TUGAS KK EKONOMETRIKA
DASAR
Nama kelompok
1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik, pengujian ini meliputi :
Uji Multikolineritas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel independent lainnya atau dengan kata lain satu atau lebih variabel independent merupakan satu fungsi linear dari variabel independent lainnya. Salah satu cara untuk menganalisis ada atau tidaknya pengaruh multikolinearitas dalam penelitian ini dengan melihat nilai Correlation Matrix menggunakan program eviews07. Suatu data dapat dikatakan terbebas dari gejala multikolinearitas jika nilai correlation antar variabel independen lebih kecil dari 0,8 (correlation <0,8)
Dari data yang diolah dengan menggunaka program eviews, didapatkan hasil uji Multikolinearitas seperti yang terlihat pada Tabel 4.1 dibawah ini.
Tabel 1
Uji Multikolinearitas (Correlation Matrix)
BI INF NTR PDB JUB
BI 1.000000 0.839846 0.107988 -0.611754 -0.631444 INF 0.839846 1.000000 0.245437 -0.250140 -0.309833 NTR 0.107988 0.245437 1.000000 0.166171 0.195986 PDB -0.611754 -0.250140 0.166171 1.000000 -0.611754 JUB -0.631444 -0.309833 0.195986 0.611754 1.000000 Sumber : Hasil perhitungan eviws07
mempunyai kolinearitas tinggi yaitu BI Rate, yang setelah itu diuji dengan menggunakanUji Wald.
Intepretasi uji wild (Syofyan,2008):
Jika F-statistik signifikan (probabilita < 0,05) maka penghilangan variabel bebas yang mengandung multikolinearitas akan merubah intepretasi dari persamaan regresinya, sehingga penghilangan variabel tersebut tidak diperbolehkan.
Jika F-statistik tidak signifikan (probabilita > 0,05) maka penghilangan variabel yang mengandung multikolinearitas tidak akan mengubah intepretasi hasil regresinya sehingga penghilangan variabel tersebut diperbolehkan.
Tabel 2 Uji wald Equation: HASIL
Null Hypothesis: C(2)*BI
F-statistic 1.064557 Probability 0.310425
Chi-square 1.064557 Probability 0.302178
Sumber : hasil perhitungan eviws07
Hasil pengujian wald test terlihat nilai F-statistik sangat tidak signifikan (0,310425) > 0,05 maka menghilangkan variabel yang mengandung multikoleniaritas dalam penelitian ini BI Rate diperbolehkan karena tidak akan merubah interpretasi dari persamaan regresinya sehingga hasilnya tidak akan bias.
Uji Heterokedastisitas
Pengujian ini untuk melihat apakah setiap variabel pengganggu mempunyai variabel yang
sama atau tidak.Untuk mengetahui ada tidaknya masalah ini akan dilakukan uji white
heterokedasticity dengan menggunakan eviws07 pada Tabal 4.3 :
Hasil uji white heteroskedasticity
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.501126 Prob. F(5,29) 0.2201 Obs*R-squared 7.196068 Prob. Chi-Square(5) 0.2065
Sumber: hasil perhitungan
Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedasticity atau tidak maka dengan membandingkan
nilai R-squared dan tabel X2:
a. Jika nilai R-squared> X2 tabel, maka tidak lolos uji heterokedsticity b. Jika nilai R-squared < X2 tabel, maka lolos uji heterokedasticity
Dari hasil output di atas tampak bahwa nilai obs* R-square untuk hasil estimasi uji white no
coss terms adalah sebesar 7,196068 dan nilai X2 tabel dengan derajat kepercayaan 5% dan df
sesuai banyak variabel bebasyaitu 4 adalah sebesar 9.48773.
Karena nilai R-squared (7,490932) < X2 tabel (9.48773) maka dapat disimpulkan model di atas
lolos uji heterokedastisitas.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat kenormalan data pada data ini digunakan pengujian menggunakan eviws sebagaimana pada Gambar 1 di bawah ini :
0
Untuk mendeteksi apakah residualnya berdistribusi normal atau tidak dengan membandingkan nilai Jarque Bera dengan X2 tabel , yaitu :
a. Jika nilai JB > X2 tabel, maka residualnya berdistribusi tidak normal. b. Jika nilai JB < X2 tabel, maka residualnya berdistribusi normal.
Hasil dari uji normalitas pada Gambar 1 , bahwa nilai JB (2,345821) < X2 tabel (5,99) maka dapat disimpulkan bahwa residual berdistribusi normal.
Uji Autokorelasi
Autokorelasi pada model regresi artinya ada korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu saling berkorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson (Uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut (Algifari, 1997 ) :
Kurang 1,10 = Ada autokorelasi 1,0 s/d 1,54 = Tanpa kesimpulan
1,55 s/d 2,46 = Tidak ada autokorelasi 2,46 s/d 2,90 = Tanpa kesimpulan Lebih dari 2,91 = Ada autokorelasi
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -74.14282 9.982203 -7.427500 0.0000 INF -0.053973 0.015262 -3.536468 0.0013 NTR 1.254115 0.709830 1.766781 0.0871 PDB 2.426740 0.643260 3.772568 0.0007 JUB 1.836977 0.731030 2.512862 0.0174 R-squared 0.979469 Mean dependent var 28.82200 Adjusted R-squared 0.976820 S.D. dependent var 1.788903 S.E. of regression 0.272359 Akaike info criterion 0.364853 Sum squared resid 2.299558 Schwarz criterion 0.584786 Log likelihood -1.567350 F-statistic 369.7342 Durbin-Watson stat 1.104116 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : hasil pengolahan data
Dari hasil OLS diatas dapat dijelaskan model di atas mengandung autokorelasikarena nilai dw 1,104116 maka untuk meminimalkan permasalahan autokorelasi digunakan treatment memasukan variabel AR (1) (lagged variable) kedalam estimaso model. Berikut adalah hasil estimasi setelah dimasukannya lagged variable kedalam model:
Tabel 5
Hasil esitimasi OLS penambahan AR(1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -68.11062 11.98206 -5.684385 0.0000 INF -0.036914 0.018389 -2.007340 0.0541 NTR 1.337143 0.810603 1.649565 0.1098 PDB 3.113986 0.655118 4.753322 0.0001 JUB 1.181945 0.700246 1.687900 0.1022 AR(1) 0.515941 0.161676 3.191208 0.0034 R-squared 0.984643 Mean dependent var 28.89056 Adjusted R-squared 0.981996 S.D. dependent var 1.766380 S.E. of regression 0.237014 Akaike info criterion 0.113412 Sum squared resid 1.629097 Schwarz criterion 0.380043 Log likelihood 4.015295 F-statistic 371.8836 Durbin-Watson stat 1.811886 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .52
Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan hasil estimasi diatas diperoleh hasil pengujian Durbin Watson sebagai
Ragu-ragu Ragu-ragu
0 1,3263 1,7200 2,269 2,529 4
D-W stat = 1,811886
Auto korelasi positif
Tidak ada Autokorelasi Auto korelasi negatif
Tabel 6
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Kategori Nilai
k’ 4
N 44
D-W Stat 1.811886
D-W Tabel pada = 5% dL
dU 1,32631,7200
k’ = jumlah variabel yang menjelaskan (variabel bebas) n = banyaknya observasi
Sumber : hasil perhitungan
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Dari gambar di atas terlihat nilai durbin waston sebesar 1,811886 berada pada daerah tidak ada autokorelasi yang menunjukkan bahwa model ini telah bebas dari masalah autokorelasi.
4.3 Perumusan Model Persamaan Regresi
terjadinyaheterokedastisitas. Selanjutnya dapat dilakukan uji estimasi linier bergandadan diinterpretasikan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -68.11062 11.98206 -5.684385 0.0000 INF -0.036914 0.018389 -2.007340 0.0541 NTR 1.337143 0.810603 1.649565 0.1098 PDB 3.113986 0.655118 4.753322 0.0001 JUB 1.181945 0.700246 1.687900 0.1022 AR(1) 0.515941 0.161676 3.191208 0.0034 R-squared 0.984643 Mean dependent var 28.89056 Adjusted R-squared 0.981996 S.D. dependent var 1.766380 S.E. of regression 0.237014 Akaike info criterion 0.113412 Sum squared resid 1.629097 Schwarz criterion 0.380043 Log likelihood 4.015295 F-statistic 371.8836 Durbin-Watson stat 1.811886 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .52
Sumber : hasil perhitungan
Berdasarkan output regresi linear di atas, model regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
NAB = -68,11062–0,036914 inflasi + 1,337143 nili tukar + 3,113986 PDB perkapita + 1,181945 JUB
4.3.1Penaksiran Koefisien Determinasi (R2)
Hasil estimasi model dengan metode OLS menunjukkan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.984643 Artinya sekitar 98,46% perubahan NAB reksa dana saham dipengaruhi oleh variabel-variabel penentu dalam model ini sedangkan sisanya1,54% diterangkan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model ini.
Uji F-Statistik
Pengujian F-statistik digunakan untuk menguji signifikansi dari semua variabel bebas sebagai suatu kesatuan atau mengukur pengaruh variabel bebas secara bersama-sama.Pengujian dilakukan menggunakandistribusi F dengan cara membandingkan nilai F-hitung yang diperoleh
darihasil regresi dengan F-tabelnya. Dari hasil analisis menunjukkan bahwa F-hitung (F-Statistik)
sebesar 371.8836danF-Tabel dengan N1=4 N2=44 pada level 0,05 adalah 2,58 dengan demikian
F-Hitung (371,8836) > F-Tabel(2,58) artinya semua variabelindependen secara bersama-sama
berpengaruh signifikan terhadap variabeldependen.Dengan kata lain, variabel inflasi, nilai tukar,
PDB perkapita dan jumlah uang beredar secara bersama-sama signifikan mempengaruhi arah permintaan (NAB) reksa dana saham pada tingkat kepercayaan 95%.
Uji T-Statistik
Uji T-stat dilakukan untuk mengetahui signifikansi masing-masing variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tidak bebas.Dalam uji ini, suatu koefisien disebut signifikan secara statistik jika t-stat berada pada daerah kritis yang dibatasi oleh nilai t-tabel sesuai dengan tingkat signifikansi tertentu.Pada model ekonometrik yang digunakan untuk mengestimasi, didapat nilai t-kritis sebagai berikut:
Tabel 8
Pengujian T-statistik Degreeoffreedom
39
39
0,05 (5%)
0,10 (10%)
2,022
1,303
n = jumlah observasi = 44
k = jumlah parameter yang digunakan termasuk konstanta = 5
1. Variabel Tingkat Inflasi
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel inflasi terhadap NAB reksa dana saham
•H2= ada pengaruh negatif variabel inflasi terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat> t-tabel : Ho ditolak, H2diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H2 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =-2.007340dan t-tabel (sisi kiri) -2,02269, dengan α= 0,05
(5%) dan df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (-2,007340) >t-tabel (-2.02269), maka berada di daerah
penerimaan H2, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi Keputusannya adalah menerima hipotesis yang
benar. Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh negatif terhadap permintaan
(NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
2. Variabel Nilai Tukar
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham
•H3 = ada pengaruh positif variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H3 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H3 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.649565dan t-tabel 1,30364 , dengan α = 0,10 (10%) dan
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1.649565) >t-tabel (1,30364)., maka berada di daerah penerimaan H3,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel Nilai tukar rupiah berpengaruh signifikan
dan positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%.
3.Variabel PDB Perkapita
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham
•H4= ada pengaruh positif variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H4 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H4 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =4.753322dan t-tabel 2,02269 , dengan α = 0,05 (5%) dan df
= n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (4.753322) >t-tabel (2.02269), maka berada di daerah penerimaan
H4, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi keputusannya adalah menerima hipotesis yang benar.
Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa
dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
4. Variabel Jumlah Uang Beredar (JUB)
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham
•H5= ada pengaruh positif variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H5 diterima
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.687900dan t-tabel 1,30364 , denganα = 0,10 (10%) dan
df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1,687900) >t-tabel (1,30364), maka berada di daerah penerimaan H5,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel jumlah uang beredar signifikan dan
berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan
90%.
4.4 Intepretasi Hasil Analisis
Variabel bebas pertama tingkat suku bunga (BI Rate) yang pada awalnya dimasukkan
sebagai variabel independen dalam model, namun setelah pengujian asumsi klasik variabel BI
Rate memiliki multikolinearitas yang kuat.Hal ini ditunjukkan oleh pengujian wild tes variabel BI
Rate diperbolehkan untuk dihapus.Sehingga pada model persamaan linear variabel BI Rate tidak
lagi dimasukkan dalam model.
Variabel bebas ketiga, exchangerate (nilai tukar nominal rupiah terhadap dollar AS), memiliki nilai koefisien sebesar 1,337143yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh secara signifikan dan positif terhadappermitaan reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%. Intepretasinya menunjukkan setiap apresiasi rupiah sebesar Rp.1 dengan asumsi variabel lain ceteris paribusmaka akan meningkatkan Nilai Aktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,3 miliar. Dari analisis ekonomi, jika terjadi peningkatan nilai rupiah terhadap dollar, dalam hal ini rupiah terapresiasi maka perusahaan-perusahaan importir akan berkurang biaya inputnya sehingga meningkatkan profit perusahaan tersebut sehingga menarik para investor untuk menanamkan modalnya pada perusahaan tersebut melalui reksadana saham. Penelitian ini didukung oleh peneliti sebelumnya Setyorini, dan Supriyadi (2000) melakukan penelitian yang berjudul Hubungan Dinamisantara nilai tukar rupiah dan harga saham di bursa efek Jakarta Pasca
penerapan system devisa bebas mengambang. Dengan variable Nilai tukar rupiah sebagai variabel
independen; harga saham sebagai variabel dependen menunjukkan hasil ada pengaruh positif dan
tidak signifikan nilai tukar terhadap harga saham.
Variabel bebas keempat, PDB perkapita, memiliki nilai koefisien sebesar 3,113986yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk setiap peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka akan meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.3,1 miliar. Dari analisis ekonomi secara teori dengan adanya peningkatan pendapatan tersebut, maka akan semakin banyak orang yang memiliki kelebihan dana, kelebihan dana tersebut dapat dimanfaatkan untuk disimpan dalam
bentuk tabungan atau diinvestasikan dalam bentuk surat-surat berharga yang diperdagangkan
dalam pasar modal, maka peningkatan pendapatan perkapita akan meningkatkan permintaan reksa
adanyapengaruh positif antara pertumbuhan pendapatan perkapita terhadap permintaan saham
pada pasar modal.
Variabel bebas kelima, jumlah uang beredar, memiliki nilai koefisien sebesar 1,181945 yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk setiap peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka akan meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,2 miliar. Dari analisis ekonomi ketika jumlah uang beredar dimasyarakat semakin bertambah sehingga ekspektasi harga-harga barang dan jasa akan naik (inflasi) mengakibatkan tingkat suku bunga deposito dalam
perekonomian menurun. Penurunan tingkat suku bunga deposito menyebabkan masyarakat lebih
memilih untuk menginvestasikan dananya di pasar saham dengan harapan akan memperoleh
keuntungan yang lebih besar, sehingga akan berdampak pada peningkatan permintaan saham di
Jambi 583 1028 161 839 0
Sumatera Selatan 586 1732 2318 7682 1
Bengkulu 627 1263 189 811 0
Lampung 546 1083 1629 8371 0
Kep. Bangka
Belitung 483 1849 2332 7668 1
Kepulauan Riau 492 1509 2001 7999 0
DKI Jakarta 374 1048 1423 8577 1
Jawa Barat 1493 1559 3053 6984 1
Jawa Tengah 1337 1404 2741 7259 1
DI Yogyakarta 1307 1819 3126 6874 1
Kalimantan Tengah 678 1706 2384 7616 1
Kalimantan Selatan 509 1502 2011 7989 0
Kalimantan Timur 566 2337 2903 7097 0
Sulawesi Utara 604 2891 3495 6505 0
Sulawesi Tengah 1145 1851 2995 7005 1
Sulawesi Selatan 975 1883 2585 7148 0
Sulawesi Tenggara 466 2213 2678 7322 1
Gorontalo 283 1941 2225 7775 0
Sulawesi Barat 511 1542 2052 7984 1
Maluku 267 1292 1559 8441 0
Maluku Utara 236 1423 1659 8341 1
Papua 428 127 1698 8302 0
Indonesia 1028 1341 2369 7631 1
Keterangan Kode : 1 = Bersih
0 = kotor
Dependent Variable: TKKEBERSIHAN Method: Least Squares
Date: 11/28/14 Time: 13:04 Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
STIDAKDIPILAH 3.56E-05 4.17E-05 0.852781 0.4008
SDIBUANG 1.39E-06 0.000130 0.010713 0.9915
SDIMANFAATKAN 0.000454 0.000226 2.011042 0.0537
C 0.002100 0.407322 0.005156 0.9959
R-squared 0.138692 Mean dependent var 0.575758
Adjusted R-squared 0.049591 S.D. dependent var 0.501890
S.E. of regression 0.489287 Akaike info criterion 1.521479
Sum squared resid 6.942662 Schwarz criterion 1.702874
Log likelihood -21.10440 Hannan-Quinn criter. 1.582513
F-statistic 1.556577 Durbin-Watson stat 2.279824
Intepretasi
Tkkebersihan: 0,002100 + ...
Dalam menentukan tkkebersihan dipengaruhi oleh faktor bla bla bla
Asumsi 1: jika tidak ada penambahan nilai dari tiga variabel tersebut, maka nilai sebesar konstanta yakni...
Asumsi 2:
1. Tanda semua koefsien regresi positif yang berarti tidak ada hubungan berbanding terbalik pada seluruh koefsien regresi
STIDAKDIPILAH. Jika STIDAKDIPILAH meningkat sebesar 1 unit maka TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 3.56E-05
SDIBUANG. Jika SDIBUANG meningkat sebesar 1 unit maka TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 1.39E-06
SDIMANFAATKAN. Jika SDIMANFAATKAN meningkat sebesar 1 unit maka TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 0.000454
C, Jika dampak variabel independen tidak ada atau =0, maka TKKEBERSIHAN akan sebesar 0.002100
2. R-Squared
13,8692% variasi variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sisanya 86,1308% dijelaskan variasi variabel lain di luar model.
3. Uji Koefsien Regresi ( Uji t ) Alpha = 5% atau 0,05
H0= Variabel independen tidak signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN H1= Variabel independen signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
Probabilit
0.4008 > 0.05 H0 diterima H1 ditolak,
STIDAKDIPILAH tidak siginifkan mempengaruhi TKKKERBESIHAN SDIBUANG 0.9915 > 0.05 H0 diterima H1 ditolak, SDIBUANG
tidak siginifkan mempengaruhi TKKKERBESIHAN
SDIMANFAATK AN
0.0537 > 0.05 H0 diterima H1 ditolak,
SDIMANFAATKAN tidak siginifkan mempengaruhi TKKKERBESIHAN
tidak signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
4. Uji F
Alpha=5% atau 0.05
H0: secara bersama-sama variabel independent tidak signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
H1: secara bersama-sama variabel independent signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
Probabilita
s Alpha Kesimpulan
Prob F 0.221157 > 0.05 H0 diterima H1 ditolak,secara
