Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus AIDS di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) adalah sekumpulan gejala/tanda
klinis pada pengidap HIV akibat infeksi tumpangan karena menurunnya sistem imun.
Indonesia adalah negara kedua sebagai negara dengan pengidap HIV/AIDS terbanyak
di kawasan Asia Pasifik dan peringkat pertama di Asia Tenggara. Kasus HIV/AIDS
di Sumatera Barat berkembang sangat memprihatinkan, dimana setiap tahunnya
mengalami peningkatan. Pada tahun 2018 pemerintah Sumatera Barat menyatakan
bahwa Sumatera Barat dalam keadaan gawat darurat HIV/AIDS. Untuk mengatasi
masalah ini maka perlu diselidiki faktor-faktor yang diduga berpengaruh dalam
peningkatan jumlah kasus AIDS di Provinsi Sumatera Barat dengan menggunakan
regresi nonparametrik Spline. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model factor
yang mempengaruhi kasus AIDS di Provinsi Sumatera Barat beserta faktor-faktor
yang mempengaruhinya.
Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian terapan. Data yang digunakan
adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Barat
dan Provinsi Sumatera Barat dalam Angka Tahun 2019. Variabel yang digunakan
dalam penelitian ini adalah variabel independen (X) yaitu persentase penduduk
miskin (X1), persentase wanita rawan sosial ekonomi (X2), persentase penduduk
perempuan (X3), persentase jumlah tenaga kesehatan (X4), persentase penduduk buta
huruf (X5), dan variabel dependen (Y) yang digunakan adalah jumlah kasus AIDS.
Data yang diperoleh dianalisis menggunakan regresi nonparametrik Spline. Analisis
ini digunakan karena hubungan antara jumlah kasus AIDS di Provinsi Sumatera Barat
dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya tidak membentuk pola tertentu.
Dari penelitian ini didapatkan model terbaik untuk permasalahan ini adalah
model dengan kombinasi knot (1,2,1,2). Hasil pengujian signifikansi parameter
menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh adalah persentase wanita rawan
sosial ekonomi, persentase penduduk perempuan, dan persentase tenaga kesehatan.
Nilai koefesien determinasi yang didapatkan dari model adalah 96,92% .