UAS Ekonometrika 2025

Uji F dalam regresi linear berganda digunakan untuk:

• Menguji hubungan linier antar variabel independen

• Menguji validitas uji t

• Menguji signifikansi model secara simultan

• Menguji normalitas residual

• Menguji heteroskedastisitas

Uji t dalam regresi linear berganda digunakan untuk:

• Menguji asumsi normalitas

• Menguji apakah koefisien regresi individu signifikan

• Menguji nilai R-squared

• Menguji signifikansi model secara keseluruhan

• Menguji autokorelasi

Dalam uji t, hipotesis nol yang diuji adalah:

• R-square = 1

• Residual berdistribusi normal

• Koefisien sama dengan nol (tidak ada pengaruh)

• Semua variabel independen berkorelasi

• Koefisien berbeda dari nol (ada pengaruh)

Dalam uji t, hipotesis alternatif yang diuji adalah:

• R-square = 1

• Residual berdistribusi normal

• Koefisien sama dengan nol (tidak ada pengaruh)

• Semua variabel independen berkorelasi

• Koefisien berbeda dari nol (ada pengaruh)

Uji asumsi normalitas bertujuan untuk:

• Menentukan kekuatan hubungan antar variabel.

• Menentukan apakah data memiliki hubungan linier.

• Menentukan apakah variabel independen saling bebas.

• Menentukan apakah variabel dependen bersifat ordinal.

• Menentukan apakah data berdistribusi normal.

Metode yang sering digunakan untuk menguji normalitas residual adalah:

• Uji Kolmogorov–Smirnov atau Shapiro–Wilk

• Uji Breusch-Pagan

• Uji Durbin-Watson

• Uji VIF

• Uji White

Pelanggaran asumsi normalitas residual dapat menyebabkan:

• Koefisien regresi menjadi nol.

• Terdapatnya variabel dummy.

• Menurunnya multikolinearitas.

• Tidak adanya hubungan antar variabel.

• Tidak validnya uji t dan uji F.

Jika data residual tidak berdistribusi normal, maka solusi yang dapat dilakukan adalah:

• Menambah jumlah observasi dengan nilai ekstrem

• Meningkatkan jumlah variabel independen

• Mengganti metode regresi menjadi time series

• Melakukan transformasi data, misalnya log atau akar

• Menghapus variabel dependen

Apa yang dimaksud dengan multikolinearitas?

• Ketika data residual tidak berdistribusi normal.

• Ketika nilai variabel independen tidak konstan.

• Ketika variabel dependen memiliki lebih dari satu kategori.

• Ketika dua atau lebih variabel independen saling berkorelasi tinggi.

• Ketika terdapat hubungan linier antara Y dan residual.

Alat statistik yang umum digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas adalah:

• R-square

• Uji Jarque-Bera

• Uji t parsial

• VIF (Variance Inflation Factor)

• Durbin-Watson