ANALISIS EFEKTIVITAS MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED QUANTILE REGRESSION (GWQR) DALAM PENANGANAN OUTLIER: DATA SIMULASI TERIDENTIFIKASI HETEROGENITAS SPASIAL - Febrya Christin Handayani Buan; Zofar Agluis Banunaek; Widya Reza (Jurnal Diferensial)
Regresi kuantil klasik bersifat global dengan hasil estimasi parameter yang general, kondisi heterogenitas spasial tidak dapat ditangkap oleh model ini. Penggunaan model lokal dengan atribRegresi kuantil klasik bersifat global dengan hasil estimasi parameter yang general, kondisi heterogenitas spasial tidak dapat ditangkap oleh model ini. Penggunaan model lokal dengan atribut spasial dapat mengakomodir krakteristik antar lokasi pengamatan. Model lokal regresi kuantil disebut model Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR). Pengujian efektivitas lebih lanjut dari model ini diperlukan dengan pemanfaatan data simulasi. Penelitian ini menggunakan data simulasi dibangkitkan dengan ukuran sampel  berdistribusi uniform dengan interval  yang terkontaminasi outlier 5%, 10%, 15%, dengan variabel prediktor (x=4) (β1,β2,β3,β4) , dan ukuran kuantil sebesar 0.05, 0.25, 0.50, 0.75 dan 0.95.  Efektivitas model diukur berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE). Dari hasil pengujian diperoleh model GWQR dapat mengatasi permasalahan outlier pada data simulasi hingga besaran kontaminasi outlier sebesar 15%, dan heterogenitas spasial. Nilai RMSE yang semakin mendekati 0 seiring bertambahnya ukuran sampel dan outlier. Hasil pengujian menjelaskan bahwa kuantil 0.95 menghasilkan estimasi parameter terbaik dibandingkan kuantil lainnya.ut spasial dapat mengakomodir krakteristik antar lokasi pengamatan. Model lokal regresi kuantil disebut model Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR). Pengujian efektivitas lebih lanjut dari model ini diperlukan dengan pemanfaatan data simulasi. Penelitian ini menggunakan data simulasi dibangkitkan dengan ukuran sampel  berdistribusi uniform dengan interval  yang terkontaminasi outlier 5%, 10%, 15%, dengan variabel prediktor , dan ukuran kuantil sebesar 0.05, 0.25, 0.50, 0.75 dan 0.95.  Efektivitas model diukur berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE). Dari hasil pengujian diperoleh model GWQR dapat mengatasi permasalahan outlier pada data simulasi hingga besaran kontaminasi outlier sebesar 15%, dan heterogenitas spasial. Nilai RMSE yang semakin mendekati 0 seiring bertambahnya ukuran sampel dan outlier. Hasil pengujian menjelaskan bahwa kuantil 0.95 menghasilkan estimasi parameter terbaik dibandingkan kuantil lainnya.