Pemodelan Ketidaklulusan Siswa SMA dalam Ujian Nasional Di Kota Malang Menggunakan Regresi Zero Inflated Poisson Dan Regresi Zero Inflated Generalized Poisson

Banyak sekali faktor-faktor yang menyebabkan ketidaklulusan siswa SMA di Kota Malang, dalam penelitian ini hanya diambil 5 faktor yaitu jumlah peserta UN (X1), proporsi guru SMA sudah sertifikasi (X2), proporsi ruang kelas SMA yang rusak (X3), status sekolah (X4), serta akreditasi sekolah (X5). Karena ketidaklulusan siswa SMA diasumsikan berdistribusi Poisson maka analisis yang tepat adalah dengan regresi Poisson. Pada regresi Poisson terdapat asumsi penting yang harus dipenuhi yaitu keadaan equidispersi, namun hal ini sangat jarang terjadi, yang sering terjadi adalah keadaan overdispersi di mana data memiliki nilai ragam lebih besar dari nilai rata-ratanya. Salah satu penyebab adanya overdispersi yaitu adanya zero inflation atau nilai nol pada peubah respon memiliki proporsi yang besar (>50%). Ketika model regresi Poisson diaplikasikan untuk data overdispersi, maka akan berdampak pada nilai standard error menjadi under estimate atau lebih kecil dari nilai sesungguhnya. Sehingga digunakan model regresi Zero inflated Poisson (ZIP) dan model regresi Zero inflated Generalized Poisson (ZIGP) untuk mengatasi adanya overdispersi. Setelah dilakukan analisis diharapkan dapat diketahui model yang terbaik antara model regresi ZIP dan ZIGP serta didapatkan faktor yang mempengaruhi ketidaklulusan siswa. Dari hasil analisis didapatkan hasil bahwa model regresi ZIP yang tepat digunakan untuk data ketidaklulusan siswa SMA di Kota Malang karena memiliki nilai AIC yang lebih kecil dari model regresi ZIGP. Selanjutnya dari model ZIP diketahui bahwa faktor yang berpengaruh pada ketidaklulusan siswa SMA di Kota Malang adalah proporsi guru sertifikasi dan status sekolah