APLIKASI BOOTSTRAP PADA ANALISIS REGRESI UNTUK DATA KECELAKAAN KERJA

Toto Hermawan

  • FKIP UCY FKIP UCY
Keywords: Analisis Regresi, Metode resampling, Standar Error , Estimasi Koefisien Regresi, Bootstrap, program R

Abstract

Untuk mengetahui hubungan antara dua variable atau lebih dapat digunakan analisis regresi. Pengertian analisis regresi sendiri adalah metode analisis data yang memanfaatkan hubungan antara dua variable atau lebih. Hal yang menjadi perhatian dalam analisis regresi salah satunya adalah standar error dari estimasi koefisien regresi. Dalam regresi sudah terdapat formula untuk mengestimasi standar error. Selain itu, standar error juga dapat diestimasi dengan metode resampling, yaitu bootstrap. Bootstrap sangat berguna sebagai alternatif untuk estimasi parameter atau standar errornya ketika peneliti merasa ragu dapat memenuhi asumsi pada data mereka, misal data tidak berdistribusi normal. Selain itu bootstrap juga berguna ketika inferensi parametric memerlukan rumus yang sangat rumit untuk menghitung standar error (Widhiarso, 2012). Dalam tulisan ini akan dibandingkan estimasi standar error yang diperoleh melalui formula yang sudah ada dengan estimasi standar error yang diperoleh melalui resampling bootstrap.

Published
2019-05-07
How to Cite
UCY, F. (2019). APLIKASI BOOTSTRAP PADA ANALISIS REGRESI UNTUK DATA KECELAKAAN KERJA. Academy of Education Journal, 10(01). Retrieved from https://jurnal.ucy.ac.id/index.php/fkip/article/view/75