Perbandingan Regresi Binomial Negatif dan Regresi Conway-Maxwell-Poisson dalam Mengatasi Overdispersi pada Regresi Poisson

Abstract

Regresi Binomial Negatif dan regresi Conway-Maxwell-Poisson merupakan solusi untuk mengatasi overdispersi pada regresi Poisson. Kedua model tersebut merupakan perluasan dari model regresi Poisson. Menurut Hinde dan Demetrio (2007), terdapat beberapa kemungkinan terjadi overdispersi pada regresi Poisson yaitu keragaman hasil pengamatan keragaman individu sebagai komponen yang tidak dijelaskan oleh model, korelasi antar respon individu, terjadinya pengelompokan dalam populasi dan peubah teramati yang dihilangkan. Akibatnya dapat menyebabkan pendugaan galat baku yang terlalu rendah dan akan menghasilkan pendugaan parameter yang bias ke bawah (underestimate). Penelitian ini bertujuan untuk membandingan model Regresi Binomial Negatif dan model regresi Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson) dalam mengatasi overdispersi pada data distribusi Poisson berdasarkan statistik uji devians. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua sumber data yaitu data simulasi dan data kasus terapan. Data simulasi yang digunakan diperoleh dengan membangkitkan data berdistribusi Poisson yang mengandung overdispersi dengan menggunakan bahasa pemrograman R berdasarkan karakteristik data berupa µ, peluang munculnya nilai nol (p) serta ukuran sampel (n). Data dibangkitkan berguna untuk mendapatkan estimasi koefisien parameter pada regresi binomial negatif dan COM-Poisson. Kata Kunci: overdispersi, regresi binomial negatif, regresi Conway-Maxwell-Poisson