Noviyana, Rossy (2020) PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS BIVARIATE ZERO-INFLATED POISSON INVERSE GAUSSIAN REGRESSION (Studi Kasus: Pemodelan Jumlah Kasus HIV dan AIDS di Kabupaten Trenggalek dan Ponorogo). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
Dratf Tesis Rossy Noviyana acc_kaprodi - Departemen Statistika.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Data cacahan (count data) merupakan data yang menunjukkan banyaknya
kejadian dalam kurun waktu tertentu, dan selalu bernilai positif. Salah satu metode
untuk menganalisis jenis data cacahan yaitu Regresi Poisson yang merupakan salah
satu anggota keluarga Generalized Linear Models (GLMs), dimana dalam regresi
Posisson terdapat asumsi yang harus dipenuhi yaitu respon harus memiliki mean
dan varians yang sama (equidispersion). Beberapa kasus riil terjadinya
underdispersion maupun overdispersion karena banyak amatan bernilai nol (extra
zeros). Mixed poisson distribution merupakan solusi alternatif untuk kasus
overdispersi maupun underdispersi. Salah satu metode yang sudah dikembangkan
yaitu Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian (ZIPIG). Jika terdapat dua respon,
maka analisis regresi yang sesuai yaitu Bivariate Zero-Inflated Poisson Inverse
Gaussian (BZIPIG). Penaksiran parameter model BZIPIG menggunakan Maximum
Likelihood Estimation (MLE) dengan iterasi Berndt Hall Hall Hausman (BHHH)
serta pengujian hipotesis menggunakan Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT).
Penelitian ini menggunakan metode BZIPIG dengan tujuan untuk mengetahui
bentuk penaksiran parameter dan pengujian hipotesis serta mengetahui faktor-
faktor yang mempengaruhi HIV dan AIDS pada setiap kecamatan di Kabupaten
Trenggalek dan Ponorogo. Kabupaten Trenggalek dan Ponorogo merupakan salah
satu Provinsi di Jawa Timur, dimana Jawa Timur merupakan Provinsi yang masuk
ke dalam 3 Provinsi tertinggi yang memiliki kasus HIV dan AIDS. Berdasarkan
nilai AICc yang didapatkan, model BZIPIGR merupakan model yang layak untuk
diterapkan pada data jumlah kasus HIV dan AIDS. Variabel yang memiliki
pengaruh dapat meningkatkan jumlah kasus HIV dan AIDS yaitu persentase
penduduk berpendidikan rendah (SMA). Variabel yang memiliki pengaruh
menurunkan jumlah kasus HIV dan AIDS yaitu persentase penduduk yang berumur
25-29 tahun, persentase pasangan usia subur (PUS) dengan pemakaian kondom,
persentase kegiatan penyuluhan Kesehatan dan persentase jaminan Kesehatan
masyarakat (Jamkesmas).
==================================================================================================================
Count data is data that shows the number of events at a certain time and is
always positive. One method for analyzing the type of data count is Poisson
Regression which is a member of the Generalized Linear Models family (GLMs),
Which is Poisson regression some assumptions must be fulfilled and the response
must have the same mean and variance (equidispersion). Some real cases of
underdispersion and overdispersion because many observations have zero value
(extra zeros). Mixed Poisson distribution is an alternative solution for
overdispersion and underdispersion cases. One method that has been developed is
Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian (ZIPIG). If there are two responses, then
the appropriate regression analysis is Bivariate Zero-Inflated Poisson Inverse
Gaussian (BZIPIG). Estimating the parameters of the BZIPIG model uses
Maximum Likelihood Estimation (MLE) with the Berndt Hall Hall Hausman
(BHHH) iteration and hypothesis testing using the Maximum Likelihood Ratio Test
(MLRT). This study uses the BZIPIG method intending to determine the form of
parameter assessment and hypothesis testing and to know the factors that influence
HIV and AIDS in each district in Trenggalek and Ponorogo Regencies. Trenggalek
and Ponorogo Regencies are one of the provinces in East Java, where East Java is
one of the 3rd provinces that have the highest HIV and AIDS cases. Based on the
AICc values obtained, the BZIPIGR model is a feasible model to be applied to data
on the number of HIV and AIDS cases. The variables have an influence that can
increase the number of HIV and AIDS cases, namely the percentage of the
population with low education (SMA). Variables that have the effect of reducing
the number of HIV and AIDS cases are the percentage of population aged 25-29
years, the percentage of fertile age couples (PUS) using condoms, the percentage
of health education activities, and the percentage of public health insurance
(Jamkesmas).
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | equidispersi, extra zeros, MLE, MLRT, Bivariate Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian (BZIPIG), HIV dan AIDS. |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation |
| Divisions: | Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Noviyana Rossy |
| Date Deposited: | 25 Aug 2020 07:18 |
| Last Modified: | 20 Nov 2023 08:17 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/80915 |
Actions (login required)
 |
View Item |