<![CDATA[Dalam menganalisis hubungan antara beberapa variabel, terdapat sejumlah fenomena dimana variabel responsnya berbentuk biner ataupun berbentuk diskrit. Fenomena dimana variabel responsnya berbentuk diskrit tapi tidak biner, biasanya dianalisis dengan Regresi Poisson. Namun demikian dalam kasus tertentu sering dihadapi suatu peristiwa yang sangat jarang terjadi atau responsnya mempunyai data nol yang sangat banyak, sehingga analisis dengan pendekatan distribusi Poisson seringkali tidak lagi memberikan kesimpulan yang tepat. Pada penelitian ini akan dikaji suatu metode untuk mengatasi banyaknya respons bernilai nol yang telah dikembangkan oleh Lambert (1992) yaitu Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP). Estimasi parameter model ini menggunakan Algoritma EM dan pengujian hipotesisnya menggunakan Likelihood Ratio Test. Aplikasi pada data Pekerja Seks Komersial di Klinik Reproduksi Putat Jaya Surabaya menunjukkan bahwa variabel yang mempengaruhi zero state atau peluang yi bernilai nol sama dengan variabel yang mempengaruhi poisson state atau peluang yi berdistribusi Poisson, yaitu lamanya seorang PSK menjalani profesinya dan proporsi pemakaian kondom. Statistik Vuong yang dihasilkan menunjukkan bahwa Pemodelan Regresi ZIP menghasilkan model yang lebih baik daripada Regresi Poisson.Kata kunci : Algoritma EM, Pekerja Seks Komersial (PSK), Penyakit Menular Seksual (PMS), Regresi Poisson, Zero Inflated Poisson (ZIP).]]>
Copyrights © 2009
