Uji Asumsi Klasik (Multicolinearitas, Heteroscedastisitas, Autokorelasi, dan Normalitas) dengan EViews7

1. uji Multikolinearitas

multikolinearitas berarti adanya hubungan linear yang sempurna atau pasti antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. jika koefisien koreasi antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, berarti terjadi multikolinearitas dalam model regresi.

berikut langkah-langkah pengujiannya :

• buka program eviews
• import data (kali ini saya menggunakan data tahunan PDB, PMA, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi dari tahun 2000-2011)
• blog semua variabel yang ingin diuji, klik kanan > open > open as equation >ok
• abaikan hasilnya, klik quick > group statistic> correlations> maka akan muncul seperti gambar di bawah ini.

• hapus variabel "pdb", karena merupakan var dependen, jadi tinggal "pma, sb, er, inf", klik ok, hasilnya seperti berikut :

dari output di atas dapat kita lihat bahwa tidak terdapat variabel yang memiliki nilai lebih dari 0,8, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.

= Uji Heteroskedastisitas =

• buka program eviews
• import data (kali ini saya menggunakan data tahunan PDB, PMA, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi dari tahun 2000-2011)
• blog semua variabel yang ingin diuji, klik kanan > open > open as equation >ok
• klik view >actual, fitted, residual > actual, fitted, residual > ok, hasilnya seperti gambar berikut:

  

dengan hasil di atas kita menduga tidak terjadi  heteroskedastisitas, karena residualnya tidak membentuk pola tertentu, dengan kata lainnya residualnya cenderung konstan.

• untuk membuktikan tidak ada heteroskedastisitas, maka kita akan melakukan uji white heteroscedasticity
• klik view >residual diagnostics> heteroscedasticity test> white > hilangkan centang pada "Include white cross terms" kemudian klik ok

• outputnya akan seperti pada gambar dibawah ini :

-          Ho : tidak ada heteroskedastisitas

-          H1 : ada heteroskedastisitas

-          Jika p-value obs*-square < ɑ, maka Ho ditolak

-          Karena  p value -obs*-square = 0.5244 > 0,01, maka H0 diterima

Kesimpulannya adalah dengan tingkat keyakinan 90%, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model regresi.


= Uji Autokorelasi =

• buka program eviews
• import data (kali ini saya menggunakan data tahunan PDB, PMA, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi dari tahun 2000-2011)
• blog semua variabel yang ingin diuji, klik kanan > open > open as equation >ok
• klik view >residual diagnostics > Serial Correlation LM Test > ok, hasilnya seperti gambar berikut:

•  Ho : tidak ada korelasi serial
•  H1 : ada korelasi serial
• Jika p-value obs*-square < ɑ, maka Ho ditolak
• Karena  p value -obs*-square = 0.1186 > 0,01, maka H0 diterima
•  Kesimpulannya adalah dengan tingkat keyakinan 90%, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi.

== Uji Normalitas =

• buka program eviews
• import data (kali ini saya menggunakan data tahunan PDB, PMA, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi dari tahun 2000-2011)
• blog semua variabel yang ingin diuji, klik kanan > open > open as equation >ok
• klik view >residual diagnostics > Histogram Normality Test > ok,
• Hasilnya seperti berikut:

• -          Ho : error term terdistribusi normal
• -          H1 : error term tidak terdistribusi normal
• -          Jika p-value < ɑ, maka Ho ditolak
• -          Karena  p value = 0,53978 > 0,1, maka H0 diterima
• -          Kesimpulannya adalah dengan tingkat keyakinan 90%, dapat dikatakan bahwa error term  terdistribusi normal.

• demikianlah cara  uji asumsi klasik dengan menggunakan EViews7, mohon maaf atas segala kekurangan, semoga dapat membantu, Terimakasih sudah berkunjung. :-))

 Referensi :  
Ajija, Shochrul R dkk. 2011. Cara cerdas menguasai EViews. Salemba Empat. Jakarta.
thanks to Affandy, atas data penelitian yang saya gunakan dalam tutorial kali ini,,hehheh