REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI LEAST TRIMMED SQUARE PADA PERUSAHAAN UD GAMA

SURYO EKO WATI - NIM. 06610014, (2011) REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI LEAST TRIMMED SQUARE PADA PERUSAHAAN UD GAMA. Skripsi thesis, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Analisis regresi bertujuan untuk mengetahui pola dan hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon serta mengestimasi parameter regresi dalam model. Salah satu metode estimasi parameter yaitu OLS (Ordinary Least Square). Metode ini dapat bekerja efektif ketika asumsi regresi terpenuhi. Asumsi penting dalam analisis regresi yaitu normalitas. Asumsi ini dilanggar saat data mengandung outlier. Outlier menyebabkan hasil analisis dengan OLS menjadi bias dan tidak efisien. Salah satu alternatif untuk mengatasi kelemahan metode OLS yaitu menggunakan regresi robust. Regresi robust digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi linier dengan tujuan mengurangi pengaruh dari observasi yang memuat outlier. Penelitian ini membahas salah satu metode regresi robust yaitu metode LTS (Least Trimmed Square) yang bertujuan mengestimasi parameter regresi ketika data mengandung outlier. Metode ini menduga parameter regresi dengan prinsip OLS tetapi data yang digunakan adalah data data terbaik. Fungsi objektif dari LTS, dengan h adalah data terbaik yaitu data trimmed dan data winsorized. Data trimmed dan data winsorized diperoleh dari mengurutkan data yang mempunyai error terkecil sampai error terbesar. Proses trimmed memangkas data sebesar g yaitu g = ny , dengan n adalah jumlah sampel dan y adalah persentase outlier dalam data. Proses winsorized mengganti data dengan masing-masing kuartil dari data ekstrim. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode LTS yang diterapkan pada pengaruh ujian tulis terhadap IPK mahasiswa UIN Sunan Kalijaga Fakultas Sains dan Teknologi tahun 2009. Data yang digunakan adalah data tes masuk UIN Sunan Kalijaga jalur reguler yaitu ujian tulis yang terdiri dari tes verbal, tes numerik, tes spasial dan tes dirosah islamiah serta IPK. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode LTS memiliki nilai standard error terkecil dan RSquared terbesar. Hal ini berarti metode LTS lebih baik daripada metode OLS. div

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information / Pembimbing: Pembimbing: 1. Hj. Sri Utami Zuliana, M.Sc. 2. Moh. Farhan Qudratullah, M.Si.
Uncontrolled Keywords: LTS (Least Trimmed Square), OLS (Ordinary Least Square), Outlier, Regresi Robust
Depositing User / Editor: Users 1 not found.
Last Modified: 04 May 2012 23:50
URI: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/6429

Actions (login required)

View Item View Item