Kajian penaksiran parameter regresi Robust untuk data outlier (pencilan) dengan Estimasi-MM / Citra Setya Ningrum
| Main Author: | Ningrum, Citra Setya |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.um.ac.id/17370/ |
Daftar Isi:
- NingrumCitraSetya.2014.KajianPenaksiranParameterRegresiRobustuntukDataOutlier(Pencilan)denganEstimasi-MM.SkripsiJurusanMatematikaFakultasMatematikadanIlmuPengetahuanAlamUniversitasNegeriMalang.PembimbingDr.SwasonoRahardjoS.PdM.Si.KataKunciPencilanRegresiRobustEstimasi-MM.122881228812288Hubunganlinearvariabelterikatdanvariabelbebasdapatdiwujudkandalamsuatumodelregresi.Dalammemodelkansuaturegresidibutuhkanmetodepenaksiran.MetodepenaksiranparametermodeldenganMetodeKuadratTerkecil(MKT)akanmenghasilkankesimpulanyangtidaksempurnaapabiladiketahuidatayangmemuatpencilan.Karenaadanyapencilanmenyebabkanpenaksirankoefisienregresiyangdihasilkantidaktepat.Olehkarenaitudiperlukanmetodepenaksiranparameterregresiyangkekarterhadapkeberadaanpencilanyaituregresirobust.Regresirobustmerupakansalahsatuanalisisstatistikterutamaanalisisregresiyangdigunakanuntukmengatasipencilanyangtidakperludihapusdaridata.Regresiinimemilikibeberapametodepenaksiransalahsatunyaadalahestimasi-MMyangdiperkenalkanolehYohai(1987).Estimasiinimerupakangabungandarimetodeestimasi-S(HighBreakdown)danmetodeestimasi-MM.Langkahpertamadalamestimasi-MMyaitumencariestimatorSkemudianmenetapkanparameter-parameterregresimenggunakanestimasi-M.Sebelummenaksirdenganestimasi-MMdatadiidentifikasiterlebihdahuluapakahmemuatpencilanatautidak.Dalammengidentifikasimenggunakanmetodegrafis(Scatterplot)boxplotdansebagainya.Setelahdatadianalisisdanterdeteksipencilankemudianditaksirdenganestimasi-MMuntukmendapatkanmodelregresinya.PadakasusinidalammengestimasiparameterregresidengansoftwareSAS9.1Minitab16danSPSS21.122881228812288122881228812288Analisisinibertujuanuntukmengetahuidampakpencilanterhadaphasilpenaksirandariestimasi-MMdanMKTdenganpenghapusanpencilansertamenentukanmetodeterbaikantarakeduanya.Datayangdigunakanadalahdatasekunderyangmemuatpencilan.Hasilanalisismenunjukkanadanyapengaruhterhadaphasilanalisisregresiyangterlihatpadaperubahannilaidantandakoefisienregresisertanilai.BerdasarkankriteriakeakuratanmodelyangdihasilkanmenunjukkanbahwanilaiMKTdenganmenghapuspencilanlebihtinggidibandingnilaiestimasi-MM.TetapidarisinimeskipunnilaikeakuratannyalebihtinggiMKTdenganmenghapuspencilantetapsajalebihbaikmenggunakanestimasi-MMuntukmenaksirparametermodelregresipadadatayangmemuatpencilan.Halinikarenaestimasi-MMdapatmenaksirparameterpadadatayangmemuatpencilantanpamenghapuspencilantersebuttetapihanyamenurunkanbobotdaripencilantersebut.BerbedadenganMKTapabiladatamemuatpencilanuntukmendapatkanmodelregresiyangbaikdatapencilantersebutdihapus.Padahalmenghapusdatabukantindakanbaikdenganmenghapussebagiandataberartimengubahdataaslinyasehinggakebenaranhasilprediksimasihdipertanyakan.