<![CDATA[Analisis regresi Poisson adalah regresi nonlinear yang biasanya digunakan untuk data diskrit dan memiliki asumsi ekuidispersi. Pada praktiknya sering terjadi pelanggaran terhadap asumsi ekuidispersi, salah satu dari pelanggaran tersebut adalah overdipersi (nilai ragam lebih besar dari nilai rata-rata). Salah satu penyebab terjadinya overdispersi adalah jumlah nilai nol yang berlebih (Excess Zero) pada variabel respon. Excess zeros dapat dilihat pada proporsi variabel respon yang bernilai nol lebih besar dari data diskrit lainnya. Terdapat banyak metode untuk mengatasi overdispersi, dua diantaranya adalah regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan regresi Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengetahui model regresi yang lebih baik digunakan pada data yang mengalami overdispersi. Data yang digunakan dalam menganalisis regresi ZIP dan ZINB adalah data hipertensi dalam kehamilan yang menyebabkan kematian ibu di Provinsi Kalimantan Barat tahun 2014 sampai 2019. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa nilai Akaike Information Criterion (AIC) pada regresi ZIP 273.011 lebih kecil dari nilai AIC regresi ZINB 275.01. Sehingga regresi ZIP lebih baik digunakan serta faktor yang menyebabkan hipertensi dalam kehamilan adalah persentase ibu hamil melaksanakan program K1. Kata kunci : Overdispersi, Regresi Poisson, Regresi ZIP, Regresi ZINB.]]>
Copyrights © 2022
