Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Widget Atas Posting

Penyembuhan Asumsi Autokorelasi Dengan Metode Cochrane-Orcutt di Eviews 9

Gambar : Cover Artikel

Penyembuhan Asumsi Autokorelasi (Otokorelasi)

Ditulis oleh : Dimas Purbo Wicaksono Fenda Putra, S.E.

A.Penyembuhan Menggunakan Metode Cochrane-Orcutt

Kedua kita gunakan Metode Cochrane-Orcutt.

B.Tahapan Penyembuhan Data

Dalam menggunakan metode ini, penulis akan menggunakan data lain yang memiliki nilai Durbin Watson kecil.

Berikut data yang digunakan dalam pengujian.

Gambar : Data Latihan

Langkah 1 : Buka lembar kerja eviews 9. Klik Create a New Eviews workfile.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 2 : Pada Workfile Create dibagian Workfile structure type dan pilih Dated – regular frequency (karena data time series). Date specification dibagian Frequency pilih Annual (karena data tahunan). Start date isikan dengan 1990 (sebagai tahun awal data) dan End date isikan dengan 2019 (sebagai tahun akhir data). Klik ok.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 3 : Klik menu Quick dan pilih Empty Group (Edit Series).

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 4 : Copy paste data beserta variabelnya.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 5 : Klik menu Proc dan pilih Make Equation.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 6 : Pada Equation Estimation dibagian Specification isikan dengan persamaan regresi y c x.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 7 : Berikut adalah hasil regresi data time series.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Kita coba buktikan dengan tabel Durbin Watson.

Durbin-Watson stat : 0.573988
Total observasi : 29
K (Jumlah variabel independent) : 1

Kemudian kita cari nilai DL dan DU serta 4-DL dan 4-DU.

Buka tabel Durbin Watson dengan tingkat signifikansi 0.05 atau 5%.

Gambar : Tabel Durbin-Watson (DW), α = 5%

Dari tabel ini dapat dilihat bahwa nilai DL dan DU untuk K=1 dan Jumlah observasi 29 adalah :

DU : 1.4828
DL : 1.3405
4-DU : 2.5172
4-DL : 2.6595

Setelah semua nilai diketahui, berikutnya tentukan daerah Otokorelasi.

Gambar : Bagan Daerah Otokorelasi (Autokorelasi)

Dari hasil ini dapat dilihat bahwa data masuk pada daerah Autokorelasi Positif. 

Langkah 8 : Kita coba lihat hasil pada pengujian Serial Correlation LM Test. Klik menu View => Residual Diagnostics dan pilih Serial Correlation LM Test.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 9 : Lags to Include sesuakan dengan sistem. Di sistem tertulis 2.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 10 : Berikut adalah hasil pengujian Otokorelasi dengan Serial Correlation LM Test.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Dari hasil ini dapat dilihat nilai Obs*R-squared sebesar 13.41197 dengan Prob. Chi-Square (2) sebesar 0.0012. 

Syaratnya :

Jika nilai Prob. Chi-Square (2) > alpha 0.05 (5%), artinya tidak ada Otokorelasi.
Jika nilai Prob. Chi-Square (2) < alpha 0.05 (5%), artinya ada Otokorelasi.

Kesimpulan : Nilai Prob. Chi-Square (2) sebesar 0.0012 < 0.05, artinya ada Otokorelasi.

Karena hasil terdeteksi masalah asumsi Otokorelasi maka kita coba sembuhkan dengan Metode Cochrane-Orcutt (C-O) dengan asumsi kita tidak mengetahui nilai p atau Otokorelasi.

Langkah 11 : Buat data baru, klik Genr.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 12 : Pada Generate Series by Equation dibagian Enter equation isikan dengan res1=resid.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 13 : Kita buat data baru lagi, klik Genr.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 14 : Pada Generate Series by Equation dibagian Enter equation isikan dengan Y=x*(Y-1)

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 15 : Buat data baru lagi, klik Genr.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 16 : Pada Generate Series by Equation dibagian Enter equation isikan dengan Y2=Y-Y1.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 17 : Buat data baru lagi, klik Genr.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 18 : Pada Generate Series by Equation dibagian Enter equation isikan dengan X=x*(X1-1)

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 19 : Buat data baru, klik Genr.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 20 : Pada Generate Series by Equation dibagian Enter equation isikan dengan X2=X=X1.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 21 : Blok seluruh data baru yang dibuat, “ y2 x1 x2” klik kanan Open => as Equation.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 22 : Pada Equation Estimation dibagian Specification isikan dengan persamaan regresi “y2 c x1 x2”. Estimation settings dibagian Method tetap pilih LS – Least Squares (NLS and ARMA). Klik ok.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 23 : Delete Untitled EQUATION pilih Yes.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 24 : Berikut adalah hasil regresi data time series.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Dari hasil ini dapat dilihat nilai Durbin Watson stat sebesar 0.494637, bila dibandingkan dengan hasil sebelum dilakukan penyembuhan adalah sebesar 0.573988. Artinya semakin kecil nilai ketika dilakukan penyembuhan menggunakan metode Cochrane-Orcutt (C-O). Kesimpulan : Metode ini tidak cocok diterapkan untuk hasil regresi yang penulis teliti.

Langkah 25 : Kita coba lihat hasil pada pengujian Serial Correlation LM Test. Klik menu View => Residual Diagnostics dan pilih Serial Correlation LM Test.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 26 : Lags to Include sesuakan dengan sistem. Di sistem tertulis 2.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Langkah 27 : Berikut adalah hasil pengujian Otokorelasi dengan Serial Correlation LM Test.

Gambar : Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Dari hasil ini dapat dilihat nilai Obs*R-squared sebesar 14.63161 dan Prob. Chi-Square (2) sebesar 0.0007, bila dibandingkan dengan hasil sebelum dilakukan penyembuhan yaitu nilai Obs*R-squared sebesar 13.41197 dengan Prob. Chi-Square (2) sebesar 0.0012. Artinya semakin kecil nilai ketika dilakukan penyembuhan menggunakan metode Cochrane-Orcutt (C-O). Kesimpulan : Metode ini tidak cocok diterapkan untuk hasil regresi yang penulis teliti.

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 :-)

2 comments for "Penyembuhan Asumsi Autokorelasi Dengan Metode Cochrane-Orcutt di Eviews 9"

  1. Jika variabel x lebih dari 1, apakah ada perubahan rumus di langkah 14? Bila iya, bagaimana bentuk rumusnya??

    ReplyDelete
  2. ijin bertanya pak sebelumnya uji normalitas, heteros dll saya sudah normal dengan menggonakan transform sqrt

    namun di uji autokorelasi dia tidak lolos kemudian sata transform menggunakan lag untuk mengobati autokorelasi jadinya lolos

    jadi data yg normalitas , heteros dll kecuali autokorelasi nya boleh menggonakan hasil transform yg sqrt?
    kalau makek yg transform lag dia hancur jadi ga normal pak

    mohon bantuannya pak

    ReplyDelete