Electronic Theses and Dissertation

Bayesian Conditional Autoregressive (CAR) merupakan salah satu metode pemetaan penyakit melalui pemodelan risiko relatif dengan memperhatikan pemulusan nilai estimasi dan memasukkan informasi spasial dalam model. Model Bayesian CAR yang umum digunakan adalah model BYM dan Leroux, yang mampu menghasilkan estimasi risiko relatif penyakit secara lebih akurat, terutama risiko kasus stunting yang merupakan gangguan kesehatan pada anak balita. SKI 2023 melaporkan bahwa prevalensi stunting di Indonesia, terutama di Provinsi Aceh, masih melebihi standar yang ditetapkan oleh WHO dan target pemerintah dalam RPJMN 2020-2024. Salah satu daerah penyumbang kasus stunting tertinggi di Aceh adalah Kabupaten Pidie Jaya yang mencatat angka 37,8% tahun 2022 sebelum turun menjadi 29,4% tahun 2023. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan dan Keluarga Berencana Kabupaten Pidie Jaya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model Bayesian CAR terbaik antara model BYM dan Leroux dalam mengestimasi risiko relatif kasus stunting di Kabupaten Pidie Jaya tahun 2022-2024, serta melakukan klasifikasi dan pemetaan nilai risiko relatif. Diperoleh hasil bahwa, model BYM lebih baik dibandingkan model Leroux, dengan nilai hyperpriors IG(1;0,001) untuk tahun 2022 dan 2024, serta hyperpriors IG(1;0,0005) untuk tahun 2023. Berdasarkan hasil klasifikasi, diketahui bahwa pada tahun 2022 risiko stunting sangat tinggi berada di Kecamatan Meurah Dua, dan pada tahun 2023-2024 Kecamatan Panteraja selalu mengalami risiko stunting yang tinggi. Sementara itu, selama tiga tahun berturut-turut tingkat risiko stunting sangat rendah selalu berada di Kecamatan Trienggadeng. Pemetaan risiko penyakit menunjukkan bahwa risiko stunting yang tinggi terpusat di wilayah utara laut, sedangkan wilayah barat, timur, dan selatan cenderung lebih rendah.

Bayesian Conditional Autoregressive (CAR) is one of the methods for mapping diseases through relative risk modeling, taking into account the smoothing of estimated values and incorporating spatial information into the model. The commonly used Bayesian CAR models are the BYM and Leroux models, which can produce more accurate estimates of disease relative risk, particularly the risk of stunting, a health condition affecting infants and young children. The 2023 SKI report indicates that the prevalence of stunting in Indonesia, particularly in Aceh Province, remains above the standards set by the WHO and the government's targets in the 2020-2024 National Medium-Term Development Plan (RPJMN). One of the regions with the highest stunting rates in Aceh is Pidie Jaya District, which recorded a rate of 37.8% in 2022 before decreasing to 29.4% in 2023. The data used in this study are secondary data obtained from the Health and Family Planning Office of Pidie Jaya District. This study aims to determine the best Bayesian CAR model between the BYM and Leroux models in estimating the relative risk of stunting cases in Pidie Jaya Regency in 2022-2024, as well as classifying and mapping relative risk values. The results indicate that the BYM model is superior to the Leroux model, with hyperpriors of IG(1;0.001) for the years 2022 and 2024, and hyperpriors of IG(1;0.0005) for the year 2023. Based on the classification results, it was found that in 2022, the risk of stunting was very high in Meurah Dua District, and in 2023-2024, Panteraja District consistently faced a high risk of stunting. Meanwhile, for three consecutive years, the risk of stunting was very low in Trienggadeng District. The disease risk mapping shows that the high risk of stunting is concentrated in the northern coastal area, while the western, eastern, and southern areas tend to have lower risks.