MasyaAllah Alhamdulillah terimakasih Bu. Setelah menggunakan berbagai transformasi data, melakukan penyembuhan log & Ln ternyata cocoknya pakaii lag 😭😭😭😭😭 terimakasih sangat bermanfaat videonya 😍😍❤️❤️❤️ sehat selalu ya kak semoga dipermudah segala urusannya sukses dunia wal akhiroh
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Ya Allah kak setelah 1 minggu saya coba berbagai cara, alhamdulillah cara kaka yg paling ampuh atasi uji heteros😭😭😭😭Terimakasih banyak kak💖semoga sehat selalu🥰
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Alhamdulillah terimakasih bu, setelah mencoba berbagai macam cara, , hanya cara ini yang berhasil mengatasi gejala heteroskedastisitas, terimakasih banyak bu, sehat selalu bu
Alhamdulillah kak. Berhasil. Terimakasih banyak kak. Sebelumnya udh coba nonton tutorial sana sini uji white, park, gunain Ln, dsb gk ada berhasil. Sempat mau pasrah tapi akhirnya bisa pas nonton yang ini😁
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Assalamualaikum Kak Alhamdulillah Ya Allah dipertemukan dengan konten kakak yang ini, data aku udh lebih dari 1 bulan ga lolos" uji hetero meskipun sudah di transform ke log10 dan ln, ternyata transform nya cocoknya ke Lag Terima kasih banyak ya kak atas ilmunya, semoga Allah memudahkan kakak untuk mendapatkan kebahagiaan dunia akhirat yaa kak ❤
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
alhamdulillah lolos juga dg heterokedastisitas dari uji glejser..terima kasih bu, mohon izin utk metode penyembuhan ini referensi nya dari siapa yah bu? jadi sumber referensi ke mendeley..disuruh cantumkan
Assalamualaikum kak, izin bertanya, metode first different untuk penyembuhan data hetero ini menggunakan referensi apa ya kak? Kalo tidak keberatan boleh kami tahu mengetahui judul bukunya?🙏 Terima kasih kak sebelumnya 🙏
Halo kak, terimakasih untuk tutorial yang sangat membantu, saya boleh minta referensi uji heteroskedasitas memakai metode first different. Terimakasih banyak kak🙏
Permisi Bu, saya mau bertanya. Jika sudah dilakukan uji first difference namun masih terdapat satu variabel yang masih terkena gejala heteroskedastisitas bagaimana ya bu cara untuk menyembuhkannya? Terima kasih, mohon bantuannya🙏
halo kak, mau tanya kak kalau uji normalitas dan multikolinieritasnya sudah bagus namun heterosnya hasilnya ternyata tidak sesuai, lalu saya menggunakan cara di video untuk uji heteroskedastisitas. apakah uji normalitas dan multikolinieritas saya mengukuti data yang digunakan untuk uji heteroskedastisitas yang sudah dirumuskan dengan rumus first difference ? Terima Kasih
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Halo ibu, saya mau bertanya untuk sumber metode first difference ini referensi dari mana ya bu? karena saya ketemu metode first different ini untuk mengatasi autokorelasi. Terimakasih sebelumnya bu
baik terima kasih atas pertanyaanya. Umumnya First Difference sering dipakai untuk menanggulangi masalah autokorelasi. Tetapi tidak menutup kemungkinan bisa juga untuk mengatasi apabila terjadi heteroskedastisitas. Berikut adalah sejumlah penyebab munculnya masalah heteroskedastisitas pada model regresi. 1) Data cross-section: seperti disebutkan sebelumnya, masalah heteroskedastisitas lazim dijumpai pada kasus data cross-section, yakni data individual atau data mikro yang diamati pada satu titik waktu. Misalnya, ketika data tingkat konsumsi dan pendapatan yang dikumpulkan dari sejumlah rumah tangga pada 2016 digunakan untuk mengestimasi fungsi konsumsi rumah tangga. Dalam kasus ini, masalah heteroskedastisitas sangat mungkin muncul karena variasi tingkat konsumsi pada rumah tangga berpendapatan rendah cenderung lebih rendah dibanding rumah tangga berpendapatan tinggi. Contoh aplikasi terkait masalah ini bisa dilihat di artikel berikut. 2) Pencilan: kehadiran pencilan atau outlier juga berpotensi memunculkan persoalan heteroskedastisitas. Pencilan adalah observasi yang nilainya relatif sangat jauh berbeda (lebih tinggi atau rendah) di banding observasi lainnya. Ketika ukuran sampel sangat kecil, peluang munculnya masalah heteroskedastisitas akibat kehadiran outlier menjadi semakin besar. 3) Omitted variable: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul ketika variable yang relevan dalam model regresi tidak dimasukan ke dalam spesifikasi model (omitted). Dengan kata lain, spesifikasi model yang digunakan kurang tepat. Misalnya, ketika mengestimasi fungsi permintaan terhadap suatu komoditas kita tidak memasukkan variable harga komoditas lain yang merupakan produk komplement atau sibtitusi dari komoditas tersebut sebagai variable penjelas. 4) Distribusi variabel tak bebas: jika variabel yang memiliki distribusi tidak simetris yakni berdistribusi menceng (skewed) seperti lazim dijumpai pada data pendapatan, pengeluaran, upah, dll dimasukan sebagai variabel penjelas, persoalan heteroskedastisitas juga bisa muncul. 5) Transformasi data dan fungsional form: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul karena transformasi data yang tidak tepat (rasio, first differencing, dll) dan penggunaan bentuk fungsional dalam memodelkan data yang tidak tepat, misalnya penggunaan model linear ketimbang log-linear model. Proses asumsi klasik ada beberapa tahapan, bermula dari uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir adalah uji hetero. Bisa dilakukan uji hetero dengan syarat sudah lolos normalitas, lolos multi dan lolos autokorelasi. Karena serangkaian langkah tersebut bisa berakibat terkena hetero (point 5) /proses dari uji sebelumnya, sehingga treatmennt untuk mengatasinya bisa menggunakan kombinasi LAG dan first difference yang Saya tampilkan pada video kali ini. Referensi : Sankar Kumar (2015). Principles of Econometrics: A Modern Approach Using Eviews. Oxford University Press
Saya mau bertanya, kalau kita menggunakan first difference untuk hetero, apakah untuk uji sebelumnya sperti normalitas, auto, sama multikol menggunakan data yg udah di first difference jg?
terima kasih atas pertanyaanya ka.Jawabnya tidak demikian, first difference tidak dipergunakan utk semua pengujian hanya utk pengobatan pengujian tertentu saja.
Maaf ibu mau bertanya, jadi berdasarkan komen yang saya baca untuk data uji asumsi klasik menggunakan data yang sudah lolos uji masing-masing. Sedangkan untuk heteros menggunakan data hasil treatment. Lalu untuk data yang digunakan dalam metode regresi linier berganda adalah data terakhir yang telah lolos uji asumsi klasik yang mana uji terakhir dalam uji asumsi klasik ini adalah uji heteros yang di first difference kan. Sehingga data yang digunakan dalam regresi linier berganda, uji t, maupun uji F adalah data terakhir, yaitu data yang telah di first differencekan. Lalu untuk n nya sendiri berarti menggunakan n terakhir yang telah di first differece kan ya bu? Yang mana total jumlah n awal dikurangi satu karena pada proses lag itu pasti kolom paling atas hasil observasi akan hilang? Apakah benar ya bu? Terkmakasih
karena sifatnya uji hetero itu khan nilainya hrs absolut artinya regresi yg terakhir adalah yg sdh lolos semua asumsi klasik. Jika ada lag artinya berkurang 1 yach
Selamat pagi kak, kak saya sudah mengikuti cara di atas sebelumnya ada 4 variabel yg lolos menggunakan glejer cuma x1 yg lolos namun setelah meggunakan cara ini untuk x2,3,4 nya lolos namun mengapa jadi x1 yg tidak lolos? Bagaimana ya cara mengatasinya
Alhamdulilah pakai cara ini lolos, sudah coba pengobatan hetero pakai uji park uji white uji satunya lagi malah tambah banyak variabel yg tidak lolos padahal cuma 1 awalnya. S3karang bisa trimakasih bu😊. Saya juga mau bertanya sebelumya pakai data asli sudah lolos semua uji asumsi klasik hanya hetero saja yg tidak lolos, selanjutnya apa uji asumsi klasik perlu di ulang kembali palao data baru ini bu?
tahapan asumsi klasik ada 4 : uji normalitas, uji multi, auto dan hetero. jika pada tahap uji hetero sudah lolos artinya sudah berhasil ka"tidak perlu dilakukan pengulangan uji asumsi klasik lg. Data yg dipakai adalah data yg terakhir yach (yg sudah lolos). Alhamdulillah jika membantu
Halo ibu, saya ingin bertanya uji hetero saya sudah lolos menggunakan metode first difference. Untuk uji regresi berganda variabel dependen yg digunakan apakah variabel dy?
Izin bertanya bu, jika setelah dilakukan penyembuhan, data yang di gunakan untuk Uji F, uji T, dan persamaan regresi berganda data yang terbaru bu ? Terimakasih
@@syafiraazharihadian1828 regresi terakhir yg dipakai (Final) adalah regresi setelah dilakukan uji asumsi klasik mba dan lolos.Jika dilakukan pengobatan, artinya data yang dipakai adalah yang setalh diobati (data terakhir) . Nilai apa yg kecil ? kurang spesifik
untuk uji hetero yg dipakai adalah data yang sudah sembuh yach mba tp tidak semua komponen...fokus saja pada Tabel Coefficient dg variabel dependennya dijadikan nilai Absolut dan indpenden.Tabel lainnya abaikan. Jdi utk Adj R2 dan t serta F pakainya adalah yang data sebelum diabsolutkan (lolos uji normalitas, lolos uji multi dan lolos uji autokorelasi).Data yg mba pakai terakhir adalah yg lolos ke-3 uji itu. Sedangkan yg Hetero hanya dipakau tabel cofficient (lolos hetero). Uji hetero berbeda dg ke-3 uji lainnya (absolut)
Kak, mau tanya klo datanya sudah lolos uji normalitas, multikolinearitas dan heteroskedastisitas sudah diobati menggunakan first difference. Maka untuk analisis regresi berganda bisa menggunakan data awal atau data yg sudah diobati dengan first difference? Makasih sebelumnya kak
@@rydhasangjuara maaf mau tanya kak, kan di sini dikatakan menggunakan data yang sudah diobati yang berarti menggunakan data yang sudah di first differenve kan? Lalu apabila menggunakan data first different, data saya terjadi autokorelasi. Tetapi apabila menggunakan data awal maka data saya lolos uji N, M, A hanya saja tidak lolos uji Heteros. Lalu bagaimana ya kak? Pda kolom komentar lainnya itu dijelaskan bahwa menggunakan data yang sudah lolos uji N,M,A yaitu data awal ya kak berarti? Tapi kalau yang disini itu maksudnya bagaimana ya kak? Terimakasih🙏🏼
Assalamu'alaikum ibu. Saya mau tanya. Ketika uji normalitas dan uji multikolinearitas saya menggunakan data asli dan lolos. Tapi ketika saya uji heteroskedastisitas menggunakan data asli terjadi. Saya dah ikutin cara yang ibu berikan, dan hasilnya tidak terjadi heteroskedastisitas di variabel saya. Yang mau saya tanyakan, ketika kita sudah melakukan uji heteroskedastisitas, untuk uji normalitas dan uji multikolinearitas ulang menggunakan data yang sudah dipulihkan atau tetep pake data asli ya bu? Terimakasih.
jangan lupa uji autokorelasi juga yach setlah multikol...karena pengujiannya beda-beda. Gunakan data yg sudah lolos ditiap ujinya. Untuk data terakhir regresi pakai data yg terakhir yg sdh lolos semua jenis asumsi klasik
Bearti setelah multikolinearitas harus di uji auto korelasi dulu ya kak? Terus data yang dipake buat uji autokorelasi pakai data yang sama saat uji normalitas sama uji multikolinearitas?
Hallo kak, maaf mau tanya. Untuk uji regresi kakak menggunakan data asli yang lolos N,M,A kah kak? Karena kebetulan saya coba cek tempat saya apabila memggunakan data setelah heteros yang telah di first difference kan ada penyakit di uji lainnya
Izin bertanya, kalau kita awalnya mengalami heteroskedastisitas kemudian melakukan metode first difference dan akhirnya sudah tidak terjadi heteroskedastisitas, itu semua langkah langkahnya apakah harus ditulis di laporan penelitian? Atau tidak perlu ditulis kalau melakukan metode first difference, terima kasih
baiknya dijelasin dilaporan penelitiannya ka", supaya ingat histori proses olah data. Sajikan sebelum lolos uji hetero dan sajikan sesudah lolos hetero dan jelaskan treatment yang sudah diambil (pengobatan)
Izin bertanya, jika di uji asumsi klasik terkena gejala autokorelsi, setelah itu di obati dengan corchrane orcutt, kemudian melakukan uji ulang dari mulai uji normalitas dengan data yang sudah di obati ternyata terkena gejala heteroskedastisitasi, apakah cara ini bisa digunakan untuk mengobati heteroskedastisitas tersebut?
Tahapan utk melakukan uji asumsi klasik adalah : uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir uji heteroskedastisitas. JIka sudah smpai tahap uji auto dan terkena auto silahkan obati dg corchrane orcutt, jika sudah lolos lanjut ke uji hetero ya ka, tidak perlu melakukan uji normalitas lagi khan udh dilakukan diawal, jadi next step lanjut ke uji yang terakhir
@@rydhasangjuara izin bertanya bu, berarti untuk melalukan penyembukan uji hetero menggunakan data yg dri peyembuhan uji autokorelasi ya? atau dari data awal spt yang dicontohkan dalam ppt?
kak, sesudah mengikuti tips kaka, mau nanya mengenai gambar grafik scatterplotnya, yang diambil itu gambar grafik scatterplot sebelum hetero atau bebas dari hetero?
maksudnya yang diambil itu gambar scatterplot data mentah atau gambar scatterplot sesudah mengikuti tahap first differen? bagaimana dengan uji t dan uji Fnya apakah yang diikuti itu tahap first differen atau regresi data mentah?
@@dekaroppo3192 scatterplot yg dipakai utk hetero adalah scatterplot yang sudah lolos uji hetero.Misal pakai first difference artinya scatterplot setelha penyembuhan first difference.Regresi yg dipakai adalah regresi terakhir yg sudah lolos ke-4 uji asumsi klasik (N,M,A,H)
Assalamu'alaikum bu, saya mau bertanya. Kalau diawal datanya sudah di transform pake LN, lalu saat uji heteros untuk cara WLS harus pakai data LN atau data sebelum di LN yaa bu?
pastikan data tabulasi dan teknik pengolahan sudah benar tentunya harus melewati uji normalitas terlebih dahulu. Jika belum normal silahkan di obati terlebih dahulu sebelum masuk ke multi, auto dan hetero
Kak, punya saya setelah mengikuti seluruh prosedur video diatas, nilai Sig. pada setiap variabel nya menjadi 1.000 Nah, pertanyaan saya, apakah itu sudah benar dan telah dinyatakan sebagai bebas dari heteroskedastisitas ? karena nilai Sig. setiap variabelnya 1.000
run test adalah salah satu metode pengujian untuk kasus satu sampel. Prosedur pengujian dilakukan dengan mengurutkan data sampel dan mencari letak nilai mediannya.Ini berbeda dengan metode first difference
Ijin bertanya bu, jika semua uji asumsi klasik sudah selesai tapi pada uji heteroskedastisitas perlu dilakukan perbaikan sehingga muncul rumus regresi baru apakah semua uji asumsi harus diganti dengan model regresi yang baru bu? Terimakasih
tidak perlu, saat uji hetero jika kena penyakit cukup lakukan treatment. Data yang dipakai adalah hasil uji"yg sbelumnya yg sudah lolos dan hasil uji hetero yg sdh lolos
Permisi bu maaf mau nanya, misalnya saya menggunakan 40 sampel, unyuk uji normalisasi, multi dan autokorelasi lolos akan tetap terjadi gehala heteros. Nah saya coba pakai metode lag 1 itu lolos bu. Jadi data saya kan berkurang 1 sampelnya sisa 39. Nah apakah saya harus menguji ulang normalitas, auto, dll menggunakan data yang 39 itu atau lanjut aja bu?
asumsi klasik dilakukan pda data tidak hanya sekunder tapi juga primer, bedanya klo primer ada uji validitas dan reliabilitas, Ref sudah sy jelaskan di balasan komentar @Fiqca Afanji yach
Kk kalau uji normalitas dengan moderasi berhasil tapi uji autokorelasi, uji multi, Dan uji heteronya kena. Bagaimana ya kk? Saya sudah tranformasi data menjadi SQRT semua menurut kurva Dan sudah oulier juga sebanyak 17 Dari 171 data. Mohon pencerahan Dan bimbingan nya kk
Selamat sore, saya mau bertanya, misalnya hasil yang diperoleh ternyata masih ada satu variabel yang dibawah 0.05 bagaimana ya? apakah bisa menggunakan nilai residual dari hasil regresi terakhir dan mengabsolutkan nilainya lagi? terima kasih.
terima kasih atas pertanyaannya, biasanya setelah dilakukan pengobatan kombinasi lag dan first difference langsung sembuh ka, jika kombinasi lag dan first difference belum berhasil ka"bisa menggunakan teknik pengobatan hetero yang lain yg sudah sy singgung di ppt pada video ini : ada Transformsi penuh, WLS maupun Huber White. Silahkan dicoba ka'....jika ke-3 metode itu belum berhasil juga ada kemungkinan tabulasi datanya belum tepat /salah hitung dsb atau bisa jadi data penelitian memang kurang bagus.Pastikan sudah normal yach ka saat dilakukan uji normalitas
@@rydhasangjuara Terimakasih Bu ilmunya. Mohon maaf Bu mau nanya, uji autokorelasi kan hanya di gunakan untuk menguji data time series. Jadi saya tidak menggunakan uji autokorelasi ini Bu. Setelah saya coba metode ini berhasil menyembuhkan heteroskedastisitas data saya bu. Lalu apakah metode ini relevan untuk mengobati data yang tidak melewati uji autokorelasi terlebih dahulu Bu? Terimakasih bu
Bu mau tanya, saat melakukan transform utk lagX1 muncul seperti ini “ incorrect variable name : either the name is more than 64 characters, or it is not defined by a previous command” gimana cara nya buk, soal ny gak bisa
ini artinya penamaan variabel tdk tepat karena lebih dari 64 karakter.Coba nama variabel dibuat singktan nama variabel.Contoh Kepemilikan Institusional disingkat INST
@@cadanganbagus6754 artinya pas 0.050 yach? syarat untuk lolos hetero adalah > 0.05 ka, jadi sebaiknya saran sy meski angkanya tipis baiknya diobati. Jika 0.051 (lolos)
terima kasih atas pertanyaannya, biasanya setelah dilakukan pengobatan kombinasi lag dan first difference langsung sembuh ka, jika kombinasi lag dan first difference belum berhasil ka"bisa menggunakan teknik pengobatan hetero yang lain yg sudah sy singgung di ppt pada video ini : ada Transformsi penuh, WLS maupun Huber White. Silahkan dicoba ka'....jika ke-3 metode itu belum berhasil juga ada kemungkinan tabulasi datanya belum tepat /salah hitung dsb atau bisa jadi data penelitian memang kurang bagus.Pastikan sudah normal yach ka saat dilakukan uji normalitas
Maaf bu mau tanya kalau cara mengobati uji heteros yang didalamnya terdapat variabel dummy bagaimana ya ? Apakah menggunkan first difference juga bisa ? Mohon sekali bantuannya 🙏
Terima kasih ka Fiqca atas pertanyaannya, Dalam ilmu ekonomi ketergantungan suatu variabel Y (variabel tak bebas) atas variabel lain X (variabel bebas) jarang bersifat seketika. Sangat sering, Y bereaksi terhadap X dengan suatu selang waktu. Selang waktu inilah yang disebut dengan lag.Dan lag ini adalah bagian dari alur dilakukannya First Difference. Untuk variabel dummy kurang cocok jika dilakukan Lag karena variabel dummy kurang mampu menunjukkan deret waktu nilai yang berurutan (lag). Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (misal: jenis kelamin, ras, agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain-lain). Contoh Laki-laki disimbolkan 1, sedangakan perempuan disimbolkan 0.
@@rydhasangjuara tetapi kak penelitian saya itu juga terdapat variabel yang bukan dummy jadi variabel dummy dan yang bukan dummy jadi satu data. Sudah saya uji menggunakan kombinasi lag dan first difference itu berhasil kak. Kalau boleh tau kombinasi lag dan first difference itu sumber referensinya dari mana ya ? Terimakasih sebelumnya sangat membantu
@@fiqcaafanji5291 wach hebat donk ka klo berhasil...hehehe...sudah sy bahas didiskusi sebelumnya : Berikut adalah sejumlah penyebab munculnya masalah heteroskedastisitas pada model regresi. 1) Data cross-section: seperti disebutkan sebelumnya, masalah heteroskedastisitas lazim dijumpai pada kasus data cross-section, yakni data individual atau data mikro yang diamati pada satu titik waktu. Misalnya, ketika data tingkat konsumsi dan pendapatan yang dikumpulkan dari sejumlah rumah tangga pada 2016 digunakan untuk mengestimasi fungsi konsumsi rumah tangga. Dalam kasus ini, masalah heteroskedastisitas sangat mungkin muncul karena variasi tingkat konsumsi pada rumah tangga berpendapatan rendah cenderung lebih rendah dibanding rumah tangga berpendapatan tinggi. 2) Pencilan: kehadiran pencilan atau outlier juga berpotensi memunculkan persoalan heteroskedastisitas. Pencilan adalah observasi yang nilainya relatif sangat jauh berbeda (lebih tinggi atau rendah) di banding observasi lainnya. Ketika ukuran sampel sangat kecil, peluang munculnya masalah heteroskedastisitas akibat kehadiran outlier menjadi semakin besar. 3) Omitted variable: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul ketika variable yang relevan dalam model regresi tidak dimasukan ke dalam spesifikasi model (omitted). Dengan kata lain, spesifikasi model yang digunakan kurang tepat. Misalnya, ketika mengestimasi fungsi permintaan terhadap suatu komoditas kita tidak memasukkan variable harga komoditas lain yang merupakan produk komplement atau sibtitusi dari komoditas tersebut sebagai variable penjelas. 4) Distribusi variabel tak bebas: jika variabel yang memiliki distribusi tidak simetris yakni berdistribusi menceng (skewed) seperti lazim dijumpai pada data pendapatan, pengeluaran, upah, dll dimasukan sebagai variabel penjelas, persoalan heteroskedastisitas juga bisa muncul. 5) Transformasi data dan fungsional form: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul karena transformasi data yang tidak tepat (rasio, first differencing, dll) dan penggunaan bentuk fungsional dalam memodelkan data yang tidak tepat, misalnya penggunaan model linear ketimbang log-linear model. Proses asumsi klasik ada beberapa tahapan, bermula dari uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir adalah uji hetero. Bisa dilakukan uji hetero dengan syarat sudah lolos normalitas, lolos multi dan lolos autokorelasi. Karena serangkaian langkah tersebut bisa berakibat terkena hetero (point 5) /proses dari uji sebelumnya, sehingga treatment untuk mengatasinya bisa menggunakan kombinasi LAG dan first difference yang Saya tampilkan pada video kali ini. Referensi : Sankar Kumar (2015). Principles of Econometrics: A Modern Approach Using Eviews. Oxford University Press
Assalamualaikum bu, saya mau memastikan kembali terkait penelitian saya. Jadi, pada penelitian saya terkait uji asumsi klasik telah lolos untuk uji N, M, A tetapi pada uji H tidak lolos. Setelah saya menggunakan treatmnt yg ibu jelaskan ternyata akhirnya lolos tetapi pada uji N, M, A lainnya apabila menggunakan data hasil treatmnt itu tidak normal dan terjadi autokorelasi. Sehingga untuk pengujian linier berganda saya tetap menggunakan data awal sebelum ada treatment yg mana uji N,M,A lolos tetapi untuk keterangan uji Hetero menggunakan data yang telah ditteatmnt ya bu? Terimakasih🙏🏼
Wa'alaikumussalam Warrahmatullahi Wabarakatuh, seharusnya 4"nya lolos dl mba, cuma pd saat udh dpt data terakhir itu tidak perlu diuji lagi ke depan (N, M, A)
MasyaAllah Alhamdulillah terimakasih Bu. Setelah menggunakan berbagai transformasi data, melakukan penyembuhan log & Ln ternyata cocoknya pakaii lag 😭😭😭😭😭 terimakasih sangat bermanfaat videonya 😍😍❤️❤️❤️
sehat selalu ya kak semoga dipermudah segala urusannya sukses dunia wal akhiroh
Terima kasih bu🙏🏻, akhirnya lolos uji heteroskedastisitas setelah coba semua cara penyembuhannya, cuma cara ini yang bisa, semoga ilmunya berkah bu
Alhamdulilah bu dari semua uji hetero, cuman ini yang bisa dan ampuh. terimakasihh nggeh bu semoga sehat selalu dan dilancarkan rezekinya 🥰
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
@@wantok3861halo kak mohon maaf udah tahu jawabannya belum ya kak?
alhamdulillah ala kulli haal, sedekah jariyah untuk channelnya dan para konten creatornya
Terimakasih ka, sangat membantu saya yg hampir putus asa terkena heteroskedastisitas
Ya Allah kak setelah 1 minggu saya coba berbagai cara, alhamdulillah cara kaka yg paling ampuh atasi uji heteros😭😭😭😭Terimakasih banyak kak💖semoga sehat selalu🥰
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
makasih banget bu. udah banyak cara saya coba akhirnya bisa pake tutor ibu. banyak rejeki buuuu🙏🙏🙏
Alhamdulillah terimakasih bu, setelah mencoba berbagai macam cara, , hanya cara ini yang berhasil mengatasi gejala heteroskedastisitas, terimakasih banyak bu, sehat selalu bu
mantappp, terimakasih ilmunya 🙏👍
mantab kak
penjelasannya bagus dan mudah dicermati. terimakasih kak
Alhamdulillah kak. Berhasil. Terimakasih banyak kak. Sebelumnya udh coba nonton tutorial sana sini uji white, park, gunain Ln, dsb gk ada berhasil. Sempat mau pasrah tapi akhirnya bisa pas nonton yang ini😁
Masya allah terima kasih banyak ibu, ilmunya sangat bermanfaat setelah saya pusing"an... semoga sehat terus dan bisa sharing ilmunya lagi 🥰
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Makasih banyak Bu Ira udah coba dilainnya semua cara diikuti tapi tetep nggk lolos, pakai caranya Bu Ira bener" langsung lolos mantep bgt ibu
Makasih banyakkk ibuu😭😭 3 hari nangis gara gara ini akhir nya bisa😭
Alhamdulillah berhasil Bu.
Terimakasih atas ilmunya, sangat bermanfaat
alhamdulillah sukses mba maulida
kaka makasih bangett aku udah nyari banyak tutorial tapi yang kaka yang berhasil huhuhu
Assalamualaikum Kak
Alhamdulillah Ya Allah dipertemukan dengan konten kakak yang ini, data aku udh lebih dari 1 bulan ga lolos" uji hetero meskipun sudah di transform ke log10 dan ln, ternyata transform nya cocoknya ke Lag
Terima kasih banyak ya kak atas ilmunya, semoga Allah memudahkan kakak untuk mendapatkan kebahagiaan dunia akhirat yaa kak ❤
Makasih banyak bu. Akhirnya saya lolos heteros🙏
Akhirnya, Ya Tuhan.... Setelah segambreng diotak-atik, uji ini itu dan gagal semua. Makasih mbak!!!!
iya ka, sama".Sukses yach
Terimakasih tutornya Bu ❤
Alhamdulillah uji hetero saya lolos, terimakasih banyak kak ilmunya
Terimakasih mbaa, akhirnya lolos uji gletser😭😭😭 setelah berbagai cara🙏❤
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
ALHAMDULILLAH, MAKASIH YAAAAAAAA... aku dari tadi udh coba 4 video gagal terus. akhirnya berhasil. makasih banget yaaaaaaaaa
alhamdulillah good content. Sama"ka
kak model regresi y=a+bx akhirnya pakai yang sesuah treatment atau sebelum treatment?
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Semangat ka2. Good content
Panjang umur mbaaaa
Trimakasihh❣️❣️❣️
Akhirnyaaa, terimakasih kak, berhasill. Sangat membantu😭😭
Terimakasih bu, akhirnya saya berhasil jg. Sehat selalu yaaa
Alhamdulillah, Aamiin...sehat dan bahagia selalu mba Ayu, terus berjuang dan gapai cita"nya.
Terimakasih banyak Bu..
makasih mbak akhirnya lolos uji gletser setelah mencoba berbagai cara :')
Ily mba akhirnya data saya lolos uji hetero😊😇
Makasih ilmunya
Buat tutorial agar signifikan di regresi linier berganda dong
Thank you ibuu 🙏🏻 berhasil
alhamdulillah lolos juga dg heterokedastisitas dari uji glejser..terima kasih bu, mohon izin utk metode penyembuhan ini referensi nya dari siapa yah bu? jadi sumber referensi ke mendeley..disuruh cantumkan
Assalamualaikum kak, izin bertanya, metode first different untuk penyembuhan data hetero ini menggunakan referensi apa ya kak? Kalo tidak keberatan boleh kami tahu mengetahui judul bukunya?🙏
Terima kasih kak sebelumnya 🙏
kalo sudah ketemu referensinya boleh sharing kak?🙏🏻
bu lalu untuk uji t nya menggunakan data dari multekolinearitas atau heteros ya?
Halo kak, kak apa sdh dapat jawaban untuk ini plis kak balas
Setelah hetero sembuh, apakah dilakukan pengujian ulang uji normalitas, multikolinearitas?
Halo kak, terimakasih untuk tutorial yang sangat membantu, saya boleh minta referensi uji heteroskedasitas memakai metode first different. Terimakasih banyak kak🙏
terima kasih ibu ❤
Izin bertanya, untuk scatterplot menggunakan hasil yang awal atau hasil akhir?
KK mau nanya, apakah metode first different bisa digunakan pada data cross section, untuk mengobati gejala heteroskedastisitas?🙏🏻
Setelah ditramsform..apa perlu data dirunning lagi kak?? Kalo dirunnung lgi gmna caranya?
Permisi Bu, saya mau bertanya. Jika sudah dilakukan uji first difference namun masih terdapat satu variabel yang masih terkena gejala heteroskedastisitas bagaimana ya bu cara untuk menyembuhkannya?
Terima kasih, mohon bantuannya🙏
Min untuk metode fitrs differen referensinya dari mana ya min terimakasih
Min
Kak permisi mau nanya,ini referensi nya dari mana ya? Saya cari pake yg lain gagal,tapi saya pake ini berhasil, terima kasih
halo kak, mau tanya kak kalau uji normalitas dan multikolinieritasnya sudah bagus namun heterosnya hasilnya ternyata tidak sesuai, lalu saya menggunakan cara di video untuk uji heteroskedastisitas. apakah uji normalitas dan multikolinieritas saya mengukuti data yang digunakan untuk uji heteroskedastisitas yang sudah dirumuskan dengan rumus first difference ?
Terima Kasih
Halo kak boleh tahu sudah ada jawabannya belum yah terkait pernyataan Kaka yg ini??
@@caramelcandiy belum ka
@@asifafikriyah4012 mohon maaf kak terus itu kakanya diapain datanya kalo kya gitu? soalnya aku bingung misal diulang lagi hasilnya malah jadi kacau
@@caramelcandiy duh aku lupa jga karena udah lama jga soalnya.
Halo kak, kak aku mau nnya waktu kk berhasil pakai cr ini untuk sembuhin hetero nanti untuk jumlah n itu dikurang satu ngk ka? Apa tetap ikut jumlah n kita yg awal..karena kan kak waktu proses lag itu pasti kolom paling atas itu hilang, pliss kak balas 🙏🏻🙏🏻
Halo ibu, saya mau bertanya untuk sumber metode first difference ini referensi dari mana ya bu? karena saya ketemu metode first different ini untuk mengatasi autokorelasi. Terimakasih sebelumnya bu
baik terima kasih atas pertanyaanya. Umumnya First Difference sering dipakai untuk menanggulangi masalah autokorelasi. Tetapi tidak menutup kemungkinan bisa juga untuk mengatasi apabila terjadi heteroskedastisitas.
Berikut adalah sejumlah penyebab munculnya masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
1) Data cross-section: seperti disebutkan sebelumnya, masalah heteroskedastisitas lazim dijumpai pada kasus data cross-section, yakni data individual atau data mikro yang diamati pada satu titik waktu. Misalnya, ketika data tingkat konsumsi dan pendapatan yang dikumpulkan dari sejumlah rumah tangga pada 2016 digunakan untuk mengestimasi fungsi konsumsi rumah tangga. Dalam kasus ini, masalah heteroskedastisitas sangat mungkin muncul karena variasi tingkat konsumsi pada rumah tangga berpendapatan rendah cenderung lebih rendah dibanding rumah tangga berpendapatan tinggi. Contoh aplikasi terkait masalah ini bisa dilihat di artikel berikut.
2) Pencilan: kehadiran pencilan atau outlier juga berpotensi memunculkan persoalan heteroskedastisitas. Pencilan adalah observasi yang nilainya relatif sangat jauh berbeda (lebih tinggi atau rendah) di banding observasi lainnya. Ketika ukuran sampel sangat kecil, peluang munculnya masalah heteroskedastisitas akibat kehadiran outlier menjadi semakin besar.
3) Omitted variable: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul ketika variable yang relevan dalam model regresi tidak dimasukan ke dalam spesifikasi model (omitted). Dengan kata lain, spesifikasi model yang digunakan kurang tepat. Misalnya, ketika mengestimasi fungsi permintaan terhadap suatu komoditas kita tidak memasukkan variable harga komoditas lain yang merupakan produk komplement atau sibtitusi dari komoditas tersebut sebagai variable penjelas.
4) Distribusi variabel tak bebas: jika variabel yang memiliki distribusi tidak simetris yakni berdistribusi menceng (skewed) seperti lazim dijumpai pada data pendapatan, pengeluaran, upah, dll dimasukan sebagai variabel penjelas, persoalan heteroskedastisitas juga bisa muncul.
5) Transformasi data dan fungsional form: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul karena transformasi data yang tidak tepat (rasio, first differencing, dll) dan penggunaan bentuk fungsional dalam memodelkan data yang tidak tepat, misalnya penggunaan model linear ketimbang log-linear model.
Proses asumsi klasik ada beberapa tahapan, bermula dari uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir adalah uji hetero. Bisa dilakukan uji hetero dengan syarat sudah lolos normalitas, lolos multi dan lolos autokorelasi. Karena serangkaian langkah tersebut bisa berakibat terkena hetero (point 5) /proses dari uji sebelumnya, sehingga treatmennt untuk mengatasinya bisa menggunakan kombinasi LAG dan first difference yang Saya tampilkan pada video kali ini.
Referensi : Sankar Kumar (2015). Principles of Econometrics: A Modern Approach Using Eviews. Oxford University Press
@@rydhasangjuara kalau penelitian saya hanya 1 variabel terikat dan 1 variabel bebas masih tetap bisa menggunakan metode first difference ini bu?
@@windaayuputri2186 first difference lebih tepat dipakai untuk variabel independen lebih dari satu
@@rydhasangjuara bu komen ini baiknya di pin saja mungkin, karena saya lihat bayak komen yang menanyakan referensi dari first difference
@@rydhasangjuarabu referensi buku nya apa ya bu? Untuk pengobatan First difference untuk Uji Heteroskedastisitas
Saya mau bertanya, kalau kita menggunakan first difference untuk hetero, apakah untuk uji sebelumnya sperti normalitas, auto, sama multikol menggunakan data yg udah di first difference jg?
terima kasih atas pertanyaanya ka.Jawabnya tidak demikian, first difference tidak dipergunakan utk semua pengujian hanya utk pengobatan pengujian tertentu saja.
@@rydhasangjuara ada referensinya kak?
Maaf ibu mau bertanya, jadi berdasarkan komen yang saya baca untuk data uji asumsi klasik menggunakan data yang sudah lolos uji masing-masing. Sedangkan untuk heteros menggunakan data hasil treatment. Lalu untuk data yang digunakan dalam metode regresi linier berganda adalah data terakhir yang telah lolos uji asumsi klasik yang mana uji terakhir dalam uji asumsi klasik ini adalah uji heteros yang di first difference kan. Sehingga data yang digunakan dalam regresi linier berganda, uji t, maupun uji F adalah data terakhir, yaitu data yang telah di first differencekan. Lalu untuk n nya sendiri berarti menggunakan n terakhir yang telah di first differece kan ya bu? Yang mana total jumlah n awal dikurangi satu karena pada proses lag itu pasti kolom paling atas hasil observasi akan hilang? Apakah benar ya bu? Terkmakasih
karena sifatnya uji hetero itu khan nilainya hrs absolut artinya regresi yg terakhir adalah yg sdh lolos semua asumsi klasik. Jika ada lag artinya berkurang 1 yach
@@rydhasangjuaraibu berarti untuk uji normalitas dan yang lainnya, diuji kembali dengan n yang baru?
Maaf bu, mau tanya
Hasil dari Cara ini bisa digunakan untuk uji multikolinieritas atau tidak ya bu?
Mohon pencerahannya Bu🙏🏻, Terimakasih
sy rasa kurang relevan
Selamat pagi kak, kak saya sudah mengikuti cara di atas sebelumnya ada 4 variabel yg lolos menggunakan glejer cuma x1 yg lolos namun setelah meggunakan cara ini untuk x2,3,4 nya lolos namun mengapa jadi x1 yg tidak lolos? Bagaimana ya cara mengatasinya
tolong ini punya saya udah coba segala uji masing ada 1 yg ngga terkena heteros😭😭😭😭
Kak saya pakai cara itu heteroskedastisitasnya lolos tp malah terjadi autokorelasi, bisa tanya solusinya gimana kak🙏
kak mau nanya jika sdh sampai ditahap absolut tetap di akhir masih ada 1 variabel yg dibawa 0,05 gimana ya kak ?
Alhamdulilah pakai cara ini lolos, sudah coba pengobatan hetero pakai uji park uji white uji satunya lagi malah tambah banyak variabel yg tidak lolos padahal cuma 1 awalnya. S3karang bisa trimakasih bu😊. Saya juga mau bertanya sebelumya pakai data asli sudah lolos semua uji asumsi klasik hanya hetero saja yg tidak lolos, selanjutnya apa uji asumsi klasik perlu di ulang kembali palao data baru ini bu?
tahapan asumsi klasik ada 4 : uji normalitas, uji multi, auto dan hetero. jika pada tahap uji hetero sudah lolos artinya sudah berhasil ka"tidak perlu dilakukan pengulangan uji asumsi klasik lg. Data yg dipakai adalah data yg terakhir yach (yg sudah lolos). Alhamdulillah jika membantu
@@rydhasangjuara halo persamaan regresi yang di pakai jadinya yang sebelum atau sesudah treatment ya?
Halo ibu, saya ingin bertanya uji hetero saya sudah lolos menggunakan metode first difference. Untuk uji regresi berganda variabel dependen yg digunakan apakah variabel dy?
ini jawabannya apa ya kak kalau boleh tahu?🙏🏻
@@dindarizkiamaharani2422 Halo, saya belum menemukan jawabannya
Izin bertanya bu, jika setelah dilakukan penyembuhan, data yang di gunakan untuk Uji F, uji T, dan persamaan regresi berganda data yang terbaru bu ? Terimakasih
btul mba syafira
@@rydhasangjuara tapi untuk uji F dan uji T nilainya jadi sangat kecil bu, bagaimana ya apa memang seperti itu ? Atau memang ada rumus lg bu?
@@syafiraazharihadian1828 regresi terakhir yg dipakai (Final) adalah regresi setelah dilakukan uji asumsi klasik mba dan lolos.Jika dilakukan pengobatan, artinya data yang dipakai adalah yang setalh diobati (data terakhir) . Nilai apa yg kecil ? kurang spesifik
@@rydhasangjuara Ohh baik bu, seperti nilai R square awalnya 0.724 setelah disembuhkan menjadi 0.012 . Apakah hal tersebut wajar bu?
untuk uji hetero yg dipakai adalah data yang sudah sembuh yach mba tp tidak semua komponen...fokus saja pada Tabel Coefficient dg variabel dependennya dijadikan nilai Absolut dan indpenden.Tabel lainnya abaikan. Jdi utk Adj R2 dan t serta F pakainya adalah yang data sebelum diabsolutkan (lolos uji normalitas, lolos uji multi dan lolos uji autokorelasi).Data yg mba pakai terakhir adalah yg lolos ke-3 uji itu. Sedangkan yg Hetero hanya dipakau tabel cofficient (lolos hetero). Uji hetero berbeda dg ke-3 uji lainnya (absolut)
Kak, mau tanya klo datanya sudah lolos uji normalitas, multikolinearitas dan heteroskedastisitas sudah diobati menggunakan first difference. Maka untuk analisis regresi berganda bisa menggunakan data awal atau data yg sudah diobati dengan first difference?
Makasih sebelumnya kak
pakai data yang sudah lolos yach ka, bukan data awal
@@rydhasangjuara maaf mau tanya kak, kan di sini dikatakan menggunakan data yang sudah diobati yang berarti menggunakan data yang sudah di first differenve kan? Lalu apabila menggunakan data first different, data saya terjadi autokorelasi. Tetapi apabila menggunakan data awal maka data saya lolos uji N, M, A hanya saja tidak lolos uji Heteros. Lalu bagaimana ya kak? Pda kolom komentar lainnya itu dijelaskan bahwa menggunakan data yang sudah lolos uji N,M,A yaitu data awal ya kak berarti? Tapi kalau yang disini itu maksudnya bagaimana ya kak? Terimakasih🙏🏼
Assalamu'alaikum ibu. Saya mau tanya. Ketika uji normalitas dan uji multikolinearitas saya menggunakan data asli dan lolos. Tapi ketika saya uji heteroskedastisitas menggunakan data asli terjadi. Saya dah ikutin cara yang ibu berikan, dan hasilnya tidak terjadi heteroskedastisitas di variabel saya. Yang mau saya tanyakan, ketika kita sudah melakukan uji heteroskedastisitas, untuk uji normalitas dan uji multikolinearitas ulang menggunakan data yang sudah dipulihkan atau tetep pake data asli ya bu? Terimakasih.
jangan lupa uji autokorelasi juga yach setlah multikol...karena pengujiannya beda-beda. Gunakan data yg sudah lolos ditiap ujinya. Untuk data terakhir regresi pakai data yg terakhir yg sdh lolos semua jenis asumsi klasik
Bearti setelah multikolinearitas harus di uji auto korelasi dulu ya kak? Terus data yang dipake buat uji autokorelasi pakai data yang sama saat uji normalitas sama uji multikolinearitas?
Hallo kak, maaf mau tanya. Untuk uji regresi kakak menggunakan data asli yang lolos N,M,A kah kak? Karena kebetulan saya coba cek tempat saya apabila memggunakan data setelah heteros yang telah di first difference kan ada penyakit di uji lainnya
@@talentaazzahra2119 ka jdinya gimana pake data asli atau awal kah? ditunggu jawabannya
Izin bertanya, kalau kita awalnya mengalami heteroskedastisitas kemudian melakukan metode first difference dan akhirnya sudah tidak terjadi heteroskedastisitas, itu semua langkah langkahnya apakah harus ditulis di laporan penelitian? Atau tidak perlu ditulis kalau melakukan metode first difference, terima kasih
baiknya dijelasin dilaporan penelitiannya ka", supaya ingat histori proses olah data. Sajikan sebelum lolos uji hetero dan sajikan sesudah lolos hetero dan jelaskan treatment yang sudah diambil (pengobatan)
Izin bertanya, jika di uji asumsi klasik terkena gejala autokorelsi, setelah itu di obati dengan corchrane orcutt, kemudian melakukan uji ulang dari mulai uji normalitas dengan data yang sudah di obati ternyata terkena gejala heteroskedastisitasi, apakah cara ini bisa digunakan untuk mengobati heteroskedastisitas tersebut?
Tahapan utk melakukan uji asumsi klasik adalah : uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir uji heteroskedastisitas. JIka sudah smpai tahap uji auto dan terkena auto silahkan obati dg corchrane orcutt, jika sudah lolos lanjut ke uji hetero ya ka, tidak perlu melakukan uji normalitas lagi khan udh dilakukan diawal, jadi next step lanjut ke uji yang terakhir
@@rydhasangjuara izin bertanya bu, berarti untuk melalukan penyembukan uji hetero menggunakan data yg dri peyembuhan uji autokorelasi ya? atau dari data awal spt yang dicontohkan dalam ppt?
kak, sesudah mengikuti tips kaka, mau nanya mengenai gambar grafik scatterplotnya, yang diambil itu gambar grafik scatterplot sebelum hetero atau bebas dari hetero?
maksudnya yang diambil itu gambar scatterplot data mentah atau gambar scatterplot sesudah mengikuti tahap first differen? bagaimana dengan uji t dan uji Fnya apakah yang diikuti itu tahap first differen atau regresi data mentah?
@@dekaroppo3192 scatterplot yg dipakai utk hetero adalah scatterplot yang sudah lolos uji hetero.Misal pakai first difference artinya scatterplot setelha penyembuhan first difference.Regresi yg dipakai adalah regresi terakhir yg sudah lolos ke-4 uji asumsi klasik (N,M,A,H)
Assalamu'alaikum bu, saya mau bertanya. Kalau diawal datanya sudah di transform pake LN, lalu saat uji heteros untuk cara WLS harus pakai data LN atau data sebelum di LN yaa bu?
pastikan data tabulasi dan teknik pengolahan sudah benar tentunya harus melewati uji normalitas terlebih dahulu. Jika belum normal silahkan di obati terlebih dahulu sebelum masuk ke multi, auto dan hetero
Kak, punya saya setelah mengikuti seluruh prosedur video diatas, nilai Sig. pada setiap variabel nya menjadi 1.000 Nah, pertanyaan saya, apakah itu sudah benar dan telah dinyatakan sebagai bebas dari heteroskedastisitas ? karena nilai Sig. setiap variabelnya 1.000
Sy harus lihat hasil outputnya nie ka.. G bisa menyimpulkan. Untuk memastikan datanya diolah dengan benar
bu mau tanya apakah metode first difference ini bisa dipake untuk run test?
run test adalah salah satu metode pengujian untuk kasus satu sampel. Prosedur pengujian dilakukan dengan mengurutkan data sampel dan mencari letak nilai mediannya.Ini berbeda dengan metode first difference
Bu, mau tanya...
Ini referensi nya apa ya? Klo tidak keberatan boleh lah kami mengetahui judul bukunya 🙏
Terima kasih bu
sdh sy infokan di bagian room chat ya ka, bisa dilihat, dan ini juga berdasarkan pengalamn sy
Maaf bu mau bertanya Bagaimana kalau salah satu variabel nilai sig. 0,054 meskipun sudah mengikuti seperti tutorial ?
terima kasih atas pertanyaannya, ka, utk lolos uji hetero syarat > 0.050.Punya ka"0.054 artinya lolos donk kan > 0.050.Selamat yach berhasil..heeheh...
Ijin bertanya bu, jika semua uji asumsi klasik sudah selesai tapi pada uji heteroskedastisitas perlu dilakukan perbaikan sehingga muncul rumus regresi baru apakah semua uji asumsi harus diganti dengan model regresi yang baru bu? Terimakasih
tidak perlu, saat uji hetero jika kena penyakit cukup lakukan treatment. Data yang dipakai adalah hasil uji"yg sbelumnya yg sudah lolos dan hasil uji hetero yg sdh lolos
@@rydhasangjuara jawaban saya sudah disini tapi untuk uji f dan t pakai data yg mana ya bu?
@@ariiyatii8721halo mohon maaf sudah tahu jawabannya belum kak?
Permisi bu maaf mau nanya, misalnya saya menggunakan 40 sampel, unyuk uji normalisasi, multi dan autokorelasi lolos akan tetap terjadi gehala heteros. Nah saya coba pakai metode lag 1 itu lolos bu. Jadi data saya kan berkurang 1 sampelnya sisa 39. Nah apakah saya harus menguji ulang normalitas, auto, dll menggunakan data yang 39 itu atau lanjut aja bu?
Halo kak apalah sdh dpt jawaban untuk ini kak, pliss ka balas
@@wantok3861 kemarin saya pakai alat statistik lain lagi main. Atau masnya coba pakai uji lain
@@suliwaaksa8174 mau kak, kk pakai cara apa,, maaf kak sebelumnya saya cewe tapi ini pakai email ayah saya
Bu maaf, cara ini bisa untuk data primer ngga ya? Dan sumber rujukannya dari mana ya Bu? 🙏🏼
asumsi klasik dilakukan pda data tidak hanya sekunder tapi juga primer, bedanya klo primer ada uji validitas dan reliabilitas, Ref sudah sy jelaskan di balasan komentar @Fiqca Afanji yach
Kk kalau uji normalitas dengan moderasi berhasil tapi uji autokorelasi, uji multi, Dan uji heteronya kena. Bagaimana ya kk? Saya sudah tranformasi data menjadi SQRT semua menurut kurva Dan sudah oulier juga sebanyak 17 Dari 171 data. Mohon pencerahan Dan bimbingan nya kk
moderasi ada 3 model yach, dan ke-3nya hrs semua diuji asumsi klasik. Lakukan treatment satu " tiap uji smpai lolos ya ka. Semangatttt
Selamat sore, saya mau bertanya, misalnya hasil yang diperoleh ternyata masih ada satu variabel yang dibawah 0.05 bagaimana ya? apakah bisa menggunakan nilai residual dari hasil regresi terakhir dan mengabsolutkan nilainya lagi? terima kasih.
terima kasih atas pertanyaannya, biasanya setelah dilakukan pengobatan kombinasi lag dan first difference langsung sembuh ka, jika kombinasi lag dan first difference belum berhasil ka"bisa menggunakan teknik pengobatan hetero yang lain yg sudah sy singgung di ppt pada video ini : ada Transformsi penuh, WLS maupun Huber White. Silahkan dicoba ka'....jika ke-3 metode itu belum berhasil juga ada kemungkinan tabulasi datanya belum tepat /salah hitung dsb atau bisa jadi data penelitian memang kurang bagus.Pastikan sudah normal yach ka saat dilakukan uji normalitas
@@rydhasangjuara Terimakasih Bu ilmunya.
Mohon maaf Bu mau nanya, uji autokorelasi kan hanya di gunakan untuk menguji data time series.
Jadi saya tidak menggunakan uji autokorelasi ini Bu.
Setelah saya coba metode ini berhasil menyembuhkan heteroskedastisitas data saya bu.
Lalu apakah metode ini relevan untuk mengobati data yang tidak melewati uji autokorelasi terlebih dahulu Bu?
Terimakasih bu
Bu mau tanya, saat melakukan transform utk lagX1 muncul seperti ini “ incorrect variable name : either the name is more than 64 characters, or it is not defined by a previous command” gimana cara nya buk, soal ny gak bisa
ini artinya penamaan variabel tdk tepat karena lebih dari 64 karakter.Coba nama variabel dibuat singktan nama variabel.Contoh Kepemilikan Institusional disingkat INST
Maaf ibu mau bertanya jika salah satu variabel hasilnya =0,05 apakah lolos ujinya?
angka tepatnya berapa ka?0,05 berapa ?angka setelah 5 berpa?
Tidak ada kak, angka tepatnya pas segitu 0,05
@@cadanganbagus6754 artinya pas 0.050 yach? syarat untuk lolos hetero adalah > 0.05 ka, jadi sebaiknya saran sy meski angkanya tipis baiknya diobati. Jika 0.051 (lolos)
Oke terimakasih kak 🙏
bu maaf mau bertanya saya sudah mengikuti tutorial ibu tapi masih ada 1 variabel yg nilainya 0,009 itu gmna ya bu
terima kasih atas pertanyaannya, biasanya setelah dilakukan pengobatan kombinasi lag dan first difference langsung sembuh ka, jika kombinasi lag dan first difference belum berhasil ka"bisa menggunakan teknik pengobatan hetero yang lain yg sudah sy singgung di ppt pada video ini : ada Transformsi penuh, WLS maupun Huber White. Silahkan dicoba ka'....jika ke-3 metode itu belum berhasil juga ada kemungkinan tabulasi datanya belum tepat /salah hitung dsb atau bisa jadi data penelitian memang kurang bagus.Pastikan sudah normal yach ka saat dilakukan uji normalitas
Maaf bu mau tanya kalau cara mengobati uji heteros yang didalamnya terdapat variabel dummy bagaimana ya ? Apakah menggunkan first difference juga bisa ? Mohon sekali bantuannya 🙏
Terima kasih ka Fiqca atas pertanyaannya,
Dalam ilmu ekonomi ketergantungan suatu variabel Y (variabel tak bebas) atas variabel lain X (variabel bebas) jarang bersifat seketika. Sangat sering, Y bereaksi terhadap X dengan suatu selang waktu. Selang waktu inilah yang disebut dengan lag.Dan lag ini adalah bagian dari alur dilakukannya First Difference. Untuk variabel dummy kurang cocok jika dilakukan Lag karena variabel dummy kurang mampu menunjukkan deret waktu nilai yang berurutan (lag). Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (misal: jenis kelamin, ras, agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain-lain). Contoh Laki-laki disimbolkan 1, sedangakan perempuan disimbolkan 0.
@@rydhasangjuara tetapi kak penelitian saya itu juga terdapat variabel yang bukan dummy jadi variabel dummy dan yang bukan dummy jadi satu data. Sudah saya uji menggunakan kombinasi lag dan first difference itu berhasil kak. Kalau boleh tau kombinasi lag dan first difference itu sumber referensinya dari mana ya ? Terimakasih sebelumnya sangat membantu
@@fiqcaafanji5291 wach hebat donk ka klo berhasil...hehehe...sudah sy bahas didiskusi sebelumnya :
Berikut adalah sejumlah penyebab munculnya masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
1) Data cross-section: seperti disebutkan sebelumnya, masalah heteroskedastisitas lazim dijumpai pada kasus data cross-section, yakni data individual atau data mikro yang diamati pada satu titik waktu. Misalnya, ketika data tingkat konsumsi dan pendapatan yang dikumpulkan dari sejumlah rumah tangga pada 2016 digunakan untuk mengestimasi fungsi konsumsi rumah tangga. Dalam kasus ini, masalah heteroskedastisitas sangat mungkin muncul karena variasi tingkat konsumsi pada rumah tangga berpendapatan rendah cenderung lebih rendah dibanding rumah tangga berpendapatan tinggi.
2) Pencilan: kehadiran pencilan atau outlier juga berpotensi memunculkan persoalan heteroskedastisitas. Pencilan adalah observasi yang nilainya relatif sangat jauh berbeda (lebih tinggi atau rendah) di banding observasi lainnya. Ketika ukuran sampel sangat kecil, peluang munculnya masalah heteroskedastisitas akibat kehadiran outlier menjadi semakin besar.
3) Omitted variable: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul ketika variable yang relevan dalam model regresi tidak dimasukan ke dalam spesifikasi model (omitted). Dengan kata lain, spesifikasi model yang digunakan kurang tepat. Misalnya, ketika mengestimasi fungsi permintaan terhadap suatu komoditas kita tidak memasukkan variable harga komoditas lain yang merupakan produk komplement atau sibtitusi dari komoditas tersebut sebagai variable penjelas.
4) Distribusi variabel tak bebas: jika variabel yang memiliki distribusi tidak simetris yakni berdistribusi menceng (skewed) seperti lazim dijumpai pada data pendapatan, pengeluaran, upah, dll dimasukan sebagai variabel penjelas, persoalan heteroskedastisitas juga bisa muncul.
5) Transformasi data dan fungsional form: masalah heteroskedastisitas juga bisa muncul karena transformasi data yang tidak tepat (rasio, first differencing, dll) dan penggunaan bentuk fungsional dalam memodelkan data yang tidak tepat, misalnya penggunaan model linear ketimbang log-linear model.
Proses asumsi klasik ada beberapa tahapan, bermula dari uji normalitas, uji multikoliniearitas, uji autokorelasi dan yang terakhir adalah uji hetero. Bisa dilakukan uji hetero dengan syarat sudah lolos normalitas, lolos multi dan lolos autokorelasi. Karena serangkaian langkah tersebut bisa berakibat terkena hetero (point 5) /proses dari uji sebelumnya, sehingga treatment untuk mengatasinya bisa menggunakan kombinasi LAG dan first difference yang Saya tampilkan pada video kali ini.
Referensi : Sankar Kumar (2015). Principles of Econometrics: A Modern Approach Using Eviews. Oxford University Press
@@rydhasangjuara terimakasih banyak ya kak 🙏
@@fiqcaafanji5291 sama'ka..semoga bermanfaat. Sy juga terima jasa cek turnitin,,jika membutuhkan bisa contact sy
saya sudah 2 kali ulang ikuti langkahnya, tapi kesemuanya tidak ada res 3 nya, kenapa bisa gitu ya?
barangkali ada yang tau mohon bantuannya
Jangan lupa munculin res nya, klik save trus centang unstandardized yg residuals. Cmiiw
Waktu mau regresi linear nya
THANKSSSS 😭😭
ada helo kity nya
Res3 nya kok gak keluar ya kak?
ada kesalahan run berarti
Bagi yang membutuhkan Cek plagiasi dengan turnitin bisa hubungi sy yach...
Selamat siang, bu Saya mau cek plagiasi Saya hubungan ibu lewat Mana ya??
@@ferentfelianatalia9903 085727315017
Assalamualaikum bu, saya mau memastikan kembali terkait penelitian saya. Jadi, pada penelitian saya terkait uji asumsi klasik telah lolos untuk uji N, M, A tetapi pada uji H tidak lolos. Setelah saya menggunakan treatmnt yg ibu jelaskan ternyata akhirnya lolos tetapi pada uji N, M, A lainnya apabila menggunakan data hasil treatmnt itu tidak normal dan terjadi autokorelasi. Sehingga untuk pengujian linier berganda saya tetap menggunakan data awal sebelum ada treatment yg mana uji N,M,A lolos tetapi untuk keterangan uji Hetero menggunakan data yang telah ditteatmnt ya bu?
Terimakasih🙏🏼
Wa'alaikumussalam Warrahmatullahi Wabarakatuh, seharusnya 4"nya lolos dl mba, cuma pd saat udh dpt data terakhir itu tidak perlu diuji lagi ke depan (N, M, A)