BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi

dokumen-dokumen yang mirip
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

REGRESI LINIER BERGANDA

SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS

BAB II KAJIAN TEORI. Bab ini akan membahas mengenai pengertian-pengertian dasar yang akan

MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (SUR) SKRIPSI

Estimasi Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan Metode Generalized Least Square (GLS)

ESTIMASI PARAMETER MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE

Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik

Metode Cochrane-Orcutt untuk Mengatasi Autokorelasi pada Regresi Ordinary Least Squares

ANALISIS REGRESI KUANTIL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI PARAMETER GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN VARIABEL EKSOGEN BERTIPE METRIK

ESTIMASI PARAMETER REGRESI RANK BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL TERBOBOTI

ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS

ESTIMASI PARAMETER MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (SUR) DENGAN RESIDU BERPOLA AUTOREGRESSIVE ORDE SATU MENGGUNAKAN METODE PARK

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar

KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik penduga GMM pada data

PEMODELAN UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:

Kematian wanita saat melahirkan dan saat 42 hari setelah melahirkan bukan dikarenakan kecelakaan

Analisa Data Kemiskinan di Provinsi Aceh Menggunakan Model Efek Tetap

KAJIAN TELBS PADA REGRESI LINIER DENGAN KASUS PENCILAN

PEMODELAN SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN PADA SEKTOR UTAMA DI JAWA TIMUR

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak

PEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION (SUR) SPASIAL

Analisis Model Regresi Data Panel Tidak Lengkap Komponen Galat Dua Arah dengan Penduga Feasible Generalized Least Square (FGLS)

PEMILIHAN MODEL EFEK TETAP ATAU EFEK RANDOM PADA DATA PANEL PENDAPATAN PT. PLN

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM

GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini dibahas tentang matriks, metode pengganda Lagrange, regresi

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA

(M.9) PEMODELAN MELEK HURUF DAN RATA-RATA LAMA STUDI DENGAN PENDEKATAN MODEL BINER BIVARIAT

MODEL REGRESI DATA PANEL BERGANDA

JMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 2014, hal REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP

E-Jurnal Matematika Vol. 4 (2), Mei 2015, pp ISSN:

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

PERBANDINGAN ORDINARY RIDGE REGRESSION DAN UNBIASED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA DATA

Dlri Fiuia $trbi# Nn/l. N

Pelanggaran Asumsi Normalitas Model Multilevel Pada Galat Level yang Lebih Tinggi. Bertho Tantular 1)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB VI PENUTUP Kesimpulan

Kata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses

ESTIMASI PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARES

Perturbasi Nilai Eigen dalam Mengatasi Multikolinearitas

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ROBUST DENGAN ESTIMASI LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS)

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:

LEAST SQUARE AND RIDGE REGRESSION ESTIMATION ABSTRAK ( ) = ( + ) Kata kunci: regresi linear ganda, multikolinearitas, regresi gulud.

Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk

KAJIAN FUNGSI nls( ) DAN fsrr( ) TERHADAP MODEL MICHEALIS-MENTEN PADA REGRESI NONLINIER. Sudarno 1. Abstrak

Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA TERAPAN (PS603)

Teknik Ensemble dengan Additive Noise pada Estimasi Parameter Model Autoregressive Spasial

Pemodelan Regresi 2-Level Dengan Metode Iterative Generalized Least Square (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat Pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

PENGUJIAN KESAMAAN BEBERAPA MODEL REGRESI NON LINIER GEOMETRI (Studi Kasus : Data Emisi CO 2 dan Gross Nation Product di Malaysia, Bhutan, dan Nepal)

Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi

ANALISIS REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAHTANGGA UNTUK MAKANAN BERPROTEIN TINGGI. Abstrak

PROSIDING ISBN :

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER

METODE REGRESI DATA PANEL UNTUK PERAMALAN KONSUMSI ENERGI DI INDONESIA

KETEPATAN PENGKLASIFIKASIAN FUNGSI DISKRIMINAN LINIER ROBUST DUA KELOMPOK DENGAN METODE FAST MINIMUM COVARIATE DETERMINANT (FAST MCD)

PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK. MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

RUANG FAKTOR. Oleh : Muhammad Kukuh

PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI

X 3 : Flow Top (Aliran Atas) (lt/min) X 4 : Speed (Kecepatan) (m/min)

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri

METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA

1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga.

Diagram ARL W i & W Ri. Varian

ANALISIS REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MULTIKOLINIER PADA VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI INDEK PRESTASI KUMULATIF MAHASISWA BERBASIS KOMPUTER

Pengujian Kestabilan Parameter pada Model Regresi Menggunakan Dummy Variabel

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. adalah banyaknya hari hujan.

Program Studi Teknik Mesin S1

PENDEKATAN MODEL MULTILEVEL UNTUK DATA REPEATED MEASURES

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR

OLEH: SINDY FEBRI A DOSEN PEMBINGBING: Ir. ARIE KISMANTO, M.Si. Monday, July 18, 2011 Seminar Tugas Akhir Jurusan Statistika ITS 1

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

Penerapan model Almost Ideal Demand System ( AIDS ) pada pola konsumsi pangan rumah tangga nelayan di Kecamatan Tambak Kabupaten Banyumas

SKRIPSI. Untuk memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains. Oleh SUCIANA BUDI ARYANI

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI POISSON DENGAN METODE EXACT GENERALIZED ESTIMATING EQUATIONS (EGEE) UNTUK MULTIPLE-RANDOM EFFECTS

Penggunaan Analisis Faktor (Factor Analysis) dengan Aplikasi Program SPSS 11.5

Semester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel

BAB I PENDAHULUAN. sangat mempengaruhi hasil analisis yang diperlukan. Data yang dapat

Perbandingan Metode Robust Least Trimmed Square Dengan Metode Scale

SOLUSI PERIODIK TUNGGAL SUATU PERSAMAAN RAYLEIGH. Jurusan Matematika FMIPA UT ABSTRAK

PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

MODEL REGRESI MENGGUNAKAN LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR (LASSO) PADA DATA BANYAKNYA GIZI BURUK KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Kalimantan Timur dengan Random Effect Model

PROSEDUR PENAKSIRAN PARAMETER MODEL MULTILEVEL MENGGUNAKAN TWO STAGE LEAST SQUARE DAN ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE

Transkripsi:

76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang saling berhubungan karena galat saling berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi apabila pada unit waktu yang sama, galat pada persamaan yang berbeda berkorelasi. Berdasarkan pembahasan pada BAB III maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1. Prosedur analisis model Seemingly Unrelated Regression adalah sebagai berikut: a. Mengestimasi parameter persamaan regresi linear menggunakan metode Ordinary Least Square. b. Menguji korelasi contemporaneously dengan statistik uji Lagrange Multiplier terhadap matriks variansi-kovariansi regresi linear dengan metode Ordinary Least Square menggunakan rumus dengan r ij 2 = s ij 2 s ii s jj G i 1 λ = n r ij 2 i=2 j=1 c. Mengestimasi parameter persamaan regresi linear menggunakan model Seemingly Unrelated Regression metode Generalized Least Square 76

77 apabila terdapat korelasi contemporaneously. Namun, apabila tidak terdapat korelasi contemporaneously digunakan regresi linear dengan metode Ordinary Least Square untuk mengestimasi parameter. d. Menguji signifikansi parameter dan menguji asumsi galat model Seemingly Unrelated Regression metode Generalized Least Square sehingga diperoleh sistem persamaan regresi dugaan. Asumsi-asumsi galat model Seemingly Unrelated Regression meliputi galat berdistribusi normal multivariat, galat memiliki variansi konstan dan galat bersifat saling bebas. 2. Berdasarkan contoh penerapan model Seemingly Unrelated Regression pada penulisan skripsi ini dengan data investasi perusahaan GE, US, GM dan WEST didapat hasil bahwa estimasi model keempat perusahaan masing-masing adalah INV GE = 2,664712 + 0,023826F GE + 0,133373C GE INV US = 102,8974 + 0,094226F US + 0,406203C US INV GM = 129,416 + 0,112507F GM + 0,385396C GM INV WEST = 10,59214 + 0,038006F WEST + 0,092702C WEST Pada contoh penerapan dapat disimpulkan bahwa variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel investasi adalah market value of firm dan konsumsi untuk perusahaan GE, konsumsi untuk perusahaan US, market value of firm dan konsumsi untuk perusahaan GM, serta market value of firm dan konsumsi untuk perusahaan WEST.

78 B. Saran Dalam penulisan skripsi ini, penulis hanya menulis tentang model Seemingly Unrelated Regression metode Generalized Least Square dan aplikasinya. Bagi pembaca yang berminat dengan permasalahan multivariat khususnya model Seemingly Unrelated Regression, penulis menyarankan: 1. Membahas mengenai model Seemingly Unrelated Regression dengan variabel bebas lebih dari dua untuk tiap persamaan. 2. Membahas mengenai model Seemingly Unrelated Regression metode Maximum Likelihood, Feasible Generalized Least Square dan Iterative Generalized Least Square dengan aplikasinya di berbagai bidang. 3. Model Seemingly Unrelated Regression yang dibahas pada skripsi ini masih terbatas pada model Seemingly Unrelated Regression dengan hubungan linear. Pada beberapa kasus dibutuhkan untuk mengestimasi model Seemingly Unrelated Regression dengan hubungan non linear.

79 DAFTAR PUSTAKA Anton, Howard. (2000). Dasar-dasar Aljabar Linear edisi 7 jilid 1 alih bahasa Ir. Hari Suminto. Batam Centre: Interaksa Assauri, Sofyan. (1983). Aljabar linear Dasar Ekonometri edisi 2. Jakarta: Rajawali Greene, William H. (2003). Econometric Analysis, 5 th edition. Upper Saddle, NJ: Prentice-Hall Gujarati, Damodar N. (2004). Basic Econometrics, 4 th edition. New York: The McGraw-Hill Jhonson. (1972). Econometric Methods, 2 nd edition. New York: McGraw-Hill Jhonson, Richard A & Dean. (2007). Applied Multavariate statistical Analysis. Upper saddle River: Pearson Prentice Hall Judge, G. George. et al. (1988). Introduction to the Theory and practice of Econometrics. New York: Jhon Wiley & Sons Kolman, Bernard & Hill, David R. (2004). Elementary Linear Algebra, 8 th edition. New Jersey: Prentice Hall, Inc. Lay, David. C. (1998). Linear Algebra and Its Applications 2 nd edition. New York: Addison-Wesley Neter, Jhon. et al. (1996). Applied Linear Statistical Models 6 th edition. Boston: McGraw-Hill Rencher, Alvin. (2002). Methods of Multivariate Analysis. Canada: Wiley Interscience Seddighi, H.R, K.A Lawler & A.V. Katos. (2000). Econometrics. London: Routledge. Sembiring, R.K. (2003). Analisis regresi, Edisi ke-2. Bandung: Penerbit ITB. Siegel, S. 1994. Statistik Nonparametrik untuk Ilmu Sosial. Penerjemah : Zanzawi Suyuti & Landung Simatupang. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.

80 Steven, James. (2002). Applied Multivariate Statistic for the Social Sciences. London: Lawrence Erlbaum Associates Timm, Neil H. (2002). Applied Multivariate Analysis. New York : Springer Walpole, Ronald. (1993). Pengantar Statistika. Jakarta: Gramedia Wooldridge, Jeffrey M. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. London : The MIT Press Zellner, Arnold. (1962). An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regression and Test for Aggregation Bias. Journal of the American Statistical Association vol 57, No 298. Hlm. 348-368.