Analisis Regresi Binomial Negatif Untuk Mengatasi Overdispersion Regresi Poisson Pada Kasus TBC Di Propinsi Jawa Timur Tahun 2005.

Ratna Wahyuningsih, 080412837 (2008) Analisis Regresi Binomial Negatif Untuk Mengatasi Overdispersion Regresi Poisson Pada Kasus TBC Di Propinsi Jawa Timur Tahun 2005. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
gdlhub-gdl-s1-2011-wahyunings-13027-abstrak-a.pdf

Download (751kB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Dalam analisis regresi Poisson, variabel respon (Y) harus memenuhi asumsi equidispersion (nilai varians sama dengan mean). Namun, dalam data rill seringkali terjadi overdispersion (nilai varians lebih besar dari mean). Salah satu cara untuk mengatasinya yaitu dengan mengganti asumsi distribusi Poisson dengan distribusi Binomial Negatif. Tujuan dari skripsi ini adalah mengestimasi parameter model regresi Poisson dan Binomial Negatif dengan metode Maximum Likelihood melalui pendekatan GLM (Generalized Linier Model) dan mendapatkan model analisis regresi Binomial Negatif pada kasus TBC di propinsi Jawa Timur tahun 2005. Dengan menggunakan metode Maximum Likelihood, estimasi parameter model regresi Poisson didapatkan dengan menyelesaikan / aLogL(/I) persamaan = ((Y– exp x; = 0 , dan untuk estimasi aa/3 (r ~ ~)~~) parameter model regresi Binomial Negatif dengan didapatkan dengan menyelesaikan persamaan a log L(fi ' a)N = n y — exp /J x eJ 0 y~, ,=i, l + a(exp(x;p)) a1ogL ( n // ) '' x fl,a) _L 12 lnJl+aexptx- 1 + Y~– exP r 0 Da ;_, a ;=o +a-1) all + a exp (x: /3)) dengan j = 0,1,2,3,..., p, digunakan metode Newton-Raphson melalui Software SAS 9.0 untuk menyelesaikan persamaan yang berbentuk implisit diatas. Diperoleh model regresi Binomial negatif sebagai solusi dari adanya overdispersion dengan tiga variabel prediktor yang siqnifikan yaitu : ,u = exp (6.0276 + 0.0125x, + 0.0163x2 – 0.0192x4) Dengan nilai parameter dispersi a sebesar 0.1397. Berdasarkan persamaan model diatas dapat disimpulkan bahwa (x2) adalah variabel prediktor yang paling dominan berpengaruh serta dengan semakin bertambahnya prosentase penduduk miskin (x,) dan prosentase rumah tangga yang memiliki rumah tidak sehat (x2), maka akan meningkatkan jumlah penderita TBC di propinsi Jatim tahun 2005. Sedangkan semakin bertambahnya prosentase penduduk berpendidikan tinggi (x4 ), maka akan menurunkan jumlah penderita TBC di propinsi Jatim tahun 2005.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 90-10 Wah a (FULL TEXT TIDAK TERSEDIA)
Uncontrolled Keywords: Poisson regression, Equidispersion, Overdispersion, Maximum Likelihood, GLM (Generalized Linier Model), Negative Binomial regression
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA276-280 Mathematical Analysis
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsEmail
Ratna Wahyuningsih, 080412837UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorNur Chamidah, S.Si, M.Si dan Toha Saifudin S.Si, M.SiUNSPECIFIED
ContributorToha Saifudin, S.Si, M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Tn Fariddio Caesar
Date Deposited: 04 Mar 2011 12:00
Last Modified: 01 Oct 2016 04:43
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25420
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item