PERBANDINGAN EFEKTIVITAS METODE JACKKNIFE DAN METODE BOOTSTRAP DALAM ESTIMASI PARAMETER REGRESI DENGAN PENYIMPANGAN ASUMSI

BINTI WASIO, UNY MADYA (2017) PERBANDINGAN EFEKTIVITAS METODE JACKKNIFE DAN METODE BOOTSTRAP DALAM ESTIMASI PARAMETER REGRESI DENGAN PENYIMPANGAN ASUMSI. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text Skripsi Uny Madya binti Wasio.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 bebas (X ) terhadap suatu variabel terikat (Y ) . Metode yang paling umum digunakan untuk mengestimasi koefisien regresi linear berganda adalah metode kuadrat terkecil biasa (OLS). Namun pada kenyataannya, sering ditemukan adanya korelasi yang tinggi bahkan mendekati sempurna antarvariabel bebas (multikolinearitas), serta galat yang tidak mengikuti distribusi normal. Hal ini mengakibatkan metode OLS menjadi tidak efektif. Untuk mengatasi hal tersebut, dapat digunakan suatu metode estimasi nonparametrik yang tidak terikat pada asumsi normalitas galat, serta dapat mengatasi masalah multikolinearitas, yaitu metode jackknife dan metode bootstrap. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dari kedua metode tersebut dalam mengatasi penyimpangan asumsi berupa multikolinearitas dan sebaran galat tidak normal pada analisis regresi berganda dengan dua variabel bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimator bootstrap memberikan hasil yang lebih efektif dibandingkan dengan estimator jackknife. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengurangan estimasi nilai MSE estimasi jackknife terhadap nilai mse estimasi bootstrap yang secara konsisten bernilai positif untuk berbagai kondisi, antara lain pada beberapa model regresi, distribusi galat, korelasi antarvariabel bebas, ukuran sampel, dan jumlah replikasi bootstrap. Rata-rata hasil perbandingan efektivitas masing-masing nilai estimasi yang diperoleh pada model I, yaitu i i i i Y   X  X  * 1 2 1 , adalah 0.0042976 untuk 0  , 0.0001650 untuk 1  , dan 0.2061E-04 untuk 2  , pada model II, yaitu i i i i Y   X  X  * 2 2 1 1 , adalah 16.7776337 untuk 0  , 0.2681535 untuk 1  , dan 0.02004254 untuk 2  , dan pada model III, yaitu i X i i Y   X  e i  * 2 1 1 , adalah 3.53E+30 untuk 0  , 7.77E+26 untuk 1  , dan 1.12E+28 untuk 2  .

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Efektivitas Estimator, Metode Bootstrap, Metode Jackknife, Penyimpangan Asumsi Klasik, Regresi Linear Berganda
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User:	Ayus Suyarsih
Date Deposited:	18 Apr 2018 04:32
Last Modified:	18 Apr 2018 04:32
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/2686

Actions (login required)

View Item