Metode analisis regresi merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Salah satu model regresi yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel dependen dalam format data diskrit dan variabel independen dalam format data kontinu, diskrit, atau campuran adalah model regresi aturan Poisson.
Model regresi Poisson memiliki beberapa asumsi. Asumsi yang harus diperhatikan adalah bahwa varians dari variabel dependen sama dengan mean (kovariat). Model Zero Expansion Poisson Regression (ZIP) merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah over-dispersi yang disebabkan oleh redundansi nol pada data respon diskrit.
Dalam regresi ZIP, ada dua parameter yang dapat diestimasi. Yaitu, parameter yang mewakili variabel yang mempengaruhi keadaan 0 dan parameter yang mewakili variabel yang mempengaruhi keadaan Poisson. Kemudian juga dapat dimanfaatkan untuk menganalisa data yang dibutuhkan.
Baca Juga Metode Fuzzy Inventory Control untuk Mengontrol Persediaan di Sebuah Perusahaan
Aspek Penting Dalam Metode ZIP Regression
Jansakul dan Hinde (2001) menunjukkan bahwa salah satu penyebab overspeed adalah bahwa ada lebih banyak pengamatan nol daripada yang diperkirakan oleh model regresi Poisson. Salah satu metode analisis yang diusulkan untuk pengamatan nol lebih dari perkiraan adalah model regresi ZIP.
Perkiraan kemungkinan maksimum untuk dapat diperoleh dengan menggunakan model campuran, khususnya perkiraan standar dari algoritma EM. Algoritma EM menyediakan langkah-langkah sederhana yang dapat diimplementasikan dalam perangkat lunak standar atau dengan metode estimasi langsung seperti metode Rapson Newton.
Baik uji kecocokan model maupun uji parameter regresi ZIP dilakukan dengan menggunakan uji rasio kemungkinan. Tabel 1 menunjukkan tabel hipotesis dan uji statistik untuk menguji parameter model Zero Expansion Poisson Regression(Lestari, 2008). Daerah penolakan untuk ketiga tes penolakan H0 signifikan untuk 2Gcount.
Pemilihan model regresi ZIP terbaik, termasuk metode Kriteria Informasi (AIC) Akaike. Nilai AIC adalah ketika G adalah statistik model fit dan k1 adalah jumlah parameter (Dalrymple et al. 2001). Model regresi ZIP terbaik adalah satu dengan nilai AIC terendah.
Baca Juga Mengenal Metode Binary Logistic Dan Manfaatnya
Cara Menggunakan Metode Zero-Inflated Poisson Regression
Adapun terdapat beberapa tahapan yang bisa Anda gunakan dalam penerapan metode ini pada penelitian tersebut. Berikut ini adalah langkah-langkah analisis data yang digunakan dalam penelitian:
– Pertama tentukan model regresi Poisson
– Lalu taksir parameter model regresi Poisson
– Selanjutnya tentukan devians (simpangan) model
– Kemudian tentukan model terbaik regresi Poisson yang layak digunakan dipilih berdasarkan nilai devians yang kecil.
– Melakukan uji overdispersi
– Menaksir paramater model regresi ZIP
– Menguji kesesuaian model regresi ZIP
– Menguji hipotesis model regresi ZIP
– Menentukan model terbaik regresi ZIP
Demikianlah penjelasan metode Zero-Inflated Poisson Regression semoga bisa membantu Anda yang hendak menggunakan metode tersebut. Untuk informasi yang lebih lengkap terkait metode ini bisa Anda temukan melalui jurnal dan buku dengan tema serupa.
Komentar Terbaru