Performa Proporsi Zero-Inflation Pada Regresi Zero-Inflated Negative Binomial (Studi Kasus: Data Tetanus Neonatorum Di Jawa Timur)

Abstract

Tetanus Neonatorum (TN) is an infectious disease that could be prevented by immunization. East Java Province is the highest numbers of TN case in Indonesia. TN data in East Java contain overdispersion and big proportion of zero-inflation (71,05%). The data containing overdispersion and zero-inflation are more appropriately analyzed by using Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) regression. The aim of this study are: (1) to know the perform of proportion of zero-inflation for ZINB model and (2) to obtain the optimal proportion of zero-inflation for TN data. The result of this study indicates that the optimal proportion of ZINB model is 64,52%.

Pemodelan Pneumonia Berat Menggunakan Regresi Zero Inflated Negative Binomial di Gorontalo

“…Kemudian, penelitian oleh Yulian [5] dalam memodelkan frekuensi bepergian penduduk kabupaten Tapanuli Selatan. Penelitian dengan metode yang sama dilakukan oleh Amaliana et.al [6] dalam menganalisis data tetanus neonatrum yang terjadi di jawa timur dan penelitian yang dilakukan oleh Utami [7] dalam memodelkan kasus jumlah berpergian penduduk provinsi Sulawesi Tengah.…”

“…Dalam regresi zero inflated negative binomial data harus tidak mengalami multkolinearitas karena dapat menyebabkan hasil estimasi parameter tidak akurat. Mendeteksi multikolinearitas dapat menggunakan nilai VIF, model dapat dikatakan bebas dari multikolinearitas jika nilai V IF < 10 [6]. Rumus VIF dinyatakan sebagai berikut [10]: = 1 1 − .…”

Pemodelan Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Hurdle Model Pada Kasus Penyakit Tetanus Neonatorum

“…Sehingga, pada akhir tahun 1980 perkiraan angka kematian tahunan global dari Tetanus Neonatorum adalah sekitar 6,7 kematian per 1000 kelahiran hidup sehingga hal ini merupakan masalah kesehatan masyarakat yang penting (Pusat Data dan Informasi, Kementerian Kesehatan RI, 2012 Sugiharto & Ristrini, 2017). Angka kematian bayi (AKB) di Indonesia pada tahun 2007 sebesar 34 kematian per 1000 kelahiran hidup (Mahmudah, Cahyati, & Wahyuningsih, 2011;Tantijati & Bantas, 2006 Sejumlah peneliti telah mendokumentasikan hasil penelitian mereka terkait pemodelan kasus Tetanus Neonatorum (Lestari & Wulandari, 2014;Rahayu, Devianto, & Yozza, 2016;Nusantara & Purhadi, 2015;Amaliana, Sa'adah, & Wardhani, 2018 Model logit menjelaskan peluang variabel respon Yi bernilai nol hanya dipengaruhi oleh cakupan imunisasi TT2+ sebagai variabel yang signifikan. Model logit menunjukan nilai negatif pada variabel cakupan imunisasi TT2+ (X1), artinya bahwa penambahan cakupan imunisasi TT2+ sebesar satu persen (X1=1) akan mengurangi jumlah kasus penyakit Tetanus Neonatorum sebesar 0,01 kali jika variabel lain dalam keadaan konstan.…”

Analysis of Risk Factors for Dengue Hemorrhagic Fever in Riau Province using Negative Binomial Regression

“…(1) with R 2 being the coefficient of determination, if the VIF value is more than 10 then it can be concluded that multicollinearity has occurred (Amaliana et al, 2018). Based on Table 3 above obtained the VIF value for each independent variable to test the multicollinearity assumption, so the hypothesis is as follows:…”