%A 1517031055 AULIA PUTRI
%T ESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN FUNGSI KERNEL
TRIANGLE
%X Nonparametric regression is one of the statistical methods that is used to
determine the pattern of the relationship between predictor variables with
response variables whose form of function is unknown. The nonparametric
regression curve is only assumed to be smooth while the data will look for its own
estimation form. The kernel function is one approach to estimate the
nonparametric regression curve. This study aims to estimate the nonparametric
regression curve using the Nadaraya-Watson estimator with the kernel Triangle
function on toddler growth data in Sidorejo Village, Kec. Sidomulyo South
Lampung and simulation data. The results shows that the optimal regression curve
estimation for real data is having bandwidth 5,0 with GCV 1,363146 while in the
simulation data obtained the optimal bandwidth 5,0 with GCV 1,867415.
Keywords: Kernel Nonparametric Regression, Bandwidth, GCV


Regresi nonparametrik adalah salah satu metode statistika yang digunakan untuk
mengetahui pola hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang
tidak diketahui bentuk fungsinya. Kurva regresi nonparametrik hanya
diasumsikan mulus dimana data akan mencari bentuk estimasinya sendiri. Fungsi
kernel merupakan salah satu pendekatan untuk mengestimasi kurva regresi
nonparametrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kurva regresi
nonparametrik menggunakan estimator Nadaraya-Watson dengan fungsi kernel
Triangle pada data pertumbuhan balita di Desa Sidorejo Kec. Sidomulyo
Lampung Selatan dan data simulasi. Hasil penelitian menunjukkan estimasi kurva
regresi yang optimal memiliki bandwidth 5,0 dengan GCV 1,363146 sedangkan
pada data simulasi diperoleh bandwidth yang optimal 5,0 dengan GCV 1,867415.
Kata Kunci: Regresi Nonparametrik Kernel, Bandwidth, GCV
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2019
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%L eprints54523