Metode Boostrap dan Jackknife dalam Mengestimasi Parameter Regresi Linear Ganda (Kasus: Data Kemiskinan Kota Makassar Tahun 2017) - Aditio Putra G; Muhammad Arif Tiro; Muhammad Kasim Aidid (Universitas Negeri Makassar, 2019)
Abstrak Metode kuadrat terkecil merupakan metode standar untuk mengestimasi nilai parameter model regresi linear. Metode tersebut dibangun berdasarkan asumsi error bersifat identik dan independen, serta berdistribusi normal. Apabila asumsi tidak terpenuhi maka metode ini tidak akurat. Alternatif untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan menggunakan metode resampling. Adapun metode resampling yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode bootstrap dan Jackknife. Terlebih dahulu dilakukan estimasi nilai parameter regresi untuk analisis data kemiskinan Kota Makassar Tahun 2017. Data tersebut merupakan data sekunder diperoleh dari BAPPEDA Kota Makassar. Dari uji asumsi klasik diperoleh bahwa model tidak bersifat homoskedastis dan residual tidak berdistribusi normal sehingga model regresi yang diperoleh tidak dapat dipertanggungjawabkan. Metode bootstrap dan jackknife yang dikenalkan disini menggunakan program R untuk mencari nilai bias dan nilai standar errornya. Estimasi parameter model regresi linear berganda dari metode resampling bootstrap dengan B=200 dan B=500 serta metode resampling jackknife Terhapus-1 diperoleh model regresi. Hasil yang didapat dalam penelitian ini, metode jackknife merupakan metode yang efisien dibandingkan dengan metode bootstrap, hal ini didukung dengan kecilnya tingkat standar error dan nilai biasnya yang dihasilkan. Kata Kunci: Regrei, Resampling, Bootsrap, JaccknifeAbstract. The Ordinary least squares method is a standard method for estimating the parameter values of a linear regression model. The method is built based on error assumptions that are identical and independent, and are normally distributed. If the assumptions are not met, this method is not accurate. The alternative to overcome this is to use the resampling method. The resampling method used in this study is bootstrap and jackknife methods. First, estimation of regression parameter values for analysis of poverty data in Makassar City in 2017. The data is secondary data obtained from the BAPPEDA of Makassar City. From the classic assumption test, it is obtained that the model is not homosexedastic and residual is not normally distributed so that the regression model obtained cannot be accounted for. Bootstrap and jackknife methods are introduced here using the R program to find the value of the bias and the standard error values. Parameter estimation of multiple linear regression models from Bootstrap resampling method with B= 200, B= 500 and jackknife deleted-1 resampling method obtained regression models. The results obtained in this study, Jackknife method is an efficient method compared with the bootstrap method, and this is supported by the small standard level error and bias in resulting value.Keywords: regression, resampling, bootstrap, jackknife.