PENANGANAN KASUS OVERDISPERSI PADA DATA MORBIDITAS DI KABUPATEN SELUMA

Problem overdispersi yang sering muncul sebagai pelanggaran terhadap asumsi
equidispersi pada Regresi Poisson pada umumnya dikarenakan oleh sumber
unobserved heterogenity, adanya pengamatan yang hilang pada variabel prediktor,
adanya pencilan pada data, adanya kesalahan spesifikasi fungsi penghubung dan
banyak nilai amatan yang bernilai nol. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk
mengetahui model yang tepat pada data yang terjadi overdispersi dan excess zero
dan mengetahui variabel yang berpengaruh pada data yang terjadi overdispersi
dan excess zero terhadap kasus jumlah hari terganggunya pekerjaan, sekolah, atau
kegiatan sehari-hari lainnya akibat adanya keluhan kesehatan di Kabupaten
Seluma Provinsi Bengkulu. Data yang digunakan penelitian adalah morbiditas
yang diambil dari data jumlah hari terganggunya pekerjaan, sekolah atau kegiatan
sehari-hari lainnya akibat adanya keluhan kesehatan di kabupaten Seluma
Provinsi Bengkulu. Data diambil dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas)
Maret 2021. Analisis yang digunakan yaitu regresi Poisson, Binomial Negatif,
Regresi Hurdle Poisson, Zero Inflated Poisson, Zero Inflated Negative Binomial
dan Hurdle Negative Binomial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang
tepat digunakan untuk data yang terjadi overdispersi dan excess zero adalah Zero
Inflated Negative Poisson yang diperoleh dengan nilai AIC paling kecil yaitu
1620,609 serta variabel yang berpengaruh signifikan untuk model log dan model
logitnya adalah variabel status perkawinan dan variabel pekerjaan.
Kata Kunci: Overdispersi, Poisson, Morbiditas, Zero Inflated Negative
Binomial, Hurdle Negative Binomial.