-
UJI HETEROSKEDASTISITAS DALAM REGRESI
Agus Tri Basuki, M.Sc
-
HETEROSKEDASTISITAS
• Pengertian Heteroskedastisitas adalah
keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan
varian dari residual untuk semua pengamatan
pada model regresi. Hal ini akan
memunculkan berbagai permasalahan yaitu
penaksir OLS yang bias, varian dari koefisien
OLS akan salah
-
PENYEBAB HETEROSKEDASTISITAS
1. Sejalan proses belajar (the error-
learning models) manusia,
kesalahan (error) perilaku makin
mengecilseiring berjalannya waktu.
Dalam kasus ini, varians akan
mengecil.
2. Dengan income meningkat, orang
lebih mempunyai kebebasan dan
lebih banyak pilihan utk
penggunakan income-nya.
Sehingga varians akan meningkat
sejalan dengan peningkatan
income.
3. Perbaikan teknik pengumpulan
data akan menurunkan varians.
4. Kesalahan spesifikasi model,
Kesalahan spesifikasi model yg
dikarenakan menghilangkan
variable penting dlm model.
-
CIRI-CIRI HETEROSKEDASTISITAS
• Keadaan terjadinya ketidaksamaan varian dari error untuksemua
pengamatan setiap variabel bebas pada modelregresi, akan
mengakibatkan timbulnya ciri-ciriheteroskedastisitas di dalam model
regresi.
• Keadaan tersebut apabila diaplikasikan dalam prakteknya,maka
akan terjadi korelasi kuat antara Y prediksi denganResidualnya.
Dimana Y Prediksi (ramalan) adalah Y hasilpersamaan Regresi.
Sedangkan residual adalah selisihantara Y (kenyataan) atau variabel
terikat dengan Y Prediksi.Hal ini disebabkan oleh adanya korelasi
kuat salah satu ataubeberapa variabel bebas dengan residual hasil
persamaanregresi.
-
DETEKSI HETEROSKEDASTISITAS
1. Uji park
2. Pengujian korelasi rank Spearman
3. Uji Goldfeld – Quandt
4. Uji Breusch-pagan-godfrey
5. Uji White (white's general heteroskedastis )
-
CARA MENGATASI HETEROSKEDATISITAS
• Dengan cara transformasi data.
• Dengan cara weighted least square (WLS) atau regresi linear
dengan menggunakanpembobot.
• Dengan cara membiarkannya namunmenggunakan koefisien estimasi
yang robust atau kebal terhadap pelanggaranheteroskedastisitas,
yaitu koefisien estimasiHuber White.
-
CONTOH KASUS
-
MASUKAN DATA KE EVIEWS
-
REGRES GDP = b0+b1IMP+b2MS+b3CPI+e
Setelah Muncul
Hasil Persamaan
Regresi uji
Heteroskedastisitas
dengan test
Breusch-Pagan-
Godfrey mk
hasilnya model
mengandung
heteroskedastisitas
Angka ini dibawah
0,05 shg Hipotesis
ditolak atau terjadi
heteroskedastisitas
-
PERBAIKAN HETEROSKEDASTISITAS
• Dengan cara weighted least square (WLS) atau regresi linear
dengan menggunakanpembobot.
Maziyya, P. A., Sukarsa, I. K. G., & Asih, N. M. (2015).
MengatasiHeteroskedastisitas pada Regresi dengan Menggunakan
Weighted Least Square. E-Jurnal Matematika, 4(1), 20-25.
Dimana
= residual kuadrat
-
Dimana = residual kuadrat
Data setelah
perbaikan
dengan nama
variabel NGDP,
NIMP, NMS dan
NCPI N
menunjukan
New atau data
perbaikan
-
HASIL PERBAIKAN
Setelah Muncul
Hasil Persamaan
Regresi uji
Heteroskedastisitas
dengan test
Breusch-Pagan-
Godfrey mk
hasilnya model
tidak mengandung
heteroskedastisitas
Angka ini diatas
0,05 shg Hipotesis
diterima atau
tidak terjadi
heteroskedastisitas
-
TERIMA KASIH ATAS PERHATIANNYA
