Regresi Linear Sederhana (Seri 1 Model Ekonometrik dg SPSS)


Apa itu ekonometrika ? Banyak definisi yang dikemukakan oleh para ahli. Namun demikian, secara prinsipnya ekonometrika merupakan suatu cabang ilmu yang menggabungkan dan mengaplikasikan teori ekonomi, matematika dan statistik inferensi dalam menganalisis persoalan-persoalan ekonomi.
Ekonometrika menjadi penting dalam ilmu ekonomi karena melalui ekonometrika berbagai teori ekonomi yang sebelumnya bersifat kualitatif, dapat diukur dan dimaknai secara kuantitatif (dalam bentuk angka). Selain itu, melalui ekonometrika, kita juga dapat menguji teori-teori ekonomi secara empiris. Oleh karenanya, ekonometrika menjadi penting dalam konteks pengembangan ilmu ekonomi.
Secara spesifik, yang dikaji dalam ekonometrik antara lain adalah:
1. Melakukan pendugaan hubungan – hubungan antar variabel ekonomi
2. Pengujian teori ekonomi dengan data empiris, dan menguji hipotesis tentang perilaku ekonomi tersebut
3. Melakukan peramalan perilaku variabel-variabel ekonomi
Melalui ekonometrika, telah dikembangkan berbagai model ekonometrik untuk menganalisis berbagai kasus dan bidang-bidang khusus ilmu ekonomi. Tulisan berseri ini akan membahas mengenai model-model ekonometrik dan mengaplikasikan perhitungannya dengan menggunakan software statistik yang cukup terkenal yaitu SPSS.
Seri pertama tulisan ini akan membahas model ekonometrik yang paling sederhan yaitu model regresi linear sederhana. Model regresi linear sederhana adalah model regresi yang melibatkan hanya dua variabel. Dengan kata lain hanya terdapat satu variabel bebas yang mempengaruhi variabel terikat.
Berikut ini diberikan satu contoh kasus. Pemecahan kasus akan diurut sesuai dengan tahapan yang biasa digunakan dalam metodologi ekonometrika.
Tahap 1. Teori Ekonomi.
Teori Keynes menyatakan bahwa peningkatan pendapatan akan meningkatkan konsumsi, tetapi tidak sebesar peningkatan pendapatan. Dengan kata lain, menurut Teori Keynes, pendapatan berpengaruh positif terhadap konsumsi.
Tahap 2. Pembentukan Model Ekonometrika
Untuk menguji teori Keynes tersebut, dibentuk model ekonometrik dalam bentuk fungsi regresi linear sederhana sebagai berikut:
Y =β01Xi+ei
Tahap 3. Pengumpulan Data
Untuk penyusunan model regresi tersebut, dikumpulkan data hipotetik mengenai konsumsi (Y) dan pendapatan (X) dari 12 keluarga sampel (dalam Rp ribu perminggu) sebagai berikut: (tabel berikut juga menyajikan jumlah anggota rumah tangga (ART). Untuk sementara abaikan dulu)

Tahap 4. Penaksiran Parameter Model dan Inferensi Statistik
Penaksiran paramater model dan inferensi statistik berikut menggunakan SPSS Statistics 17. Tahapannya sebagai berikut (prosedurnya relatif sama dengan versi-versi SPSS sebelumnya):
1.Jalankan Program SPSS. Akan muncul tampilan berikut:

2. Klik Variable View pada menu yang di sudut kiri bawah. Muncul tampilan berikut:

3.Pada baris 1, isikan nama (Name) variabel dengan X. Isikan Label dengan Pendapatan. Pada baris 2, isikan Name dengan Y. Isikan Label dengan Konsumsi. Untuk kepraktisan, abaikan pilihan-pilihan lainnya.
4.Klik kembali Data View pada menu yang ada di sudut kiri bawah. Ketikkan data pendapatan dan konsumsi dalam contoh hipotetik diatas, sebagai berikut:

5. Selanjutnya, klik Analyze > Regression > Linear. Akan muncul tampilan berikut:

Isikan konsumsi (Y) pada kotak Dependent, dengan cara klik Konsumsi, klik panah ke kotak Dependent. Dengan cara yang sama, isikan Pendapatan (Y) ke kotak Independent. Selanjutnya klik OK. Akan muncul tampilan output SPSS yang diberikan sebagai berikut:

Pada output Model Summary, diberikan perhitungan R, R Square (R2), Adjusted R2 dan Standard Error of Estimate (SEE). Pada output ANOVA (Analysis of Variance) diberikan perhitungan-perhitungan untuk pengujian signifikansi model secara keseluruhan. Pada output Coefficients diberikan estimasi koefisien-koefisien model regresi (baik yang unstandarized maupun yang standarized). Dalam output tersebut juga diberikan standar error masing-masing koefisien, nilai t hitung serta signifikansinya (dalam P-value)
Tahap 5. Pelaporan, Pengujian Tingkat Signifikansi dan Interpretasi
Untuk kepentingan pelaporan, output SPSS tersebut diatas dapat diringkas dalam bentuk sebagai berikut:

Catatan: * signifikan pada α = 10%, ** signifikan pada α = 5 %, *** signifikan pada α = 1%
Pengujian hipotesis dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan t-tabel pada α=1%, 5%, 10% dengan d.f = 10. Nilai t(0,01)(10) = 3,169, nilai t(0,05)(10)= 2,228 dan nilai t (0,10)(10) = 1,812. (Catatan: uji F atau pengujian secara simultan tidak diperlukan dalam model regresi sederhana karena hanya melibatkan satu variabel bebas)
Nilai t-hitung pada koefisien β1 lebih besar dibandingkan nilai t(0,10)(10). Artinya koefisien β1 sebagai kumpulan pengaruh seluruh variabel di luar model memiliki pengaruh yang signifikan terhadap konsumsi dengan tingkat signifikansi 10%. Nilai t-hitung pada koefisien β2 lebih besar dibandingkan nilai t(0,01)(10). Artinya terdapat pengaruh yang sangat signifikan antara pendapatan dan konsumsi dengan tingkat signifikansi 1%.
Pengujian hipotesis juga dapat dengan melihat nilai P-value yang diberikan pada output SPSS. Kriteria pengujiannya adalah jika P-value < α, maka tolak Ho, dalam artian terdapat pengaruh yang signifikan secara statistik dari variabel tersebut.
Selanjutnya model dapat diinterpretasikan sebagai berikut: Pada pendapatan nol, rata-rata konsumsi keluarga adalah sebesar Rp 13,676 ribu (nilai koefisien β1). Untuk setiap peningkatan pendapatan sebesar Rp 1 ribu, maka secara rata-rata konsumsi keluarga akan meningkat sebesar Rp 0,713 ribu (nilai koefisien β2).

11 Tanggapan

  1. cari perhitungan ekonomtrika 3 variabel bebas,,, 1 variabel terikat…. cari regresi berganda, korelasi, anova……
    pusssiiiiiiiinggggggggg…………..
    ada yang bisa bantu saya…?
    plisssssss

  2. ekonometrika sangat sult,,,gak ngerti sedikitpun

  3. Pak, saya mau tanya, apa hasil regresi linear itu ada hubungannya dengan frekuensi?
    Saya meneliti tentang pengaruh stres kerja terhadap kepuasan kerja. Setelah saya menginput, menghitung, dan merecode, hasilnya jumlah karyawan (n=59) yang stressnya rendah=57, tinggi=2 dan yang kepuasannya rendah=30, tinggi=29. Tapi kemudian ketika saya melakukan regresi linear, hasil t hitungnya negatif. Secara teori memang itu yang saya harapkan, tetapi kalau saya melihat dari frekuensinya, kok hasilnya seperti stres kerja berpengaruh positif terhadap kepuasan kerja ya, Pak? Makanya, saya ingin tahu apa frekuensi itu mempengaruhi hasil regresi linear? Apa mungkin nilai t hitung saya negatif meskipun jika dilihat dari frekuensinya tidak menunjukkan demikian?

  4. maaf Pak, seandainya kita meregresikan CAR=a+bUE+e
    variabel beta (b) apa bisa dilihat per data nya…
    karena dalam penelitian saya utk mendapatkan ERC masing2 data harus diperoleh dari regresi antara variabel CAR dan UE. sementara ketika saya meregresikan keduanya yang didapat hanya spt tabel bapak di atas, hanya 1 nilai beta (b). mohon bantuannya. terima kasih. 🙂

  5. dari mana kita bisa menentukan jumlah kolom dalam spss 12

  6. pak,. apa artinya jika nilai constantanya minus (-)
    misal: Y=-123,45+0,234X
    bgmn cr menjeLaskannya??
    dan sig.contanta nya diatas 5%??

  7. Ass…………
    Pak, saya mau tanya, bagaimana caranya untuk membuat nilai VIF < 5 pada output regresi linear berganda agar tdk terjadi gangguan? Mohon bantuannya pak
    trimakasih

    VIF yang besar menunjukkan adanya gejala multikolinearitas. Karenanya, cara untuk membuat VIF menjadi kecil adalah dengan membuang variabel yang menyebabkan multikolinearitas tersebut.

  8. Pak Junaedi,

    Saya mohon tanya:

    Untuk regresi sederhana, apa asumsi saja dari sekian asumsi klasik regresi yang perlu diuji dan bagaimana cara mengujinya?

    Terima kasih atas penjelsannya.

    Syarief D

    • Saya Minta penjelasan mengenai regresi sederhana. mengapa data saya tidak valid padahal rata-rata tiap variabel lebih 85% ?terima kasih

      Maksudnya rata-rata apa ya yang 85% tersebut? Bisa lebih diperjelas ?

    • belum pak.saya belum bisa. maaf sudah ngerepotin

  9. ruuuuaaaarr biasa, artikel yg menarik, sukses untuk Anda…
    http://mobil88.wordpress.com
    🙂

Tinggalkan Balasan ke heryputrawan Batalkan balasan

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.