ABSTRAK

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengetahui hasil taksiran Estimasi-M dengan pembobot Huber dan pembobot Welsch, kemudian membandingkan kedua hasil taksiran tersebut berdasarkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang terkecil. Pencilan atau (Outlier) dalam data dapat mengakibatkan estimasi koefisien regresi yang diperoleh tidak tepat. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang kekar, tidak dioengaruhi oleh adanya pencilan. Metode semacam ini dinamakan Metode Regresi Robust. Untuk menaksir parameter pada Estimasi-M dengan pembobot Huber dfan pembobot Welsch ditentukan dengan melakukan perhitungan iterasi, mula-mula menghitung nilai residual (e_i) dan nilai skala parameter (σ ̂^l) kemudian menghitung nilai pembobot (W_(i,0)) setelah itu ditentukan nilai estimasi koefisien parameter (β ̂_j) sampai mendapatkan nilai yang konvergen (selisih nilai β ̂_(m+1) dan β ̂_m mendekati nol atau sama dengan nol, dengan m banyaknya iterasi). Berdasarkan hasil analisis menggunakan penerapan Estimasi-M dengan pembobot Huber menghasilkan model :
Y ̂_B=-539,541+32,6380X_1+3,51431X_2+3,53309X_3+13,0799X_4
RMSE yang dihasilkan 37,4190. Sedngkan hasil analisis menggunkan penerapan Estimasi-M dengan pembobot Welsch menghasilkan model :
Y ̂_B=-486,439+29,0358X_1+3,22925X_2+3,26166X_3+17,5845X_4
RMSE yang dihasilkan 25,9697. Berdasarkan nilai RMSE dari masing-masing pembobot dapat disimpulkan bahwa Estmasi-M dengan pembobot lebih baik dari pada dengan pembobot Huber.


Kata Kunci : Estimasi-M , Metode Regresi Robust Pembobot Huber, Metode Regrei Robust Pembobot Welsch, Root Mean Square Error (RMSE), Pencilan (Outlier).