Home
Login.
Artikelilmiahs
24627
Update
ZAHROTUL AFLAKHAH
NIM
Judul Artikel
KAJIAN METODE ORDINARY LEAST SQUARE DAN ROBUST ESTIMASI M PADA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA YANG MEMUAT OUTLIER
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Penelitian ini mengkaji mengenai metode OLS dan robust estimasi M serta membandingkan fungsi pembobot Bisquare Tukey dan Huber dari data yang mengandung persentase besarnya outlier dan ukuran sampel yang berbeda-beda. Masing-masing dari data tersebut dicari nilai RSE dan MAD untuk model regresi linier sederhana dengan metode OLS dan robust estimasi M dengan fungsi pembobot Bisquare Tukey dan Huber. Kemudian, nilai RSE dan MAD dari masing-masing model dianalisis untuk persentase besarnya outlier dan ukuran sampel yang berbeda-beda. Hasil penelitian menjelaskan bahwa nilai RSE dan MAD yang dihasilkan oleh model regresi linier sederhana dengan metode OLS dipengaruhi oleh persentase besarnya outlier. Namun, nilai RSE yang dihasilkan oleh model regresi robust estimasi M untuk ukuran sampel 30, 60, 90, 120, dan 150 cenderung fluktuatif seiring dengan perubahan besarnya persentase outlier. Sementara itu, nilai MAD yang dihasilkan oleh model regresi robust estimasi M tidak dipengaruhi oleh besarnya persentase outlier maupun ukuran sampel. Metode robust estimasi M dengan fungsi pembobot Bisquare Tukey hampir sama baiknya dengan metode robust estimasi M dengan fungsi pembobot Huber.
Abtrak (Bhs. Inggris)
This research studied the OLS and robust estimation M method and compare the Tukey’s Bisquare and Huber weighting function of data containing different percentages of outliers and sample sizes. Each of these data looks for the RSE and MAD value for a simple linear regression model with the OLS method and robust M estimation with the Tukey Bisquare and Huber weighting function. Then, the RSE and MAD values of each model are analyzed for the percentage of outliers and the different sample sizes. The results of the research showed that the RSE value produced by a simple linear regression model with OLS method is influenced by the percentage of outlier. However, the RSE value produced by the robust regression estimation M model for sample size 30, 60, 90, 120, and 150 tends to fluctuate along with changes in the percentage percentage of outliers. Meanwhile, the MAD value produced by robust M estimation model is not influenced by the percentage of outlier or sample size. The robust estimation method M with Tukey's Bisquare weighting function is almost as good as the robust M estimation method with the Huber weighting function.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save