1

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Data Yang digunakan adalah data PNBP Migas tahun 1984-2016

TAHUN

PNBP

MIGAS (y) ICP (x1) KURS (x2)

(Triliun

Rupiah) (US

$/BARREL)

(RUPIAH/US

$)

1984 10.42 29.53 1063

1985 11.14 28.53 996

1986 6.33 13.63 1386

1987 6.93 17.16 1651

1988 9.53 15.18 1686

1989 13.38 17.38 1763

1990 17.74 22.22 1836

1991 15.06 19.79 1992

1992 15.33 18.93 2309

1993 12.50 17.25 2096

1994 13.53 16 2170

1995 16.05 17 2256

1996 20.13 20 2342

1997 20.05 19.10 2955

1998 41.36 12.48 10464

1999 45.43 17.52 7910

2000 66.66 28.39 8402

2001 81.04 23.9 10241

2002 64.02 24.6 9311

2003 56.19 28.8 8577

2004 85.25 37.6 8939

2005 103.75 53.4 9705

2006 158.08 64.3 9164

2007 124.77 72.3 9140

2008 211.61 97 9691

2009 125.74 61.6 10408

2010 152.72 79.4 9087

2011 193.48 111.5 8779

2012 205.81 112.7 9000

2013 203.62 106 10460

2014 216.87 97 11878

2015 81.36 60 12500

2016 78.62 50 13900

Model ini digunakan untuk mengetahui pengaruh dan arah hubungan antar variabel dependent dan

independent dengan model umum :

1 1 2 2y X X .

2

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Dengan y adalah PNBP Migas adalah varibel dependen, 1 2,x adalah ICP x adalah kurs adalah

variabel independen, adalah konstanta (faktor yang mempengaruhi selain variabel independen),

dan 1 2, adalah koefisien variabel independen. Kita harus mencari nilai 1 2, ,dan

Langkah 1 : Variable view sebagai penamaan terhadap variabel-variabel yang akan di regresi.

Grafik 1. Variable View

Setelah anda menamakan variabel-variabel yang akan diregresi, maka selanjutnya anda masuk ke

data view.

3

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Langkah 2 : copy semua data anda di excel ke file data view.

Grafik 2. Data view

Data view sebagai tempat pengisian data-data yang akan diregresi. Data view ini merupakan tempat

lembar kerja kita untuk melaukan analisis data regresi.

4

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Langkah 3 : ikutinlah langkah seperti pada grafik 3.

Grafik 3. Langkah regresi

Setelah anda klik linear seperti pada grafik 3, maka aka nada tampilan yang akan ditunjukkan pada

grafik 4.

Grafik 4. Langkah Regresi lanjutan

Anda jelas bisa melihat tampilan seperti grafik 4. Setelah muncul tampilant tersebut, maka anda

perlu menginisi dependet dengan y dan independent dengan x1 dam x2 yang ditunjukkan pada

grafik 5.

5

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Grafik 5. Langkah Regresi Lanjutan

Setelah tampilan grafik 5 muncul, anda klik statistics yang tampilannya seperti grafik 6.

Grafik 6. Langkah Regresi

Ikutin tanda centang pada grafik 6, kemudian klik continue terus klik OK. Hasilnya akan seperti

grafik 7.

6

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Grafik 7. Output Regresi

7

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Untuk melihat hasil regresi untuk persamaannya, lihatlah isi dari grafik coefficients. nilai

1 2, ,dan dapat diambil dari unstndardized coefficients . jadi nilai 26,475 , 1 1,778 , dan

2 0,004 sehingga persamaan regresinya diperoleh sebagai berikut :

1 226,475 1,778 0,004Y x x

Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

“Teori : data beridstribusi normal jika Sig Kolmogrov lebih dari 0,05”

Langkah 1 : lakukan langkah sampai pada tampilan grafik 5.

Grafik 7. Langkah Uji Normalitas

Kemudian klik save akan muncul gambar seperti grafik 8.

Grafik 8. Langkah Lanjutan Uji Normalitas

8

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Setelah itu, klik ikutin centang seperti tampilan grafik 8 lalu klik continue yang hasilnya seperti

grafik 9.

Grafik 9. Outpu Hasil Langkah grafik 8 terdapat pada data view. Ada

tambahan data pada kolom setelah x2 yaitu RES_1.

Langkah 2 : dari grafik 9, ikutin langkah seperti grafik 10.

9

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Grafik 10. Lanjutan

Kemudian klik 1-Sample K-S yang outputnya seperti grafik 11.

10

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Grafik 11. Langkah Lanjutan Uji Normalitas

Kemudian anda kliklah OK, maka akan diperoleh output seperti grafik 12.

Grafik 12. Output Uji Normalitas

Karena Sig Kolmogrov (Asymp.Sig.(2-tailed))=0,072 lebih dari 0,05, maka data beridstribusi

normal.

2. Uji Multikolinearitas

Teori :

Melihat nilai Tolerance :

1. Jika nilai Tolerance lebih besar dari 0,10 maka artinya tidak terjadi multikolinearitas

terhadap data yang diuji.

2. Jika nilai Tolerance lebih kecil dari 0,10 maka artinya terjadi multikolinearitas terhadap data

yang diuji.

Melihat Nilai VIF (Variance Inflation Factor) :

1. Jika nilai VIF lebih kecil dari 10 maka artinya tidak terjadi multikolinearitas terhadap data

yang diuji.

2. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 maka artinya terjadi multikolinearitas terhadap data yang

diuji.

11

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Untuk melihat uji multikolinearitas ini lihatgrafik coeffisien dari grafik 7 yang akan ditampilkan

seperti grafik 9.

Grafik 13. Output Uji Multikolinearitas

Karena Tolerance=0,614 lebih besar dari 0,10 dan VIF=1,628 lebih kecil dari 10, maka data tidak

terjadi multikolinearitas.

3. Uji Heterodaksitas

Melihat dari signifikansi residual tes :

1. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, maka tidak terjadi heterodaksitas.

2. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka terjadi heterodaksitas.

Langkah 1 : lihat grafik 9, ikutin langkah di bawah ini.

Grafik. 14 Uji Heterodaksitas

Akan ada tampilan ouput seperti grafik 15, dan ikutin langakahnya.

12

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Grafik 15. Lanjutan

Setelah anda mengisi kolom seperti grafik 15, maka kelik ok yang hasil ouputnya seperti

grafik 16.

Grafik 16. Lanjutan

13

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.

Langkah 2 : dari gfrik 16 lakukan langkah seperti regresi dengan mengganti variable y menjadi

res2 seperti grafik 17.

Grafik 17. Lanjutan

Klik OK, akan diperoleh tampilan seperti grafik 18.

Grafik 18. Ouput Uji Heterodaksitas

Berdasarkan output di atas signifikan x1 sebesar 0,908 lebih besar dari 0,05, artinya tidak

terjadi heterodiksitas pada variable x1 (dengan kata lain x1 homogen). Selain itu, nilai

signifikan x3 sebesar 0,012 lebih kecil dari 0,05, artinya terjadi heterodiksitas pada variable

x2 (dengan kata lain x2 tidak homogen). Kesimpulan, data terjadi heterodaksitas.

4. Uji Otokorelasi

Tabel durbin Watson :

1. Durbin Watson : 0-1,10 maka ada otokorelasi positif

2. Durbin Watson : 1,10-1,54 maka tidak dapat diputuskan atau disimpulkan

3. Durbin Watson : 1,54-2,46 maka tidak ada otokorelasi

4. Durbin Watson : 2,46-2,90 maka tidak dapat diputuskan atau disimpulkan

5. Durbin Watson : 2,90-4 maka ada otokorelasi 13egative

Lihat grafik 7. Yang ditampilakn pada grafik 19.

Grafik 19. Ouput uji Otokorelasi

Karena durbin Watson sebesar 1,614 berada pada interval 1,54-2,46, maka data tidak terjadi

otokorelasi.

14

Ekonometrika By Dahiri, S.Si., M.Sc.