MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL KERNEL PADA KASUS PERTUMBUHAN BALITA - Mifta Luthfin Alfiani; Indah Manfaati Nur; Tiani Wahyu Utami (Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS, 2014)
Analisis regresi merupakan salah satu tehnik analisis data dalam statistika yang paling banyak digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel prediktor (X) dengan variabel responnya (Y). Dalam analisis regresi, kurva regresi dapat didekati dengan model regresi nonparametrik. Model regresi nonparametrik yang pengamatan dilakukan sebanyak n subjek yang saling independen pada waktu satu titik tertentu sehingga mengikuti struktur data cross-section. Dalam penelitian ini akan dikaji mengenai model regresi nonparametrik berdasarkan estimator polinomial lokal kernel pada pertumbuhan balita. Estimator polinomial lokal kernel dapat diperoleh dengan meminimumkan WLS (Weighted Least Square). Estimator polinomial lokal kernel sangat bergantung pada bandwidth (h) optimal. Penentuan bandwidth optimal dapat diperoleh dengan menggunakan metode GCV (Generalized Cross Validation). Selanjutnya diterapkan pada aplikasi model regresi nonparametrik berdasarkan estimator polinomial lokal kernel pada kasus pertumbuhan balita untuk menganalisis pengaruh antara berat badan dan umur. Pemodelan dilakukan pada balita laki-laki dan perempuan, pada balita laki-laki mempunyai nilai MSE =1,487844 dan koefisien determinasi (R2) =81,86%, pada balita perempuan mempunyai nilai MSE =1,388796 dan koefisien determinasi (R2) = 79,55%.