ANALISIS REGRESI BINOMIAL NEGATIF DALAM MENGATASI OVERDISPERSION PADA REGRESI POISSON ( STUDI KASUS DATA KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2015)

Regresi Poisson adalah regresi nonlinear yang dapat digunakan untuk menganalisi data count dengan variabel respon berdistribusi Poisson dan harus memenuhi asumsi equidispersion yaitu nilai varians sama dengan nilai mean. Pada prakteknya terjadi pelanggaran asumsi pada Regresi Poisson yaitu overdispersion dimana nilai varians lebih besar dari mean. Untuk mengatasi pelanggaran trsebut digunakan Regresi Binomial Negatif dalam pemodelan data.
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara. Variabel dependent dalam penelitian ini adalah jumlah penduduk miskin (Y), sedangkan variabel independent yang digunakan adalah kepadatan penduduk ( ), pengangguran ( , anak terlantar ( , bayi gizi buruk ( untuk tahun 2015 di Provinsi Sumatera Utara. Karena data banyaknya kasus kemiskinan di Sumatera Utara tahun 2015 mengalami kasus overdispersion maka dilakukan pemodelan Regresi Binomial Negatif. Model terbaik dalam penelitian ini yaitu :̂Dari model tersebut dapat dilihat bahwa faktor yang paling mempengaruhi jumlah kasus kemiskinan di Sumatera Utara tahun 2015 yaitu tingkat kepadatan penduduk dan jumlah pengangguran.