<![CDATA[Data longitudinal adalah data yang diperoleh dari hasil pengukuran sejumlah individu secara berulang dalam beberapa waktu yang berbeda. Data longitudinal menunjukkan bagaimana perubahan nilai pada individu yang diamati relatif terhadap waktu dan beberapa kovariat yang menjadi perhatian. Variabel respon pada data longitudinal dimungkinkan dalam bentuk biner. Data dengan respon biner pada dasarnya bisa dianalisis dengan regresi logistik. Namun, regresi logistik tidak mempertimbangkan korelasi antar pengamatan yang mungkin terjadi pada satu individu. Dalam penelitian ini Generalized Estimating Equation (GEE) digunakan dalam melakukan estimasi parameter pada model data longitudinal. GEE memberi ruang pembahasan pada adanya kemungkinan korelasi antar pengamatan pada satu individu untuk data longitudinal yang memiliki variabel respon biner. Studi kasus dalam penelitian ini menganalisis probabilitas terjadinya kondisi suhu di atas normal berdasarkan lamanya penyinaran matahari (X_1). Estimasi parameter yang dilakukan menghasilkan model π_i=1/(1+e^(-(-2.427+0.553x_1i)) ) dengan struktur korelasi exchangeable (α=0,607) yang menunjukkan bahwa semakin lama penyinaran matahari akan semakin memperbesar probabilitas kondisi suhu di atas normal. Kata Kunci: Data Longitudinal, Regresi Logistik, Generalized Estimating Equation (GEE)]]>
Copyrights © 2023
