VIANA, Tarita Okta (2025) Estimasi Parameter Regresi Robust dengan Metode Least Trimmed Square dan Scale pada Simulasi Data R-generated. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Download (1MB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Download (773kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 26 May 2026. Download (323kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 26 May 2026. Download (416kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (359kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (513kB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Download (315kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Download (250kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Tarita Okta Viana-K1B021056-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (529kB) |
Abstract
Ordinary least square (OLS) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter dalam analisis regresi linier. Model yang terbentuk harus memenenuhi uji asumsi klasik. Pelanggaran uji asumsi klasik dapat disebabkan oleh munculnya pencilan (outlier). Oleh karena itu, perlu metode alternatif untuk mengatasi pencilan. Salah satu penanganan pencilan dapat membentuk model baru dengan regresi robust. Pada penelitian ini menggunakan dua metode estimasi parameter regresi robust, yaitu scale (S) dan last trimmed square (LTS). Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui penanganan model regresi linier berganda yang mengandung pencilan menggunakan regresi robust estimasi S dan LTS dengan pembobot Tukey Bisquare serta mengetahui perbandingan dari kedua estimasi tersebut dengan data R-generated. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa estimasi S menghasilkan model yang paling direkomendasikan dengan dua kriteria pemilihan yaitu mean square error (MSE) dan nilai koefisien determinasi (R^2).
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | K25073 |
| Uncontrolled Keywords: | pencilan, robust, estimasi S, estimasi LTS, Tukey Bisquare |
| Subjects: | M > M131 Mathematical models |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S1 Matematika |
| Depositing User: | Mrs. Tarita Okta Viana |
| Date Deposited: | 04 Jul 2025 07:32 |
| Last Modified: | 04 Jul 2025 07:32 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/34209 |
Actions (login required)
 |
View Item |