REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI GENERALIZED M; ROBUST REGRESSION WITH GENERALIZED M ESTIMATION

M. SULTONI ARDHI, Subanar

2013 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Analisis regresi merupakan suatu analisis statistik untuk mempelajari hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Metode kuadrat terkecil merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk mengestimasi parameter dalam analisis regresi linear. Namun apabila terdapat pencilan pada data, dapat menyebabkan asumsi dalam regresi linear tidak terpenuhi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah tetap menggunakan seluruh data, tetapi dengan memberikan bobot yang rendah untuk observasi yang terindikasi sebagai pencilan, metode ini dikenal dengan nama metode regresi robust. Terdapat beberapa metode estimasi dalam regresi robust, salah satunya adalah estimasi GM (Generalized M). Estimasi GM merupakan pengembangan dari estimasi M untuk mengatasi kekurangan dari estimasi M ketika pencilan terdapat pada variabel independen, karena estimasi M hanya dapat mengatasi pencilan pada variabel dependen. Estimasi GM dapat digunakan untuk mengatasi pencilan pada variabel dependen dan variabel independen. Di dalam Tugas Akhir ini, koefisien determinasi dari metode estimasi GM akan dibandingkan dengan metode kuadrat terkecil dan estimasi M. Hasilnya, estimasi GM dapat menghasilkan model yang lebih baik dibandingkan dengan metode kuadrat terkecil dan estimasi M.

Kata Kunci : Regresi Linear; MKT; Regresi Robust; Pencilan; Identifikasi Pencilan; Estimasi GM; Estimasi M