Show simple item record

dc.contributor.authorEfendi, Afghan Al Malik
dc.date.accessioned2026-05-08T05:58:08Z
dc.date.available2026-05-08T05:58:08Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.uridspace.uii.ac.id/123456789/62236
dc.description.abstractTuberkulosis (TBC) merupakan masalah kesehatan global yang serius, dengan Indonesia menempati peringkat kedua tertinggi di dunia dan tren insidensi yang terus meningkat, khususnya di Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor risiko TBC di Jawa Barat dengan menerapkan regresi logistik berbasis desain survei kompleks yang dilengkapi penanganan data hilang, menggunakan data Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023. Tantangan metodologis utama meliputi missing data serta struktur desain survei yang kompleks, termasuk stratifikasi, klaster, dan pembobotan. Tahap awal penelitian melibatkan evaluasi tiga metode imputasi, yaitu Simple Imputation, Bayesian Ridge, dan Random Forest, dengan hasil validasi menunjukkan Random Forest memiliki performa terbaik (MAPE = 9,2% rata-rata F1-Score =0,45) dan dipilih untuk menangani missing data. Selanjutnya, dilakukan pemodelan regresi logistik berbobot survei yang menunjukkan bahwa model regresi logistik berbasis desain survei kompleks memiliki kalibrasi baik (Uji Archer-Lemeshow, p=0,927) dan kemampuan diskriminasi memadai (AUC=0,736). Faktor risiko signifikan meliputi riwayat kontak serumah dengan penderita TBC (OR=15,22), komorbiditas diabetes melitus (OR=4,85), preferensi berobat ke rumah sakit (OR=5,90), pendidikan rendah (OR=3,28), status gizi kurus/underweight (OR=1,89), dan kurangnya aktivitas olahraga (OR=1,63). Sebaliknya, status pekerjaan informal atau tidak bekerja dan usia muda (<15 tahun) bersifat protektif. Penggunaan regresi logistik berbasis desain survei menyebabkan pergeseran nilai koefisien akibat penerapan bobot sampel dan struktur desain, serta membesarnya standard error karena korelasi intra-klaster dalam data, sehingga estimasi dapat mengakomodasi populasi. Sehingga, pengabaian desain survei dan pembobotan pada data dengan struktur kompleks dapat menghasilkan estimasi dan inferensi yang kurang akurat. Temuan ini dapat menjadi dasar strategi intervensi yang valid untuk menurunkan kasus TBC di Provinsi Jawa Barat.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectTuberkulosisen_US
dc.subjectSurvei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023en_US
dc.subjectPenanganan Data Hilangen_US
dc.subjectRegresi Logistiken_US
dc.subjectDesain Survei Kompleksen_US
dc.subjectFaktor Risikoen_US
dc.titleAnalisis Faktor Risiko Tuberkulosis menggunakan Regresi Logistik Berbasis Desain Survei Kompleks dengan Penanganan Data Hilang (Studi Kasus: Data SKI 2023 di Provinsi Jawa Barat)en_US
dc.typeThesisen_US
dc.Identifier.NIM21611088


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record