Analisis regresi adalah salah satu metode yang digunakan dalam menganalisisdata. Metode yang sering digunakan untuk menaksir parameter dalam modelregresi linier adalah ordinary least square OLS. Metode OLS akan memberikantaksiran terbaik ketika semua asumsinya terpenuhi. Namun pada kenyataannya,asumsi tersebut seringkali tidak terpenuhi. Asumsi yang seringkali tidak terpenuhiadalah adanya multikolinieritas dan adanya pencilan outlier. Multikolinieritasakan membuat variansi taksiran parameter regresi menjadi sangat besar, sedangkanoutlier akan membuat taksiran parameter menjadi bias. Jika kedua pelanggaranasumsi ini terjadi pada data yang akan dianalisis digunakan robust jackknife ridgeregression. Robust jackknife ridge regression adalah regresi yang punya sifatrobust sehingga tidak terpengaruh oleh outlier dan menggunakan metode ridgeuntuk mengatasi masalah multikolinieritas serta menggunakan metode jackknifeuntuk mereduksi bias yang dihasilkan metode ridge. Metode yang digunakanuntuk mencapai sifat robust adalah MM-estimation sehingga taksiran yangdihasilkan punya breakdown point serta efficiency yang tinggi.

---

Regression Analysis is one of many methods used for analyzing data. Method thatusually used for estimating parameter in linear regression model is ordinary leastsquare OLS . OLS will give best estimator when all the assumptions are met. Butin reality, sometimes not all the assumptions are met. Assumptions that usuallyviolated are multicollinearity and outlier. Multicollinearity will make variance ofthe estimated parameter become large, while outlier will make the estimatedparameter become biased. If this two violation of assumptions happened, robustjackknife ridge regression is used. Robust jackknife ridge regression is regressionthat have robust property so that it will not affected by outlier and using ridgemethod to handle multicollinearity with jackknife method to reduce biased fromridge method. Method used to achieve robust property is MM estimation so thatthe estimated parameter have high breakdown point and high efficiency.