eprintid: 44021
rev_number: 10
eprint_status: archive
userid: 12316
dir: disk0/00/04/40/21
datestamp: 2021-09-08 03:23:37
lastmod: 2021-09-08 03:23:37
status_changed: 2021-09-08 03:23:37
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Sriyanti Mustika Ningrum, NIM.: 16610009
title: ESTIMATOR KERNEL GAUSSIAN, KERNEL EPANECHNIKOV DAN KERNEL KUARTIK DALAM MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK
ispublished: pub
subjects: Matematika
divisions: jur_mat
full_text_status: restricted
keywords: Kernel Epanechnikov, Kernel Gaussian, Kernel Kuartik,
Priestley-Chao, Regresi Semiparametrik
note: Pembimbing : Mohammad Farhan Qudratullah, M.Si
abstract: Analisis regresi merupakan salah satu metode dalam statistika untuk
mengetahui hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Pada
analisis regresi terdapat tiga macam pendekatan, yaitu parametrik, nonparametrik,
dan semiparametrik. Pendekatan parametrik merupakan pendekatan dengan
variabel data yang diketahui bentuk polanya. Pendekatan nonparametrik
merupakan pendekatan dengan variabel data dengan kurva smooth yang tidak
diketahui polanya, sehingga data tersebut akan mencari bentuk polanya sendiri.
Sedangkan pendekatan semiparametrik merupakan gabungan dari pendekatan
parametrik dan pendekatan nonparametrik. Estimasi kurva sangat bergantung
pada perilaku data, sehingga diperlukan teknik smoothing. Salah satu teknik
smoothing yang dapat digunakan dalam penelitian adalah kernel.
Pada penelitian ini, penulis membahas salah satu estimator kernel yaitu
estimator Priestley-Chao yang akan mengestimasi tiga fungsi kernel yaitu fungsi
kernel gaussian, fungsi kernel epanechnikov dan fungsi kernel kuartik.
Selanjutnya ketiga fungsi kernel yang diestimasi tersebut digunakan untuk
menganalisis data simulasi yang dibangkitkan dari software R dengan
  1 x ~ N 0,4 ,   2 x ~ U 1,1 dengan
 ~ N 0,1 .
Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai MSE untuk fungsi
kernel gaussian sebesar 179,1222 untuk fungsi kernel epanechnikov sebesar
74,5913 dan fungsi kernel kuartik sebesar 76,6575 Pada simulasi ini dapat
disimpulkan bahwa pada data simulasi yang dianalisis penulis menunjukan bahwa
estimasi regresi kernel epanechnikov lebih baik daripada estimasi regresi kernel
gaussian dan estimasi regresi kernel kuartik.
date: 2020-11-30
date_type: published
pages: 161
institution: UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
department: FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   Sriyanti Mustika Ningrum, NIM.: 16610009  (2020) ESTIMATOR KERNEL GAUSSIAN, KERNEL EPANECHNIKOV DAN KERNEL KUARTIK DALAM MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK.  Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.   
document_url: https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/44021/1/16610009_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf
document_url: https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/44021/2/16610009_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf