Menguji Asumsi Normalitas Dengan Seluruh Hasil Variabel di Eviews 9

Gambar : Cover Artikel
Pengujian Asumsi Normalitas
Ditulis oleh : Dimas Purbo Wicaksono Fenda Putra, S.E.
A.Penjelasan Normalitas
-
B.Tahapan Pengolahan Data
Sebagai contoh, kita akan mencoba
menguji data dengan berbagai cara pengujian normalitas yang tersedia di eviews.
Variabel yang dipergunakan :
Y =
Pengangguran Terbuka
X1 =
Jumlah Penduduk
X2 =
Upah Minimum Provinsi
X3 =
Pertumbuhan Ekonomi
Berikut adalah data yang akan
digunakan :

Gambar
: Data Latihan
Ini adalah data dengan 4 variabel,
masing-masing 3 variabel independent dan 1 variabel dependent. Data ini dari
tahun 1998-2019 artinya hanya 22 tahun untuk sampel observasinya. Total data :
22 tahun x 4 variabel = 88 data. Jika mengacu pada syarat normalitas maka tidak
sesuai, sehingga harus dilakukan pengujian tanpa menyertakan argumen “pembelaan”
data berdistribusi normal seperti pada kesepakatan peneliti.
Langkah
1 : Buka lembar baru eviews 9 dan pilih Create a new Eviews workfile.

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
2 : Pada Workfile Create pilih Dated – regular frequency (karena data time series).
Date specification pilih Annual (karena data tahunan). Start date isikan dengan
1998 (tahun awal data) dan End date isikan dengan 2019 (tahun akhir data). Klik
ok.

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
3 : Menuju ke menu Quick dan pilih Empty Group (Edit Series).

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
4 : Copy paste data beserta variabelnya, lalu close (x).

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
5 : Blok semua variabel, klik kanan Open => as Group.

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
6 : Klik menu View => Deskriptive Stats dan pilih Common Sample.

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Langkah
7 : Berikut adalah hasilnya.

Gambar
: Pengolah Data Eviews 9
Interpretasi Output :
Hipotesa :
H0 : Data
berdistribusi normal
H1 : Data
tidak berdistribusi normal
Syaratnya :
Bila bila nilai JB tidak signifikan
(lebih kecil dari 2), maka data berdistribusi normal.
Bilai nilai Probabilitas JB lebih
besar dari tingkat alpha (misal disini saya menggunakan 0.05), maka data
berdistribusi normal.
Hasil Pengujian :
Nilai Jarque Bera x1
sebesar 2.036515 artinya lebih kecil dari 2, maka data berdistribusi normal.
Nilai Jarque Bera x2
sebesar 1.262155 artinya lebih kecil dari 2, maka data berdistribusi normal.
Nilai Jarque Bera x3
sebesar 1.128343 artinya lebih kecil dari 2, maka data berdistribusi normal.
Nilai Jarque Bera
sebesar 232.9982 artinya lebih besar dari 2, maka data tidak berdistribusi
normal.
Nilai Probabilitas
Jarque Bera x1 sebesar 0.361224 artinya lebih besar dari alpha (0.05), maka H0
diterima dan data berdistribusi normal.
Nilai Probabilitas
Jarque Bera x2 sebesar 0.532018 artinya lebih besar dari alpha (0.05), maka H0
diterima dan data berdistribusi normal.
Nilai Probabilitas
Jarque Bera x3 sebesar 0.568831 artinya lebih besar dari alpha (0.05), maka H0
diterima dan data berdistribusi normal.
Nilai Probabilitas
Jarque Bera x3 sebesar 0.000000 artinya lebih kecil dari alpha (0.05), maka H1
diterima dan data tidak berdistribusi normal.
Informasi ekonometrika
secara lengkap, silakan kunjungi channel youtube saya di : Dimas Channel
Note : Silakan bagi teman-teman yang ingin meng-copy artikel ini. Mohon sertakan sumber aslinya. Terima Kasih :-)
Note : Silakan bagi teman-teman yang ingin meng-copy artikel ini. Mohon sertakan sumber aslinya. Terima Kasih :-)
Post a Comment for "Menguji Asumsi Normalitas Dengan Seluruh Hasil Variabel di Eviews 9"
Silakan bila ingin bertanya. Jangan melakukan spam dan jangan berkata kotor. Terima kasih sudah berkunjung :-)