latihan eviews

LATIHAN EVIEWS

EVIEWS

Econometric Views  adalah salah satu aplikasi olah data yang berjalan di atas OS Windows

LANGKAH – LANGKAH ANALISIS DATA

ž  Tahap I – Persiapan Data [Tabulasi Data]

Jika satuan berbeda maka diperlukan transformasi data untuk menyamakan satuan (logaritma natural (ln)) akan dilakukan pembahasan yang berbeda

ž  Tahap II – Import Data Ke Eviews

Ketika Eviews terbuka, maka akan muncul Workfile create, jika tidak terbuka, klik menu file pada toolbar dan pilih new lalu klik workfile

•         Workfile Structure type = menu ini berguna untuk pemilihan jenis data yang digunakan, jika menggunakan data time series maka pilih dated – regular frequency

•         Date specification merupakan pilihan spesifik data misal data bulanan (yang digunakan sebagai contoh), pilih monthly

•         Ketika periode awal penelitian pada start date yaitu 2013.1 dan end date 2014.11

•         Ketik nama workfile pada form WF “bebas”  atau “latihan1”

•         Klik OK

ž  Tahap II – Import Data Ke Eviews

•         Data penelitian diinput pada workfile

•         Import

•         Copy Paste

•         Pada menu workfile, klik object dan pilih New Object

•         Pada Type of object pilih Series

•         Name for Object adalah nama variabel yang diketik tanpa spasi

•         Klik OK, dan input data

ž                         Cara Menginput data

•         Klik variabel secara berurutan sesuai susunan kolom pada excel

•         Tekan ctrl dan secara bersama klik

•         Klik kanan pada variabel yang diblok lalu pilih open as group

•         Muncul jendela group dan copy data sesuai nama variabel

ž                         Tahap III : Estimasi Model Regresi Linear

• ž Klik variabel Y

• ž Tekan tombol ctrl, klik variabel x1 dan x2

• ž Klik kanan lalu pilih open as equation

• ž Ketika muncul jendela Equation Estimation, pastikan pada form Equation specification tertulis semua variabel dengan urutan Y X1 X2 lalu ketik C yang merupakan persamaan regresi alpha atau coefficient

• ž Pada estimation settings bagian method pilih Least Squares (NLS dan ARMA)

• ž Klik OK

INTERPRETASI OUTPUT

Tahap 1 – Uji F (Simultan)

• žUji F merupakan uji statistik yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel bebas secara bersama-sama (Simultan) terhadap variabel terikat. Pada Eviews, output uji F dapat dilihat pada point 1 yaitu F-statistic dan/atau  Prob(F-statistic). F-statistic disebut pula sebagai 

• žF_hitung, sedangkan Prob(F-statistic) disebut pula p-value. Sobat dapat menggunakan keduanya atau salah satunya saja karena jika p-value menyatakan H₀ ditolak dan H_a diterima, maka sudah pasti pada uji F-statistic memberikan kesimpulan yang sama. Hipotesis pada Uji F adalah sebagai berikut:

• žH₀ = Tidak signifikan

• H_a­ = Signifikan

• žF-statistic atau F_hitung

• žJika sobat menggunakan F-statistic, maka sobat harus membandingkan F-statistic tersebut dengan F_tabel (didapatkan pada Tabel F). Tabel F dapat dilihat pada lampiran buku-buku statistik atau dapat didownload melalui Play Store. Pengambilan keputusan F-statistic adalah sebagai berikut:

• žJika F_hitung < F_tabel maka H₀ diterima dan H_a ditolak.

• Jika F_hitung > F_tabel maka H₀ ditolak dan H_a diterima.

          Prob(F-Statistic) atau p-value

• žJika sobat menggunakan p-value, maka sobat harus membandingkan p-value dengan tingkat signifikansi atau α (ditentukan oleh peneliti dan pada penelitian ekonomi dan bisnis, umumnya menggunakan α = 5%). Pengambilan keputusan p-value adalah sebagai berikut:

•  Jika p-value > α, maka H₀ diterima dan H_a ditolak.

• Jika p-value < α, maka H₀ ditolak dan H_a diterima.

• žPada contoh ini, p-value < α (0.000000 < 0.05) dengan demikian, H₀ ditolak dan H_a diterima. Artinya, DPK dan NPF berpengaruh secara signifikan pada jumlah pembiayaan.

Tahap 2 – Uji T Parsial

          t-Statistic atau t_hitung

•  Jika sobat menggunakan t-Statistic, maka sobat harus membandingkan t-Statistic tersebut dengan t_tabel (didapatkan pada Tabel t). Tabel t dapat dilihat pada lampiran buku-buku statistik atau dapat didownload melalui play store. pengambilan keputusan t-Statistic adalah sebagai berikut:

• žJika t_hitung < t_tabel maka H₀ diterima dan H_a ditolak.

• Jika t_hitung > t_tabel maka H₀ ditolak dan H_a diterima.

          Prob. atau p-value

• žJika sobat menggunakan p-value, maka sobat harus membandingkan p-value dengan tingkat signigikansi atau α. Pengambilan keputusan p-value adalah sebagai berikut:

•  Jika p-value > α, maka H₀ diterima dan H_a ditolak.

• Jika p-value < α, maka H₀ ditolak dan H_a diterima.

• Pada contoh ini, pertama-tama kita lakukan analisis pada variabel DPK (X₁). p-value < α (0.0000 < 0.05), maka H₀ ditolak dan H_a diterima. Artinya, variabel DPK berpengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
• Kedua, lakukan analisis pada variabel NPF (X₂). p-value < α, maka H₀ tidak dapat ditolak ditolak dan H_a ditolak . Artinya, variabel NPF tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.

Tahap 3 – Koefisien Determinasi

• žUji Koefisien determinasi merupakan uji untuk mengetahui berapa besar pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam hal ini, PENGARUH DPK DAN NPF TERHADAP JUMLAH PEMBIAYAAN. Output uji koefisien determinasi dapat dilihat pada point 3 yaitu R-squared dan Adjusted R-squared.

• Penggunaan Adjusted R-squared dilakukan apabila dalam penelitian model regresi mengalami modifikasi seperti penambahan dan/atau pengurangan variabel bebas (dengan asumsi yang tepat seperti apabila terjadi masalah multikolinearitas dalam model regresi). Sehubungan pada contoh ini model regresi tidak mengalami penambahan dan/atau pengurangan variabel bebas, maka digunakan uji R-squared (R²). Nilai R² sebesar 0.920690, artinya variasi seluruh variabel bebas dapat mempengaruhi variabel terikat (IHSG) sebesar 92,06%. Sedangkan sisanya sebesar dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.

Tahap 4 – Model Regresi Linear

• žYang terakhir adalah menyusun model persamaan regresi linear. Output model regresi pada Eviews dapat dilihat pada point 4. Model regresi pada penelitian ini dapat disusun menggunakan persamaan regresi berikut:

• žIHSG = α + β₁ DPK + β₂ NPF

• žLihat output Eviews pada point 4, nilai pada Kolom Coefficient Variable DPK dan NPF secara berturut-turut merupakan nilai β₁ dan β₂. Sedangkan Variable C (Konstanta) meruapakan nilai α. Sehingga persamaan regresi pada contoh ini dapat disusun sebagai berikut:

• žF = 61925.21   + 0.527479 DPK + 0.070627 NPF

• žα = 61925.21, artinya apabila DPK  dan  NPF sebesar 0, maka jumlah pembiayaan sebesar  61925.21

• žβ₁ = 0.527479  , artinya dengan asumsi NPF tetap, maka setiap peningkatan DPK sebesar 1% akan menaikkan jumlah pembiayaan sebesar 0.527479%.*) Catatan: Tanda negatif pada β₁ merupakan arah pengaruh DPK terhadap jumlah pembiayaan. Pada contoh ini, Inflasi berpengaruh positif terhadap pembiayaan dan signifikan pada α = 5%.

• žβ₂ = 0.070626, artinya dengan asumsi DPK tetap, maka setiap peningkatan NPF sebesar 1% akan meningkatkan jumlah pembiayaan sebesar 0.070626%.*) Catatan: Tanda positif pada β₂ menunjukkan bahwa pada contoh ini NPF berpengaruh positif terhadap jumlah pembiayaan dan signifikan pada α = 5%.