Spatial Autoregressive Quantile Regression dalam Pemodelan Kasus Tuberkulosis Paru di Kabupaten Tasikmalaya

Penyakit tuberkulosis merupakan suatu penyakit yang disebabkan oleh kuman  Mycobacterium Tuberculosis yang termasuk ke dalam 10 penyebab kematian tertinggi di dunia. Tuberkulosis ini menjadi masalah serius, termasuk di Kabupaten Tasikmalaya.  Terjadinya kenaikan kasus dalam 2 tahun terakhir membuat pemerintah Kabupaten Tasikmalaya harus segera mengatasi masalah ini. Salah satu upaya untuk menurunkan  kasus  TB  Paru  yaitu  dengan  melakukan  kontrol  terhadap  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhinya.Adapun pada penelitian ini menggunakan persentase kebiasaan tidak merokok, jamban sehat dan air bersih sebagai variabel prediktor. Analisis regresi merupakan suatu analisis untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Namun pada penelitian ini, ingin melihat model dengan berbagai level risiko. Regresi kuantil merupakan teknik regresi yang menjelaskan hubungan antara  variabel  respon  dan  variabel  prediktor  pada  berbagai  level  kuantil,sehingga  dapat  memberikan informasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  TB  Paru  dalam  berbagai  level  risiko.  Pada  penelitian ini,pemodelan dilakukan dengan menggunakan 5 level kuantil,yaitu 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, dan 0.9.  Karena TB Paru merupakan penyakit menular yang  bisa menyerang siapapun yang ada didekatnya, maka perlu memperhatikan efek spasial karena memungkinkan nilai pengamatan di suatu wilayah dipengaruhi oleh wilayah  lain  yang  berada  di  sekitarnya.  Spatial  Autoregressive  merupakan  analisis  regresi  yang  efek spasialnya terletak di variabel responnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini menggunakan metode SARQR dimana metode ini merupakan gabungan dari Spatial Autoregressive  dan regresi kuantil.Berdasarkan hasil analisis menggunakan SAR QR, variabel prediktor signifikan di 2 level kuantil, yaitu pada level 0.75 dan level 0.90.