MUHAMMAD HAJARUL ASWAD Pertemuan 5 MUHAMMAD HAJARUL ASWAD

4. Regresi sederhana:evaluasi hasil estimasi 4.1. interval estimasi 4.2. uji hipotesis

4.1. Interval Estimasi Pengambilan sampel yang berbeda Koefisien estimasi titik berbeda Nilai estimasi berbeda dengan nilai sebenarnya atau Perlu untuk diketahui batasan interval nilai estimasi terhadap nilai sebenarnya (1) Dengan n = jumlah observasi/sampel, k = jumlah parameter estimasi, α = taraf signifikansi biasanya 1% atau 5%.

Lihat kembali Contoh Kasus Ekonometrika_Pertemuan4. Diketahui: n = 8; k = 2 (parameter a dan b); a = 2321,75; b = -225; se(a) = 128,632; se(b) = 12,987. Misalkan α = 5%, maka berdasarkan (1), diperoleh Lihat tabel t t6, 0,025 = 2,447

Artinya, dengan kepercayaan 95%, nilai yang sebenarnya untuk b terletak pada interval estimasi -255,761 s/d -194,239 Sedangkan nilai sebenarnya untuk a terletak pada interval 2006,987 s/d 2636,513.

4.2. Uji Hipotesis Hypo = Sebelum Thesis = Dalil, Teorema Hipotesis = pernyataan yg kebenarannya harus diuji trlebih dahulu sebelum diterima menjadi dalil atau teorema

Pengujian hipotesis secara statistik menghendaki permbentukan hipotesis nol (H0) dan lawan dari hipotesis nol adalah hipotesis alternatif (Ha atau H1). H0 H1 Secara matematik, biasanya menggunakan tanda “ = “ Secara matematik, biasanya menggunakan tanda ketidaksamaan seperti “ ≠, <, atau >” Misalnya: uji hubungan / korelasi H0 harus menyatakan tidak ada hubungan H0 harus menyatakan ada hubungan

Kebenaran Hipotesis TIDAK MUTLAK, tergantung dari teori pendukung + kesempurnaan pengambilan data sampel. Menerima atau menolak hipotesis BUKANLAH PERSOALAN KEBENARAN. Melainkan cukup bukti yang mendukung atau tidak? Suatu hipotesis DITERIMA karena dari sampel yg digunakan tidak terdapat cukup bukti untuk menolak hipotesis tersebut, BUKAN karena hipotesis itu BENAR.

Dalam pengujian hipotesis, haruslah diperhatikan apakah menggunakan UJI SATU SISI ATAU UJI DUA SISI. Pembagian ini berdasarkan pada daerah penolakan hipotesis. Uji satu sisi dipilih apabila peneliti mempunyai landasan teori yang kuat. Sebaliknya, uji dua sisi jika peneliti tidak mempunyai dasar teori yg kuat dalam penelitian.

Contoh: Lihat kembali Contoh tentang permintaan sepeda motor di Slide Ekonometrika_Pertemuan4. Hasil regresinya diperoleh: Y = 2321,75 – 225X Se (128,63) (12,98) R2 = 0,98 Dengan menggunakan α = 5%, tentukanlah apakah harga berpengaruh negatif terhadap jumlah permintaan sepeda motor?

Penyelesaian: Misalkan hipotesisnya adalah: “harga berpengaruh negatif terhadap jumlah permintaan sepeda motor”. Langkah uji hipotesisnya adalah sbb: Merumuskan hipotesis statistik H0 : β1 ≥ 0 H1 : β1 < 0 Menghitung t hitung dengan menggunakan rumus berikut: β1* adalah nilai pada hipotesis nol. dengan menggunakan rumus tersebut diperoleh: Menentukan nilai t tabel dengan α = 5%, dan df = n – k = 8 – 2 = 6. dari tabel t terlihat bahwa t.tabel = -1,943.

Mengambil keputusan dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. dari perhitungan diperoleh t.hit = -17,898 dan t.tab = - 1,943. karena t.hitung < t.tabel (uji pihak kiri), maka tolak H0. artinya harga berpengaruh negatif terhadap jumlah permintaan sepeda motor. nilai estimator β1 = -225 artinya jika harga se[eda motor naik satu juta rupiah maka jumlah permintaan sepeda motor akan turun sebesar 225 unit. H0 : β1 = 0 H1 : β1 ≠ 0 Tolak H0 apabila t.hit > t.tabel atau t.hit < t.tabel H0 : β1 ≥ 0 H1 : β1 < 0 Tolak H0 apabila t.hit < t.tabel H0 : β1 ≤ 0 H1 : β1 > 0 Tolak H0 apabila t.hit > t.tabel

selesai Next. 5. REGRESI BERGANDA