Implementasi regresi Ridge menggunakan estimator parameter Dorugade

INDONESIA: Multikolinieritas adalah salah satu masalah yang terjadi di analisis regresi linier berganda, dimana terdapat hubungan di antara variabel bebasnya. Pada penelitian ini data return saham gabungan dengan tujuh variabel bebas yang mempengaruhinya adalah salah satu yang mengandung multikolinieritas. Data return saham yang digunakan dilakukan transformasi menggunakan metode pemusatan dan penskalaan serta dilakukan uji asumsi klasik. Selanjutnya masalah multikolinieritas diatasi dengan regresi ridge menggunakan estimator parameter Dorugade. Estimator parameter Dorugade diperoleh berdasarkan nilai simpangan baku error sebesar 0,1858. Sehingga model yang diperoleh dapat mengatasi masalah multikolinieritas dengan nilai VIF kurang dari 10 dan parameter yang dihasilkan berpengaruh signifikan. Sehingga model yang dihasilkan baik dan layak digunakan untuk meramalkan return saham gabungan di masa mendatang dilihat berdasarkan nilai MSE sebesar 0,0358. ENGLISH: Multicollinearity is one of the problems that occur in multiple linear regression analysis, where there is a relationship between the independent variables. In this study, the combined stock return data with seven independent variables that influence is one that contains multicollinearity. The stock return data used is transformed using the method of centering and scaling and the classical assumption test is carried out. Furthermore, the multicollinearity problem is solved by ridge regression using the Dorugade parameter estimator. The Dorugade parameter estimator was obtained based on the standard deviation of the error of 0,1858. So that the model obtained can overcome the problem of multicollinearity with a VIF value of less than ten and the resulting parameter has a significant effect. So that the resulting model is good and feasible to use to forecast composite stock returns based on the MSE value of 0,0358. ARABIC: Multikolinieritas هي إحدى المسائل التي وقعت في تحليل انحدار الخطي المتعدّد، فيما كان هناك ارتباط بين متقلّب مطلقه. وفي هذ البحث نتائج عوائد الأسهم المشتركة بسبع متقلّبات المطلقة التي تأثّره هي إحدى العومل التي تشمل multikolinieritas. نتائج عوائد الأسهم التي تُستخدَم هي تُحَوّل باستخدام نظريّة التمركز والقياس وتُجَرّب افتراض الكلاسيكي. وفي التاليّ مسألة multikolinieritas تُجاوَز بانحدار الخطي باستخدام مقدّر المعامل لدوروكاد. مقدّر المعامل لدوروكاد يُحصَل بناء على نتائج انحراف كتاب الأخطاء بنتيجة ٠،١٨٥٨. حتّى كان شكل محصول يتجاوز مسألة multikolinieritas بنتيجة VIF أنقص من ١٠ ومعامل الذي محصول يتأثّر كبيرا. حتّى كان مقلّب محصول إمّا جيّدا ومستحقّا لتنبّأ عوائد الأسهم المشتركة في المستقبل منظورا بنتيجة MSE ٠،٠٣٥٨