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 Pemodelan Statistika untuk Respon Data Cacahan yang Memiliki Nilai Nol Berlebih
Abstrak: Data cacah yang memiliki nilai nol berlebih dapat menyebabkan overdispersi. Overdispersi adalah kondisi saat ragam lebih besar dari nilai yang diharapkan. Overdispersi akibat nilai nol berlebih dapat diatasi menggunakan regresi Zeroinflated Poisson (ZIP) dan regresi Zero-inflated Negative Binomial (ZINB). Model terbaik ditentukan dengan membandingkan nilai MSE, RMSE, bias, dan AIC. Penelitian ini menggunakan data simulasi dan data real. Peubah respon dibangkitkan dalam kondisi overdispersi dan tanpa overdispersi. Data overdispersi didapatkan dengan membangkitkan peubah respon yang mengikuti sebaran ZIP dan ZINB. Data overdispersi dibangkitkan dengan berbagai kombinasi parameter 𝑛���, μ, dan 𝜔���. Data tanpa overdispersi dibangkitkan mengikuti sebaran Poisson. Uji skor pada data overdispersi menunjukkan hasil penolakan H0, yang berarti terjadi overdispersi. Kajian simulasi memberikan hasil saat data tidak mengalami overdispersi, regresi Poisson lebih disarankan dalam memodelkan data. Regresi ZIP dan ZINB lebih baik dalam memodelkan data overdispersi akibat nilai nol berlebih. Regresi ZINB lebih baik dalam memodelkan data yang menyebar ZINB dibandingkan regresi ZIP dan regresi Poisson. Sementara, pada data yang mengikuti sebaran ZIP, regresi ZIP dan regresi ZINB dapat digunakan dalam memodelkan data. Analisis data real dilakukan menggunakan regresi ZINB. Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap jumlah kematian ibu hamil antara lain persentase kunjungan K1 (X3) dan persentase kunjungan K4 (X4). Pengujian hipotesis dilakukan pada taraf nyata 0.10.
Keyword: overdispersi, regresi Poisson, regresi ZINB, regresi ZIP

Judul: Pembuatan dan Karakterisasi Prototipe Sel Surya Nanokristal n-TiO2/Dye/p-CuSCN
Abstrak: Dengan metode casting dan perlakuan annealing, dapat dibuat lapisan nanokristal semikonduktor TiO, pada substrat Transparant Conductive Oxide (TCO). Penambahan dye Methylviolet Thiocianate (MVSCN) dan lapisan CuSCN pada TiO, tersebut menghasilkan sel surya n-TiO,ldye/p-CuSCN yang dapat menyerap foton dan mengubahnya menjadi energi listrik.
Keyword: