Perbandingan Penduga Method of Moment (MM) dan Least Trimmmed Square (LTS) dalam Regresi Robust Linier Berganda
| Main Author: | Candrawati, EfridaDwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153710/1/COVER.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/2/BAB_I.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/3/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/3/BAB_II.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/4/BAB_III.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/5/HALAMAN_AWAL.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/6/BAB_V.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/6/BAB_IV.pdf http://repository.ub.ac.id/153710/ |
Daftar Isi:
- Analisis regresi merupakan analisis untuk mendapatkan hubungan dan model matematis antara variabel respon (y) dan variabel prediktor (x). Analisis regresi yang melibatkan lebih dari satu variabel prediktor disebut analisis regresi berganda. Metode yang digunakan untuk menduga parameter adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Namun penggunaaan MKT harus memenuhi beberapa asumsi yaitu galat harus menyebar normal, ragam galat homogen, tidak terjadi autokorelasi, dan tidak terjadi multikolinieritas. Tidak terpenuhinya asumsi yang ada, salah satunya disebabkan oleh Outlier. Pada saat asumsi tidak terpenuhi inilah digunakan metode lain selain MKT yaitu metode Robust. Chen (2002) mengemukakan bahwa regresi robust terdiri dari 5 metode penduga, yaitu penduga M, Least Median of Square (LMS), Least Trimmed Square (LTS), penduga S dan penduga MM. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Iswarini (2011) memberikan kesimpulan bahwa penduga MM lebih baik dari pada penduga Least Median of Square (LMS). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan penduga MM dan Least Trimmed Square (LTS) didasarkan pada kriteria ????? bagi masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penduga Least Trimmed Square (LTS) lebih baik daripada penduga MM. Hal ini dilihat berdasarkan nilai ????? yang dihasilkan penduga Least Trimmed Square (LTS) lebih besar daripada nilai ????? yang dihasilkan penduga MM.