BAB I
1.
RANGKUMAN
RUANG LINGKUPEKONOMETRIKA
Pengertian Ekonometrika
Kalau dilihat
dari
segi
namanya,
ekonometrika
berasal
dari dua kata,
yaitu
“ekonomi”
dan
“metrika”.
Kata
“Ekonomi” disini
dipersamakan dengan
kegiatan
ekonomi, yaitu kegiatan manusia untuk
mencukupi kebutuhannya
melalui
usaha pengorbanan
sumber daya yang efisien dan seefektif
mungkin untuk
mendapatkan tujuan yang seoptimal mungkin. Kata
“Metrika”
mempunyai
arti sebagai suatu
kegiatan
pengukuran. Karena
dua
kata ini bergabung
menjadi
satu,
maka
gabungan kedua kata
tersebut
menunjukkan arti bahwa yang dimaksud dengan
ekonometrika
adalah
suatu
pengukuran kegiatan-kegiatan ekonomi.
Ekonometrika diperlukan tiga
hal
pokok yang mutlak
ada
yaitu: teori ekonomi, data, dan
model. Teori ekonomi meliputi teori ekonomimikro,
makro, manajemen, pemasaran, operasional,
akuntansi, keuangan,
dan
lain-lain.
Guna memahami
data,
memerlukan disiplin ilmu
tentang data,
yaitu
statistika.
Model sendiri
memerlukan
disiplin
ilmu matematika.
Oleh karena
itu, ekonometrika
merupakan gabungan
dari
ilmu ekonomi, statistika, dan matematika, yang digunakan secara simultan untuk
mengungkap dan mengukur kejadian – kejadian atau
kegiatan-kegiatan
ekonomi.
Ekonometri adalah suatu
ilmu yang mengkombinasikan teori
ekonomi dengan statistik
ekonomi, dengan tujuan
menyelidiki
dukungan
empiris dari hukum skematik yang dibangun oleh teori ekonomi. Dengan
memanfaatkan
ilmu ekonomi,
matematik,
dan
statistik,
ekonometri membuat hukum-hukum
ekonomi teoritis tertentu menjadi nyata
(Sugiyanto,Catur, 1994,p.3).
PentingnyaEkonometri
Suatu
perusahaan
ataupun
unit - unit pengambil keputusan,
terutama dalam kegiatan
ekonomi,
tentu memerlukan suatu tindakan
evaluatif untuk
memastikan keefektifan
tindakannya
atau
bahkan mempunyai
keinginan
untuk melakukan prediksi
guna
menentukan
langkah terbaik yang perlu
diambil.
Keinginan evaluasi ataupun prediksi
seperti
itu
akan mudah diperoleh jika tindakan-tindakan sebelumnya itu
diukur
melalui teknik-
teknik pengukuran yang terstruktur dengan baik,
baik
melalui teori yang melandasi, metodologi yang digunakan,
ataupun
data pendukungnya. Suatu bentuk keilmuan
yang
mengakomodasi
bentuk pengukuran kegiatan ekonomi itulah
yang
disebut sebagai
ekonometri.
Data dalam
ekonometrika merupakan
suatu kemutlakan,
begitu pula
penentuan
jenis
data, teknik analisanya, ataupun
penyesuaian
dengan tujuannya.
Data
yang
diperlakukan
sebagai pengungkap sejarah (historical data)
akan
menghasilkan
evaluasi, dan untuk
data yang diperlakukan pengungkap kecenderungan
(trend data) akan menghasilkan
prediksi. Hasil
evaluasi ataupun
prediksi yang mempunyai tingkat keakuratan tinggi saja yang akan mempunyai sumbangan terbesar bagi
pengambilan
keputusan.
Di sinilah
letak
pentingnya
ekonometrika.
Jenis Ekonometrika
·
Ekonometrik
teoritis berkenaan
dengan
pengembangan
metode yang tepat/cocok
untuk mengukur hubungan
ekonomi dengan menggunakan
model
ekonometrik.
·
Ekonometrika terapan menggambarkan nilai praktis dari penelitian ekonomi, sehingga
lingkupnya mencakup
aplikasi teknik-teknik
ekonometri
yang
telah lebih dulu
dikembangkan dalam
ekonometri teoritis pada berbagai bidang
teori
ekonomi, untuk
digunakan
sebagai alat
pengujian
ataupun
pengujian
teori maupun
peramalan.
Penggunaan ekonometrika
Penggunaan
asumsi
adalah
untuk membantu
penyederhanaan model.
Asumsi
yang
paling sering digunakan adalah
asumsi ceteris
paribus (hal-hal
yang
tidak
diungkapkan
dianggap tetap).
Asumsi
ini
digunakan mengingat
sangat
banyaknya
variabel-variabel
dalam
ilmu
social yang saling
mempengaruhi,
yang
sangat
sulit
untuk dianalisis secara bersama. Pembatasan penggunaan
variabel untuk
menganalisis kegiatan ekonomi melalui penetapan
ceteris paribus tersebut,
senyatanya
adalah untuk
mempermudah penafsiran-penafsiran serta
pengukuran kegiatan
ekonomi. Oleh karena
itu
dibuatlah pernyataan-pernyataan yang
mewakili
variabel
yang
diukur saja,
dan
mengasumsikan
variabel
lainnya
bersifat
tetap
Metodologi
Ekonometri
1.
Merumuskan Masalah
Merumuskan
masalah adalah
hal yang sangat
penting, karena
merupakan “pintu
pembuka” untuk
menentukan tahapan-tahapan selanjutnya.
Merumuskan
suatu masalah
berarti mengungkap
hal-hal
apa yang ada
di balik
gejala atau
informasi yang ada, dan
sekaligus
mengidentifikasi
penyebab - penyebab
utamanya.
2.
Merumuskan Hipotesa
Hipotesa
merupakan jawaban sementara terhadap
masalah
penelitian, sehingga
perlu diuji lebih lanjut
melalui
pembuktian
berdasarkan data-data
yang
berkenaan
dengan
hubungan
antara dua atau
lebih
variabel. Rumusan hipotesa yang baik
seharusnya
dapat menunjukkan
adanya struktur yang sederhana tetapi jelas,
sehingga memudahkan
untuk
mengetahui jenis
variabel,
sifat
hubungan
antar
variabel, dan
jenis
data
3.
Menyusun Model
Dalam
ilmu ekonomi,
model
ekonomi didefinisikan
sebagai konstruksi
teoritis atau
kerangka
analisis ekonomi
yang menggabungkan konsep, definisi, anggapan, persamaan, kesamaan (identitas)
dan ketidaksamaan dari mana kesimpulan akan diturunkan.
4.
Mendapatkan
Data
Mendapatkan data
merupakan suatu langkah yang harus dilakukan oleh peneliti, agar dapat menjamin
bahwa
data
yang
dianalisis
adalah benar-benar menggunakan
data
yang
tepat. Hal
ini
penting
untuk mendapatkan hasil
analisis
yang
tidak bias atau
menyesatkan.
Para peneliti terdahulu
telah
mengingatkan agar jangan sampai
dalam
penelitian
terdapat
GIGO,
garbageIn garbageout.
Tahapan yang
dapat ditempuh
untuk mendapatkan
data pra
analisis
meliputi:
penyuntingan
data, pengembangan
variabel, pengkodean data, cek
kesalahan, pembentukan
struktur
data,
tabulasi
5.
Menguji
Model
Untuk
mengetahui sejauh
mana
tingkat
kesahihan model terbaik
yang dihasilkan,
maka
perlu dilakukan uji ketepatan
fungsi regresi
dalam
menaksir nilai
actual dapat diukur
dari
goodness soffit-nya.
Untuk
melakukan uji goodness soffit
pengukurannya dilakukan
dengan menguji
nilai
statistic t, nilai statistic
F, dan koefisien determinasinya(R2) pada hasil regresi yang telah memenuhi uji asumsi klasik.
6.
Menganalisis
Hasil
Analisis ekonometrika
dimulai dari
interpretasi
terhadap
data
dan keterkaitan
antar variabel yang dijelaskan
didalam model.
Tidak hanya analisis regresi,
analisis
korelasi
juga perlu dilakukan
untuk mendapatkan
hasil pengukuran hingga benar-benar
valid. Analisis
regresi akan
mendapatkan
hasil
pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Sedang untuk
analisis
korelasi berguna untuk mengetahui hubungan antar variabel tanpa
membedakan apakah itu variabel
dependen
ataukah independen.
Tanda
positif atau negative
pada masing-masing
koefisien
perlu untuk
dicermati,
karena mempunyai keterkaitan
langsung
terhadap
kesesuaian dengan teori yang dirumuskan dalam model.
Pengabaian
terhadap kedua
tanda tersebut,
dapat
menjadikan hasil regresi tidak sesuai dengan teori yang melatar
belakangi.
7.
Mengimplementasikan Hasil
Kesimpulan
dari uraian adalah Ekonometri adalah suatu
ilmu yang mengkombinasikan
teori ekonomi
dengan
statistik ekonomi, dengan
tujuan menyelidiki dukungan empiris dari hukum skematik yang dibangun oleh teori ekonomi. Dengan
memanfaatkan
ilmu ekonomi,
matematik,
dan
statistik,
ekonometri
membuat
hukum-hukum ekonomi teoritis
tertentu
menjadi
nyata. Ekonometrika diperlukan tiga
hal
pokok yang mutlak
ada
yaitu:
teori
ekonomi,
data,
dan model. Teori ekonomi meliputi teori ekonomi mikro,
makro, manajemen, pemasaran, operasional,
akuntansi, keuangan,
dan lain lain. Guna
memahami data, memerlukan
disiplin
ilmu tentang
data, yaitu statistika. Model
sendiri memerlukan disiplin ilmu
matematika. Oleh
karena itu,
ekonometrika
merupakan gabungan
dari
ilmu ekonomi, statistika, dan matematika, yang digunakan secara simultan untuk
mengungkap dan mengukur kejadian-kejadian
atau kegiatan-kegiatan
ekonomi.
Pentingnya Ekonometri
Data dalam
ekonometrika merupakan
suatu kemutlakan,
begitu pula
penentuan
jenis
data, teknik analisanya, ataupun
penyesuaian
dengan tujuannya.
Data
yang
diperlakukan
sebagai pengungkap sejarah (historical data)
akan
menghasilkan
evaluasi, dan untuk
data yang diperlakukan pengungkap kecenderungan
(trend data) akan menghasilkan
prediksi. Hasil
evaluasi ataupun
prediksi yang mempunyai tingkat keakuratan tinggi saja yang akan mempunyai sumbangan terbesar bagi
pengambilan
keputusan.
Di sinilah
letak
pentingnya
ekonometrika.
3.
a. Apa yang dimaksud
dengan ekonometrika?
Ekonometri
adalah
suatu ilmu
yang
mengkombinasikan
teori ekonomi
dengan
statistik ekonomi, dengan
tujuan menyelidiki dukungan empiris dari hukum skematik
yang dibangun oleh
teori
ekonomi.
Dengan memanfaatkan ilmu
ekonomi, matematik,
dan statistik, ekonometri membuat
hukum-hukum ekonomi teoritis tertentu
menjadi nyata
b. Bidang
keilmuan apa saja yang terkait
secara
langsung dengan ekonometrika?
Ilmu ekonomi, statistika, dan matematika
c.
Jelaskan pentingnya
ekonometrika?
Suatu perusahaan ataupun unit-unit
pengambil
keputusan, terutama
dalam
kegiatan ekonomi, tentu
memerlukan suatu
tindakan evaluatif
untuk memastikan
keefektifan tindakannya
atau
bahkan mempunyai
keinginan
untuk melakukan prediksi
guna
menentukan
langkah terbaik yang perlu di ambil.
d. Uraikan
tahapan-tahapan
ekonometrika?
1.
Merumuskan Masalah
Merumuskan
masalah adalah
hal yang sangat
penting, karena
merupakan “pintu
pembuka” untuk
menentukan tahapan-tahapan selanjutnya.
Merumuskan
suatu masalah
berarti mengungkap
hal-hal
apa yang ada
di balik
gejala atau
informasi yang ada, dan
sekaligus
mengidentifikasi
penyebab-penyebab
utamanya.
2.
Merumuskan Hipotesa
Hipotesa
merupakan jawaban sementara terhadap
masalah
penelitian, sehingga
perlu diuji lebih lanjut
melalui pembuktian berdasarkan
data-data
yang
berkenaan dengan hubungan antara
dua atau lebih
variabel. Rumusan hipotesa yang baik
seharusnya
dapat menunjukkan
adanya struktur yang sederhana tetapi jelas,
sehingga memudahkan
untuk
mengetahui jenis variabel, sifat hubungan antar variabel,
dan jenis data
3.
Menyusun Model
Dalam
ilmu ekonomi,
model
ekonomi didefinisikan
sebagai konstruksi
teori tisa tau
kerangka
analisis ekonomi
yang menggabungkan konsep, definisi,
anggapan,
persamaan, kesamaan
(identitas)
dan
ketidaksamaan dari mana kesimpulan akan diturunkan.5
4.
Mendapatkan
Data
Mendapatkan data
merupakan suatu langkah yang harus
dilakukan
oleh peneliti,
agar
dapat
menjamin bahwa data yang dianalisis adalah benar-benar menggunakan
data
yang
tepat. Hal
ini
penting
untuk mendapatkan
hasil analisis yang tidak
bias
atau menyesatkan. Para peneliti terdahulu
telah
mengingatkan agar jangan sampai
dalam
penelitian
terdapat
GIGO,
garbageIn garbageout.
Tahapan yang
dapat ditempuh
untuk mendapatkan
data pra
analisis
meliputi:
penyuntingan
data, pengembangan
variabel, pengkodean data, cek
kesalahan, pembentukan
struktur
data,
tabulasi.
5.
Menguji
Model
Untuk
mengetahui sejauh
mana
tingkat
kesahihan model terbaik
yang dihasilkan,
maka
perlu dilakukan uji ketepatan
fungsi regresi
dalam
menaksir nilai
actual dapat diukur
dari
goodness soffit-nya.
Untuk
melakukan uji goodness soffit
pengukurannya dilakukan
dengan menguji
nilai
statistic t, nilai statistic
F, dan koefisien determinasinya(R2) pada hasil regresi yang telah memenuhi uji asumsi klasik.
6.
Menganalisis
Hasil
Analisis ekonometrika
dimulai dari
interpretasi
terhadap
data
dan keterkaitan
antar variabel yang dijelaskan
didalam model.
Tidak hanya analisis regresi,
analisis
korelasi
juga perlu dilakukan
untuk mendapatkan
hasil pengukuran hingga benar-benar
valid. Analisis
regresi akan
mendapatkan
hasil
pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Sedang untuk
analisis
korelasi berguna untuk mengetahui hubungan antar variabel tanpa
membedakan apakah itu variabel
dependen
ataukah independen.
Tanda
positif atau negative
pada masing-masing
koefisien
perlu untuk dicermati, karena mempunyai keterkaitan langsung terhadap kesesuaian
dengan
teori
yang
dirumuskan dalam model. Pengabaian terhadap kedua
tanda tersebut,
dapat
menjadikan hasil regresi tidak sesuai dengan teori yang melatar
belakangi.
7.
Mengimplementasikan Hasil
BAB II MODEL REGRESI
1.
Buatlah
rangkuman
dari pembahasan
diatas!
MODEL REGRESI
Model
Regresi
Linier, Model Regresi Kuadratik, Model
Regresi
Kubik
Model Regresi Linier
Kata “linier” dalam model ini menunjukkan
linearitas dalam variabel maupun lineraitas dalam data. Kata linier
menggambarkan arti bahwa sebaran data dalam scatter plot menunjukkan sebaran
data yang mendekati bentuk garis lurus. Data semacam ini dapat wujud apabila
perubahan pada variabel Y sebanding dengan perubahan variabel X. Jika sebaran
datanya berkecenderungan melengkung, maka cocoknya menggunakan dengan regresi
kuadratik. Jika sebaran datanya kecenderungannya seperti bentuk U atau spiral
regresinya menggunakan regresi kubik.
Model linier sendiri dapat dibedakan
sebagai single linier maupun multiple linier. Disebut single linier apabila
variabel bebas hanya
berjumlah satu dengan
batasan pangkat satu. Sedang
multiple linier apabila
variabel bebas lebih dari
satu variabel dengan
batasan pangkat satu. Untuk
lebih jelasnya akan
dicontohkan bentuk persamaan
single linier (pers.3)
dan
persamaan
multiple linier (pers.4) sebagai berikut:
Y= b0+ b1X+ e ………..(pers.3)
Y= b0+ b1X1+b2X2+ …… + bnXn+ e
………..(pers.4)
Misalkan
dari pers.3
dianggap
bahwa
Y = Inflasi,
danX
= bunga deposito(Budep) pada
periode tertentu, dan jika datanya telah
diketahui, maka data
akan tergambar dalam bentuk titik-titik yang merupakan
sebaran datadalam
scatter plot. Dengan menggunakan data penelitian hubungan antara inflasi dan bunga deposito antara Januari 2001 hingga Oktober 2002, maka sebaran
datanya
tergambar sebagai
berikut:
Hubungan Suku Bunga terhadap
Inflasi
16
15
14
13
12
11
10
9

13.0
13.5
14.0
14.5
15.0
15.5
16.0
16
Model
Kuadratik
Salah satu
cirri model kuadratik
dapat diketahui
dari
adanya
pangkat
dua
pada
salah
satu
variabel
bebasnya.
Ciri yang lain dapat
dilihat
dari
pengamatan terhadap scatter
plot yang menunjukkan
kecenderungan sebaran data membentuk lengkung,
tidak seperti
model linier
yang
cenderung lurus.
Model kuadratik dituliskan
dalam
persamaan fungsi
sebagai berikut:
Y= b0+ b1X1 +b2X12+ e ………..(pers.5)
Model Kubik
Salah satu cirri model kubik dapat diketahui dari adanya pangkat tiga
pada
salah
satu variabel bebasnya. Oleh karena
itu sering disebut juga dengan fungsi
berderajat tiga. Ciri
yang lain dapat dilihat dari pengamatan
terhadap
scatter plot
yang menunjukkan
kecenderungan
sebaran data yang berbentuk lengkung dengan arah
yang
berbeda.
Setiap fungsi
kubik
setidak- tidak nya mempunyai
sebuah
titik
belok (inflexion point), yaitu titik peralihan
bentuk kurva
dari
cekung menjadi cembung atau
dar icembung menjadi cekung.9
Model kuadratik dituliskan
dalam
persamaan fungsi
sebagai berikut:
1
|
(pers.6)
+
e ………..
Notasi Model
Huruf
Y memerankan fungsi
sebagai
variabel dependen atau variabel terikat. Y sering
juga
disebut
sebagai variabel
gayut, variabel
yang
dipengaruhi, atau
variabel
endogin.
Dengan
alasan keseragaman,
penulisan
huruf Y
diletakkan di sebelah kiri tanda persamaan.
Sedang variabel independen yang secara umum
disimbolkan
dengan
huruf X diletakkan disebelah
kanan
tanda persamaan.
Huruf
X menggambarkan variabel
bebas atau
variabel
yang
mempengaruhi.
Oleh karena
itu
variabel
ini
mempunyai
nama lain seperti variabel independen, variabel penduga, variabel
estimator,
atau juga variabel
eksogen. Peletakannya di
sebelah
kanan
tanda persamaan menunjukkan
perannya sebagai
variabel yang mempengaruhi.
Huruf
b0 sering juga dituliskan dengan huruf
a,, atau juga
0. Secara substansi
penulisan
itu
mempunyai arti yang sama, yaitu menunjukkan konstanta atau
intercept yang
merupakan
sifat
bawaan
dari
variabel Y.
Konstanta ini mempunyai
angka
yang
bersifat
tetap
yang
sekaligus menunjukkan
titik
potong
garis regresi pada
sumbuY.
Jika konstanta
itu bertanda positif
maka
titik
potongnya disebelah atas
titik origin (0), sedangbila
bertanda negative
titik potongnyadi sebelah bawah titik origin.
Nilai konstanta
ini
merupakan nilai dari variabel
Y ketika variabel
X bernilai
nol.
Atau dengan
bahasa
yang
mudah,nilai konstanta
merupakan sifat bawaan dari
Y.
Huruf
b1, b2, bn merupakan parameter
yang
menunjukkan slope
atau kemiringan garis
regresi. Parameter ini sering juga
dituliskan
dengan bentuk
b, atau
1, 2, n. Meskipun
dituliskan dengan tanda yang berbeda,
secara substansi parameter
ini
menunjukkan beta atau koefisien korelasi
yang sekaligus menunjukkan
tingkat
elastisitas dari variabel
X tersebut. Nilai beta ini
memungkinkan untuk
bernilai
positif maupun negatif. Tanda positif menunjukkan
hubungan yang searah
antara variabel X dengan variabel
Y. Artinya
jika X mengalami
peningkatan
maka
Y juga mengalami peningkatan. Sebaliknya jika X
mengalami
penurunan maka Y pun akan menurun. Arah hubungan
seperti
itu
tidak
terjadi
pada beta yang berangka
negatif. Karena
jika
tandanya
negative arah hubungan X terhadapY saling
berlawanan.
Jika X meningkat
maka
Y menurun, sebaliknya jika X menurun maka nilai statistik
meningkat.
Demikian pula,
karena nilai koefisien
korelasi ini
juga
menunjukkan tingkat
elastisitas,
maka dari besarnya nilai koefisien korelasi
(b)
tersebut
dapat ditentukan
jenis elastisitasnya. Jika
nilai b besarnya lebih
dari
satu
(b>1) maka disebut
elastis.
Artinya, jika variabel
X mengalami perubahan,
maka
variabel
Y akan mengalami perubahan
yang
lebih
besar dari
perubahan
yang
ada
pada variabel X tersebut.
Jika nilai
b besarnya
sama
dengan angka satu
(b=1) disebut unit erelastis.
Artinya,
jika
variabel X mengalami
perubahan,
maka
variabel Y akan mengalami
perubahan
yang
sama
besar
dengan perubahan
yang
ada
pada variabel X tersebut. Jika nilai
b besarnya lebih
kecil
dari
angka
satu (b<1) disebut inelastis.
Artinya,
jika variabel X mengalami perubahan, makavariabel Y akan
mengalami perubahan yang lebih kecil
dari
perubahan yang ada
pada
variabel X tersebut.
Huruf e merupakan
kependekan dari error term
atau kesalahan
pengganggu. Simbol
error ini tidak jarang dituliskan dalam huruf atau .
Simbol ini
merupakan karakteristik dari ekonometrika yang tidak dapat
dilepaskan dari unsur-unsur stok hastik atau
hal-hal
yang mengandung probabilita,
karena hasil yang ditunjukkan oleh model
ekonometrika
hanya
bersifat
perkiraan,
dalam
arti
tidak menunjukkan
kebenaran yang mutlak.
Oleh karena
itu
nama lain dari
symbol ini tidak
terlepas
dari sifat dasar
itu seperti:
disturbance
error
atau stoc hastic
disturbance.
Kesalahan pengganggu ini sendiri
mempunyai
banyak sebab
yang dapat menimbulkannya
seperti:
1. Tidak
seluruh variabel
bebas
yang
mempunyai
potensi
dalam
mempengaruhi variabel terikat dapat
disebutkan dalam model.
2. Kesalahan
asumsi
dalam
menentukan
teori yang diwujudkan sebagai model.
3. Ketidaklengkapan
data
yang dianalisis.
4. Ketidaktepatan
model
yang
digunakan. Misalnya,
seharusnya digunakan model kuadratik tetapi
justru yang digunakan
adalah
model linier, atausebaliknya
2. Cobalah untuk
menyimpulkan maksud
dari
uraian bab ini!
Kesimpulan:
Dalam suatu model
regresi terdapat
dua
jenis
variabel,
yaitu variabel
terikat dan
variabel bebas, yang dipisahkan oleh tanda
persamaan. Variabel
terikat
sering
disimbolkan
dengan
Y, biasa pula
disebut sebagai variabel dependen, variabel tak bebas,
variabel
yang
dijelaskan,
variabel
yang
diestimasi, variabel
yang
dipengaruhi.
Cirinya, berada
pada sebelah
kiri tanda persamaan (=). Variabel
bebas
sering
disimbolkan
dengan X,
biasa pula
disebut
sebagai variabel
independen,
variabel
yang
mempengaruhi,
variabel penjelas,
variabel
estimator, variabel penduga, variabel
yang
mempengaruhi, variabel prediktor.
Cirinya terletak pada sebelah kanan
tanda
persamaan
(=).
Dalam suatu model
juga terdapat parameter-
parameter yang disebut konstanta, juga koefisien
korelasi. Konstanta
sering
disimbolkan dengan
a, atau b0, atau 0.
Koefisien
korelasi disebut pula sebagai beta,
B, b, menunjukkan slope, kemiringan, elastisitas.
3. Jawablah
pertanyaan-pertanyaan dibawah ini:
a. Jelaskan apa
yang
dimaksud
dengan
model!
Model dalam
keilmuan
ekonomi berfungsi sebagai panduan analisi melalui
penyederhanaan
dari
realitas yang ada.
Sehingga
model
sering
diartikan
refleksi dari realita
atau
simplikasi
dari kenyataan.
b. Sebutkan apa saja jenis-jenis model ekonometrika!
Model Regresi
Linier, Model Regresi Kuadratik, Model
Regresi
Kubik
c. Jelaskan perbedaan antara jenis-jenis model
ekonometrika !
Ø Model
regresi Linier : apabila perubahan pada variabel
Y sebanding dengan perubahan variabel X.
Persamaan single
linier
(pers.3) dan persamaan multiple
linier
(pers.4) sebagai berikut:
Y=
b0+ b1X+
e ………..(pers.3)
Y= b0+ b1X1+b2X2+ …… + bnXn+ e
………..(pers.4)
Ø Model
Regresi Kuadratik
d.
Coba
uraikan asumsi-asumsi
yang
harus dipenuhi dalam
regresi linier
Dalam suatu model
regresi terdapat
dua
jenis
variabel, yaitu variabel
terikat dan variabel
bebas, yang dipisahkan oleh tanda persamaan. Variabel terikat sering
disimbolkan
dengan
Y, biasa pula
disebut sebagai variabel dependen,
variabel tak bebas, variabel yang
dijelaskan,
variabel yang diestimasi, variabel yang
dipengaruhi. Cirinya, berada pada
sebelah kiri
tanda
persamaan (=). Variabel bebas sering disimbolkan dengan
X, biasa
pula disebut sebagai
variabel independen,
variabel yang mempengaruhi, variabel penjelas,
variabel
estimator, variabel penduga, variabel
yang
mempengaruhi, variabel prediktor. Cirinya terletak pada
sebelah kanan tanda persamaan (=).
Dalam suatu model
juga terdapat parameter-
parameter yang disebut konstanta, juga koefisien korelasi. Konstanta
sering disimbolkan dengan a, atau b0, atau 0. Koefisien
korelasi disebut pula sebagai beta, B, b, menunjukkan slope, kemiringan, elastisitas.
BAB
III MODEL
REGRESI DENGAN DUA VARIABEL
Bentuk
model
Y = a + bX +
e ……….. (pers.3.2)
Dimana:
A atau a; merupakan konstanta
atau intercept
B atau b; merupakan koefisien regresi,
yang juga menggambarkan tingkat
elastisitas variabel
independen
Y; merupakan variabel dependen
X; merupakan variabel independen
Metode Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least
Square)
(OLS)
Penghitungan konstanta
(a) dan koefisien regresi (b)
dalam suatu fungsi regresi linier sederhana dengan
metode OLS
dapat dilakukan
dengan rumus-rumus
sebagai berikut:
Rumus Pertama (I)
Mencari nilai b:
n XY X Y
b =
n X 2 X 2
mencari nilai a:
Y b. X
a
=
Rumus kedua (II)
Mencari nilai b:
b xy
x 2
mencari nilai a:
a Y b X
Misalnya
saja
kita
ingin meneliti pengaruh bunga deposito
jangka waktu 1 bulan (sebagai variabel X = Budep) terhadap terjadinya inflasi di Indonesia (sebagai variabel Y=Inflasi) pada kurun waktu Januari 2001
hingga
Oktober 2002, yang datanya tertera sebagai berikut:
14 Asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam OLS ada 3 asumsi, yaitu:
1). Asumsi nilai harapan bersyarat (conditional
expected value) dari ei, dengan syarat X sebesar Xi, mempunyai
nilai nol.
2). Kovarian ei dan ej mempunyai nilai nol. Nilai
nol dalam asumsi ini menjelaskan bahwa antara ei dan ej
tidak ada korelasi serial atau tida berkorelasi (autocorrelation).
3). Varian ei dan ej sama dengan
simpangan
baku (standar
deviasi).
Prinsip-prinsip Metode OLS
Perlu diketahui bahwa dalam
metode
OLS terdapat prinsip-prinsip antara lain:
1. Analisis dilakukan dengan regresi, yaitu analisis
untuk menentukan
hubungan pengaruh
antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Regresi
sendiri akan menghitung nilai a, b,
dan
e (error), oleh karena itu dilakukan dengan cara matematis.
2. Hasil regresi akan menghasilkan garis regresi. Garis
regresi ini merupakan representasi dari bentuk arah
data yang diteliti. Garis regresi disimbolkan dengan Yˆ (baca: Y topi,
atau
Y
cap),
yang
berfungsi sebagai Y perkiraan. Sedangkan data
disimbolkan
dengan Y saja.
Ingat Elastisitas
|
|
||
Jenis
Elastisitas
|
Koefisien
Elastisitas
|
Sifat Elastisitas
|
|
Elastik
|
E >
1
|
Perubahan yang terjadi pada variabel
bebas diikuti dengan perubahan yang
lebih besar pada variabel terikat
|
|
Elastik
Unitary
|
E =
1
|
Perubahan yang terjadi pada variabel
bebas diikuti dengan perubahan yang
sama besar pada variabel terikat
|
|
Inelastik
|
E <
1
|
Perubahan yang terjadi pada variabel
bebas diikuti dengan perubahan yang
lebih kecil pada variabel terikat
|
|
Tanda (+) pada koefisien regresi menunjukkan hubungan yang
searah. Artinya, jika
variabel bebas meningkat, maka variabel
terikat juga
meningkat. Demikian
pula
sebaliknya.
Tanda (-) pada koefisien regresi menunjukkan hubungan yang berlawanan. Artinya, jika
variabel bebas meningkat, maka variabel terikat akan menurun. Demikian
pula sebaliknya.
|
|
2. Cobalah untuk menyimpulkan maksud dari uraian bab ini!
Analisis regresi pada dasarnya adalah menjelaskan berapa
besar pengaruh tingkat signifikansi variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen. Meskipun hasil regresi seperti tertera pada persamaan di atas telah dapat diinterpretasi,
dan dapat menunjukkan inti
tujuan analisis regresi,
namun bukan berarti bahwa
tahapan analisis telah selesai hingga di sini. Hasil regresi
di atas masih
perlu dipastikan apakah besarnya nilai thit ataupun angka-angka parameter telah valid ataukah masih
bias.
Jika nilai-nilai tersebut sudah dapat dipastikan valid atau tidak bias, memang analisis regresi
dapat berhenti di
sini saja. Tetapi, jika nilai-nilai belum
dapat dipastikan
valid, maka perlu dilakukan langkah-langkah analisis
lanjutan untuk menjadikan parameter-parameter tersebut
menjadi
valid. Validitas (ketidakbiasan) informasi dari
nilai-nilai hasil regresi
dapat diketahui dari terpenuhinya
asumsi-asumsi klasik, yaitu jika
data variabel telah
terbebas
dari masalah Autokorelasi, tidak ada indikasi
adanya heteroskedastisitas, maupun tidak terjadi
multikolinearitas atau saling berkolinear antar variable
3. Jawablah pertanyaan-pertanyaan di bawah ini:
a. Coba
jelaskan apa yang dimaksud
dengan regresi linier sederhana!
Jawab : Metode statistic yang berfungsi untuk
menguji sejuh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X)
terhadap variabel akibatnya.
b.
Coba tuliskan model regresi linier sederhana !
jawab : Y = bo + bi.X1 + e
c.Coba
uraikan arti dari notasi model yang telah anda tuliskan !
jawab : Y = variabel dependent / terikat
bo = konstanta regresi, yakni sebuah
besaran yang memiliki nilai tetap
bi = koefisien regresi, yakni sebuah
besaran yang dijadikan nilai penduga variabel X
e = nilai variabel error
d.
Jelaskan informasi apa yang dapat diungkap dari konstanta ?
jawab : Untuk menentukan letak
tititk poyong garis pada sumbu Y
e.
Jelaskan informasi apa yang dapat diungkap pada koefisien regresi !
Jawab : Untuk mengetahui
informasi-informasi yang terkandung dalam hasil regresi melalui pengertian dari
angka-angka parameternya.
f.
Jelaskan kegunaan standar error Sb !
Jawab : Nilai t mempertegas signifikan
tidaknya variabel X dalam
mepengaruhi Y
h.
Coba uraikan bagaimana menentukan nilai t yang signifikan!
Jawab : Pengujuan nilai t menggunakan
pengujian satu arah atau one tail test, maka daerah tolak hanya ada pada salah
satu kutub saja. Bila nilai t hitungnya negatif, maka daerah tolak berada pada
sbeblah kiri kurva, sedang bila nilai t hanya positif, maka nilai daerah tolak
berada pada sisi sebelah kanan.
i.
Jelaskan apa yang dimaksud dengan koefisien determenasi!
Jawab : koefisien determenasi (R2)
adalah angka yang menunjukan proporsi variabel dependen yang dijelaskan oeleh
variasi variabel independen. Juga dapat digunakan sebegai ukuran ketepatan
dalam menentukan prediktor
How To Play Baccarat - Best Play Baccarat Online in 2021
BalasHapusLearn 온카지노 how to play Baccarat in Canada. Learn febcasino how to play Baccarat online in 2021 and find the best online sites worrione that offer Baccarat games.