Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression
Bayesian merupakan salah satu metode estimasi parameter yang dapat diaplikasikan pada ukuran sampel yang kecil. Zero Inflated Poisson merupakan salah satu metode untuk menganalisis data Poisson yang mengalami overdispersion. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja analisis Zero...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Mathematics Department UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
2025-03-01
|
| Series: | Cauchy: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/Math/article/view/30207 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850195391082921984 |
|---|---|
| author | Candra Rezzing Weni Utomo Achmad Efendi Ni Wayan S. Wardhani |
| author_facet | Candra Rezzing Weni Utomo Achmad Efendi Ni Wayan S. Wardhani |
| author_sort | Candra Rezzing Weni Utomo |
| collection | DOAJ |
| description | Bayesian merupakan salah satu metode estimasi parameter yang dapat diaplikasikan pada ukuran sampel yang kecil. Zero Inflated Poisson merupakan salah satu metode untuk menganalisis data Poisson yang mengalami overdispersion. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja analisis Zero Inflated Poisson Regression menggunakan Bayesian. Data yang digunakan adalah jumlah kasus campak di Jawa Timur. Campak merupakan penyakit menular yang berpotensi menjadi wabah di berbagai daerah, termasuk Jawa Timur. Terdapat empat variabel prediktor yang digunakan yaitu Jumlah Penduduk (X1), Persentase Vaksinasi (X2), Persentase Penduduk Miskin (X3), dan Persentase Sanitasi Layak (X4), serta satu variabel respon yaitu Jumlah Kasus Campak. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa estimasi model Zero Inflated Poisson (ZIP) menggunakan Bayesian lebih baik dibandingkan estimasi model Zero Inflated Poisson (ZIP) menggunakan MLE. Hal ini dikarenakan data yang digunakan dalam penelitian memiliki sampel yang kecil sehingga estimasi MLE cenderung kurang baik digunakan dalam estimasi parameter. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan menggunakan metode Deviance Information Criteria (DIC). Model terbaik ditunjukkan dengan nilai DIC terkecil pada ukuran sampel 100 dan proporsi nol 0,8. |
| format | Article |
| id | doaj-art-0e0362cdae974e92a22ff4508ff32fd0 |
| institution | OA Journals |
| issn | 2086-0382 2477-3344 |
| language | English |
| publishDate | 2025-03-01 |
| publisher | Mathematics Department UIN Maulana Malik Ibrahim Malang |
| record_format | Article |
| series | Cauchy: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi |
| spelling | doaj-art-0e0362cdae974e92a22ff4508ff32fd02025-08-20T02:13:45ZengMathematics Department UIN Maulana Malik Ibrahim MalangCauchy: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi2086-03822477-33442025-03-0110121322310.18860/cauchy.v10i1.302078655Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson RegressionCandra Rezzing Weni Utomo0Achmad Efendi1Ni Wayan S. Wardhani2Brawijaya UniversityBrawijaya UniversityBrawijaya UniversityBayesian merupakan salah satu metode estimasi parameter yang dapat diaplikasikan pada ukuran sampel yang kecil. Zero Inflated Poisson merupakan salah satu metode untuk menganalisis data Poisson yang mengalami overdispersion. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja analisis Zero Inflated Poisson Regression menggunakan Bayesian. Data yang digunakan adalah jumlah kasus campak di Jawa Timur. Campak merupakan penyakit menular yang berpotensi menjadi wabah di berbagai daerah, termasuk Jawa Timur. Terdapat empat variabel prediktor yang digunakan yaitu Jumlah Penduduk (X1), Persentase Vaksinasi (X2), Persentase Penduduk Miskin (X3), dan Persentase Sanitasi Layak (X4), serta satu variabel respon yaitu Jumlah Kasus Campak. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa estimasi model Zero Inflated Poisson (ZIP) menggunakan Bayesian lebih baik dibandingkan estimasi model Zero Inflated Poisson (ZIP) menggunakan MLE. Hal ini dikarenakan data yang digunakan dalam penelitian memiliki sampel yang kecil sehingga estimasi MLE cenderung kurang baik digunakan dalam estimasi parameter. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan menggunakan metode Deviance Information Criteria (DIC). Model terbaik ditunjukkan dengan nilai DIC terkecil pada ukuran sampel 100 dan proporsi nol 0,8.https://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/Math/article/view/30207bayesianmeaslesmlesimulation studyzip |
| spellingShingle | Candra Rezzing Weni Utomo Achmad Efendi Ni Wayan S. Wardhani Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression Cauchy: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi bayesian measles mle simulation study zip |
| title | Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression |
| title_full | Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression |
| title_fullStr | Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression |
| title_full_unstemmed | Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression |
| title_short | Simulation Study of Bayesian Zero Inflated Poisson Regression |
| title_sort | simulation study of bayesian zero inflated poisson regression |
| topic | bayesian measles mle simulation study zip |
| url | https://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/Math/article/view/30207 |
| work_keys_str_mv | AT candrarezzingweniutomo simulationstudyofbayesianzeroinflatedpoissonregression AT achmadefendi simulationstudyofbayesianzeroinflatedpoissonregression AT niwayanswardhani simulationstudyofbayesianzeroinflatedpoissonregression |