ANALISIS REGRESI ROBUST ESTIMASI-S DALAM MENGATASI OUTLIER PADA KASUS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2016

Amaliya, Ma’rufatu and Listyani, Endang (2017) ANALISIS REGRESI ROBUST ESTIMASI-S DALAM MENGATASI OUTLIER PADA KASUS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2016. S1 thesis, UNY.

	Text ABSTRAK.doc Download (4kB)
Preview	Text BAB I.pdf Download (174kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (219kB) | Preview
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (535kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (164kB)
	Text COVER.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (63kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (471kB)

Abstract

Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan salah satu metode estimasi parameter dalam analisis regresi. Akan tetapi, apabila pada data terdapat outlier, MKT kurang tepat dilakukan. Hal ini dapat diatasi menggunakan analisis regresi robust. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam regresi robust adalah Estimasi-S. Estimasi-S memiliki breakdown point yang tinggi (50%) artinya estimasi-S dapat mengatasi setengah dari pencilan dan memberikan pengaruh yang baik bagi pengamatan lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk model regresi robust dengan estimasi-S untuk memprediksi Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia tahun 2016. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah estimasi-S dengan pembobot Welsch. Prosedur dimulai dengan identifikasi data, pengujian asumsi regresi, pendeteksian outlier, analisis MKT, analisis estimasi-S menggunakan pembobot Welsch. Contoh kasus dalam penelitian ini diambil data dari Badan Pusat Statistik tentang Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia tahun 2016, dimana variabel-variabelnya meliputi harapan lama sekolah ቙቙ቔቚ, angka harapan hidup ቙቙ቕቚ, pengeluaran per kapita disesuaikan ቙቙ቖቚ, dan rata-rata lama sekolah ቙቙቗ቚ. Hasil analisis regresi robust dengan estimasi-S diperoleh estimasi parameter adalah (1,0063; 0,4297; 0,0013; 1,3125), dengan nilai standard error dan Adj. R-Square model diatas berturut-turut adalah 0,3732 dan 0,9919 yang juga berarti besarnya kesalahan dalam memprediksi variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebesar 0,373% dan variasi IPM yang dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 99,1%, sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh variabel lain. Kata kunci: outlier, metode kuadrat terkecil, analisis regresi robust, estimasi-S, Welsch.

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:	12 Oct 2017 01:39
Last Modified:	30 Jan 2019 15:18
URI:	http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/53201

Actions (login required)

View Item