Perbandingan Penduga Least Median Of Squares (Lms) Dan Penduga S Sebagai Metode Pendugaan Parameter Regresi Robust

Analisis regresi adalah teknik statistika yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara peubah respon dan peubah prediktor. Pendugaan parameter pada analisis regresi linier berganda menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dengan syarat semua asumsi yang melandasi terpenuhi. Asumsi kenormalan galat seringkali tidak terpenuhi apabila terdapat pencilan dalam data. Regresi robust merupakan metode alternatif yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan dalam data. Metode pendugaan parameter yang digunakan adalah Penduga Least Median Of Squares (LMS) dan Penduga S. Penelitian ini menggunakan tiga data sekunder yang mempunyai karakteristik pencilan yang berbeda dan bertujuan untuk membandingkan Penduga LMS dan Penduga S berdasarkan kriteria nilai breakdown point. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Penduga S merupakan penduga yang lebih baik digunakan dalam mengatasi pencilan berpengaruh dibandingkan Penduga LMS karena menghasilkan nilai breakdown point yang lebih besar untuk ketiga data tersebut. Jadi Penduga S lebih kekar dibandingkan Penduga LMS. Namun berdasarkan efisiensi relatif Penduga LMS lebih efisien daripada Penduga S