Uji Asumsi Klasik Regresi Linear Menggunakan E-Views

Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, dalam model regresi, uji Asumsi Klasik perlu dilakukan agar model regresi tidak “Bias”. Akan tetapi, tidak semua uji asumsi klasik dilakukan.

Seperti penelitian yang menggunakan data cross section tidak wajib dilakukan uji autokorelasi. Sedangkan pada penelitian yang menggunakan data time series tidak wajib dilakukan uji heteroskedastisitas.

Sekarang Saya akan memberikan tutorial uji asumsi klasik menggunakan EViews. Perlu Anda ketahui, uji asumsi klasik pada EViews sedikit berbeda dengan SPSS. Perbedaannya terletak pada jenis uji yang digunakan. Selengkapnya, mari simak tutorial di bawah ini.

Uji Asumsi Klasik – Tahap 1

Pastikan Andal telah mengestimasi model regresi seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal

Uji Asumsi Klasik – Tahap 2

Dalam EViews, uji asumsi klasik dilakukan satu per satu. Kembali kami ingatkan, “tidak semua uji asumsi klasik wajib dilakukan”. Sehubungan tutorial ini menggunakan contoh 1 yaitu penelitian yang menggunakan data time series, maka uji heteroskedastisitas tidak perlu dilakukan. Akan tetapi, Saya tetap memberikan tutorial uji heteroskedastisitas nya.

Salah satu cara uji asumsi klasik menggunakan EViews dapat dilakukan dalam jendela Equation. Berikut langkah-langkah menampilkan jendela Equation.

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal
  1. Double click pada REG (estimasi model regresi).
  2. Muncul jendela Equation dan dari jendela equationinilah semua uji asumsi klasik akan kita lakukan.

Uji Normalitas

Dalam EViews, uji normalitas dapat dilakukan dengan uji Jerque-Bera (JBtest). Langkah-langkah JB-test dapat dilihat pada gambar berikut:

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal

Caranya pada jendela equation, klik View, Klik Residual Diagnostics, lalu klik Histogram – Normality Test. Setelah itu, jendela equation akan otomatis berubah menjadi output Histogram – Normality Test seperti gambar berikut:

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal
  1. Untuk mengambil keputusan, fokuslah pada Jerque-Bera dan Probability. Tips nya begini, Penelitian Ekonomi dan Bisnis pada umumnya menggunakan α=0.05 (5%), jika probability < α, maka data tidak berdistribusi normal. Jika probability > α, maka data berdistribusi normal. Pada tutorial kali ini, data penelitian tidak berdistribusi normal, karena 0.0003778 < 0.05. Maka H0 diterima, Ha
  2. Hasil uji normalitas ini tidak akan tersimpan dalam workfile EViews, jadi Anda harus menyimpannya secara manual dengan cara klik Freeze. Lalu akan muncul jendela graph seperti gambar berikut ini.
Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal
  1. Untuk memberikan nama file klik Name;
  2. Isi name to identify object sesuai yang kita inginkan (buat tanpa spasi);
  3. Klik OK;
  4. Muncul hasil uji normalitas pada workfile;
  5. Untuk menutup jendela Graph, klik Close.

Uji Heteroskedastisitas

Kembail kita fokus pada jendela Equation. Lakukan langkah-langkah berikut untuk uji heteroskedastisitas:

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal
  1. Pada jendela equation, klik View;
  2. Klik Residual Diagnostics;
  3. Klik Heteroskedasticity Tests…;
  4. Muncul jendela Heteroskedasticity Tests, pilih Test type. Eviews menyediakan berbagai macam pilihan. Pada tutorial kali ini, Saya menggunakan Uji Glejser, maka pilih Glejser;
  5. Terakhir, klik OK. Lalu jendela equation akan memperlihatkan output uji heteroskedastisitas seperti berikut ini:
Uji Asumsii Klasiik
Image: M Jurnal

Tipsnya begini…

Untuk mengambil keputusan hasil uji heteroskedastisitas, fokus saja pada bagian F-statistic dan Obs * R-squared yang telah Saya beri tanda. Pengambilan kesimpulannya adalah dengan membandingkan Prob. F atau Prob. Chi-Square dengan α. Saya berikan contoh menggunakan Prob. Chi-Square. Jika Prob. Chi-Square < α, maka terjadi gejala heteroskedastisitas, sebaliknya jika Prob. Chi-Square > α, maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas (homoskedastisitas). Pada contoh 1 ini, dapat disimpulkan Terima H0 atau tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Karena 0.8867 > 0.05.

Selanjutnya jika Anda ingin menyimpan hasil uji heteroskedastisitas, lakukan cara yang sama pada saat menyimpan output uji normalitas. Yaitu klik Freeze lalu akan muncul jendela Table seperti gambar berikut:

Uji Asumsi Klasik
Image: M Jurnal

Caranya sama saja dengan menyimpan output uji normalitas, yaitu:

  1. Klik Name;
  2. Beri nama file pada kolom name to identify objects;
  3. Klik OK;
  4. Muncul output uji heteroskedastisitas pada wordfile;
  5. Klik Close untuk menutup jendela Table.

Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi pada EViews menggunakan Breusch-Godfrey LM Test. Langkah-langkah pengujiannya seperti gambar berikut:

Image: M Jurnal
  1. Pada jendela equation, klik View;
  2. Klik Residual Diagnostics;
  3. Klik Serial Correlation LM Test;
  4. Muncul jendela lag spesification; biarkan lags to include bernilai default (2);
  5. Klik OK, dan secara otomtasi jendela equation akan menampilkan output uji autokorelasi seperti gambar berikut ini:
Image: M Jurnal

Seperti uji Heteroskedastisitas, pengambilan keputusan uji autokorelasi juga terfokus pada Prob. F atau Prob. Chi-Square. Saya contohkan menggunakan Prob. Chi-Square. Jika Prob. Chi-Square < α, maka terjadi gelaja autokorelasi.

Sebaliknya jika Prob. Chi-Square > α, maka tidak terjadi gejala autokorelasi. Pada contoh 1 ini, model regresi mengalami gejala autokorelasi atau H0 ditolak dan Ha diterima.

Untuk menyimpan output uji autokorelasi, lakukanlah cara yang sama seperti kita menyimpan output uji normalitas dan heteroskedastisitas di atas.

Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas pada EViews hanya menggunakan Variance Inflation Factors. Berikut langkah-langkah uji multikolinearitas pada EViews:

Image: M Jurnal
  1. Pada jendela equation, klik View;
  2. Klik Coefficient Diagnostics;
  3. Klik Variance Inflation Factors dan secara otomatis jendela equation akan menampilkan output uji multikolinearitas sebagai berikut:
Image: M Jurnal

Seperti biasa, kita harus fokus pada bagian yang telah Saya lingkari. Setiap variabel memiliki nilai Centered VIF. Tipsnya… jika nilai Centered VIF < 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Sebaliknya jika nilai Centered VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas.

Pada Contoh 1 ini, tidak terjadi multikolinearitas yang tinggi karena Centered VIF seluruh variabel kecil dari 10 yaitu 1.005230 dan 1.005230.

Jika Anda ingin menyimpan output uji multikolinearitas, lakukanlah cara yang sama seperti menyimpan output uji normalitas dan heteroskedastisitas di atas.

Artikel Terkait:
Judul Skripsi Manajemen Keuangan
Cara Menentukan Variabel Paling Dominan

Jika sobat masih merasa bingung dengan tutorial uji asumsi klasik menggunakan EViews di atas, jangan ragu untuk bertanya melalui kolom komentar di bawah atau melalui Forum Mahasiswa M Jurnal

Pintasan Panduan Olah Data Skripsi Regresi

Panduan ini menggunakan 2 Aplikasi berbeda (SPSS dan E-Views). Silahkan pilih panduan sesuai aplikasi yang Anda gunakan.

  1. Metode Analisis: Uji apa saja yang wajib dilakukan pada Penelitian Regresi Linier ?
  2. Method Successive Interval: Lakukan Msi jika Anda menggunakan Quetioner dalam penelitian (abaikan jika tidak)
  3. Uji Asumsi Klasik E-Views: (Anda Disini)
  4. Uji Asumsi Klasik SPSS: Cara uji Asumsi Klasik menggunakan Aplikasi SPSS
  5. Regresi E-Views: Cara Uji t, uji F, R2 dan Estimasi Model Regresi menggunakan Aplikasi E-Views
  6. Hasil E-Views: Cara baca hasil regresi E-Views
  7. Regresi SPSS: Cara Uji t, uji F, R2 dan Estimasi Model Regresi menggunakan Aplikasi SPSS
  8. Variable Dominan: Cara menentukan Variable Paling Dominan dalam Penelitian

Panduan Nyusun Skirpsi

List Artikel Terbaru

This Post Has 9 Comments

  1. Indah S

    kak mau tanya, kalau pengubahan data dalam bentuk ln itu biasanya digunakan untuk data apa saja ya

    1. R_Mardani

      ln itu salah satu cara transformasi data.
      Transformasi data ini harus ada tujuan yang tepat, misalnya untuk menyamakan satuan data antar variabel. Bisa juga untuk menyembuhkan gejala asumsi klasik seperti Normalitas dll.
      Dan ada Syarat dari sisi data, yaitu tidak bisa digunakan untuk data bernilai 0 (nol) atau lebih kecil (negatif). Jadi hanya bisa untuk data bernilai lebih besar dari 0

  2. Faiz

    Ijin bertanya mas, waktu uji heteros,, di window equation, setelah residual diagnostic kok nggada opsi heteroskedasticity test kenapa ya? Saya juga pake eviews 9

  3. Irene Claudia

    Selamat siang kak, mau bertanya.. Saya menggunakan eviews 9, untuk uji multikolinearitas di bagian coefficient diagnostics tidak ditemukan pilihan VIF.. Apakah ada cara lain untuk melakukan uji multi? Terimakasih kak

    1. R_Mardani

      Harus nya ada kak. Saya juga pake E Views 9 kok.
      Tapi kalo mau cara lain bisa coba uji korelasi antar variabel bebas.
      Caranya ga beda jauh dengan analisis regresi
      Klik menu Quick, Group Statistics dan pilih pada menu Correlations. Kemudian ketik nama variabel bebas (x) nya aja. Kalo variabel x ada 3, ketik ke 3 3 nya. Variabel Y dan C ga perlu dimasukin. Terus ok

      Output nya seperti tabel Excel gtu. Liat nilai pasangan variabel, misal nya kolom X1 dan baris X2. Kalo nilai nya lebih besar dari 0.05, artinya terjadi gejala multikolinearitas.

      Gabung ke Forum Mahasiswa aja kak biar diskusi nya lebih enak.
      Fitur diskusi nya lebih lengkap dari pada kolom komentar 😁
      Ini link Forum M Jurnal

  4. yuda

    halo mas, ijin bertanya
    mudah”an mas bisa memberikan masukan mengenai permasalahan saya

    pemilihan metode penelitian saya seperti yang mas ajarkan, setelah melalui tahapan pemilihan metode apakah fixed effect atau random effect, penelitian saya menggunakan random effect

    lalu saya sudah melakukan uji normalitas
    ketika saya hendak melakukan uji heterokedastisitas, keluar error message berupa “Procedure unavailable for equations estimated with SUR or Random GLS weights.

    mohon bimbingannnya mas
    terima kasih

    1. R_Mardani

      Mas salah masuk.. artikel ini untuk regresi linier berganda, data time series aja atau data cross section aja.
      Kalo regresi data panel ada di artikel Uji Asumsi Klasik Regresi data panel
      Di artikel itu udah saya jelaskan, uji heteroskedastisitas tidak perlu dilakukan pada random effect model.
      Penjelasan selengkapnya kunjungi aja artikel nya.
      Baca2 juga bagian komentar.

  5. Desy Octhafina

    Kak, data saya time series dan mengalami heteroskedasitas. Gimana cara memperbaikinya?
    Terima kasih

Tinggalkan Balasan