## ANALISIS REGRESI DATA PANEL UNTUK KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Oktovianus A Boleng 1,* ,  Keristina Br Ginting 1 , Ariyanto 1
1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
*Penulis Korespondensi: ovanboleng@gmail.com

## ABSTRAK
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan oleh infeksi virus dengue melalui gigitan nyamuk aedes aegypti dan nyamuk aedes albopictus. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model akhir regresi data panel pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi  DBD di  Provinsi Nusa Tenggara  Timur  dari  tahun 2016  sampai  2020.  Variabel  dependen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Demam  Berdarah  Dengue  (DBD),  sedangkan    variabel  independen  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diantaranya    rumah  tangga  yang  berperilaku  hidup  bersih  dan sehat, kepadatan penduduk, kemiskinan, dan curah hujan Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan diketahui Random Effect Model (REM) adalah model yang sesuai untuk pendekatan  pada analisis regresi data  panel  untuk  kasus  demam  berdarah  dengue  di  provinsi  Nusa  Tenggara  Timur (NTT). Faktor yang mempengaruhi tingkat kasus demam berdarah dengue di Provinsi Nusa  Tenggara  Timur  antara lain  Kepadatan  Penduduk  (KP)  dan  Curah  Hujan  (CH) dengan koefisien  determinasi  ( 2 R ) sebesar  12.41%  sedangkan  sisanya  sebesar  87.59% dijelaskan oleh variabel lain.
Kata kunci: Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Random Effect Model (REM)

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit menular merupakan penyakit yang ditularkan melalui berbagai media seperti makanan, udara, lingkungan, perantara vektor hewan (nyamuk, lalat dan hewan lainnya) atau sesuatu yang terkontaminasi ke manusia. Penyakit menular disebabkan oleh mikroorganisme seperti virus, bakteri, parasit, atau jamur, dan dapat berpindah ke orang lain yang sehat [1], [2]. Salah satu penyakit menular yang perlu ditangani adalah Demam Berdarah Dengue (DBD). Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi virus dengue melalui gigitan nyamuk aedes aegypti dan nyamuk aedes albopictus  [1], [2].
Penyebaran  kasus  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  berangsur  cepat.  Menurut Kementrian  Kesehatan  (Kemenkes)  Republik  Indonesia,  pada  tahun  2016  jumlah penderita  DBD  sebanyak  204.171  orang.  Pada  tahun  2017  jumlah  penderita  DBD sebanyak  68.407  orang,  kemudian  pada  tahun  2018  jumlah  penderita  DBD  sebanyak
53.075  orang  [3]    dan  pada  tahun 2019 jumlah  penderita  DBD  sebanyak 13.684  orang kemudian bertambah pada tahun  2020 menjadi  95.893 orang .
Nusa Tenggara Timur menjadi Provinsi yang tercatat masih sangat tinggi angka penyebaran kasus DBD, dimana pada tahun 2016 jumlah penderita DBD mencapai 1.389 orang,  sedangkan  pada  tahun  2017  jumlah  penderita  DBD  mengalami  penurunan dengan jumlah penderita 241 orang. Namun pada tiga tahun terakhir jumlah penderita mengalami peningkatan. Pada tahun 2018 jumlah penderita 1.290 orang, kemudian pada tahun  2019  jumlah  penderita  4.059  orang  dan  pada  tahun  2020  jumlah  penderita mencapai 5.968 orang [4].
Kasus DBD mungkin berbeda antara satu daerah dengan daerah yang lain, serta mengalami perubahan dari waktu ke waktu [5]. Untuk mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD di Provinsi Nusa Tenggara Timur dibutuhkan analisis  tertentu.  Faktor-faktor  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  antara  lain  rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat, kepadatan penduduk, kemiskinan dan curah  hujan.  Untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  paling  berpengaruh terhadap kasus DBD di Nusa Tenggara Timur maka digunakan teknik analisis regresi data  panel.  Metode  regresi telah  banyak  digunakan  untuk menganalisis  data demam berdarah [6], [7] dan permasalahan lainnya [8]–[10] Metode analisis regresi data panel merupakan  metode  yang  tepat  digunakan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  DBD  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  karena  regresi  data  panel merupakan gabungan dari data cross section dan time series [11]. Berdasarkan uraian pada latar belakang, maka penulis tertarik untuk mengambil judul analisis regresi data panel untuk kasus demam berdarah dengue di Provinsi Nusa Tenggara Timur.

## 2. METODE

## 2.1 Sumber Data
Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari Dinas Kesehatan dan Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur,  berupa  data  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  meliputi  22  kabupaten/kota  di  Nusa  Tenggara  Timur  pada tahun 2016-2020.

## 2.2 Variabel Penelitian
Variabel  dependen  (Y)  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Demam  Berdarah Dengue (jumlah penderita DBD). Variabel independennya adalah:
1. Rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat (𝑋 1 ) dalam satuan %
2. Kepadatan penduduk (𝑋 2 ) dalam satuan jiwa/ 𝑘𝑚 2
3. Kemiskinan (jumlah penduduk miskin) (𝑋 3 ) dalam satuan ribu jiwa
4. Curah hujan (𝑋 4 ) dalam satuan 𝑚𝑚 3

## 2.3 Tahapan Analisis Data
Langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengestimasi model regresi data panel
2. Melakukan uji spesifikasi model
3. Melakukan uji asumsi klasik
4. Melakukan uji signifikasi parameter
5. Melakukan interpretasi model akhir regresi data panel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Statistik Deskriptif
Tabel 3.1 menyajikan pengumpulan data yang berupa nilai minimum, nilai maksimum dan nilai rata-rata dari variabel Demam Berdarah  Dengue (Y), Rumah Tangga Berperilaku Hidup dan Sehat ( 𝑋 1 ) , Kepadatan Penduduk ( 𝑋 2 ) , Kemiskinan ( 𝑋 3 ) , dan Curah Hujan ( 𝑋 4 ) dari tahun 2016-2020.
Tabel 3.1 Statistik Deskriptif Variabel Terikat dan Bebas dari Tahun 2016-2020
Variabel Statistik Deskriptif Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 Y Rata-rata 63.14 10.95 58.64 184.5 271.27 Maksimum 383 84 526 885 1.811 Minimum 2 2 2 4 30 𝑋 1 Rata-rata 54.327 58.822 51.509 52.195 51.854 Maksimum 100 100 100 100 100 Minimum 9.3 9.1 9.5 9.5 9.2 𝑋 2 Rata-rata 218 222.55 227.14 231.86 230.91 Maksimum 2.232 2.289 2.351 2.413 2.456 Minimum 36 36 36 37 35 𝑋 3 Rata-rata 52.269 52.293 51.924 52.106 52.444 Maksimum 138.43 136.45 130.63 130.31 128.98 Minimum 19.18 19.2 18.69 18.7 18.51 𝑋 4 Rata-rata 1400.45 1719.77 1356.95 1131.23 1386.27 Maksimum 4.901 4.48 3.815 2.867 4.125 Minimum 604 724 823 565 277
Sumber data : Dinas Kesehatan Provinsi Nusa Tenggara Timur dan Badan
Pusat          Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur

## 3.2 Estimasi Model Regresi Data Panel
Dalam melakukan estimasi model regresi data panel melalui tiga pendekatan yang sering digunakan yaitu pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model  (FEM) dan Random Effect Model (REM).
1. Common Effect Model (CEM)
Tabel 3.1 Estimasi Pendekatan Common Effect Model (CEM) Variable Coefficient Prob. 𝐶 8.730153 0.0035 𝑋 1 0.011242 0.2122 𝑋 2 0.599971 0.0068 𝑋 3 0.010677 0.0900 𝑋 4 -1.342755 0.0014 2. Fixed Effect Model  (FEM) Tabel 3.3 Estimasi Pendekatan Fixed Effect Model  (FEM) Variable Coefficient Prob. 𝐶 -14.76385 0.5364 𝑋 1 -0.02044 0.3625 𝑋 2 6.78408 0.1375 𝑋 3 -0.040386 0.6947 𝑋 4 -1.654255 0.0090
3. Random Effect Model (REM) Tabel 3.4 Estimasi Pendekatan Random Effect Model (REM) Variable Coefficient Prob. 𝐶 10.0433 0.0042 𝑋 1 0.006464 0.5700 𝑋 2 0.637104 0.0359 𝑋 3 0.010207 0.2361 𝑋 4 -1.51261 0.0014

## 3.3 Uji Spesifikasi Model
1. Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih Common Effect Model dan Fixed Effect
Model.

## Tabel 3.5 Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.27158 (21,84) 0.0045 Cross-section Chi-square 49.4707 21 0.0004
Dari  hasil  data  uji  chow  di  peroleh  nilai 2.272 hitung F  dengan  nilai 0.0045. p value   Diketahui 1.68 tabel F  dengan  taraf  signifikan 5%.   Karena  nilai hitung tabel F F  atau p value    maka  dapat  disimpulkan bahwa 0 H ditolak  yang  berarti  model regresi  yang digunakan  adalah  Fixed Effect Model.
2. Uji Haussman
Dari hasil uji Chow  terpilihnya Fixed Effect Model, sehingga perlu dilakukan uji Haussman untuk menentukan model estimasi yang sesuai antara Fixed Effect Model atau Random Effect Model.
Tabel 3.6 Uji Haussman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 5.884823 4 0.2079 Uji Haussman menunjukan nilai 2 5.884823 hitung X  dan nilai 0.2079. p value   Diketahui 2 9.487 tabel X  dengan  taraf  signifikan 5%.   Karena  nilai 2 2 hitung tabel X X  atau p value    maka  dapat  disimpulkan 0 H
diterima sehingga model regresi yang digunakan adalah Random Effect Model.
3. Uji Lagrange Multiplier
Berdasarkan hasil uji Haussman model yang sesuai  Random Effect Model¸ sehingga perlu dilakukan uji Lagrange Multiplier untuk mengetahui model estimasi yang  sesuai antara Random Effect Model  atau Common Effect Model.

## Tabel 3.7 Uji Lagrange Multiplier
Cross-section Statistic d.f. Prob. Breush-pagan LM 4.7103 1 0.0000 Berdasarkan  uji  Lagrange  Multiplier  diperoleh  nilai p value  Breusch pagan both = 0.000 dan nilai statistik uji Breusch Pagan 4.710296 LM  dan diketahui (1, ) 3.84 X   dengan  taraf  signifikan 5%.   Karena  nilai statistik  uji (1, ) LM X   atau p value    maka  dapat  dikatakan 0 H
ditolak.  Hal ini  berarti  model  regresi  yang  terpilih adalah   Random  Effect Model.

## 3.4 Uji Asumsi Regresi Data Panel
1. Normalitas
Pengujian asumsi normalitas residual dapat dilakukan dengan uji Jarque-Bera.
Gambar 3.1 Histogram Uji Normalitas Nilai Statistik
Dari hasil data histogram uji normalitas  nilai statistik dengan melihat nilai uji
3.103893 Jarque Bera   dan nilai 0.211835 p value   sedangkan nilai dari 2 (4;0,05) 9.48773. X  Karena  nilai  statistik  uji 2 ( , ) k Jarque Bera X    dan  nilai p value    sehingga  dapat  disimpulkan    terima 0 H artinya  residual berdistribusi normal.
2. Multikolinieritas
Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas antar variabel independen, dapat  menggunakan  nilai  VIF.  Jika  nilai  VIF > 10  maka  dapat  disimpulkan terjadi multikolinieritas pada variabel independen.
Tabel 3.8 Uji Multikolinieritas Variable Centered VIF 𝐶 NA 𝑋 1 1.141474 𝑋 2 1.020152 𝑋 3 1.067659 𝑋 4 1.113656
Berdasarkan  pada  Tabel  3.7  dapat  diketahui  hubungan  antar  variabel independen  tidak  menunjukkan  nilai 10 VIF  ,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa semua variabel independen dalam model terbebas multikolinieritas.
3. Heteroskedastisitas
Untuk  melihat  apakah  dalam  model  regresi  terjadi  heteroskedastisitas  atau tidak.
Tabel 3.9 Uji Glejser
Variable Prob. 𝑋 1 0.1919 𝑋 2 0.6118
𝑋 3 0.6983 𝑋 4 0.3923 Dari  hasil  data  uji  Gleser  dapat  dilihat  bahwa  nilai p value  dari  variabel independen 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 lebih  besar  dari  taraf  signifikan .  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  pada  model  persamaan regresi data panel.

## 4. Uji Independensi atau autokorelasi
Pengujian  asumsi  independensi  atau  autokorelasi  dilakukan  dengan  melihat nilai Durbin-Watson.

## Tabel 3.10 Nilai Uji Statistik Durbin-Watson
Dl Durbin-Watson stat du 1.6146 2.010146 1.7651 Dari  hasil  data  Uji  Statistik 2.010146 Durbin Watson   dan 4 2.2349 du   dengan 110. n  Karena nilai 4 du d du    sehingga dapat disimpulkan 0 H diterima yang berarti di dalam model tidak ada autokorelasi.
3.5 Uji Signifikansi Parameter
1. Uji Simultan (Uji 𝐹 )
Uji  simultan  digunakan  untuk  mengetahui    pengaruh  semua  variabel independen terhadap variabel dependen
Tabel 3.11 Uji Simultan
R-squared ( 𝑅 2 ) F-statistic p-value 0.124101 3.7192 0.007158 Dari  hasi  datal  uji  Simultan  diperoleh 0.007158 p value   dan  nilai  dari 3.7192, hitung F  sedangkan  nilai 1.64 tabel F  dengan  taraf  signifikan  5%.
Karena  Nilai hitung tabel F F  atau , p value    maka  dapat  disimpulkan 0 H ditolak yang berarti ada pengaruh variabel independen yaitu rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat, kepadatan penduduk, kemiskinan dan curah hujan terhadap variabel dependen yaitu Demam Berdarah Dengue. Nilai R-squared ( 𝑅 2 ) sebesar 0.124101 (12.4101% ), mengandung arti bahwa kasus  demam  berdarah  dengue    dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi. Sedangkan sisanya ( 100% − 12.4101% = 87.5899% ) dijelaskan oleh faktor lain diluar model.
2. Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  variabel  independen  yang berpengaruh signifikan secara individu terhadap variabel dependen
Tabel 3.12 Uji Parsial Pada Random Effect Model Variable Coefficient Prob. 𝐶 10.0433 0.0042 𝑋 1 0.006464 0.5700 𝑋 2 0.637104 0.0359 𝑋 3 0.010207 0.2361 𝑋 4 -1.51261 0.0014
Dari hasil data uji parsial di atas dengan menggunakan tingkat signifikan 𝛼 =5%
dari empat variabel independen yang digunakan terdapat dua variabel yang signifikan  terhadap  variabel  dependen  yaitu  kepadatan  penduduk  ( 𝑋 2 )  dan curah  hujan  ( 𝑋 4 )  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  demam berdarah dengue  di Provinsi Nusa Tenggara Timur.

## 3.6 Interpretasi Model
Berdasarkan  uji  spesifikasi  model  yang  telah  dilakukan    diperoleh  model  akhir regresi data panel untuk kasus demam berdarah dengue di Provinsi Nusa Tenggara Timur yaitu Random Effect Model  dengan model persamaannya sebagai berikut:
ˆ 0.637104 1.512610 it i it it
DBD
KP CH    
Dengan:
it DBD : kasus demam berdarah dengue untuk wilayah ke i  dan tahun ke t 
ˆ i  : adalah konstanta yang bergantung pada wilayah ke i 
it KP : adalah jumlah kepadatan penduduk untuk wilayah ke i  dan tahun ke
t
 it
CH : adalah jumlah curah hujan untuk wilayah ke i  dan tahun ke t 

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  dalam  penelitian  ini, Random Effect Model (REM) adalah model yang sesuai untuk pendekatan  pada analisis regresi  data  panel  untuk  kasus  demam  berdarah  dengue  di  provinsi  Nusa  Tenggara Timur (NTT). REM membentuk model akhir dari regresi data panel dengan persamaan ˆ 0.637104 1.512610 it i it it
DBD KP CH     . Faktor-faktor yang mempengaruhi DBD di Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  antara  lain  kepadatan  penduduk  dan  curah  hujan dengan  nilai  R-squared  ( 𝑅 2 )  sebesar  12.4101%  sedangkan  sisanya  sebesar  87.5899% dijelaskan  oleh variabel lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Z. Ndii, N. Anggriani, J. J. Messakh, and B. S. Djahi, “Estimating the reproduction number and designing the integrated strategies against dengue,” Results Phys., vol. 27, p. 104473, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.rinp.2021.104473.
[2]  M. Z. Ndii, L. K. Beay, N. Anggriani, K. N. Nukul, and B. S. Djahi, “Estimating the Time Reproduction Number in Kupang City Indonesia, 2016–2020, and Assessing the Effects of Vaccination and Different Wolbachia Strains on Dengue Transmission Dynamics,” Mathematics, vol. 10, no. 12, 2022, doi: 10.3390/math10122075.
[3]  Y. S. Wijaya, “Kemenkes Rilis Jumlah Korban DBD  dari 2014 Hingga 2019,” 2021. https://www.republika.co.id/berita/pm5fi1349/kemenkes-rilis-jumlah-korban-dbd- dari-2014-hingga-2019 (accessed Jul. 19, 2021).
[4]  G.  D.  Prasasti,  “Ada  95.893  kasus  DBD  di  Indonesia  sepanjang  2020,”  2021. https://m.liputan6.com/health/read/4425271/kemenkes-ada-95893-kasus-dbd-di- indonesia-sepanjang-2020 (accessed Jul. 09, 2021).
[5]  A. Ariyanto, “Analisis Perbandingan Bilangan Reproduksi Dasar COVID-19 Pada Bulan Agustus dan September tahun 2021 Di Kota Kupang,” Jurnal Diferensial, vol. 3, no. 2, pp. 29–40, 2021.
[6]  I. M. Jamaludin, A. Atti, and M. A. Kleden, “Model Regresi Data Panel Pada Kasus Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur,” Estimasi: Journal of Statistics and Its Application, vol. 2, no. 1, pp. 49–66, 2021.
[7]  K.  Nisa,  “Penerapan  Model  Geographically  Weighted  Poisson  Regression  untuk Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Bojonegoro,” STATKOM : Jurnal Statistika Dan Komputasi, vol. 1, no. 1, pp. 12–22, 2022.
[8]  S.  Salsabila  and  M.  R.  Dewi,  “Analisis  Harga  Saham  Pada  Sektor  Kesehatan Menggunakan Regresi Data Panel,” Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika (JRAM), vol. 6, no. 4, pp. 117–128, 2022.
[9]  D.  Venosia,  S.  Suliyanto,  and  N.  Chamidah,  “Pemodelan  Persentase  Kepesertaan BPJS Non Penerima Bantuan Iuran Dengan Pendekatan Regresi Data Panel,” Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, vol. 15, no. 1, pp. 116–126.
[10] D.  Firmansyah,  D.  P.  Susetyo,  A.  Suryana,  and  D.  Saepuloh,  “Volume  Penjualan: Analisis Pendekatan Regresi Data Panel,” Asian Journal of Management Analytics, vol. 1, no. 2, pp. 109–124, 2022.
[11] Wijardono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Yogyakarta: Ekonisia, 2009.