## IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK
Mohamad Jajuli
Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang mohamad.jajuli@staff.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Institut  Pertanian  Bogor  (IPB)  berusaha  semaksimal  mungkin  meningkatkan  kelulusan  para mahasiswanya  baik  secara  kualitas  maupun  kuantitas.  Secara  kualitas  mahasiswa  lulus  dengan  nilai  IPK  yang maksimal  dan  lulus  tepat  waktu.  Secara  kuantitas  artinya  jumlah  mahasiswa  yang  masuk  sama  dengan  jumlah mahasiswa  yang  lulus,  berarti  tidak  ada  yang  berhenti  studi.  Mahasiswa  berhenti  studi  merupakan  salah  satu persoalan  yang  dapat  merugikan  pribadi  mahasiswa,  institusi,  dan  negara.  Keterkaitan  mahasiswa  pascasarjana IPB berhenti studi berdasarkan jenis kelamin, usia, status perkawinan, status pekerjaan, status perguruan tinggi asal,  IPK  S1,  sumber  biaya  S2,  daerah  perguruan  tinggi  asal,  dan  linieritas  S1  dapat  dilihat  dengan  analisis Chisquared  Automatic  Interaction  Detection (CHAID)  dan  regresi  logistik. Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  pascasarjana  IPB  angkatan  2005-2010. Berdasarkan analisis  CHAID menghasilkan  4  faktor yang  mempengaruhi  mahasiswa  pascasarjana  IPB  berhentis  studi  yaitu  sumber  biaya pendidikan  S2,  status  perguruan  tinggi  asal,  linieritas  S1,  dan  IPK  S1.  Hasil  analisis  regresi  logistik menunjukkan  bahwa  mahasiswa  pascasarjana  IPB  berhenti  studi  dipengaruhi  oleh jenis  kelamin,  status perguruan  tinggi  asal,  sumber  biaya  pendidikan  S2,  dan  linearitas  rumpun  ilmu. Ketepatan  klasifikasi  yang diperoleh untuk analisis CHAID dan regresi logistik masing-masing sebesar 97.1%.
Keywords: berhenti studi, CHAID, regresi logistik

## PENDAHULUAN
Sekolah  Pascasarjana  Institut  Pertanian Bogor  (IPB)  dengan  mottonya  meraih  masa  depan berkualitas  bersama  pascasarjana  IPB,  berusaha semaksimal  mungkin  meningkatkan  kelulusan  para mahasiswanya baik secara kualitas maupun kuantitas.  Secara  kualitas  mahasiswa  lulus  dengan nilai indeks prestasi kumulatif (IPK) yang maksimal dan  lulus  tepat  waktu.  Secara  kuantitas  artinya jumlah  mahasiswa  yang  masuk/terdaftar  sama dengan  jumlah  mahasiswa  yang  lulus,  berarti  tidak ada  yang  berhenti  studi.  Kategori  mahasiswa berhenti  studi  di  sekolah  pascasarjana  IPB  sendiri ada tiga, yaitu  mahasiswa  mengundurkan diri, habis masa studi, dan IPK di bawah 3,00.
Gambar  1.  Persentase  kategori  berhenti  studi mahasiswa pascasarjana IPB
Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  mahasiswa mengundurkan diri dan habis masa studi persentasenya  mengalami penurunan di tahun 2006- 2010,  sedangkan  mahasiswa  yang  IPK  kurang  dari 3,00  mengalami  penurunan  di  tahun  2006  tetapi perlahan  meningkat  kembali  di  tahun  2008  hingga 2010.  Dilihat  dari  total  mahasiswa  berhenti  studi, persentase  mahasiswa  yang  IPK  kurang  dari  3,00 sebesar
52,88%
sedangkan mahasiswa mengundurkan  diri  sebesar  24,52%  dan  mahasiswa yang habis masa studi 22,60%. Hal ini membuktikan bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  pascasarjana  IPB berhenti  studi  disebabkan  karena  IPK  yang  kurang dari  3,00  sehingga  dalam  penelitian  ini  yang  akan dikaji  lebih  lanjut  adalah  mahasiswa  pascasarjana IPB  yang  berhenti  studi  karena  IPK  kurang  dari 3,00.
Metode  statistika  yang  dapat  melihat karakteristik  mahasiswa  yang  berhenti  studi  dan tidak  berhenti  studi  yaitu  dengan  menggunakan CHAID ( Chi-squared Automatic Interaction Detection )  dan  regresi  logistik.  CHAID  merupakan salah  satu  teknik  nonparametrik  yang  dapat melakukan  pemilihan  variabel  dari  data  berukuran besar  dalam  menentukan  variable-variabel  yang paling  berpengaruh.  CHAID  akan  menghasilkan diagram  yang  mirip  dengan  diagram  pohon keputusan  dan  menggunakan  uji  Khi-kuadrat  pada pengoperasiannya.  Metode  ini  cocok  digunakan pada  data  yang  berukuran  besar  dan  akan menghasilkan pohon nonbiner (Alamudi et al. 1998).
Tahun % 2010 2009 2008 2007 2006 2005 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Variable IPK < 3,00 Mengundurkan Diri Habis Masa Studi 0,00 0,00 0,43 0,42 2,54 7,23 0,13 0,28 0,14 0,14 2,69 5,99 2,43 2,35 2,17 1,94 2,85 6,73
Regresi  logistik  adalah  suatu  teknik  analisis statistika  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan hubungan antara variabel respon  yang  memiliki dua kategori  atau  lebih  dengan  satu  atau  lebih  variabel penjelas berskala kategori atau kontinu (Hosmer dan Lemeshow 2000).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan factor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa pascasarjana  IPB  berhenti  studi  menggunakan analisis CHAID dan regresi logistik.

## TINJAUAN PUSTAKA
CHAID ( Chi-squared Automatic Interaction
Detection )
CHAID  adalah  singkatan  dari Chi-squared Automatic  Interaction  Detector .  CHAID  pertama kali diperkenalkan  dalam  sebuah  artikel  berjudul “ An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data ” oleh Dr. G.V. Kass tahun  1980.  Prosedurnya  merupakan  bagian  dari teknik  terdahulu  yang  dikenal  dengan Automatic Interaction  Detector (AID),  dan  menggunakan statistik chi-square sebagai  alat  utamanya.  CHAID secara  keseluruhan  bekerja  untuk  menduga  sebuah variabel tunggal, disebut sebagai variabel dependen, yang  didasarkan  pada  sejumlah  variabel-variabel yang lain, disebut sebagai variabelvariabel independen. CHAID merupakan suatu teknik iteratif yang menguji satu-persatu variabel independen yang digunakan  dalam  klasifikasi,  dan  menyusunnya berdasarkan  pada  tingkat  signifikansi  statistik chisquare terhadap variabel dependennya (Gallagher, 2000).
CHAID  digunakan  untuk  membentuk segmentasi  yang  membagi  sebuah  sampel  menjadi dua  atau  lebih  kelompok  yang  berbeda  berdasarkan sebuah kriteria tertentu. Hal ini kemudian diteruskan dengan  membagi  kelompok-kelompok  tersebut menjadi  kelompok  yang  lebih  kecil  berdasarkan variable  variabel  independen  yang  lain.  Prosesnya berlanjut  sampai  tidak  ditemukan  lagi  variabel independen yang signifikan secara statistik. Segmen- segmen  yang  dihasilkan  akan  bersifat  saling  lepas yang  secara  statistik  akan  memenuhi  criteria  pokok segmentasi  dasar  (Bagozzi,  1994).  Hasilnya  juga akan  memberikan  peringkat  pada  variabel  yang merupakan variabel independen paling signifikan sampai yang tidak signifikan.
CHAID  memilih  variabel-variabel  variable independennya atas dasar uji chi-square antara kategori  variabel-variabel  yang  tersedia  dengan kategori-kategori  variabel  dependennya  (seperti yang  terdapat  pada  statistika  dasar  bahwa  uji chi- square merupakan  uji  non  parametrik  yang  sesuai untuk  menguji  hubungan  antar  variabel  yang berbentuk kategori) (Myers, 1996).

## Regresi Logistik
Hosmer  dan  Lemeshow  (2000)  menjelaskan bahwa  model  regresi  logistik  dibentuk  dengan menyatakan  nilai  P(Y=1|x)  sebagai  π(x),  yang dinotasikan sebagai berikut:
π(x)= exp(β 0 +β 1 X 1 +…+β p X p ) 1+exp(β 0 +β 1 X 1 +…+β p X p )
Fungsi regresi di atas berbentuk non linear sehingga untuk  membuatnya  menjadi  fungsi  linear  dilakukan transformasi logit sebagai berikut:
logit[π(x)]=β 0 +β 1 X 1 +…+β p X p =ln [ π(x) 1-π(x) ]
Untuk  variabel bebas  yang bersifat kategorik maka diperlukan variabel boneka. Secara umum jika sebuah  variabel  berskala  nominal  atau  ordinal mempunyai k kategori, maka diperlukan k-1 variabel boneka. Misalnya, variabel penjelas ke-j mempunyai k j kategori.  D ju melambangkan  k j -1  variabel  boneka dan β ju merupakan koefisien variabel boneka dengan u=1,2,…,k j -1 . Dengan demikian model transformasi logitnya menjadi:
g(x)=β 0 +β 1 x 1 +…+ ∑ β ju D ju kj-1 u=1 +β p x p
Pendugaan  parameter  dalam  model  regresi logistik  dilakukan  dengan  menggunakan  metode kemungkinan  maksimum.  Jika  antara  amatan  yang satu  dengan  yang  lain  diasumsikan  bebas,  maka fungsi kemungkinannya adalah:
l(β)= ∏ π(x i ) yi [1-π(x i )] 1-yi n i=1 dengan:
i      = 1, 2, ..., p y i = pengamatan pada variabel respon ke-i π(x i ) = peluang untuk variabel penjelas ke-i bernilai Y=1
Koefisien logit diduga dengan
memaksimumkan l(β) dengan pendekatan logaritma sehingga fungsinya sebagai berikut:
L(β)= ∑{y i ln[π(x i )]+(1-y i )ln[1-π(x i )]} n i=1
Nilai  dugaan  β i dapat  diperoleh  dengan membuat  turunan  pertama  L(β)  terhadap  β i =  0 dengan i = 1, 2, ..., p.
Menguji  peranan  dari  tiap  variabel  penjelas terhadap  variabel  responnya  dalam  regresi  logistik menggunakan  statistik  uji  G  dan  uji  Wald.  Statistik uji G adalah uji rasio kemungkinan  yang digunakan untuk  menguji  peranan  variabel  penjelas  di  dalam model secara serentak. Hipotesis yang diuji yaitu: H 0 : β 1 = ... = β p = 0 H 1 : minimal ada satu β i ≠ 0; i = 1, 2, ..., p Rumus umum untuk uji G adalah:
G=-2ln [ L 0 L p ]
dengan  L 0 adalah  fungsi  kemungkinan  tanpa variabel  penjelas  dan  L p merupakan  fungsi
kemungkinan  dengan  p  variabel  penjelas.  Hipotesis nol ditolak jika G >   χ p(α) 2 .
Statistik  uji  Wald  digunakan  untuk  menguji parameter  β i secara  parsial.  Hipotesis  yang  akan diuji adalah:
H 0 : β i = 0 H 1 : β i ≠ 0; i = 1, 2, ..., p Statistik uji Wald adalah:
W i = β̂ i SE(β̂i)
dengan β̂ i sebagai  penduga  β i dan  SE( β̂ i )  sebagai penduga galat baku β i . Hipotesis nol ditolak jika |W| > Z α/2 .
Interpretasi  koefisien  untuk  model  regresi logistik  biner  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai rasio  oddsnya.  Rasio  odds  merupakan  ukuran asosiasi yang memperkirakan berapa besar kecenderungan  pengaruh  variabel-variabel  penjelas terhadap  variabel  respon.  Rasio  odds  (ψ) didefinisikan sebagai berikut Ψ ̂= exp(β i )

## METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  bagian akademik  pascasarjana  Institut  Pertanian  Bogor (IPB)  yaitu  data  mahasiswa  pascasarjana  IPB angkatan  2005-2010.  Variabel  yang  digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut: Variabel dependen
Y =  Status  Mahasiswa  (tidak  berhenti  studi,
berhenti studi)
Variabel independen X 1 =  Jenis kelamin (perempuan, laki-laki) X 2 =  Usia (< 33 tahun,33-49 tahun,  > 49 tahun) X 3 =  Status Perkawinan (lajang, menikah) X 4 =  Status pekerjaan (tidak bekerja, bekerja) X 5 =  Status  perguruan  tinggi  asal  (swasta, negeri) X 6 =  IPK S1 (< 2,75, ≥ 2,75) X 7 =  Sumber biaya S2 (mandiri, beasiswa) X 8 =  Daerah  perguruan  tinggi  asal  (pulau  Jawa, luar pulau Jawa) X 9 =  Linieritas S1 (tidak linier, linier)

## Prosedur Analisis CHAID
Langkah-langkah dalam melakukan analisis CHAID secara garis besar adalah sebagai berikut:
1. Memasukkan  semua  data  berdasarkan  kategori yang ditentukan
2. Menentukan  terlebih  dahulu  semua  skala variabel yang akan digunakan dengan tepat dan benar
3. Menentukan  kategori  target  dari  kategori- kategori  variabel  dependen.  Hal  ini  dilakukan untuk  memunculkan  beberapa  grafik  lain sebagai informasi lebih lanjut dalam data yang ada.  Kategori  target  yang  dipergunakan  bisa salah  satu  atau  semua  kategori  yang  ada  pada
variabel dependen.
4. Menerapkan  3  langkah  analisis  CHAID,  yaitu langkah penggabungan, pemisahan, dan pemberhentian.  Dalam  langkah  penggabungan akan  mulai  diterapkan  uji Chi-square dan pengali  Bonferroni  sebagai  pengoreksinya. Pada  langkah  penggabungan  sebagian  besar proses  akan  menggunakan  uji Chi-square saja. Kemudian  dilakukan  iterasi  pada  kedua langkah  tersebut,  dan  proses  iterasi  akan berhenti  apabila  sudah  tidak  ada  lagi  variabel independen yang tersisa untuk diuji hubungannya  dengan  variabel  dependen,  atau juga  apabila  terbentuknya  node  pada  diagram pohon telah memenuhi batasan yang ditentukan.  Proses  ini  disebut  dengan  proses pemberhentian
5. Menentukan kelompok faktor yang
mempengaruhi mahasiswa berhenti studi dengan  menginterpretasikan  diagram  pohon CHAID

## Prosedur Analisis Regresi Logistik
Langkah-langkah  dalam  melakukan  analisis  regresi logistik secara garis besar adalah sebagai berikut:
1. Menduga parameter regresi logistic
2. Menguji kontribusi variable secara  simultan
3. Menguji kontribusi variable secara  parsial
4. Menguji kebaikan model regresi logistik

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis CHAID
Hasil analisis CHAID  menunjukkan bahwa hanya  ada  4  dari  9  faktor  yang  mempengaruhi mahasiswa  pascasarjana  IPB  berhenti  studi,  yaitu variabel  sumber  biaya  S2,  linieritas  S1,  status perguruan tinggi asal, dan IPK S1.
Gambar 2. Dendogram hasil analisis CHAID
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  mahasiswa yang  sumber  biaya  S2  nya  mandiri  cenderung  drop out  dibandingkan  yang  beasiswa.  Mahasiswa  yang sumber biaya S2 nya beasiswa dan status perguruan tinggi asal swasta cenderung  drop out dibandingkan mahasiswa yang sumber biaya S2 nya beasiswa dan status perguruan tinggi asal negeri. Mahasiswa yang
sumber biaya S2 nya beasiswa dan status perguruan tinggi  asal  swasta  serta  IPK  S1  <  2.75  cenderung drop  out  dibandingkan  Mahasiswa  yang  sumber biaya  S2  nya  beasiswa  dan  status  perguruan  tinggi asal swasta serta IPK S1 ≥ 2.75.
Dari  Gambar  2  juga  terlihat  bahwa mahasiswa  yang  sumber  biaya  S2  nya  mandiri  dan S1  nya  tidak  linier  dengan  S2  yang  diambil cenderung  drop  out  dibandingkan  mahasiswa  yang sumber  biaya  S2  nya  mandiri  dan  S1  nya  linier. Mahasiswa  yang  sumber  biaya  S2  nya  mandiri  dan S1  nya  linier  dengan  S2  yang  diambil  serta  status perguruan tinggi asalnya swasta cenderung drop out dibandingkan mahasiswa yang sumber biaya S2 nya mandiri  dan  S1  nya  linier  serta  status  perguruan tinggi asalnya negeri. Mahasiswa yang sumber biaya S2  nya  mandiri  dan  S1  nya  tidak  linier  dengan  S2 yang  diambil  serta  status  perguruan  tinggi  asalnya swasta cenderung drop out dibandingkan mahasiswa yang sumber biaya S2 nya mandiri dan S1 nya tidak linier serta status perguruan tinggi asalnya negeri.

## Regresi Logistik
Faktor apa saja yang mempengaruhi mahasiswa pascasarjana IPB berhenti studi angkatan 2005-2010  dilihat  berdasarkan  status  mahasiswa berhenti  studi  atau  tidak  dengan  menggunakan analisis regresi logistik biner.
Tabel 1. Analisis regresi logistik Biner Variabel Dugaan Uji Wald Nilai- p Odds Ratio Intersep -2,122 22,650 0,000 - Jenis Kelamin 0,506 5,950 0,015 1,66 Usia 1 0,480 2,801 0,094 1,62 Usia 2 0,685 1,409 0,235 1,98 Status Perkawinan -0,035 0,022 0,881 0,97 Status Pekerjaan -0,317 2,245 0,134 0,73 Status PT Asal -0,999 21,699 0,000 0,37 IPK S1 -0,130 0,202 0,653 0,88 Sumber Biaya S2 -1,715 41,038 0,000 0,18 Daerah PT Asal 0,265 1,580 0,209 1,30 Linieritas S1 -0,737 13,295 0,000 0,48
Model  logit  untuk  faktor-faktor  berhenti studi  mahasiswa  pascasarjana  IPB  angkatan  2005- 2010 adalah sebagai berikut:
g ̂( x ) =-2,122+0,506X 1 +0,480X 2 (1) + 0,685X 2 (2) -0,035X 3 -0,317X 4 -0,999X 5 -0,130X 6 -1,715X 7 +0,265X 8 -0,737X 9
Tabel 2. Uji parameter model logit Variabel G hitung p-value Intersep 116,487 0,000
Jenis Kelamin Usia 1
Usia 2
Status Perkawinan
Status Pekerjaan
Status PT Asal
IPK S1
Sumber Biaya S2
Daerah PT Asal
Linieritas S1
Pada  Tabel  2  didapatkan  uji  G  bernilai 116,487  dengan  nilai  p-value  sebesar 0,000<α (0,05) maka  paling  tidak  ada  satu  variabel independen  yang  berpengaruh  nyata  terhadap variabel dependen. Pada uji Wald di Tabel 1 didapat bahwa  ada  empat  variabel  independen  yang berpengaruh  nyata  terhadap  dependen  yaitu  jenis kelamin,  status  PT  asal,  sumber  biaya  pendidikan, dan  linieritas  S1  yang  berarti  bahwa  mahasiswa pascasarjana  IPB  berhenti  studi  dipengaruhi  oleh jenis  kelamin,  status  PT  asal,  sumber  biaya pendidikan,  dan  linieritas  S1  dari  si  mahasiswa tersebut.

## Ketepatan  Klasifikasi  Analisis  CHAID  dan Regresi Logistik
Kebaikan  model dapat dilihat  melalui tabel ketepatan  klasifikasi.  Berdasarkan  Tabel  3,  analisis CHAID  menghasilkan  97.1%  dari  3854  mahasiswa yang diprediksi tepat.
Tabel 3. Ketepatan klasifikasi hasil analisis CHAID
Aktual Prediksi % Ketepatan Tidak Berhenti Studi Berhenti Studi Tidak Berhenti Studi 3744 0 100% Berhenti Studi 110 0 0% Persentase Keseluruhan 100% 0% 97,1%
Tabel  4  menunjukkan  ketepatan  klasifikasi analisis  regresi  logistik  yang  hasilnya  sama  dengan ketepatan klasifikasi analisis CHAID yaitu menghasilkan  97.1%  dari  3854  mahasiswa  yang diprediksi tepat.
Tabel  4.  Ketepatan  klasifikasi  hasil  analisis  regresi logistik Aktual Prediksi % Ketepatan Tidak Berhenti Studi Berhenti Studi Tidak Berhenti Studi 3744 0 100% Berhenti Studi 110 0 0% % Ketepatan Keseluruhan (CCR) 97,1%

## KESIMPULAN
Hasil  dari  analisis  CHAID,  variabel independen  yang  berhubungan  dengan  mahasiswa pascasarjana  IPB  berhenti  studi  adalah  variabel sumber  biaya  S2,  linieritas  S1,  status  perguruan tinggi  asal,  dan  IPK  S1  dan  menghasilkan  kriteria mengenai  mahasiswa  pascasarjana  IPB  berhenti studi.  Kriteria  pertama  adalah  mahasiswa  yang sumber  biaya  S2  nya  mandiri,  kriteria  kedua mahasiswa yang sumber biaya S2 nya beasiswa dan status  perguruan  tinggi  asal  swasta,  kriteria  ketiga mahasiswa yang sumber biaya S2 nya beasiswa dan status  perguruan  tinggi  asal  swasta  serta  IPK  S1  < 2.75, kriteria keempat mahasiswa yang sumber biaya S2  nya  mandiri  dan  S1  nya  tidak  linier  dengan  S2 yang  diambil,  kriteria  kelima  mahasiswa  yang sumber  biaya  S2  nya  mandiri  dan  S1  nya  linier dengan S2 yang diambil serta status perguruan tinggi asalnya  swasta,  kriteria  keenam  mahasiswa  yang sumber biaya S2 nya mandiri dan S1 nya tidak linier dengan S2 yang diambil serta status perguruan tinggi asalnya swasta.
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik bahwa  mahasiswa  pascasarjana  IPB  berhenti  studi dipengaruhi  oleh jenis  kelamin,  status  PT  asal, sumber  biaya  pendidikan  S2,  dan  linieritas  rumpun ilmu.
Ketepatan  klasifikasi  yang  diperoleh  untuk analisis  CHAID  dan  regresi  logistik  memiliki  nilai yang sama yaitu sebesar 97.1%.

## SARAN
Penelitian selanjutnya diharapkan mengkaji faktor-faktor  internal  seperti  kondisi  fisiologis, psikologis,  panca  indera,  intelegensi,  bakat,  dan motivasi dari mahasiswa pascasarjana IPB.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamudi  A,  Wigena  AH,  Aunuddin.  1998. Eksplorasi  struktur  data  dengan  metode CHAID.  Forum  Statistika  dan  Komputasi 3(1):10-16.
Agresti,  A.  2007. An Introduction  to Categorical Data Analysis . New York: John Wiley & Sons.
Antipov  E,  Pokryshevskaya  E.  2010. Applying CHAID for logistic regression diagnostics and classification  accuracy  improvement .  Journal of  Targeting, Measurement  and  Analysis  for Marketing 18(2):109–117.
Breiman  L,  JH  Friedman,  RA  Olshen,  CJ  Stone. 1993. Classification  and  Regression  Trees . New York (US): Champan and Hall.
Cameron,  A.  C.,  Trivedi,  P.  K.  1998. Regression Analysis of Count Data . Cambridge: Cambridge University Press.
Hardin, J. W., Hilbe, J. M. 2007. Generalized Linear
Models  and  Extensions . Texas:  A  Stata  Press Publication.
Hosmer,  D.  W,  Lemeshow.  2000. Applied  Logistic Regression . New  York:  John  Wiley  &  Sons, Inc.
Khosgoftaar,  T.  M.,  Gao,  K.,  Szabo,  R.  M.  2004. Comparing Software Fault Predictions of Pure and  Zero-Inflated  Poisson  Regression  Models . International  Journal  of  System  Science 36(11):705-715.
McCullagh,  P.,  J.  A.  Nelder.  1983. Generalized Linear Models . London: Chapmann and Hall.
Myers,  R.  H.  1990. Classical  and  Modern Regression  with  Applications .  Ed  ke-2.  PWS- KENT Publishing Company. Boston.