Pendugaan parameter model regresi nonlinier multiplikatif dengan menggunakan metode maksimum likelihood

INDONESIA :

Dalam statistik inferensial, proses penarikan kesimpulan terdiri dari 2 bagian, yaitu pendugaan parameter dan pengujian hipotesis. Pendugaan parameter dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter sampel yang mendekati nilai parameter populasi dengan meminimumkan nilai galat. Sedangkan untuk melakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu harus menentukan penduga parameternya. Adapun penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan penduga parameter model regresi nonlinier multiplikatif dengan menggunakan metode maksimum likelihood, dan mengetahui cara menentukan jumlah kuadrat regresi (JKR*) dari hipotesis linier umum. Penentuan JKR* ini digunakan untuk menentukan koefisien determinasi (R 2) atau statistik uji (F hitung).

Model regresi nonlinier dibagi menjadi 2 macam yaitu model linier instrinsik dan model nonlinier instrinsik. Model linier instrinsik yaitu model regresi nonlinier yang dapat ditransformasikan kedalam bentuk linier, sedangkan model nonlinier instrinsik tidak dapat ditransformasikan kedalam bentuk linier. Model regresi nonlinier multiplikatif merupakan model linier instrinsik. Untuk meminimumkan galat dari model regresi nonlinier multiplikatif, maka memerlukan suatu metode. Dalam penelitian ini mengunakan metode maksimum likelihood, dan dilanjutkan dengan metode pengganda lagrange.

Penduga parameter model regresi nonlinier multiplikatif diperoleh dengan mengunakan metode maksimum likelihood yang diasumsikan berdistribusi normal dan metode pengganda lagrange yang diasumsikan mempunyai syarat pembatas (constrain condition). Selanjutnya pada pengujian hipotesis linier umum, penentuan JKR* diperoleh dengan menentukan terlebih dahulu jumlah kuadrat model regresi awal (JKS) dan jumlah kuadrat model regresi reduksi (JKW).