Acasia, Raeyna Idelia (2020) Regresi Robust Linier Berganda Penduga Scale (S) Dan Penduga Generalized-Scale (Gs) Pada Produksi Padi Di Indonesia Tahun 2018. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis regresi adalah suatu metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter dalam analisis regresi linier berganda adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Namun, MKT kurang tepat digunakan apabila data yang digunakan mengandung pencilan (outlier) karena akan mengakibatkan tidak terpenuhinya beberapa asumsi dalam analisis regresi linier berganda. Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut digunakan analisis regresi robust linier berganda. Regresi robust memiliki beberapa macam penduga, di antaranya adalah menggunakan penduga-M, penduga-MM, penduga- S dan penduga-GS. Pada penelitian ini, penduga yang digunakan adalah penduga-S dan penduga-GS dengan data yang digunakan adalah data produksi padi di Indonesia pada tahun 2018. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa regresi robust penduga-GS merupakan model terbaik jika dibandingkan dengan penduga-S untuk data produksi padi di Indonesia tahun 2018 karena memiliki nilai MSE terkecil. Penduga-GS memiliki !")#$%&'(# sebesar 0,9987 yang memiliki arti bahwa variabel produksi padi (Y) dipengaruhi oleh variabel luas panen padi (X,) dan produktivitas padi (X)) sebesar 99,87% sedangkan sisanya sebesar 0,13% dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model.
English Abstract
Regression analysis is a method in statistics used to determine the effect of predictor variabels on response variabel. One method that can be used to calculate the parameter in multiple linier regression is Least Squares Method (MKT). However, the MKT is less appropriate to use if the data containing outlier because it will result in non-fulfillment some assumptions in multiple linear regression analysis. Therefore, to overcome these problems used multiple linier robust regression. Robust regression has several types estimator, which are using Mestimator, MM-estimators, S-estimators and GS-estimators. In This research, the estimator that will be used are S-estimators and GSestimators on rice production data. The results showed that the robust regression of GS-estimators is better than S-estimators because has the smallest MSE. The robust regression of GS-estimators has !")#$%&'(# of 0,9987. The meaning of that statement is rice production variable (Y) is influenced by rice harvest area variable (X1) and rice productivity variable (X2) of 99,87% while the rest of 0,13% can be explained by other variables that are not present in the mode
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520090207 |
| Uncontrolled Keywords: | Metode Kuadrat Terkecil, Pencilan, Regresi Robust, Penduga-S, Penduga-GS |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics > 519.53 Descriptive statistics, multivariate analysis, analysis of variance and covariance > 519.536 Regression analysis |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | ismanto |
| Date Deposited: | 15 Feb 2021 04:15 |
| Last Modified: | 23 Sep 2024 06:41 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183136 |
![[thumbnail of Raeyna Idelia Acasia.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Raeyna Idelia Acasia.pdf Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |