class: middle, title-slide <!-- top logo (comment to remove or edit on `conf/css/style.css:23`) --> <div class="lab-logo"></div> <!-- <div class="uni-logo"></div> --> # Uji Asumsi Ordinary Least Squares <hr width="100%" align="left" size="0.3" color="yellow"></hr> ## <span style="color:yellow">Ekonometrika Sesi 4</span> ### Tedy Herlambang .small[<br> ] <br><br><br><br><br> [<i class="fas fa-blog" style="color:#e7e8e2"></i> bangtedy.github.io](https://bangtedy.github.io) [<i class="fa fa-twitter fa-lg" style="color:#e7e8e2"></i> @t_hlb](https://twitter.com/t_hlb) --- # Pendahuluan Metode OLS jika terpenuhi asumsinya akan menghasilkan estimator yang *best linear ubiased estimator*(**BLUE**). Modul 4 ini akan mempelajari asumsi OLS, bagaimana mendeteksi asumsi OLS dan bagaimana cara mengatasi asumsi OLS jika tidak terpenuhi. Setelah mempelajari modul 4 ini diharapkan Anda mampu melakukan uji asumsi metode OLS dan mengatasi jika asumsi tidak terpenuhi. Secara khusus, Anda diharapkan mampu menguji dan mengatasi masalah: 1. heteroskedastisitas 2. autokorelasi 3. multikolinieritas 4. normalitas 5. linieritas --- class: middle, center, inverse # HETEROSKEDASTISITAS <hr width="100%" align="left" size="0.3" color="gold"></hr> --- # Heteroskedastisitas: - *when error terms doesn't have the same variance* - Sering muncul pada data cross section - standard error OLS tidak bisa lagi dipercaya kebenarannya karena varian tidak minimum - evaluasi hasil regresi dengan t dan F menjadi tidak akurat --- # MENDETEKSI HETEROSKEDASTISITAS 1. Metode Park dan Glejser 2. Metode Korelasi Spearman 3. Metode White <span style="color:#c391a4">.font100[Praktek mendeteksi heteroskedastisitas]</span> --- # MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS 1. Metode White 2. Mengetahui Pola Heteroskedastisitas <span style="color:#91c3b0">.font100[Praktek mengatasi heteroskedastisitas]</span> --- class: middle, center, inverse # AUTOKORELASI <hr width="100%" align="left" size="0.3" color="gold"></hr> --- # MENDETEKSI MASALAH AUTOKORELASI 1. Metode Durbin-Watson (DW) 2. Metode Breusch-Godfrey <span style="color:#91c397">.font100[Praktek mendeteksi autokorelasi]</span> --- # MENGATASI MASALAH AUTOKORELASI 1. Menguji Kesalahan Spesifikasi Model 2. Model Diferensi Tingkat Pertama 3. Estimasi dengan model Autoregressive (AR) 4. Metode Newey, Whitney dan Kenneth <span style="color:#c391bd">.font100[Praktek mengatasi autokorelasi]</span> --- class: middle, center, inverse # MULTIKOLINIERITAS, NORMALITAS DAN LINIERITAS <hr width="100%" align="left" size="0.3" color="gold"></hr> --- # MULTIKOLINIERITAS 1. Deteksi Multikolinieritas - Korelasi parsial antarvariabel independen - Regresi auxiliary 2. Metode Deteksi Klien 3. Variance Inflation Factor dan Tolerance <span style="color:#f14c1b">.font100[Praktek mendeteksi multikolinieritas]</span> --- # MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS 1. Menghilangkan Variabel Independen 2. Transformasi Variabel 3. Penambahan Data <span style="color:#1bc0f1">.font100[Praktek mengatasi multikolinieritas]</span> --- # UJI NORMALITAS --- # UJI KOLMOGOROV-SMIRNOV --- # UJI JARQUE-BERA <span style="color:#1bc0f1">.font100[Praktek menguji normalitas dengan uji Jarque-Bera]</span> --- # UJI LINIERITAS RAMSEY <span style="color:#f11b55">.font100[Praktek Uji Linieritas Ramsey]</span> --- class: inverse, right, bottom Matur nuwun, find me at... <hr width="25%" align="right" size="0.3" color="#f11b55"></hr> [<i class="fa fa-twitter fa-lg" style="color:#fc911e"></i> <span style="color:#fc911e"> @t_hlb </span>](https://twitter.com/t_hlb) [<i class="fas fa-blog" style="color:#fc911e"></i><span style="color:#fc911e"> bangtedy.github.io</span>](https://bangtedy.github.io)