Penerapan metode generalized poisson regression pada jumlah kriminalitas di provinsi Jawa Barat

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Safira, Isny Zaki (2023) Penerapan metode generalized poisson regression pada jumlah kriminalitas di provinsi Jawa Barat. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Isny Zaki Safira_H72219030.pdf
Download (8MB)

Abstract

Penelitian ini membahas tentang Penerapan Metode Generalized Poisson Regression Pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah kasus Kriminalitas di Provinsis Jawa Barat pada Tahun 2022 (Y) dengan variabel yang diduga mempengaruhi. Jumlah kriminalitas merupakan kejadian yang berdistribusi poisson, sehingga dalam menentukan modelnya akan digunakan regresi Poisson dengan ketentuan terpenuhinya asumsi equidispersi dimana nilai rata-rata dari variabel dependen bernilai sama dengan nilai variansnya. Akan tetapi dalam proses pengolahan data jumlah kriminalitas di Provinsi Jawa Barat mengalami pelanggaran asumsi equidispersi yang dapat menyebabakan standar error yang tinggi dan penaksiran parameter yang tidak efisien, sehingga diperlukan sebuah model yang dapat digunakan untuk mengatasi pelanggaran asumsi equidispersi. Maka dari itu dilakukan pengembangan model menggunakan Generalized Poisson Regression untuk menangani masalah pelanggaran asumsi equidispersi yang terjadi pada regresi Poisson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyebaran kasus kriminalitas tertinggi terjadi di kabupaten Bogor dengan jumlah kejadian sebanyak 3.489 kasus, sedangkan kasus kriminalitas terendah terjadi di kabupaten Pangandaran dengan jumlah kejadian sebanyak 95 kasus. Perbandingan model dalam menangani kasus kriminalitas di provinsi Jawa Barat berdasarkan nilai AIC terkecil dan R-Square Adjusted terbesar untuk mendapatkan model terbaik. Berdasarkan hasil analisis, didapatkan bahwa model terbaik adalah μ = exp(2,866045+0,051625X3 model Generalized Poisson Regression dengan nilai AIC sebesar 427,3055 dan nilai R-Square Adjusted sebesar 86,06%. Adapun variabel independen yang signifikan adalah variabel tingkat pengangguran terbuka X3.