ABSTRAK

Penerapan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) Untuk Pemodelan Faktor Risiko Penyakit Tuberkulosis Pada Usia Produktif Di Kota Banjarmasin Tahun 2022(Oleh: Iin Novira; Pembimbing: Dewi Anggraini dan Supri Nuryani, 2024; 68 halaman)

Metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) adalah salah satu pendekatan regresi nonparametrik dan merupakan pengembangan metode Regresi Partisi Rekursif (RPR) dengan menggunakan fungsi basis spline. Metode MARS sering digunakan dalam bidang kesehatan untuk memodelkan hubungan antara kejadian penyakit dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya salah satunya adalah pemodelan pada penyakit Tuberkulosis. Penyakit Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan serius di Indonesia, khususnya di kalangan penduduk usia produktif yang berpotensi memengaruhi produktivitas dan ekonomi seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode MARS dalam pemodelan faktor risiko penyakit TBC pada usia produktif di Kota Banjarmasin pada tahun 2022. Pada penelitian ini diperoleh model MARS terbaik dengan kombinasi BF = 20, MO = 0, dan MI = 3, dengan persamaan yang didapat yaitu . Hasil dari penelitian ini terdapat 5 variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah penderita penyakit TBC di setiap kelurahan di Kota Banjarmasin pada tahun 2022.

Kata Kunci: Jumlah Kejadian TBC, Multivariate Adaptive Regression Spline, Usia Produktif