EKONOMETRIKA Pertemuan 9: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)

Presentasi berjudul: "EKONOMETRIKA Pertemuan 9: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)"— Transcript presentasi:

1 EKONOMETRIKA Pertemuan 9: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)
Dosen Pengampu MK: Evellin D. Lusiana, S.Si, M.Si

2 Pengujian Asumsi-asumsi Klasik
Normality Multicollinearity Heteroskedasticity Autocorrelation

3 Asumsi Normalitas Pelanggaran, dengan kemungkinan penyebab:
Distribusi variabel dependen tidak normal Pelanggaran asumsi linieritas (kesalahan spesifikasi model) Distribusi residual menjulur karena adanya pencilan/outlier Ukuran sampel yang terlalu kecil Efek pelanggaran: Pencilan/outlier berpengaruh besar terhadap estimator (bias) Hasil pengujian tidak sah Selang kepercayaan terlalu lebar atau terlalu sempit

4 Asumsi Normalitas Bagaimana mendeteksinya?
Normal probability plot Histogram dari residual/error Chi square goodness test of fit Anderson Darling normality test Jarque Berra normality test Jika dilanggar, bagaimana memperbaikinya? Transformasi non linier pada penyebab 1 atau 2 Pada penyebab 3, pencilan/outlier harus dievaluasi penyebabnya Murni kesalahan: pencilan dapat dibuang Apa adanya: pencilan memberikan informasi tambahan pada hasil analisis Perbesar ukuran sampel untuk penyebab 4 Transformasi: sesuaikan dengan permasalahan teori ekonomi yang ingin dianalisis Ukuran sampel yang diperbesar dapat memperbaikinya

5 Uji Jarque-Bera Ho: residual/error berdistribusi normal
H1 : residual/error tidak berdistribusi normal Di mana: n = jumlah pengamatan S = koefisien skewness K = koefisien kurtosis. Ho ditolak jika p-value statistik uji Jarque-Bera tidak signifikan (p-value<α=0.05).

6 Contoh 1: Pendapatan Rumput Laut
X Y 21600 28800 18000 60000 30000 43200 24000 14400 16000 32000 56000 19200 30720 64000 96000 X = Hasil produksi rumput laut (kg/th) Y = Pendapatan petani rumput laut (Rp) Model yang diestimasi:

7 Deteksi Normalitas: Uji Jarque Bera
P-value= < α=0.05 Keputusan: Tolak Ho Kesimpulan: error tidak berdistribusi normal (asumsi dilanggar)

8 Penanganan Normalitas
Ada observasi yang memiliki residual diatas (outlier), shg observasi ini harus dihilangkan dari analisis

9 Menghilangkan Data Outlier
Sample: 1 20 abs(resid) < Artinya, observasi yg diikutkan dalam analisis adalah yg residualnya kurang dari

10 Normalitas Tanpa Outlier
P-value= > α=0.05 Keputusan: Terima Ho Kesimpulan: error/residual berdistribusi normal (asumsi terpenuhi)

11 Model yang digunakan adalah yang memenuhi asumsi normalitas
Model estimasi yang diperoleh:

12 Asumsi Multikolinieritas
Terdapat hubungan linier di antara variabel independen Multikolinieritas sempurna: Satu variabel independen adalah fungsi linier dari variabel independen yang lain

13 Multikolinieritas tak sempurna
Terjadi jika terdapat hubungan linier yang tidak sempurna antar peubah eksogen Dengan v sebagai error random yang tidak sama dengan nol Kasus ini sering terjadi pada kasus terapan Bagaimana mengidentifikasi seberapa serius derajat multikolinieritas yang terjadi.

14 Efek dari Multikolinieritas
Estimator OLS tetap dapat diestimasi dan bersifat BLUE. Namun, varians yang dihasilkan memiliki nilai yang cukup besar Selang kepercayaan (interval konfidensi) menjadi lebih lebar Statistik uji t dari satu atau beberapa parameter tidak signifikan (terima Ho), walaupun nilai R2 tinggi Tanda bagi estimator parameter berkebalikan dengan teori apriorinya

15 Deteksi Multikolinearitas
Koefisien korelasi Pearson Koefisien korelasi Pearson antar variabel independen, misalnya korelasi antar X1 dan X2 yang dihitung dengan rumus Dapat menunjukkan adanya multikolineritas serius jika r12 ≥ 0.9. Cara ini efektif bila terdapat 2 variabel independen dalam model.

16 Deteksi Multikolinearitas
Koefisien determinasi (R2) Regresi Auxiliary Regresi auxiliary adalah model regresi antar suatu variabel independen dengan sisa variabel independen lainnya. Misal, bila dalam satu model terdapat 3 variabel independen yaitu X1, X2, dan X3 maka ada 3 model regresi auxiliary yang dapat terbentuk yakni X1 terhadap X2 dan X3 (R21), X2 terhadap X1 dan X3 (R22), serta X3 terhadap X1 dan X2 (R23). Multikolinearitas terjadi apabila terdapat koefisien determinasi auxiliary yang bernilai lebih besar dari koefisien determinasi model regresi asli (R2j>R2 ). Cara ini efektif bila terdapat 3 atau lebih variabel independen dalam model.

17 Deteksi Multikolinearitas
Variance Inflation Factors (VIF) VIF dan Tolerance dihitung berdasarkan nilai koefisien determinasi regresi auxiliary ( R2j) yaitu Rule of thumb yang biasa digunakan sebagai acuan adalah jika VIF>10, maka terdeteksi adanya multikolinieritas.

18 Penanganan Multikolinearitas
Tidak melakukan apa-apa/tanpa perbaikan (do nothing) Menghilangkan variabel independen Transformasi variabel Penambahan data

19 Contoh: Data Pendapatan
Y = wage/pendapatan ($) X1 = usia/age (tahun) X2 = lama pendidikan/educ (tahun) X3 = pengalaman/exper (tahun)

20 Deteksi Multikolinearitas: VIF

21 Deteksi Multikolinearitas: VIF
VIF > 10  Asumsi non-multikolinearitas dilanggar Untuk penanganan, hilangkan salah satu variabel X1 atau X3 (karena dua variabel ini VIF nya terlampau besar). Misal, yang dihilangkan adalah X1

22 Deteksi Multikolinearitas: VIF (tanpa X1)
VIF < 10  Asumsi non-multikolinearitas terpenuhi

23 Model tanpa multikolinieritas

24 TUGAS Cari skripsi/TA yang menggunakan metode analisis regresi berganda Ambil data yang digunakan skripsi Gunakan (n-5) data pertama (n=banyaknya data/ukuran sampel) Lakukan analisis regresi (interpretasi model, uji simultan dan uji parsial) serta uji asumsi normalitas dan non-multikolinearitas Apabila terdapat pelanggaran asumsi, maka lakukan tindakan penanganan