Ringkasan Mata Kuliah EKONOMETRIKA Semester 4 Universitas Swadaya Gunung Jati

Transkripsi

1 Ringkasan Mata Kuliah EKONOMETRIKA Semester 4 Universitas Swadaya Gunung Jati Definisi : Eknometrika merupakan analisis kumulatif dari fenomena ekonomi yang sebenarnya (actual), berdasarkan perkembangan yang menyeluruh dari teori dan observasi, terkait dengan metode inferensi (penarikan kesimpulan) yang sesuai. Penggolongan model Model verbal, misalnya hukum-hukum ekonomi Model fisik/ikonis, misal miniature gedung Model Geometris, contoh grafik Model aljabar/simbolis, yaitu bentuk simbolis atau persamaan matematika Tujuan Analisis structural Peramalan Evaluasi kebijakan dan merencanakan kegiatan Tahapan spesifikasi model Spesifikasi model Estimasi model Evaluasi dan hasil estimasi Evaluasi daya peramalan Bentuk Matematika Model Linier Nonlinier Persamaan Simultan Stastis 1

2 Dinamis Jenis data Time Series, yaitu data berdasarkan separuh waktu (waktunya banyak). Contoh: konsumsi tahun 2001, 2002, 2003, 2004 dst. (normalnya 30 tahun). Cross Section, contoh : konsumsi tahun 2009 beras, sayur, minyak (menjabarkan komponen). Data Panel, yaitu penggabungan antara time series dan cross section. Langkah-Langkah melakukan analisis 1. Korelasi (Hubungan) -Analyze -Correlate -Bivariate Pindahkan variable dependent dan independen ke Variables -Pearson, pilih two-tailed dan centang flag significant correlations -Ok Lihat tabel Correlations Pearson of Correlation > 0,05 = tidak terdapat korelasi yang signifikan Pearson of Correlation < 0,05 = tidak terdapat korelasi yang signifikan 2. Regresi (Pengaruh) -Analyze -Regression -Linear -OK Lihat di tabel Model Summary R=Korelasi Regresi Pedoman menentukan interpretasi menurut Sugiyono 0,00-0,199= sangat rendah 0,20-0,399= rendah 0,40-0,599= sedang 0,60-0,799= kuat 2

3 0,80-1,00 = sangat kuat atau sempurna R² (square) = Koefisien Determinasi Lihat di tabel Anova Uji F (Uji Simultan) Kriteria : H0 diterima jika Fhitung < Ftabel H0 ditolak jika Fhitung > Ftabel Cara mencari Ftabel Df1 = jumlah variable 1 Df2 = n-k-1 k= variable independen n= jumlah data Uji Simultan Sig. Sig > 0,05 = signifikan = H0 diterima Sig < 0,05 = tidak signifikan = H0 ditolak Coefficients Lihat T tabel Uji T (Uji Parsial) Level of signifikan = 0,05 artinya 95% tingkat kepercayaan 0,05/2 =0,025 *dibagi dua untuk uji dua sisi Melihat df Df= n-k-1 3. Model Regresi Misal Q = β0+ β1p1+ β2p2+ β3p3+ β4t+ β5 Y+ Dimana 3

4 Q = variable tak bebas ( response / dependen variable) Βi = koefisien regresi dari variable bebas ke-i P1, P2, P3, P4, T, Y = Variabel bebas ( predictor/ independen variable) = Apriori = suku sisaan(error/residual) variable lain yang tidak dilibatkan tapi berpengaruh. 4. Uji Normalitas -Analyze -Regression -Linear -Plot, beri tanda centang pada Normal -Ok Lihat Grafik Dikatakan normal apabila titik-titik ada dikisaran garis. 5. Uji Klasik a. Multikolinearitas -Analyze -Regression -Linear Variable impor masukan ke kotak independent Variabel IDB & IHK ke kotak independent -Klik Statistic, centang pada Collinearty Diagnostic -Continue -Ok Lihat pada hasil output pada Coefficient Jika VIF < 10 dan Tollerance > 0,1 maka dapat disimpulkan model regresi tidak memiliki masalah multikolinearitas. b. Autokorelasi -Analyze -Regression -Linear Variable impor masukan ke kotak independent 4

5 Variabel IDB & IHK ke kotak independent -Klik Statistic, centang pada Durbin Watson - Continue -Ok Lihat output Model Summary Nilai DW lihat pada tabel Durbin Watson Cari dl & dunya dengan menentukan : n=jumlah data k=jumlah variable bebas Cari dimana DW berada c. Heterokedastisitas Mendeteksi : 1. Uji Glejser, dilihat dari nilai Sig 2. Uji Spearman rho, jika nilai Sig. lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas 3. Uji Grafik, jika titik-titiknya membentuk pola maka mengandung heterokedastisitas 5

6 CONTOH ANALISIS. Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa 6. Korelasi (Hubungan) 7. Regresi (Pengaruh) 8. Model Regresi 9. Uji Normalitas 10. Uji Klasik a. Multikolinearitas b. Autokorelasi c. Heterokedastisitas 6

7 1. KORELASI Correlations Nilai Mahasiswa Keaktivan di Keaktivan di Ketepatan Kelas Organisasi Penyerahan Tugas Pearson Correlation ** Nilai Mahasiswa Keaktivan di Kelas Keaktivan di Organisasi Ketepatan Penyerahan Tugas Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.664 ** * Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation * Sig. (2-tailed) **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). N Hipotesis : Hubungan Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa Berdasarkan nilai Pearson of Correlation dari output di atas diketahui bahwa : Antara Nilai Mahasiswa dengan Keaktivan di Kelas nilai Pearson of Correlation 0,664 > 0,05 yang berarti tidak terdapat korelasi yang signifikan Antara Nilai Mahasiswa dengan Keaktivan di Organisasi nilai Pearson of Correlation -0,014 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan Antara Nilai Mahasiswa dengan Ketepatan Penyerahan Tugas nilai Pearson of Correlation -0,150 < 0,05 berarti terdapat korelasi yang signifikan Berdasarkan tanda bintang SPSS dari output diatas diketahui bahwa Nilai Pearson Correlation yang dihubungkan antara masing-masing variable, ini berarti terdapat korelasi yang signifikan antara variable yang dihubungkan. 7

8 2. REGRESI Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), Ketepatan Penyerahan Tugas, Keaktivan di Organisasi, Keaktivan di Kelas Dari table output diatas diketahui R= 0,677 artinya terdapat korelasi yang kuat R²=0,458 atau 45,8% berarti 54,2 dipengaruhi factor lain yang tidak diteliti Std. Error of the Estimate = 10,000 artinya yang tidak errornya kemungkinan 90% ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression b 1 Residual Total a. Dependent Variable: Nilai Mahasiswa b. Predictors: (Constant), Ketepatan Penyerahan Tugas, Keaktivan di Organisasi, Keaktivan di Kelas Uji F (Uji Simultan) Hipotesis : Pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa Hipotesis dibagi menjadi menjadi 2, yaitu Hipotesis Ho ( tidak ada pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa) Hipotesis H1 (ada pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa) Df1=3 Df2= = 34 Maka dapat disimpulkan bahwa Fhitung (9.580) > Ftabel (2,88) maka Ho ditolak Artinya ada pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Kelas, Keaktivan Mahasiswa di Organisasi, dan Ketepatan penyerahan tugas terhadap Nilai Mahasiswa. 8

9 Coefficients a Uji Signifikan Sig Sig (0, 000) < 0,05 = tidak signifikan = Ho ditolak Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) Keaktivan di Kelas Keaktivan di Organisasi Ketepatan Penyerahan Tugas a. Dependent Variable: Nilai Mahasiswa Uji t (Uji Parsial) Hipotesis : H1= Keaktivan Mahasiswa di Kelas (XI) berpengaruh signifikan terhadap Nilai Mahasiswa (Y) H2= Keaktivan Mahasiswa di Organisasi (X2) berpengaruh signifikan Organisasi terhadap Nilai Mahasiswa (Y) H3= Ketepatan Penyerahan Tugas (X3) berpengaruh signifikan terhadap Nilai Mahasiswa (Y) Berdasarkan output Coefficients diatas diketahui bahwa: Nilai koefisien regresi variable Keaktivan Mahasiswa di Kelas (X1) adalah sebesar (1,028) bernilai positif. Sehingga dapat dikatakan bahwa Keaktivan Mahasiswa di Kelas (X1) berpengaruh positif terhadap Nilai Mahasiswa (Y). Pengaruh positif diartikan bahwa semakin meningkat Keaktivan di Kelas (X1), maka akan semakin meningkat pula Nilai Mahasiswa (Y) X1 (1,028) > 0,05 maka tidak ada pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Kelas (XI) terhadap Nilai Mahasiswa (Y) Nilai koefisien regresi variable Keaktivan Mahasiswa di Organisasi (X2) adalah sebesar (-0,190) bernilai negatif. Sehingga dapat dikatakan bahwa Keaktivan Mahasiswa di Organisasi (X2) berpengaruh negatif terhadap Nilai Mahasiswa (Y). Pengaruh negative diartikan bahwa semakin meningkat Keaktivan di Organisasi (X2), maka akan semakin menurun Nilai Mahasiswa (Y) 9

10 X2(0,190) > (0,05) maka maka tidak ada pengaruh Keaktivan Mahasiswa di Organisasi (X2) terhadap Nilai Mahasiswa (Y) Nilai koefisien regresi variable Ketepatan Penyerahan Tugas (X3) adalah sebesar (0,086) bernilai positif. Sehingga dapat dikatakan bahwa Ketepatan Penyerahan Tugas (X3) berpengaruh positif terhadap Nilai Mahasiswa (Y). Pengaruh positif diartikan bahwa semakin meningkat Ketepatan Penyerahan Tugas (X3), maka akan semakin meningkat pula Nilai Mahasiswa (Y) X3 (0,086) < (0,05), maka ada pengaruh yang signifikan antara Ketepatan Penyerahan Tugas (X3) dengan Nilai Mahasiswa (Y) Level of signifikan : 0,05 artinya 95% tingkat kepercayaan 0,05/2 = 0,025 Df= =34 Thitung (0,23) > Ttabel ( ) artinya Ho ditolak 3. MODEL REGRESI Y = β0+β1x1+β2x2+β3x3+ = -0, X1 0,190 X1 + 0,086X3 β0 = -0, 499 β1= β2= 0,190 artinya besarnya perubahan keaktifan di organisasi terhadap nilai tidak linear. β3= 0,086 10

11 4. UJI NORMALITAS Dari output grafik diatas diketahui bahwa terdistribusi normal karena titik-titik berada di kisaran garis. Langkah lain One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Nilai Keaktivan Keaktivan Ketepatan Unstandardized Residual Mahasiswa di Kelas di Penyerahan Organisasi Tugas N Normal Parameters a,b Most Differences Extreme Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated Sig (0,954) > 0,05 = NORMAL 11

12 5. UJI KLASIK A. MULTIKOLINEARITAS Dari table output diatas dapat diketahui bahwa Nilai VIF < 10 dan Tolerance > 0,1 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak memiliki masalah multikolinearitas 12

13 B. AUTOKORELASI Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson a a. Predictors: (Constant), Ketepatan Penyerahan Tugas, Keaktivan di Organisasi, Keaktivan di Kelas c. Dependent Variable: Nilai Mahasiswa Diketahui : n=38 k=3 dl= 1,3177 du= 1,6563 Durbin-Watson (0.997 ) Dari table output diatas diketahui bahwa Ho diterima. C. HETEROSKEDASTISITAS Dgn uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) Keaktivan di Kelas Keaktivan di Organisasi Ketepatan Tugas Penyerahan a. Dependent Variable: RES2 13

14 Dari table output diatas diketahui bahwa nilai Sig. variable Keaktivan di kelas sebesar (0,693) > 0,05 maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas. Sementara variable Keaktivan di Organisasi (0,399) > 0,05, artinya tidak terjadi masalah heterokedastisitas Variabel ketepatan Penyerahan Tugas (0,216) > 0,05, artinya tidak terjadi masalah heterokedastisitas Uji Grafik Dari grafik diatas diketahui bahwa titik-titik membentuk pola maka mengandung heteroskedastisitas. 14