Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) UNTUK MENGATASI PELANGGARAN EQUIDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS CAMPAK DI KOTA SEMARANG TAHUN 2013

Unnes Journal of Mathematics · Vol. 5 No. 1 (2017) · hlm. 39–46

DOI
10.15294/ujm.v5i1.13103
ISSN
2460-5859, 2252-6943
Terbit
2017-02-27
Penerbit
Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

The measles the Semarang experience fluctuates every year, so that the City Health Agency (DKK) Semarang put special attention to reducing many cases measles.In the case of smallpox semarang 2013 was data discrete Poisson. Regression Poisson is nonlinear regression used to analyze data count variable response Poisson and meet the equidispersi. In practice often occurs in violation of discrete overdispersi analysis of data in regression poisson underdispersi and models or improper use.To anticipate such violation used Generalized Poisson Regression in modeling (GPR) data. In this research are variable response used in the case of smallpox Semarang 2013 and variable prediktor used is many medicines measles, community health centers, the poverty and overcrowding every subdistrict across Semarang town. The best model Generalized Poisson Regression (GPR) was gotten.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 81 tautan kepenulisan bersama · 3 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • International Islamic University Malaysia
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Scolastika MarianiState University of Semarang7
Sugiman SugimanAfiliasi tidak diketahui6
Nur Karomah DwidayatiState University of Semarang4
Riza ArifudinState University of Semarang3
YL SukestiyarnoState University of Semarang3
Nurkaromah DwidayatiState University of Semarang2
Yuninda Diah PratiwiAfiliasi tidak diketahui2
Rochmad RochmadInternational Islamic University Malaysia2
Kresni WinantiAfiliasi tidak diketahui2
Sugeng NugrohoAfiliasi tidak diketahui2
Kamta Agus SajakaAfiliasi tidak diketahui2
SELY AGUSTINAAfiliasi tidak diketahui2
RIZA SILVIA FAUSTINAAfiliasi tidak diketahui2
Muhammad KharisAfiliasi tidak diketahui2
Vinda KhasmarawatiAfiliasi tidak diketahui1
Raras Setya AstutiAfiliasi tidak diketahui1
Feri FarkhanAfiliasi tidak diketahui1
Much Aziz MuslimState University of Semarang1
Dedy PurnawanAfiliasi tidak diketahui1
Dwi Prisita AnggriningrumAfiliasi tidak diketahui1
Zaenal AbidinAfiliasi tidak diketahui1
Noni NofiyahAfiliasi tidak diketahui1
Roudlotin Ni’mahAfiliasi tidak diketahui1
Yuliyanti KaromahAfiliasi tidak diketahui1
Noviesag ArtantoAfiliasi tidak diketahui1
atmira qurnia sariAfiliasi tidak diketahui1
Addinul AssidiqAfiliasi tidak diketahui1
Andhina SaraswatiAfiliasi tidak diketahui1
hengky tri ikhsanto hengky tri ikhsantoAfiliasi tidak diketahui1
Novia Nilam NurlazuardiniAfiliasi tidak diketahui1
Sunarmi SunarmiAfiliasi tidak diketahui1
Elok Tri Kusuma DewiAfiliasi tidak diketahui1
Zaenuri ZaenuriState University of Semarang1
Enggar Niken LarasatiAfiliasi tidak diketahui1
Elisa Desi AsrianiAfiliasi tidak diketahui1
Ratna Novita SariAfiliasi tidak diketahui1
Al HikmahAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/oai, pertama di-harvest 6 Nov 2026, terakhir terlihat 6 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) UNTUK MENGATASI PELANGGARAN EQUIDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS CAMPAK DI KOTA SEMARANG TAHUN 2013</dc:title>
	<dc:creator>Ruliana, Ruliana</dc:creator>
	<dc:creator>Hendikawati, Putriaji</dc:creator>
	<dc:creator>Agoestanto, Arief</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">The measles the Semarang experience fluctuates every year, so that the City Health Agency (DKK) Semarang put special attention to reducing many cases measles.In the case of smallpox semarang 2013 was data discrete Poisson. Regression Poisson is nonlinear regression used to analyze data count variable response Poisson and meet the equidispersi. In practice often occurs in violation of discrete overdispersi analysis of data in regression poisson underdispersi and models or improper use.To anticipate such violation used Generalized Poisson Regression in modeling (GPR) data. In this research are variable response used in the case of smallpox Semarang 2013 and variable prediktor used is many medicines measles, community health centers, the poverty and overcrowding every subdistrict across Semarang town. The best model Generalized Poisson Regression (GPR) was gotten.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2017-02-27</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/13103</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/ujm.v5i1.13103</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Unnes Journal of Mathematics; Vol 5 No 1 (2016); 39-46</dc:source>
	<dc:source>2460-5859</dc:source>
	<dc:source>2252-6943</dc:source>
	<dc:source>10.15294/ujm.v5i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/13103/7184</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2017 Unnes Journal of Mathematics</dc:rights>
</oai_dc:dc>