Perbandingan metode weightede least square dan regresi kuantil median dalam menyelesaikan kasus heteroskedastisitas pada analisis regresi / Tyas Pramukti Kirnasari
| Main Author: | Kirnasari, Tyas Pramukti |
|---|---|
| Other Authors: | 1. Susiswo |
| Format: | PeerReviewed |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://mulok.library.um.ac.id/oaipmh/../home.php?s_data=Skripsi&s_field=0&mod=b&cat=3&id=64701 |
Daftar Isi:
- Kirnasari, Tyas Pramukti. 2014. Perbandingan Metode Weighted Least Square dan Regresi Kuantil Median dalam Menyelesaikan Kasus Heteroskedastisitas pada Analisis Regresi. Skripsi, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Malang. Pembimbing: Drs. Susiswo, M.Si.Kata kunci: OLS, WLS, regresi kuantil median, heteroskedastisitas.Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengetahuihasilestimasi parameter model analisis regresi denganmenggunakanmetodeWeighted Least Square (WLS) dan Regresi Kuantil Median. Tujuan lain, membandingkan kedua metode untuk mengetahuimetode yang terbaikdalammenyelesaikankasusheteroskedastisitaspada analisis regresi. Heteroskedastisitas adalah kondisi dimana nilai varians dari error tidak identik. Dampak yang akan ditimbulkan adalah hasil estimasi model yang terjadi masih tetap tidak berbias, tetapi tidak lagi efisien.Estimasi parameter model analisis regresi tidak dapat dilakukan dengan metode Ordinary Least Square (OLS) apabila terdapat kasus heteroskedastisitas. Untuk mengatasi permasalahan ini, maka estimasi parameter model dilakukan dengan menggunakan metode Weighted Least Square (WLS) dan Regresi Kuantil Median. Selanjutnya metode ini diterapkan pada data harga saham perusahaan dan kurs nilai tengah IDR terhadap USD mulai Januari 2012 hingga Desember 2013.Hasil dari estimasi parameter model dengan menggunakan metode WLS diperoleh model Y_i^* = 25122.95105-1.924387145〖 X〗_idengan nilai R^2=92%. Sedangkan dengan regresi kuantil median diperoleh model Y = 25454.40-1.972822〖 X〗_i dengan nilai R^2=62%. Hasil perbandingan metode WLS dengan Regresi Kuantil Median diperoleh nilai R^2 dari metode WLS lebih besar dari regresi kuantil median, yaitu 92%>62%. Jadi dapat disimpulkan bahwa Metode WLS lebih baik dari pada Regresi Kuantil Median dalam menyelesaikan kasus heteroskedastisitas pada data Harga saham perusahaan (Y) dengan variabel bebasnya yaitu kurs nilai tengah (X).