Perbandingan Regresi Robust Estimasi Maximum Likelihood (M) dan Least Median of Squares (LMS) dalam Memodelkan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia

Atika, Maulidya (2025) Perbandingan Regresi Robust Estimasi Maximum Likelihood (M) dan Least Median of Squares (LMS) dalam Memodelkan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I Pendahuluan) BAB I Pendahuluan.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB V Penutup) BAB V Penutup.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Skripsi Full Text) Skripsi Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Indeks Keparahan Kemiskinan merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengetahui kondisi kemiskinan di suatu wilayah. Penelitian ini memodelkan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia menggunakan regresi robust estimasi Maximum Likelihood (M) dan Least Median of Squares (LMS), serta membandingkan keefektifannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi robust dengan estimasi LMS lebih efektif dibandingkan estimasi M dalam memodelkan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia yang dilihat dari nilai R^2 yang lebih besar dan nilai MSE yang lebih kecil. Model estimasi LMS yang diperoleh yaitu yˆ = −0,3406 + 0,0649x1 + 0,0308x2. Variabel bebas meliputi Persentase Penduduk Miskin dan Tingkat Pengangguran Terbuka yang berpengaruh signifikan terhadap Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia

Actions (login required)

View Item