Dalam analisis data, saat data mempunyai outlier dan outlier yang ada bukan merupakan suatu kesalahan, taksiran parameter yang diperoleh dengan metode Ordinary Least Square (OLS) akan bias karena metode OLS tidak robust terhadap adanya outlier. Oleh karena itu, dicari metode lain yang robust terhadap adanya outlier, salah satunya ialah metode regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai taksiran parameter pada model regresi robust sederhana dan berganda dengan menggunakan fungsi Huber. Selain itu, akan dibandingkan antara taksiran parameter model regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber dan taksiran parameter yang didapat dengan metode OLS dilihat dari nilai effisiensi taksiran parameter. Hasil yang diperoleh dari contoh penerapan menunjukkan bahwa untuk data ada outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode regresi robust dengan fungsi Huber lebih effisien dibandingkan metode OLS, sedangkan untuk data tanpa outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode OLS lebih effisien dibandingkan metode regresi robust dengan fungsi Huber.