Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

ESTIMASI PARAMETER REGRESI ROBUST MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRSSION (SUR) DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS)

Unnes Journal of Mathematics · Vol. 7 No. 2 (2019) · hlm. 216–227

DOI
10.15294/ujm.v7i2.21463
ISSN
2460-5859, 2252-6943
Terbit
2019-01-02
Penerbit
Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk: (1) memperoleh hasil estimasi parameter pada data yang mengandung pencilan dengan menggunakan estimasi parameter regresi robust metode Least Trimmed Square (LTS); (2) memperoleh sistem persamaan regresi robust pada model Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan metode Generalized Least Square (GLS). Pada penelitian ini menggunakan data nilai inflasi umum di Kota Salatiga, Kota Pekalongan, Kabupaten Rembang, dan Kabupaten Demak. Estimasi parameter regresi pada data yang menggandung pencilan lebih baik menggunakan metode regresi robust daripada menggunakan metode OLS karena menghasilkan nilai R-Square yang lebih besar. Estimasi regresi robust padamodel Seemingly Unrelated Regression (SUR) metode Generlaized Least Square (GLS) lebih baik digunakan untuk mengestimasi pada data panel yang semua datanya mengandung pencilan karena menghasilkan nilai residual yang kecil.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 98 tautan kepenulisan bersama · 5 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • International Islamic University Malaysia
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Putriaji HendikawatiState University of Semarang9
Emi PujiastutiState University of Semarang8
Scolastika MarianiState University of Semarang7
Amin SuyitnoState University of Semarang6
Sunarmi SunarmiAfiliasi tidak diketahui4
Nur Karomah DwidayatiState University of Semarang3
Masrukan MasrukanState University of Semarang3
Nurkaromah DwidayatiState University of Semarang2
YL SukestiyarnoState University of Semarang2
Walid WalidState University of Semarang2
Aisyah Fany AchmaliaAfiliasi tidak diketahui2
Rochmad RochmadInternational Islamic University Malaysia2
Kresni WinantiAfiliasi tidak diketahui2
Kamta Agus SajakaAfiliasi tidak diketahui2
Isti HidayahState University of Semarang2
Muhammad KharisAfiliasi tidak diketahui2
Vinda KhasmarawatiAfiliasi tidak diketahui1
Dedeh KurniasihAfiliasi tidak diketahui1
Putri Dwi PradinaAfiliasi tidak diketahui1
Roudlotin Ni’mahAfiliasi tidak diketahui1
Noviesag ArtantoAfiliasi tidak diketahui1
Leili UlfiatiAfiliasi tidak diketahui1
SELY AGUSTINAAfiliasi tidak diketahui1
RIZA SILVIA FAUSTINAAfiliasi tidak diketahui1
Tias SafitriAfiliasi tidak diketahui1
Sri PujilestariAfiliasi tidak diketahui1
Eko SupriyadiAfiliasi tidak diketahui1
Siti Ma'unahAfiliasi tidak diketahui1
atmira qurnia sariAfiliasi tidak diketahui1
hengky tri ikhsanto hengky tri ikhsantoAfiliasi tidak diketahui1
Zaenuri ZaenuriState University of Semarang1
Ari CynthiaAfiliasi tidak diketahui1
Ruliana RulianaAfiliasi tidak diketahui1
Elok Tri Kusuma DewiAfiliasi tidak diketahui1
Alamsyah AlamsyahState University of Semarang1
Bravura Candra HalimAfiliasi tidak diketahui1
Sunarti SunartiAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/oai, pertama di-harvest 6 Nov 2026, terakhir terlihat 6 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">ESTIMASI PARAMETER REGRESI ROBUST MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRSSION (SUR) DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS)</dc:title>
	<dc:creator>Yulianto, Dimas Arif</dc:creator>
	<dc:creator>Sugiman, Sugiman</dc:creator>
	<dc:creator>Agoestanto, Arief</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Penelitian ini bertujuan untuk: (1) memperoleh hasil estimasi parameter pada data yang mengandung pencilan dengan menggunakan estimasi parameter regresi robust metode Least Trimmed Square (LTS); (2) memperoleh sistem persamaan regresi robust pada model Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan metode Generalized Least Square (GLS). Pada penelitian ini menggunakan data nilai inflasi umum di Kota Salatiga, Kota Pekalongan, Kabupaten Rembang, dan Kabupaten Demak. Estimasi parameter regresi pada data yang menggandung pencilan lebih baik menggunakan metode regresi robust daripada menggunakan metode OLS karena menghasilkan nilai R-Square yang lebih besar. Estimasi regresi robust padamodel Seemingly Unrelated Regression (SUR) metode Generlaized Least Square (GLS) lebih baik digunakan untuk mengestimasi pada data panel yang semua datanya mengandung pencilan karena menghasilkan nilai residual yang kecil.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2019-01-02</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/21463</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/ujm.v7i2.21463</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Unnes Journal of Mathematics; Vol 7 No 2 (2018); 216-227</dc:source>
	<dc:source>2460-5859</dc:source>
	<dc:source>2252-6943</dc:source>
	<dc:source>10.15294/ujm.v7i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/21463/12255</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2018 Unnes Journal of Mathematics</dc:rights>
</oai_dc:dc>