Estimasi Oldinary Least Square OLS dan Asumsi Klasik
6 Zero covariance between ui and Xi, asumsi ini menyatakan tidak ada
korelasi diantara penjelas dan kesalahan pengganggu. 7
The number of observasions an must greater than the number of parameter to be estimated
8 Variability in X values
9 The regression model is correctly specified, bahwa model yang digunakan
tidak memiliki spesifikasi yang bias. 10
There is no perfect multicolinearity, bahwa tidak ada hubungan linier diantara variabel penjelas.
Untuk memenuhi asumsi-asumsi tersebut sehingga memperoleh hasil OLS yang optimal, maka perlu dilakukan uji stasineritas data untuk mengetahui
apakah data yang digunakan stasioner nonstochastic, hal tersebut sangat penting dilakukan untuk menghindari terjadinya regresi lancung dan untuk menentukan
model yang digunakan.
3.4. Analisis Perilaku Data 3.4.1. Uji Stasioneritas
Hal pertama yang harus dilakukan adalah meneliti apakah data tersebut stasioner atau tidak. Uji stasioner ini perlu dilakukan, karena suatu analisa regresi
sebaiknya tidak dilakukan apabila data yang digunakan tidak stasioner dan biasanya jika hal ini tetap dilakukan maka persamaan yang dihasilkan bersifat
regresi lancung spurious regression. Suatu data disebut stasioner apabila nilai rata-rata mean dan varians konstan selama periode pengamatan. Asumsi stasioner
ini mempunyai konsekuensi penting untuk menterjemahkan data dan model
ekonomi, karena data yang stasioner akan tidak terlalu bervariasi dan cenderung mendekati nilai rata-ratanya Gujarati, 2003.
Uji stasioner ini dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu cara informal dan cara formal. Cara informal dengan menggunakan fungsi otokorelasi, dengan
rumus: ians
ians k
var var
ο γο
γκ ρκ
= =
yang apabila diplot kovarians terhadap k maka grafiknya disebut korelogram populasi. Kemudian dari grafik tersebut dilihat
dilihat apabila ρ value = 0, maka data tersebut stasioner, dan lihat juga nilai Q-
stat pada Box Pierce dan Ljung- Box, jika nilainya diatas nilai tabel maka data
tersebut staioner. Sedangkan cara formal dengan menggunakan uji akar unit testing for unit roots dan uji derajat integrasi testing for degree of integration.
2
χ