Estimasi Parameter Regresi Linear Pada Kasus Data Outlier Menggunakan Metode Estimasi Method Of Moment

Hisyam Ihsan(1*), Wahidah Sanusi(2), N Nurfadillah(3),

(1) Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar
(2) Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar
(3) Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar
(*) Corresponding Author




DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v1i1.9176

Abstract


Abstrak. Penelitian ini membahas salah satu metode regresi robust yaitu metode estimasi Method of Moment. Regresi robust merupakan metode regresi yang digunakan ketika terdapat outlier pada model. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model persamaan regresi robust menggunakan metode estimasi Method of Moment. Sebelum mengestimasi parameter dengan metode Method of Moment terlebih dahulu data diidentifikasi menggunakan metode DfFITS untuk mengetahui apakah data tersebut mengandung outlier. Setelah data dianalisis dan terdeteksi adanya outlier kemudian dilakukan pengestimasian parameter menggunakan metode estimasi Method of Moment untuk mendapatkan model regresi yang tidak terpengaruh adanya data outlier. Berdasarkan hasil analisis diperoleh persamaan model regresi metode estimasi Method of Momen yaitu . dengan nilai . Hal ini berarti pengaruh luas panen dan produktivitas terhadap jumlah produksi jagung sebesar 92,3% sisanya dipengaruhu oleh variabel lain.

Kata Kunci :Regresi Robust, Outlier, Estimasi Method of Moment.

Abstract.This research examined one of a robust regression method which was Moment of Moment estimation method. Robust regression is a regression method used when there is an outlier on the model. The purpose of this research was to determine the model of robust regression equation using Method of Moment estimation method. Before estimating the parameters by Method of Moment method, firstly the data was identified using the DfFITS to determine whether the data contains an outlier. After the data was analyzed and the outlier was detected, the researcher estimated the parameter using Method of Moment estimation method to get the regression model that was not affected by the outlier data. Based on the analysis result, the equation of regression model of Method of Moment estimation method was Y = -34305 + 5 X1 + 634 X2 with the value of R 2 = 0.923. Thus, the effect of harvested area and productivity on the amount of corn production was 92.3% while the rest was affected by other variables.

Keyword: Robust Regression, Outlier, Method of Moment Estimation


Full Text:

PDF

References


Andrews, D. F. (1972). Robust Estimates of Location: Survey and Advances. Technometrics, 17(1), 138-139.

Candrawati, E. D., Eni, S. (2013). Perbandingan Penduga Method of Moment (MM) dan Least Trimmed Square (LTS) dalam Regresi Robust Linear Berganda. Jurnal Mahasiswa Statistik, 1(1), 13-16.

Chen, C. (2002). Robust Regression and Outlier Detection with the ROBUSTREG Procedure. Statistics and Data Analysis, 265(27), 1-13.

Daniyah, H. (2013). Pengaruh Dana Pihak Ketiga dan Perfoming Loan Penyaluran Kredit (PT. Bank ICB Bumiputera., Tbk). (Skripsi, tidak dipublikasikan). Universitas Pendidikan Indonesia. Bandung.

Dewayanti, A. A., Edy, W. (2016). Perbandingan Metode Estimasi M danEstimasi MM (Methode of Moment) pada Regresi Robust. Prossiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajaran (KNPMP I). (pp.2502-6526). Surakarta, Indonesia: Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Olive, D.J. (2005). Applied Robust Statistcs. Carbondale: Southern Illinois University.

Paludi, S. (2009). Identifikasi dan Pengaruh Keberadaan Data Pencilan (Outlier) (Studi Kasus Jumlah Kunjungan Wisma dan Pengunjung Asing ke Indonesia Melalui Pintu Masuk Makasar Antara Bulan Januari 2007 s.d. Juli 2008). Jurnal Majalah Ilmiah Panorama Nusantara, 4, 56-52.

Yohai, V. J. (1987). High Breakdown Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. The Annals of Statistics, 15(20), 642-656.


Article Metrics

Abstract view : 596 times | PDF view : 49 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Journal of Mathemathics, Computation, and Statistics



Indexed by:

         

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.