Layyinatus Syifa , 4150404021 (2009) PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

Preview

PDF (PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA) - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Ordinary Least Square (OLS) merupakan suatu metode analisis regresi yang digunakan untuk memperoleh koefisien regresi yang meminimumkan jumlah kuadrat residu. Model regresi yang diperoleh dengan OLS merupakan estimator yang baik bila model regresi memenuhi asumsi model regresi linear klasik, salah satunya adalah homoskedastisitas. Penyimpangan asumsi homoskedastisitas atau yang disebut heteroskedastisitas, tidak merusak sifat kebiasan dan konsistensi dari penaksir OLS. Tetapi penaksir ini tidak lagi mempunyai varians minimum atau efisien sehingga membuat prosedur pengujian hipotesis yang biasa nilainya diragukan. Permasalahan pada skripsi ini adalah bagaimana mendeteksi heteroskedastisitas dengan pengujian korelasi rank Spearman dan bagaimana tindakan perbaikannya jika terjadi heteroskedastisitas. Tujuan dari skripsi ini adalah mengetahui cara mendeteksi heteroskedastisitas dengan pengujian korelasi rank Spearman dan mengetahui bagaimana tindakan perbaikannya jika terjadi heteroskedastisitas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka. Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menemukan masalah. Kemudian merumuskan masalah, selanjutnya dengan menggunakan pendekatan teoritik maka dapat ditemukan jawaban permasalahan sehingga tercapai tujuan penulisan skripsi. Berdasarkan pembahasan hasil penelitian, diperoleh simpulan bahwa cara mendeteksi heteroskedastisitas dengan pengujian korelasi rank Spearman yaitu dengan mencari nilai koefisien korelasi rank Spearman () antara setiap variabel bebas dengan sre, kemudian melakukan statistik uji dengan pengujian 212ssrNrt−−=dengan kriteria uji terjadi heteroskedastisitas jika nilai t hitung lebih dari nilai t kritis. Tindakan perbaikan untuk menghilangkan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan mencari model regresi baru melalui prosedur metode kuadrat terkecil tertimbang jika 2iσ diketahui atau dengan melakukan transformasi jika tidak diketahui. Setelah diperoleh model regresi yang baru harus diperiksa kembali apakah masih terjadi heteroskedastisitas atau tidak. 2iσ Dari hasil penelitian diperoleh saran bahwa jika pada suatu model regresi terjadi penyimpangan asumsi heteroskedastisitas, maka harus dilakukan tindakan perbaikan untuk menghilangkan heteroskedastisitas tersebut. Setelah dilakukan tindakan perbaikan harus dideteksi kembali apakah masih terjadi heteroskedastisitas atau tidak.

Actions (login required)

View Item