regression2 analysis in bahasa

1. Regression AnalysisRegression Analysis
Minggu KeMinggu Ke JumlahJumlah
penjualanpenjualan
Mingguan YMingguan Y
(1000 liter)(1000 liter)
Harga jual XHarga jual X
(100 Rp)(100 Rp)
Biaya
Periklanan
(1000 Rp)
11 1010 1.31.3 9
22 66 22 7
33 55 1.71.7 5
44 1212 1.51.5 14
55 1010 1.61.6 15
66 1515 1.21.2 12
77 55 1.61.6 6
88 1212 1.41.4 10
99 1717 11 15
1010 2020 1.11.1 21

2. Regression AnalysisRegression Analysis

3. Regression AnalysisRegression Analysis

4. Regression AnalysisRegression Analysis
Penjualan = 16.406 – 8.248 Hargajual + 0.585 Biayaiklan
= - 0.490 Hargajual + 0.571 Biayaiklan
sig (0.007) (0.007) (0.003)

5. Regression AnalysisRegression Analysis
 MULTIKOLINEARITAS.MULTIKOLINEARITAS.
1. R. Square yang tinggi tapi uji t sedikit yang signifikan1. R. Square yang tinggi tapi uji t sedikit yang signifikan
1. Terdapat koefisien korelasi antar var independen yang
tinggi
c

6. MULTIKOLINEARITAS.MULTIKOLINEARITAS.
3. Eigenvalue dan Condition Index (CI)
Rule of the thumb:
CI :10 sd 31,62 ---- multicol moderat sd kuat
: di atas 31,62 --- multicol sangat kuat
Model ini mengadung 4 dimensi dengan CI = 228.441 jadi
> 31.62 shg terdapat molticol sangat kuat

7. MULTIKOLINEARITAS.MULTIKOLINEARITAS.
4.Tolerance (TOL) dan Variance Inflation Factor (VIF)
Nilai ukuran TOL dan VIF menunjukan besaran
suatu var independen terpilih tidak dapat
dijelaskan atau dapat dijelaskan melalui var
independen yang lain layaknya seperti R square.
Rumus : TOLj = 1/VIFj = ( 1 – R2j )
1. nilai TOL = 0 terdapat perfect collinearity
(multikollinearitas sempurna),
2. nilai TOL = 1 tidak terdapat multikollinearitas.
Umumnya pada nilai TOL = 0.1 (atau nilai VIF=
10) telah dicurigai adanya multikollinearitas,
3. semakin mendekati NOL nilai TOL (atau nilai VIF
semakin besar) semakin kuat
multikollinearitasnya.
4. Sayangnya alat ini tidak dapat menunjukan
variabel independen mana yang multikol
terutama bila var independennya cukup banyak.

8. MULTIKOLINEARITAS.MULTIKOLINEARITAS.
Dalam kasus ini TOL pendpt = 0.001 lebih mendekati
angka NOL dari pada mendekati angka SATU maka,
model ini terdapat multikollinearitas demikian pula untuk
TOL kekayaan = 0.001. Kita juga dapat melihat dari VIF
pendptan = 702.008 dan VIF kekayaan = 699.722 yang
besar dan VIF jmlkeluarg yang rendah yaitu 1.460

9. MULTIKOLINEARITAS.MULTIKOLINEARITAS.
Perbaikan Masalah Multikollinearitas
Apakah yang dapat kita lakukan bila terdapat
multikollinearitas yang serius ? Kita
mempunyai dua pilihan yaitu :
1. Dibiarkan saja
2. Lakukan beberapa hal di bawah ini yang
paling tepat dengan model anda
Kita dapat menggunakan model regresi
yang mengandung multikol asalkan hanya
untuk prediksi bukan untuk
menginterpretasikan koefisien regresi yang
ada, karena pada prediksi/peramalan yang
penting adalah adanya kesalahan yang
kecil.

10. Perbaikan Masalah Multikollinearitas
a.Informasi Apriori
Katakanlah kita mempunyai model sebagai berikut :
Y = β0 + β1 X1+ β2 X2+ µ
Dimana Y = Konsumsi, X1 = pendapatan dan X2 = Kekayaan
X1 dan X2 multikol, bila dari teori ekonomi atau penelitian sebelumnya
terdapat informasi bahwa tingkat perubahan Y sebagai akibat perubahan
X1 adalah 0,10 kali perubahan Y sebagai akibat tingkat perubahan X2
atau β1= 0,10 β2 , sehingga persamaan diatas dapat kita tuliskan
kembali sebagai berikut : Y = β0 + 0,10 β2 X1+ β2 X2+ µ atau Y = β0
+ β2 (0,10 X1+ X2) + µ, kalau misalkan (0,10 X1+ X2) = X3, maka model
menjadi Y = β0 + β2 X3 + µ, bila β2 , dapat dihitung maka β1 dapat
diketahui dimana β1= 0,10 β2 .
Contoh:
YY X1X1 X2X2 X3=0.10X1 +X3=0.10X1 +
X2X2
7070 8080 810810 818818
6565 100100 10091009 10191019
9090 120120 12731273 12851285

11. Perbaikan Masalah Multikollinearitas
b. Menggabungkan antara data cross-sectional dan data time-series
c. Mengeluarkan satu atau lebih variabel independen dengan korelasi yang
tertinggi terutama yang mempunyai koeffisien regresi terendah.
Persamaan regresi yang ada dari model kita adalah :
Y = 3.751 X1 -2.761 X2 -0.158 KL
Sig (0.047) (0.116) (0.062)
Koeffisien Korelasi antara kekayaan dan pendapatan sebesar -0.999,
maka ditempat ini terdapat multikollinearitas yang tinggi. Oleh karena itu
kita dapat mengeluarkan variabel kekayaan karena tidak sig dan
mempunyai koeffisien regresi yang laebih kecil dari variabel pendapatan.
Pengedropan (mengeluarkan) ini dapat menyebabkan terjadinya
misspecifikasi model (kita kehilangan suatu variabel yang seharusnya ada
dalam model)
d.Transformasi variabel
Transformasi dapat dilakukan untuk mengurangi hubungan linear antar
variabel independen dengan cara merubah dalam bentuk logaritma natural
yaitu X1* = Log X1 atau dengan bentuk beda pertama (first different) yaitu
X1* = X1t – X1t-1, hal ini terutama bila data kita adalah data time series.
e.Penambahan Data baru
f. Gunakan analisa Faktor (lihat pada Analisis Faktor) ; Analisis ridge
regression

12. UJI HOMOSKEDASTISITASUJI HOMOSKEDASTISITAS
Tujuan uji Homoskedastisitas adalah menguji
apakah dalam model regresi terdapat
kesamaan varian residual satu pengamatan
terhadap pengamatan lainnya. Model regresi
yang baik adalah yang homoskedastisitas,
sebaliknya bila varian residual berbeda disebut
: Heteroskedastisitas. Pada data cross-section
kemungkinan adanya heteroskedastisitas
besar karena terdiri dari berbagai ukuran
(misal perusahaan kecil, menengah, besar)
Cara mendeteksi adanya Homoskedastisitas:
1.Metode Informal (misal : Metode Graphik)
2.Metode Formal (misal : uji Park; uji dari White; Uji
Glejser; Uji Rank korelasi dll)

13. Cara mendeteksi adanya
Homoskedastisitas:
Methode Graphik
Metode ini mengambarkan titik-titik yang
memuat nilai var dependen ramalan yang
distandarisasi (ZPRED) dengan nilai residual
(SRESID)
Ambil data ujilinear.sav dengan bentuk
persamaan Y = b0 + b1X1+ b2 X21 + e, kita akan uji
ada atau tidak homoskedastisitas. Lakukan langkah-
langkah sebagai berikut:
1.Dari menu Analyse, -- Regression, -- Linear, --
Masukkan Y pada kotak Dependent dan X1 dan X21
pada kotak Independent, -- method,pilih Enter, kmd
klik kotak Plots, keluar kotak sebagai berikut:
masukkan pada kotak Y variabel SRESID dan kotak X
variabel ZRED, kmd klik Continue dan OK. Kita akan
dapatkan gambar PLOT seperti dibawah ini:

14. Cara mendeteksi adanya
Homoskedastisitas:

15. AUTOKORELASIAUTOKORELASI
Bila terjadi korelasi antara residual (kesalahan pengganggu)
perode t dengan periode t-1 (sebelumnya) keadaan ini disebut
ada masalah Autokorelasi. Hal ini sering muncul karena data
yang kita gunakan adalah data time series.
Cara Mendeteksi Adanya Autokorelasi:
1.Uji Durbin-Watson (DW test)
2. Uji Box-Ljung Statistic

16. AUTOKORELASIAUTOKORELASI

17. AUTOKORELASIAUTOKORELASI

18. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

19. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

20. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

21. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

22. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

23. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

24. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

25. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi:

26. Cara memperbaiki adanya autokorelasi:Cara memperbaiki adanya autokorelasi: