Pemodelan Regresi Binomial Negatif Bayesian Pada Banyaknya Kasus Kriminalitas Di Kabupaten Semarang

Aulia, Izzan Azka and Achmad Efendi, S.Si, M.Sc, Ph.D., (2024) Pemodelan Regresi Binomial Negatif Bayesian Pada Banyaknya Kasus Kriminalitas Di Kabupaten Semarang. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Model regresi Poisson mempunyai asumsi equidispersi, yaitu kondisi dimana nilai rata-rata dan ragam dari variabel respon bernilai sama. Pada praktiknya sering terjadi pelanggaran asumsi dalam analisis data diskrit berupa overdispersi sehingga model regresi Poisson tidak tepat digunakan. Model regresi untuk menangani kasus overdispersi adalah Binomial Negatif. Pada penelitian ini, pendugaan parameter regresi menggunakan metode Bayesian dengan teknik simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk menentukan nilai parameter yang sulit diselesaikan secara analitik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model regresi Binomial Negatif serta mengetahui faktor yang memengaruhi banyaknya kasus kriminalitas di Kabupaten Semarang tahun 2023. Kriminalitas merupakan tindakan dan perbuatan yang merugikan secara ekonomis dan psikologis. Tindakan tersebut dianggap melanggar hukum yang berlaku di Indonesia, serta norma-norma sosial dan agama. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Pencari Kerja Terdaftar berpengaruh signifikan terhadap banyaknya kasus kriminalitas di Kabupaten Semarang.

English Abstract

The Poisson regression model has the assumption of equidispersion, which is a condition where the mean and variance of the response variable are equal. In practice, there is a violation of assumptions in discrete data analysis in the form of overdispersion so that the Poisson regression model is not appropriate to use. The regression model to handle overdispersion cases is Negative Binomial. In this study, the estimation of regression parameters uses the Bayesian method with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation techniques to determine parameter values that are difficult to solve analytically. This study aims to determine the Negative Binomial regression model and determine the factors that affect the number of crime cases in Semarang Regency in 2023. Criminality is economically and psychologically harmful actions and deeds. These actions are considered to violate the applicable laws in Indonesia, as well as social and religious norms. The results of this study indicate that the Registered Job Seekers variable has a significant effect on the number of crime cases in Semarang Regency.

Text (DALAM MASA EMBARGO) Izzan Azka Aulia.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Actions (login required)

View Item