Home
Login.
Artikelilmiahs
5912
Update
INDAH PEBRIANI
NIM
Judul Artikel
HETEROSKEDASTISITAS DALAM REGRESI LINIER BERGANDA (STUDI KASUS: PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH DI DESA PERBAWATI, KECAMATAN SUKABUMI 2009-2012)
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi linier berganda adalah kesamaan variansi error. Jika asumsi ini tidak dipenuhi, maka terdapat heteroskedastisitas. Pada penelitian ini dipelajari cara mendeteksi heteroskedastisitas dengan metode grafik dan uji White. Selanjutnya, akan dibahas mengatasi heteroskedastisitas menggunakan metode WLS (Weighted Least Squares). Sebagai kasus, pemodelan diterapkan pada data Produksi Usahatani Cabai Merah di Desa Perbawati, Kecamatan Sukabumi 2009-2012. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode grafik dan uji White diperoleh bahwa data Produksi Usahatani Cabai Merah di Desa Perbawati, Kecamatan Sukabumi 2009-2012 terdapat masalah heteroskedastisitas. Kemudian untuk mengatasi heteroskedastisitas pada data tersebut dilakukan dengan metode WLS (Weighted Least Squares), yaitu transformasi data dengan mengalikan semua variabel dengan 1/X1 sebagai bobot sehingga diperoleh model regresi linier terbaru yang tidak terdapat heteroskedastisitas.
Abtrak (Bhs. Inggris)
One of the assumption that must be met in multiple regression linier model is that the disturbance error have all the same variance. If this assumption is not satisfied, there is heteroscedasticity. This research, studied how to detect heterokedasticity with graphical method and White test. Furthermore, it discussed the method to remove heteroscedasticity by WLS (Weighted Least Square). Data that applied in this research is about data on the production of hot pepper farming in Desa Perbawati, Kecamatan Sukabumi 2009-2012. The result showed that the data testing with graphical methods and white test indicated that data on the production of hot pepper farming in Desa Perbawati, Kecamatan Sukabumi 2009-2012 contained heteroscedasticity. Then, to remove heteroskedasticity in that data with WLS is done with transformed all variable with weighted 1/X1 and it is obtained new multiple linier regression model that have no heteroskedasticity.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save