Electronic Theses and Dissertation

Model regresi linear sederhana sering digunakan untuk menjelaskan hubungan antara satu variable bebas dengan satu variable tak bebas. oleh karena itu, analisis regresi sangat berguna dalam berbagai bidang. estimator adalah suatu perkiraan yang sering digunakan untuk memperkirakan parameter dalam model regresi linear. estimator parameter regresi linier sederhana dengan menggunakan residual dapat dilakukan dengan metode bootstrap nonparametrik. metode bootstrap yang digunakan dalam penelitian ini adalah bootstrap persentil. metode bootstrap bertujuan untuk melakukan sampling ulang dari sampel sehingga menghasilkan sampel barn yang disebut sebagai sampel bootstrap. jumlah sampel bootstrap yang digunakan dalam penelitian ini adalah n= 20 dengan jumlah perulangan residual sebanyak b= 50, 100, 250, 500, dan 1000. data yang digunakan adalah data riij, yaitu data kekuatan geser propelan dan umur propelan pemelihara (dalam minggu). hasil penelitian ini memberikan nilai dari standard deviasi (s), mean squared error (mse), dan koefisien determinasi (r'). nilai s dan mse yang lebih kecil adalah model yang lebih baik, sedangkan r' yang lebih besar adalah model yang lebih baik. akhirnya dengan menggunakan residual bootstrap dapat ditunjukkan model mana yang lebih baik dari setiap pengulangan bootstrap. nilai estimator tidak memperlihatkan kecenderungan berpola ji.ka nilai perulangan bootstrap ditingkatkan. kata kunci: model regresi, residual bootstrap, estimator, s, mse, r2