ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO-INFLATEDPOISSON (ZIP) MENGGUNAKAN METODE BAYESIANKarima Puspita Sari, Respatiwulan, dan Bowo WinarnoProgram Studi Matematika FMIPA UNSAbstrak. Model regresi zero-inated Poisson(ZIP) adalah suatu model regresi di-mana variabel dependen berdistribusi Poisson dan memiliki banyak nilai nol. Regresiini terbangun oleh regresi Poisson dan regresi logistik. Estimasi parameter modelregresi ZIP dapat menggunakan metode Bayesian. Dalam metode Bayesian terdapatdua distribusi yaitu distribusi prior dan distribusi posterior. Jika distribusi posteriorparameter sangat rumit dan tidak dapat dikerjakan secara langsung, maka dilakukanpembangkitan sampel yang mendekati distribusi posterior parameter dengan metodeMarkov chain Monte Carlo (MCMC). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestima-si parameter model regresi ZIP menggunakan metode Bayesian dan menerapkannyapada data jumlah kematian difteri di Indonesia tahun 2014 yang dipengaruhi olehbanyaknya pemberian vaksin, jumlah rumah sakit, dan jumlah kasus difteri. Estima-si parameter dilakukan dengan menentukan distribusi prior dan posterior, kemudianmelakukan simulasi dengan menetapkan nilai awal parameter. Hasil estimasi para-meternya adalah ^ = 0:06335 dan ^ = 0:1372. Pada contoh penerapan, estimasiparameternya diperoleh b = (0:3003; 0:01; 0:0056; 0:0064) dan b = (????0:1386; 0:101).Hasil estimasi parameter menjelaskan bahwa besarnya peluang penderita difteriyang tidak meninggal dipengaruhi oleh vaksin, jumlah rumah sakit, dan jumlah pen-derita difteri berturut-turut sebesar 1%, 0:56%, dan 0:64%. Hasil estimasi parametermenjelaskan bahwa banyaknya kasus difteri yang meninggal dipengaruhi oleh vaksindan jumlah penderita difteri sebesar 13:86% dan 10:1%.Kata kunci: overdispersi, zero-inated Poisson (ZIP), metode Bayesian, Gibbs sam-