Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dan metode Bayes pada model regresi linier berganda yang mengandung multikolinieritas. Pada regresi linier berganda, asumsi yang sering tidak terpenuhi yaitu tidak ada multikolinieritas di antara variabel prediktor. Adanya multikolinieritas menyebabkan estimasi MKT menjadi tidak efisien. Oleh karena itu diperlukan metode alternatif yang menghasilkan kesalahan estimasi yang lebih kecil. Data yang digunakan adalah data random dengan dua variabel prediktor yang dibangkitkan sehingga data memenuhi sifat model yang diteliti. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Bayes lebih baik dalam mengestimasi parameter regresi linier berganda dilihat dari nilai Mean Squared Error (MSE) yang lebih kecil dibandingkan dengan MKT.Diterima: Direvisi: Dipublikasikan :Kata Kunci: Metode Kuadrat Terkecil, Metode Bayes, Multikolinieritas
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.