Uji Normalitas, Uji Asumsi Klasik dan Regresi Dengan Eviews

OlehMohamad Rojana Hamdan, ST., MM

021-4807678 / 085881153889Spss.eviews@gmail.com

http://spsseviews.wixsite.com/belajar

Kembali seorang mahasiswa menghubungi saya dan meminta saya untuk mengajarkan bagaimana melakukan analisis yang terdiri dari “Uji Normalitas, Uji Asumsi Klasik dan Regresi Dengan Eviews”.

Saya pun memintanya untuk mengirimkan

datanya kepada saya melalui email: m_rojana_h@yahoo.com.

Uji Normalitas, Uji Asumsi Klasik dan Regresi Dengan Eviews

Data Panel

Setelah saya terima, ada 45 sampel berbentuk data panel. Terdiri dari 9 object dalam kurun waktu 5 tahun. Dengan variabel dependent HS dan variabel independent ROI dan EPS.

Uji Normalitas Setelah dilakukan uji normalitas diperoleh hasil sebagai berikut:

Interpretasi Uji Normalitas Pada tabel ditunjukan hasil penguian normalitas dengan Jarque-Bera untuk variabel HS. Berdasarklan hasil pengujian diketahui nilai probability untuk variabel HS adalah 0.061455 lebih besar dari 0.05 pada signifikansi 5%, dengan demikian variabel HS dapat dinyatakan berdistribusi normal.

Pada tabel pun ditunjukan hasil penguian normalitas dengan Jarque-Bera untuk variabel ROI. Berdasarklan hasil pengujian diketahui nilai probability untuk variabel ROI adalah 0.602453 lebih besar dari 0.05 pada signifikansi 5%, dengan demikian variabel ROI dapat dinyatakan berdistribusi normal.

Pada tabel pun ditunjukan hasil penguian normalitas dengan Jarque-Bera untuk variabel EPS. Berdasarklan hasil pengujian diketahui nilai probability untuk variabel EPS adalah 0.097049 lebih besar dari 0.05 pada signifikansi 5%, dengan demikian variabel EPS dapat dinyatakan berdistribusi normal.

Uji MultikolinearitasUji Multikolinieritas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear antar variabel independen atau untuk memastikan variabel bebas yang satu tidak mempunyai hubungan kuat atau berkorelasi tinggi dengan variabel bebas yang lainnya dalam suatu model multiple regression.Jika terjadi korelasi yang tinggi maka terdapat masalah multikolinieritas (Multiko). Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independent. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah dengan melihat nilai VIF. Model regresi yang bebas multiko adalah mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 dan mempunya angka Tolerance Value mendekati 1. Bila dari hasil pengujian dengan VIF diketahui ada variabel bebas yang memiliki Tolerance Value kurang dari 0,10 dan/atau nilai VIF-nya lebih tinggi dari 10, maka hal itu menunjukan adanya indikasikan masalah multikolinearitas pada model tersebut. Pada uji multikolinieritas disini ada 2 variabel bebas yang diuji, selengkapnya hasil uji multikolinieritas adalah sebagai berikut:

Uji Multikolinearitas

Berdasarkan hasil pengujian sebagaimana terlihat pada tabel, dalam hal ini tidak ditemukan variabel independen dengan nilai VIF lebih besar dari 10 atau mempunyai nilai tolerance lebih kecil dari 0.1 sehingga pada model tidak terdapat masalah multikolinieritas (Multiko).

Uji AutoKorelasi

Berdasarkan hasil pengujian autokorelasi dengan Durbin-Watson (DW) diperoileh nilai DW = 1.406 dengan demikian berada diantara -2 hingga +2 dengan demikian tidak terdapat autokorelasi.

Uji HeteroskedastisitasUji heteroskedasitas digunakan untuk menguji sebaran data mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Dalam pengujian Heteroskedastisitas dilakukan dengan Uji Glejser.

Uji Heteroskedastisitas

Berdasarkan hasil pengujian Glejser dapat diketahui nilai sig. (prob./P-value) untuk semua variabel bebas tidak ditemukan yang bernilai lebih kecil dari 0.05 untuk tingkat signifikansi 5%. Dengan demikian dapat dikatakan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas diantara anggota group pada model regersi ini, sehingga memenuhi persyaratan untuk analisis regresi berganda.

Analisis Regresi

Analisis Regresi

Sebagaimana terlihat pada tabel, besarnya nilai koefisien determinasi (R Square) adalah 0.720575, hal ini berarti 72,0575% perubahan pada variabel HS dapat dijelaskan oleh perubahan yang terjadi pada variabel bebas (ROI dan EPS) secara bersama-sama. Sedangkan sisanya sebesar 27.9425% dipengaruhi variable-variabel lain di luar variabel bebas pada penelitian ini. Pada tabel diketahui nilai thitung untuk variabel ROI adalah -0.021233 yang lebih besar dari -ttable untuk df = 43 (45-2) pada tingkat signifikansi 2.5% (two tail) yang besarnya -2,017. Dengan demikian Ho diterima dan Ha ditolak atau Hipotesis yang menyatakan tidak ada pengaruh ROI tersebut terhadap HS diterima, sehingga pengaruh perubahan ROI terhadap HS dinyatakan tidak signifikan.

Analisis Regresi

Pada tabel diketahui nilai thitung untuk variabel EPS adalah 5.061892 yang lebih besar dari ttable untuk df = 43 (45-2) pada tingkat signifikansi 2.5% (two tail) yang besarnya 2,017 Dengan demikian Ho ditolak dan Ha diterima atau Hipotesis yang menyatakan tidak ada pengaruh EPS tersebut terhadap HS ditolak, sehingga pengaruh perubahan EPS terhadap HS dinyatakan signifikan. Dari hasil pengujian secara simultan, diperoleh nilai Fhitung sebesar 54.15444 nilai ini ternyata lebih besar dibandingkan dengan nilai Ftabel untuk df penyebut 42 (45-(1+2)) dan dk pembilang 3 (2+1) pada tingkat signifikansi 5% yang besarnya 2.82 Karena nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol (Ho) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima. Artinya hipotesis yang menyatakan seluruh variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variable HS ditolak.

Analisis Regresi

Dengan demikian pengaruh perubahan variabel-variabel bebas secara bersama-sama terhadap variable Y dinyatakan signifikan.Dari hasil regresi dapat disusun persamaan sebagai berikut: HS = 3377.89641193 - 204.142115605*ROI + 10.2285170572*EPS

Menghubungi Kami

Bimbingan dan Konsultasi SPSS & Eviews

Mohamad Rojana Hamdan (Owner)

Jl. Komarudin II No 63 Jakarta Timur021- 4807678 (Office)021- 4807678 (Fax)085881153889 (Mobile 1)081287493773 (Mobile 2) Email: m_rojana_h@yahoo.com atau spss.eviews@gmail.com

Terima Kasih