PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK

Abstract

Pada paper ini dibahas penentuan model regresi spline terbaik pada data polusi kadar debu (jam) dengan konsentrasi pektra cerobong asap. Metode yang digunakan adalah mean square errorr dan generalized cross validation. Untuk data yang dipunyai metode mean square error memberikan nilai parameter penghalus lebih kecil dari pada metode generalized cross validation. Dengan demikian metode mean square errorr merupakan metode yang terbaik untuk mengestimasi metode regresi spline untuk polusi kadar debu (jam) dengan konsentrasi pektra cerobong asap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi regresi spline terbaik untuk data tersebut adalah model regresi spline linier. Titik-titik knot yang optimal adalah tiga titik knot dengan nilainya masing-masing adalah K = 24. Pemilihan model regresi spline terbaik menggunakan metode MSE ( ) dan GCV ( ) menghasilkan nilai MSE ( ) sebesar 205,243 dan nilai GCV ( ) sebesar 411,3228. MSE ( ) mempunyai nilai yang lebih kecil dibandingkan nilai GCV ( ) , maka metode yang terbaik (optimal) adalah metode MSE ( ) . 1 = 4, K 2 = 18, dan K 3