Perbandingan Model Regresi Terpotong Dan Regresi Kuantil Pada Data Yang Mengandung Pencilan

Terdapatnya pencilan dalam kasus IHSG dan faktor yang mempengaruhinya dapat mengakibatkan data tidak simetris sehingga dimungkinkan tidak terpenuhinya asumsi kenormalan sisaan. Pada kasus ini analisis dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan menggunakan metode Regresi Terpotong dan Regresi Kuantil. Regresi Terpotong adalah analisis regresi yang dilakukan Pembatasan penelitian pada suatu nilai tertentu pada suatu pengamatan sehingga menyebabkan distribusi data berubah. Pembatasan dilakukan pada peubah respon terbatas pada suatu titik tertentu dan peubah responnya hanya diobservasi jika peubah prediktornya diobservasi. Regresi Kuantil merupakan suatu pendekatan yang menduga berbagai fungsi kuantil dari suatu sebaran sebagai fungsi dari . Penggunaan metode ini dengan pembagian atau pemisahan data menjadi dua atau lebih kelompok yang diindikasikan mempunyai perbedaan penduga pada kuantil tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model dan membandingkan kebaikan model Regresi Terpotong dan Regresi Kuantil berdasarkan , AIC dan BIC. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu IHSG tahun 2007-2013. Peubah prediktor yang digunakan meliputi Inflasi, Suku Bunga BI, Nilai Kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika. Berdasarkan hasil analisis, model regresi Kuantil lebih baik dalam memodelkan kasus IHSG tahun 2007-2013 dan faktor yang mempengaruhinya pada kuantil =0.5 dibanding model Regresi Terpotong berdasarkan nilai AIC dan BIC