Penerapan Analisis Regresi Generalized Poisson, Binomial Negatif, Dan Lagrange Poisson Untuk Menangani Data Yang Mengalami Overdispersi (Studi Kasus Pada Dinas Kesehatan Kota Malang)
Main Author: | Pratiwi, Betty Woro |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed |
Terbitan: |
, 2017
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/3939/ |
Daftar Isi:
- Analisis regresi merupakan metode untuk meramalkan nilai variabel respon dari nilai satu atau lebih variabel prediktor. Untuk data cacahan yang berdistribusi poisson, digunakan analisis regresi poisson. Tahapan metode regresi poisson adalah melakukan uji distribusi poisson, uji asumsi non multikolinearitas, mengestimasi parameter, uji asumsi overdispersi, melakukan uji simultan dan uji parsial. Namun pada regresi poisson seringkali data mengalami overdispersi, sehingga perlu dilakukan penanganan overdispersi dengan analisis regresi generalized poisson, regresi binomial negatif, dan regresi poisson lagrange. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan analisis regresi generalized poisson, regresi binomial negatif, dan regresi poisson lagrange untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap jumlah kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Malang. Dari ketiga model yang terbentuk, dipilih model terbaik dengan membandingkan nilai khi kuadrat pearson, dan dicari variabel yang memiliki pengaruh signifikan. DBD merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia karena jumlah penderita yang cenderung meningkat dan semakin luas penyebarannya, sehingga perlu dilakukan upaya pencegahan oleh Pemerintah demi menekan angka kasus DBD Malang. Model terbaik adalah regresi binomial negatif yaitu