ANALISIS SIMULASI PENANGANAN KESALAHAN SPESIFIKASI STRUKTUR GALAT PADAGENERALIZED LEAST SQUARES(GLS) MENGGUNAKANFEASIBLE GENERALIZED LEAST SQUARES(FGLS)

CHIKA AYU, SEFIRA (2026) ANALISIS SIMULASI PENANGANAN KESALAHAN SPESIFIKASI STRUKTUR GALAT PADAGENERALIZED LEAST SQUARES(GLS) MENGGUNAKANFEASIBLE GENERALIZED LEAST SQUARES(FGLS). FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (95Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (5Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (5Mb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Estimasi parameter regresi menggunakan metodeOrdinary Least Squares(OLS) menjadi kurang efisien ketika dihadapkan pada masalah galat berautokorelasi. MetodeGeneralized Least Squares(GLS) dapat menjadi solusi, namun penerapannya terkendala oleh variansi galat yang sering kali tidak diketahui pada model aktual. Sebagai alternatif, metodeFeasible Generalized Least Squares(FGLS) digunakan untuk mengestimasi koefisien korelasi (ρ) yang diperlukan dalam GLS. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa FGLS dalam mengatasi galat berautokorelasi, lalu membandingkannya dengan metode GLS dan OLS berdasarkan nilaiRoot Mean Square Error(RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa FGLS memiliki efisiensi yang lebih tinggi dalam menangani kasus autokorelasi. Meski demikian, ketika nilai ρ mendekati nol, metode OLS justru menunjukkan performa yang lebih unggul dibandingkan metode lainnya. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa efektivitas FGLS dalam mengatasi galat berautokorelasi sangat bergantung pada ketepatan estimasi nilaiρ. Kata-kata kunci:Feasible Generalized Least Squares,Generalized Least Squares, Ordinary Least Squares, Autokorelasi Estimating regression parameters using the Ordinary Least Squares (OLS) method becomes less efficient when dealing with autocorrelated errors. The Generalized Least Squares (GLS) method can be a solution, but its application is hindered by the often-unknown error variance in the actual model. As an alternative, the Feasible Generalized Least Squares (FGLS) method is used to estimate the correlation coefficient (ρ) required in GLS. This study aims to evaluate the performance of FGLS in addressing autocorrelated errors and then compare it with the GLS and OLS methods based on the Root Mean Square Error (RMSE) value. The results show that FGLS is more effective in handling cases of autocorrelation. However, when ρ approaches zero, the OLS method actually outperforms the other methods. Thus, it can be concluded that the effectiveness of FGLS in handling autocorrelated errors depends heavily on the accuracy of theρestimate. Keywords:Feasible Generalized Least Squares,Generalized Least Squares, Ordinary Least Squares, Autocorrelation

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Matematika
Pengguna Deposit:	2605873289 Digilib
Date Deposited:	05 Jun 2026 03:36
Terakhir diubah:	05 Jun 2026 03:36
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/99910

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir