PERBANDINGAN TRANSFORMASI BOX-COX PADA REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE REGRESI KUANTIL MEDIAN DALAM MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS PADA KASUS PERTUMBUHAN EKONOMI DI PULAU JAWA DAN SUMATERA

Pendeteksian adanya pelanggaran asumsi homoskedastisitas merupakan salah satu
langkah penting dalam pemodelan metode regresi linier karena terjadinya
heteroskedastisitas dapat menyebabkan penduga menjadi bias atau tidak memenuhi sifat
Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Heteroskedastisitas dapat diatasi dengan
melakukan transformasi box-cox pada model atau dengan metode regresi kuantil
median. Transformasi box-cox dilakukan dengan menemukan lambda terbaik pada
interval (-2 sampai 2) yang kemudian dipangkatkan terhadap variabel prediktor. Metode
regresi kuantil dilakukan dengan memodelkan data kedalam beberapa kuantil yang
kemudian kedua metode diuji kembali asumsi homoskedastisitasnya serta melihat
kebaikan modelnya. Hasil daripada penelitian ini membuktikan bahwa diantara kedua
metode, transformasi box-cox mampu mengatasi gejala heteroskedastisitas pada data
pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa dan Sumatera. Transformasi box-cox memiliki
nilai AIC lebih minimum, sehingga terbukti bahwa metode tersebut lebih baik untuk
digunakan untuk mengatasi data dengan gejala heteroskedastisitas dibandingkan regresi
kuantil median.