z-logo
open-access-imgOpen Access
METODE ESTIMASI-S PADA ANALISIS REGRESI ROBUST DENGAN PEMBOBOTAN TUKEY BISQUARE
Author(s) -
Wira Setiawan,
Naomi Nessyana Debataraja,
Evy Sulistianingsih
Publication year - 2019
Publication title -
bimaster: buletin ilmiah matematika, statistika dan terapannya
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
ISSN - 2302-9854
DOI - 10.26418/bbimst.v8i2.32354
Subject(s) - mathematics , statistics , physics
Analisis regresi adalah suatu analisis yang bertujuan membentuk hubungan antara satu variabel tak bebas (Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (X) dalam suatu model matematis. Metode untuk mengestimasi parameter  yang sering digunakan adalah metode kuadrat terkecil. Ketika terdapat data pencilan metode tersebut kurang efektif digunakan karena dapat menyebabkan estimator yang diperoleh menjadi bias. Regresi robust adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter ketika distribusi dari galat tidak normal dan atau terdapat data pencilan. Pembobotan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pembobotan Tukey Bisquare. Tujuan penelitian ini adalah melakukan estimasi parameter dan menunjukkan keefektifan metode estimasi-S pada analisis regresi robust dengan pembobotan Tukey Bisquare. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengaruh IPM (X1), angka partisipasi sekolah usia (APS) 16-18 tahun (X2) dan konsumsi (X3) terhadap kemiskinan (Y) di Indonesia pada tahun 2016. Berdasarkan uji DFFITS dan boxplot data yang digunakan teridentifikasi data pencilan sehingga diperlukan prosedur regresi robust  untuk mengestimasi parameter model matematisnya. Dari model regresi robust estimasi-S dengan pembobotan Tukey Bisquare diperoleh model matematis yaitu  dimana variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas secara simultan dan parsial dengan nilai adjusted-R square sebesar 0,951 dan nilai standard error sebesar 0,01247. Kata Kunci: Estimasi-S, Regresi Robust, Tukey Bisquare

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here