Abstrak —Hipertensi berperan besar
dalam perkembangan  penyakit  jantung  yang  merupakan  penyebab utama  kematian  di  seluruh  dunia.  Hipertensi  telah  membunuh 9,4  juta  warga  dunia  setiap  tahunnya.  Penelitian  tentang pemodelan jumlah  penderita hipertensi  di Propinsi Jawa Timur akan  dianalisis  menggunakan Geographically  Weighted  Poisson Regression dengan hasil yaitu faktor-faktor yang berpengaruh di setiap  kabupaten/kota  di  Propinsi  Jawa  Timur.  Model  GWPR selanjutnya  akan  dilanjutkan  ke  model Mixed Geographically Weighted  Poisson  Regression yang  digunakan  untuk  mengatasi pengaruh  global  yang  ada  di  GWPR.  Dari  análisis  dengan GWPR  didapatkan  hasil  bahwa  dengan  menggunakan  regresi poisson seluruh variabel yang digunakan masuk ke dalam model. Dengan  menggunakan  GWPR  maupun  MGWPR  didapatkan hasil  bahwa  fungsi  kernel  yang  digunakan  adalah Fixed Gaussian dengan  nilai bandwidth optimum  sebesar  0,633.  Pada GWPR variabel kelompok yang terbentuk ada 6 kelompok yaitu variabel  persentase  penduduk  tidak  tamat  SD,  rasio  penduduk tidak  tamat  SMA,  persentase  penduduk  yang  mengobati penyakit  sendiri,  persentase  penduduk  yang  berolah  raga, persentase penduduk yang merokok , persentase penduduk yang berumur  ≥  65  tahun,  persentase  penduduk  yang  terkena diabetes,  rasio  sarana  kesehatan,    rasio  tenaga  kerja  kesehatan, persentase  penduduk  miskin,  sedangkan  dari  hasil  MGWPR didapatkan hasil bahwa varibel kelompok yang terbentuk  ada 4 dengan  variabel  globalnya  adalah  rasio  penduduk  tidak  tamat SMA,  persentase  penduduk  yang  mengobati  penyakit  sendiri, persentase  penduduk  yang  merokok,  persentase  penduduk  yang berumur  ≥  65  tahun,  persentase  penduduk  yang  terkena diabetes,  rasio  sarana  kesehatan,  untuk  variabel  lokalnya  yang terbentuk adalah variabel persentase penduduk tidak tamat SD, persentase  penduduk  yang  berolah  raga,  persentase  penduduk miskin.
Kata  Kunci — Fungsi  Kernel,  Regresi  Poisson,  GWPR, MGWPR .

## I. PENDAHULUAN
ipertensi  adalah  salah  satu  jenis  penyakit  pembunuh paling dasyat di dunia saat ini. Tekanan darah tinggi atau biasa  dikenal  dengan  istilah  Hipertensi  berperan  besar dalam  perkembangan  penyakit  jantung  yang  merupakan penyebab  utama  kematian  di  seluruh  dunia.  Hipertensi
adalah faktor  resiko utama    untuk stroke, serangan  jantung, gagal  jantung,  aneurisma arteri, penyakit  arteri  perifer,  dan penyebab penyakit  ginjal  kronik.  Hipertensi  telah  membunuh 9,4 juta warga dunia setiap tahunnya. Badan Kesehatan Dunia (WHO)  memperkirakan,  jumlah  penderita  hipertensi  akan terus meningkat seiring dengan meledaknya jumlah penduduk. WHO  meramalkan  bahwa  pada  tahun  2025  mendatang,  29 persen warga dunia akan terkena hipertensi. Adanya hipertensi ini  juga  akan  berdampak  pada  munculnya  penyakit-penyakit lain  yang  mematikan[4].  Penelitian  hipertensi  secara  statistik pernah  dilakukan  oleh  Aliefa  pada  tahun  2011  dengan menggunakan metode Ordinal.
Penelitian tentang pemodelan jumlah penderita hipertensi di  wilayah  Jawa  Timur  dengan  metode Geographically Weighted  Poisson  Regression (GWPR)  akan  dilakukan  di Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Pengujian  dengan Mixed Geographically Weighted Poisson Regression (MGWPR)  akan  dilakukan  setelah  pengujian  dengan  GWPR. MGWPR dipilih untuk  menyelesaiakan pengaruh global  yang ada di GWPR, karena tidak semua variabel prediktor yang ada di dalam model GWPR memiliki pengaruh secara spasial, ada kalanya beberapa variabel prediktor memiliki pengaruh secara global.  Tujuan  daripada  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap  jumlah  penderita  hipertensi  di  propinsi  Jawa  Timur dengan  pendekatan Mixed  Geographically  Weighted  Poisson Regression .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR)
Regresi Poisson seringkali digunakan untuk menganalisis data  diskrit  dan  termasuk  dalam  model  regresi  nonlinier. Regresi  Poisson  berdasarkan  pada  penggunaan  distribusi Poisson  memiliki  model  probabilitas  distribusi  Poisson sebagai berikut [2]:
, y =0,1,2,... (1)
Metode regresi poisson biasa  diterapkan pada penelitian kesehatan,  biologi,  dan  teknik  dimana  variabel  prediktor  ( ,
, ..., ). Jika terdapat sekumpulan data sebagai berikut [2]:

## Pemodelan Jumlah Penderita Hipertensi di Propinsi Jawa Timur dengan Mixed Geographically Weighted Poisson Regression
Efta Dhartikasari Priyana dan Purhadi Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : Purhadi@statistika.its.ac.id
H
Model regresi poisson ditulis sebagai berikut :
poisson = exp (2)
Model  GWPR  merupakan  bentuk  lokal  dari  Regresi Poisson  yang  menghasilkan  penaksir  parameter  model  yang bersifat  lokal  untuk  setiap  titik  atau  lokasi.  Dalam  model GWPR, variabel respon y diprediksi dengan variabel prediktor yang  masing-masing  koefisien  regresinya  bergantung  pada lokasi dimana data tersebut diamati.
Penaksir  parameter  model  GWPR  dapat  dilakukan dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).
Pengujian  parameter  yang  dapat  dilakukan  untuk pengujian GWPR ada tiga macam, yaitu pengujian persamaan model GWPR dengan model regresi poisson , pengujian secara serentak,  dan  pengujian  parameter  secara  parsial.  Pada pengujian parameter yang pertama yaitu pengujian persamaan model  GWPR  dengan  model poisson digunakan  untuk mengetahui  apakah  ada  perbedaan  pengujian  regresi poisson dengan GWPR dengan perhitungan nilai F. Nilai F didapatkan dari  pembagian  antara  Devians  Model global /derajat  bebas global dengan  Devians  Model  GWPR/derajat  bebas  GWPR. Yang  kedua  yaitu  uji  serentak  parameter  Model  GWPR  yang digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan  parameter  yang signifikan  terhadap  model  dengan  perhitungan
di
semua  lokasi  di  Propinsi  Jawa  Timur.  Yang  ketiga  adalah  uji parsial  parameter  model  GWPR  yang  digunakan  untuk mengetahui  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap model di tiap lokasi yang ada di Propinsi Jawa Timur dengan membandingkan hasil dari dengan .

## B. Mixed Geographically Weighted Poisson Regression
Model Mixed Geographically Weighted Poisson
Regression adalah metode dari perluasan model Geographically  Weighted  Poisson  Regression (Nakaya  dkk,
2005).  Model Mixed  Geogrephically  Weighted  Poisson Regression adalah sebagai berikut : (3)
Penaksir  parameter  pada  model Mixed  Geographically Weighted Poisson Regression menggunakan meteode Maximum Likelihood Estimation (MLE).
Pengujian  kesesuaian model  didapatkan melalui penggunaan metode Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT). Himpunan dibawa parameter populasi
dan fungsi likelihood -nya sebagai berikut:
(4)
Dengan  memaksimumkan untuk  menentukan akan
didapatkan fungsi ln-likelihood .
(5) dan  dengan  memaksimumkan
untuk  menentukan
akan dibentuk fungsi ln-likelihood
disebut  sebagai rasio  likelihood .  Pengujian kesesuaian  model Mixed  Geographically  Weighted  Poisson Regression menggunakan  nilai  perbandingan  devians  model regresi  poisson  dan  model Mixed  Geographically  Weighted Poisson Regression . Hipotesis :
paling sedikit ada satu ≠ (6) Dengan  kriteria  pengujiannya  adalah  Tolak jika F hitung > Dalam
pengujian parameter model Mixed Geographically  Weighted  Poisson  Regression dilakukan dengan pengujian parameter secara parsial yaitu secara global dan  local.  Untuk  pengujian  secara  local  hipotesisinya  adalah sebagai berikut.
(7)
Dengan  kriteria  pengujiannya  adalah  Tolak  H 0 jika .
Bentuk  hipotesis  pengujian  parameter  secara  Parsial  untuk model global adalah sebagai berikut :
Statistik Uji :
(8) Kriteria pengujiannya adalah Tolak H 0 jika .

## C. Hipertensi
Hipertensi  adalah  kondisi  medis  kronis  dengan  tekanan darah  di  arteri  meningkat.  Peningkatan  ini  menyebabkan jantung  harus  bekerja  lebih  keras  dari  biasanya  untuk mengedarkan  darah  melalui  pembuluh  darah.  Penyakit hipertensi  merupakan  penyebab  kematian  paling  umum  di seluruh  dunia.  Penyakit  hipertensi  menyumbang  hampir mendekati  40%  kematian  di  negara  maju  dan  sekitar  28%  di negara miskin dan berkembang [1].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur (variabel Y) dan Badan Pusat Statistika Provinsi Jawa Timur (variabel  X)  dengan  unit  penelitian  adalah  Kabupaten  di  Jawa Timur. Pada penelitian ini akan menggunakan data angka penderita hipertensi  tahun  2012.  Analisis  penelitian  menggunakan  software GWR 4.0, ArcView, Minitab 16.
Tabel 1. Faktor-faktor Penyebab Penyakit Hipertensi
Variabel Nama Variabel X 1 Persentase penduduk yang tidak tamat SD X 2 Rasio penduduk yang tidak tamat SMA X 3 Persentase  penduduk  yang  mengobati  penyakit sendiri X 4 Persentase penduduk yang melakukan keterbukaan informasi X 5 Rata-rata  Penduduk  yang  Mengkonsumsi Makanan Berlemak X 6 Persentase penduduk yang berolah Raga X 7 Persentase Penduduk yang Merokok X 8 Persentase Penduduk yang Berumur ≥ 65 X 9 Rasio Penduduk yang Terkena Diabetes X 10 Rasio Sarana Kesehatan X 11 X 12 Rasio Tenaga Kerja Kesehatan Persentase penduduk miskin Langkah pelaksanaan penelitian ini adalah :
a) Mendeskripsikan  jumlah  penderita  hipertensi  dan  faktor- faktor yang mempengaruhi
b) Memeriksa multikolinieritas antara variabel prediktor
c) Mendapatkan  ukuran  R 2 devians  untuk  model  GWPR,
MGWPR sebagai kriteria penentuan model terbaik.
d) Mendapatkan  model  terbaik  pada  pemodelan    jumlah penderita  hipertensi  di  Jawa  Timur  dengan  GWPR  dan MGWPR dengan kriteria R 2 devians.
e) Menentukan  model  terbaik  dengan  membandingkan  R 2 devians dari GWPR dan MGWPR
f) Menentukan model terbaik

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pemeriksaan  Multikolinieritas  dilakukan  untuk  menguji hubungan  atau  korelasi  antar  variabel    independent  yang diduga  mempengaruhi jumlah penderita hipertensi di provinsi Jawa Timur.

## A. Pemeriksaan Multikolinieritas
Pemeriksaan kolinearitas antar variabel predictor dilakukan  sebagai  langkah  awal  dalam  pembentukan  model. Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel predictor  telah  memenuhi  asumsi  tidak  saling  berkorelasi. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  menguji multikolinieritas  anatar  variabel  predictor  dengan  matriks korelasi person yang tampak pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2.

## Matrik Korelasi Antar Variabel Prediktor
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 … X 11 X 2 -0,06 X 3 -0,04 0.09 X 4 -0,78 0,10 0,08 X 5 -0,73 0,31 0,14 0,88 X 6 -0,51 0,41 -0,11 0,61 0,59 X 7 0,54 -0,33 0,30 -0,53 -0,55 … X 8 0,26 -0,50 -0,07 -0,11 -0,43 … X 9 -0,30 0,44 0,05 0,22 0,20 … X 10 0,30 -0,33 -0,08 -0,23 -0,14 … X 11 0,38 -0,34 0,02 -0,25 -0,20 … X 12 -0,16 0,08 -0,25 0,07 0,11 … 0,151
Tabel  2.  menginformasikan  bahwa  nilai  korelasi  antar variabel  prediktor  besar  adalah  antara  persentase  penduduk yang  mengobati  penyakit  sendiri  (X 4 )  dan  rata-rata  penduduk yang  mengkonsumsi  makanan  berlemak  (X 5 )  yaitu  sebesar 0,88.  Disamping  itu  ada  variabel  yang  memperlihatkan  hasil yang  hampir  tidak  berkorelasi  yaitu  X 8 dan  X 10 yaitu  sebesar 0,006.

## B. Pengujian Data Spasial
Pengujian  data  Spasial  ada  dua  macam  yaitu  pengujian dependensi  Spasial  dan  Heterogenitas  Spasial.  Pengujian dependensi  Spasial  digunakan  untuk  melihat  apakah pengamatan  disuatu  lokasi  berpengaruh  terhadap  pengamatan di  lokasi  lain  yang  terletak  berdekatan.  Hasil  analisis  uji dependensi  Spasial  didapatkan  nilai sebesar  -0,105 yang kurang dari yaitu 1,96 sehingga dapat disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  dependensi  Spasial  antar  lokasi. Pengujian  heterogenitas  Spasial  diperuntukkan  untuk  melihat karakteristik  di  suatu  lokasi  pengamatan.  Hasil  uji heterogenitas Spasial didapatkan hasil nilai sebesar 4,0993 ≤ yaitu  sebesar  18,307  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh berbeda-beda antar lokasi.

## C. Pemodelan Jumlah Penderitas Hipertensi Menggunakan Regresi Poisson.
Regresi poisson adalah model regresi yang memiliki data untuk  variabel  responnya  berupa  data count (jumlahan). Pembentukan  model  dengan  metode  regresi  poisson  nantinya akan  digunakan  untuk  membandingkan  metode  GWPR  atau MGWPR dengan R 2 terbesar.
Uji Serentak Parameter Model Regresi Poisson.
Didapatkan nilai devians D( yaitu sebesar 180446,644.  Kemudian  nilai  devians  dibandingkan  dengan nilai Chi-Square dengan  taraf  signifikan  (α)  sebesar  5%.
Sehingga sebesar  18,307    lebih  kecil  dari  D( sebesar 150198,916. Keputusan yang diambil adalah tolak yang  artinya  bahwa  minimal  ada  satu  parameter  yang berpengaruh signifikan terhadap model.

## Uji Parsial Parameter Model Regresi Poisson
Uji  parsial  parameter  digunakan  untuk  mengetahui parameter  mana  saja  yang  berpengaruh  terhadapa  model. Pengujian ini pada dasarnya adalah untuk melihat signifikansi parameter dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut.
Statistik  Uji  yang  dibaca  adalah  nilai yang merupakan  nilai  estimasi  dibagi  dengan  standart  erornya. Kemudian  nilai  tersebut  dibandingkan  dengan denga taraf signifikan sebesar 5%.
Tabel 3. Estimasi Parameter Model Regresi Poisson Parameter Estimate Standard Error Z-hitung β 0 9,118 0,002 4885,405* β 1 -0,148 0,003 -51,932* β 2 -0,045 0,002 -19,590* β 3 0,092 0,002 42,761* β 6 -0,121 0,002 -56,647* β 7 -0,040 0,003 -13,876* β 8 0,120 0,002 53,402* β 9 0,457 0,002 228,738* β 10 0,543 0,004 151,182* β 11 0,104 0,004 27,884* β 12 0,030 0,002 17,517* *) Signifikan dengan taraf signifikan 5%
Tabel 2 memberikan informasi bahwa semua parameter yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  model.  Untuk melihat  parameter  yang  berpengaruh  secara  signifikan,  maka dapat  dilihat  berdasarkan  nilai
.  Jika  nilai  dari
> maka tolak
yang artinya bahwa parameter
tersebut  signifikan.  Dengan  taraf  signifikan  (α)  sebesar  5% maka =1,96.  Sehingga  model  terbaik  regresi  poisson adalah sebagai berikut .
)

## D. Pemodelan Jumlah Penderita Hipertensi di Propinsi Jawa Timur dengan GWPR.
Geographically  Weighted  Poisson  Regression  (GWPR) merupakan  bentuk  lokal  pengembangan  dari  regresi  poisson yaitu dengan memperhatikan bobot lokasi. Berikut merupakan perbandingan nilai R 2 dan AIC dari tiap-tiap fungsi kernel dan kernel adaptif.
Tabel 4.
Perbandingan R 2 dan AIC untuk Model GWPR Fungsi Kernel R 2 AIC Fixed Gaussian 0,819* 86877,738* Fixed Bi-Square 0,806 90729,010 Adaptive Bi-Square 0,733 102676,949 Adaptive Gaussian 0,557 162920,871 *) R 2 terbesar dan AIC terkecil

## E. Uji Kesamaan Model Regresi Poisson dan GWPR
Pengujian  Kesamaan  Model  GWPR  dengan  fungsi kernel  Gaussian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan  anatara  model  regresi  poisson  dan  GWPR  dengan pengujian hipotesis . :
: ;j=0,1,…,10
Tabel 5. Uji Kesamaan Model GWPR dengan Gaussian Source Deviance Df Deviance/df F-hitung Global 180446,644 27 6683,209 1,12526 GWPR 86837,589 14,621 5939,281
Tabel  5  diatas  diketahui  bahwa  nilai  F- hitung adalah sebesar 1,12526 yang lebih kecil dari F (0.05;27;15) sebesar 2.265 sehingga gagal tolak H 0 yang berarti tidak terdapat perbedaan model  regresi  poisson  dengan  GWPR  pada  taraf  signifikan 5%.

## F. Uji Serentak Parameter Model GWPR
Uji  Serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  perbedaan parameter yang signifikan terhadap model dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut.
paling tidak ada salah satu
Statistik Uji :
Nilai devians adalah sebesar lebih besar  dari  nilai sebesar  18,3070,  sehingga  tolak
,  yang  berarti  paling  tidak  terdapat  satu  parameter  yang signifikan terhadap model pada taraf 5%.

## G. Uji ParsialParameter Model GWPR
Pengujian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  variabel yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  model  dengan hipotesis ialah sebagai berikut.
:
: Tabel 6. Uji Parsial Model GWPR pada Kota Surabaya Parameter  Estimasi Standart Error Z- hitung β 0 9,184 0,002  4349,010* β 1 -0,210 0,004 -59,094* β 2 0,022 0,003 8,033* β 3 0,193 0,003 71,527* β 6 -0,137 0,003 -47,936* β 7 -0,108 0,003 -30,952* β 8 0,356 0,003 128,550* β 9 β 10 β 11 β 12 0,391 0,639 -0,047 0,111 0,002 0,004 0,005 0,002 180,689* 144,599* -9,714* 59,709*
*) Signifikan dengan taraf signifikan 5%
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  variabel- variabel  yang  berpengaruh  signifikan  untuk  Kota  Surabaya dapat  dilihat  berdasarkan  nilai
2  Z Z hitung  (1,96)  pada taraf  signifikansi  sebesar  5%.  Tabel  menunjukkan  variabel yang  signifikan  tersebut  terletak  pada  semua  variabel, sehingga model yang didapat adalah.
0,193 0,111 ) ln( 0,193 0,111
Pada Gambar 6 dapat dibagi menjadi 8 kelompok model yang sama yaitu sebagai berikut.
Tabel 7. Kelompok Variabel yang Signifikan Model GWPR dengan Gaussian pada setiap Kabupaten Kelompok Kabupaten Variabel yang Signifikan 1 Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Blitar, Kediri, Jember, Probolinggo, Pasuruan, Sidoarjo, …, Kota Batu X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 6 ,X 7 , X 8 ,X 9 , X 10 ,X 11 , X 12 2 Tulungagung, Bondowoso X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 6 ,X 7 ,X 8 , X 9 , X 10 ,X 11 3 Malang, Sumenep, Kota Malang X 1 , X 3 ,X 6 ,X 7 ,X 8 , X 9 ,X 10 , X 11 ,X 12 4 Lumajang, Ngawi, Kota Madiun X 1 , X 2 , X 6 ,X 7 ,X 8 ,X 9 ,X 10 ,
X 11 ,X 12 5 Banyuwangi X 1 , X 2 ,X 3 ,X 7 ,X 8 ,X 9 , X 10 , X 11 ,X 12
6 Situbondo X 2 ,X 6 ,X 7 ,X 8 ,X 9 ,X 10 ,
X 11 H. Uji Kesamaan Model Mixed GWPR. Pengujian kesamaan model digunakan untuk mengetahui  apakah  model  Mixed  GWPR  lebih  sesuai deigunakan dibandingkan dengan  model regresi Poisson  yang dilakukan  dengan  uji  F  dan  diperoleh  hasil  pada  Tabel  7 berikut.
paling sedikit ada satu yang berhubungan

## dengan lokasi
Tabel 8. Uji Kesamaan Model MGWPR dengan Gaussian Source Deviance Df Deviance/df F- hitung Global 180446,644 27,000 6683,209 1,001 Mixed GWPR 131557,077 19,714 6673,407 Tabel  8  diatas  diketahui  bahwa  nilai  F- hitung adalah sebesar 1,00144 yang lebih kecil dari F (0.05;27;20) sebesar 2,058 sehingga gagal tolak H 0 yang berarti tidak terdapat perbedaan model  regresi  poisson  dengan Mixed GWPR  pada  taraf signifikan 5%.
I. Uji Parsial Parameter Model Mixed GWPR.
Pengujian parameter model digunakan untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  jumlah  penderita  hipertensi  di  setiap  lokasi pengamatan.  Berikut  ini  adalah  uji  parsial  parameter  model untuk parameter dari variabel lokal.
Sedangkan  hipotesis  untuk  variabel  global  adalah  sebagai berikut.
Pada  pengujian  parameter  dari  variabel  lokal    model Mixed GWPR  akan  digunakan  contoh  pengujian  di  Kota Surabaya.  Nilai  estimasi  global  model Mixed GWPR  akan ditunjukkan  pada  Tabel  9  dan  nilai  estimasi  lokal  akan ditunjukkan pada Tabel 10, sebagai berikut.
Tabel 9. Uji Parsial Variabel Global Model Mixed GWPR
Parameter Estimasi Standart Error Z- hitung β 7 -0,013 0,003 -4,005* β 8 β 9 β 10 β 11 0,062 0,455 0,659 -0,001 0,002 0,002 0,004 0,004 25,500* 223,515* 176,158* -0,379 *
*) Signifikan dengan taraf signifikan 5%
Tabel  9  memperlihatkan  pengujian  parsial  variabel global  model Mixed GWPR,  dan  didapatkan  hasil  bahwa parameter  yang  signifikan  adalah  persentase  penduduk  yang merokok (X 7 ), persentase penduduk yang berumur ≥ 65 tahun (X 8 ),  persentase  penduduk  yang  terkena  diabetes  (X 9 )  dan jumlah sarana kesehatan (X 10 ).
Tabel 10.
Uji Parsial Variabel Lokal Model Mixed GWPR untuk Kota Surabaya Parameter Estimasi Standart Error Z- hitung β 0 9.065 0.002 4905.587* β 1 -0.149 0.003 -56.903* β 2 -0.083 0.002 -41.615* β 3 0.213 0.002 95.866* β 6 -0.094 0.003 -36.291* β 12 0.061 0.001 40.846*
*) Signifikan dengan taraf signifikan 5%
Tabel  10  memperlihatkan  hasil  uji  lokal  model Mixed GWPR untuk kota Surabaya. Memperlihatkan bahwa variabel- variabel  yang  berpengaruh  signifikan  untuk  Kota  Surabaya dapat  dilihat  berdasarkan  nilai
2  Z Z hitung  (1,96)  pada
taraf  signifikansi  sebesar  5%.  Tabel  4.18  menunjukkan variabel  yang  signifikan  terletak  pada  persentase  penduduk yang  tidak  tamat  SD  (X 1 ),  rasio  penduduk  yang  tidak  tamat SMA  (X 2 ),  persentase  penduduk  yang  mengobati  penyakit sendiri (X 3 ), persentase penduduk yang melakukan pengobatan  sendiri,  persentase  penduduk  yang  berolah  raga (X 6 )  dan  persentase  penduduk  miskin  (X 12 )  ,  sehingga  model yang didapat adalah.
0,213 0,061 ) ln( 0,213
0,061
Pada Tabel 10 dapat dibagi menjadi4 kelompok model yang sama yaitu sebagai berikut.
Tabel 11. Kelompok Variabel yang Signifikan Model Mixed GWPR dengan Gaussian pada setiap Kabupaten Kelompok Kabupaten Variabel yang Signifikan 1 Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Tulungagung, Kediri, Malang, Jember, Banyuwangi, …. Kt.Pasuruan, Kt.Mojokerto, Kt.Madiun, Kt.Surabaya, Kt.Batu X 1 ,X 6 , X 12 2 Blitar X 1 ,X 6 3 Lumajang X 6 ,X 12 4 Probolinggo X 1 , X 12

## V. KESIMPULAN
Hasil  analisis  menggunakan Mixed GWPR  didapatkan hasil  pada  fungsi  kernel  yang  terpilih  yaitu Fixed  Gaussian . Sedangkan variabel kelompok yang terbentuk ada 4 kelompok variabel  yang  sama.  Pada  pengujian  secara  parsial  pada variabel  global  didapatkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  jumlah  penderita  hipertensi  di  propinsi  Jawa  Timur
adalah  rasio  penduduk  yang  tidak  tamat  SMA,  persentase penduduk  yang  mengobati  penyakit  sendiri,  persentase penduduk  yang  merokok,  persentase  penduduk  yang  berumur ≥  65  tahun,  persentase  penduduk  yang  terkena  diabetes    dan jumlah sarana kesehatan. Sedangkan dilihat dari variabel local maka  factor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  jumlah penderita  hipertensi  adalah  persentase  penduduk  yang  tidak tamat SD, persentase penduduk yang berolah raga, persentase penduduk miskin
Dalam  bentuk  peta  kelompok  dapat  dilihat  seperti gambar dibawah ini.
M A L A N G JE M B E R T U B A N B A N Y U W A N G I B LIT A R K E D IR I N G A W I LU M A JA N G P A C IT A N B O JO N E G O R O LA M O N G A N M A D IU N S IT U B O N D O G R E S IK P A S U R U A N N G A N J U K S A M P A N G P O N O R O G O S U M E N E P P R O B O L IN G G O B O N D O W O S O JO M B A N G B A N G K A L A N T R E N G G A L E K M O JO K E R T O M A G E T A N S ID O A R J O P A M E K A S A N S U R A B A Y A  ( K O T A ) M A L A N G  ( K O T A )
Gambar. 1.  Pengelompkan Variabel Signifikan Model MGWPR

## VI. SARAN
Saran  yang  diberikan  penulis  kepada  Dinas  Kesehatan Propinsi Jawa Timur adalah setelah dilakukan penelitian Dinas Kesehatan  Propinsi  Jawa  Timur  adalah  lebih  memperhatikan faktor-faktor  penyebab  hipertensi    per  kabupaten/kota  di Propinsi  Jawa  Timur  dari  hasil  yang  telah  dicapai  pada penelitian  ini.  Memperhatikan  pencatatan  kelengkapan  data seperti data konsumsi  garam  dan alkohol  agar  mempermudah analisa dalam penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gaziano,  J.M.,  2008. Epidemiology  of  Cardiovascular  Disease .  USA: McGraw-Hill.
[2] Myers, R.H. 1990. Classical and Modern Regression with Applications.
Second edition. Boston: PWS-KENT Publishing Company.
[3] Nakaya  T,  Fotheringham  A.S,  dan  Brudson  C.  2005. Geographically Weighted  Poisson  Regression  for  Disease  Association  Mapping , Statistics in Medicine. Volume 24 Issue 17, pages 2695-2717 .
[4] Widyani, R. 2013. Penderita Hipertensi Terus Meningkat . Diakses dari http://health.kompas.com . 31 Februari 2014 (09.00).