Pemetaan Kasus Tuberkulosis di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2020 Menggunakan Model Bayesian Spasial BYM dan Leroux

A. Aswi, S. Sukarna, Nurhilaliyah
{"title":"Pemetaan Kasus Tuberkulosis di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2020 Menggunakan Model Bayesian Spasial BYM dan Leroux","authors":"A. Aswi, S. Sukarna, Nurhilaliyah","doi":"10.35580/jmathcos.v4i2.32755","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular yang merupakan salah satu dari sepuluh penyebab utama kematian di dunia. Indonesia merupakan negara yang menempati urutan tertinggi kedua penderita TBC di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi area dengan risiko relatif (RR) tinggi TBC maupun rendah dengan menggunakan model Bayesian spasial Conditional Autoregressive (CAR) Besag-York-Molliѐ (BYM) dan Leroux. Data kasus TBC di setiap 24 kabupaten/kota di provinsi Sulawesi Selatan tahun 2020 digunakan. Model terbaik dipilih berdasarkan tiga kriteria yaitu Deviance Information Criteria (DIC) dan Watanabe Akaike Information Criteria (WAIC). Dari hasil analisis, diperoleh bahwa model Bayesian Spasial CAR BYM dan CAR Leroux dengan hyperprior IG (0,5; 0,0005) merupakan model terbaik yang memiliki nilai RR yang sama. Kota Makassar merupakan wilayah dengan nilai RR tertinggi (1,70) yang mengindikasikan bahwa Kota Makassar memiliki risiko TBC 70% lebih tinggi dari rata-rata. Sebaliknya, Kabupaten Toraja memiliki risiko TBC terendah (0,43) yang menunjukkan bahwa Toraja memiliki risiko TBC 43% lebih rendah dari rata-rata.Kata Kunci: Tuberkulosis, Bayesian, spasial CAR, BYM, Leroux Tuberculosis (TB) is an infectious disease that is one of the ten leading causes of death in the world. Indonesia is a country with the second-highest number of TB sufferers in the world. This study aims to identify areas with a high and low relative risk (RR) of TB by using the Bayesian Spatial Conditional Autoregressive (CAR) Besag-York-Molliѐ (BYM) and Leroux models. TB case data in every 24 districts/cities in South Sulawesi province in 2020 is used. The best model was selected based on three criteria, namely Deviance Information Criteria (DIC) and Watanabe Akaike Information Criteria (WAIC). The results show that the Bayesian Spatial CAR BYM and CAR Leroux with hyperprior IG (0.5; 0.0005) are the best models that have the same RR value. Makassar City is the area with the highest RR value (1.70) which indicates that Makassar City has a TB risk 70% higher than the average. On the other hand, the Toraja district has the lowest TB risk (0.43) which indicates that Toraja has a TB risk 43% lower than the average.","PeriodicalId":363413,"journal":{"name":"Journal of Mathematics Computations and Statistics","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Mathematics Computations and Statistics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35580/jmathcos.v4i2.32755","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular yang merupakan salah satu dari sepuluh penyebab utama kematian di dunia. Indonesia merupakan negara yang menempati urutan tertinggi kedua penderita TBC di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi area dengan risiko relatif (RR) tinggi TBC maupun rendah dengan menggunakan model Bayesian spasial Conditional Autoregressive (CAR) Besag-York-Molliѐ (BYM) dan Leroux. Data kasus TBC di setiap 24 kabupaten/kota di provinsi Sulawesi Selatan tahun 2020 digunakan. Model terbaik dipilih berdasarkan tiga kriteria yaitu Deviance Information Criteria (DIC) dan Watanabe Akaike Information Criteria (WAIC). Dari hasil analisis, diperoleh bahwa model Bayesian Spasial CAR BYM dan CAR Leroux dengan hyperprior IG (0,5; 0,0005) merupakan model terbaik yang memiliki nilai RR yang sama. Kota Makassar merupakan wilayah dengan nilai RR tertinggi (1,70) yang mengindikasikan bahwa Kota Makassar memiliki risiko TBC 70% lebih tinggi dari rata-rata. Sebaliknya, Kabupaten Toraja memiliki risiko TBC terendah (0,43) yang menunjukkan bahwa Toraja memiliki risiko TBC 43% lebih rendah dari rata-rata.Kata Kunci: Tuberkulosis, Bayesian, spasial CAR, BYM, Leroux Tuberculosis (TB) is an infectious disease that is one of the ten leading causes of death in the world. Indonesia is a country with the second-highest number of TB sufferers in the world. This study aims to identify areas with a high and low relative risk (RR) of TB by using the Bayesian Spatial Conditional Autoregressive (CAR) Besag-York-Molliѐ (BYM) and Leroux models. TB case data in every 24 districts/cities in South Sulawesi province in 2020 is used. The best model was selected based on three criteria, namely Deviance Information Criteria (DIC) and Watanabe Akaike Information Criteria (WAIC). The results show that the Bayesian Spatial CAR BYM and CAR Leroux with hyperprior IG (0.5; 0.0005) are the best models that have the same RR value. Makassar City is the area with the highest RR value (1.70) which indicates that Makassar City has a TB risk 70% higher than the average. On the other hand, the Toraja district has the lowest TB risk (0.43) which indicates that Toraja has a TB risk 43% lower than the average.
结核病是一种传染病,是世界十大死亡原因之一。印度尼西亚是世界上第二高的结核病国家。这项研究的目的是确定区域相对风险(RR)结核病高和低空间用模特Bayesian Conditional Autoregressive(汽车)Besag-York-Molliѐ(m代替)和勒鲁。2020年,南苏拉威西省的24个县/城市都有肺结核病例数据。选择最佳模型的标准有三种:分析结果发现,空间车bem和汽车Leroux模型与超先性IG (0.5;0.0005)这是有史以来最好的模型,具有相同的rj值。Makassar市是世界上收入最高的地区,这表明Makassar市的肺结核风险比平均水平高出70%。另一方面,托拉雅地区的肺结核风险最低(0.43),这表明托拉雅地区的肺结核风险比平均水平低43%。关键词:结核病、巴耶西亚、空间汽车、BYM、Leroux结核病是一种传染病,它是世界上十种死亡原因之一。印度尼西亚是一个国家,世界上最引人注目的结核病数字。这个研究aims to透露,非洲with a high and low亲戚用的结核病的风险(RR)由Bayesian空间Conditional Autoregressive(汽车)Besag-York-Molliѐ(m代替)和Leroux models。2020年苏拉威西省的每24个地区/城市的数据已被使用。最佳模特是根据三部百科全书、namely魔鬼信息百科全书和Watanabe akaito信息百科全书选择的。结果显示巴耶萨空间车BYM和车Leroux与超先性IG (0.5;最好的模型是一样的。望加锡市是一个拥有最高安全值(1.70)的地区,望加锡市的结核病高达平均水平的70%。另一方面,托拉雅地区的结核病减少了(0.43),托拉雅比平均水平低43%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信