Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik.

Pencilan merupakan suatu pengamatan yang keberadaannya dapatmenggangu proses analisis data. Pencilan dapat menyebabkan asumsi kenormalangalat dalam analisis regresi tidak terpenuhi. Sehingga perlu dilakukanpendeteksian keberadaan pencilan ini menggunakan metode diagnostik. Secaraumum, terdapat beberapa kasus pencilan, di antaranya pencilan atas, pencilanbawah, pencilan yang mendekati pusat data serta pencilan atas-bawah. Masing- masing dari kasus tersebut memberikan pengaruh yang berbeda-beda terhadapmodel regresi linier karena bisa jadi pencilan tersebut terdeteksi sebagai outlier, high leverage point maupun pengamatan berpengaruh.Penelitian ini diawali dengan pembangkitan data dari tiap-tiap kasuspencilan. Masing-masing dari kasus tersebut dianalisis melalui proses simulasidata. Pertama, setiap kasus pencilan dibangun model regresi linier. Kedua,menggunakan metode diagnostik untuk mendeteksi keberadaan outlier, highleverage point dan pengamatan berpengaruh. Setelah itu, membentuk modelregresi dengan tidak mengikutsertakan pengamatan yang terdeteksi sebagaioutlier, high leverage point dan pengamatan berpengaruh. Selanjutnya,membandingkan perolehan hasil yang diperoleh antara sebelum dan setelahmenggunakan metode diagnostik.Berdasarkan hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa pada kasuspencilan atas, pengamatan yang terdeteksi sebagai outlier, high leverage point danpengamatan berpengaruh memberikan pengaruh terhadap slope dan 2 s. Padakasus pencilan yang mendekati pusat, pengamatan yang terdeteksi sebagai outlierdan pengamatan berpengaruh memberikan pengaruh terhadap 2 s dan 2 R. Padakasus pencilan atas-bawah, pengamatan yang terdeteksi sebagai outlier danpengamatan berpengaruh memberikan pengaruh terhadap intercept, 2 sdan 2R. Pada kasus pencilan bawah, pengamatan yang terdeteksi sebagai outlier danpengamatan berpengaruh memberikan pengaruh terhadap intercept, slope, 2sdan2 R .