Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi.

Presentasi berjudul: "Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi."— Transcript presentasi:

1

2 Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi

3 Tujuan: Membuktikan atau menguji validitas teori-teori ekonomi (verifikasi) Menghasilkan penaksiran numerik pada hubungan-hubungan ekonomi untuk keperluan kebijakan (penaksiran) Meramalkan nilai besran ekonomi dimasa mendatang (peramalan)

4 Statistika Deskriptif
JENIS-JENIS STATISTIKA Materi: Penyajian data Ukuran pemusatan Ukuran penyebaran Angka indeks Deret berkala dan peramalan Statistika Deskriptif STATISTIKA Materi: Probabilitas dan teori keputusan Metode sampling Teori pendugaan Pengujian hipotesa Regresi dan korelasi Statistika nonparametrik Statistika Induktif

5 Wawancara tidak langsung Pengisian kuisioner
SUMBER DATA STATISTIKA DATA Data Primer Wawancara langsung Wawancara tidak langsung Pengisian kuisioner Data Sekunder Data dari pihak lain: BPS Bank Indonesia World Bank, IMF FAO dll

6 SKALA PENGUKURAN Skala Rasio Skala Interval Skala Ordinal
Angka mempunyai sifat nominal, ordinal dan interval serta mempunyai nilai absolut dari objek yang diukur. Contoh: bunga BCA 7% dan bunga Mandiri 14%, maka bunga Mandiri 2 kali bunga BCA. Skala Interval Angka mengandung sifat ordinal dan mempunyai jarak atau interval. Contoh: 1. Saham sangat prospektif dengan harga saham Rp , 2. saham prospektif Rp Skala Ordinal Angka mengandung pengertian tingkatan. Contoh: ranking 1, 2, dan 3. Ranking 1 menunjukkan lebih tinggi dari ranking 2 dan 3. Skala Nominal Angka yang diberikan hanya sebagai label saja. Contoh: pria = 1, wanita = 2 dan waria = 3.

7 POPULASI DAN SAMPEL SAMPEL POPULASI
Suatu bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian. POPULASI Sebuah kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang, benda-benda dan ukuran lain dari objek yang menjadi perhatian.

8 HUBUNGAN SAMPEL DAN POPULASI

9 METODE PENARIKAN SAMPEL
Sampel Probabilitas (Probability Sampling) Sampel Nonprobabilitas (Nonprobability Sampling) 1.Penarikan sampel acak sederhana (simple random sampling) 2. Penarikan sampel acak terstruktur (stratified random sampling) 3. Penarikan sampel cluster (cluster sampling) 1.Penarikan sampel sistematis (systematic sampling) 2. Penarikan sampel kuota (kuota sampling) 3. Penarikan sampel purposive (purposive sampling)

10 Sampel nonprobabilitas
DEFINISI Sampel probabilitas Merupakan suatu sampel yang dipilih sedemikian rupa dari populasi sehingga masing-masing anggota populasi memiliki probabilitas atau peluang yang sama untuk dijadikan sampel. Sampel nonprobabilitas Merupakan suatu sampel yang dipilih sedemikian rupa dari populasi sehingga setiap anggota tidak memiliki probabilitas atau peluang yang sama untuk dijadikan sampel.

11 Penarikan Sampel Acak Sederhana
DEFINISI Penarikan Sampel Acak Sederhana Merupakan pengambilan sampel dari populasi secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi dan setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dijadikan sampel.

12 Sistem sampel acak sederhana dengan cara sama sistem arisan.
Metode dan Distribusi Sampling Bab 11 DEFINISI Dua cara sampel acak sederhana: 1. Sistem Kocokan Sistem sampel acak sederhana dengan cara sama sistem arisan. 2. Menggunakan tabel acak Memilih sampel dengan menggunakan suatu tabel. Dalam penggunaannya ditentukan terlebih dahulu titik awal (starting point).

13 Metode dan Distribusi Sampling Bab 11
DEFINISI Penarikan sampel acak terstruktur: Penarikan sampel acak terstruktur dilakukan dengan membagi anggota populasi dalam beberapa sub kelompok yang disebut strata, lalu suatu sampel dipilih dari masing-masing stratum.

14 Penarikan Sampel Sistematis
Metode dan Distribusi Sampling Bab 11 DEFINISI Penarikan Sampel Sistematis Penarikan dikatakan sampel sistematis apabila setiap unsur atau anggota dalam populasi disusun dengan cara tertentu-Secara alfabetis, dari besar kecil atau sebaliknya-kemudian dipilih titik awal secara acak lalu setiap anggota ke K dari populasi dipilih sebagai sampel

15 Kesalahan penarikan sampel
Metode dan Distribusi Sampling Bab 11 DEFINISI Kesalahan penarikan sampel Merupakan perbedaan antara nilai statistik sampel dengan nilai parameter dari populasi.

16 PROSES STRATIFIKASI Populasi tidak berstrata Populasi terstrata

17 SKEMA CLUSTER Sampel Terstruktur Sampel Cluster Populasi

18 OUTLINE Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling
Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Pengujian Hipotesa Sampel Kecil Analisis Regresi dan Korelasi Linear Analisis Regresi dan Korelasi Berganda Fungsi, Variabel, dan Masalah dalam Analisis Regresi

19 DEFINISI Hipotesa: Hipotesa adalah suatu pernyataan mengenai nilai suatu parameter populasi yang dimaksudkan untuk pengujian dan berguna untuk pengambilan keputusan. Hipotesis adalah pernyataan mengenai sesuatu hal yang harus diuji kebenarannya

20 DEFINISI Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Pengujian hipotesa Pengujian hipotesa adalah prosedur yang didasarkan pada bukti sampel yang dipakai untuk menentukan apakah hipotesa merupakan suatu pernyataan yang wajar dan oleh karenanya tidak ditolak, atau hipotesa tersebut tidak wajar dan oleh karena itu harus ditolak.

21 PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESA
Teori Pendugaan Statistik Bab 13 PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESA Langkah 1. Merumuskan Hipotesa (Hipotesa nol (H0) dan Hipotesa Alternatif (H1)) Langkah 2. Menentukan Taraf Nyata (Probabilitas menolak hipotesa) Langkah 3. Menentukan Uji statistik (Alat uji statistik, uji Z, t, F, X2 dan lain-lain) Langkah 4. Menentukan Daerah Keputusan (Daerah di mana hipotesa nol diterima atau ditolak)) Langkah 5. Mengambil Keputusan Menolak H0 Menolak H0 Menerima H1

22 Teori, Penelitian terdahulu
Hipotesis Nol Menolak Tidak dapat menolak Perlu Obyektivitas dalam pengambilan keputusan Agar dapat diperiksa oleh publik atau diuji ulang

23 Satu pernyataan mengenai nilai parameter populasi
MERUMUSKAN HIPOTESA Hipotesa nol Satu pernyataan mengenai nilai parameter populasi Hipotesa alternatif Suatu pernyataan yang diterima jika data sampel memberikan cukup bukti bahwa hipotesa nol adalah salah

24 Teori Pendugaan Statistik Bab 13
MENENTUKAN TARAF NYATA Taraf nyata (90%, 95%, 99%) Probabilitas menolak hipotesa nol apabila hipotesa nol tersebut adalah benar

25 (H0): adalah hipotesis “tidak ada pengaruh” dan diformulasikan untuk ditolak.
Hipotesis Alternatif (H1): merupakan pernyataan operasional dari hipotesis penelitian.

26 Dalam menyusun hipotesis alternatif timbul 3 keadaan:
H1 yg mengatakan bahwa harga parameter tidak sama dengan harga yg dihipotesiskan: H0 : µ = µ0 H1 : µ ≠ µ0 H1 yg mengatakan bahwa harga parameter lebih besar dari harga yg dihipotesiskan: H0 : µ ≤ µ0 H1 : µ > µ0 H1 yg menyatakan bahwa harga parameter lebih kecil dari harga yg dihipotesiskan: H0 : µ ≥ µ0 H1 : µ < µ0

27 Nilai Z diperoleh dari rumus berikut:
MENENTUKAN UJI STATISTIK Uji statistik Suatu nilai yang diperoleh dari sampel dan digunakan untuk memutuskan apakah akan menerima atau menolak hipotesa. Nilai Z diperoleh dari rumus berikut: Di mana: Z : Nilai Z : Rata-rata hitung sampel  : Rata-rata hitung populasi sx : Standar error sampel, di mana sx = /n apabila standar deviasi populasi diketahui dan sx =s/n apabila standar deviasi populasi tidak diketahui x Z s m - = X X

28 STATISTIK PARAMETRIK DAN NON-PARAMETRIK
mensyaratkan asumsi khusus yaitu distribusi datanya harus normal. Non Parametrik: tidak mendasarkan pada distribusi data :

29 Syarat Statistik Parametrik
Observasi harus independen Berdistribusi normal Memiliki variance sama u/ analisis yg berasal dr dua grup Skala minimal interval

30 Syarat statistik non-parametrik:
Observasi harus independen Skala: nominal dan ordinal Data tidak berdistribusi normal Jumlah sampel bisa kecil (N<30).

31 Keunggulan Statistik Non-Parametrik:
Jumlah sampel bisa kecil (<30) Asumsi lebih sedikit Dapat digunakan u/ menganalisis data dlm bentuk ranking Cocok u/ menguji data yg bersifat klasifikasi atau kategorikal Cocok u/ menguji sampel yg berasal dari observasi yg diambil dari populasi yg berbeda. Mudah digunakan & dipelajari. Interpretasi lebih langsung dibanding uji parametrik.