PEMODELAN PERSAMAAN REGRESI SPLINE KUADRATIK DENGAN MENENTUKAN TITIK - TITIK KNOT YANG OPTIMAL (Studi Kasus Pertambahan Persentase Penduduk dengan Persentase Penerimaan Tenaga Kerja Baru)

TRI EFENDI, Drs. Zulaela, Dipl. Med. Stats., M.Si

2013 | Skripsi | STATISTIKA

Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon dengan sebuah kurva regresi. Pendekatan yang digunakan untuk menentukan kurva regresi yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Regresi spline merupakan salah satu model pendekatan kearah pengepasan data dengan tetap memperhitungkan kemulusan kurva regresi, yang merupakan modifikasi dari fungsi polynomial tersegmen. Bentuk estimator spline sangat di pengaruhi oleh nilai parameter penghalus  yang pada hakekatnya adalah penentuan lokasi titik – titik knot. Pemilihan  optimal merupakan persoalan yang sangat penting dalam estimasi regresi spline. Model regresi spline kuadratik diterapkan pada suatu study kasus mengenai persentase pertumbuhan penduduk Indonesia dan persentase penerimaan tenaga kerja baru di Indonesia dengan memilih nilai MSE dan GCV( Generalized Cross Validation ) yang optimum.

Regression analysis was used to see the effect of predictor variables on the response variable with a regression curve . The approach used to determine the regression curve parametric and nonparametric approaches . Spline regression models is one approach towards fitting the data with smoothness considering the regression curve , which is a modification of segmented polynomial function . Spline estimator shape is influenced by the smoothing parameter value that is essentially a determination of the location of the point - the point knots . Selection of optimal is a very important issue in spline regression estimation . Quadratic spline regression model is applied to a case study of the Indonesian population growth percentage and percentage of new recruitment in Indonesia with GCV ( Generalized Cross Validation ) and MSE selecting optimum .

Kata Kunci : -