Regresi multilevel zero inflated poisson untuk pemodalan data respon count (studi kasus : kejadian kematian bayi di provinsi jabar)
Kematian bayi merupakan salah satu indikator pembangunan yang
tertuang dalam Millennium Development Goals (MDGs). Pengamatan terhadap
kejadian kematian bayi dalam rumah tangga akan menghasilkan data yang
berbentuk diskrit, nonnegative dan bukan biner (count data) serta mengandung
banyak nilai nol (excess zeros). Untuk meneliti faktor-faktor atau penyebab
kematian bayi, model regresi Po is son dapat diterapkan dengan menjadikan
kejadian kematian bayi sebagai variabel respon. Salah satu masalah pada regresi
Poisson adalah jika data respon mengandung nilai nol dengan proporsi yang
relatif besar, sehingga parameter yang dihasilkan menjadi tidak tepat. Dalam
keadaan tersebut penggunaan regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) lebih
disarankan. Namun demikian, pada data yang berhirarki (multi/eve/), model
regresi ZIP menjadi kurang cocok karena tidak memperhatikan variasi tiap level.
Untuk mengatasi masalah tersebut, model regresi Multi/evel ZIP dapat
digunakan.
Pada regresi Multilevel ZIP, penaksiran parameter menggunakan
expectation-maximization (EM) algorithm, estimasi komponen varians
menggunakan restricted maximum likelihood, pengujian kelayakan model
menggunakan statistik Pearson serta pengujian parameter regresi menggunakan
statistik Wald. Aplikasi analisis ini menggunakan data Survei Demografi dan
Kesehatan Indonesia (SDKI) 2007 Provinsi Jawa Barat. Hasil pemodelan regresi
Multilevel ZIP menunjukkan bahwa dengan memperhitungkan random effect
pada level kabupatenlkota dan blok sensus, variabel prediktor dalam model yang
signifikans mempengaruhi kejadian kematian bayi dalam rumah tangga pada
poisson part adalah pendidikan kepala rumah tangga (X2), sedangkan variabel
prediktor umur kepala rumah tangga (X3), jenis lantai (X4), dan luas lantai per
kapita (X5) berpengaruh signifikans pada zero inflation (logistic) part.
No copy data
No other version available