ESTIMASI MISSING DATA DALAM MULTIVARIAT BERDASARKAN DATA YANG TERAMATI

Abstract

Missing data adalah informasi yang tidak tersedia dalam sebuah subyek atau kasus. Fenomena missing data banyak dijumpai dalam survei. Banyak hal yang menyebabkan terjadinya missing data. Sehingga terkadang beberapa pihak tertentu mengabaikan, menghapus sebagian variabel yang mengandung missing. Mengingat data sangat mahal dan berharga, maka penelitian  ini, menduga parameter yang membuat fungsi likelihood maksimum untuk data yang seluruhnya teramati dan juga diamati sebanyak n anggota sebagai sampel (dengan n<N), dengan menggunakan data teramati maka nilai harapan bersyarat data tidak teramati  juga akan maksimum. Algoritma EM adalah salah satu metode yang menangani kasus missing. Ketika algoritma EM menghasilkan nilai penduga parameter maka penduga parameter tersebut merupakan nilai tunggal yang tetap.

Kata kunci : Missing data, Maksimum likelihood, Algoritma ekspektasi maksimum (EM).