ANALISIS REGRESI ROBUST ESTIMASI-M (MAXIMUM LIKELIHOOD TYPE) DALAM MENGATASI OUTLIER PADA DATA INFLASI DI INDONESIA PERIODE 2019 - 2022

Analisis regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel dependen dengan variabel independen. Tujuan analisis regresi adalah mendapatkan model estimasi parameter dari suatu data. Metode Kuadarat Terkecil (MKT) merupakan salah satu metode untuk mengestimasi parameter. Metode Kuadarat Terkecil (MKT) kurang tepat digunakan pada data yang mengandung outlier. Pendeteksian outlier menggunakan metode Difference Fitted value of FITS (DfFITS) dan ditemukan adanya beberapa data yang merupakan outlier. Oleh kerena itu, digunakan metode regresi robust yang merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengatasi outlier dalam data. Pada penelitian ini, metode regresi robust yang digunakan adalah regresi robust estimasi-M. Variabel independen dalam penelitian ini adalah jumlah uang beredar, suku bunga, nilai tukar, dan Indeks Harga Konsumen (IHK). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah inflasi. Penelitian menggunakan data sekunder dari website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi robust estimasi-M lebih baik dalam mengatasi outlier pada data inflasi di Indonesia periode 2019 - 2022.