Pemodelan Kasus Covid-19 di Jawa Timur Menggunakan Metode Generalized Poisson Regression dan Negative Binomial Regression

Virus SARS-CoV-2 atau juga dikenal sebagai COVID-19, pertama kali ditemukan di China pada akhir 2019 dan telah menyebar secara global menyebabkan lebih dari 178 juta kasus terkonfirmasi sebanyak 3,9 jiwa meninggal dunia. Untuk Jawa Timur sendiri hingga bulan Januari 2022 jumlah yang terpapar virus COVID-19 mencapai 402.879 jiwa, sedangkan sembuh 371.745 dunia 29.774 jiwa. Analisis regresi menggunakan variabel dependen acak kontinu untuk menganalisis data. Sedangkan Regresi Poisson merupakan model dengan Y berdistribusi Poisson. Namun dalam asumsi sering dilanggar antara estimasi varians berada atas mean (over-dispersion) awah (under-dispersion). Salah satu digunakan menangani under-dispersi over-dispersi ini yaitu Generalized Regression Negative Binomial Regression. Data akan meramalkan korban data harian Oktober 2020 sampai 2022. Proses analisis dilakukan software RStudio faktor diduga mempengaruhi yaitu, aktif, baru, Stringency Index, Bed Occupancy Rate Provinsi Timur. Penelitian diharapkan dapat membantu Satuan Tugas pengambilan kebijakan mengantisipasi pasien berdasarkan – berpengaruh signifikan penelitian menambah wawasan mengenai –faktor apa saja sehingga masyarakat bisa waspada lagi masa pandemi ini. Hasil menunjukan bahwa terbaik adalah Hal ditunjukan nilai -2logL, AIC, BIC kecil daripada poisson Dengan faktor-faktor terhadap Rate.