STATISTIK II Pertemuan 13: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:

Presentasi berjudul: "STATISTIK II Pertemuan 13: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:"— Transcript presentasi:

1 STATISTIK II Pertemuan 13: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:
Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

2 Materi Asumsi Normalitas Asumsi Non-multikolinearitas
Asumsi Non-heteroskedastisitas Asumsi Non-autokorelasi

3 Asumsi Normalitas Residual model berdistribusi normal
Uji yang digunakan Uji Kolmogorov-Smirnov Hipotesis Ho : residual berdistribusi normal H1 : residual tidak berdistribusi normal

4 Asumsi Non-multikolinearitas
Tidak Terdapat hubungan linier di antara variabel independen (Variabel independen tidak berkorelasi) Kriteria pengujian Rule of thumb yang biasa digunakan sebagai acuan adalah jika ada VIF>10, maka terdeteksi adanya multikolinieritas.

5 Asumsi Non-Heteroskedastisitas
Ragam residual konstan atau variabel independen tidak mempengaruhi residual Uji yang digunakan adalah uji Glejser  │e│ Hipotesis Ho : ragam residual konstan (Var. independen tidak mempengaruhi residual) H1 : ragam residual tidak konstan (Min. Ada satu var. independen yg mempengaruhi residual) Model uji glejser

6 Uji Non-autokorelasi Tidak ada korelasi antar pengamatan dan residual
Uji yang digunakan adalah uji Durbin Watson Hipotesis Ho : tidak terdapat autokorelasi H1 : terdapat autokorelais Kriteria uji

7 Contoh Tabel berikut menunjukkan nilai tabungan / Y (juta per bulan), pendapatan / X1 (juta per bulan) dan kekayaan/X2 (juta). Rumah Tangga Y X1 X2 1 0.50 2.00 20 2 0.65 2.25 25 3 0.60 2.60 30 4 0.90 2.85 40 5 0.80 3.10 6 1.00 3.20 7 1.20 3.70 8 1.30 4.10 55 9 1.10 4.20 32 10 1.60 4.50 76 Lakukan uji asumsi Normalitas Non-multikolinearitas Non-heteroskedastisitas Non-autokorelasi

8 *) Persiapan uji asumsi analisis regresi
Estimasi model regresi berganda Pilih Statistics, centang Collinearity diagnostics dan Durbin-Watson. Continue

9 Lalu pilih Save, centang Unstandardized residual. Continue. OK

10 Output yang dihasilkan sbb
Dan dalam data view akan muncul variabel baru yaitu RES_1

11 1. Uji Normalitas  Uji Kolmogorov-Smirnov
Pilih Descriptives StatisticsExplore Masukkan variabel Unstandardized Residual (RES_1) pada Dependent List. Lalu pilih Plots.

12 Pilih Plots, centang Normality plots with tests. Continue. OK.

13 Output yang diperoleh sbb (pilih tabel Tests of Normality)
UJI KOLMOGOROV-SMIRNOV Ho : residual berdistribusi normal H1 : residual tidak berdistribusi normal Kriteria keputusan: Ho ditolak jika p-value < α=0.05 Keputusan : P-value =  p-value > α=0.05, sehingga Terima Ho Kesimpulan: Residual berdistribusi normal (asumsi normalitas terpenuhi)

14 2. Uji Non-Multikolinearitas
Perhatikan hasil uji analisis regresi berganda pada bagian persiapan uji asumsi. Pilih Tabel Coefficients VIF X1 = < 10 VIF X2 = < 10 Karena semua nilai VIF kurang dari 10 maka asumsi non-multikolinearitas terpenuhi

15 3. Uji Non-heteroskedastisitas
Buat variabel │e│ atau nilai mutlak/absolut residual Pilih transformcompute variable. Pada Target variable masukkan nama ‘abs_resid’ . Lalu pada Function group pilih All. Klik 2x pada ‘Abs’. Ganti tanda ‘?’ dengan var ‘RES_1’. OK.

16 Maka akan muncul variabel abs_resid pada Data view.
Lalu lakukan analisis regresi berganda, dengan memasukkan abs_resid pada Dependent. OK.

17 Output yang diperoleh (lihat pada tabel ANOVA)
UJI GLEJSER Ho : ragam residual konstan (X1 dan X2 tidak mempengaruhi residual) H1 : ragam residual tidak konstan (min. ada satu antara X1 dan X2 yang mempengaruhi residual) Kriteria keputusan: Ho ditolak jika p-value (F) < α=0.05 Keputusan : P-value =  p-value > α=0.05, sehingga Ho diterima Kesimpulan: ragam residual konstan (asumsi non-heteroskedastisitas terpenuhi)

18 4. Uji Non-autokorelasi  Uji Durbin-Watson
Perhatikan hasil uji analisis regresi berganda pada bagian persiapan uji asumsi. Pilih Tabel Model Summary Diketahui nilai statistik uji Durbin-Watson (d) = 2.439

19 Uji Durbin-Watson Ho : tidak terdapat autokorelasi
H1 : terdapat autokorelasi Kriteria keputusan: 0.6972 1.6413 2.3587 3.3028 d=2.439 n= k=2 dL=0.6972; dU=1.6413 4-dL=3.3028; 4-dU=2.3587 Keputusan : d<  Inconclusive Kesimpulan: hasil uji durbin-watson tidak dapat memeberikan hasil yang akurat

20 TUGAS KELOMPOK Gunakan data dalri tugas kelompok sebelumnya
Masing-masing kelompok lakukan uji asumsi normalitas, non-multikolinearitas, non-heteroskedastisitas dan non-autokorelasi