Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/104899
Title: Kajian Regresi Poisson, Poisson Terampat, dan Binomial Negatif Pada Data Kemiskinan di Indonesia
Authors: Aidi, Muhammad Nur
Silvianti, Pika
Ambarita, Dicky Okada
Issue Date: 2020
Publisher: IPB University
Abstract: Data cacahan diperoleh dengan menghitung banyaknya objek dan menghasilkan himpunan bilangan bulat yang non negatif. Salah satu analisis yang digunakan pada data cacahan adalah analisis regresi dengan metode yang berbeda daripada analisis regresi pada umumnya. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji faktor-faktor eksternal yang memengaruhi angka kemiskinan suatu provinsi di Indonesia dengan menggunakan analisis regresi Poisson, regresi Poisson Terampat, dan regresi Binomial Negatif. Data yang digunakan merupakan data kemiskinan yang diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) berjudul Statistik Indonesia 2017, Statistik Indonesia 2018, dan Statistik Indonesia 2019 yang melibatkan sepuluh peubah penjelas numerik dan satu peubah penjelas kategorik. Pengujian overdispersi menggunakan nilai deviance membuktikan bahwa data kemiskinan di Indonesia memiliki masalah overdispersi. Penelitian ini menunjukkan model regresi Poisson Terampat dengan delapan peubah penjelas signifikan adalah model terbaik berdasarkan perhitungan nilai Akaike Information Criteria (AIC) dan Bayesian Information Criteria (BIC) untuk memodelkan data kemiskinan suatu provinsi di Indonesia tahun 2016-2018.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/104899
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File SizeFormat 
G20doa.pdf
  Restricted Access
12.44 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.