creators_name: Refi Indira Firyal Effendi, 1817031089
creators_id: refiindira@gmail.com
type: other
datestamp: 2023-02-17 09:21:36
lastmod: 2023-02-17 09:21:36
metadata_visibility: show
title: PERFORMA MODEL REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE
BINOMIAL (ZINB) UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA
DISTRIBUSI POISSON
(STUDI KASUS: JUMLAH KEMATIAN BAYI)
ispublished: submitted
subjects: 000
subjects: 001
full_text_status: restricted
abstract: ABSTRACT
PERFORMANCE MODEL ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL
(ZINB) REGRESSION TO OVERCOME OVERDISPERSION IN
POISSON DISTRIBUTION
(STUDY CASE: NUMBER OF INFANT DEATH)
By
Refi Indira Firyal Effendi
The case of infant mortality is one measure of the state of public health.
Researching the causes of infant death is one way to try and lower the number of
infant deaths. Poisson regression can be used to describe the number of cases of
infant mortality and the factors that influence it. However, overdispersion
conditions where the variance of the dependent variable is higher than the average
value are often found in Poisson regression analysis. Too many zeros in the
dependent variable can cause overdispersion. One way to overcome the problem
of overdispersion is the ZINB regression model. ZINB regression is a better
method to use to model the number of cases of infant mortality and the factors that
influence it in South Lampung Regency in 2021. In this study, data on the number
of cases of infant mortality in South Lampung in 2021 has a high percentage of
zero values. Therefore, the use of the ZINB regression model is suitable for
modeling the data. The results of the analysis showed that Low Birth Weight
Infants (LBW) (X1), deliveries assisted by health personnel (X2), and exclusive
breastfeeding (X4), were the variables that most influenced the number of cases of
infant mortality.
Keywords: Poisson, Case of Infant Mortality, Overdispersion, Zero-Inflated,
ZINB.


Kasus kematian bayi merupakan salah satu tolak ukur keadaan kesehatan
masyarakat. Meneliti penyebab kematian bayi adalah salah satu cara untuk
mencoba dan menurunkan jumlah kematian bayi. Regresi Poisson dapat
digunakan untuk menggambarkan jumlah kasus kematian bayi serta faktor-faktor
yang mempengaruhinya. Namun, kondisi overdispersi di mana nilai variansi
variabel terikat lebih tinggi daripada nilai rata-rata sering ditemukan dalam
analisis regresi Poisson. Terlalu banyak nilai nol dalam variabel terikat dapat
menyebabkan overdispersi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah overdispersi
adalah model regresi ZINB. Regresi ZINB merupakan metode yang lebih baik
digunakan untuk memodelkan jumlah kasus kematian bayi dan faktor-faktor yang
mempengaruhinya di Kabupaten Lampung Selatan tahun 2021. Pada penelitian
ini, data kasus jumlah kematian bayi di Lampung Selatan tahun 2021 memiliki
persentase nilai nol yang tinggi. Oleh karena itu, penggunaan model regresi ZINB
cocok untuk memodelkan data tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa Bayi
Berat Lahir Rendah BBLR (
date: 2023-02-02
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
id_number: 1817031089
citation:   Refi Indira Firyal Effendi, 1817031089  (2023) PERFORMA MODEL REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA DISTRIBUSI POISSON (STUDI KASUS: JUMLAH KEMATIAN BAYI).  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.    (Submitted)  
document_url: http://digilib.unila.ac.id/69549/1/ABSTRAK.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/69549/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/69549/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf