METODE BOOTSTRAP RESIDUAL DALAM PENDUGAAN PARAMETER REGRESI DENGAN MULTIKOLINEARITAS - ., Bastian, Evy Sulistianingsih (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2015)
Dalam penelitian ini metode Bootstrap Residual digunakan dalam menduga parameter regresi linier berganda. Prinsip kerja dari metode Bootstrap Residual adalah melakukan resampling terhadap variabel galat secara berulang-ulang. Dalam setiap ulangan dilakukan proses resampling data dan dilakukan proses pendugaan untuk memperoleh penduga parameter bagi metode Bootstrap Residual. Penelitian ini menggunakan teknik simulasi data yang melibatkan dua buah variabel bebas yang saling berkorelasi. Data yang dibangkitkan berjumlah 30 buah data dengan koefisien korelasi 0,9. Parameter regresi Î²0, Î²1, dan Î²2 diasumsikan berturut-turut adalah 0,1, dan 1. Data hasil simulasi kemudian diduga dengan metode Bootstrap Residual. Nilai dugaan yang dihasilkan merupakan rata-rata seluruh penduga parameter tiap-tiap perulangan. Penduga dari metode Bootstrap Residual dibandingkan dengan metode OLS. Dari hasil penelitian menunjukkan metode OLS menghasilkan bias yang kurang lebih sama terhadap bias dari metode Bootstrap Residual, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Bootstrap tidak lebih efisien daripada metode OLS dalam menduga parameter regresi ketika terjadi multikolinearitas. Kata Kunci : resampling, korelasi, simulasi