Skripsi Statistik

Perbandingan estimasi m dan estimasi s pada regresi robust untuk mengetahui faktor-faktor tingkat kemiskinan di pulau sulawesi

---

Analisis regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui
pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen. Tujuan analisis regresi
adalah untuk mendapatkan model estimasi parameter regresi dari suatu data.
MKT merupakan salah satu metode untuk mengestimasi parameter. Metode
Kuadrat Terkecil kurang tepat digunakan pada data yang mengandung outlier,
oleh karena itu digunakan metode estimasi regresi robust. Pada penelitian ini
metode robust yang digunakan adalah regresi robust estimasi M dan estimasi S.
Tujuan penelitian ini adalah membandingkan kedua model estimasi tersebut dan
memilih metode estimasi yang menghasilkan model estimasi parameter terbaik
yang dilihat dari nilai RSE dan R

2 adj. Studi kasus penelitian ini adalah faktor-
faktor yang mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Pulau Sulawesi pada tahun

2020 dengan variabel dependen Tingkat Kemiskinan (Y), variabel independen
Tingkat Pengangguran Terbuka (X1), Jumlah Penduduk (X2), Indeks
Pembangunan Manusia (X3) dan Angka Harapan Hidup (X4). Berdasarkan hasil
penelitian dapat disimpulkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Tingkat
Kemiskinan adalah Tingkat Pengangguran Terbuka, Jumlah Penduduk, Indeks
Pembangunan Manusia dan Angka Harapan Hidup. Metode regresi robust
estimasi terbaik yang digunakan adalah estimasi S dengan model sebagai berikut :
Ŷ = -16.5298 – 1.3306x1+ 0.0527x2 + 0.1163x3 + 0.3089x4 + e

Kata Kunci : MKT, Outlier, Estimasi M, Estimasi S, Regresi Robust

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

519.072

Penerbit

Palu : Palu., 2023

Deskripsi Fisik

xvii, 78 hlm, ilus.; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

G 501 16 079

Klasifikasi

519.072

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Ni Nyoman Ayu Astri Tursila

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar