PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-𝑴, ESTIMASI-𝑻, DAN ESTIMASI-𝑴𝑴 PADA MODEL REGRESI ROBUST

Abstract

Analisis regresi linier adalah analisis terhadap  hubungan satu variabel dependen  (𝑍)  dengan satu atau lebih
variabel independen (𝑌). Estimasi parameter yang sering digunakan adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). MKT
memberikan  nilai  error  yang  besar  apabila  data  mengandung  pencilan.  untuk  itu  diperlukannya  model  regresi
robust yang dapat menangani keberadaan pencilan. Permasalahan yang akan dikaji adalah membandingkan metode
estimasi-𝑁,  estimasi-𝑇,  dan  estimasi-𝑁𝑁  pada  model  regresi  robust.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk
membandingkan manakah dari ketiga metode estimasi yang paling efektif untuk memprediksi produksi kedelai di
Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  diambil  data  produksi  kedelai  sebagai  variabel  𝑍  dan  variabel  independen  yang
meliputi  luas  panen,  suhu,  curah  hujan,  kelembaban,  dan  lama  penyinaran.  Keefektifan  suatu  metode  dapat
dibandingkan  dengan  melihat  nilai  𝑆
2
.  Dari  hasil  pembahasan  diperoleh  metode  estimasi  paling  efektif  untuk
memprediksi produksi kedelai di Indonesia adalah metode estimasi-𝑇  dengan nilai R
2
sebesar 97,73%, estimasi-𝑁𝑁 sebesar 82,22%, dan estimasi-𝑁 sebesar 67,38%.
Kata kunci: analisis regresi, metode kuadrat terkecil, regresi robust, estimasi-𝑁, estimasi-𝑇,  estimasi-𝑁𝑁.