ANALISIS MASALAH HETEROSKEDASTISITAS MENGGUNAKAN GENERALIZED LEAST SQUARE DALAM ANALISIS REGRESI

SETYAWAN R, ADITYA (2019) ANALISIS MASALAH HETEROSKEDASTISITAS MENGGUNAKAN GENERALIZED LEAST SQUARE DALAM ANALISIS REGRESI. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
SKRIPSI ADITYA SETYAWAN R (G1D014001).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Analisis regresi adalah salah satu metode statistik yang memungkinkan penggunanya untuk menganalisis pengaruh satu atau lebih variabel independent ( ) terhadap suatu varibel dependent ( ). Metode yang paling umum digunakan untuk mengestimasi parameter regresi linier adalah Ordinary Least Square (OLS). Namun pada kenyataannya, sering ditemukan adanya masalah heteroskedastisitas yaitu varians dari error bersifat tidak konstan atau berubah-ubah untuk semua nilai dari variabel independent . Hal ini mengakibatkan metode OLS menjadi kurang efektif. Untuk mengtasi hal tersebut, dapat digunakan suatu metode estimasi parameter dengan menambahkan pembobot pada masing-masing parameter yaitu metode Generalized Least Square (GLS). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan metode GLS dalam mengatasi heteroskedastisitas dalam analisis regresi dan mengkaji perbandingan hasil estimasi menggunakan metode OLS dengan metode GLS pada kasus heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode GLS mampu mempertahankan sifat estimator yaitu tak bias dan konsisten serta mampu mengatasi masalah heteroskedastisitas sehingga metode GLS lebih efektif dibandingkan metode OLS.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Efektivitas Estimator, Generalized Least Square, Ordinary Least Square, Penyimpangan Asumsi Klasik, Regresi Linier.
Subjects: S Agriculture > S Agriculture (General)
Divisions: Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User: Wiwin Kartikawati
Date Deposited: 08 Nov 2019 01:05
Last Modified: 08 Nov 2019 01:05
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/14856

Actions (login required)

View Item View Item