Generalized Estimating Equation (GEE) adalah metode penaksiran parameter model regresi yang pengamatan-pengamatannya saling berkorelasi, yang dapat disebabkan oleh lokasi atau kelompok, yang biasa disebut sebagai data terklaster. Penaksiran parameter dalam metode GEE menggunakan suatu fungsi yang dibangun dari bentuk umum distribusi keluarga eksponensial yang erat kaitannya dengan Generalized Linear Model (GLM). Ada dua model pendekatan dalam menganalisis data terklaster menggunakan metode GEE yaitu Population Averaged (PA) dan Clustered Specific (CS). Tugas akhir ini membahas mengenai bagaimana menaksir parameter model regresi linier Clustered Specific Generalized Estimating Equation (CS-GEE) pada data terklaster, serta aplikasinya pada data kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Uji kesesuaian model regresi linier CS-GEE yang digunakan adalah Uji Wald dengan menggunakan Naïve standard error.

---

Generalized Estimating Equation (GEE) is a regression model parameter estimation method where correlation exist in the observations due to the locations or groups, used known as clustered data. Parameter estimation of GEE method using a function constructed from a general form of exponential family distributions that closely related to the Generalized Linear Model (GLM). There are two models approach in analyzing the clustered data that is Population Averaged (PA) and Clustered Specific (CS).

This skripsi discusses about how to estimate linear regression model parameters of Clustered Specific Generalized Estimating Equation (CS-GEE) on clustered data, as well as its application on the poverty data in East Java. Goodness of fit testing of this model is Wald test by using the Naïve standard error.