ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BANYAKNYA KLAIM ASURANSI KENDARAAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (Studi Kasus di PT. Asuransi Sinar Mas Cabang Semarang Tahun 2010)

Taufan, Muhammad; Suparti, Suparti; Rusgiyono, Agus

doi:10.14710/medstat.5.1.49-62

Cited by 3 publications

(7 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

Section: Pendahuluanunclassified

“…Model regresi Zero-Inflated Poisson telah dikembangkan oleh beberapa peneliti, yang bisa dilihat lebih detail pada [3], [5], [7] dan [8]. Dalam penelitian [8] juga membahas tentang regresi Zero-Inflated Poisson pada kasus faktorfaktor yang mempengaruhi banyaknya klaim asuransi kendaraan bermotor. Pada penelitian ini, data jumlah kematian bayi di Kota Bandung yang diperoleh dari Profil Kesehatan Kota Bandung Tahun 2019 memiliki terlalu banyak nilai nol (excess zeros).…”

Section: Pendahuluanunclassified

See 1 more Smart Citation

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Kota Bandung dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

Putri

Devianto²,

Yanuar³

2022

JMU

View full text Add to dashboard Cite

Kematian bayi merupakan salah satu indikator dalam menentukan tingkatkesehatan masyarakat. Salah satu upaya untuk mengurangi jumlah kematian bayi adalah dengan mengkaji faktor - faktor penyebabnya. Banyaknya kasus kematian bayi yang berupa data diskrit dan faktor - faktor yang mempengaruhinya dapat dimodelkan menggunakan regresi Poisson. Namun, dalam analisis regresi Poisson sering ditemukan kondisi overdispersi yakni nilai varians dari variabel respon lebih besar dari nilai mean. Overdispersi dapat terjadi karena terlalu banyaknya nilai nol (excess zeros) pada variabel respon.Model regresi Zero-In ated Poisson merupakan salah satu metode yang dapat mengatasi masalah overdispersi. Pada penelitian ini, data kasus jumlah kematian bayi memiliki terlalu banyak nilai nol, sehingga regresi Zero-Inflated Poisson lebih tepat digunakan untuk memodelkan jumlah kematian bayi dan faktor - faktor yang mempengaruhinya di Kota Bandung Tahun 2019. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor - faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap kasus jumlah kematian bayi adalah persentase berat badan bayi lahir rendah (BBLR), persentase kunjungan neonatal selama 3x dan persentase bayi yang diberikan ASI eksklusif.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Kota Bandung dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

Putri

Devianto²,

Yanuar³

2022

JMU

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

“…Model regresi Zero-Inflated Poisson telah dikembangkan oleh beberapa peneliti, yang bisa dilihat lebih detail pada [3], [5], [7] dan [8]. Dalam [8] juga dibahas tentang regresi Zero-Inflated Poisson pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi banyaknya klaim asuransi kendaraan bermotor. Pada penelitian ini, data jumlah kematian bayi di Kota Bandung yang diperoleh dari Profil Kesehatan Kota Bandung Tahun 2019 memiliki terlalu banyak nilai nol (excess zeros).…”

Section: Pendahuluanunclassified

See 1 more Smart Citation

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi Di Kota Bandung Dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

PUTRI¹,

Devianto²,

Yanuar³

2021

JMU

View full text Add to dashboard Cite

Kematian bayi merupakan salah satu indikator dalam menentukan tingkat kesehatan masyarakat. Salah satu upaya untuk mengurangi jumlah kematian bayi adalah dengan mengkaji faktor-faktor penyebabnya. Banyaknya kasus kematian bayi yang berupa data diskrit dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dapat dimodelkan menggunakan regresi Poisson. Namun, dalam analisis regresi Poisson sering ditemukan kondisi overdispersi yakni nilai varians dari variabel respon lebih besar dari nilai mean. Overdispersi dapat terjadi karena terlalu banyaknya nilai nol (excess zeros) pada variabel respon. Model regresi Zero-Inflated Poisson merupakan salah satu metode yang dapat mengatasi masalah overdispersi. Pada penelitian ini, data kasus jumlah kematian bayi memiliki terlalu banyak nilai nol, sehingga regresi Zero-Inflated Poisson lebih tepat digunakan untuk memodelkan jumlah kematian bayi dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Kota Bandung Tahun 2019. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap kasus jumlah kematian bayi adalah persentase berat badan bayi lahir rendah (BBLR), persentase kunjungan neonatal selama 3× dan persentase bayi yang diberikan ASI eksklusif.Kata Kunci: Excess Zeros, Overdispersi, Regresi Poisson, Regresi Zero-Inflated Poisson

show abstract

Penerapan Model Regresi Zero-Inflated Poisson pada Kasus Kematian Bayi di Kota Bandung Tahun 2020

Ihsan,

Hajarisman

2023

BCSS

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. Poisson regression is used to analyze the relationship between predictor variables and response variables in the form of discrete data. In Poisson regression, one of the problems often faced is that the response has more than 50% zero data (zero inflation). So, the regression model to overcome the problem where the data contains too many zero values in discrete data and Poisson distribution is the Zero Inflated Poisson (ZIP) regression model. The purpose of this study is to obtain the application of the Zero-Inflated Poisson regression model to infant mortality cases in Bandung City in 2020. The data used in this study contains 80 observations based on UPT puskesmas in Bandung City with infant mortality data in Bandung city in 2020 and the factors that are thought to influence it. Parameter estimation of the ZIP regression model was carried out using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method and solved using the Expectation-Maximization (EM) algorithm, followed by testing the significance of the model using the likelihood ratio test and testing the significance of the parameters with the Wald test. From the results of hypothesis testing using a real level of 5%, the variable that affects infant mortality cases in the Poisson State model is unhealthy housing, while the variable that affects the chance of infant mortality cases being zero in the Zero State model is low birth weight. Abstrak. Regresi Poisson digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang berupa data diskrit. Pada regresi poisson salah satu permasalahan yang sering dihadapi yaitu responnya mempunyai data nol yang lebih dari 50% (zero inflation). Sehingga, model regresi untuk mengatasi masalah di mana data mengandung terlalu banyak nilai nol pada data diskrit dan berdistribusi Poisson adalah model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP). Tujuan dari penelitian ini yaitu memperoleh penerapan model regresi Zero-Inflated Poisson pada kasus kematian bayi di Kota Bandung tahun 2020. Data yang digunakan dalam penelitian ini berisi 80 pengamatan berdasarkan UPT puskesmas di Kota Bandung dengan data angka kematian bayi di kota Bandung pada tahun 2020 beserta faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Penaksiran parameter model regresi ZIP dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan diselesaikan menggunakan algoritma Ekspektasi-Maksimalisasi (EM), dilanjutkan dengan pengujian signifikansi model dengan menggunakan likelihood ratio test dan pengujian signifikansi parameter dengan uji Wald. Dari hasil pengujian hipotesis menggunakan taraf nyata sebesar 5% variabel yang mempengaruhi kasus kematian bayi pada model Poisson State yaitu rumah tidak sehat, sedangkan variabel yang mempengaruhi peluang kasus kematian bayi bernilai nol pada model Zero State yaitu berat badan bayi lahir rendah.

show abstract

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BANYAKNYA KLAIM ASURANSI KENDARAAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (Studi Kasus di PT. Asuransi Sinar Mas Cabang Semarang Tahun 2010)

Cited by 3 publications

References 9 publications

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Kota Bandung dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Kota Bandung dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi Di Kota Bandung Dengan Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson

Penerapan Model Regresi Zero-Inflated Poisson pada Kasus Kematian Bayi di Kota Bandung Tahun 2020

Contact Info

Product

Resources

About