Penerapan Metode Robust MM-Estimation Untuk Mengatasi Outlier Pada Analisis Regresi Linear Multipel

---

Analisis regresi linear multipel adalah salah satu metode statistik yang
digunakan untuk melihat hubungan atau pengaruh antara variabel tak bebas
dengan lebih dari satu variabel bebas. Penaksiran parameter regresi pada
umumnya menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Salah satu
kelemahan metode OLS adalah, jika terdapat outlier pada data, akan sangat
berpengaruh terhadap hasil taksirannya. Mengakibatkan taksiran mempunyai nilai
variansi yang besar dan gangguan tidak lagi berdistribusi normal. Altematif untuk
memperbaiki kelemahan metode OLS adalah menggunakan penaksir yang bersifat
robust, yang tidak terpengaruh oleh adanya outlier dalam jumlah tertentu.
Penaksir tersebut adalah MM - estimation.

Metode MM - estimation menaksir parameter regresi melalui dua tahap.

Pertama, menaksir parameter regresi awal dan menghitung nilai scale estimate
dengan metode S - estimation. Kedua, menaksir parameter regresi akhir dengan
metode M - estimation.

Penerapan pada data dilakukan untuk melihat faktor-faktor yang
mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan kemampuan metode MM - estimation mempunyai sifat lebih baik
saat terdapat outlier dalam data. Hal tersebut terlihat dari nilai scale estimate
untuk metode OLS adalah 0.2247. Sedangkan untuk metode MM - estimation
nilai scale estimate - nya lebih rendah yaitu 0.08166.

---

Availability @Perpustakaan Pusat

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

519.53 Han p/R.14.115

Publisher

Bandung : Magister Statistika Terapan., 2010

Collation

xi,;51 hlm,;29 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

519.53

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

-

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment