ANALISIS REGRESI KUANTIL
Abstract
Abstrak. Regresi kuantil dapat digunakan untuk mengatasi keterbatasan regresi linear
dalam menganalisis asumsi yang tidak terpenuhi pada regresi klasik, yaitu varians
error bersifat tidak konstan disebut dengan masalah heteroskedastisitas. Salah satu
cara mendeteksi masalah heteroskedastisitas adalah dengan uji Breusch Bagan Godfrey
(BPG). Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Untuk pengukuran
kecocokan model yang dihasilkan dilakukan dengan menggunakan koesien determinasi
R
2
pada masing-masing kuantil. Dari analisis yang dilakukan diperoleh bahwa
metode kuantil dapat mengatasi masalah heteroskedastisitas. Model dugaan yang diperoleh
untuk setiap kuantil menghasilkan nilai koesien determinasi (R
2
) yang cukup besar
yaitu lebih dari 90%. Hal ini mengindikasikan bahwa estimator dengan metode kuantil
menghasilkan model yang baik.
dalam menganalisis asumsi yang tidak terpenuhi pada regresi klasik, yaitu varians
error bersifat tidak konstan disebut dengan masalah heteroskedastisitas. Salah satu
cara mendeteksi masalah heteroskedastisitas adalah dengan uji Breusch Bagan Godfrey
(BPG). Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Untuk pengukuran
kecocokan model yang dihasilkan dilakukan dengan menggunakan koesien determinasi
R
2
pada masing-masing kuantil. Dari analisis yang dilakukan diperoleh bahwa
metode kuantil dapat mengatasi masalah heteroskedastisitas. Model dugaan yang diperoleh
untuk setiap kuantil menghasilkan nilai koesien determinasi (R
2
) yang cukup besar
yaitu lebih dari 90%. Hal ini mengindikasikan bahwa estimator dengan metode kuantil
menghasilkan model yang baik.
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.25077/jmu.5.1.103-107.2016
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2016 Jurnal Matematika UNAND
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.