Home
Login.
Artikelilmiahs
17073
Update
MUHAMAD HASAN MAULANA
NIM
Judul Artikel
KAJIAN METODE REGRESI ROBUST PENAKSIR M MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBOBOT HUBER DAN BISQUARE TUKEY PADA REGRESI LINEAR BERGANDA
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Penelitian ini membahas metode regresi robust penaksir M dengan fungsi pembobot Huber dan Bisquare Tukey pada regresi linear berganda yang mengandung pencilan. Untuk mengukur tingkat ke-robust-an suatu model regresi, dapat diketahui menggunakan RMSE (Root Mean Square Error). Semakin kecil nilai RMSE maka semakin robust suatu model regresi. Selanjutnya, metode regresi robust penaksir M diterapkan pada data yang mengandung pencilan yaitu kasus data berupa pengaruh banyaknya benih, pupuk organik dan pupuk kimia terhadap produksi padi. Karena nilai RMSE pada metode regresi robust penaksir M dengan fungsi pembobot Bisquare Tukey lebih kecil dibandingkan dengan fungsi pembobot Huber, maka metode regresi robust penaksir M dengan fungsi pembobot Bisquare Tukey lebih robust apabila dibandingkan dengan fungsi pembobot Huber untuk kasus data tersebut.
Abtrak (Bhs. Inggris)
This research discusses the robust regression method of M estimator with Huber and Tukey Bisquare weighting function on multiple linear regression which contain outliers. The robust level of a regression model, can be known by using RMSE (Root Mean Square Error). The less the RMSE value, the more robust a regression model can be. Then, the robust regression method of M estimator is applied to data that contain outliers which is the case of a data concerning a the effects of seeds amount, organic fertilizer and chemical fertilizer with respect to rice production. Because the RMSE value of robust regression method of M estimator with Tukey Bisquare weighting function is smaller than that using Huber weighting function, the robust regression method of M estimator with Tukey Bisquare weighting function is more robust that that with Huber weighting function for data.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save