PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) UNTUK MENGATASI PELANGGARAN EQUIDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS CAMPAK DI KOTA SEMARANG

Ruliana, . (2015) PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) UNTUK MENGATASI PELANGGARAN EQUIDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS CAMPAK DI KOTA SEMARANG. Other thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

Preview

Text (PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) UNTUK MENGATASI PELANGGARAN EQUIDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS CAMPAK DI KOTA SEMARANG) 62. 4111411051-S.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Preview

Abstract

Ruliana. 2015. Pemodelan Generalized Poisson Regression (GPR) untuk Mengatasi Pelanggaran Equidispersi pada Regresi Poisson Kasus Campak di Kota Semarang. Skripsi Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang. Pembimbing : Putriaji Hendikawati S.Si., M.Pd., M.Sc. dan Drs. Arief Agoestanto, M.Si. Kata kunci : Campak, Regresi Poisson, Overdispersi, Generalized Poisson Regression (GPR). Campak merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus campak dengan gejala rodromal seperti demam, batuk, coryza/pilek, kemudian diikuti dengan munculnya ruam makulopapuler yang menyeluruh diseluruh tubuh. Kasus penyakit campak di Kota Semarang mengalami fluktuatif setiap tahunnya sehingga Dinas Kesehatan Kota (DKK) Semarang menaruh perhatian khusus untuk mengurangi banyak kasus penyakit campak. Data kasus campak di Kota Semarang tahun 2013 merupakan data diskrit berdistribusi Poisson dan mengalami overdispersi. Regresi Poisson merupakan regresi nonlinear yang digunakan untuk menganalisis data count dengan variabel respon berdistribusi Poisson dan memenuhi asumsi equidispersi. Pada prakteknya kadang terjadi pelanggaran asumsi dalam analisis data diskrit berupa overdispersi atau underdispersi sehingga model regresi Poisson tidak tepat digunakan. Untuk mengatasi pelanggaran tersebut digunakan Generalized Poisson Regression (GPR) dalam pemodelan data. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota (DKK) Semarang dan Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Semarang. Variabel respon yang dipakai dalam penelitian ini yaitu banyaknya kasus penyakit campak di Kota Semarang (Y). Sedangkan beberapa variabel prediktor yang dipakai dalam penelitian ini yaitu imunisasi campak , Puskesmas , keluarga miskin , dan kepadatan penduduk . Karena data banyaknya kasus campak di Kota Semarang tahun 2013 mengalami kasus overdispersi maka dilakukan pemodelan Generalized Poisson Regression (GPR). Model terbaik dalam penelitian ini yaitu ̂ dari model tersebut dapat dilihat bahwa faktor yang mempengaruhi jumlah kasus penyakit campak di Kota Semarang tahun 2013 yaitu jumlah imunisasi campak di, jumlah Puskesmas, dan banyak keluarga miskin di tiap-tiap kecamatan Kota Semarang.

Actions (login required)

View Item