STUDI KOMPARATIF METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE REGRESI ROBUST PEMBOBOT WELSCH PADA DATA YANG MENGANDUNG PENCILAN
Abstrak: Metode Kuadrat
Terkecil (MKT) atau Ordinary Least Square (OLS) merupakan salah satu metode
yang sering digunakan untuk mendapatkan nilai-nilai penduga parameter model
regresi. Namun demikian, metode ini juga memiliki kelemahan, dimana penduga
yang dihasilkan sangat dipengaruhi oleh adanya data yang polanya menyimpang
dari pola umum data yang disebut pencilan (outlier). Namun demikian, tindakan
membuang begitu saja suatu pencilan bukanlah tindakan yang bijaksana, karena
adakalanya pencilan memberikan informasi yang cukup berarti. Oleh karena iu
dibutuhkan suatu metode regresi yang kekar, tidak dipengaruhi oleh adanya
pencilan. Metode regresi semacam ini dinamakan sebagai Metode Regresi Robust. Salah
satu pembobot pada metode ini adalah pembobot Welsch.
Kata Kunci: Metode Kuadrat Terkecil, Metode Regresi Robust Pembobot
Welsch, Root Means Error (RMSE), Pencilan (outlier)
Penulis: NOVERIKA ANGGRAINI
PUTRI
Kode Jurnal: jpmatematikadd130131
