ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA-M PADA ANALISIS REGRESI

NN, NELY HENIDA S. (2012) ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA-M PADA ANALISIS REGRESI. Digital Library.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (23kB) | Preview
Preview	Text COVER.pdf Download (7kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (135kB) | Preview
Preview	Text Daftar pustaka.pdf Download (5kB) | Preview
Preview	Text I. PENDAHULUAN.pdf Download (168kB) | Preview
Preview	Text II. Hasil & Pembahasan.pdf Download (2MB) | Preview
Preview	Text II. Tinjauan Pustaka.pdf Download (449kB) | Preview
Preview	Text III. Metode.pdf Download (126kB) | Preview
Preview	Text KATA PENGANTARku.pdf Download (123kB) | Preview
Preview	Text Persembahanku.pdf Download (264kB) | Preview
Preview	Text RIWAYAT HIDUPku.pdf Download (21kB) | Preview
Preview	Text V. Kesimpulan.pdf Download (5kB) | Preview

Abstract

ABSTRAK Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan metode penduga terbaik untuk analisis regresi. Namun, metode ini sangat sensitif terhadap pencilan yang akan mengakibatkan penyimpangan data pada dugaan MKT. Salah satu solusi untuk mengatasi data yang mengandung pencilan adalah menggunakan metode Regresi Robust Penduga-M. Prinsip dasar Penduga-M adalah meminimumkan fungsi objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ketegaran metode Penduga-M dengan melihat kepekaannya terhadap jumlah pencilan dan membandingkan ketegaran metode Penduga-M dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang dibangkitkan menggunakan Software Minitab 15 dengan simulasi berukuran n= 20, 50, 100, 200, dan 300 yang dikontaminasi dengan pencilan sebanyak 20%, 30%, 40%, dan 50% dari sebaran N~(8,0.01) dan N~(5,0.01). Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Software SAS.9.0. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa Penduga-M dan MKT semakin tidak robust dalam menangani jumlah pencilan yang besar.

Item Type:	Article
Subjects:	A General Works = Karya Karya Umum
Divisions:	Fakultas Hukum > Prodi Ilmu Hukum S1
Depositing User:	tik13 . Digilib
Date Deposited:	26 Jan 2016 04:27
Last Modified:	26 Jan 2016 04:27
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/20267

Actions (login required)

View Item