Jika sebelumnya telah dibahas cara mendeteksi autokorelasi dengan grafik dengan menggunakan program SPSS, kali ini kita akan menggunakan Program Excel. Untuk latihan, tulisan ini tetap menggunakan data yang sama seperti tulisan-tulisan sebelumnya. Karenanya, untuk memahaminya silakan baca dulu tulisan mengenai "Manual: Deteksi Autokorelasi dg Grafik" dan SPSS: Deteksi Autokorelasi dengan Grafik. Lihat juga tulisan mengenai "“autokorelasi” dan mengenai “asumsi-asumsi regresi OLS”
Ok. Kita mulai tahapan-tahapannya.
1. Inputkan data tahun di worksheet Excel mulai dari sel A1 sampai A17 (range A2:A17).. Sel A1 untuk judul Inputkan data investasi pada range B1:B17 (sel B1 untuk judul) dan data tingkat bungan pada range C1:C17 (sel C1 untuk judul).
2. Klik menu Tool kemudian klik Data Analysis. (Catatan: jika setelah mengklik Tool, ternyata tidak muncul pilihan Data Analysis, berarti menu tersebut belum diaktifkan di program Excel Anda. Untuk mengaktifkannya, klik Tool, kemudian klik Add ins, selanjutnya conteng pada pilihan Analysis Toolpak, setelah itu klik ok. Lalu ulangi tahap 2 ini).
Tampilan yang muncul setelah mengklik Data Analysis adalah seperti dibawah ini. Selanjutnya klik Regression dan klik OK.
3. Selanjutnya akan muncul tampilan berikut:
Isi Input Y Range (bisa dengan mengetikkan ke dalam kotak putihnya atau memblok data). Input Y Range adalah variabel yang menjadi variabel terikat (dependent variable). Kemudian isikan Input X Range. Input X Range adalah variabel yang menjadi variabel bebas (independent variable). Semua variabel bebas diblok sekaligus. Catatan: Baik Y range maupun X range, didalamnya termasuk judul/nama variabel.
Selanjutnya conteng kotak Labels. Ini artinya, memerintahkan Excel untuk membaca baris pertama dari data kita sebagai nama variabel. Anda juga bisa menconteng Constant is Zero, jika menginginkan output regresi dengan konstanta bernilai 0. Anda juga bisa menconteng Confidence Level jika ingin mengganti nilai confidence level (jika tidak diconteng, Excel akan memberikan confidence level 95%). Dalam latihan kita kedua pilihan tersebut tidak kita conteng.
Selanjutnya pada Output Option kita bisa menentukan penempatan output/hasilnya. Bisa pada worksheet baru atau workbook baru. Katakanlah kita menempatkan output di worksheet yang sama dengan data kita. Conteng Output Range dan isi kotak putihnya dengan sel pertama dimana output tersebut akan ditempatkan. Dalam contoh ini, misalnya ditempatkan pada sel A20.
Pada pilihan Residual, terdapat 4 pilihan. Anda bisa menconteng sesuai dengan keinginan. Dalam kasus ini kita conteng saja pilihan Residuals dan Residuals Plots. Pilihan lain diabaikan.
Setelah itu, klik OK. Maka akan muncul hasil regresi berikut:
Ada empat tabel hasil yang ditampilkan (yang tergantung pada pilihan yang kita buat sebelumnya), yaitu SUMMARY OUTPUT, ANOVA, RESIDUAL OUTPUT. Pada SUMARY OUTPUT ditampilkan nilai multiple R, R square, adjusted R square, standard error dan jumlah observasi. Pada ANOVA ditampilkan analisis variance dan nilai F serta pengujiannya. Selanjutnya ditampilkan perhitungan regresi kita yang mencakup intercept (konstanta) dan koefisien-koefisien regresi untuk masing-masing variabel. Dari hasil ini kita bisa membentuk persamaan regresi menjadi:
Y = 403,212 – 14,421X
Selanjutnya, pada tabel tersebut juga dimunculkan standard error, t stat, P-value, confidence level untuk 95% (karena kita tidak mengganti default nilai ini pada tahap sebelumnya).
Pada RESIDUAL OUTPUT diberikan nilai Y prediksi dan nilai residual (et) yang menjadi fokus perhatian kita dalam mendeteksi autokorelasi.
Selain itu, karena tadi kita menconteng pilihan residuals plots, maka akan ditampilkan plot residual sebagai berikut
Jika dilihat grafik diatas, agak rumit untuk mengambil kesimpulan mengenai pola residualnya (apalagi karena contoh datanya sedikit). Untuk itu, kita bisa merubah grafik tersebut menjadi grafik garis dengan cara klik kanan grafik tersebut. Kemudian klik Change Chart Type, dan Klik Line. Selanjutnya pilih jenis grafik garis yang diinginkan. Hasilnya akan menjadi seperti ini:
Terlihat hasil yang kita peroleh, sama dengan cara manual dan dengan menggunakan SPSS seperti latihan-latihan pada tulisan sebelumnya
Ok. Cukup sekian dulu tulisan ini. Selamat berlatih.
Ok. Kita mulai tahapan-tahapannya.
1. Inputkan data tahun di worksheet Excel mulai dari sel A1 sampai A17 (range A2:A17).. Sel A1 untuk judul Inputkan data investasi pada range B1:B17 (sel B1 untuk judul) dan data tingkat bungan pada range C1:C17 (sel C1 untuk judul).
2. Klik menu Tool kemudian klik Data Analysis. (Catatan: jika setelah mengklik Tool, ternyata tidak muncul pilihan Data Analysis, berarti menu tersebut belum diaktifkan di program Excel Anda. Untuk mengaktifkannya, klik Tool, kemudian klik Add ins, selanjutnya conteng pada pilihan Analysis Toolpak, setelah itu klik ok. Lalu ulangi tahap 2 ini).
Tampilan yang muncul setelah mengklik Data Analysis adalah seperti dibawah ini. Selanjutnya klik Regression dan klik OK.
3. Selanjutnya akan muncul tampilan berikut:
Isi Input Y Range (bisa dengan mengetikkan ke dalam kotak putihnya atau memblok data). Input Y Range adalah variabel yang menjadi variabel terikat (dependent variable). Kemudian isikan Input X Range. Input X Range adalah variabel yang menjadi variabel bebas (independent variable). Semua variabel bebas diblok sekaligus. Catatan: Baik Y range maupun X range, didalamnya termasuk judul/nama variabel.
Selanjutnya conteng kotak Labels. Ini artinya, memerintahkan Excel untuk membaca baris pertama dari data kita sebagai nama variabel. Anda juga bisa menconteng Constant is Zero, jika menginginkan output regresi dengan konstanta bernilai 0. Anda juga bisa menconteng Confidence Level jika ingin mengganti nilai confidence level (jika tidak diconteng, Excel akan memberikan confidence level 95%). Dalam latihan kita kedua pilihan tersebut tidak kita conteng.
Selanjutnya pada Output Option kita bisa menentukan penempatan output/hasilnya. Bisa pada worksheet baru atau workbook baru. Katakanlah kita menempatkan output di worksheet yang sama dengan data kita. Conteng Output Range dan isi kotak putihnya dengan sel pertama dimana output tersebut akan ditempatkan. Dalam contoh ini, misalnya ditempatkan pada sel A20.
Pada pilihan Residual, terdapat 4 pilihan. Anda bisa menconteng sesuai dengan keinginan. Dalam kasus ini kita conteng saja pilihan Residuals dan Residuals Plots. Pilihan lain diabaikan.
Setelah itu, klik OK. Maka akan muncul hasil regresi berikut:
Ada empat tabel hasil yang ditampilkan (yang tergantung pada pilihan yang kita buat sebelumnya), yaitu SUMMARY OUTPUT, ANOVA, RESIDUAL OUTPUT. Pada SUMARY OUTPUT ditampilkan nilai multiple R, R square, adjusted R square, standard error dan jumlah observasi. Pada ANOVA ditampilkan analisis variance dan nilai F serta pengujiannya. Selanjutnya ditampilkan perhitungan regresi kita yang mencakup intercept (konstanta) dan koefisien-koefisien regresi untuk masing-masing variabel. Dari hasil ini kita bisa membentuk persamaan regresi menjadi:
Y = 403,212 – 14,421X
Selanjutnya, pada tabel tersebut juga dimunculkan standard error, t stat, P-value, confidence level untuk 95% (karena kita tidak mengganti default nilai ini pada tahap sebelumnya).
Pada RESIDUAL OUTPUT diberikan nilai Y prediksi dan nilai residual (et) yang menjadi fokus perhatian kita dalam mendeteksi autokorelasi.
Selain itu, karena tadi kita menconteng pilihan residuals plots, maka akan ditampilkan plot residual sebagai berikut
Jika dilihat grafik diatas, agak rumit untuk mengambil kesimpulan mengenai pola residualnya (apalagi karena contoh datanya sedikit). Untuk itu, kita bisa merubah grafik tersebut menjadi grafik garis dengan cara klik kanan grafik tersebut. Kemudian klik Change Chart Type, dan Klik Line. Selanjutnya pilih jenis grafik garis yang diinginkan. Hasilnya akan menjadi seperti ini:
Terlihat hasil yang kita peroleh, sama dengan cara manual dan dengan menggunakan SPSS seperti latihan-latihan pada tulisan sebelumnya
Ok. Cukup sekian dulu tulisan ini. Selamat berlatih.
No comments:
Post a Comment