Latar Belakang Penaksiran Parameter Persamaan Simultan Dengan Metode Kuadrat Terkecil Dua Tahap

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan statistik sebagai alat bantu untuk mengambil keputusan yang lebih baik telah mempengaruhi hampir seluruh aspek kehidupan. Setiap orang, baik sadar maupun tidak sadar sering menggunakan statistik sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil sebuah keputusan. Statistik dapat diartikan sebagai sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan analisis, penarikan kesimpulan atas data-data kuantitatif maupun kualitatif. Dengan demikian, keputusan yang diambil berdasarkan statistik berarti keputusan yang berdasarkan analisis dan interpretasi data kuantitatif maupun kualitatif . Model yang paling sering ditemui dalam berbagai kasus biasanya berupa model persamaan tunggal single equation models. Namun, selain model persamaan tunggal ada juga model persamaan simultan simultaneous equations models atau sistem persamaan simultan simultaneous equations systems. Model persamaan tunggal yaitu model dimana hanya terdapat satu variabel tak bebas dan satu atau lebih variabel bebas . Hubungan sebab akibat yang terjadi dalam model tersebut berlangsung satu arah, yaitu dari ke . Namun, terkadang dalam beberapa model sering terdapat interdependensi atau saling ketergantungan antar variabel, dimana bukan hanya variabel yang bisa mempengaruhi variabel , tetapi juga variabel bisa mempengaruhi variabel sehingga dalam model tersebut terjadi hubungan dua arah. Model yang seperti itu disebut dengan model persamaan simultan atau sistem persamaan simultan. Universitas Sumatera Utara Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk memperoleh nilai taksiran dari parameter model persamaan tunggal. Salah satunya adalah metode Kuadrat Terkecil Ordinary Least Squares – OLS. Masalah yang kemudian muncul adalah pendugaan dengan menggunakan metode OLS menjadi tidak berarti, apabila model yang dibuat merupakan suatu persamaan simultan dimana pada model ini berlaku hubungan dua arah yang membuat variabel bebas dan variabel tak bebas menjadi tidak jelas atau dengan kata lain menjadi meragukan yang mana sebenarnya variabel bebas dan variabel tak bebasnya. Hal ini terjadi karena model persamaan simultan memiliki beberapa persamaan. Pada persamaan yang satu suatu variabel dapat bertindak sebagai variabel yang bebas dan pada persamaan yang lainnya variabel tersebut dapat juga bertindak sebagai variabel yang tak bebas. Oleh karena itu, pemberian nama variabel bebas dan variabel tak bebas di dalam sistem persamaan simultan sudah tidak tepat lagi. Sehingga untuk selanjutnya dalam persamaan simultan akan ada yang namanya variabel endogen dan variabel eksogen. Oleh karena permasalahan tersebut, maka pada model persamaan simultan perlu metode tertentu yang lebih spesifik untuk memperoleh penaksir dari parameter- parameternya sehingga yang dihasilkan konsisten. Terdapat beberapa metode pendugaan dalam mengestimasi persamaan simultan. Diantaranya adalah Metode Kuadrat Terkecil Tidak Langsung Indirect Least Squares - ILS, Kuadrat Terkecil Dua Tahap Two Stage Least Squares - 2SLS, Kuadrat Terkecil Tiga Tahap Three Stage Least Squares - 3SLS, Instrumental Variabel IV, k - class estimator, Informasi Terbatas Kemungkinan Terbesar Limited Information Maximum Likelihood – LIML, Informasi Penuh Kemungkinan Terbesar Full Information Maximum Likelihood – FIML dan lain sebagainya. Universitas Sumatera Utara

1.2 Perumusan Masalah