Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam segala kompetisi olahraga, mengetahui tim mana yang akan menjuarai atau memenangkan pertandingan atau kejuaraan merupakan sesuatu yang menarik untuk diketahui oleh fans dan media, tak terkecuali dengan sepak bola yang beberapa tahun terakhir ini telah menjadi topik penelitian. Dalam skripsi ini digunakan model regresi Poisson untuk memprediksi hasil akhir pertandingan sepak bola, dengan memprediksi rataan gol yang dicetak suatu tim dalam setiap pertandingan yang mengikuti distribusi Poisson. Model regresi Poisson untuk banyak gol yang dicetak suatu tim dikonstruksi dari empat variabel yaitu gol yang dicetak dalam tiap pertandingan, keuntungan bermain kendang home advantage, kemampuan serangan offensive, kemampuan pertahanan deffensive. Metodologi diterapkan pada Liga Utama Inggris 2017-2018. Adapun hasil yang dikeluarkan memiliki tingkat akurasi yang cukup baik.

---

In any sport competition, there is a strong interest in knowing which team shall be the champion at the end of the championship and one of them is football. Football match predictions are of great interest to fans and sports press. In the last few years it has been the focus of several studies. In this essay, propose Poisson regression model to predict the final result of football matches. Predict the average goals scored by each team by assuming that the number of goals scored by a team in a match follows a univariate Poisson distribution. Poisson regression model for many goals scored by the team is formulated from four variables the goal average in a match, the home team advantage, the team 39 s offensive power, the opponent team 39s defensive power. The methodology is applied to the 2017 2018 English Premier League. The results obtained using this model has a fairly good accuracy."

"Untuk memodelkan data cacah atau count data, model regresi yang biasa digunakan adalah model regresi Poisson. Model regresi Poisson mengasumsikan mean pada variabel respon sama dengan variansinya atau dikenal dengan istilah equidispersion. Apabila regresi Poisson digunakan untuk kondisi selain equidispersion, yaitu overdispersion dan underdispersion, maka nilai standard error dari estimasi parameter model menjadi tidak konsisten. Salah satu alternatif model regresi untuk mengatasi overdispersion maupun underdispersion adalah model regresi double Poisson. Model regresi double Poisson mengasumsikan variabel respon berdistribusi double Poisson. Distribusi double Poisson diperoleh menggunakan definisi dari keluarga distribusi double eksponensial. Parameter pada model regresi double Poisson diestimasi menggunakan metode maksimum likelihood dan solusi dari persamaan log-likelihoodnya diselesaikan menggunakan metode numerik Newton-Raphson. Penerapan model regresi double Poisson pada data kepiting tapal kuda menunjukan bahwa hanya variabel weight yang berpengaruh signifikan terhadap banyak kepiting satelit yang berkerumun ke sarang kepiting tapal kuda betina. Selain itu, interpretasi dari model regresi double Poisson juga serupa dengan model regresi Poisson sebab keduanya menggunakan fungsi penghubung log.

---

To model count data, the most commonly used regression model is the Poisson regression model. The Poisson regression model assumes that the mean of the response variable is equal to the variance, also known as equidispersion. If Poisson regression is used for conditions other than equidispersion, namely overdispersion and underdispersion, then the standard error value of the estimated model parameters becomes inconsistent. One of the alternative regression models to overcome overdispersion and underdispersion is the double Poisson regression model. The double Poisson regression model assumes that the response variable has a double Poisson distribution. The double Poisson distribution is obtained using the definition of the double exponential distribution family. The parameters in the double Poisson regression model were estimated using the maximum likelihood method and the solutions of the log-likelihood equation were solved using the Newton-Raphson numerical method. The application of the double Poisson regression model to the horseshoe crab data shows that only the variable weight has a significant effect on the number of satellite crabs swarming to the nests of female horseshoe crabs. In addition, the interpretation of the double Poisson regression model is also similar to the Poisson regression model because both use a log link function."

"Tuberkulosis adalah penyakit menular yang termasuk kedalam sepuluh peringkat penyebab kematian tertinggi di dunia, sebagai contoh di Indonesia. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor apa saja yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis. Jumlah kasus tuberkulosis sebagai variabel dependen merupakan data cacah yang umumnya dianalisis menggunakan Regresi Poisson. Namun, adanya asumsi equidispersi yang harus dipenuhi pada Regresi Poisson maka Regresi Generalized Poisson dan Regresi binomial negatif dapat digunakan sebagai alternatif apabila asumsi equidispersi tidak terpenuhi. Aspek spasial dapat diperhatikan, sehingga pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression juga dilakukan. Keempat model itu dibangun untuk mengetahui apakah ada hubungan jumlah kasus tuberkulosis di Pulau Jawa pada tahun 2020 dengan faktor-faktor yang diperkirakan memengaruhinya. Variabel independen yang digunakan adalah kepadatan penduduk, persentase balita diberikan imunisasi BCG, persentase penduduk miskin, persentase sarana air minum memenuhi syarat, persentase kartu keluarga dengan akses sanitasi layak, persentase tempat-tempat umum yang memenuhi syarat kesehatan, dan persentase tempat pengelolaan makanan yang memenuhi syarat higienis. Dari penelitian ini, diketahui bahwa model terbaik untuk memodelkan data adalah GWNBR dengan diperoleh 2 kelompok variabel independen signifikan. Sebanyak 7 variabel independen signifikan secara statistik di 88 kabupaten/Kota dan 6 variabel independen signifikan secara statistik di 12 kabupaten/Kota.

---

Tuberculosis is an infectious disease and one of the world's top 10 highest causes of mortality, for example, in Indonesia. Based on this fact, it’s necessary to know what factors influence number of tuberculosis cases. The number of tuberculosis cases as dependent variable is a count data that generally analyzed using Poisson regression. However, equidispersion assumption must be met, so Generalized Poisson Regression and Negative Binomial Regression are applied if the assumption is not met. Spatial aspects can be considered so Geographically Weighted Generalized Poisson Regression and Geographically Weighted Negative Binomial Regression were also conducted. Four models were built to evaluate relationship between number of tuberculosis cases and factors affecting it in Java in 2020. The explanatory variables are population density, percentage of children receiving BCG immunization, percentage of poor people, percentage of eligible drinking water facilities, percentage of family cards with access to proper sanitation, percentage of public places meet health requirements, and percentage of food management places meet hygienic requirements. This study shows that the best model for modeling the data is GWNBR with 2 groups of significant explanatory variables. Seven explanatory variables are statistically significant in 88 districts and six explanatory variables statistically significant in 12 districts."

"Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu variabel respon dan satu atau lebih variabel penjelas. Ketika variabel respon berupa data count yaitu data yang berupa bilangan bulat non-negatif, analisis regresi yang sering digunakan adalah analisis regresi Poisson. Pada regresi Poisson terdapat asumsi kesamaan nilai mean dengan nilai variansinya. Dalam data count sering didapati kondisi dimana nilai variansi lebih besar dari nilai meannya atau disebut overdispersi. Pada data yang overdispersi, regresi Poisson kurang tepat jika digunakan karena nilai standard error dari taksiran parameter yang dihasilkan akanunderestimate sehingga beresiko memberikan kesimpulan yang tidak tepat. Model regresi Poisson-Inverse Gaussian dapat digunakan pada data count yang overdispersi dan memiliki tail panjang. Penaksiran parameter model regresi Poisson-Inverse Gaussian menggunakan metode maksimum likelihood dan solusi dari fungsi log -likelihood-nya menggunakan pendekatan numerik yaitu Newton-Raphson. Uji kesesuaian model yang digunakan mencakup statistik pseudo R-Squared, uji rasio likelihood, dan Uji Wald.

---

Regression analysis is used to investigate the relationship between one response variable and one or more regressor variables. If the response variable is count data, that has non negative integer value, the regression analysis that usually used is Poisson Regression. Poisson regression has an assumption that mean of response variable equal to its variance. On count data frequently found that the variance is greater than mean, or called overdispersion. On overdispersion case, poisson regression is inconvenient to used because it may underestimate the standard error of regression parameters and consequently it risk to give misleading inference. Poisson Inverse Gaussian regression model can be used on overdispersion and long tail count data. Parameter estimation of Poisson Inverse Gaussian Regression Model can be obtained through the maximum likelihood method and the solution of log likelihood function may be solved by using numerical method called Newton Raphson. Goodness of fit testing of this model includes pseudo R Squared, rasio likelihood test, and Wald test."

"Regresi Poisson merupakan generalized linear models (GLM) yang umum digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon berbentuk count data dengan satu atau lebih kovariat. Hanya saja, kerap dijumpai count data yang tidak memenuhi asumsi equidispersion sehingga tidak dapat dimodelkan dengan regresi Poisson. Salah satu penyebabnya adalah fenomena overdispersion yang teridentifikasi dengan banyaknya observasi yang bernilai nol (excess zeros) pada count data. Model regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) dapat digunakan untuk memodelkan count data yang mengalami overdispersion akibat excess zeros. Namun, pada beberapa kasus, count data dapat mengandung excess zeros dan excess ones dalam suatu periode waktu tertentu. Oleh karena itu, diperkenalkan solusi atas permasalahan tersebut menggunakan sebuah distribusi baru, yaitu distribusi Zero-and-One-Inflated Poisson (ZOIP), yang dibangun berdasarkan distribusi Bernoulli dan Poisson. Pada skripsi ini, dikonstruksi model regresi ZOIP untuk memodelkan count data yang mengandung excess zeros dan excess ones dalam suatu periode waktu tertentu. Parameter model regresi ZOIP tersebut diestimasi menggunakan metode maksimum likelihood dan algoritma Expectation Maximization (EM). Selanjutnya, diaplikasikan model regresi ZOIP dengan satu kovariat dan tanpa kovariat ke data klaim asuransi mobil. Berdasarkan nilai Akaike Information Criteria (AIC), didapatkan bahwa model regresi tanpa kovariat lebih cocok untuk memodelkan data klaim asuransi mobil yang dipakai.

---

Poisson regression is a generalized linear model (GLM) that is commonly used to model the relationship between response variables in the form of count data with one or more covariates. However, it is often found that count data does not meet the equidispersion assumption, so it cannot be modeled using Poisson regression. One of the causes is the phenomenon of overdispersion which is identified by the number of observations that are zero (excess zeros) in the count data. The Zero-Inflated Poisson (ZIP) regression model can be used to model count data that experiences overdispersion due to excess zeros. However, in some cases, count data may contain excess zeros and excess ones in a certain period of time. Therefore, a solution to this problem was introduced using a new distribution, namely the Zero-and-One-Inflated Poisson (ZOIP) distribution, which was built based on the Bernoulli and Poisson distribution. In this thesis, a ZOIP regression model is constructed to model count data containing excess zeros and excess ones in a certain period of time. The parameters of the ZOIP regression model are estimated using the maximum likelihood method and the Expectation Maximization (EM) algorithm. Furthermore, the ZOIP regression model with a covariate and without covariates were applied to the car insurance claim data. Based on the Akaike Information Criteria (AIC) value, it was found that the regression model without covariates is more suitable for modeling the car insurance claim data used."

"Model regresi Generalized Poisson I merupakan suatu model regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara sebuah variabel random dependen yang berupa data count ( berjenis diskrit ) dengan satu atau lebih variabel independen. Model ini dapat digunakan baik dalam keadaan ekuidispersi, overdispersi ataupun underdispersi. Penaksiran parameter dari model regresi Generalized Poisson I dapat diperoleh denganmenggunakan metode maksimum likelihood melalui pendekatan Newton- Raphson. Beberapa ukuran perbandingan dapat digunakan untuk membandingkan model regresi Generalized Poisson I dengan model regresi Poisson."

"ASTRO, salah satu televisi berbayar/televisi berlangganan (PayTV) di tanah air, menimbulkan pro dan kontra atas kepemilikannya terhadap Hak Siar Liga Inggris (EPL) di dalam layanannya. Perolehan hak siar tersebut diduga merusak kesempatan bermain yang sama (equal of play) antar sesama penyedia layanan televisi berlangganan dengan melakukan persaingan usaha tidak sehat. Dalam skripsi ini akan dipaparkan dugaan kemungkinan adanya penyalahgunaan kepemilikan hak siar liga utama Inggris (EPL) sehingga dapat dilihat apakah kepemilikan hak siar tersebut diperbolehkan menurut Undang-undang Nomor 5 tahun 1999 tentang Larangan Praktik Monopoli dan Persaingan Usaha Tidak Sehat. Suatu produksi program acara merupakan suatu karya yang diakui sebagai bagian dari Hak Cipta. Penggunaan acara untuk disiarkan melalui televisi, merupakan bagian dari pemanfaatan atas Hak Terkait yang diatur dalam Undang-undang No.19 tahun 2002 tentang Hak Cipta. Acara Televisi memainkan peranan penting dalam industri penyiaran. Namun untuk memproduksi suatu acara berkualitas dan memiliki daya tarik bagi penonton televisi, memerlukan biaya yang besar. Siaran Sepak Bola Liga Utama Inggris memiliki daya tarik sangat tinggi diimbangi dengan nilai kontrak yang tinggi. ESPN STAR Sports (ESS) membeli hak siar untuk kawasan asia, kemudian Astro All Asia Network (AAAN) membeli hak siar untuk wilayah siarnya dan didistribusikan kepada ASTRO (PT Direct Vision) untuk wilayah siar Indonesia. Indonesia memiliki keterbatasan dari peraturan perudang-undangannya, sehingga Kepemilikan Hak Siar EPL pada ASTRO menimbulkan pro-kontra dalam penafsiran suatu larangan dalam peraturan perundang-undangan yang berlaku."

"Data hitung merupakan contoh data diskrit non negatif yang sering dijumpai di penerimaan data. Analisis yang biasa digunakan dalam pemodelan data hitung adalah Analisis regresi poisson, dimana salah satu asumsi dari regresi ini adalah equidispersion yaitu ketika mean dan varians datanya sama. Namun dalam praktiknya, keadaan overdispersi lebih umum daripada equidispersion. Data berpengalaman Overdispersi ini tentunya membutuhkan penanganan khusus untuk dapat dianalisis. Model Regresi yang dapat menangani masalah dispersi berlebih ini adalah model Quasi-regresi. Poisson, dimana model ini memperhitungkan elemen parameter dispersi penyebabnya varians data tidak sama dengan mean. Metode yang digunakan dalam penilaian Parameter dari model regresi Quasi-Poisson adalah Maximum Quasi-Likelihood yang bukan perhatikan secara khusus bentuk distribusi variabel respon. Perhitungan numerik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Newton Raphson setara dengan Iterative Weighted Least Square (IWLS). Tujuan dari penelitian ini adalah dengan mengaplikasikan metode estimasi Maximum Quasi-Likelihood dalam melakukan estimasi Parameter regresi Quasi-Poisson. Hasil studi kasus pada data yang bermasalah pada di atas menunjukkan bahwa, dalam kasus penyebaran berlebih, metode regresi Quasi-Poisson Kemungkinan Kuasi Maksimum menyajikan model yang lebih baik daripada Regresi Poisson.Calculated data is an example of non-negative discrete data that is often found in data reception. The analysis commonly used in calculating data modeling is regression analysis, where one of the assumptions of this regression is equidispersion, which is when the mean and variance of the data are the same. In practice, however, the overdispersion state is more generally equidispersion. Experienced data. This overdispersion certainly requires special handling to be analyzed. A regression model that can address this excess dispersion problem is a Quasi-regression model. Poisson, where this model takes into account the dispersion parameter because the variance of the data is not the same as the mean. The method used in the sample The parameter of the Quasi-Poisson regression model is the Maximum Quasi-Likelihood which is not a specific form of the distribution of the response variable. The numerical calculation used in this study is Newton Raphson equivalent to the Iterative Weighted Least Square (IWLS). The purpose of this study is to apply the Quasi-Likelihood Maximum method in estimating Quasi-Poisson regression parameters. The results of the case study on the problematic data above show that, in case of excess spread, the Quasi-Poisson regression method of Quasi-Maximum Likelihood presents a better model than Poisson Regression."

"ABSTRAKSalah satu alternatif ukuran kekuatan prediksi yang dapat diterapkan pada model GLM dimana variabel responnya berdistribusi tidak hanya normal yaitu dengan menggunakan koefisien korelasi regresi regression correlation coefficient ndash; RCC . Koefisien korelasi regresi dibangun berdasarkan definisi koefisien korelasi dengan menggunakan model GLM. Sehingga RCC dapat didefinisikan sebagai nilai yang menyatakan kekuatan hubungan antara variabel respon dan ekspektasi bersyarat dari variabel respon. Koefisien korelasi regresi merupakan salah satu alternatif ukuran kekuatan prediksi yang dapat memenuhi sifat applicability, interpretability, consistency, dan affinity. Pada umumnya bentuk eksplisit dari RCC pada GLM sulit ditemukan. Namun, ketika RCC diterapkan pada model regresi Poisson dan variabel prediktor diasumsikan berdistribusi multivariat normal, maka akan ditemukan bentuk eksplisit. Bentuk eksplisit ini masih memuat parameter ndash; parameter dari model regresi Poisson yang tidak diketahui. Oleh karena itu, perlu dicari estimasi dari parameter - parameter tersebut sehingga diperoleh estimator dari RCC. Metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter pada model regresi Poisson adalah metode maximum likelihood."

---

""ABSTRACT"The regression correlation coefficient RCC is one alternative measure of predictive power that can be applied to the GLM model in which the distribution of response variable is not only normal. The regression correlation coefficient is constructed based on the definition of correlation coefficient by using generalized linear model GLM . So, the RCC can be defined as a value that states the strength of the relationship between the response variable and the conditional expectation of the response variable. The regression correlation coefficient is one of predictable strength measure that can satiesfies the property like applicability, interpretability, consistency, and affinity. In general, the explicit form of RCC on GLM is difficult to find. However, when RCC is applied to the Poisson regression model and the predictor variable is assumed to be a normal multivariate distribution, an explicit form is found. This explicit form still contains the unknown parameters of the Poisson regression model. Therefore, we need to find an estimate of these parameters to obtain an estimator from the RCC. The method used to estimate the parameters in Poisson regression model is maximum likelihood method."

"Traffic flow on roads is a database that forms the basis of traffic planning and decision-making. Traffic flow data can provide road usage information for road resource allocation, maintenance scheduling, and road infrastructure planning, which can help traffic management and control reduce congestion and ensure safety.The main objective of this research is to develop reproducible code using the R programming language, which is a statistical programming language with data processing, visualisation, and geospatial capabilities that are well suited for interactive use; also, scripts that allow others to reproduce the research and make further improvements based on the research (Lovelace et al., 2022). The GWPR method is used for modelling because it has more accurate and representative results (Yu, 2022), where modelling is applied in 2018 with normal traffic conditions and in 2020 with COVID-19 pandemic conditions where there are many restrictions on travel.The results of the analysis show that the traffic volume variable for each vehicle tends to have a high correlation among variables, which results in modelling having a high standard error value. However, the mode split variable can improve the traffic estimation modelling results.

---

Arus lalu lintas di jalan raya merupakan basis data yang menjadi dasar perencanaan lalu lintas dan pengambilan keputusan. Data arus lalu lintas dapat memberikan informasi penggunaan jalan untuk alokasi sumber daya jalan, penjadwalan pemeliharaan, dan perencanaan infrastruktur jalan, yang dapat membantu manajemen dan pengendalian lalu lintas untuk mengurangi kemacetan dan memastikan keselamatan.

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan kode yang dapat direproduksi menggunakan bahasa pemrograman R, yaitu bahasa pemrograman statistik dengan kemampuan pemrosesan data, visualisasi, dan geospasial yang sangat sesuai untuk penggunaan interaktif; juga, skrip yang memungkinkan orang lain mereproduksi penelitian ini dan melakukan perbaikan lebih lanjut berdasarkan penelitian tersebut (Lovelace dkk., 2022). Metode GWPR digunakan untuk pemodelan karena memiliki hasil yang lebih akurat dan representatif (Yu, 2022), di mana pemodelan diterapkan pada tahun 2018 dengan kondisi lalu lintas normal dan pada tahun 2020 dengan kondisi pandemi COVID-19 di mana terdapat banyak pembatasan perjalanan.

Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel volume lalu lintas untuk setiap jenis kendaraan cenderung memiliki korelasi antar variabel yang tinggi, yang mengakibatkan pemodelan memiliki nilai standard error yang tinggi. Namun, variabel moda split dapat memberikan hasil pemodelan estimasi lalu lintas."