Page 16 - CBR_EKONOMETRIKA_KEL 7

BAB 3 ANALISIS REGRESI DENGAN PROGRAM E-VIEWS

Pada bab ini akan dibuat tahapan analisis yang sering digunakan dalam program E-
views. Analisis ini adalah analisis regresi berganda. Jenis skala data yang digunakan dalam
menganalisis haruslah merupakan data yang memiliki skala metrik (interval ataupun rasio).
Kemudian jenis data yang digunakan dapat berupa data time series (runtun waktu, misal
tahunan, bulanan, kwartal, dll),dapat berupa data crossectional (misal perusahaan, negara,
wilayah,dil) dan dapat pula berupa gabungan dari data time series dan crossectional, yaitu
disebut dengan data panel. Taha-pan yang akdilakukan dalam analisis regresi berganda dengan
menggunakan Program E-views adalah sebagai berikut:

A. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Data
Menurut Ghozali (2016) uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah pada suatu model
regresi, suatu variabel independen dan variabel dependen ataupun keduanya mempunyai
distribusi normal atau tidak normal. Apabila suatu variabel tidak berdistribusi secara normal,
maka hasil uji statistik akan mengalami penurunan.

Pada uji normalitas data menggunakan program E-views dapat dilakukan dengan meng-
gunakan uji nornalitas JarqueBera dengan ketentuan jika nilai probabilitas lebih besar dari .0,5
maka artinya data memiliki distribusi yang normal dan sebaliknya.

2. Uji Heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk melakukan uji apakah pada sebuah model regresi terjadi
ketidaknyamanan varian dari residual dalam satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Apa-
bila varian berbeda, disebut heteroskedastisi-tas. Salah satu cara untuk mengetahui ada
tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model regresi linier berganda, yaitu dengan mengguna-
kan uji glesjer.Uji ini dilakukan dengan cara meregresikan variabel bebas(independent
variable) dengan residual model regresi. Jika nilai probabilitas pada masing-maisng variabel
lebih besar dari 0,05 maka artinya tidak ada masalah heterosedastisitas dalam model regresi
dan sebaliknya (Ghozali, 2016).

3. Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi adalah sebuah analisis statistik yang dilakukan untuk mengetahui adakah
korelasi variabel yang ada di dalam model prediksi dengan perubahan waktu. Oleh karena itu,
apabila asumsi autokorelasi terjadi pada sebuah model prediksi, maka nilai disturbance tidak
lagi berpasangan secara bebas, melainkan berpasangan secara autoko-relasi. Uji autokorelasi
di dalam model regresi linear, harus dilakukan apabila data merupakan data time series atau
runtut waktu.Sebab yang dimaksud dengan autokorelasi sebenarnya adalah:sebuah nilai pada
sampel atau observasi tertentu sangat dipengaruhi oleh nilai observasi sebelumnya. Cara
Mendeteksi Autokorelasi diantaranya dengan uji Durbin Watson.

Uji Durbin watson akan menghasilkan nilai Durbin Watson (DW) yang nantinya akan
dibandingkan dengan dua (2)nilai Durbin Watson Tabel, yaitu Durbin Upper (DU) dan Durbin

16