Seperti sarang laba-laba yang tidak selamanya dapat menjebak serangga, akurasi model regresi dalam memberikan nilai estimasi bukan tanpa celah gangguan model, misalnya ada pelanggaran homokedastisitas (Ansofino, 2016 p.21) ketika variabel X justru berpengaruh terhadap residual (e). Timbul persoalan, sejauh mana estimasi yang diwakili nilai determinan R2 dapat mengestimasi dengan akurat. Masalahnya semakin rumit jika variabel dependentnya berupa dummy karena bersifat diskrit ( Nurasyiah, 2021 p.43), atau terdapat data ekstrim sehingga hampir tidak mungkin berdistribusi normal. Gujarati (2009 p.389) menawarkan sebuah solusi yang disebutnya dengan istilah remidial measures.
» Data ekstrim | » Distribusi Z |
Remidi logit
Untuk latihan unduh file awf.sav kemudian lakukan analisis regresi yang dilanjutkan dengan uji heteroskedastis ( metode Glejser). Output asumsi klasik tersebut disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Output uji heteroskedastisitas metode Glejser
Gambar di atas menunjukkan determinasi debit air sungai bebas dari gejala heteroskedastisitas ( p > 5%). Namun demikian jika dirasakan masih kurang karena p (bo) > 0,05 maka dapat dilakukan metode WLS (Gujarati, 2009 p.389) dengan normalisasi data.
Adapun caranya sebagai berikut :
- Hitung nilai distribusi Z variabel dependen (AWF).
- Hitung nilai WLS residual.
- Klik menu ① Transform » ② Compute Variable ⵗ Gambar 4
- Tulis ① WLSres pada box Target Variable » ② Di box Numeric Expression tulis ZAWF/ZRE_1 (atau drag dari box Type & Label) » ③ Ok ⵗ Gambar 5
Terdapat satu kolom baru dengan nama variabel WLSRes ⵗ Gambar 6
- Lakukan analisis regresi dengan variabel dependen WLSres.
Diperoleh output uji heteroskedastisitas sebagai berikut (Gambar 7)
Gambar 7. Output uji heteroskedastisitas remidi WLS
Berdasarkan output di atas diketahui probabilitas (p) semua variabel bebas > 5% sehingga disimpulkan tidak mengalami gejala heteroskedastisitas.
Ansofino, dkk. (2016) Buku Ajar Ekonometrika. Deepublish, Yogyakarta. Cover ⇩
Gujarati, Damodar N. (2009) Basic Econometrics 5th Edition. McGraw-Hill, New York. Cover ⇩
Cai, H., Savenije, H. H. G., & Toffolon, M. (2014) Linking the river to the estuary: influence of river discharge on tidal damping. Hydrology and Earth System Sciences, 18(1), 287-304. Cover ⇩
Wahid, A. (2009) Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi debit Sungai Mamasa.SMARTek, 7(3). Cover ⇩
Nurasyiah, Aas (2021) Ekonometrika Terapan Pada Bidang Riset Ekonomi dan Keuangan Islam. UPI Press, Jakarta. Cover ⇩