Judul: A Study of Overdispersion Impact on Excess Zero Response and Unobserved Variability in Count Data Analysis
Abstrak: Model regresi paling sederhana yang biasa digunakan dalam memodelkan data cacahan adalah regresi Poisson. Namun, regresi Poisson memiliki asumsi equidispersi yang harus dipenuhi yaitu rataan dan ragam peubah respon bernilai sama besar. Sementara itu, kondisi yang umum ditemukan pada data cacahan adalah peubah respon yang memiliki ragam jauh lebih besar dibandingkan rataannya. Kondisi ini menyebabkan overdispersi pada regresi Poisson karena tidak terpenuhinya asumsi equidispersi. Overdispersi dapat terjadi karena beberapa hal, diantaranya karena respon nol berlebih dan adanya keragaman tak teramati. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak overdispersi karena respon nol berlebih dan keragaman tak teramati pada analisis regresi Poisson. Penelitian dilakukan melalui kajian simulasi dan studi kasus. Data simulasi dibangkitkan dari 27 kondisi dengan kombinasi parameter ukuran contoh, proporsi nilai nol, dan asal sebaran dari peubah respon. Sementara itu, kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa digunakan sebagai studi kasus pada penelitian ini. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan kemampuan prediksi dan pengujian hipotesis model regresi Poisson dengan delapan model regresi alternatif lainnya. Kemampuan prediksi model dibandingkan menggunakan nilai RMSE dan bias relatif penduga koefisien regresi sedangkan kemampuan pengujian hipotesis model dibandingkan dengan nilai ϕ dan penduga galat baku koefisien regresi. Hasil evaluasi berdasarkan kajian simulasi menunjukkan bahwa dampak overdispersi pada analisis regresi Poisson terlihat pada kemampuan pengujian hipotesis model terutama pada pendugaan galat baku model yang menjadi underestimate. Kesalahan pendugaan galat baku pada pemodelan regresi Poisson berpengaruh pada hasil pengujian hipotesis yang menjadi cenderung lebih mudah menolak hipotesis nol atau cenderung lebih mudah menyimpulkan bahwa suatu peubah berpengaruh signifikan pada peubah respon. Sementara itu, dampak kondisi overdispersi tidak terlalu terlihat pada sisi kemampuan prediksi model regresi Poisson, terlihat dari nilai RMSE dan bias relatif penduganya yang bernilai kecil. Selanjutnya, menggunakan perbandingan nilai AIC, terpilih tiga model terbaik yaitu model ZINB, ZINBMM, dan ZIGPMM. Ketiga model tersebut kemudian diterapkan pada studi kasus kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa tahun 2021. Berdasarkan ketiga model regresi terbaik, pengujian hipotesis menunjukkan bahwa persentase balita bergizi kurang terbukti memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kasus kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa., The simplest regression model commonly used in modeling count data is Poisson regression. However, Poisson regression has an equidispersion assumption that needs to be fulfilled, which is the mean and variance of the response variable must be the same value. Meanwhile, in count data, it is common to find that the response variables have larger variations than their mean. This condition causes overdispersion in Poisson regression because it violates the equidispersion assumption. Overdispersion can occur because of excess zero response and unobserved variability. This research aims to evaluate the effect of overdispersion due to excess zero response and unobserved variability. The research was conducted through simulation and case studies. The simulation study used generated data from 27 conditions with a combination of three parameters which are sample size, proportion of zero values, and the distribution of the response variable. Meanwhile, the under-five children deaths due to Pneumonia on Java island were used as a study case. The evaluation was done by comparing the predictive and hypothesis-testing ability of the model. The predictive ability was compared using the
Keyword: overdispersi, Pneumonia, regresi data cacahan, regresi zero-inflated, regresi zero-inflated mixed model

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil pada Data Overdispersi dengan Regresi Zero-inflated Poisson
Abstrak: Survei merupakan penelitian yang dilakukan untuk memperoleh informasi tentang topik tertentu dengan cara mengambil contoh dari populasi. Analisis pada data yang diperoleh dari survei sering dijumpai data yang ragam pengamatannnya lebih besar daripada ragam harapannya, keadaan ini lebih dikenal dengan overdispersi. Salah satu penyebab overdispersi adalah nilai nol yang berlebihan pada peubah respon. Model zero-inflated Poisson (ZIP) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah overdispersi akibat nilai nol yang berlebihan pada peubah respon yang menyebar Poisson. Permasalahan lain yang dihadapi dalam analisis data survei adalah jumlah contoh yang sangat kecil untuk menduga parameter-parameter sub populasi. Pendugaan area kecil (Small area estimation, SAE) merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ukuran contoh yang terlalu kecil. Salah satu contoh aplikasi SAE adalah pada survei kesehatan yaitu angka kematian bayi. Kematian bayi pada tingkat area dapat menggambarkan tingkat kesehatan dan kualitas hidup masyarakat pada area tersebut (BPS, 2012). Hal ini digunakan untuk memonitor dan mengevaluasi populasi, program kesehatan, dan kebijakan pemerintah. Kematian bayi diasumsikan menyebar Poisson karena merupakan suatu kejadian yang jarang terjadi dalam selang waktu tertentu dan jumlah kematian bayi memiliki peluang terjadi yang kecil. Kajian simulasi dilakukan untuk mempelajari karakteristik model dengan tingkat overdispersi yang berbeda. Hasil simulasi menunjukkan untuk data dengan karakteristik yang sama dengan data kematian bayi di Jawa Barat tahun 2012 dan dari data yang dibangkitkan berdasarkan kombinasi dan yang berbeda menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat overdispersi pada peubah respon, semakin baik pula SAE ZIP dibandingkan SAE Poisson. Hasil analisis pada kasus kematian bayi di Jawa Barat tahun 2012 dengan percontohan bootstrap menunjukkan SAE ZIP lebih baik dibandingkan SAE Poisson dengan galat baku SAE ZIP yang lebih kecil dibanding SAE Poisson.
Keyword: overdispersi, small area estimation, zero-inflated Poisson

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4