Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi

Abstract

Persentil bootstrap merupakan salah satu metode pendugaan selang kepercayaan dengan
menetapkan batas bawah dan atas selang berdasarkan persentase dari replikasi bootstrap. Penelitian
ini bertujuan untuk menduga selang kepercayaan persentil bootstrap untuk parameter model regresi
linier satu dan dua peubah bebas dengan melakukan beberapa variasi jumlah sampel bootstrap dan
jumlah pengulangan pendugaan parameter. Data yang disimulasikan adalah data riil agar dapat
dipastikan ada hubungan fungsionalnya antara peubah-peubah bebas dan peubah takbebas.
Simulasi dilakukan untuk 9 kasus, yaitu masing-masing untuk kombinasi n = 50, 100, dan 200
serta B = 1000, 5000, dan 10000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa banyaknya perulangan
dalam pendugaan parameter regresi tidak mempengaruhi selang kepercayaan bootstrap
nonparametrik. Namun jika jumlah sampel bootstrap yang diambil semakin besar maka selang yang
dihasilkan makin pendek.