Pemodelan Generalized Poisson Regression pada Jumlah Kasus Penyakit Difteri di Kota Surabaya Tahun 2017 - Celine Masyita Desiana; Soenarnatalina Melaniani (Jurnal Ilmiah Permas: Jurnal Ilmiah STIKES Kendal, 2022)
Analisis regresi merupakan salah satu metode statistika untuk menentukan model hubungan sebab akibat. Pelanggaran asumsi equidispersi dapat diatasi dengan menggunakan salah satu metode statistika yaitu Generalized Poisson Regression (GPR). Karena pada kenyataannya asumsi equidispersi jarang ditemukan maka di dalam penelitian ini menggunakan model Generalized Poisson Regression untuk mengatasi data yang mengalami overdispersi atau underdispersi dalam kasus yang mempengaruhi jumlah kejadian difteri. Penelitian ini merupakan jenis penelitian non-reaktif dengan menggunakan data sekunder. Penelitian ini menggunakan data kasus Difteri tahun 2017 dan variabel independen penelitian ini adalah variabel persentase imunisasi DPT, persentase rumah tangga ber-PHBS dan variabel rumah sehat yang sesuai dengan kebutuhan untuk menganalisis Generalized Poisson Regression. Analisis data dilakukan secara deskriptif dan inferensial. Berdasarkan hasil uji parsial parameter maka diperoleh model Generalized Poisson Regression dengan persamaan sebagai berikut: µ = exp (9,9421332 - 51,15 - 0,094903 X1). Dimana hasil tersebut menunjukan bahwa persentase imunisasi DPT yang meningkat akan menurunkan jumlah kasus difteri.