Perbandingan Estimasi-M, Estimasi-S, dan Estimasi-MM pada Analisis Regresi Robust untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Kalimantan Barat

Comparison of M-Estimation, S-Estimation, and MM-Estimation in Robust Regression Analysis to Analyze Factors Influencing the Open Unemployment Rate in West Kalimantan

Abstrak

Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan teknik umum yang digunakan dalam mengestimasi parameter pada regresi linear. Meskipun demikian, MKT memiliki kelemahan ketika data yang digunakan mengandung outlier. Hal ini dikarenakan outlier dapat menyebabkan bias pada penduga parameter. Sebagai solusi alternatif dapat digunakan metode regresi Robust. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode estimasi, yaitu estimasi-M, estimasi-S, dan estimasi-MM. Dalam penelitian ini, diambil data tingkat pengangguran terbuka (TPT) sebagai variabel independen dan variabel dependen yang meliputi kepadatan penduduk per km persegi, rata-rata lama sekolah, angka harapan hidup, dan jumlah penduduk miskin. Keefektifan suatu metode dapat dibandingkan dengan melihat nilai Adjusted R-Square. Dari hasil pembahasan, ditemukan bahwa metode estimasi-S merupakan metode estimasi paling efektif untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi TPT di Kalimantan Barat dengan nilai Adjusted R-Square terkoreksi sebesar 86,13%. Adapun nilai Adjusted R-Square untuk estimasi-M sebesar 48,50% dan estimasi-MM sebesar 49,76%.