ANALISIS PERBANDINGAN REGRESI ROBUST ESTIMASI-M HUBER DAN ESTIMASI-S DALAM MENGATASI OUTLIER

Wijayanti, Lisa Unik (2015) ANALISIS PERBANDINGAN REGRESI ROBUST ESTIMASI-M HUBER DAN ESTIMASI-S DALAM MENGATASI OUTLIER. S1 thesis, UNY.

[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (199kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (605kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (91kB) | Preview

Abstract

Tujuan dari penulisan ini adalah menunjukkan langkah-langkah dalam mengestimasi parameter pada model regresi linear berganda dengan menggunakan regresi robust estimasi-M (Maximum Likelihood Type) Huber dan estimasi-S (Scale) serta membandingkan hasil penerapan metode regresi robust estimasi-M Huber dan estimasi-S pada data yang memuat data outlier. Metode yang biasa digunakan untuk mengestimasi parameter regresi adalah MKT (metode kuadrat terkecil). MKT sensitif terhadap keberadaan outlier, untuk mengatasi keberadaan outlier digunakan regresi robust yang resistance terhadap outlier, dua diantara estimasi regresi robust adalah estimasi-M Huber dan estimasi-S. Ukuran kebaikan R-square dapat digunakan untuk mengetahui hasil perbandingan estimasi-M Huber dan estimasi-S. Langkah-langkah dalam mengestimasi parameter dengan regresi robust baik melalui estimasi-M Huber maupun estimasi-S adalah dengan menggunakan metode WLS (weighted least squares), sebelum mengestimasi parameter dengan WLS terlebih dahulu menghitung bobot Huber pada estimasi-M Huber dan Tukey bisquare pada estimasi-S. Kemudian dilakukan pembobotan ulang dengan menggunakan metode IRLS (iteratively reweighted least squares) hingga diperoleh hasil estimasi yang konvergen. Berdasarkan hasil penerapan yang teridentifikasi outlier pada analisis data produksi beras di Jawa Tengah pada tahun 2010 diperoleh nilai R-square pada estimasi-M Huber dan estimasi-S masing-masing adalah 75,06% dan 99,71%. Hal ini menunjukkan bahwa estimasi-S memiliki nilai R-square yang lebih tinggi dibandingkan dengan estimasi-M Huber, dengan demikian estimasi-S merupakan penaksir yang memberikan model terbaik. Kata kunci: outlier, MKT, regresi robust, estimasi-M Huber, estimasi-S.

Item Type: Thesis (S1)
Subjects: Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika
Depositing User: Jurusan Pendidikan Matematika
Date Deposited: 30 Apr 2015 10:29
Last Modified: 29 Jan 2019 21:54
URI: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/17923

Actions (login required)

View Item View Item