Islam, Usamah Hujjatul (2019) Konsistensi Resampling Blindfold Pada Model Analisis Jalur Dengan Berbagai Besaran Resampling. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penggunaan analisis regresi belum mampu menangani permasalahan bentuk hubungan yang kompleks dengan beberapa variabel respon dan adanya variabel endogen intervening dalam suatu hubungan. Analisis yang mampu menangani permasalahan tersebut adalah analisis jalur. Pada analisis jalur terdapat beberapa asumsi, salah satu asumsi analisis jalur adalah asumsi normalitas residual. Apabila asumsi normalitas residual tidak terpenuhi, maka pendugaan parameter dapat menghasilkan penduga yang bias, ragam penduga yang besar serta tidak bersifat konsisten. Permasalahan normalitas residual tidak terpenuhi dapat diatasi salah satunya dengan menggunakan resampling. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan studi simulasi untuk menerapkan resampling dengan metode blindfold pada kondisi asumsi normalitas sisaan tidak terpenuhi dengan berbagai tingkat besaran resampling pada analisis jalur. Berdasarkan hasil simulasi, pada tingkat keeratan yang berbeda konsisten terjadi pada besaran resampling yang berbeda. Pada tingkat keeratan rendah, konsisten terjadi pada besaran resampling 1000. Pada tingkat keeratan sedang, konsisten terjadi pada besaran resampling 500. Pada tingkat keeratan tinggi, konsisten terjadi pada besaran resampling 1400.
English Abstract
The use of regression analysis has not been able to deal with the problems of complex relationships with several response variables and the presence of intervening endogenous variables in a relationship. Analysis that is able to handle these problems is path analysis. In path analysis there are several assumptions, one of the assumptions of path analysis is the assumption of residual normality. If the normality residual assumptions are not met, then estimating the parameters can produce a biased estimator, a large and not consistent range of estimators. Unmet residual normality problems can be overcome by using resampling. Therefore in this study, a simulation study was conducted to apply resampling with the blindfold method to the condition that the normality assumption is not met with various levels of resampling in the path analysis. Based on the simulation results, different levels of closeness occur consistently at different resampling quantities. At a low level of closeness, it is consistent with the resampling magnitude of 1000. At a moderate level, a consistent level of resampling of 500 occurs. At a high level of closeness, it is consistent with the amount of resampling 1400.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2019/277/051911057 |
| Uncontrolled Keywords: | Besaran Resampling, Blindfold, Konsistensi, Amount of Resampling, Blindfold, Consistency |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 518 Numerical analysis |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 10 Aug 2020 08:01 |
| Last Modified: | 10 Aug 2020 08:01 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/179656 |
Actions (login required)
 |
View Item |