Path: Top Journal Jurnal_Penelitian Edisi_Ilmu-Ilmu_Teknik 2002

Pengujian asumsi dalam penerapan model regresi

Jurnal Penelitian, Volume XIII, Nomor 1, Tahun 2002
Journal from JIPTUNMERPP / 2008-01-09 09:44:48
Oleh : Mochammad Rofieq, Research Institute - Merdeka University Malang
Dibuat : 2002-01-01, dengan file

Keyword : Model regresi, asumsi, kenormalan, multikoli-nearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi

Analisis regresi adalah suatu metode yang berguna untuk menentukan pola hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel dependen dengan satu atau lebih variabel yang menerangkan atau yang sering disebut sebagai variabel independen. Tujuan analisis regresi adalah untuk memperkirakan nilai rata-rata dari variabel dependen apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Dari persamaan regresi yang telah diperoleh, terlebih dahulu harus diuji apakah memenuhi kriteria yang ditetapkan, dalam arti tidak terjadi penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi yang diperlukan dalam model regresi. Beberapa asumsi yang harus diuji terlebih dahulu di dalam penerapan model regresi adalah Kenormalan, Multikolinearitas, Heteroskedastisitas dan Autokorelasi. Jika asumsi yang ada dalam penerapan model regresi dapat terpenuhi, maka dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) akan dapat dihasilkan koefisien regresi yang memenuhi sifat-sifat Best linear Unbiased Estimator (BLUE), yaitu koefisien regresi yang linear, tidak bias, konsisten (walaupun sanipel diperbesar menuju tak terhingga, taksiran yang didapat akan tetap mendekati nilai parameternya), serta efisien (memiliki varians yang minimum).

Deskripsi Alternatif :

Analisis regresi adalah suatu metode yang berguna untuk menentukan pola hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel dependen dengan satu atau lebih variabel yang menerangkan atau yang sering disebut sebagai variabel independen. Tujuan analisis regresi adalah untuk memperkirakan nilai rata-rata dari variabel dependen apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Dari persamaan regresi yang telah diperoleh, terlebih dahulu harus diuji apakah memenuhi kriteria yang ditetapkan, dalam arti tidak terjadi penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi yang diperlukan dalam model regresi. Beberapa asumsi yang harus diuji terlebih dahulu di dalam penerapan model regresi adalah Kenormalan, Multikolinearitas, Heteroskedastisitas dan Autokorelasi. Jika asumsi yang ada dalam penerapan model regresi dapat terpenuhi, maka dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) akan dapat dihasilkan koefisien regresi yang memenuhi sifat-sifat Best linear Unbiased Estimator (BLUE), yaitu koefisien regresi yang linear, tidak bias, konsisten (walaupun sanipel diperbesar menuju tak terhingga, taksiran yang didapat akan tetap mendekati nilai parameternya), serta efisien (memiliki varians yang minimum).

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJIPTUNMERPP
OrganisasiR
Nama KontakDra. Wiwik Supriyanti, SS
AlamatJl. Terusan Halimun 11 B
KotaMalang
DaerahJawa Timur
NegaraIndonesia
Telepon0341-563504
Fax0341-563504
E-mail Administratorperpus@unmer.ac.id
E-mail CKOwsupriyanti@yahoo.com

Print ...

Kontributor...

  • Editor: