## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Abstrak— Tuberkulosis  merupakan  salah  satu  penyakit saluran  pernafasan  bawah  dan  menular  yang  disebabkan  oleh bakteri  Mycrobacterium  Tuberculosis.  Provinsi  Jawa  Barat menduduki  peringkat  pertama  jumlah  kasus  penyakit Tuberculosis di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pemetaan dan pemodelan jumlah kasus Tuberculosis di Provinsi Jawa  Barat  dengan  pendekatan  Geographically  Weighted Negative  Binomial  Regression (GWNBR).  Data  jumlah  kasus TBC  merupakan  data  count sehingga  analisis  yang  digunakan untuk  memodelkan  data  count adalah  dengan  regresi  Poisson. Dalam  analisis  regresi  Poisson  sering  kali  muncul  fenomena overdispersi dalam pemodelan tersebut. Jika terjadi overdispersi, regresi Poisson  tidak  sesuai  untuk  memodelkan  data  dan  model yang  akan  terbentuk  menghasilkan  estimasi  parameter  yang bias.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  mengatasi overdispersi  dalam  regresi  Poisson  adalah  regresi  Binomial Negatif.  Dengan  memperhatikan  aspek  spasial  (wilayah)  maka digunakan  metode  Geographically  Weighted  Negative  Binomial Regression. Hasil  penelitian  menghasilkan  5  pengelompokkan kabupaten/kota  berdasarkan  variabel  yang  mempengaruhi. Faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  kasus  TBC  di  semua kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat adalah persentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat (PHBS).

## Kata Kunci— GWNBR, PHBS, Regresi Poisson, Tuberculosis

## I. PENDAHULUAN
UBERCULOSIS sampai  saat  ini  masih  menjadi  masalah utama  kesehatan  masyarakat  dan  secara  global  masih menjadi  isu  kesehatan  global  di  semua  negara. Terdapat  22 negara  dengan  kategori  beban  tinggi  terhadap Tuberculosis ( High  Burden  of  TBC  Number ) [1].  Indonesia  sebagai  salah satu  negara  yang  masuk  dalam  kategori  negara  beban  tinggi terhadap Tuberculosis ,  berada  pada  peringkat  kelima  setelah India,  Cina,  Afrika  Selatan,  dan  Nigeria  dengan  jumlah penderita Tuberculosis sebesar 429 ribu orang [2].
Provinsi  Jawa  Barat merupakan  salah  satu  provinsi  di Indonesia  yang  terdiri  dari  26 kabupaten/kota.  Di  tingkat nasional,  Provinsi  Jawa  Barat menduduki  peringkat  pertama penyumbang  jumlah  penderita Tuberculosis .  Total  jumlah kasus  sebanyak  62.218 orang dengan  jumlah  kesembuhan hanya sebanyak 29.572 orang [3].
TBC banyak  ditemukan  di  daerah  pemukiman  padat penduduk  dengan  sanitasi  yang  kurang  bagus.  Salah  satu faktor  penyebab  percepatan  berkembangnya  penyakit  ini
adalah  lingkungan  rumah  yang  kurang  sehat,  diantaranya kurangnya  ventilasi  dan  pencahayaan  matahari  pada  rumah penduduk,  serta  kurangnya istirahat.   Perbedaan  faktor-faktor yang  berpengaruh  di  masing-masing  topografi  menunjukkan adanya  pengaruh  kondisi  lokal  dari  suatu  wilayah  tertentu dalam  menentukan  faktor-faktor  yang berpengaruh  signifikan terhadap penyakit Tuberculosis .
Jumlah  kasus  TBC  merupakan  data count sehingga  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kasus TBC  digunakan  analisis  regresi  Poisson.  Dalam  analisis regresi  Poisson,  sering  kali  muncul  fenomena  overdispersi. Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  mengatasi overdispersi  dalam  regresi  Poisson  adalah  regresi  Binomial Negatif. Dengan memperhatikan aspek spasial (wilayah) maka digunakan  metode Geographically  Weighted  Negative Binomial  Regression. Setiap  wilayah  pasti  memiliki  kondisi geografis  yang  berbeda  sehingga  menyebabkan  adanya perbedaan  jumlah  kasus  TBC antara  wilayah  satu  dengan wilayah  yang  lainnya  sesuai  dengan  karakteristik  wilayah tersebut  dikaitkan  dengan  kondisi  lingkungan  dalam  rumah tangga penduduk.
Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan karakteristik jumlah  kasus  TBC di  Provinsi  Jawa  Barat pada  tahun  2012, memetakan dan memodelkan GWNBR. Penelitian ini dibatasi pada  data  jumlah  kasus TBC di  Jawa  Barat pada  tahun  2012 dan  pembobot  yang  digunakan  dalam  pemodelan  GWBNR adalah pembobot fungsi kernel adaptive bisquare .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Tuberculosis
Tuberculosis adalah  penyakit  menular  langsung  yang disebabkan  oleh  kuman Mycobacterium  Tuberculosis tipe Humanus .  Basil Tuberculosis termasuk  dalam  genus Mycrobacterium yang  menyebabkan  sejumlah  penyakit  berat pada  manusia  dan  juga  penyebab  terjadinya  infeksi  tersering [1].  Faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  penyakit Tuberculosis adalah kondisi sosial ekonomi masyarakat, yaitu status gizi dan sanitasi lingkungan. Semakin rendah status gizi dan  sanitasi  lingkungan  menyebabkan  rendahnya  daya  tahan tubuh sehingga mudah tertular Tuberculosis saat sakit [2].
Faktor  lingkungan  memegang  peranan  penting  dalam penularan  penyakit,  terutama  lingkungan  rumah  yang  tidak

## Pemetaan dan Pemodelan Jumlah Kasus Penyakit Tuberculosis (TBC) di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR)
Wahendra Pratama dan Sri Pingit Wulandari Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : sri_pingit@statistika.its.ac.id
T
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
memenuhi  syarat.  Lingkungan  rumah  merupakan  salah  satu faktor  yang  memberikan  pengaruh  besar  terhadap  status kesehatan  penghuninya  [3].  Adapun  syarat-syarat  yang dipenuhi  oleh  rumah  sehat  secara  fisiologis  berpengaruh terhadap  kejadian Tuberculosis adalah  kepadatan  penghuni rumah,  kelembaban  rumah,  ventilasi,  pencahayaan  sinar matahari, lantai rumah dan dinding [4].

## B. Multikolinieritas
Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam pembentukan model regresi dengan beberapa variabel prediktor adalah tidak ada kasus multikolinearitas. Pendeteksian kasus multikolinieritas  dilakukan  menggunakan  kriteria  nilai  VIF. Jika nilai VIF ( Variance Inflation Factor ) lebih besar dari 10 menunjukkan adanya multikolinieritas antarvariabel prediktor. Nilai VIF dinyatakan sebagai berikut.
(1)
dengan adalah  koefisien  determinasi  antara  satu  variabel prediktor dengan variabel prediktor lainnya.  [4].

## C. Regresi Poisson
Regresi  Poisson  merupakan model  regresi  nonlinear  yang sering  digunakan  untuk  memodelkan data count [5].  Jika variabel  random  diskrit  ( y )  merupakan  distribusi  Poisson dengan  parameter µ maka  fungsi  probabilitas  dari  distribusi Poisson dapat dinyatakan sebagai  berikut.
( , ) ; 0,1,2,... ! y e f y y n y      (2)
Dengan  µ  merupakan  rata-rata  variabel  respon    yang berdistribusi Poisson dimana nilai rata-rata dan varian  dari Y mempunyai  nilai  lebih  dari  0. Persamaan  model  regresi Poisson dapat ditulis sebagai berikut.
0 1 1 2 2 exp( ... ) i i p pi X X X i           (3)
Dengan µ i merupakan  rata-rata  jumlah  kejadian  yang terjadi dalam interval waktu tertentu.

## D. Estimasi Parameter Model Regresi Poisson
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  pengestimasian parameter regresi Poisson adalah metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).  Fungsi likelihood dirumuskan  sebagai berikut.
                            n i i n i i n i ! y - L y 1 1 T i 1 T i exp exp exp β x β β x (4)
dimana, 0 1 1 ... ... ; 1 T T p i pi x x              i β x

## E. Pengujian Parameter Model Regresi Poisson
Uji  signifikansi  secara  serentak  menggunakan Maximum Likelihood  Ratio  Test (MLRT)  dengan  hipotesis  sebagai berikut [6].
0 1 2 1 0 minimal ada satu 0 1 2 p k H : β β β
H : β ;k , , ,p        
Statistik Uji :   2 ˆ
2ln 2ln ˆ G
L ω Λ L Ω              
      (5)
Tolak  H 0 jika   2 2 , G χ p   yang  berarti  minimal  ada  satu parameter  yang  berpengaruh  secara  signifikan. Kemudian dilakukan pengujian parameter secara parsial dengan hipotesis sebagai berikut.
0 0 ; 1,2,..., k H : β k p   1 0 k H : β  Statistik Uji :   ˆ ˆ ˆ k hitung k β Z SE  β  (6)
Tolak H 0 jika dengan  merupakan  tingkat signifikansi yang ditentukan.

## F. Overdispersi Regresi Poisson
Overdispersi merupakan nilai dispersi pearson Chi-square atau deviance yang dibagi dengan derajat bebasnya, diperoleh nilai lebih besar dari 1. [7].

## G. Regresi Binomial Negatif
Model  regresi Binomial Negatif  mempunyai  fungsi massa probabilitas sebagai berikut [8].
      1/ 1 / 1
, , 1/ ! 1 1 0,1,2,... ; exp( ) y T i y P y y y n 
                            X β (7)
Pada  Persamaan (7) ini,  kondisi  overdispersi  ditunjukkan dengan  nilai  >1.  Estimasi  model  regresi  Binomial  Negatif dinyatakan sebagai berikut.
0 1 1 2 2 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ exp ... i i i p pi y X X X             (8)
H. Estimasi Parameter Model Regresi Binomial Negatif Metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE) digunakan untuk pendugaan parameter dalam regresi Binomial Negatif.  Fungsi Likelihood dari  regresi  Binomial  Negatif adalah sebagai berikut.
  1/ 1 ( 1 / ) 1 , (1 / ) ! 1 1 y n i i i i y L y                             (9)
Pendugaan regresi Binomial Negatif menggunakan metode iterasi Newton  Rhapson untuk  memaksimumkan  fungsi Likelihood .

## I. Pengujian Parameter Regresi Binomial Negatif
Pengujian  signifikansi  secara  serentak  untuk  estimasi parameter  model  regresi  Binomial  Negatif  menggunakan  uji devians dengan hipotesis sebagai berikut [9].
H 0 : β 1 = β 2 =...= β p = 0 H 1 : minimal ada satu β k ≠ 0; k=1,2,...,p Statistik Uji:
  2 ˆ ( ) ˆ ˆ 2ln 2 ln ( ) ln ( ) ˆ ( ) L G L L L               (10)
Tolak H 0 jika statistik uji   2 2 , G χ p  
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Pengujian  signifikansi  secara  parsial  untuk  mengetahui parameter  mana  saja  yang  memberikan pengaruh  yang signifikan terhadap model dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : β k =0 H 1 : β k ≠0 ; k=1,2,...,p
Statistik Uji:   ˆ ˆ ˆ k k k W SE    (11)
H 0 ditolak  jika  statistik  uji  W  atau  |t hitung | lebih  besar  dari  t (n- k;α/2) .  Tolak H 0 artinya  bahwa  parameter  ke- k signifikan terhadap model regresi Binomial Negatif.

## J. Pengujian Dependensi Spasial
Pengujian  dependensi  spasial  dilakukan  untuk  melihat apakah  pengamatan  di  suatu  lokasi  berpengaruh  terhadap pengamatan  di  lokasi  lain  yang  letaknya  berdekatan. Pengujian dependensi spasial dilakukan menggunakan statistik uji Moran’s I dengan  hipotesis sebagai berikut.
0 : 0  I H (tidak terdapat dependensi spasial)
0 1  : I
H (terdapat dependensi spasial)
Statistik uji :
) ˆ ( ) ˆ ( ˆ I Var I E I Z hit   (12)
dengan                                 ˆ
T T I  e We e e (13)
e = vektor residual
W = matriks penimbang spasial antarlokasi Rumus  persamaan  nilai mean dan  varians  dari  Moran’s  I sebagai berikut.
  ˆ ( ) ( ) tr E I n k   MW
(14)       2 2 ˆ ( ) 2 ˆ ( ) T tr tr tr Var I d E I                  
MWMW MW MW
(15)
dengan,
     1 2 ; T T
d n k n k                M I X X X X
Keputusan : Tolak H 0 jika nilai / 2 hit Z Z   , yang berarti terdapat dependensi spasial dalam model.

## K. Pengujian Heteroskedastisitas Spasial
Pengujian  heterogenitas spasial  dilakukan  untuk  melihat apakah  terdapat  kekhasan  pada  setiap  lokasi  pengamatan, sehingga  parameter  regresi  yang  dihasilkan  berbeda-beda secara  spasial.  Pengujian  heterogenitas  spasial  dilakukan menggunakan  statistik  uji Breusch-Pagan  ( BP)  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : (variansi antarlokasi sama) H 1 : minimal ada satu
(variansi antarlokasi berbeda)
Menggunakan statistik uji Breusch-Pagan (BP) adalah sebagai berikut.
f Z Z Z Z f T T T 1 ) ( ) 2 / 1 (   BP (16)
dengan elemen vektor f adalah   1 2 2    i e i f
Z =  matriks  berukuran   1  k nx berisi  vektor  yang  sudah  di normal standardkan untuk setiap observasi.
Keputusan  : Tolak H 0 jika  nilai  BP  >   2 , k   atau p-value <  yang berarti  terjadi heteroskedastisitas  dalam  model (variansi antarlokasi berbeda).

## L. GWNBR
Model  GWNBR  akan  menghasilkan  parameter  lokal dengan  masing-masing  lokasi  akan  memiliki  parameter  yang berbeda-beda.  Model  GWNBR  dapat  dirumuskan  sebagai berikut [10].
      ~ exp , , , ; 1, 2,..., i j p p i i ip i i y NB t u v x u v i n         (17)
dimana,
:   nilai observasi respon ke-i t j
: offset variable
:   nilai observasi variabel prediktor ke-p pada pengamatan lokasi
:  koefisien regresi variabel prediktor ke-p untuk setiap lokasi
:   parameter dispersi untuk setiap lokasi

## M. Estimasi Parameter model GWNBR
Estimasi parameter model GWNBR menggunakan metode maksimum likelihood. Fungsi likelihood dapat dituliskan sebagai berikut [10].
    1/ 1 1 0 1 1 1
, , | , ! 1 1 i i y y n i i i i i i i i i i i i i r L u v y x r y                                                      

 
18)

## N. Pengujian Kesamaan model GWNBR dengan Regresi Binomial Negatif
Pengujian  kesamaan  model  GWNBR  dengan  regresi Binomial Negatif dilakukan untuk melihat terdapat perbedaan yang  signifikan  atau  tidak  antara  model  GWNBR  dengan regresi Binomial Negatif dengan hipotesis sebagai berikut.
Statistik uji :
(17)
Model A adalah model Binomial Negatif dan model B adalah model  GWNBR.  Tolak jika yang artinya  bahwa  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  model Binomial Negatif dengan model GWNBR [10].

## O. Pengujian Parameter Model GWNBR
Pengujian  signifikansi  parameter  model  GWNBR  terdiri dari  uji  serentak  dan  parsial.  Uji  signifikansi  secara  serentak

## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
dengan  menggunakan Maximum  Likelihood  Ratio  Test (MLRT) dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 :
H 1 : paling sedikit ada satu ≠ 0 ; k = 1,2,...,p
Statistik Uji:
  2 ˆ ( ) ˆ ˆ 2ln 2 ln ( ) ln ( ) ˆ ( ) L G L L
L               Tolak H 0 jika statistik uji 2 G >
Pengujian  signifikansi  secara  parsial  untuk  mengetahui parameter  mana  saja  yang  memberikan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  variabel  respon  pada  tiap-tiap  lokasi dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 :
H 1 :
≠ 0 ; k=1,2,...,p
Statistik uji:
  ˆ ( , ) ˆ ˆ ( , ) k i i hit k i i u v Z SE u v   
(18)
ditolak  jika  statistik  uji .  Tolak H 0 artinya bahwa  parameter  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel respon di lokasi pada tiap lokasi [10].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  publikasi  data  profil kesehatan di Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat, Bank Data Departemen  Kesehatan Republik Indonesia,  dan  Badan  Pusat Statistik (BPS) Provinsi  Jawa  Barat.  Jumlah  lokasi  penelitian yang  digunakan  adalah  sebanyak  26  kabupaten/kota  di Provinsi  Jawa  Barat. Penjelasan  masing-masing  variabel adalah sebagai berikut.
1. Jumlah  jumlah  kasus  TBC di  tiap  kabupaten/kota  di Provinsi Jawa Barat tahun 2012 (Y)
2. Persentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat (PHBS) (X 1 )
3. Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  air  bersih (X 2 )
4. Presentase  rumah  tangga  yang  memiliki  tempat  sampah sehat (X 3 )
5. Persentase tenaga medis (X 4 )
6. Persentase penduduk yang melek huruf (X 5 ) 7. Kepadatan Penduduk (X 6 )
Langkah analisis yang dilakukan dalam penelitian ini yang didasarkan pada tujuan penelitian adalah sebagai berikut. 1. Mendeskripsikan  karakteristik  jumlah  kasus  TBC  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  di  Provinsi  Jawa Barat  pada  tahun  2012  menggunakan  analisis  statistika deskriptif  dan  pemetaan  wilayah  untuk  masing-masing variabel.
2. Pengujian  kasus  multikolinieritas  berdasarkan  kriteria korelasi dan VIF.
3. Menganalisis model regresi Poisson
4. Menganalisis model regresi Binomial Nrgatif
5. Pengujian aspek data spasial
6. Memodelkan  GWNBR  untuk  kasus  TBC  di  Provinsi  Jawa Barat  pada  tahun  2012 dan  memetakan  wilayah berdasarkan variabel yang signifikan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Jumlah Kasus TBC Tahun 2012 di Provinsi Jawa Barat
Jawa  Barat  merupakan  provinsi  di  Indonesia  dengan jumlah  kasus  TBC  terbanyak  pertama.  Pada  tahun  2012, jumlah  kasus  TBC  di  Jawa  Barat  mencapai  62.218  kasus dengan  rata-rata  sebanyak  2.393  kasus.. Kabupaten  Bogor memiliki  jumlah  kasus  TBC  paling  banyak  dengan  jumlah 8.226 kasus dan  Kota  Banjar memiliki  jumlah  kasus  TBC paling  sedikit dengan  jumlah  253 kasus. Jumlah  kasus  TBC memiliki  deviasi  standar yang  besar  yaitu  1.814,36 karena terdapat  perbedaan  yang signifikan  antara  jumlah  kasus  TBC tiap kabupaten/kota. Berikut disajikan pemetaan jumlah kasus TBC di Provinsi Jawa Barat.

## Gambar 1. Peta Penyebaran Jumlah Kasus TBC di Jawa Barat Tahun 2012
Pada  Gambar  1  dengan  indikator  warna  hijau  merupakan kabupaten/kota  dengan  jumlah  kasus  TBC  yang  rendah  yaitu antara  rentang  253  hingga  1.027  kasus  yaitu  Kota  Banjar, Kab.Purwakarta,  Kota  Cirebon,  Kota  Sukabumi,  dan  Kota Tasikmalaya.

## B. Pemeriksaan Multikolinieritas
Salah  satu cara  untuk  mendeteksi  adanya  kasus multikolinieritas,  yaitu  dengan  melihat  nilai  VIF  ( Variance Inflation Factor ). Berikut ini disajikan nilai VIF.
Tabel 1.
Nilai VIF dari Variabel Prediktor Variabel Prediktor VIF Variabel Prediktor VIF X 1 3,755 X 4 4,026 X 2 1,225 X 5 1,438 X 3 1,417 X 6 1,763
Tabel  1 menunjukkan  nilai  VIF  dari  masing-masing variabel prediktor memiliki nilai VIF kurang dari 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat kasus multikolinieritas.

## C. Regresi Poisson
Berikut  ini  merupakan  estimasi parameter  model  regresi Poisson.

## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Tabel 2.
Estimasi Parameter Model Regresi Poisson Estimate Std.Error Z Value P Value (Intercept) 7,6126 0,0046 1.669,63 <2x10 -16 * ZX1 0,631 0,0077 81,839 <2x10 -16 * ZX2 -0,0521 0,0052 -10,098 <2x10 -16 * ZX3 0,0509 0,0056 9,246 <2x10 -16 * ZX4 -0,1333 0,0074 -17,888 <2x10 -16 * ZX5 -0,0549 0,0054 -10,206 <2x10 -16 * ZX6 -0,0218 0,0046 -2,773 0.00556* Deviance : 2.828,6 DF : 19 AIC : 3.086.4 *) signifikan dengan taraf nyata 20%
Berdasarkan  hasil  pengujian  serentak  dengan  taraf signifikansi  20%  didapatkan
sebesar  8,56 yang berarti minimal ada satu  variabel  prediktor  yang berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  respon.  Berdasarkan  hasil pengujian  secara  individu  dengan  taraf  signifikansi  20% didapatkan sebesar  1,29 yang  artinya  bahwa  semua variabel  prediktor  dalam  model  secara  individu  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  TBC di Provinsi Jawa  Barat.  Sehingga  didapatkan  model  regresi Poisson sebagai berikut.

## D. Regresi Binomial Negatif
Langkah awal  dalam  pemodelan regresi Binomial Negatif adalah  penentuan  nilai  initial  theta  Berdasarkan  hasil trial- error initial  theta  didapatkan  initial  theta  sebesar  11,141 sehingga  dilakukan  pemodelan  regresi  Binomial  Negatif dengan initial theta sebesar 11,141.
Tabel 3.
Estimasi Parameter Model Regresi Binomial Negatif Estimate Std.Error t Value P Value (Intercept) 7,5743 0,0526 143,886 < 2x10 -16 * ZX1 0,7407 0,1039 7,125 8,96x10 -7 * ZX2 -0,1264 0,0594 -2,126 0,0468* ZX3 0,0922 0,0639 1,442 0,1654* ZX4 -0,0872 0,1076 -0,81 0,4279 ZX5 -0,0868 0,0644 -0,1349 0,1933* ZX6 -0,0651 0,0712 -0,915 0,3718 Deviance : 19 DF : 19 AIC : 410.82
*) signifikan dengan taraf nyata 20%
Berdasarkan  hasil  pengujian serentak dengan  taraf signifikansi  20%  didapatkan
sebesar  8,56 yang artinya lebih  kecil dari  nilai  Deviance (19)  sehingga  minimal ada satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  respon.  Berdasarkan hasil  pengujian  secara individu hanya  terdapat  empat variabel  prediktor  yang signifikan,  yaitu  X 1 ,X 2 ,X 3 ,  dan  X 5 .  Berikut  ini  merupakan model regresi Binomial Negatif.

## E. Pengujian Aspek Data Spasial
Berdasarkan  hasil  pengujian heterogenitas  diperoleh nilai statistik  uji Breusch-Pagan sebesar  9,3496  dengan p-value 0,1548. Digunakan α sebesar 20% maka didapatkan sebesar 8,56. Sehingga didapatkan kesimpulan bahwa variansi antarlokasi  tidak  sama  atau  terdapat  perbedaan  karakteristik antara satu titik pengamatan dengan titik pengamatan lainnya.
Berdasarkan  hasil  pengujian dependensi  spasial diperoleh p-value sebesar  0,4789  sehingga  dengan  taraf  nyata  20% didapatkan  kesimpulan  bahwa  tidak  ada  dependensi  spasial yang artinya bahwa pengamatan suatu lokasi tidak bergantung pada pengamatan di lokasi lain yang letaknya berdekatan.

## F. Pengujian Signifikansi Model GWNBR
Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan  nilai  devians model  GWNBR  sebesar  93,6367.  Dengan  taraf  nyata  20% didapatkan sebesar  8,56 yang  artinya  minimal  ada satu parameter model GWNBR yang signifikan berpengaruh.
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  Z hit yang berbeda-beda  tiap  lokasi. Didapatkan  hasil  pengelompokkan sebanyak  5 kelompok  berdasarkan  variabel  yang  signifikan. Variabel  yang  signifikan  memberi  pengaruh  jumlah  kasus TBC di semua  wilayah adalah persentase rumah tangga  yang berperilaku hidup bersih dan sehat (PHBS).
Tabel 4.
Pengelompokkan Kabupaten/ Kota di Jawa Barat No. Kabupaten/ Kota Variabel yang Signifikan 1 Cianjur, Bandung, Garut, Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan, Cirebon, Majalengka, Sumedang, Indramayu, Kota Cirebon, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar X1 2 Subang, Karawang, Kota Bandung X1,X3,X4,X5,X6 3 Bogor, Sukabumi, Bekasi, Kota Sukabumi X1,X3,X5,X6 4 Kota Bekasi X1,X4,X5 5 Purwakarta, Bandung Barat, Kota Bogor, Kota Depok, Kota Cimahi X1,X4,X5,X6
Pengelompokan  wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa  Barat berdasarkan  variabel  yang  signifikan  disajikan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Pengelompokkan Kabupaten/ Kota di Jawa Barat berdasarkan Variabel yang Signifikan

## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Sebagai  contoh  akan  disajikan  pengujian  parameter pada lokasi penelitian yang ke-22 ( u 22, v 22 ) yaitu Kota Bekasi.
Tabel 5.
Pengujian Parameter Model GWNBR di Kota Bekasi Estimate Z Value (Intercept) -0,0562 925,5383 ZX1 -0,00002 -926015 ZX2 0,0737 -0,00108 ZX3 0,1941 0,513917 ZX4 -0,1577 2,050346 ZX5 -0,1463 -1,93602 ZX6 -0,1571 -1,55732 θ 11,1504 -
Dengan  taraf  nyata  10%  maka adalah  1,64 sehingga  dapat  diketahui  variabel  yang  signifikan  di  Kota Bekasi  adalah  X 1 ,  X 4 ,  X 5 sehingga  dapat  dibentuk  model sebagai berikut.
Berdasarkan  dari  variabel  yang  signifikan  dari  model yang  terbentuk  di  Kota  Bekasi dapat  disimpulkan  bahwa setiap  pertambahan  1  persen  rumah  tangga  yang  berperilaku hidup  bersih  dan  sehat  (PHBS)  (X 1 ) maka  akan  mengurangi rata-rata  jumlah  kasus  TBC sebesar  exp(0,000001098)  = 0,9999 1 kasus dengan asumsi variabel lain konstan.. Setiap pertambahan  1  persen  tenaga  medis (X 4 )  maka  akan mengurangi rata-rata jumlah kasus TBC sebesar exp(0,0861231) = 1,392703 2 kasus dengan asumsi variabel lain  konstan. Setiap  pertambahan  1  persen  penduduk melek huruf (X 5 ) maka akan mengurangi rata-rata jumlah kasus TBC sebesar  exp(0,03892)  =  0,961828 1 kasus  dengan  asumsi variabel  lain  konstan.  Hal  ini sesuai  karena  dengan meningkatnya  penduduk  yang  melek  huruf  maka  diharapkan ada  peningkatan pengetahuan  terhadap  penyakit  TBC sehingga kasus TBC diharapkan bisa berkurang.

## V. KESIMPULAN
Pada  tahun  2012,  jumlah  kasus  TBC  di  Jawa  Barat mencapai  62.218  kasus dengan  rata-rata  sebanyak  2.393 kasus. Kabupaten  Bogor memiliki  jumlah  kasus  TBC  paling banyak dengan jumlah 8.226 kasus dan Kota Banjar memiliki jumlah  kasus  TBC  paling  sedikit dengan  jumlah  253 kasus. Jumlah kasus TBC memiliki deviasi standar yang besar  yaitu 1.814,36 karena  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara jumlah kasus TBC tiap kabupaten/kota.
Berdasarkan  hasil  pemodelan  GWNBR  dengan  fungsi pembobot kernel adaptive bisquare didapatkan pengelompokan  sebanyak  5  kelompok  berdasarkan  variabel- variabel  yang  signifikan.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi jumlah kasus TBC di semua kabupaten/kota di Provinsi Jawa
Barat adalah persentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat (PHBS).
Berdasarkan model GWNBR didapatkan pengelompokkan menurut  variabel  yang  signifikan  tiap  wilayah  sehingga diharapkan  kedepannya  ada  pengurangan  rata-rata jumlah kasus  TBC  dengan  cara  mengimplementasikan  pola  hidup berdasarkan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  di  tiap lokasi. Perlu  adanya  penambahan  variabel  prediktor  yang memberikan  pengaruh  meningkatnya  jumlah  kasus  TBC di Provinsi  Jawa  Barat serta  perlu  memilih  taraf  signifikansi  α yang lebih kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1] WHO, W ORLD H EALTH O RGANIZATION . G LOBAL T UBERCULOSIS C ONTROL 2010. F RANCE : WHO P RESS , 2010.
[2] Kementerian Kesehatan, RI. Strategi Nasional Pengendalian Tuberculosis di  Indonesia  2010-2014. Jakarta :  Kementerian  Kesehatan  RI  Direktorat Jenderal Pengendalian Penyakit dan Penyehatan Lingkungan, 2011.
[3] Dinas  Kesehatan,  Provinsi  Jawa  Barat. Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa Barat. Bandung : Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat, 2012.
[4] Hocking,  R.R. Method  and  Applications  of  Linier  Models. New  York : John Wiley and Sons,Inc, 1996.
[5] Agresti,  A. Categorical  Data  Analysis Second Edition. New York : John Wiley & Sons, 2002.
[6] Mc  Cullagh,  P.  and  Nelder,  J.A. Generalized  Linear  Models  Second Edition. London : Chapman & Hall, 1989.
[7] On  The  Generalize  Poisson  Regression  Model  with  an  Application  to Accident Data. Famoye, F., Wulu, J.T. and Singh, K.P. 2004, Journal of Data Science 2, pp. 287-295.
[8] Greene, W. Functional Forms for the Negative Binomial Model for Count Data,  Foundation,  and  Trends  in  Ecometrics,99,585-590. New  York : New York University, 2008.
[9] Hosmer,  David  Watson  and  Lemeshow,  Sticher. Applied  Logistic Regression. New York : John Wiley and Sons Inc, 1995.
[10] Ricardo,  A. and  Carvalho,  T.V.R. Geographically  Weighted  Negative Binomial Regression-Incorporating Overdispersion. Business Media New York : Springer Science, 2013.
[11] Samik,  W. Dasar  Biologis  dan  Klinis  Penyakit  Infeksi. Yogyakarta : Gajah Mada University Press, 1994.
[12] Entjang,  I. Ilmu  Kesehatan  Masyarakat. Bandung :  PT  Citra  Aditya Bakti, 2000.
[13] Notoatmodjo,  S. Ilmu  Kesehatan  Masyarakat,  Prinsip-Prinsip  Dasar. Jakarta : Rineka Cipta, 2003.
[14] Fatimah,  S. Faktor  Kesehatan  Lingkungan  Rumah  yang  Berhubungan dengan  Kejadian  TB  Paru  di  Kabupaten  Cilacap. Semarang :  Thesis Jurusan Magister Kesehatan Lingkungan Universitas Diponegoro, 2008.