Kajian Analisis Regresi Robust Penduga-M Untuk Data Dengan Pencilan Pada Beberapa Tingkat Signifikansi
| Main Author: | Shirajati, Javas Sheehan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/168282/1/Javas%20Sheehan%20Shirajati%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/168282/ |
Daftar Isi:
- Analisis regresi robust adalah sebuah analisis yang digunakan jika terdapat sebuah outlier pada suatu model, salah satu contoh pada model regresi berganda. Outlier dapat menyebabkan data menjadi tidak normal. Metode pendugaan parameter yang paling sering digunakan yaitu menggunakan Ordinary Least Squares (OLS). Namun terdapat kelemahan yaitu penduga kuadrat terkecil pada model menjadi bias jika terdapat outlier. Sehingga membutuhkan penanganan terhadap outlier. Salah satu metode regresi robust yang dapat digunakan adalah M-Estimation. Dengan menggunakan fungsi pembobot Tukey’s Bisquare, metode robust pendugaan-M dapat menduga parameter pada suatu model, sebagai contoh pada data gizi buruk di Provinsi Jawa Timur tahun 2017 sampai 2012. Pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode robust pendugaan-M dengan metode OLS pada data dengan beberapa tingkat signifikansi yang berbeda, yaitu 5% dan 10 %. Peubah respon yang digunakan pada penelitian ini adalah penduduk miskin, kepadatan penduduk (%), dan jumlah sarana kesehatan. Dengan menggunakan nilai untuk membandingkan dua metode yaitu metode OLS dan metode robust penduga M, hasil yang diperoleh yaitu metode robust merupakan metode yang paling baik untuk menangani model jika terdapat outlier pada data. Hal tersebut didukung dengan hampir seluruh hasil nilai dari pada setiap data, menghasilkan nilai yang lebih tinggi dari nilai pada metode OLS.