terkecil. Metode kuadrat terkecil untuk model regresi linier dikenal sangat sensitif
terhadap pencilan. Regresi robust adalah metode yang penting untuk menganalisis
data yang terkontaminasi oleh pencilan. Tugas akhir ini akan membahas regresi
robust MM-estimator. Estimasi ini merupakan gabungan metode estimasi yang
mempunyai nilai breakdown yang tinggi (LTS-estimator atau S-estimator) dan
M-estimator. Langkah-langkah metode MM-estimator secara umum ada tiga
langkah: estimasi parameter awal regresi dihitung dengan metode LTS-estimator,
residual dan skala robust dengan menggunakan M-estimator, dan estimasi parameter
akhir dengan metode M-estimator. Tujuan penulisan tugas akhir ini adalah
mendeteksi pencilan dengan menggunakan DFFITS dan menentukan persamaan