%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Ihya Ulinnuha, NIM. 15610030
%B Fakultas Sains dan Teknologi
%D 0019
%F digilib:38315
%I UIN Sunan Kalijaga
%K Nadaraya-Watson, Kernel Epanechnikov, Kernel Kuartik, MSE.
%P 160
%T ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN FUNGSI KERNEL EPANECHNIKOV DAN  FUNGSI KERNEL KUARTIK
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/38315/
%X Analisis regresi adalah alat analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel yaitu variabel dependen dengan variabel independen. Untuk menyelesaikan suatu analisis regresi dapat dilakukan dengan dua pendekatan, salah satunya pendekatan model regresi nonparametrik. Dalam regresi nonparametrik, bentuk kurva regresi tidak diketahui dan diharapkan dapat mencari sendiri bentuk estimasinya. Estimasi fungsi regresi nonparametrik dilakukan berdasarkan data pengamatan dengan menggunakan teknik smoothing. Salah satu teknik smoothing tersebut adalah menggunakan estimator kernel.  Pada penelitian ini, peneliti membahas salah satu estimator kernel yaitu estimator Nadaraya-Watson yang akan mengestimasi dua fungsi kernel yaitu fungsi kernel epanechnikov dan fungsi kernel kuartik. Selanjutnya kedua fungsi yang diestimasi tersebut digunakan untuk menganalisis data kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2017. Peneliti menggunakan kriteria nilai Mean Square Error (MSE) dalam mengukur ketepatan estimator.  Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai MSE untuk fungsi kernel epanechnikov sebesar 11,3438 dan untuk fungsi kernel kuartik sebesar 12,1346. Pada kasus ini, dapat disimpulkan bahwa pada data studi kasus yang dianalisis peneliti menunjukkan estimasi regresi kernel kuartik lebih baik daripada estimasi regresi kernel epanechnikov.
%Z M. Farhan Qudratullah, S. Si., M. Si.,