PERBANDINGAN GENERALIZED ESTIMATING EQUATIONS DAN GENERALIZED LINEAR MIXED MODELS DALAM MENGANALISIS GANGGUAN PADA AUTOMATIC TELLER MACHINE

Latar Belakang. Mesin Anjungan Tunai Mandiri (ATM) memainkan peran penting dalam mendukung layanan perbankan yang efisien dan tanpa gangguan. Namun, gangguan yang terjadi pada mesin ATM dapat menyebabkan ketidaknyamanan bagi nasabah dan berdampak pada reputasi bank. Oleh karena itu, diperlukan analisis yang mendalam untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja ATM dan mengidentifikasi langkah-langkah preventif untuk meminimalkan gangguan. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji meotde Generalized Estimating Equations (GEEs) yang berfokus pada estimasi efek rata-rata populasi dan tahan terhadap spesifikasi yang salah dalam struktur korelasi dan metode Generalized Linear Mixed Models (GLMMs) yang memberikan wawasan tentang efek rata-rata populasi dan efek spesifik individu dengan menggabungkan efek acak. Metode. Studi kasus dalam menganalisis gangguan yang terjadi pada mesin ATM membandingkan dua metode statistik, GEEs dan GLMMs dengan membandingkan nilai kriteria informasi pada tingkat keakuratan dan kompleksitas. Hasil. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa GEEs lebih efisien secara komputasional dan cocok untuk analisis tren keseluruhan, hal ini berdasarkan model terbaik dari GEEs dalam menganalisis gangguan pada mesin ATM menghasilkan nilai kriteria informasi terkecil yaitu 366,450. Dalam pemodelan GEEs diperoleh faktor yang berpengaruh secara signifikan yaitu pada variabel selisih hari terjadi gangguan dengan resiko peluang terjadi gangguan yaitu 0,000831, variabel status ATM dengan resiko peluang terjadi yaitu 0,0738, dan variabel status jaringan dengan resiko peluang terjadi yaitu 0,6072 saat terjadi gangguan ATM. Kesimpulan. Analisis perbandingan ini menunjukkan kelebihan dan keterbatasan kedua metode, sehingga memberikan panduan untuk memilih pendekatan yang tepat berdasarkan tujuan penelitian dan struktur data.