ANALISIS REGRESI ROBUST ESTIMASI-S MENGGUNAKAN PEMBOBOT WELSCH DAN TUKEY BISQUARE

Abstract

Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan salah satu metode estimasi parameter dalam analisis regresi.
Apabila pada data terdapat outlier, MKT kurang tepat dilakukan. Hal ini dapat diatasi menggunakan regresi robust.
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam regresi robust adalah estimasi-S. Pada estimasi-S dapat digunakan
beberapa  fungsi pembobot.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menjelaskan  analisis  regresi robust  estimasi-S
menggunakan  pembobot Welsch  dan Tukey  bisquare  dan  membandingkan  keefektifan  dari  kedua  pembobot
tersebut ditinjau dari nilai standard error dan adj R-square pada contoh kasus data Indeks Pembangunan Manusia
menurut  provinsi tahun  2015. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  regresi robust estimasi-S  menggunakan
pembobot Welsch lebih  efektif  dibandingkan  pembobot Tukey  bisquare dalam  mengatasi outlier.  Metode  yang
memiliki  nilai standard  error paling  kecil dan adj  R-square paling  besar  adalah  metode  terbaik.  Berdasarkan
perhitungan  program  R  diperoleh  nilai  standard  error  pembobot Welsch  sebesar  0,57  lebih  kecil  daripada
pembobot Tukey bisquare yaitu sebesar 0,75 sedangkan untuk nilai adj R-square pembobot Welsch sebesar 0,94
lebih besar daripada pembobot Tukey bisquare yaitu sebesar 0,92.
Kata kunci: outlier, metode kuadrat terkecil, analisis regresi robust, estimasi-S, Welsch, Tukey bisquare