KERAGAAN REGRESI LS, LAD, DAN MLAD PADA DATA DELIVERY TIME (The Performance of LS, LAD, and MLAD Regression on Delivery Time Data) - Setyono Setyono; IM Sumertajaya; A Kurnia; AA Mattjik (Universitas Djuanda Bogor, 2016)
Pendugaan koefisien regresi berbasis optimasi sisaan yang dikenal adalah dengan carameminimumkan jumlah kuadrat sisaan (LS) dan meminimumkan jumlah sisaan mutlak (LAD).Pendugaan dengan cara meminimumkan maksimum sisaan mutlak (MLAD) belum dikembangkan.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah program linier dapat digunakan untukmendapatkan penduga koefisien regresi yang meminimumkan maksimum sisaan mutlak danmembandingkan hasilnya dengan hasil pendugaan menggunakan metode LS dan LAD. Data yangdigunakan adalah data Delivery Time yang biasa digunakan untuk uji coba metode regresi. Hasilpenelitian menunjukkan bahwa program linier dapat digunakan untuk mendapatkan pendugakoefisien regresi yang meminimumkan maksimum sisaan mutlak, pada data Delivery Time regresiLAD paling baik menurut kriteria validasi silang, sedangkan regresi LS paling stabil menurutsemua kriteria. Dalam metode MLAD dimungkinkan diperoleh subset pengamatan yangmenghasilkan penduga koefisien regresi yang sama besar dengan penduga koefisien regresi darikeseluruhan pengamatan.Kata kunci : MLAD, program linier, regresi, sisan mutlak, validasi silang