Transcript Pert-4 Regresi Berganda

Regresi Berganda
Muchdie, Ir, MS, Ph.D.
FE-Uhamka
Pokok Bahasan









Model Regresi Berganda
Estimasi OLS Thd Koefisien Regresi
Berganda
Interval Estimasi Koefisien Regresi
Berganda
Uji t Koefisien Regresi Parsial
Koefisien Determinasi Yg Disesuaikan
Uji Hipotesis Koefisien Regresi
Menyeluruh: Uji F
Uji Perubahan Struktural Model Regresi :
Uji Chow
Pemilihan Model Fungsi Regresi
Lampiran-Lampiran
Model Regresi Berganda
Model regresi sederhana tidak mencerminkan kondisi
yang sesungguhnya karena banyak faktor yang
mempengaruhi variabel dependen
 Model regresi berganda: model yang memiliki lebih dari
satu variabel independen


•
Yi = βo + β1 X1i + β2X2i +...+ βk Xki + ei
4.1
Model regresi berganda dengan dua variabel
independen
Yi = βo + β1 X1i + β2X2i + ei
4.2
dimana: Y = Variabel dependent, X1 dan X2 adalah
variabel independen dan ei adalah variabel gangguan, βo
intercept, β1 dan β2 koefisien regresi parsial.
Metode OLS dan Program Komputer
Estimator, βo , β1 dan β2 masih dapat dengan mudah dihitung
secara manual menggunakan metode OLS.
 Utk menghemat waktu digunakan menggunakan software
komputer yang umum dan mudah.
 Misal, analisis ekspor pakaian jadi Indonesia ke Jepang
menggunakan data 1985-2000 menggunakan model regresi
berganda sebagai berikut :

Yi = βo + β1 X1t + β2X2t + et
•
dimana: Y = ekspor pakaian jadi ke Jepang (ton), X1 =
harga pakaian ekspor (US$/ton , X2 = kurs Rupiah thd
Yen (Rp/Yen) dan t = waktu observasi
• Harga diharapkan berhubugan positif dan kurs juga
berhubungan positif terhadap ekspor.
Estimasi Ekspor Pakaian Jadi ke Jepang
Dependent Variable : Y
Method : Least Squares
Sample : 1985 2000
Variable
Coefficient
C
X1
X2
-4067,496
7,815037
1001.855
R-squared
Std Error
4584,454
1,818575
130,3073
T-Statistic
Prob
-0,887237
4,297340
7,688406
0,3911
0,0009
0,0000
O,911347
Mean dependent var
37913,01
Adj R-squared
0,897709
SD dependent var
34949,41
SE of regression
11177,88
Akaike info criterion
21,64862
Sum square resd
162E+09
Schwarz criterion
21,79348
Log likelihood
-170,1890
F-statistic
66,81992
Durbin-Watson
2,161663
Prob (F-statistic)
0,000000
Contoh lain : Produksi Padi di Indonesia
 Regresi
produksi padi menggunakan data
cross-section dari 23 Provinsi di Indonesia
Tahun 1994 dengan model regresi berganda
log-liniear.
lnYi = βo + β1 ln X1i + β2 ln X2i + β3 ln X3i + ei
•
dimana: Y = Rata-rata produksi (kg/ha), X1 = Rata-rata
penggunaan bibit (kg/ha), X2 = Rata-rata penggunaan
pestisida (kg/ha), X3 = Rata-rata penggunaan pupuk (kg/ha)
dan i = lokasi observasi
Estimasi Produksi Padi di Indonesia 1985-2000
Dependent Variable : log (Y)
Method : Least Squares
Sample : 1 23
Variable
C
log (X1)
log (X2)
log (X3)
Coefficient
5,584094
0,225978
0,048945
0,351872
Std Error
0,408175
0,100411
0,025051
0,044586
T-Statistic
Prob
13,68064
2,250520
1,953823
7,892020
0,0000
0,0365
0,0656
0,0000
R-squared
0,862508
Mean dependent var
8,263121
Adj R-squared
0,840799
SD dependent var
0,245757
SE of regression
0,098057
Akaike info criterion
-1,64977
Sum square resd
0,182688
Schwarz criterion
-1,45229
Log likelihood
22,97231
F-statistic
39,72996
Durbin-Watson
2,303450
Prob (F-statistic)
0,000000
Interval Estimasi Koef Regresi Berganda
estimator sampel, βi, yg sedekat mungkin
dgn estimator populasi βi, digunakan interval
estimasi yg dihitung menggunakan distribusi t.
 Agar
 Untuk
βo : βo ± t (n-k), α/2 Se (βo)
 Untuk
βi : βi ± t (n-k), α/2 Se (βi) i =1,2,...k

[βi - t (n-k), α/2 Se (βi) , βi + t (n-k), α/2 Se (βi)]
Contoh :
Menggunakan data ekspor pakaian jadi ke Jepang,
dengan α = 5%, nilai t-kritis untuk α =5% dan
df=13, t-tabel= 2,160, maka interval untuk
masing-masing β0, β1 dan β2 adalah :
 βo [-4067 ± 2,16(4584,454)]
 β1 [7,815 ± 2,16(1,8186)]
 β2 [1001,855 ± 2,16(130,3073)]
 Sehingga interval estimator β0, β1 dan β2 :
 βo terletak antara : -5057,92< β0<-3077,076
 β1 terletak antara : 3,8868 <β1<11,7432
 β2 terletak antara : 720,39 < β1<1283,32

Uji t Koefisien Regresi Parsial
Prosedur uji t utk koefisien regresi parsial :
Membuat hipotesis melalui uji satu sisi atau dua sisi
 Uji hipotesis positif satu sisi Ho : β1 = 0 dan Ha : β1 >0
 Uji hipotesis negatif satu sisi Ho : β1 = 0 dan Ha : β1<0
 Uji hipotesis dua sisi Ho : β1 = 0 dan Ha : β1 ≠ 0
 Ulangi langkah pertama tersebut untuk β2.
 Menghitung nilai t hitung untuk β1 dan β2 dan mencari
nilai t-kritis dari tabel distribusi t pada α dan degree of
freedom tertentu, dimana t = [(β1 –β1*)/Se(β1)]
 Membandingkan nilai t hitung dengan t-kritisnya
 t-hitung > t-kritis : tolak Ho atau terima Ha
 t-hitung < t-kritis : terima Ho atau tolak Ha

Koefisien Determinasi
•
Koefisien determinasi regresi berganda sama dengan
koefisien determinasi regresi sederhana.
• R2 = ESS/TSS = 1 – (RSS/TSS)
• R2 = 1 – [(∑ei2)/ ∑yi2)]
• R2 = 1 – [(∑ei2)/ ∑(Yi –Ybar) 2]
Nilai R2 akan bertambah jika jumlah variabel X
bertambah. Ini terjadi secara sistematis karena
penggunaan metode OLS, oleh karena itu digunakan
R2 yang telah disesuaikan.
• R2bar = 1 - [(∑ei2)/(n-k)/ ∑(Yi –Ybar) 2/(n-1)]
•
Uji Hipotetis Koefisien Regresi
Secara Menyeluruh : Uji F
•
Uji F adalah uji pengaruh semua variabel independen
terhadap variabel dependen, dimana Uji F dapat
dijelaskan dengan menggunakan analisis varian (ANOVA)
Sumber
Variasi
SS (Sum
Squares)
df
MSS (Mean
sum of square
ESS
∑(Yi – Ybar)2
k-1
ESS/k-1
RSS
∑(Yi - Yi)2
n-k
RSS/n-k
TSS
∑(Yi – Ybar)2
n-1
TSS/n-1
F = [(R2/k-1)/(1-R2/n-k)]
F
(ESS/k-1)
(RSS/n-k)
4.36
Uji F Koefisien Regresi Menyeluruh
Prosedur uji F utk koefisien regresi menyeluruh:
 Membuat hipotesis nol dan hipotesisi alternatif :
 Ho : β1 = β2 = ........βk = 0
 Ha : β1 ≠ β2 ≠........βk ≠ 0
 Menghitung nilai F hitung denmgan formula 4.36
dan mencari nilai F-tabel dari tabel distribusi F pada α
dan degree of freedom tertentu.
 Membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel
 F-hitung > t-tabel : tolak Ho atau terima Ha
 F-hitung < t-tabel : terima Ho atau tolak Ha
Uji Perubahan Struktural Model Regresi
Penggunaan data time series menganggap tidak
terjadi perubahan struktural pada semua periode
waktu penelitian.
 Faktanya, semakin panjang periode waktu
pengamatan memungkinkan terjadi perubahanperubahan, baik berupa perubahan internal maupun
karena faktor-faktor eksternal.
 Pertanyaannya apakah perubahan-perubahan ini
dapat dijelaskan oleh model regresi.
 Gregory C. Chow mengembangkan suatu uji untuk
mengetahui ada tidaknya perubahan struktural
dalam regresi dengan menggunakan Uji F.

Uji Chow
Asumsi Uji Chow :
◦ Variabel gangguan e pada dua periode pengamatan mempunyai
distribusi yang normal.
◦ Variabel gangguan juga mempunyai varian yang sama
(homoskedastik).
◦ Variabel gangguan tidak saling berhubungan.
Uji Chow :
• Untuk memahami Uji Chow, gunakan kasus analisis impor
Indonesia 1980-2002. Dalam priode ini diduga ada perubahan
kebijakan impor, dari substitusi impor ke promosi ekspor.
• Menggunakan model linier akan diuji apakah terjadi perubahan
struktural akibat perubahan kebijakan industrialisasi di Indonesia.
• Periode penelitian dibagi dua, yaitu periode 1980-1990 dengan
n1= 11 saat kebijakan substitusi impor dan periode 1991-2002
dengan n2=12, saat kebijakan promosi ekspor.
Uji Chow
Persamaan pada kebijakan substitusi impor 1980-1990
◦ Yt = δo + δ1X1t + δ2X2t +et
4.39
Persamaan pada kebijakan promosi ekspor 1991-2002
◦ Yt = λo + λ1X1t + λ2X2t +et
4.40
Uji Chow :
• Jika ada perubahan struktural kemungkinan hasil dari
dua model regresi itu adalah beda dalam hal
intercept atau berbeda slope. Tetapi jika tidak ada
perubahan struktural maka kita dapat
menggabungkan regresi n1 dan n2 menjadi
persamaan : Yt = βo + β1X1t + β2X2t +et
4.38
Uji Chow
Prosedur Uji Chow :
Estimasi pers (4.38) dan dapatkan RSS1 (Residual Sum of
Squares) dengan df = (n1 + n2 – k), RSS1 merupakan restricted
RSSR karena dianggap bahwa δo = λo ; δ1 = λ1 ; δ2 = λ2.
• Estimasi pers (4.39) dan (4.40) secara terpisah, dapatkan RSS2
dengan df=(n1-k) dan RSS3 dengan df=(n2-k). Selanjutnya,
dapatkan unrestricted RSSUR dengan df=(n1 +n2 – 2k) dgn cara
menambahkan RSS2 dan RSS3.
• Dengan asumsi Chow, uji perubahan struktural dapat
dilakukan melalui Uji F = [(RSSR – RSSUR)/k ] dibagi dengan
[(RSSUR)/(n1 + n2 - 2k ].
• Jika F-hitung > F-tabel, tolak Ho yg menyatakan tidak ada
perubahan struktural atau terima Ha yang menyatakan ada
perubahan struktural.
•
Contoh Uji Chow
Analisis kasus permintaan impor Indonesia 1980-2002.
Apakah terjadi perubahan struktural karena kebijakan
industrialisasi pada periode tersebut ?
• Langkah 1 : Periode 1980-2002
•
Yt = -9588,023 – 83,9487 X1t + 0,1673X2t
t (-3,9831) (-3,9254)
(8,9152)
R2= 0,912921 RSS1=RSSR = 2,11x108 df=20
•
•
Langkah 2 :
Periode 1980-1990
Yt = -16812,28 – 179,1829 X1t + 0,2698X2t
t (-1,0550) (-1,4125)
(1,6922)
R2= 0,3948
RSS2 = 71952139
df=8
Contoh Uji Chow
•
•
Langkah 2 :
Periode 1991-2002
Yt = -4608,959 – 77,1895 X1t + 0,1503X2t
t (-0,5134) (-3,0977)
(5,0184)
R2= 0,7367441 RSS3 = 1,19 x 108 RSSUR= 190952139 df=9
•
•
•
Langkah 3: Hitung nilai F, diperoleh = 0,6650
Nilai F-tabel dng α = 5% dengan df (3,17)= 3,49
Karena F-hitung < F-tabel , terima Ho, artinya selama
periode penelitian 1980-2002 tidak ditemukan adanya
perubahan struktural. Jelasnya, perubahan kebijakan
industrialisasi tidak berpengaruh terhadap perilaku
impor.
Pemilihan Model Fungsi Regresi