Upload
azzamaulayaainnasr
View
150
Download
11
Embed Size (px)
DESCRIPTION
laporan praktikum ekonometrika
Citation preview
LAPORAN PRAKTIKUM EKONOMETRIKA
RHOCHMAD WAHYU ILLAHI
KELAS : A02
KELOMPOK : 14
Azza Maulaya Ainnas R135080400111042
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTANUNIVERSITAS BRAWIJAYA
2016
LEMBAR PENGESAHAN
Laporan Praktikum Ekonometrika ini disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Praktikum Ekonometrika dan lulus Mata Kuliah
Ekonometrika.
Koordinator Asisten Asisten Pendamping
RHOCHMAD WAHYU ILLAHI RHOCHMAD WAHYU ILLAHI NIM. 125080401111041 NIM. 125080401111041
Soal (data) Praktikum Ekonometrika
Yield Udang
(y)Nener (x1)
Pupuk
(x2)
HargaNener(
x3)
1 4821 179 8463 332000
2 4822 179 8486 336000
3 4833 179 8510 336000
4 4900 179 8520 336000
5 4928 179 8522 340000
6 5031 180 8557 345000
7 5040 180 8640 345000
8 5105 180 8657 345000
9 5220 180 8680 345000
10 5248 180 8704 345000
11 5280 180 8704 345000
12 5400 180 8704 345000
13 5440 181 8746 350000
14 5440 190 8800 350000
15 5440 190 8746 345000
16 5500 190 8827 350000
17 5533 190 8844 350000
18 5600 190 8844 350000
19 5655 190 8844 350000
20 5667 190 8960 351000
21 5670 190 9004 351000
22 5681 190 9038 351900
23 5681 190 9038 351900
24 5760 190 9038 360000
25 5760 190 9082 360000
26 5760 190 9216 360800
27 5773 190 9216 360800
28 5980 190 9299 360800
29 5980 190 9216 360800
30 6004 190 9302 380000
31 6016 190 9568 400000
32 6017 190 9606 400000
33 6029 190 9626 400000
34 6110 190 9717 400000
35 6117 190 9761 400000
36 6120 190 9792 400000
37 6292 190 10076 400000
38 6305 190 10200 400000
39 6311 190 10206 400000
40 6319 192 10240 400000
41 6325 193 10329 400000
42 6363 195 10368 400000
43 6400 195 10640 400000
44 6480 195 10752 400000
45 6539 199 10880 400000
46 4519 160 7953 315000
47 4519 163 7967 320000
48 4533 170 7972 320000
49 4550 170 8045 320000
50 4632 174 8045 320000
51 4649 174 8064 320000
52 4673 174 8082 320000
53 4699 174 8160 320000
54 4714 175 8160 325000
55 4728 176 8181 325000
56 4734 176 8241 325500
57 4750 177 8352 330000
58 4754 178 8369 330000
59 4800 179 8448 330000
60 4810 179 8457 332000
Model regresi linier bergandauntuk data di atas :
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + bnxn + … +e
Dimana :
Y = yield bandeng
X1 =nener
X2 =puupuk
X3 =harganener
Langkah-Langkah Menganalisis Data Sebagai berikut :
1. Buka workfile pada Eviews 9 dengan cara
a. Buka Eviews 9, pilih FILE NEW WORKFILE.
b. Di tampilan baru yang muncul, pada WORKFILE struktur pilih
UNSTRUCTURED/UNDATED. Lalu pada DATA RANGE OBSERVATIONS
diisi “60” sesuai dengan banyaknya observasi pada data OK.
2. Selanjutnya masukan data “Yield Bandeng” kedalam WORKFILE.
a. Klik kanan NEW OBJECT.
Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik ‘yieldbandeng’ OK.
b. Klik 2x file “yieldbandeng”, lakukan input data dengan meng-copy data table
di kolom “Yield Bandeng” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian
minimize.
3. Selanjutnya masukan data “Nener” kedalam WORKFILE.
a. Klik kanan NEW OBJECT.
b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “nener” OK.
c. Klik 2x file “nener”, lakukan input data dengan meng-copy data table di kolom
“nener” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian minimize.
4. Selanjutnya masukan data “pupuk” kedalam WORKFILE.
a. Klik kanan NEW OBJECT.
b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “pupuk” OK.
c. Klik 2x file “pupuk”, lakukan input data dengan meng-copy data table di kolom
“pupuk” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian minimize.
5. Selanjutnya masukan data “harga nener” kedalam WORKFILE.
a. Klik kanan NEW OBJECT.
b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “harganener” OK
c. Klik 2x file “harganener”, lakukan input data dengan meng-copy data table di
kolom “harga nener” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian
minimize.
6. Setelah data berhasil diinput, selanjutnya lakukanan alisis regresi linier
berganda.
a. Pilih QUICK ESTIMATE EQUATION.
b. Pada EQUATION SPESIFICATION, ketik “yieldbandeng c nener pupuk
harganener” OK.
c. Output yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Model Estimasi: Ŷ = -4646,79 + 27,95X1 + 0,23X2 + 0,007X3
Interpretasi model tersebut, yaitu:
Intersep (a= -4646,79) Jika jumlah nener, jumlah pupuk dan jumlah
harga nener dianggap tetap, maka jumlah yield bandeng adalah
sebesar -4646,79 kg.
(b1 = 27,95) Jika ditambahkan satu ekor nener, maka hasil yield
bandeng akan bertambah sebanyak 27,95 kg/thn, dengan asumsi
jumlah pupuk dan jumlah harga nener dianggap tetap.
(b2 = 0,23) Jika ditambahkan 1 kg pupuk, maka hasil yield bandeng
akan bertambah sebanyak 0,23 kg, dengan asumsi jumlah nener dan
jumlah harga nener dianggap tetap.
(b3 = 0,007) Jika terjadi kenaikan sebesar 1 rupiah harga nener,
maka hasil yield bandeng akan bertambah sebesar 0,007 kg, dengan
asumsi jumlah nener dan jumlah pupuk dianggap tetap.
Koefesien Determinasi: R2 = 0,963 atau 96,3%
Nener, pupuk dan harga nener mempengaruhi yield bandeng
sebesar 96,3%.
Sisanya yaitu 3,7% dipengaruhi faktor lain diluar model.
Uji Simultan (Uji F)
Nener, pupuk dan harga nener secara simultan mempengaruhi yield
bandeng sebesar 487,78 kg.
Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai
probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di
bawah α.
Uji Parsial ( Uji t)
Nener mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar 7,75 kg.
Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai
probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di
bawah α.
Pupuk mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar 3,08 kg.
Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai
probability sebesar 0,003, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di
bawah α.
Harga nener mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar
4,11 kg. Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai
probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di
bawah α.
Langkah-Langkah Melakukan Uji Asumsi untuk Model Estimasi Regresi
1. Uji Asumsi Normalitasa. Pada output Eviews, pilih VIEW RESIDUAL DIAGNOSTIC
HISTOGRAM - NORMALITY TEST.
b. Tampilan output Uji Jarque-Bera
Interpretasi Jarque-Bera
<2 = residual berditribusi normal (lolos uji)
>2 = residual tidak berdistribusi normal (tidak lolos uji)
Jarque-Bera = 2,194 (>2 = residual tidak berdistribusi normal)
Kesimpulan:
Residual tidak berdistribusi normal (tidak lolos uji) sehingga
asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Interpretasi Probability
>0,05 = residual berdistribusi normal
<0,05 = residual tidak berdistribusi normal
Probability = 0,333 (>0,05 = residual berdistribusi normal)
Kesimpulan:
Residual berdistribusi normal sehingga asumsi normalitas
terpenuhi.
2. Uji Asumsi Multikolinearitasa. Pada output model regresi pilih VIEW COEFFICIENT DIAGNOSTIC
VARIANCE INFLATION FACTORS.
b. Tampilan output nilai VIF
Interpretasi VIF
<10 = tidak terjadi multikolinearitas
>10 = terjadi multikolinearitas
VIF nener = 3,476 (<10 = tidak terjadi multikolinearitas)
pupuk = 13,702 (>10 = terjad imultikolinearitas)
harga nener = 11,897 (>10 = terjadi multikolinearitas)
Kesimpulan :
Pada variabel nener tidak terjadi multikolinearitas karena
nilai VIF di bawah 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa
variabel nener tidak mempunyai kolerasi dengan variabel
independen lainnya. Pada variabel pupuk dan harga
nener terjadi multikolinearitas karena nilai VIF di atas 10.
3. Uji Asumsi Heteroskedastisitasa. Pada output model regresi pilih VIEW RESIDUAL DIAGNOSTIC
HETEROSCEDASTICITY TEST.
b. Pada TEST TYPE pilih GLEJSER OK
Interpretasi Glejser
<0,05 = terjadi heteroskedastisitas
>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas (lolos uji)
Probabilty
Nener = 0,338 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)
Pupuk = 0,332 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)
Harga nener = 0,292 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)
Kesimpulan:
Variabel independen (nener, pupuk dan harga nener)
dengan nilai probabilitas masing-masing lebih besar dari
0,05 tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga uji
heteroskedastisitas terpenuhi dan datanya bersifat konstan.
4. Uji Asumsi Autokorelasia. Pada output Eviews, pilih VIEW ESTIMATION OUTPUT.
b. Tampilan output Uji Durbin-Watson.
Tidak terdefinisikan
Tidak terdefinisikan
Tolak H0 Korelasi Negatif
0 dL : 1,4797 dU : 1,6889 4-dU : 2,3111 4-dL : 2,5203 m 4
Gagal Tolak H0 tidak ada autokorelasi
Tolak H0 KorelasiPositif
dU dan dL
dL : 1,4797 4-dL : 2,5203 d : 0,596
dU : 1,6889 4- dU : 2,3111
Interpretasi Durbin-Watson
<1,4797 = terjadi autokorelasi positif
1,4797 – 1,6889 = tidak terdefinisikan
1,6889 – 2,3111 = tidak terjadi autokorelasi
2,3111 – 2,5203 = tidak terdefinisikan
>2,5203 = terjadi autokorelasi negative
Nilai Durbin-Watson = 0,596 (1,4797 <= tidak teridentifikasi).