ANALISIS REGRESI RIDGE DUA TAHAP UNTUK PERMASALAHAN MULTIKOLINEARITAS

ESTIRA WORO ASTRINI, Prof. Drs. Subanar, Ph.D

2013 | Skripsi | STATISTIKA

Analisis regresi adalah analisis statistika yang dilakukan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Dalam asumsi yang terdapat pada analisis regresi klasik salah satunya adalah tidak terdapat multikolinearitas. Jika terdapat multikolinearitas dalam model regresi, hal itu dapat menyebabkan hasil estimasi menggunakan metode kuadrat terkecil menjadi tidak valid. Seiring perkembangan waktu, mulailah ditemukan berbagai analisis regresi modern. Dan salah satu analisis regresi modern yang dapat mengatasi permasalahan multikolinearitas adalah analisis regresi Ridge yang pertama kali diperkenalkan oleh A.E Hoerl dan Kennard pada tahun 1970. Seperti halnya analisis regresi klasik yang berkembang menjadi analisis regresi modern, regresi Ridge pun mengalami perkembangan. Salah satunya adalah analisis regresi Ridge dua tahap yang baru diperkenalkan oleh Hussein Eledum dan Mostafa Zahri pada tahun 2013. Analisis regresi Ridge dua tahap ini merupakan gabungan antara metode regresi kuadrat terkecil dua tahap dengan metode regresi Ridge biasa. Dalam skripsi ini, analisis regresi Ridge dua tahap diaplikasikan pada analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah uang beredar di Amerika sehingga memperoleh model yang tepat dan bebas dari multikolinearitas.

Regression analysis is a statistical analysis that used to perform model relationship between dependent variable and independent variable. One of the assumption in classical regression analysis is there is no multicollinearity problem. If there is multicollinearity in the regression model, it could cause the results of model that using the method of Least Squares estimator becomes invalid. Over the years, there are a lot of variety modern regression analysis. And one of the modern regression analysis that can overcome the multicollinearity problem is the Ridge regression analysis. Ridge regression analysis was first introduced by A.E Hoerl and Kennard in 1970. Two Stages Ridge regression analysis recently introduced by Hussein Eledum and Mostafa Zahri in 2013. Two Stages Ridge Regression analysis method is a combination of Two Stage Least Squares and Ordinary Ridge Regression. In this paper, two stages of Ridge regression analysis was applied to the analysis of the factors that affect the amount of money circulating in the U.S. to obtain the model that free from multicollinearity problem.

Kata Kunci : analisis regresi kuadrat terkecil dua tahap, analisis regresi Ridge, analisis regresi Ridge dua tahap.