Jul Fahmi Salim Selian

Oleh : Jul Fahmi Salim Asslamkum wr.wb...... udah lama nggak update ni blog.... Jika sebelumnya saya berbagi mengenai pengolahan data dengan menggunakan EViews7 , maka Hari ini saya mau berbagi cara untuk melakukan regresi linear berganda dengan menggunakan SPSS 20... cara melakukan regresi linear berganda dengan menggunakan SPSS 1. Buka program spss (niih wujud aslinyaaa...) 2. buka file microsoft excel yang berisi data penelitian 3. blog semua data yang akan digunakan dalam penelitian 4. copy, kemudian pastekan di jendela spss coba perhatikan daerah yang dilingkari,,,,,,, ada yang aneh kan? bukan,,bukan,,bukan,, itu format standar untuk spss, maksudnya "VAR00001"  itu adalh variabel yang pertama, VAR00002 tu variabel yang kedua,  begitu juga selanjutnya.... 5. setelah data dicopy, selanjutnya beri nama variabel (saya menggunakan IHSG (Y),    kurs (x1), BI Rate (x2) dan inflasi (x3)) 6. caranya adalah, klik variable view p

Assalamualaikum wr wb (Updated) Kadangkala kita menemukan hasil regresi yang tidak sesuai harapan, bahkan seringkali kita di anjurkan untuk mengutak atik model, mulai dari trnasformasi ke dalam bentuk Log dan Ln, semi Log dsb nya atau bahkan kita mengubah model, tapiiiii dengan mengubah model, otomatis bab III harus di obrak-abrik lagiiii, ahhhh, peninglah.... ternyata ada salah satu cara yang mungkin bisa berguna, yaitu dengan cara mengubah variabel ke dalam bentuk first difference (d) Berikut merupakan langkah-langkah untuk mengubah data ke dalam bentuk first difference (d) buka eviews  input data  seperti biasa, jika lupa-lupa ingat klik disini untuk menyegarkan ingatan kembali.hihihi ketika sudah terpampang workfile kita seperti di bawah ini coba perhatikan tab yang dilingkari, tuh ada tulisan "Genr" kali ini kita akan bermain-main dengan tab "genr" ini, cara ini hampir sama dengan cara untuk mentransformasikan data ke dalam bentuk Log d

Dalam melakukan regresi model seperti ECM, VAR, VECM dsb, kita sering dihadapkan untuk pemilihan jumlah Lag yang digunakan untuk mengolah data tersebut, lag optimum merupakan cara untuk memilih seberapa besar jumlah LAG yang kita gunakan dalam penelitian tersebut sebelum melakukan uji kointegrasi , granger causality , VAR dan VECM .... sehingga pemilihan jumlah lag optimum sangat diperlukan agar kita memeproleh hasil yang lebih baik... Berikut merupakan cara memilih Lag Optimum dari suatu model.. buka eviews 7 input data seperti biasa kemudian klik semua variabel yang digunakan klik kanan, open => as VAR, ok setelah keluar hasil dari VAR seperti di bawah ini klik view => Lag Structure => length lag criteria maka akan terlihat output seperti berikut dari hasilnya akan terlihat, pada lag berapa yang paling banyak tanda *,  pada uotput di atas  tanda * terbanyak ada di lag 4, maka itu artinya lag yang kita hunakan untuk pengolahan data s