Pustaka Ilmiah Universitas Padjadjaran

Abstrak

Imputasi Missing Values Dengan Expectation Maximization With Bootstrapping (EMB) Data Time Series-cross Section (TSCS) Volume Produksi Crude Palm Oil (CPO)

Pengumpulan data CPO merupakan hal yang cukup penting mengingat manfaatnya yang cukup besar sebagai bahan baku dalam berbagai industri. Akan tetapi, dalam pelaksanaannya terjadi kendala non respon unit pengamatan yang tidak dapat ditanggulangi yang berdampak pada terjadinya missing values. Untuk menangani missingvalues, salah satu metode yang dapat digunakan adalah imputasi melalui Expectation Maximization with Bootsrapping (EMB). Metode ini dapat diterapkan pada data yang memiliki struktur gabungan time series dan cross section (TSCS) sebagaimana data CPO yang dikumpulkan perbulan untuk setiap perusahaan perkebunan. Dari hasil pengolahan menggunakan metode EMB denganpackageAmelia II melalui software R, diperoleh nilai prediksi imputasi missingvaluesyang cukup baik dan masuk akal. Hal tersebut dapat terlihat dari perbandingan densitas antara nilai rata-rata imputasi dan nilai yang terobservasi yang sangat mirip. Selain itu, dari overimpute yaituplot antara distribusi rata-rata nilai imputasi dengan distribusi nilai yang terobservasi, berada di sekitar garis diagonal yang menunjukkan bahwa model imputasi sudah cukup baik.