Analisa Regresi Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika

Gambar 10. Perintah-perintah file di eviews

2. Analisa Regresi

Anggaplah sekarang kita akan membuat model regresi linier berganda dengan bentuk persamaan : Y = a + a 1 X 1 + a 2 X 2 + a 3 X 3 Menggunakan eviews akan dibangun persamaan di atas dengan cara sebagai berikut. Sekarang kita buka file MEP, melalui perintah File – Open seandainya file MEP telah kita tutup. Setelah file-nya terbuka, kita masuk ke menu regresi dengan perintah Quick – Estimate Equation. Selanjtnya pada jendela Equation Specification cantumkan nama-nama variabel yang akan diregresikan. Ditulis terlebih dahulu nama variabel terikatnya atau dependen variabel Y, selanjutnya variabel-variabel bebas termasuk konstanta C. Cara menulis persamaan regresinya adalah : Y C X 1 X 2 X 3 Rahmanta : Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika, 2009 USU Repository © 2008 Karena kita akan melakukan analisis regresi linier berganda maka pilih dalam kotak Estimation Setting yaitu Method LS – Least Square NLS and ARMA, kemudian klik Ok. Gambar 11. Perintah kerja estimation equation untuk analisis regresi Rahmanta : Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika, 2009 USU Repository © 2008 Gambar 12. Perintah kerja penulisan variabel dependen dan variabel independen Gambar 13. Jendela output regresi linear berganda Ada baiknya output di atas kita copikan terlebih dahulu pada lembar kerja yang lain, misalkan dalam file MsWord. Perintah kerjanya sama seperti biasa kita Klik sekali name untuk memberi nama output, dimana sewaktu-waktu dapat dipanggil kembali Rahmanta : Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika, 2009 USU Repository © 2008 melakukan copy dan paste diantara dua jendela. Blok semua output di atas dengan cara menyorotinya menggunakan mouse. Kemudian pada posisi semua sudah kena blok, klik menu Edit – Copy dan Ok. Pindah sekarang ke jendela MsWord, dan tempatkan kursor di daerah yang akan ditempatkan output tersebut. Berikutnya gunakan perintah paste di MsWord atau Ctrl-V. Selain itu, output tersebut harus diberi nama, karena suatu saat kita perlu mengeluarkannya kembali. Caranya, masih tetap berada di jendela output, klik icon Name, kemudian cantumkan nama obyeknya yang baru pada kolom Name to identity object atau lebih mudah menggunakan nama obyek yang sudah disiapkan oleh Eviews default yaitu eq01. Sesudah diberi nama obyek, lanjutkan dengan mengklik Ok. Suatu waktu bila kita ingin mengeluarkan output tersebut kembali kita cukup hanya dengan klik obyek eq01 pada jendela worksheet eviews. Gambar 14. Jendela pemberian nama output regresi Agar tampilannya lebih informatif, kita bisa menyusun output tersebut secara singkat, yaitu : Y = -34668,50 + 74,92 X1 + 15629,21 X2 – 2,25 X3 SE 17958,87 10,48 8736,87 4,73 t-stat -1,93 7,14 1,78 -0,47 R 2 = 0,9125 F-stat = 69,53 Rahmanta : Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika, 2009 USU Repository © 2008 n = 24 df = 20 Dimana t-tabel 0,05 ; 20 = 1.725 Signifikan pada level 5 Analisis, melalui program eviews dapat diestimasi nilai R 2 = 0,9125 menandakan bahwa variasi dari perubahan nilai harga rumah Y mampu dijelaskan secara serentak oleh variabel-variabel luas tanah X1, jumlah kamar X2 dan X3 jarak atau jauhnya lokasi rumah dari pusat keramaian sebesar 91,25, sedangkan sisanya sebesar 8,75 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak masuk dalam model. Analisis selanjutnya, semua variabel yang ditempatkan dalam model, yakni : Y harga rumah, X1 luas tanah, X2 jumlah kamar, dan X3 jarak atau jauhnya lokasi rumah dari pusat keramaian perlu diinterpretasi apakah sesuai dengan kriteria ekonomi. Selanjutnya lakukan pengujian secara parsial untuk menentukan signifikan atau tidak signifikan masing-masing koefisien regresi secara sendiri terhadap variabel dependen Y. Dari ke-3 variabel bebas tersebut, ada dua variabel yang berpengaruh signifikan terhadap variabel Y, yaitu X 1 dan X 2 . Hal ini ditandai bahwa t-stat untuk koefisien regresi masing-masing variabel bebas tampak lebih besar dibandingkan t-tabel pada level 5 dan degree of fredom sebesar 20. Untuk variabel X 1 t-stat = 7,14 t-tabel 0,05 ; 20 = 1,725. Kemudian variabel X 2 t-stat = 1,78 t-tabel 0,05 ; 20 = 1,725. Sedangkan variabel X 3 tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y. Hal ini ditandai bahwa t-stat untuk koefisien regresi variabel bebas tampak lebih kecil dibandingkan t-tabel pada level 5 dan degree of fredom sebesar 20. Untuk variabel X 3 t-sat = 0,47 t-tabel 0,05 ; 20 = 1,725. Selanjutnya, pengujian secara serentakbersama-sama, ada tidaknya pengaruh yang signifikan secara bersama-sama, pengujian ini melibatkan ketiga variabel X 1 , X 2 dan X 3 terhadap variabel Y. Pengujian secara serentak menggunakan distribusi F yaitu membandingkan antara F-stat dengan F-tabel. Hasil melalui program Eviews diperoleh nilai F-stat = 69,53 F-tabel 0,05 ; 3 ; 20 = Rahmanta : Aplikasi Eviews Dalam Ekonometrika, 2009 USU Repository © 2008 3,10 maka dapat disimpulkan bahwa variabel X 1 , X 2 dan X 3 secara serentak mempunyai pengaruh yang sangat signifikan terhadap perubahan variabel Y.

3. Uji Asumsi-asumsi Klasik Dalam Regresi