Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan salah satu metode estimasi parameter dalam analisis regresi. Apabila pada data terdapat outlier, MKT kurang tepat dilakukan. Hal ini dapat diatasi menggunakan regresi robust. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam regresi robust adalah estimasi-S. Pada estimasi-S dapat digunakan beberapa fungsi pembobot. Tujuan dari penelitian ini untuk menjelaskan analisis regresi robust estimasi-S menggunakan pembobot Welsch dan Tukey bisquare dan membandingkan keefektifan dari kedua pembobot tersebut ditinjau dari nilai standard error dan adj R-square pada contoh kasus data Indeks Pembangunan Manusia menurut provinsi tahun 2015. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa regresi robust estimasi-S menggunakan pembobot Welsch lebih efektif dibandingkan pembobot Tukey bisquare dalam mengatasi outlier. Metode yang memiliki nilai standard error paling kecil dan adj R-square paling besar adalah metode terbaik. Berdasarkan perhitungan program R diperoleh nilai standard error pembobot Welsch sebesar 0,57 lebih kecil daripada pembobot Tukey bisquare yaitu sebesar 0,75 sedangkan untuk nilai adj R-square pembobot Welsch sebesar 0,94 lebih besar daripada pembobot Tukey bisquare yaitu sebesar 0,92.Kata kunci: outlier, metode kuadrat terkecil, analisis regresi robust, estimasi-S, Welsch, Tukey bisquare
Copyrights © 2017