PENDUGAAN PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA DENGAN VARIABEL X MENGANDUNG KESALAHAN PENGUKURAN

Abstract

Dalam percobaan yang melibatkan lebih dari satu variabel, model linter memegang peranan penting, yaitu melakukan analisis hubungan antar variabel. Model regresi tinier yang paling sederhana adalah model regresi tinier sederhana yang hanya melibatkan satu variabel respon atau variabel independen (Y) dan satu variabel independen (X). Model regresi tinier sederhana, diasumsikan variabel X nilainya bersifat tetap dan diukur dengan mengabaikan kesalahan pengukuran. Penduga parameter dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Di lapangan sering dijumpai variabel X mengandung kesalahan pengukuran. Tujuan dan penelitian ini adalah untuk mempelajari perbandingan mean dan standar deviasi penduga parameter antara model regresi biasa dengan variabel X diukur dengan mengabaikan kesalahan pengukuran dengan model Berkson yang variabel X mengandung kesalahan pengukuran. Penelitian ini dilakukan dengan cara menurunkan model Berkson dengan menggunakan metode kuadrat terkecil untuk mendapatkan penduga parametemya. Dengan bantuan paket statistika S-Plus digunakan untuk mendapatkan mean dan standar deviasi penduga parameter dart kedua model, kemudian dipergunakan untuk membandingkan kedua model tersebut. Dan hasil perbandingan, selanjutnya dilakukan uji beda dua rata-rata dengan uji statistiknya menggunakan distrubusi Z untuk melihat apakah ada perbedaan mean penduga parameter antara kedua model. Dari hasil penelitian, diperoleh bahwa secara statistik tidak ada beda rata-rata antara model regresi biasa dengan model Berkson.