creators_name:  AMANDA , FAZA FAHIRANI
creators_id: 2117031010
type: other
datestamp: 2025-04-11 10:15:58
lastmod: 2025-04-11 10:15:58
metadata_visibility: show
title: 
ANALISIS MODEL REGRESI ZERO INFLATED POISSON DENGAN
ESTIMATOR BIAS TERMODIFIKASI BARU 
PADA DATA TETANUS NEONATORUM 
DI KOTA BANDAR LAMPUNG



ispublished: pub
subjects: 500
subjects: 510
full_text_status: restricted
abstract: In Poisson Regression, assuming that the variant value must be equal to the mean
(equidispersion), then another alternative is used for data that has a variant value
greater than the mean (overdispersion). Overdispersion in Poisson regression can
be overcome by using the Zero Inflated Poisson model. The purpose of this study
is to model Zero Inflated Poisson (ZIP) with New Modified Bias Estimator in
cases of Tetanus Neonatorum in Bandar Lampung, Indonesia. In addition, this
study also compares the performance of Zero Inflated Poisson with new modified
bias estimator with Maximum Likelihood Estimation (MLE) method in handling
multicollinearity and overdispersion in application data.
The best model based on the smallest Mean Squared Error (MSE) value. The
results of the study indicate that the Zero Inflated Poisson model with a new
modified bias estimator is better in modeling Tetanus Neonatorum case data in
Bandar Lampung, Indonesia because it has a smaller MSE value (0.8819) than the
MLE (75.5678). The Zero Inflated Poisson model with a new modified bias
estimator shows that Tetanus Neonatorum in Bandar Lampung, Indonesia is
influenced by the percentage of pregnant women examined ( ) and the
percentage of neonatal examination ( ).
Keywords: Multicollinearity, Overdispersion, Poisson Regression, Ridge
Estimators, Zero Inflated Poisson Regression

alam regresi Poisson, dengan asumsi bahwa nilai varian harus sama dengan rata-
rata (equidispersion), maka alternatif lain digunakan untuk data yang memiliki
nilai varian lebih besar dari rata-rata (overdispersion). Overdispersion dalam
regresi Poisson dapat diatasi dengan menggunakan model Zero Inflated Poisson.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan Zero Inflated Poisson (ZIP)
dengan estimator bias modifikasi baru pada kasus Tetanus Neonatorum di Bandar
Lampung, Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan kinerja Zero
Inflated Poisson dengan estimator bias baru yang dimodifikasi dengan metode
Maximum Likelihood Estimation (MLE) dalam penanganan multikolinearitas dan
overdispersion dalam data aplikasi.
Model terbaik berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa model Zero Inflated Poisson dengan estimator bias
modifikasi baru lebih baik dalam pemodelan data kasus Tetanus Neonatorum di
Bandar Lampung, Indonesia karena memiliki nilai MSE yang lebih kecil (0,8819)
dibandingkan MLE (75.5678). Model Zero Inflated Poisson dengan estimator bias
baru yang dimodifikasi menunjukkan bahwa Tetanus Neonatorum di Bandar
Lampung, Indonesia dipengaruhi oleh persentase pemeriksaan ibu hamil ( ) dan
persentase pemeriksaan neonatus ( ).
Kata kunci: Multikolinearitas, Overdispersi, Regresi Poisson, Ridge Estimator,
Regresi Zero Inflated Poisson Regression.
date: 2025-03-24
date_type: published
publisher: FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:    AMANDA , FAZA FAHIRANI  (2025)  ANALISIS MODEL REGRESI ZERO INFLATED POISSON DENGAN ESTIMATOR BIAS TERMODIFIKASI BARU PADA DATA TETANUS NEONATORUM DI KOTA BANDAR LAMPUNG.  FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/85966/1/ABSTRAK.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/85966/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/85966/3/SKRIPSI%20FULL%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf