STUDI PERBANDINGAN ANTARA ESTIMASI M DENGAN TYPE WELSCH DENGAN LEAST TRIMMED SQUARE DALAM REGRESI ROBUST UNTUK MENGATASI ADANYA DATA PENCILAN - Sabam Daoni Sinambela; Suwarno Ariswoyo; Henry Rani Sitepu (Saintia Matematika, 2014)
Abstrak.Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Salah satu metode penaksir parameter dalam model analisis regresi yaitu metode kuadrat terkecil (OLS). Jika terdapat pencilan, metode OLS tidak lagi efisien sehingga metode yang cocok untuk permasalahan pencilan yaitu metode regresi robust. Pencilan adalah data yang tidak mengikuti sebagian besar pola dan terletak jauh dari pusat data, dapat dideteksi dengan metode boxplot (Interquartil Range)dan menentukan nilai Leverage, DfFITS dan Cook’s Distance. Least trimmed squares (LTS) yaitu metode penaksiran parameter regresi robust yang menggunakan konsep pemangkasan OLS untuk meminimumkan jumlah kuadrat residual. Penaksir M yaitu metode dalam mengatasi pencilan dan dapat menggunakan fungsi Welsch dalam mengestimasi parameter regresi. Tujuan penelitian ini yaitu membandingkan dua metode regresi robust yakni penaksir LTS dan penaksir M Type Welsch dalam mengatasi permasalahan data pencilan. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu penaksir LTS merupakan metode paling baik karena mampu mengatasi pencilan dan diperoleh bahwa  least trimmed squares memiliki nilai R2 yang paling tinggi dari penaksir  M type Welsch, dengan kata lain penaksir least trimmes square lebih bagus dari penaksir M type Welsch