| NIM | K1B022029 |
|---|
| Namamhs | EVI SETIANA RAHAYU |
|---|
| Judul Artikel | KAJIAN REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI-M DAN LTS |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Tingkat pengangguran terbuka (TPT) merupakan indikator utama yang digunakan untuk mengukur pengangguran. Faktor-faktor yang dapat memengaruhi TPT diantaranya yaitu PDRB, investasi, jumlah penduduk, dan IPM. Namun, karakteristik data antara kabupaten/kota yang heterogen sering kali memicu munculnya pencilan, sehingga penggunaan regresi linier klasik menjadi tidak andal. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala tersebut dengan memodelkan TPT menggunakan pendekatan regresi robust yang lebih stabil terhadap data ekstrem, metode yang digunakan adalah regresi robust dengan estimasi-M fungsi pembobot Huber dan estimasi least trimmed squares (LTS). Performa kedua metode dibandingkan menggunakan kriteria evaluasi statistik yang meliputi RMSE, MAE, AIC, dan BIC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi LTS memberikan performa yang lebih baik dibandingkan estimasi-M, dengan nilai RMSE sebesar 0,4730086, MAE sebesar 0,407857, AIC sebesar 85,73264, dan BIC sebesar 97,77664. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | The open unemployent rate (OUR) is a primary indicator used to measure unemployment. Factors influencing OUR include gross regional domestic product (GRDP), investment, population size, and the human development index (HDI). However, heterogeneous data characteristics across regencies and municipalities often lead to the presence of outliers, making classical linear regression unreliable. This study aims to model the OUR using robust regression approaches, specifically M-estimation with the Huber weighting function and least trimmed squares (LTS) estimation. The performance of both methods are compared using statistical evaluation criteria, including RMSE, MAE, AIC, and BIC. The results indicate that LTS estimastion better than M-estimation, with an RMSE of 0,4730086, MAE of 0,407857, AIC of 85,73264, and BIC of 97,77664. |
|---|
| Kata kunci | TPT, regresi robust, estimasi-M, Huber, estimasi LTS |
|---|
| Pembimbing 1 | Prof. Drs. Budi Pratikno, M.Stat. S.ci., Ph.D. |
|---|
| Pembimbing 2 | Dr. Agus Sugandha S.Pd., M.Si. |
|---|
| Pembimbing 3 | - |
|---|
| Tahun | 2026 |
|---|
| Jumlah Halaman | 11 |
|---|
| Tgl. Entri | 2026-04-07 12:12:14.700154 |
|---|