STUDI KOMPERATIF METODE BOOTSTRAP PERSENTIL DAN BCA UNTUK MENGESTIMASI SELANG KEPERCAYAAN MEAN POPULASI

Dalam melakukan estimasi sering terjadi kesalahan karna masalah data yang sedikit, data yang menyimpang dari distribusinya dan data yang tidak memiliki asumsi tentang distribusinya. Metode bootstrap adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengestimasi suatu distribusi populasi yang tidak diketahui dan dapat bekerja pada data yang sedikit. Metode bootstrap dilakukan dengan sampel dari sampel asli dengan ukuran sama dengan ukuran sampel asli dan dilakukan dengan pengembalian. Estimasi selang kepercayaan bootstrap diberikan dalam selang kepercayaan bootstrap persentil dan bootstrap BCa. Setelah dilakukan resampling bootstrap pada sampel data, dicari rata-rata tiap resampling dan diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar. Dengan membandingkan lebar selang kepercayaan bootstrap BCa dan persentil tersebut diperoleh bahwa selang kepercayaan bootstrap persentil lebih sempit dibandingkan selang kepercayaan bootstrap persentil. Sedangkan cakupan selang kepercayaan bootstrap BCa lebih baik dibandingkan selang kepercayaan bootstrap persentil. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode bootstrap persentil adalah metode yang akurat dalam mengestimasi selang kepercayaan tetapi cakupan selang kepercayaan bootstrap BCa lebih baik dibandingkan selang kepercayaan bootstrap persentil..