Menjawab Pertanyaan Sidang Dari Hasil Regresi - Eviews 9

 

Gambar : Cover Artikel

PERTANYAAN SIDANG DARI HASIL REGRESI

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

Kali ini kita akan membahas pertanyaan-pertanyaan yang seringkali muncul saat sidang berkaitan dengan hasil regresi. Disini saya sudah memiliki hasil regresi yang akan dijadikan contoh.

Berikut adalah hasil regresinya :

Gambar : Hasil Output Eviews 9 

Okey langsung kita masuk ke pertanyaannya.

Pertama, berapa jumlah periode yang dilibatkan dalam penelitian anda ?

Untuk menjawab ini kita bisa melihat pada periods included dan sample. Periods included merupakan periode yang dilibatkan di dalam analisis. Dari hasil ini dapat dilihat periode yang digunakan adalah 9 tahun dari 2008-2016. Jawab saja, saya menggunakan periode selama 9 tahun dari 2008-2016

Kedua, berapa sampel yang kamu gunakan dalam penelitian ?

Untuk menjawab ini kita bisa melihat pada cross section included. Cross section included merupakan jumlah cross section yang dilibatkan di dalam analisis. Dari hasil ini dapat dilihat bahwa jumlah cross section included sebanyak 33 atau 33 provinsi yang digunakan sebagai sampel. Jawabnya adalah “sampel yang saya gunakan sebanyak 33 provinsi”.

Ketiga, berapa jumlah observasi yang kamu gunakan dalam penelitian ?

Untuk menjawab ini kita bisa melihat pada total panel (balanced). Total panel (balanced) merupakan jumlah observasi yang dilibatkan di dalam analisis. Dari hasil ini dapat dilihat bahwa jumlah observasi yang digunakan adalah 297 observasi. Angka ini didapat dari 9 x 33 (periods included x cross section included). Jawab saja, “Jumlah observasi yang saya gunakan adalah 297 observasi”.

Keempat, bisa tolong buatkan persamaan regresinya ?

Y = a+b₁x1+b₂x2+e

Keterangan :

Y’ = variabel dependen yang diramalkan

a = konstanta

b₁, b₂, = koefisien regresi

X₁, X₂,  = variabel independen

e = error

Tinggal masukkan angka koefisiennya.

Y= 31.52027 -1.356097 -0.572749 + e

Untuk penjelasan persamaan regresi silakan lihat di video-video saya di Dimas Channel, sudah saya jelaskan.

Kelima, bagaimana hubungannya antara variabel independen dengan dependennya atau bisa juga langsung disebutkan nama variabelnya misal : Bagaimana hubungan antara upah minimum dengan pengangguran ? Katakanlah disini upah minimum sebagai independen dan pengangguran sebagai dependen.

Cara menjawabnya, kita lihat pada nilai coefficient (dimana nilai koefisien ini digunakan untuk membentuk persamaan regresi) dan probabilitas (nilai signifikansi atau tingkat kepercayaan atau nilai kebenaran). Pada nilai coeficient katakanlah log(x1) adalah upah minimum. Nilai dari log(x1) sebesar -1.356097,  artinya kan negatif ya kan. Berarti apabila terjadi kenaikan variabel log(x1) (upah minimum) sebesar 1 persen, maka Y (penganguran) akan mengalami penurunan sebesar 1.356097 dengan asumsi variabel lain adalah konstan (citeris paribus). Apabila ingin dijawab dengan singkat berarti kalian tinggal jawab “hubungan antara upah minimum dengan pengangguran adalah negatif dan signifikan. Signifikan ini dilihat dari nilai probabilitas, karena kurang dari alpha (0.0000 < 0.05) maka signifikan. Untuk penjelasan signifikansi dan lainnya kalian bisa lihat di video-video saya di Dimas Channel.

Keenam, apakah hasil kamu ini sesuai dengan teori ? Misalkan kita menggunakan teori A, pada teori A menyebutkan bahwa ketika upah mengalami kenaikan maka pengangguran turun. Nah, cara menjawabnya kembali lagi ke hasil coefficientnya. Ingat, kata naik dan turun dilihat dari nilai positif dan negatifnya. Karena disini nilainya negatif maka interpretasinya adalah penurunan. Jadi kalau kita menggunakan teori A seperti pada contoh yang saya sebutkan maka hasil sesuai dengan teori, karena upah naik dan pengangguran turun, ini dilihat dari nilai coefficient variabel upah minimum yang bernilai negatif. Namun jika hasil yang didapat tidak sesuai dengan teori maka kita perlu membuktikannya. Kalau pengalaman saya dulu ketika sidang di salah satu kampus negeri, hasil saya tidak sesuai dengan teori. Tapi saya membuktikan dengan melihat naik turunnya data melalui tren yang didapat dari ms.excel.

Ketujuh, saudara memilih variabel tersebut sebagai objek penelitian. Pertanyaanya apakah variabel yang anda gunakan memiliki hubungan yang kuat, jelaskan secara singkat dan jelas ?

Untuk menjawab pertanyaan ini kita lihat pada nilai R-Squared. Nilai R-Squared digunakan untuk melihat pengaruh atau hubungan atau kemampuan dari variabel prediktor secara simultan apakah mampu menejlaskan variabel response. Untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan syaratnya adalah nilai tidak boleh kurang dari 0.5 atau 50%. Hasil dari R-Square sebesar 0.874712 atau kalau kita persenkan sebesar 87,47%. Artinya diatas 50%. Kembali lagi tadi, kalau diatas 50% artinya hubungannya kuat. Jadi anda hanya perlu jawab “Hubungan antar variabel sangat kuat, kenapa kuat ? karena dari hasil R-Square didapat nilai sebesar 87.47%, nilai ini melebih 50%.

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 :-)