PENERAPAN REGRESI KUANTIL PADA DATA DENGAN PELANGGARAN ASUMSI KENORMALAN SISAAN
Abstract: Analisis regresi
melibatkan dua peubah yaitu peubah prediktor dan peubah respons. Penggunaan
analisis regresi dilandasi pada beberapa asumsi yaitu kenormalan sisaan,
non-multikolineritas, kehomogenan ragam
sisaan dan non-autokorelasi. Semua asumsi harus terpenuhi supaya
didapatkan penduga parameter yang
bersifat BLUE (Best Liniear Unbiased Estimator). Penelitian ini bertujuan untuk
memodelkan IHSG sebagai fungsi dari beberapa peubah prediktor yang dicurigai
tidak simetris karena adanya pencilan
sehingga mengakibatkan pelanggaran asumsi kenormalan sisaan. Regresi kuantil
digunakan sebagai metode alternatif tidak terpenuhi asumsi kenormalan sisaan.
Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi kuantil tepat diterapkan pada data IHSG karena
memiliki nilai QVSS tertinggi.
Penulis: Dian Kusuma Wardani
Kode Jurnal: jpmatematikadd141129
