KAJIAN METODE ORDINARY LEAST SQUARE DAN ROBUST ESTIMASI M PADA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA YANG MEMUAT OUTLIER - Aflakhah, Zahrotul; Jajang, Jajang; Br. Sb., Agustini Tripena (Universitas Jenderal Soedirman, 2019)
ABSTRACT. This research discusses about the Ordinary Least Squares (OLS) method and robust M-estimation method; compare between the Tukey bisquare and Huber weighting from simple linier regression models that contain outliers. Data are generated through simulation with the percentages of outliers and sample sizes. Each data will be formed into a simple linier regression model, then the percentage of outliers, RSE and MAD values are calculated. The results show that RSE and MAD values produced by a simple linear regression model with the OLS method are influenced by the percentage of outliers. However, the regression model of robust M-estimation with sample size 30, 60, 90, 120, and 150 results an unstable RSE values with the change of the percentage of outlier and the MAD values that are not affected by the percentage of outliers and sample size. The robust M-estimation method with Tukey Bisquare weighting is as good as the Huber weighting.Keywords: MAD, OLS model, outlier, robust regression M-estimation method, RSE. ABSTRAK. Penelitian ini mengkaji metode OLS dan robust estimasi M serta membandingkan fungsi pembobot Bisquare Tukey dan Huber dari model regresi linier sederhana yang memuat outlier. Data dibangkitkan melalui simulasi dengan persentase besarnya outlier dan ukuran sampel yang berbeda-beda. Masing-masing dari data tersebut dibentuk model regresi linier sederhana dan dihitung besarnya persentase outlier, nilai RSE dan MAD. Hasil penelitian menyatakan bahwa nilai RSE dan MAD yang dihasilkan oleh model regresi linier sederhana dengan metode OLS dipengaruhi oleh persentase besarnya outlier. Namun, nilai RSE yang dihasilkan oleh model regresi robust estimasi M untuk ukuran sampel 30, 60, 90, 120, dan 150 cenderung fluktuatif seiring dengan perubahan besarnya persentase outlier. Sementara itu, nilai MAD yang dihasilkan oleh model regresi robust estimasi M tidak dipengaruhi oleh besarnya persentase outlier maupun ukuran sampel. Metode robust estimasi M dengan fungsi pembobot Bisquare Tukey hampir sama baiknya dengan metode robust estimasi M dengan fungsi pembobot Huber.Kata Kunci: MAD, metode OLS, outlier, regresi robust estimasi M, RSE.