Estimasi parameter Model Mixed Geographically Weighted Poisson Regression (MGWPR) yang mengandung outlier dengan metode GM-estimator

INDONESIA:

Model Mixed Geographically Weighted Poisson Regression (MGWPR) merupakan gabungan dari model GWPR dengan model regresi Poisson sehingga parameter modelnya sebagian bersifat lokal dan sebagian bersifat global. Dalam menganalisis data menggunakan model MGWPR, terkadang ditemukan adanya outlier. Adanya outlier dalam data dapat menyebabkan estimasi parameter menjadi tidak tepat. Oleh karena itu, diperlukan metode estimasi yang robust terhadap outlier, salah satunya adalah metode GM-estimator. Estimasi parameter dengan metode GM-estimator diselesaikan dengan metode numerik, yaitu IRLS. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan estimasi parameter model MGWPR yang mengandung outlier. Hasil penelitiannya diaplikasikan pada data jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur tahun 2012 (Y), persentase kegiatan sarana sanitasi keluarga sehat (X_1), persentase penduduk usia produktif (X_2), persentase tenaga kesehatan terdidik tuberkulosis (X_3), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (PHBS) (X_4), persentase tempat umum dan pengelolaan makanan (TUPM) sehat, dan persentase rumah sehat (X_6). Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah model MGWPR yang mengandung outlier lebih baik dalam menjelaskan jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur tahun 2012 daripada model MGWPR.

ENGLISH:

Mixed Geographically Weighted Poisson Regression (MGWPR) model is a combination of GWPR model and Poisson regression model so the model parameters are partly local and partly global. In analyzing data using MGWPR model, sometimes outliers are found. So the existence of outliers can cause estimation of parameter obtained to be incorrect. Therefore, a robust estimation method for outliers is needed, one of which is the GM-estimator method. Parameter estimation using GM-estimator method is solved by numerical method, IRLS.
This study aims to obtain parameter estimation of MGWPR model which contain outliers. The result of this research is applied to the case of tuberculosis in East Java in 2012 (Y) that is influenced by the percentage of healthy family sanitation facilities (X_1), the percentage of productive age population (X_2), the percentage of tuberculosis educated health workers (X_3), the percentage of households behaving clean and healthy (X_4), the percentage of healthy public places and food management (X_5), and the percentage of healthy house (X_6). The result obtained in this study is MGWPR model which contains outlier is better to explain the case of tuberculosis in East Java in 2012 than MGWPR model.