WorksheetsKuis Asumsi Klasik Analisis Regresi
Total questions: 20
Worksheet time: 22mins
Dibawah ini yang manakah tujuan dari Uji Durbin Watson?
Untuk menguji apakah dalam model regresi linier terdapat kolerasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 (sebelumnya)
Untuk mengetahui apakah sebuah model regresi memiliki indikasi heteroskedastisitas dengan cara meregres absolut residual.
Untuk menguji apakah sampel berasal dari distribusi tertentu
Untuk mengetahui apakah error term mendekati distribusi normal
Menguji apakah terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna antara variabel bebas atau tidak dalam model regresi
Terjadinya hubungan nyata antar variabel bebas dalam model regresi linear berganda mengindikasikan adanya…
heterokedastisitas
autokorelasi
multikolinieritas
homokedastisitas
heterokedastisitas
Manakah dari pernyataan dibawah ini yang menyatakan tidak terjadinya multikolinearitas..?
VIF > 10 atau nilai Tolerance < 0,01
VIF < 10 atau nilai Tolerance > 0,1
VIF < 10 atau nilai Tolerance < 0,1
VIF < 10 atau nilai Tolerance > 0,01
Berdasarkan output SPSS berikut, kesimpulan dari uji multikolinearitas yang didapat adalah…
Terjadi multikolinearitas, karena nilai VIF > 10 atau nilai Tolerance < 0,1
Terjadi multikolinearitas, karena nilai Sig. < 0,05 dan T hitung > T tabel
Tidak terjadi multikolinearitas, karena nilai VIF < 10 atau nilai Tolerance > 0,01
Tidak terjadi multikolinearitas, karena nilai VIF < 10 atau nilai Tolerance > 0,1
Apakah terdapat hubungan yang linear antara tingkat inflasi dengan penerimaan PPN dan PPnBM jika ingin meneliti dengan dasar pengambilan keputusannya menggunakan Sig. Deviation from Linearity dan alpha 5%?
Tidak, karena Sig. Deviation from Linearity < alpha
Tidak, karena Sig. Deviation from Linearity > alpha
Iya, karena Sig. Deviation from Linearity > alpha
Iya, karena Sig. Deviation from Linearity < alpha
Keadaan dimana terdapat kesamaan varians dari residual dapat dikatakan dengan keadaan
autokorelasi
homokedasitas
residual tidak berdistribusi normal
residual berdistribusi normal
heterokedastisitas
Dengan menggunakan dasar pengambilan keputusan Deviation From Linierty, variabel independent akan dikatakan memiliki hubungan yang linier dengan variabel dependents jika:
Nilai Sig. Deviation from Linierity < alpha
Nilai Sig. Deviation from Linierity > alpha
Nilai Sig. Deviation from Linierity = alpha
Nilai Sig. Deviation from Linierity ≠ alpha
Uji Independet (Autokorelasi) dengan menggunakan Uji Durbin Watson bertujuan untuk melihat apakah suatu data terdapat autokorelasi atau tidak. Data yang baik adalah data yang tidak terdapat autokorelasi. Dari output tersebut, apa keputusan yang diperoleh jika nilai dU : 1,6498 dan dL : 1,2138.
Gagal tolak H0
Terima H1
Terdapat Autokorelasi
Tidak ada kesimpulan
Pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel residual dalam regresi linier memiliki varians yang konstan atau tidak adalah
Uji Linieritas
Uji Autokorelasi
Uji Multikolinieritas
Uji Heterokedastisitas
Uji Distribusi Normal
Seperti yang kita ketahui bahwa Uji Durbin Watson dan Uji Multikolinearitas sama-sama menguji hubungan pada data. Namun, Apa yang membedakan Uji Durbin Watson dengan Uji Multikoliniearitas?
Uji Durbin Watson hanya menguji korelasi residual yang ada. Uji Multikolinearitas menguji korelasi antara variable prediktor
Uji Durbin Watson hanya menguji satu variable. Uji Multikolinearitas menguji korelasi antara variable respon pada data.
Uji Durbin Watson hanya menguji korelasi residual yang ada pada variable respon saja. Uji Multikolinearitas menguji diantara korelasi residual variable lain pada data
Uji Durbin Watson hanya menguji satu variable. Uji Multikolinearitas menguji korelasi antara residual variable lain pada data
Dari beberapa asumsi klasik, salah satunya adalah asumsi klasik identik, yang dimana pada asumsi klasik identik yang diuji adalah residual atau galatnya. yang dimaksud dengan residual atau galat adalah …
selisih antara nilai dugaan dan amatan
selisih antaar nilai error dan amatan
hasil bagi dari nilai dugaan dan amatan
selisih antara nilai absolute dan amatan
Apabila mengacu pada tabel hasil output diatas, Bagaimanakah kesimpulan yang dapat kita ambil?
Asymp. Sig. < Alpha, sehingga terima H0. Kesimpulan dari output adalah Residual Tidak Berdistribusi Normal
Asymp. Sig. > Alpha, sehingga terima H1. Kesimpulan dari output adalah Residual Tidak Berdistribusi Normal
Asymp. Sig. < Alpha, sehingga tolak H0. Kesimpulan dari output adalah Residual Tidak Berdistribusi Normal
Asymp. Sig. > Alpha, sehingga gagal tolak H0. Kesimpulan dari output adalah Residual Berdistribusi Normal
Apa yang menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas?
variabel yang memiliki hubungan sulit ditunjukan sebagai faktor penyebab dan mana yang menjadi faktor akibat
hubungan yang kuat antara dua variabel bebas atau lebih
varian dari error suatu pengamatan ke pengamatan lain terjadi ketidaksamaan
variabel bebasnya lebih dari satu
Seorang peneliti ingin melakukan Uji Asumsi Klasik dengan tujuan data tersebut tidak terdapat Autokorelasi. Data yang diuji adalah 20 Jumlah WP, Ekspor, dan Impor terhadap penerimaan PPh 22. Apabila terdapat output dengan nilai Durbin Watson sebesar 1,985 dengan alpha sebesar 5%, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah...
Terima H1 dengan kesimpulan terjadi autokorelasi
Tolak H0 dengan kesimpulan tidak terjadi autokorelasi
Terima H0 dengan kesimpulan tidak terjadi autokorelasi
Tolak H1 dengan kesimpulan terjadi autokorelasi
Jika Suatu data dinyatakan asumsi normalitas tidak terpenuhi atau residual tidak berdistribusi normal maka sebagai peneliti dapat melakukan tidakan seperti?
Mengganti salah satu variable agar menjadi normal
Mengubah analisis menjadi Non Parametrik
Membuat Outlier yaitu membuat data baru agar tidak ditemukannya data pencilan
mengabaikan data tersebut karena tidak terlalu penting
Uji asumsi klasik yang tidak perlu dilakukan dalam analisis regresi linier sederhana adalah
Uji Heterokedastisitas
Uji Multikolinieritas
Uji Normalitas
Uji Linieritas
Berikut yang BUKAN merupakan cara mengatasi residual yang tidak berdistribusi normal adalah..
Memperbanyak jumlah data sampel
Mengubah analisis menjadi nonparametrik
Menambahkan variabel dependen
Membuang outlier
Pernyataan berikut yang benar mengenai asumsi normalitas adalah..
Data variabel dependen harus berdistribusi normal
Data variabel independen harus berdistribusi normal
Residual data harus berdistribusi normal
Dapat dilakukan dengan scatter plot antara variabel X dan Y
Apa konsekuensinya jika kita tetap melakukan analisis regresi linier pada data variabel prediktor yang tidak memiliki hubungan linier terhadap respon?
Koefisien determinasinya mendekati 1
korelasinya mendekati -1
Uji parsialnya signifikan
uji parsialnya tidak signifikan
Berikut adalah dampak terjadinya multikolinieritas, kecuali..
Model yang Bias
Model yang salah
Hubungan antara variabel respon dan prediktor yang tidak tepat
Model yang kuat
