PEMODELAN REGRESI HURDLE BINOMIAL NEGATIF DAN HURDLE CONWAY MAXWELL POISSON PADA DATA PENYAKIT PARKINSON = MODELING HURDLE NEGATIVE BINOMIAL AND HURDLE CONWAY MAXWELL POISSON REGRESSION ON PARKINSON’S DISEASE DATA

Latar Belakang. Penyakit Parkinson merupakan penyakit yang menyerang bagian motorik pada tubuh sehingga dapat menurunkan kualitas hidup penderitanya. Pengobatan yang dilakukan terbatas dengan pemberian dopaminergic dan terapi fisik. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang diduga mempengaruhi komplikasi motorik khususnya pada partisipan klinis Movement Disorder Society – Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) yang di diagnosa Penyakit Parkinson. MDS-UPDRS adalah instrumen penilaian yang digunakan untuk mengukur tingkat keparahan gejala komplikasi motorik . Data komplikasi motorik yang diperoleh dari MDS-UPDRS menunjukkan karakteristik distribusi berlebihan pada nilai nol yang berlebih (zero inflation), yang mengindikasikan adanya overdispersi akibat excess zero. Metode. Oleh karena itu, diperlukan regresi Hurdle binomial negatif dan Hurdle Conway Maxwell Poisson untuk mengatasi hal tersebut. Variabel prediktor yang digunakan merupakan bagian pengukuran dari MDS-UPDRS yaitu aspek motorik, aspek nonmotorik dalam kehidupan sehari-hari dan pemeriksaan motorik oleh profesional medis. Hasil. Berdasarkan nilai AIC diperoleh bahwa model regresi Hurdle Binomial Negatif lebih baik dibandingkan dengan Hurdle Conway Maxwell Poisson untuk diterapkan pada data komplikasi motorik. Kesimpulan. Berdasarkan model regresi Hurdle binomial negatif diketahui bahwa partisipan klinis yang tidak mengalami komplikasi motorik dipengaruhi secara signifikan oleh variabel aspek nonmotorik dalam kehidupan sehari-hari. Selain itu, pada model count, setiap kenaikan skor pada variabel aspek nonmotorik cenderung meningkatkan rata-rata skor komplikasi motorik sebesar 4,1942.

Kata Kunci : penyakit Parkinson; overdispersi; Hurdle binomial negatif; Hurdle Conway Maxwell Poisson