LAPORAN PRAKTIKUM komstat

14
LAPORAN PRAKTIKUM KE-2 KOMPUTASI STATISTIKA “Deskriptif regresi dan korelasi” Asisten 1 : Bima Anoraga 105090500111008 Asisten 2 : Agung Surya M. 105090513111004 Nama : MELINDA DWI ANGGRAENI Nim : 125090507111021

description

-

Transcript of LAPORAN PRAKTIKUM komstat

Page 1: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

LAPORAN PRAKTIKUM KE-2KOMPUTASI STATISTIKA

“Deskriptif regresi dan korelasi”

Asisten 1: Bima Anoraga 105090500111008Asisten 2: Agung Surya M. 105090513111004

Nama : MELINDA DWI ANGGRAENINim : 125090507111021

PROGRAM STUDI STATISTIKAJURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG2014

Page 2: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

2

Page 3: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

BAB IHASIL DAN PEMBAHASAN

No Source Code Keterangan

1 Library(Rcmdr) Rcmdr digunakan untuk proses yang berhubungan dengan data, baik mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dsb.

2 regresi=(Y~X1+X2+...+Xi,data=”nama_matriks”)

Untuk membuat model regresi

3 summary(regresi) Untuk menampilkan informasi-informasi yang di dapat dari model regresi

4 qq.plot(regresi) Untuk mendapatkan grafik normalitas

5 ks.test(x1,x2) Untuk mengidentifikasi asumsi Normalitas dengan uji Kolmogorov-Smirnov

6 bptest(regresi) Untuk mengidentifikasi asumsi

Homoskedastistas dengan uji Breusch Pagan

7 dwtest(regresi) Untuk mengidentifikasi asumsi

Autokorelasi dengan uji Durbin-Watson

8 vif(regresi) Untuk mengidentifikasi asumsi

Multikolinieritas dengan melihat apakah VIF > 10

3

Page 4: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

4

Page 5: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

BAB IIHASIL DAN PEMBAHASAN

Kajian literature bahwa permintaan suatu produk akan ditentukan oleh harga barang itu sendiri dan pendapatan seseorang. Hasil pengamatan terhadap 10 sample atas permintaan suatu barang dalam hal ini minyak goring diperoleh data harga minyak goring dan pendapatan konsumen sebagaimana tabel berikut :

Lakukan uji signifikansi dan uji asumsi regresi dari data diatas.Penyelesaian:

Input data

5

Page 6: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

2.1. Uji Signifikansi regresi

a. Uji Partial

Keterangan:- Dari output diatas kita membandingkan p-value masing-masing

variabel diperoleh hasil: pada menerima , sedangakn pada

dan tolak .

b. Uji Simultan

Minimal ada satu pasang tidak sama; i = 1,2

Keterangan:

6

Uji parsial

Uji simultan

Page 7: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

- Dari p-value yang dihasilkan < 0,05 maka ditolak.

2.2. Uji Asumsi Regresia. Asumsi Normalitas

Data menyebar normal

Data tidak menyebar normal

Keterangan:- Berdasarkan uji kolmogorov-Smirnov didapatkan p-value > 0,05

maka terima H0.

7

Page 8: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

- Berdasarkan grafik QQ plot diatas dapat disimpulkan bahwa residual masih berada disekitar garis regresi.

b. Asumsi Homogenitas

= Ragam error bersifat homoskedastik

Setidak-tidaknya ada satu pasang ragam error yang tidak sama

Keterangan:

- Berdasarkan uji Breusch Pagan didapakan p-value > 0,05 maka

terima H0.

c. Asumsi Autokorelasi

Tidak ada autokorelasi pada error/galat

Terdapat autokorelasi pada error/galat

Keterangan:

8

Page 9: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

- Berdasarkan uji Durbin-Watson didapakan p-value < 0,05 maka

tolak H0.

d. Asumsi Multikolinieritas

.Asumsi multikolinieritas tidak terpenuhi jika VIF > 10

Keterangan:- Berdasarkan VIF kedua variabel diatas didapatkan bahwa tidak ada

VIF > 10, maka tidak dapat ditemukan multikolinieritas pada residual.

9

Page 10: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

10

Page 11: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

BAB IIIKESIMPULAN

Dari BAB sebelumnya didapatkan kesimpulan sebagai berikutUji Signifikansia. Uji Parsial

Pendapatan(x2) memiliki kontribusi terhadap permintaan minyak(y), sedangkan harga minyal (x1) tidak memiliki kontribusi yang signifikan.

b. Uji SimultanDikarenakan tolak H0 maka model regresi diatas sudah dapak/layak digunakan

Uji Asumsi Regresia. Asumsi Normalitas

Berdasarkan p-value yang diperoleh dari uji Kolmogorov-Smirnov dan Normal Plot yang ditampilkan dapat dikatakan bahwa asumsi kenormalan pada residual tidak dilanggar.

b. Asumsi HomogenitasStatistik uji BreuschPagan menghasilkan nilai pvalue > 0.05 yang mengindikasikan penerimaan H0. Maka, dapat kita simpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada ragam error.

c. Asumsi AutokorelasiBerdasarkan p-value yang diperoleh dari uji Durbin-Watson < 0,05 dapat dikatakan terjadi autokorelasi pada error model regresi.

d. Asumsi Multikolinieritas

11

Page 12: LAPORAN PRAKTIKUM komstat

Tidak ada satupun nilai VIF yang lebih besar dari 10. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas di antara variabel bebas, dalam kasus ini antara variabel harga minyak (x1) dengan variabel pendapatan (x2).

12