PERBANDINGAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN METODE BAYES PADA MODEL REGRESI LINIER DENGAN GALAT YANG AUTOKORELASI

Abstract

Abstrak. Analisis regresi merupakan metode dalam statistik yang digunakan untukmelihat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Model regresi liniersederhana melibatkan satu variabel tak bebas dan satu variabel bebas. Dalam regresilinier sederhana, metode yang biasa digunakan dalam menduga parameter regresi adalahMetode Kuadrat Terkecil (MKT). Pendugaan parameter dengan menggunakan MKTharus memenuhi asumsi-asumsi tertentu terhadap galatnya yang dinamakan denganasumsi klasik. Jika salah satu asumsi tidak terpenuhi seperti terjadinya autokorelasi makapendugaan dengan MKT tidak esien. Oleh karena itu diperlukan metode pendugaanlain yaitu metode Bayes. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Bayes menghasilkanMSE lebih kecil dibandingkan dengan MKT, sehingga metode Bayes dapat mengatasikasus galat autokorelasi dari penduga metode OLS.Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Metode Kuadrat Terkecil, Metode Bayes, GalatAutokorelasi