AbstrakAlasan menggunakan GMM data panel karena merupakan salah satu bentuk pendugaan semiparametrik yang sering digunakan pada data yang memiliki sedikit informasi mengenai sebaran distribusinya (Greene, 2008). Kejadian malaria erat kaitannya dengan perubahan iklim yang mempengaruhi pertumbuhan dan penyebaran berbagai penyakit menular, termasuk melalui perantara nyamuk. Faktor iklim merupakan salah satu faktor tidak langsung yang mempengaruhi terjadinya penyakit malaria. Faktor iklim yang dimaksud adalah suhu udara, curah hujan, penyinaran matahari, kelembaban dan kecepatan angin. Maluku Utara merupakan salah satu daerah yang endemis malaria. Tujuan peneltian ini adalah mengestimasi parameter model regresi linier ganda data panel dengan Generalized Method of Moment (GMM) dan menerapkan regresi linier ganda data panel dengan estimasi GMM pada angka kejadian penyakit malaria terhadap iklim melalui data tahun 2010-2014 di Maluku Utara. Studi ini termasuk studi non-reaktif. Data malaria diperoleh dari Dinas Kesehatan Maluku Utara sedangkan Iklim dari BMKG Prov. Maluku Utara Tahun 2010-2014, Hasil analisis menggunakan regresi linier ganda data panel dengan estimasi GMM didapatkan bahwa dari lima variabel prediktor Suhu, Kelembaban, Curah Hujan, Kecepatan Angin dan Lama Penyinaran Matahari, hanya tiga variabel (Curah Hujan, Kecepatan Angin dan Lama Penyinaran Matahari) yang mempengaruhi kejadian malaria di Prov. Maluku Utara. Sumbangan efektifnya terhadap Y, dengan nilai R square sebesar 0.934. Hal ini menunjukkan bahwa sumbangan efektif variabel X1, X2, X3, X4, X5 secara signifikan terhadap naik-turunnya Y sebesar 93.4% sedangkan sumbangan faktor lain terhadap Y sebesar 6.6%.

Keywords: Data panel, GMM, Malaria dan Iklim.The reason for using GMM panel data because it is one form of semiparametric estimation are often used on data that has little information about the distribution of distribution (Greene, 2008). The incidence of malaria is closely related to climate change that affect the growth and spread of various infectious diseases, including through the intermediary of mosquitoes. Climatic factors is one of the indirect factors that influence the occurrence of malaria. Climatic factors in question is the air temperature, precipitation, solar radiation, humidity and wind speed. North Maluku is one of the areas where malaria is endemic. The purpose of this research is to estimate parameters of multiple linear regression model panel data with Generalized Method of Moment (GMM) and apply multiple linear regression with panel data GMM estimates on the incidence of malaria on the climate through the data of 2010-2014 in North Maluku. These studies include the study of non-reactive. The data obtained from the Department of Health malaria North Maluku while climate of BMKG Prov. North Maluku in 2010-2014, results of multiple linear regression analysis using panel data with GMM estimation was found that of the five predictor variables temperature, humidity, rainfall, wind speed and solar radiation, only three variables (rainfall, wind speed and irradiation Lama Sun) that affect the incidence of malaria in Prov. North Maluku. Effective contribution to Y, with a value of R square of 0.934. This indicates that the effective contribution of variables X1, X2, X3, X4, X5 significantly to the rise and fall of Y by 93.4% while other factors contribute to the Y at 6.6%.

Keywords: Data panel, GMM, Malaria and Climate.