5% diperoleh p-value = 0.0362 < α = 0.05 yang berarti bahwa tolak H 0 atau model yang terpilih adalah fixed effect model .
Kemudian  hipotesis  yang  diberikan  dalam  Uji Hausman adalah  H 0 : Random Effect Model , H 1 : Fixed Effect Model . Berdasarkan hasil pengujian dengan tingkat signifikansi 5% diperoleh p-value= 0.01084 < α = 0.05 yang berarti bahwa tolak H 0 atau model yang terpilih adalah fixed effect model .

## 4.3 Uji Breusch Pagan
Hipotesis  yang  diberikan  dalam  Uji Breusch  Pagan adalah  H 0 (1) :  Tidak  ada efek  lokasi  dan  waktu,  H 1 (1) :  Ada  efek  lokasi  dan  waktu,  H 0 (2) :  Tidak  ada  efek lokasi  dan  waktu,  H 1 (2) :  Ada  efek  lokasi dan  waktu,  H 0 (3) :  Tidak  ada  efek  lokasi dan  waktu,  H 1 (3) :  Ada  efek  lokasi  dan  waktu.  Berikut  ini  merupakan  hasil pengujian dengan tingkat signifikansi 5%.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 2. Hasil Uji Breusch Pagan Efek Chi-square df P-value Lokasi dan Waktu  28.381 2 6.874x10 -7 Lokasi 4.199 1 0.040 Waktu 28.180 1 1.106x10 -7

## Sumber: Peneliti
Berdasarkan Tabel  2. diperoleh  nilai  p-value  untuk  semua  efek  (lokasi  dan waktu,  lokasi,  waktu)  <  α  =  0.05  yang  berarti  bahwa  terdapat  efek  lokasi,  efek waktu,  dan  efek  dua  arah  (lokasi  dan  waktu)  pada  data jumlah  penderita  demam berdarah  di  setiap  provinsi  Pulau  Jawa&Bali  dari  tahun  2015  sampai  dengan tahun 2019.

## 4.4 Uji Autokorelasi Spasial
Hasil  uji  autokorelasi  spasial  yang  dilakukan  pada  seluruh  variabel  penelitian menggunakan indeks Moran adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Nilai Indeks Moran
Variabel  Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019 DBD 0.085 0.397 0.319 0.357 0.259 TKS 0.223 0.200 0.200 0.200 0.200 PM 0.108 0.122 0.128 0.135 0.140 KP 0.012 0.012 0.012 0.012 0.011 TKI 0.416 0.567 0.527 0.787 0.658 ATS 0.355 0.233 0.436 0.526 0.451 SK 0.315 0.231 0.313 0.319 0.284 STBM 0.176 0.266 0.736 0.696 0.497 PHBS 0.355 0.232 0.781 0.147 0.513 Sumber: Peneliti
Berdasarkan Tabel 3. nilai indeks Moran untuk setiap variabel dan setiap tahun (2015-2019)  yang  digunakan  berada  pada  rentang  0 ≤ I ≤ 1.    Hal  ini menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial positif. Namun, sebagian besar variabel  seperti  variabel  DBD  (jumlah  penderita  demam  berdarah)  setiap  tahun (2015-2019)  memiliki  nilai  korelasi  yang  kecil,  sehigga  mengindikasikan  bahwa data tidak berkelompok antar provinsi di Pulau Jawa&Bali.

## 4.5 Uji Efek Ketergantungan Spasial
Pengujian  efek  ketergantungan  spasial  dapat  menggunakan  uji Lagrange Multiplier  Lag yang  mempunyai  hipotesis  sebagai  berikut.  H 0 :  = 0 (tidak  ada
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
ketergantungan  spasial  pada  variabel  dependen)  dan  H 1 :   0 (ada ketergantungan spasial pada variabel dependen).
Dan uji Lagrange Multiplier Error dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : 0  = (tidak  ada  ketergantungan  spasial  pada  galat/ error )  dan  H 1 : 0   (ada ketergantungan spasial pada galat/ error ).
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  tingkat  signifikansi  5%  diperoleh  satu nilai  p-value  =  0.2684  >  α  =  0.05  yang  berarti  bahwa  tolak  H 0 atau  ada ketergantungan  spasial  pada  lag  data  yang  digunakan.  Sehingga  model  yang dibuat adalah Spatial Autoregressive Models (SAR).

## 4.6 Model Pendugaan Parameter dengan SAR
Hasil  dari  pendugaan  parameter  SAR  dengan  pendekatan  efek  lokasi/wilayah dan waktu adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Pendugaan Parameter SAR Variabel Estimasi t-value p-value Konstanta -18057.62 -1.64 0.10 TKS -389.87 2.83 0.00 PM 701.23 -2.73 0.01 KP -1.41x10 -1 -0.53 0.60 TKI -6.66x10 1 -1.17 0.24 ATS -4.22x10 1 -0.17 0.86 SK -8.46 4.09 4.22X10 -5 STBM 1.87x10 1 0.04 0.97 PHBS -197.93 -2.84 0.00 0.62 5.41 6.13x10 -8

## Sumber: Peneliti
Berdasarkan Tabel  4 .  menunjukan  bahwa  dari  delapan  variabel  independen yang digunakan, terdapat empat variabel yang signifikan karena nilai p-value < α =  0.05.  Variabel  yang  signifikan  terhadap  jumlah  penderita  demam  berdarah (DBD)  yaitu  variabel  TKS  (persentase  kabupaten/kota  dengan  kebijakan  tatanan kawasan sehat), PM (persentase penduduk miskin), SK (sarana kesehatan di setiap provinsi  Pulau  Jawa&Bali)  dan  PHBS  (persentase  kabupaten/  kota  yang menerapkan  kebijakan  perilaku  hidup  bersih  dan  sehat).  Sehingga  model  regresi spasial  yang  terbentuk  pada  jumlah  penderita  demam  berdarah  (DBD)  di  Pulau Jawa&Bali menggunakan model spatial autoregressive (SAR) adalah:
ˆ 18057.62 389.87 701.23 8.46 197.93 0.61937 it it it it it ij jt it y TKS PM SK PHBS w y  = − − + − − + +
Kemudian  ukuran  kebaikan  model R 2 adalah  sebesar  0.4408.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  sebesar  44.08%  keragaman  data  mampu  dijelaskan  oleh model, sedangkan sisanya dijelaskan diluar model.

## 4.7 Uji Asumsi Residual
Hasil uji asumsi residual model regresi spasial adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Uji Asumsi Residual Uji Metode P-value Normalitas Kolmogorov Smirnov 0.325 Homoskedastisitas Breusch Pagan 0.130 Autokorelasi Durbin Watson 0.746 Sumber: Peneliti Berdasarkan Tabel 5. untuk hasil uji normalitas residual model regresi spasial data panel menunjukan bahwa nilai p-value > α sehingga dapat disimpulkan data menyebar  mengikuti  distribusi  normal.  Kemudian  uji  homoskedastisitas  pada residual  menunjukan  asumsi  kehomogenan  terpenuhi  dan  tidak  terdapat autokorelasi  pada  residual.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  residual model spatial autoregressive (SAR) terpenuhi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  nilai  indeks  moran  dari  setiap  variabel  dan  periode  waktu  yang digunakan, nilai indeks moran di Pulau Jawa dan Bali menunjukan bahwa terdapat korelasi  spasial  yang  ditunjukan  dengan  nilai  indeks  moran  variabel  berada  di antara  rentang  -1  ≤ I ≤  1.  Kemudian  dengan  uji  spasifikasi  menunjukan  bahwa terdapat efek waktu dan efek lokasi pada wilayah tersebut dengan model terbaik yaitu spatial  autoregressive  models (SAR).  model  regresi  spasial  yang terbentuk pada jumlah penderita demam berdarah (DBD) di Pulau Jawa&Bali menggunakan model spatial autoregressive (SAR) adalah:
ˆ 18057.62 389.87 701.23 8.46 197.93 0.61937 it it it it it ij jt it y TKS PM SK PHBS w y  = − − + − − + + .
Interpretasi  model  tersebut  adalah  (diasumsikan  variabel  lainnya  adalah  tetap): dengan  naiknya  1%  jumlah  kabupaten/  kota  yang  menyelenggarakan  kebijakan tatanan kawasan sehat akan menurunkan jumlah kasus DBD sebanyak 389 orang, bertambahnya 1% penduduk miskin akan menaikan jumlah kasus DBD sebanyak 701 orang, meningkatnya 1 unit sarana kesehatan akan menurunkan jumlah kasus DBD  sebanyak  8.46,  dan  meningkatnya  1%  kabupaten/kota  yang  memiliki kebijakan  perilaku  hidup  bersih  dan  sehat  akan  menurunkan  jumlah  kasus  DBD sebanyak  198  orang;  dengan  pengaruh  dari  masing-masing  provinsi  yang mengelilinginya  sebesar  nilai  koefisien ρ, dikali  dengan  rata-rata  dari  daerah provinsi yang memiliki kasus DBD disekitarnya.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  Anselin,  L.  1988. Spatial  Econometrics:  Methods  and  Models .  Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
[2]  Baltagi,  B.  2005. Econometrics  Analysis  of  Panel  Data  (Ed  ke-3) .  England:
John Winley and Sons.
[3]  Damanik,  C.  2019. 13.683  Kasus  DBD  di  Indonesia  dalam  Sebulan,  133 Orang Meninggal Dunia . Diakses Pada Https://Regional.Kompas.Com/Read/2019/01/31/14365721/13683-Kasus Dbd-Di-Indonesia-Dalam-Sebulan-133-Orang-Meninggal-Dunia
[4]  Durbin,  R.  2009. Spatial  Weight  (A.  Potheringham,  R.  PA,  &  Handbook  of Spatial Analysis (eds.)) . London: Sage Publication.
[5]  Elhorst,  J.  P.  2010. Handbook  of  Applied  Spatial  Analysis.  In  Handbook  of Applied  Spatial  Analysis (Issue  May).  https://doi.org/10.1007/978-3-642- 03647-7.
[6]  Gujarati, D. 1997. Ekonomi Dasar (Terjemahan Basic Econometrics) . Jakarta: PT. Gelora Aksara Pratama.
[7]  Kementrian Kesehatan RI.  2018. Data Informasi Kesehatan Indonesia 2018 . Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
[8]  Kementrian  Kesehatan  RI.  2019. Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2019 . Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
[9]  Kolondam, B. P., Nelwan, J. E., & Kandou, G. D. 2020. Gambaran Perilaku Masyarakat tentang Upaya Pencegahan Penyakit Demam Berdarah Dengue . Public Health and Community Medicine , 1 (1), 1–5.
[10] Mubarak,  R.  2012. Analisis  Regresi  Spline  Multivariabel  untuk  Pemodelan Kematian  Penderita  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Jawa  Timur . surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[11]  Respati,  T.,  Raksanegara,  A.,  Djuhaeni,  H.,  Sofyan,  A.,  Agustian,  D., Faridah,  L.,  &  Sukandar,  H.  2017. Berbagai  Faktor  yang  Memengaruhi Kejadian Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung . Aspirator , 9 (2), 91–96 [12] Rosadi, D. 2011. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan R . Yogyakarta: C.V Andi Offset
[13] Tomia,  A.  2016. Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan Faktor Iklim di Kota Ternate . Jurnal MKMI, 12(4), p.
[14]  Ward, M., & Gleditsch, K. 2008. Spatial Regression Models . Los Angeles: Sage Publications, Inc.