文章基本信息

标题：Latent root regression dalam mengatasi multikolinearitas
本地全文：下载
作者：Desy Pramesti Untari ; Mathilda Susanti
期刊名称：Pythagoras: Jurnal pendidikan Matematika
印刷版ISSN：1978-4538
电子版ISSN：2527-421X
出版年度：2017
卷号：12
期号：1
页码：23-32
DOI：10.21831/pg.v12i1.11633
出版社：Universitas Negeri Yogyakarta
摘要：Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada model regresi adalah latent root regression . Latent root regression merupakan perluasan dari principal component regression. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis latent root regression dalam mengatasi multikolinearitas yang diterapkan pada faktor-faktor yang mempengaruhi IHSG di Bursa Efek Indonesia . Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah IHSG, jumlah uang beredar, kurs rupiah terhadap dolar AS, harga emas dunia dan Indeks Dow Jones. Hasil penelitian yang diperoleh adalah faktor jumlah uang beredar, kurs rupiah terhadap dolar AS, harga emas dunia dan Indeks Dow Jones berpengaruh terhadap IHSG, namun terjadi multikolinearitas diantara faktor-faktor tersebut sehingga diselesaikan dengan latent root regression . Kemudian analisis latent root regression tersebut dibandingkan dengan analisis principal component regression pada faktor-faktor yang mempengaruhi IHSG di Bursa Efek Indonesia yang hasilnya adalah latent root regression lebih baik daripada principal component regression karena lebih tinggi dan asumsi regresi lebih banyak dipenuhi pada latent root regression .
关键词：latent root regression; multikolinearitas; IHSG.