Pendeteksian outlier pada regresi nonlinier dengan metode statistik Likelihood Displacement (LD)

Hasanah, Siti Tabi’atul (2012) Pendeteksian outlier pada regresi nonlinier dengan metode statistik Likelihood Displacement (LD). Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img] Text (Fulltext)
08610045.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (3MB)

Abstract

INDONESIA:

Outlier merupakan pengamatan yang jauh berbeda (ekstrim) dari data pengamatan lainnya, atau dapat diartikan data yang tidak mengikuti pola umum model. Adakalanya outlier memberikan informasi yang tidak dapat diberikan oleh data yang lainnya. Karena itulah outlier tidak boleh begitu saja dihilangkan. Outlier dapat juga merupakan pengamatan berpengaruh.

Banyak sekali metode yang dapat digunakan untuk mendeteki adanya outlier. Pada penelitian-penelitian sebelumnya pendeteksian outlier dilakukan pada regresi linier. Selanjutnya akan dikembangkan pendeteksian outlier pada regresi nonlinier. Regresi nonlinier disini dikhususkan pada regresi nonlinier multiplikatif. Untuk mendeteksi yaitu menggunakan metode statistik likelihood displacement. Metode statistik likelihood displacement disingkat (LD) adalah suatu metode untuk mendeteksi adanya outlier dengan cara menghilangkan data yang diduga outlier.

Untuk mengestimasi parameternya maka digunakan metode maximum likelihood, sehingga didapatkan hasil etimasi yang maksimal. Dengan metode LD diperoleh, yaitu likelihood displacement yang diduga mengandung outlier. Selanjutnya Keakuratan metode LD dalam mendeteksi adanya outlier ditunjukkan dengan cara membandingkan MSE dari LD dengan MSE dari regresi pada umumnya. Statistik uji yang digunakan adalah. Hipotesis awal ditolak ketika, sehingga terbukti adalah suatu outlier.

ENGLISH:

Outlier is an observation that much different (extreme) from the other observational data, or data can be interpreted that do not follow the general pattern of the model. Sometimes outliers provide information that can not be provided by other data. That's why outliers should not just be eliminated. Outliers can also be an influential observation.

There are so many methods that can be used to detect the presence of outliers. In previous studies done on outlier detection of linear regression. Next will be developed detection of outliers in nonlinear regression. Nonlinear regression here is devoted to multiplicative nonlinear regression. To detect is use of statistical method likelihood displacement. Statistical methods abbreviated likelihood displacement (LD) is a method to detect outliers by removing the suspected outlier data.

To estimate the parameters are used to the maximum likelihood method, so we get the estimate of the maximum. By using LD method is obtained i.e likelihood displacement is thought to contain outliers. Further accuracy of LD method in detecting the outliers are shown by comparing the MSE of LD with the MSE from the regression in general. Statistic test used is Λ. Initial hypothesis was rejected when, proved so is an outlier.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Harini, Sri and Barizi, Ahmad
Keywords: Outlier; Regresi Nonlinier Multiplikatif; Maximum Likelihood Estimation; Likelihood Displacement; Outlier; Multiplicative Nonlinear Regression; Maximum Likelihood Estimation; Likelihood Displacement
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika
Depositing User: Nisfu Lailatul Maghfiroh
Date Deposited: 18 May 2017 06:40
Last Modified: 18 May 2017 06:40
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/6657

Actions (login required)

View Item View Item