| dc.description.abstract | Data jumlah (count data) yang diasumsikan menyebar Poisson dapat dianalisis dengan regresi Poisson. Terkadang dalam suatu penelitian seriDg ditemukan permasalahan keragaman data yang Icbih hesar dari nilai tengahnya. hal ini mcrupakan penyimpangan dari asumsi sebaran Poisson. Fenomena ini discbut deoa;1n overdispcrsi. Jika data jumlah yang teroverdispersi dianalisis dengan regresi Poisson maka galat baku penduga koefisien regresi akan lebih keeil dari nilai sebenamya (underestjmate). Hal ini akan mengakibatkan uji keberartian peubah bebasnya menjadi tidak benar. Pendekatan Idasik yang sering digunakan untuk mengatasi, data jumlah yang teroverdispersi adalah regresi binomial negatif. Kajian pengaruh overdispersi dalam regresi 1!oissori';.kaJi ini ,menunjukkan bahwa data yang mengandung overdispersi tidak dapat dianalisis ~gan regre"$i poisson. K.arena ga1at baku penduga koefisien regresi yang dihasilkan nilainya lebih keeU dari nHai sebenamya (underestimate). Tampilan data dengan nilai kesalahan mutlak (absolute error)dapat meriunjukkan bal itu. Regresi binomial negatif secara teori mengandung parameter dispersi. Besamya overdispersi dapat diduga dengan regresi binomial negatif dan hasil dugaan tersebut juga digunakan dalam mCLlduga galat baku peubah bebasnya. Oleh karena itu, plat baku ylUlg diperoleh merupakan galat baku yang mendekati nilai sebenamya. Kajian ini menunjukkan hal itu, yakni galat baku penduga koefisien regresi mendekati nilai sebenamya Dengau demikian pengujian | id |
