• Login
    View Item 
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) I 2016
    • View Item
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) I 2016
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Perbandingan Kemampuan Regresi Kuantil Median dan Transformasi Box-Cox Dalam Menangani Heteroskedastisitas

    Thumbnail
    View/Open
    102_141_Makalah Rev Febria Pradita Prima Andani.pdf (400.4Kb)
    Date
    2016-03-12
    Author
    Andani, Febria Pradita Prima
    Widodo, Edy
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Analisis regresi merupakan salah satu analisis statistik yang memanfaatkan hubungan antara dua atau lebih variabel, dengan tujuan mengetahui pengaruh variabel prediktor (X) terhadap variabel respon (Y). Dengan menggunakan analisis regresi dapat dilakukan pemodelan dan estimasi. Metode pendekatan standar untuk mendapatkan nilai dugaan parameter adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Pendugaan parameter dengan menggunakan MKT memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi supaya mendapatkan penduga yang bersifat Best Linier Unbiased Estimation (BLUE). Salah satu asumsi tersebut adalah homoskedastisitas, yang berarti nilai varians residual adalah konstan (identik). Apabila asumsi nilai varians residual tidak konstan maka dikatakan terjadi heteroskedastisitas, yang dapat menyebabkan penduga parameter tidak memenuhi sifat BLUE sehingga model yang diperoleh tidak efisien dan tidak dapat dipercaya. Dalam penelitian ini dibandingkan metode regresi kuantil median dan transformasi Box-Cox dalam menangani masalah heteroskedastisitas. Didapatkan hasil perbandingan bahwa nilai R 2 MKT setelah dilakukan transformasi Box-Cox lebih besar dari nilai R 2 regresi kuantil median. Hal ini menunjukkan bahwa transformasi Box-Cox lebih baik daripada regresi kuantil median dalam menangani masalah heteroskedastisitas.
    URI
    http://hdl.handle.net/11617/7040
    Collections
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) I 2016

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    Publikasi IlmiahCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    Login

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV