Perbandingan Analisis Regresi Robust Estimasi-S dan Estimasi-M dengan Pembobot Huber dalam Mengatasi Outlier (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2021)
Salah satu indikator penting dalam menentukan timgkat kemajuan suatu negara adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Oleh karena itu, penting untuk mengetahui pemodelan dari IPM melalui analisis regresi. Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dalam analisis regresi kurang tepat dilakukan untuk data yang tidak memenuhi asumsi kenormalan. Asumsi kenormalan tidak dipenuhi disebabkan adanya outlier dalam data. Estimasi dalam regresi robust yang paling umum digunakan estimasi-M, sedangkan estimasi-S mempunyai nilai breakdown point paling tinggi yaitu 50%. Penelitian ini menggunakan regresi robust estimasi-M dan estimasi-S dengan pembobot Huber. Variabel terikat penelitian ini, yaitu IPM dan variabel bebas meliputi angka harapan hidup saat lahir (X1), rata-rata lama sekolah (X2) dan pengeluaran perkapita (X3). Tujuan penelitian ini adalah menunjukkan keefektifan antara metode estimasi-M dan estimasi-S dengan pembobot Huber dalam memodelkan IPM di Indonesia. Kesimpulan yang didapat dari penelitian menunjukkan bahwa pemodelan IPM melalui regresi robust estimasi-M lebih efektif dibandingkan estimasi-S dengan pembobot Huber ditinjau dari adj R-square paling besar dan Mean Square Error (MSE) terkecil.