INFERENSI KURVA REGRESI NONPARAMETRIK BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL DENGAN ERROR LOGNORMAL - Nur Chamidah, S.Si., M.Si. (UNIVERSITAS AIRLANGGA, 2005)
Sebagian besar analisis data regresi dalam statistika menggunakan asumsi error berdistribusi normal, padahal di lapangan banyak data vans tidak sepenuhnva memenuhi asumsi distribusi normal. Dalam kehidupan nyata banyak ditemukan fenomena kelognormalan antara lain durasi call untuk tiap-tiap individu pengguna telpon (Bolotin,1994), waktu reaksi dari sudut pandang psycologi secara matematik (Breukelen,1995), variabel noncomparlmental pharmacokinelic pada beherapa percobaan secara klinis (Lacey, et al 1997). Eckhard, cal al (2001) menyatakan bahwa fenomena kelognormalan juga tampak pada bidang finis genetika, periode laten dari infeksi penvakit, phytomedicine dan mikrobilogi yang meliputi macam spesies, tipe bakteri, populasi baktcri, di bidang psikologi tanaman meliputi penneabilitas dan pergerakan, hubungan antara pegaruh dosis racun dan patogen terhadap unsur kimiawinya (honnon dan mineral), dibidang teknologi makanan yaitu pemrosesan makanan dengan proses dispersi dan filtering. Pada kegiatan Research Grant II yang dibiayai Program Semi Que V tabor 2004, Chamidah (2004) telah melakukan penelitian tentang estimasi selang kepercayaan kurva regresi nonparametrik dengan error lognormal berdasarkan Estimator Spline, Estimator Polinomial Lokal dan Estimator Kernel. Penelitian ini bertujuan melanjutkan inferensi statistiknya dengan melakukan pengujian hipotesis untuk mengetahui signifikansi dari basil estimasi kurva regresi nonparametrik berdasarkan Estimator Polinomial Lokal kemudian membuat program pada Software S-Plus 2000 yang diaplikasikan pada data riil yaitu data pohon jenis time/ma Arhorea Roxh di areal HTI-Trans Wanakasita Nusantara Jambi. Berdasarkan basil penelitian diperoleh model estimasi kurvanya adalah : = em(xi) = e-2832259+0.256969(xi-1l.9)-0.009915(xi;-11.9)2 Berdasarkan Tabel 2, dengan taraf nyata #945;=5% diperoleh kesimpulan bahwa tidak soma koefisien regresi bernilai not, sehingga modelnya signifikan dengan koefisien detenninasi R2 ) sebesar 0.9961605. Selanjutnya dilakukan uji individu terhadap signifikansi masing¬masing koefisien-koefisien regresi, yaitu (30, dan R2 , dengan taraf nyata #945;=5% diperoleh kesimpulan bahwa masing-masing parameter (30, (3I dan R2 signifikan dalam model sehingga estimator polinomial lokal pada model regresi nonparametrik dengan error logniormal sesuai untuk mengestimasi volume pohon Gnielina Arhorea Rohx terhadap diameter pohonnya.