LAPORAN PRAKTIKUM EKONOMETRIKA

RHOCHMAD WAHYU ILLAHI

KELAS : A02

KELOMPOK : 14

Azza Maulaya Ainnas R135080400111042

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTANUNIVERSITAS BRAWIJAYA

2016

LEMBAR PENGESAHAN

Laporan Praktikum Ekonometrika ini disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Praktikum Ekonometrika dan lulus Mata Kuliah

Ekonometrika.

Koordinator Asisten Asisten Pendamping

RHOCHMAD WAHYU ILLAHI RHOCHMAD WAHYU ILLAHI NIM. 125080401111041 NIM. 125080401111041

Soal (data) Praktikum Ekonometrika

Yield Udang

(y)Nener (x1)

Pupuk

(x2)

HargaNener(

x3)

1 4821 179 8463 332000

2 4822 179 8486 336000

3 4833 179 8510 336000

4 4900 179 8520 336000

5 4928 179 8522 340000

6 5031 180 8557 345000

7 5040 180 8640 345000

8 5105 180 8657 345000

9 5220 180 8680 345000

10 5248 180 8704 345000

11 5280 180 8704 345000

12 5400 180 8704 345000

13 5440 181 8746 350000

14 5440 190 8800 350000

15 5440 190 8746 345000

16 5500 190 8827 350000

17 5533 190 8844 350000

18 5600 190 8844 350000

19 5655 190 8844 350000

20 5667 190 8960 351000

21 5670 190 9004 351000

22 5681 190 9038 351900

23 5681 190 9038 351900

24 5760 190 9038 360000

25 5760 190 9082 360000

26 5760 190 9216 360800

27 5773 190 9216 360800

28 5980 190 9299 360800

29 5980 190 9216 360800

30 6004 190 9302 380000

31 6016 190 9568 400000

32 6017 190 9606 400000

33 6029 190 9626 400000

34 6110 190 9717 400000

35 6117 190 9761 400000

36 6120 190 9792 400000

37 6292 190 10076 400000

38 6305 190 10200 400000

39 6311 190 10206 400000

40 6319 192 10240 400000

41 6325 193 10329 400000

42 6363 195 10368 400000

43 6400 195 10640 400000

44 6480 195 10752 400000

45 6539 199 10880 400000

46 4519 160 7953 315000

47 4519 163 7967 320000

48 4533 170 7972 320000

49 4550 170 8045 320000

50 4632 174 8045 320000

51 4649 174 8064 320000

52 4673 174 8082 320000

53 4699 174 8160 320000

54 4714 175 8160 325000

55 4728 176 8181 325000

56 4734 176 8241 325500

57 4750 177 8352 330000

58 4754 178 8369 330000

59 4800 179 8448 330000

60 4810 179 8457 332000

Model regresi linier bergandauntuk data di atas :

Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + bnxn + … +e

Dimana :

Y = yield bandeng

X1 =nener

X2 =puupuk

X3 =harganener

Langkah-Langkah Menganalisis Data Sebagai berikut :

1. Buka workfile pada Eviews 9 dengan cara

a. Buka Eviews 9, pilih FILE NEW WORKFILE.

b. Di tampilan baru yang muncul, pada WORKFILE struktur pilih

UNSTRUCTURED/UNDATED. Lalu pada DATA RANGE OBSERVATIONS

diisi “60” sesuai dengan banyaknya observasi pada data OK.

2. Selanjutnya masukan data “Yield Bandeng” kedalam WORKFILE.

a. Klik kanan NEW OBJECT.

Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik ‘yieldbandeng’ OK.

b. Klik 2x file “yieldbandeng”, lakukan input data dengan meng-copy data table

di kolom “Yield Bandeng” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian

minimize.

3. Selanjutnya masukan data “Nener” kedalam WORKFILE.

a. Klik kanan NEW OBJECT.

b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “nener” OK.

c. Klik 2x file “nener”, lakukan input data dengan meng-copy data table di kolom

“nener” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian minimize.

4. Selanjutnya masukan data “pupuk” kedalam WORKFILE.

a. Klik kanan NEW OBJECT.

b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “pupuk” OK.

c. Klik 2x file “pupuk”, lakukan input data dengan meng-copy data table di kolom

“pupuk” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian minimize.

5. Selanjutnya masukan data “harga nener” kedalam WORKFILE.

a. Klik kanan NEW OBJECT.

b. Pilih SERIES, di kolom Type of Object ketik “harganener” OK

c. Klik 2x file “harganener”, lakukan input data dengan meng-copy data table di

kolom “harga nener” pada ms.excel kemudian paste YES. Kemudian

minimize.

6. Setelah data berhasil diinput, selanjutnya lakukanan alisis regresi linier

berganda.

a. Pilih QUICK ESTIMATE EQUATION.

b. Pada EQUATION SPESIFICATION, ketik “yieldbandeng c nener pupuk

harganener” OK.

c. Output yang diperoleh adalah sebagai berikut:

Model Estimasi: Ŷ = -4646,79 + 27,95X1 + 0,23X2 + 0,007X3

Interpretasi model tersebut, yaitu:

Intersep (a= -4646,79) Jika jumlah nener, jumlah pupuk dan jumlah

harga nener dianggap tetap, maka jumlah yield bandeng adalah

sebesar -4646,79 kg.

(b1 = 27,95) Jika ditambahkan satu ekor nener, maka hasil yield

bandeng akan bertambah sebanyak 27,95 kg/thn, dengan asumsi

jumlah pupuk dan jumlah harga nener dianggap tetap.

(b2 = 0,23) Jika ditambahkan 1 kg pupuk, maka hasil yield bandeng

akan bertambah sebanyak 0,23 kg, dengan asumsi jumlah nener dan

jumlah harga nener dianggap tetap.

(b3 = 0,007) Jika terjadi kenaikan sebesar 1 rupiah harga nener,

maka hasil yield bandeng akan bertambah sebesar 0,007 kg, dengan

asumsi jumlah nener dan jumlah pupuk dianggap tetap.

Koefesien Determinasi: R2 = 0,963 atau 96,3%

Nener, pupuk dan harga nener mempengaruhi yield bandeng

sebesar 96,3%.

Sisanya yaitu 3,7% dipengaruhi faktor lain diluar model.

Uji Simultan (Uji F)

Nener, pupuk dan harga nener secara simultan mempengaruhi yield

bandeng sebesar 487,78 kg.

Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai

probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di

bawah α.

Uji Parsial ( Uji t)

Nener mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar 7,75 kg.

Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai

probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di

bawah α.

Pupuk mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar 3,08 kg.

Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai

probability sebesar 0,003, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di

bawah α.

Harga nener mempengaruhi yield bandeng secara parsial sebesar

4,11 kg. Dan pengaruhnya bersifat signifikan karena didapatkan nilai

probability sebesar 0,00, dan nilai tersebut di bawah 0,05 atau di

bawah α.

Langkah-Langkah Melakukan Uji Asumsi untuk Model Estimasi Regresi

1. Uji Asumsi Normalitasa. Pada output Eviews, pilih VIEW RESIDUAL DIAGNOSTIC

HISTOGRAM - NORMALITY TEST.

b. Tampilan output Uji Jarque-Bera

Interpretasi Jarque-Bera

<2 = residual berditribusi normal (lolos uji)

>2 = residual tidak berdistribusi normal (tidak lolos uji)

Jarque-Bera = 2,194 (>2 = residual tidak berdistribusi normal)

Kesimpulan:

Residual tidak berdistribusi normal (tidak lolos uji) sehingga

asumsi normalitas tidak terpenuhi.

Interpretasi Probability

>0,05 = residual berdistribusi normal

<0,05 = residual tidak berdistribusi normal

Probability = 0,333 (>0,05 = residual berdistribusi normal)

Kesimpulan:

Residual berdistribusi normal sehingga asumsi normalitas

terpenuhi.

2. Uji Asumsi Multikolinearitasa. Pada output model regresi pilih VIEW COEFFICIENT DIAGNOSTIC

VARIANCE INFLATION FACTORS.

b. Tampilan output nilai VIF

Interpretasi VIF

<10 = tidak terjadi multikolinearitas

>10 = terjadi multikolinearitas

VIF nener = 3,476 (<10 = tidak terjadi multikolinearitas)

pupuk = 13,702 (>10 = terjad imultikolinearitas)

harga nener = 11,897 (>10 = terjadi multikolinearitas)

Kesimpulan :

Pada variabel nener tidak terjadi multikolinearitas karena

nilai VIF di bawah 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa

variabel nener tidak mempunyai kolerasi dengan variabel

independen lainnya. Pada variabel pupuk dan harga

nener terjadi multikolinearitas karena nilai VIF di atas 10.

3. Uji Asumsi Heteroskedastisitasa. Pada output model regresi pilih VIEW RESIDUAL DIAGNOSTIC

HETEROSCEDASTICITY TEST.

b. Pada TEST TYPE pilih GLEJSER OK

Interpretasi Glejser

<0,05 = terjadi heteroskedastisitas

>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas (lolos uji)

Probabilty

Nener = 0,338 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)

Pupuk = 0,332 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)

Harga nener = 0,292 (>0,05 = tidak terjadi heteroskedastisitas)

Kesimpulan:

Variabel independen (nener, pupuk dan harga nener)

dengan nilai probabilitas masing-masing lebih besar dari

0,05 tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga uji

heteroskedastisitas terpenuhi dan datanya bersifat konstan.

4. Uji Asumsi Autokorelasia. Pada output Eviews, pilih VIEW ESTIMATION OUTPUT.

b. Tampilan output Uji Durbin-Watson.

Tidak terdefinisikan

Tidak terdefinisikan

Tolak H0 Korelasi Negatif

0 dL : 1,4797 dU : 1,6889 4-dU : 2,3111 4-dL : 2,5203 m 4

Gagal Tolak H0 tidak ada autokorelasi

Tolak H0 KorelasiPositif

dU dan dL

dL : 1,4797 4-dL : 2,5203 d : 0,596

dU : 1,6889 4- dU : 2,3111

Interpretasi Durbin-Watson

<1,4797 = terjadi autokorelasi positif

1,4797 – 1,6889 = tidak terdefinisikan

1,6889 – 2,3111 = tidak terjadi autokorelasi

2,3111 – 2,5203 = tidak terdefinisikan

>2,5203 = terjadi autokorelasi negative

Nilai Durbin-Watson = 0,596 (1,4797 <= tidak teridentifikasi).