Ari Triana , 4150404515 (2009) KEGAGALAN UJI ASUMSI MODEL KLASIK DAN PEMECAHANYA PADA ANALISIS REGRESI GANDA. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

PDF (KEGAGALAN UJI ASUMSI MODEL KLASIK DAN PEMECAHANYA PADA ANALISIS REGRESI GANDA) - Published Version Download (896kB)

Abstract

Analisis regresi merupakan salah satu metode statistika yang digunakan secara luas dalam ilmu pengetahuan terapan, regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel regresi dan maksud-maksud peramalan. Model regresi yang melibatkan dua atau lebih variabel bebas disebut model regresi linear berganda. Metode OLS akan tercapai jika dipenuhi beberapa asumsi klasik, yaitu multikolinieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas, nilai rata-rata kesalahan (error) populasi pada model stokastiknya sama dengan nol, variabel independen adalah nonstokastik (nilainya konstan pada setiap kali percobaan yang dilakukan secara berulang) dan distribusi kesalahan (error) adalah normal. Permasalahan yang dapat dikaji dalam penelitian ini adalah apakah terjadi multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas pada analisis regresi ganda? Apa konsekuensi-konsekuensi yang ditimbulkanya dan cara mendeteksi adanya permasalahan tersebut? Dan tindakan perbaikan yang bagimanakah yang harus dilakukan apabila terjadi penyimpangan tersebut? Tujuan diadakan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terjadi multikolinearitas, autokorelasi dan heterokedastisitas pada analisis regresi linear.Untuk mengetahui konsekuensikonsekuensi yang ditimbulkanya dan cara mendeteksi adanya permasalahan tersebut. Dan untuk mengetahui tindakan perbaikan yang bagimanakah yang harus dilakukan apabila terjadi penyimpangan tersebut. Dalam penelitian ini metode yang digunakan penulis adalah studi pustaka. Adapun langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut memilih masalah, merumuskam masalah, merumuskan hipotesis, menentukan sumber data, pengumpulan data,analisis data dan menarik kesimpulan. Pengujian asumsi sangat diperlukan dalam penerapan model regresi. Beberapa asumsi yang harus diuji adalah multikolinearitas, autokorelasi dan hetereroskedastisitas. Asumsi Multikolinearitas dapat diketahui dari nilai korelasi determinasi (R2) dan koefisien korelasi parsial. Tidak terjadi multikolinearitas jika nilai korelasi determinasi (R2) < 0,8. Asumsi heteroskedastisitas dapat diketahui dari uji korelasi rank sperman dimana tidak terjadi heterokedastisitas jika nilai thitung < ttabel. Sedangkan Asumsi autokorelasi dapat diketahui dari uji durbinwatson dimana tidak terjadi autokorelasi jika dU< d < 4-dU. Mengatasi permasalahan asumsi yang tidak terpenuhi digunakan metode transformasi, sehingga diperoleh koefisien regresi yang memenuhi sifat-sifat BLUE. Berdasarkan hasil penelitian disarankan menggunakan metode lain untuk menyelesaikan masalah yang terjadi dalam regresi linear jika asumsi-asumsi tersebut tidak terpenuhi dan melakukan pengecekan asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi terlebih dahulu.

Actions (login required)

View Item