Abstrak —  Menurut  Laporan  Profil  Kesehatan  Jawa  Timur tahun  2013,  angka  kematian  penderita  DBD  berada  di  atas target,  yaitu  mencapai  1,04  persen.  Target  Angka  Bebas  Jentik sebesar  95  persen,  sedangkan  realisasinya  86  persen.  Dari  38 kabupaten  atau  kota  yang  ada  di  Jawa  Timur,  Kota  Surabaya merupakan  kota  dengan  jumlah  kasus  DBD  tertinggi.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  jumlah  kasus  DBD  di Surabaya dengan menggunakan metode Geographically Weighted Binomial  Negative  Regression (GWBNR)  dan Flexibly  Shaped Spatial  Scan  Statistic untuk  mendeteksi  kantong-kantong  kasus DBD.    Hasil  penelitian  dengan  pembobotan Bisquare  Kernel diperoleh  12  kelompok  yang  dikelompokkan  berdasarkan variabel  yang  signifikan  dimana  faktor  yang  mempengaruhi  di semua  kecamatan  adalah  kepadatan  penduduk,  rasio  dokter umum, dan rasio Puskesmas . Hasil Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  kantong  DBD. Daerah  paling  rawan  yaitu  kecamatan  Benowo  yang  memiliki nilai  resiko  relatif  sebesar  2,340.  Daerah  rawan  terdiri  dari kecamatan  Sukomanunggal,  Tandes,  Sambikerep,  Genteng, Tegalsari,
Tenggilis
Mejoyo, Sawahan,
Wonokromo,
Karangpilang, Dukuh Pakis, Wiyung, Gayungan, Wonocolo, dan Jambangan  dengan  resiko  relatif  sebesar  1,688.  Daerah    terdiri dai  kecamatan  Simokerto,  Gubeng,  Tambaksari,  Rungkut, Gunung  Anyar,  Sukolilo,  dan  Mulyorejo  dengan  nilai  resiko relatif sebesar 1,308.
Kata  Kunci —  DBD, Flexibly  Shaped  Spatial  Scan  Statistic , GWNBR

## I. PENDAHULUAN
BD merupakan salah satu penyakit yang sampai saat ini masih  menjadi  masalah  kesehatan  masyarakat  karena perjalanan  penyakitnya  cepat  dan  dapat  menyebabkan kematian  dalam  waktu  singkat.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh virus Dengue yang  penularannya  melalui  gigitan  nyamuk Aedes  aegypti betina.  Nyamuk  ini  mempunyai  kebiasaan menggigit  pada  saat  pagi  dan  sore  hari.  Tempat  perkembang biakannya di tempat penampungan air yang bersih [1].
Angka  kematian  atau Case  Fatality  Rate penderita  DBD berada  di  atas  target,  yakni  mencapai  1,04  persen.  Ini menunjukkan bahwa perlu peningkatan diagnose dini dan tata laksana  kasus  DBD  di  rumah  sakit  serta  sosialisasi  tentang penyakit DBD perlu ditingkatkan. Target Angka Bebas Jentik tahun  2013  sebesar  95  persen,  sedangkan  realisasinya  hanya
86 persen. Ini menunjukkan bahwa di sekitar rumah penduduk masih  banyak  ditemukan  vektor  penular  DBD,  sehingga penularan  DBD  masih  terus  saja  terjadi  [1].  Kota  Surabaya merupakan  kota  dengan  jumlah  kasus  DBD  tertinggi  di  Jawa Timur.  Jumlah  kasus  DBD  tahun  2013  mengalami peningkatan lebih dari dua kali lipat dari tahun 2012 yaitu dari 1091 kasus menjadi 2.207 kasus. Sedangkan kasus meninggal pada pasien DBD sebanyak 19 orang [2].
Jumlah  kasus  DBD  merupakan  salah  satu  contoh  data count ,  sehingga  analisis  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adalah  regresi Poisson.  Dalam  analisis  regresi  Poisson,  sering  kali  muncul fenomena overdispersi [3]. 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, dimana  setiap wilayah  pasti  memiliki  kondisi  geografis  yang  berbeda sehingga  menyebabkan adanya perbedaan jumlah  kasus  DBD antara  wilayah  satu  dengan  wilayah  yang  lainnya  sesuai dengan  karakteristik  wilayah  tersebut  dikaitkan  dengan kondisi  lingkungan  dalam  rumah  tangga  penduduk.  Kasus DBD  harus  segera  ditanggulangi  sedini  mungkin.  Salah  satu strategi penanggulangan DBD adalah dengan cara memetakan daerah  yang  merupakan  kantong-kantong  DBD  atau hotspot . Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi hotspot yaitu Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor yang  mempengaruhi  kejadian  DBD  di  Kota  Surabaya  dengan metode  GWNBR,  dan  informasi  mengenai  lokasi  atau kantong-kantong  keberadaan  DBD  dengan Flexibly  Shaped Spatial  Scan  Statistic ,  sehingga  upaya  pencegahan  dan penanggulangan  DBD  dapat  tepat  sasaran  dan  berlangsung secara efektif dan efisien.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. DBD
DBD adalah penyakit  yang disebabkan oleh  virus Dengue dari  genus Flavivirus ,  family Flaviviridae melalui  gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus . Adapun nyamuk Aedes  aegypti memiliki  kemampuan  terbang  mencapai  radius

## Pemodelan dan Pemetaan Jumlah Kasus DBD di Kota
Surabaya dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression
(Gwnbr) dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
Urifah Hidayanti, I Nyoman Latra, dan Purhadi Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : i_nyoman_l@statistika.its.ac.id, purhadi@statistika.its.ac.id
D
100-200  meter.  Oleh  karena  itu,  jika  di  suatu  lingkungan terkena kasus DBD, maka masyarakat yang berada pada radius tersebut  harus  waspada  [1].  Nyamuk Aedes  aegypti lebih menyukai  tempat  yang  gelap,  berbau,  dan  lembap.  Tempat perindukan  yang sering dipilih Aedes aegypti adalah kawasan yang  padat  dengan  sanitasi  yang  kurang  memadai,  terutama digenangan  air  dalam  rumah,  seperti  pot,  vas  bunga,  bak mandi atau tempat penyimpanan air lainnya seperti tempayan, drum, atau ember plastik [4].
Faktor  lingkungan  memegang  peranan  penting  dalam penularan  penyakit,  terutama  lingkungan  rumah  yang  tidak memenuhi  syarat.  Lingkungan  rumah  merupakan  salah  satu faktor  yang  memberikan  pengaruh  besar  terhadap  status kesehatan  penghuninya  [5].  Penyakit  DBD  sering  terjadi  di daerah tropis dan  muncul pada  musim penghujan. Kurangnya kesadaran  manusia  dalam  menjaga  kebersihan  lingkungan juga merupakan hal yang berpengaruh terhadap penyakit DBD [6].

## 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.
2 1 1 k k R VIF   (1)
dengan 2 k R adalah  koefisien  determinasi  antara  satu  variabel prediktor dengan variabel prediktor lainnya [7].

## C. Regresi Poisson
Regresi  Poisson  merupakan  model  regresi  nonlinear  yang sering  digunakan  untuk  memodelkan  data count [8].  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 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.

 p i p i i i x x x . 2 . 2 1 . 1 0 ... exp          (3)
Dengan µ i merupakan  rata-rata  jumlah  kejadian  yang terjadi dalam interval waktu tertentu.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengestimasi parameter regresi Poisson adalah metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).  Fungsi  log likelihood dirumuskan  sebagai berikut.
      
       n i i y n i i y n i e L 1 ! ln 1 1 ln β T i X β T i X β (4)
Pengujian signifikansi parameter regresi poisson terdiri dari uji serentak dan parsial. Uji signifikansi secara serentak
menggunakan Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT) dengan hipotesis sebagai berikut [9].
0 1 2
1 0 minimal ada satu 0 1 2 p k H : β β β H : β ;k , , , p      
Statistik Uji :                 Ω L ω L Λ D ˆ ˆ ln 2 ln 2 ˆ β (5)
   ˆ L merupakan  fungsi likelihood tanpa  melibatkan  variabel prediktor, sedangkan   Ω L ˆ merupakan fungsi likelihood dengan  melibatkan  variabel  prediktor.  Tolak  H 0 jika     2 , ˆ p χ D   β yang  berarti  minimal  ada  satu  parameter  yang berpengaruh secara signifikan. Kemudian dilakukan pengujian parameter secara parsial dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : β k =0 H 1 : β k ≠0 ; k=1,2,...,p
Statistik Uji :
) ( k k hitung SE z      (6)
Tolak H 0 jika 2 /  z z hitung  dengan  α  merupakan  tingkat signifikansi yang ditentukan.
Overdispersi merupakan nilai dispersi pearson Chi-square atau deviance yang dibagi dengan derajat bebasnya, diperoleh nilai lebih besar dari 1 [10].

## D. Regresi Binomial Negatif
Model  regresi  Binomial  Negatif  mempunyai  fungsi  massa probabilitas sebagai berikut [11].
      β X T i i y y y y y f        
                     ,...; 2 , 1 , 0 1 1 1 ! / 1 / 1 , , / 1
(7)
Pada  Persamaan  (7)  ini,  kondisi  overdispersi  ditunjukkan dengan  nilai  >1.  Estimasi  model  regresi  Binomial  Negatif dinyatakan sebagai berikut.   p i p i i i x x x . 2 . 2 1 . 1 0 ... exp          (8) Metode Maximum Likelihood Estimation (MLE)
digunakan untuk pendugaan parameter dalam regresi Binomial Negatif.  Fungsi Likelihood dari  regresi  Binomial  Negatif adalah sebagai berikut.
                              n i y i i i i i i y y L 1 / 1 1 1 1 1 / 1 / 1 ,
       β (9)
Pengujian  signifikansi  secara  serentak  untuk  estimasi parameter  model  regresi  Binomial  Negatif  dengan  hipotesis sebagai berikut [12].
H 0 : β 1 = β 2 =...= β p = 0 H 1 : minimal ada satu β k ≠ 0; k=1,2,...,p Statistik Uji:
                Ω L ω L Λ D ˆ ˆ ln 2 ln 2 ˆ β
(10)
dimana    ˆ L merupakan  fungsi likelihood berdasarkan persamaan (9) tanpa melibatkan variabel prediktor, sedangkan   Ω L ˆ merupakan  fungsi likelihood dengan  melibatkan variabel prediktor. Tolak H 0 jika statistik uji     2 , ˆ p χ D   β
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:
) ( k k hitung SE z      (11)
Tolak H 0 jika 2 /  z z hitung  dengan merupakan  tingkat signifikansi  yang  ditentukan.  Tolak H 0 artinya  bahwa parameter  ke- k signifikan  terhadap  model  regresi  Binomial Negatif.

## E. 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 [13].
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 I   (12)
dengan
                        n i i n i n j ij n i n j j i ij y y w y y y y w n I 1 2 1 1 1 1 ˆ (13)
n= banyak pengamatan ̅ = nilai rata rata dari dari n lokasi
= nilai pengamatan pada lokasi ke-i
= nilai pengamatan pada lokasi ke-j
= elemen matriks pembobot spasial queen continguity
Keputusan : Tolak H 0 jika nilai
/ 2 hit Z Z   , yang berarti terdapat dependensi spasial dalam model.

## F. Pengujian Heterogenitas 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 (14)
Tolak H 0 jika  nilai  BP  >   2 , k   atau p-value <  yang berarti  terjadi  heteroskedastisitas  dalam  model  (variansi antarlokasi  berbeda).  Keragaman  spasial  yang  terjadi  pada
suatu  pengamatan  diperlukan  matriks  pembobot.  Fungsi pembobot yang digunakan adalah Adaptive Bisquare Kernel .

## G. GWNBR
Model  GWNBR  akan  menghasilkan  parameter  lokal dengan  masing-masing  lokasi  akan  memiliki  parameter  yang berbeda-beda.  Model  GWNBR  dapat  dirumuskan  sebagai berikut [14].
    n y v u x v u NB y i i i p k ik i i k i ,..., 3 , 2 , 1 , , , , exp ~ 0                  (15)
Estimasi  parameter  model  GWNBR  menggunakan  metode maksimum  likelihood.  Fungsi  likelihood  dapat  dituliskan sebagai berikut.
    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          
                                              
(16)
Pengujian  signifikansi  parameter  model  GWNBR  terdiri dari  uji  kesamaan  model,  serentak  dan  parsial.  Uji  kesamaan model  GWNBR  dengan  NBR  dilakukan  dengan  hipotesis sebagai berikut.
    k i i k k i i k v u H v u H      
, : , : 1 0 Statistik uji : B A df B model Devians df A model
Devians  hitung F (17)
Model  A  adalah  model  Binomial  Negatif  dan  model  B adalah model GWNBR. Tolak jika   B A df df hitung F F , ,   yang artinya  bahwa  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  model Binomial Negatif dengan model GWNBR
Uji  signifikansi  secara  serentak  dengan  menggunakan Maximum  Likelihood  Ratio  Test (MLRT)  dengan  hipotesis sebagai berikut.
H 0 :       0 , ... , , 2 1     i i p i i i i v u v u v u   
H 1 : paling sedikit ada satu   i i k v u ,  ≠ 0 ; k = 1,2,...,p
Statistik Uji:
                Ω L ω L Λ D ˆ ˆ ln 2 ln 2 ˆ β (18)
dimana
   ˆ L merupakan  fungsi likelihood berdasarkan persamaan  (16)  tanpa  melibatkan  variabel  prediktor, sedangkan   Ω L ˆ merupakan fungsi likelihood dengan melibatkan  variabel  prediktor.  Tolak  H 0 jika  statistik  uji     2 , ˆ p χ D   β
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 :   0 ,  i i k v u  H 1 :   i i k v u ,  ≠ 0 ; k=1,2,...,p
Statistik uji:
      i i k i i k hitung v u SE v u z , ,      (19)
ditolak  jika  statistik  uji
2 /  z z hitung  .  Tolak H 0 artinya bahwa  parameter  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel respon di lokasi pada tiap lokasi [14].

## H. Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
Spatial  Scan  Statistic merupakan  salah  satu  metode statistik yang digunakan untuk mendeteksi cluster pada sebuah lokasi yang berupa titik maupun data agregat. Metode Flexibly Spatial Scan Statistic mempunyai power lebih tinggi daripada metode Circular  Spatial  Scan  Statistic saat cluster yang dideteksi  adalah non-circular dan  fleksibel  terhadap  bentuk kantong  yang  dihasilkan  sehingga  tidak  terbatas  pada  bentuk lingkaran saja [15].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  publikasi  data  profil kesehatan  di  Dinas  Kesehatan  Kota  Surabaya,  dan  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2013.  Jumlah  lokasi  penelitian yang  digunakan  adalah  sebanyak  31  kecamatan  di  Surabaya. Penjelasan masing-masing variabel adalah sebagai berikut.
1. Jumlah  kasus  DBD  masing-masing  kecamatan  di  Kota Surabaya tahun 2013 (Y)
2. Persentase  rumah/bangunan  bebas  jentik  nyamuk  Aedes (X 1 )
3. Persentase rumah tangga miskin (X 2 )
4. Presentase  rumah  tangga  berperilaku  hidup  bersih  dan sehat (PHBS) (X 3 )
5. Kepadatan penduduk (X 4 )
6. Persentase rumah sehat (X 5 )
7. Rasio tenaga medis (dokter umum) (X 6 )
8. Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  tempat  sampah sehat (X 7 ) 9. Rasio sarana kesehatan Puskesmas (X 8 )
Langkah analisis yang dilakukan dalam penelitian ini yang didasarkan pada tujuan penelitian adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  karakteristik  jumlah  kasus  DBD  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  di  Kota  Surabaya pada  tahun  2013  menggunakan  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  DBD  di  Kota Surabaya  pada  tahun  2013  dan  memetakan  wilayah berdasarkan variabel yang signifikan.
7. Mendeteksi  kantong  DBD  tingkat  kecamatan  di  Kota Surabaya dengan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic .

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Jumlah Kasus DBD Tahun 2013 di Kota Surabaya
Jumlah  kasus  DBD  di  Surabaya  tahun  2013  mengalami kenaikan hingga menjadi 2.207 kasus. Penemuan jumlah kasus DBD  tertinggi  terdapat  di  Kecamatan  Sawahan,  yaitu
sebanyak 188 kasus. Sedangkan penemuan jumlah kasus DBD terendah  terdapat  di  Kecamatan  Bulak,  yaitu  sebanyak  19 kasus.

## Gambar 1. Peta Penyebaran Jumlah Kasus DBD di Surabaya Tahun 2013
Pada  Gambar  1  dengan  indikator  warna  hijau  tua merupakan kecamatan dengan jumlah kasus DBD yang tinggi yaitu  antara  rentang  74,16  hingga  188  kasus  yaitu  kecamatan Tandes, Benowo, Sambikerep, Sawahan, Tegalsari,
Wonokromo,  Gubeng,  Simokerto,  Tambaksari,  Sukolilo, Tenggilis Mejoyo, dan Rungkut.

## B. Pemeriksaan Multikolinieritas
Berikut adalah salah satu cara mendeteksi multikolinieritas dengan kriteria korelasi dan VIF.
Tabel 1.
Korelasi antar Variabel Prediktor X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 2 0,070 X 3 0,001 -0,298 X 4 -0,131 0,501 -0,045 X 5 0,694 -0,217 0,130 -0,071 X 6 0,051 -0,077 -0,216 -0,156 0,162 X 7 -0,160 -0,042 0,038 0,176 -0,055 -0,005 X 8 0,028 -0,049 -0,117 -0,168 0,097 0,830 -0,043 Tabel 2. Nilai VIF dari Variabel Prediktor Variabel Prediktor VIF Variabel Prediktor VIF X 1 2,466 X 5 2,551 X 2 1,891 X 6 3,573 X 3 1,225 X 7 1,077 X 4 1,631 X 8 3,348
Tabel 1dan 2 menunjukkan nilai koefisien korelasi kurang dari  0,95  dan  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.
Tabel 3. Estimasi Parameter Model Regresi Poisson Parameter Estimate Z Value P Value 0 ˆ  2,8880 8,471 <2e-16* 1 ˆ  0,0138 3,003 0,00267* 2 ˆ  -0,0206 -3,826 0,00013* 3 ˆ  -0,0037 -2,318 0,02044* 4 ˆ  0,00003
8,309 <2e-16* 5 ˆ  0,00006 0,016 0,98720
6 ˆ  1,4500 2,982 0,00287* 7 ˆ  0,0048 3,269 0,00108* 8 ˆ  -0,7831 -4,690 2,73e-06* Devians=313,36 Df=22
*) signifikan dengan taraf nyata 15%
Tabel  3  menunjukkan  nilai  devians  sebesar  313,36  dengan taraf  signifikansi  15%  didapatkan   2
15 , 0 ; 8  sebesar  12,027 yang  berarti  minimal  ada  satu  variabel  prediktor  yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon. Berdasarkan hasil pengujian secara individu dengan taraf signifikansi  15% didapatkan   2 / 15 , 0 z sebesar  1,44  yang  artinya  bahwa  semua variabel  prediktor  dalam  model  secara  individu  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  DBD  di Surabaya,  kecuali  variabel  persentase  rumah  sehat.  Sehingga didapatkan model regresi Poisson sebagai berikut.
 
0,7831X8 - 0,0048X7 1,45X6 0,00006X5 + 0,00003X4 + 0,0037X3 - 0,0206X2 - 0,0138X1 + 2,888 = ˆ ln
  

## D. Regresi Binomial Negatif
Berikut  ini  merupakan  estimasi  parameter  model  regresi Binomial Negatif.
Tabel 4. Estimasi Parameter Model Regresi Binomial Negatif Parameter Estimate Z Value P Value 0 ˆ  2,403 2,217 0,0267* 1 ˆ  0,0178
1,210 0,2263 2 ˆ  -0,0189 -1,089 0,2761
3 ˆ  -0,00249 -0,481 0,6303 4 ˆ  0,00003 2,513
0,0120* 5 ˆ 
-0,00005 -0,044 0,9650 6 ˆ  1,176 0,791
0,4292
7 ˆ  0,0059 1,302
0,1928
8 ˆ  -0,7146 -1,516 0,1296* Devians=31,699 Df=22 *) signifikan dengan taraf nyata 15%
Tabel  4  menunjukkan  nilai  devians  sebesar  31,699  dengan taraf  signifikansi  15%  didapatkan   2 15 , 0 ; 8  sebesar  12,027 yang  artinya  minimal  ada  satu  variabel  prediktor  yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon.  Berdasarkan hasil  pengujian  secara  individu  hanya  terdapat  dua  variabel prediktor  yang  signifikan,  yaitu  X 4 dan  X 8 .    Berikut  ini merupakan model regresi Binomial Negatif.
  0,7146X8 - 0,0059X7 1,176X6 0,00005X5 - 0,00003X4 + 0,00249X3 - 0,0178X2 - 0,0178X1 + 2,403 = ˆ ln   

## E. Pengujian  Aspek Data Spasial
Berdasarkan  hasil  pengujian  heterogenitas  diperoleh  nilai statistik  uji Breusch-Pagan sebesar  3,4027  dengan p-value 0,9066. Digunakan α sebesar 15% maka didapatkan   2 15 , 0 ; 8  sebesar  12,027.  Sehingga  didapatkan  kesimpulan  bahwa variansi  antarlokasi  sama  atau  tidak  terdapat  perbedaan
karakteristik  antara  satu  titik  pengamatan  dengan  titik pengamatan lainnya.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dependensi  spasial  diperoleh p-value sebesar  0,59  sehingga  dengan  taraf  nyata  15% 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  29,41986.  Dengan  taraf  nyata  15%
didapatkan   2 15 , 0 ; 8  sebesar  12,027  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  12  kelompok  berdasarkan  variabel  yang  signifikan. Variabel  yang  signifikan  memberi  pengaruh  jumlah  kasus DBD di semua wilayah adalah kepadatan penduduk (X 4 ), rasio dokter umum (X 6 ), rasio sarana kesehatan Puskesmas (X 8 ).
Tabel 5.

## Pengelompokkan Kecamatan di Surabaya
No. Kecamatan Variabel yang Signifikan 1 Simokerto
X 1 ,X 2 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X 7 ,X 8
2 Tambaksari
X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X 8
3 Bubutan X 1 ,X 2 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X 8 4 Mulyorejo X 1 ,X 3 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X 8 5 Bulak X 1 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X 7 ,X 8 6 Kenjeran X 1 ,X 2 ,X 4 ,X 6 ,X 7 ,X 8 7 Genteng, Gubeng X 1 ,X 2 ,X 4 ,X 6 ,X 8
8 Tegalsari, Sawahan X 2 ,X 3 ,X 4 ,X 6 ,X 8 9 Benowo, Gayungan, Wonocolo,
Jambangan
X 3 ,X 4 ,X 6 ,X 7 ,X 8
10 Pakal, Lakarsantri, Sambikerep, Karang
Pilang, Dukuh Pakis, Wiyung X 4 ,X 6 ,X 7 ,X 8 11 Rungkut, Tenggilis Mejoyo, Gunung
Anyar, Wonokromo X 3 ,X 4 ,X 6 ,X 8 12 Sukomanunggal, Tandes, Asemrowo,
Pabean Cantikan, Semampir, Krembangan, Sukolilo
X 4 ,X 6 ,X 8
Pengelompokan  wilayah  kecamatan  di  Kota  Surabaya berdasarkan variabel  yang signifikan disajikan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Pengelompokkan Kecamatan di Surabaya berdasarkan Variabel yang Signifikan
Sebagai  contoh  akan  disajikan  pengujian  parameter  pada lokasi penelitian yang ke-19 ( u 19, v 19 ) yaitu Kec.Rungkut.
Tabel 6. Pengujian Parameter Model GWNBR di Kec. Rungkut Parameter Estimate Z Value 0 ˆ  2,40300 383360,4*
1 ˆ  0,03680 0,6771
2 ˆ  0,01515 0,1237 3 ˆ  -0,00811 -1,795*
4 ˆ  0,00002 449,37* 5 ˆ  -0,00560 -0,0396 6 ˆ  1,17600 35321,52* 7 ˆ  -0,00610 -0,1813 8 ˆ  -0,71470 -1905,52*
*) signifikan dengan taraf nyata 15%
Dengan  taraf  nyata  15%  maka   2 / 15 , 0 z adalah  1,44 sehingga  dapat  diketahui  variabel  yang  signifikan  di kecamatan  Rungkut  adalah  X 3 ,  X 4 ,  X 6 dan  X 8 sehingga  dapat dibentuk model sebagai berikut.
  0,7147X8 - 0,0061X7 1,176X6 0,0056X5
- 0,00002X4 + 0,00811X3 - 0,01515X2 0,0368X1 + 2,403 = ˆ ln
   
Berdasarkan  model  yang  terbentuk  di  kecamatan  Rungkut dapat disimpulkan bahwa setiap rumah tangga yang ber-PHBS (X 3 )  maka  akan  mengurangi  rata-rata  jumlah  kasus  DBD sebesar  exp(0,00811)  =  1,008   1  kasus  dengan  asumsi variabel  lain  konstan.  Hal  ini  sesuai  dengan  semakin  banyak rumah  tangga  yang  berperilaku  hidup  bersih  dan  sehat mencegah  terjangkitnya  DBD.  Setiap  pertambahan  penduduk 1  jiwa  per  km 2 maka  akan  menambah  rata-rata  jumlah  kasus DBD  sebesar  exp(0,00002)  =  1,00002   1  kasus  dengan asumsi  variabel  lain  konstan.  Hal  ini  sesuai  karena  DBD merupakan  penyakit  menular  dan  nyamuk Aedes  Aegypti sangat  menyukai  tempat  yang  padat  dan  semakin  padat penduduk,  peluang  lingkungan  menjadi  kumuh  akan  lebih besar.  Setiap  kenaikan  satu  satuan  rasio  sarana  kesehatan Puskesmas  maka  akan  mengurangi  rata-rata  jumlah  kasus DBD  sebesar    exp(0,7147)  =  2,044   2  kasus  dengan  asumsi variabel lain konstan. Hal ini sesuai karena peranan puskesmas sangatlah  penting,  dengan  adanya  puskesmas,  fasilitas kesehatan dapat dijangkau oleh berbagai kalangan masyarakat.

## G. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dengan  kriteria  AIC  adalah sebagai berikut.
Tabel 7. Pemilihan Model Terbaik Regresi Poisson 517,18 NBR 307,70 GWNBR 200,23
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  model  GWNBR  memiliki nilai  AIC  paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  regresi poisson  dan  NBR,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model GWNBR  lebih  baik  dalam  memodelkan  jumlah  kasus  DBD masing-masing kecamatan di Kota Surabaya.

## H. Pendeteksian  Kantong  DBD  dengan  Flexibly  Shaped Spatial Scan Statistic
Berikut  adalah  hasil  pendeteksian  kantong  DBD  di Surabaya pengulangan sebanyak 9999.
Gambar 3. Peta Pendeteksian Kantong DBD di Surabaya
Tabel 8. Hasil Deteksi Kantong DBD di Surabaya Kantong DBD Juml.Kec Juml.Kasus Resiko Relatif 1 14 1137 1,688 2 1 75 2,340 3 7 583 1,216
Kecamatan  Benowo  merupakan  kecamatan  yang  paling rawan  terkena  DBD  dimana  kecamatan  Benowo  beresiko terkena  DBD  2,34  kali  lebih  besar  dibanding  kecamatan  lain. Sedangkan  terdapat  9  kecamatan  yang  tergolong  tidak  rawan terkena DBD.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pemodelan  GWNBR  didapatkan  12  kelompok berdasarkan  variabel-variabel  yang  signifikan.  Faktor-faktor yang  mempengaruhi  jumlah  kasus  DBD  di  semua  kecamatan adalah  kepadatan  penduduk,  rasio  dokter  umum,  dan  rasio sarana kesehatan Puskesmas.
Hasil pendeteksian kantong DBD di Surabaya menunjukkan  bahwa  terbentuk  tiga  kantong  DBD  dimana  22 kecamatan  termasuk  dalam  daerah  rawan  DBD.  Kecamatan Benowo  merupakan  kecamatan  yang  paling  rawan  dimana Benowo beresiko terkena DBD 2,34 kali lebih besar dibanding kecamatan lain.
Saran untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan analisis
Mixed Geographically Weighted Negative Binomial
Regression dengan menambah variabel-variabel baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dinas Kesehatan Kota Surabaya. Profil Kesehatan Kota Surabaya Tahun 2013. Surabaya : Dinas Kesehatan Kota Surabaya, 2014.
[2]  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur. Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur  Tahun  2013. Surabaya  :  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur, 2014.
[3]  Cameron,  A.  C.,  &  Trivedi,  P.  K. Regression  Analysis  of  Count  Data. Cambridge: Cambridge University Press, 1998.
[4] Tobing, TMDNL. Pemodelan Kasus DBD (DBD) di Jawa Timur dengan Model Poisson dan Binomial Negatif. Bogor : Thesis Institut Pertanian Bogor, 2011.
[5]  Notoatmodjo,  S. Ilmu  Kesehatan  Masyarakat,  Prinsip-Prinsip  Dasar. Jakarta : Rineka Cipta, 2003.
[6]  Kristina, Isminah, Wulandari L. (2004). Kajian Masalah Kesehatan. [Online] . http://www.litbang.depkes.go.id/maskes/052004/dem amberdarahl.
[7]  Hocking,  R.R. Method  and  Applications  of  Linier  Models. New  York : John Wiley and Sons,Inc, 1996.
[8]  Agresti,  A. Categorical  Data  Analysis  Second  Edition. New  York :  John Wiley & Sons, 2002.
[9]  Mc  Cullagh,  P.  and  Nelder,  J.A. Generalized  Linear  Models  Second Edition. London : Chapman & Hall, 1989.
[10]Hardin, J. W., & Hilbe, J. M. Generalized Linear Models and Extensions Second Edition. Texas: Stata Press, 2007. [11]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.
[12]Hosmer,  David  Watson  and  Lemeshow,  Sticher. Applied  Logistic
Regression. New York : John Wiley and Sons Inc, 1995.
[13]Anselin,  L. Spatial  Econometris:  Methods  and  Models. Dordrecht:
Kluwer Academic Publishers, 1988.
[14]  Ricardo,  A.  and  Carvalho,  T.V.R. Geographically  Weighted  Negative Binomial Regression-Incorporating Overdispersion. Business Media New
York : Springer Science, 2013.
[15] Tango, T. dan Takahashi, k. A Flexibly Shaped Spatal Scan Statistic For Detecting  Clusters. International  Journal  of  Health  Geographics . Volume 4:11, 2005.