UJI GOODNESS OF FIT DENGAN STATISTIK PULKSTENIS - ROBINSON DALAM MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL: STATISTIK PULKSTENIS - ROBINSON DALAM MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL - Niken; Wayan Somayasa; Herdi Budiman; Ruslan; Gusti Ngurah Adi Wibawa (Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika, 2024)
Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) Penerapan uji goodnessof fit pada model regresi logistik ordinal kecelakaan lalu lintas, dan 2) Mengetahui Faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Kendari. Pengujian goodness of fit dengan menggunakan statistik pulkstenis - robinson, mengelompokkan pengamatan menggunakan pola kovariat yang diperoleh dari kovariat kategorik. Setiap pola kovariat kemudian dibagi menjadi dua berdasarkan median skor ordinal. Statistik uji chi – square diperoleh dengan menggunakan tabel observasi dan frekuensi yang diperkirakan, yaitu di mana disebut frekuensi yang diamati dari sel dan adalah frekuensi yang diharapkan ketika hipotesis nol benar dan semua frekuensi yang diharapkan lebih besar dari , dari didekati dengan distribusi chi-square derajat kebebasan , yaitu . Uji pulsteknis robinson memiliki kekuatan uji yang lebih baik pada pada sampel yang berukuran besar. Misalkan kita mendapatkan grup. empiris dari untuk , menujukan kurva yang saling berdekatan. Sedangkan empiris dari untuk menunjukkan kurva menyimpang secara nyata. Dalam penelitian ini, pengujian goodnessof fit dengan statistik pulkstenis-robinson akan digunakan dalam model regresi logistik ordinal. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari POLRESTA Kendari mengenai kecelakaan lalu lintas tahun 2021. Setelah dilakukan analisis, statistik hitung pulkstenis – robinson yang diperoleh adalah sebesar 10.9099 pada taraf nyata 5%, =11.070, dalam hal ini , sehingga gagal tolak yang berarti bahwa model telah sesuai. Dari hasil uji signifikan, pada taraf nyata 5%, faktor – faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas di kota kendari adalah jenis kelamin korban, dengan statistik uji wald sebesar 3.053>(1.960).