Text
PEMODELAN BASELINE MORTALITY DENGAN LINEAR TIME SERIES DAN LINEAR MIXED MODEL DALAM PERHITUNGAN EXCESS MORTALITY SELAMA COVID-19 DI DKI JAKARTA
Pandemi COVID-19 telah mempengaruhi tingkat kematian di seluruh dunia. Untuk menyelidiki dampak COVID-19, banyak negara mencatatkan kasus kematian harian akibat COVID-19, termasuk Indonesia. Di Indonesia, DKI Jakarta melaporkan jumlah kematian tertinggi akibat COVID-19. Namun data yang dilaporkan mungkin memiliki kelemahan, misalnya cakupan pengujian COVID-19 yang belum banyak diterapkan, potensi hasil pengujian COVID-19 yang negatif palsu, dan kematian yang terjadi sebelum pengujian COVID-19 dilakukan. Pengukuran yang lebih akurat akan memberikan wawasan yang lebih baik untuk mengelola risiko pandemi. Pengukuran excess mortality telah banyak digunakan untuk mengatasi kelemahan data tersebut. Model kematian dasar akan menjadi komponen utama dalam menghitung excess mortality. Data kematian bulanan DKI Jakarta dari Januari 2018 hingga Februari 2020 akan digunakan untuk menghasilkan model kematian dasar. Analisis dilakukan dengan menggunakan dua model, yaitu linear time series dan linear mixed model. Kedua model memerlukan data historis terkait mortalitas. Perbandingan model perlu dilakukan untuk menyediakan model yang lebih akurat dalam estimasi pola kematian dasar. Selain itu, model kematian dasar yang lebih akurat akan memberikan estimasi yang lebih baik untuk excess mortality selama COVID-19 di DKI Jakarta. Linear time series memberikan hasil prediksi yang lebih baik pada model kematian dasar di DKI Jakarta. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat 25.553 excess mortality selama pandemi COVID-19 di DKI Jakarta dari Juni 2020 hingga Juni 2021. SMR selama pandemi COVID-19 bernilai sekitar 133%.
30007061 | 7061 | RLC MM (Rak Tesis) | Available |
No other version available