Penyakit menular seperti HIV (Human Immunodeficiency Virus) dan AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome) telah menyerang banyak orang dan telah mendapat perhatian yang sangat serius dari beberapa negara, antara lain Eropa, Amerika Selatan dan Amerika Utara, Afrika, China, Filipina, Brasil, Liberia, Ethiopia, dan Indonesia, dalam upaya menekan penyebaran dan jumlah korban akibat HIV dan AIDS. HIV dan AIDS ini menyebar dari penderita ke orang lain melalui suatu penularan. Beberapa faktor yang mempengaruhi penularan tersebut antara lain pernikahan dini, pengguna narkoba, pengguna alat kontrasepsi, pendidikan, dan banyaknya pengangguran. Penyakit menular seperti HIV (Human Immunodeficiency Virus) dan AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome) telah menyerang banyak orang dan telah mendapat perhatian yang sangat serius dari beberapa negara, antara lain Eropa, Amerika Selatan dan Amerika Utara, Afrika, China, Filipina, Brasil, Liberia, Ethiopia, dan Indonesia, dalam upaya menekan penyebaran dan jumlah korban akibat HIV dan AIDS. HIV dan AIDS ini menyebar dari penderita ke orang lain melalui suatu penularan. Beberapa faktor yang mempengaruhi penularan tersebut antara lain pernikahan dini, pengguna narkoba, pengguna alat kontrasepsi, pendidikan, dan jumlah pengangguran. Dalam pemodelan tersebut, sering kali kita menemui penggunaan estimator untuk mengestimasi model-model tersebut yang diaplikasikan pada dataset kasus HIV dan AIDS.
Dalam penelitian ini, akan dianalisis korelasi antara jumlah kasus HIV dan AIDS untuk setiap provinsi di Indonesia. Karena ada dua variabel respon yang berkorelasi, maka kami menggunakan model regresi biresponse. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dikembangkan metode analisis regresi yang disebut LS-Spline BNNBR untuk memodelkan dan menganalisis kasus HIV dan AIDS yang terjadi di semua provinsi di Indonesia yang dipengaruhi oleh persentase pernikahan usia dini dan persentase pengguna kontrasepsi. LS-Spline merupakan salah satu estimator spline yang memiliki kemampuan untuk menjelaskan perubahan perilaku data pada sub-interval tertentu, sehingga sangat cocok untuk tujuan prediksi dan interpretasi. Untuk memvalidasi metode yang diusulkan, kami membandingkannya dengan metode klasik, yaitu Ordinary Least Square Biresponse Parametric Negative Binomial Regression (OLS-BPNBR).
Hasil estimasi model disajikan dalam Tabel 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LS-Spline BNNBR memberikan nilai deviasi sebesar 7,542334 yang lebih kecil dibandingkan dengan metode OLS-BPNBR yaitu 7,993935 (Lihat Tabel 5). Ini berarti bahwa, metode yang diusulkan memiliki kecocokan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan metode klasik. Selain itu, Hasil estimasi model menunjukkan bahwa jumlah kasus HIV dan AIDS di Indonesia akan menurun apabila persentase pernikahan dini meningkat dan persentase pengguna kontrasepsi menurun.
Akhirnya dapat disimpulkan bahwa berdasarkan hasil estimasi dengan menggunakan metode LS-Spline BNNBR menunjukkan bahwa ketika persentase jumlah perkawinan usia dini berada pada kisaran 5,9625 sampai dengan 11,1550 maka peningkatan jumlah perkawinan usia dini akan meningkatkan jumlah kasus HIV di Indonesia. Sebaliknya ketika persentase jumlah pengguna alat kontrasepsi lebih dari 58,1450 maka jumlah kasus HIV di Indonesia akan meningkat. Begitu pula ketika persentase jumlah perkawinan usia dini kurang dari 5,9625 dan berada pada kisaran 11,1550 sampai dengan 13,2475 maka jumlah kasus AIDS di Indonesia akan meningkat. Sedangkan ketika persentase pengguna alat kontrasepsi lebih dari 58,1450 maka jumlah kasus AIDS di Indonesia akan meningkat. Oleh karena itu, untuk menekan jumlah kasus HIV dan AIDS di Indonesia, maka persentase perkawinan usia dini harus ditekan, sedangkan persentase pengguna alat kontrasepsi harus ditingkatkan.
Penulis: Prof. Dr. Nur Chamidah, S.Si., M.Si.
Informasi lengkap (detail) dari penelitian ini dapat dilihat pada tulisan kami di laman:
https://doi.org/ 10.1016/j.mex.2025.103336
Arip Ramadan, Nur Chamidah, I Nyoman Budiantara, Budi Lestari, Dursun Aydin (2025). Method for Modelling the Number of HIV and AIDS Cases Using Least Square Spline Biresponse Nonparametric Negative Binomial Regression. MethodsX 14, 103336,pp.1“11.DOI: 10.1016/j.mex.2025.103336.
