1 of 21

PERTEMUAN 1

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD

2 of 21

1. KONSEP DASAR EKONOMETRIKA

1.1. DEFINISI EKONOMETRIKA

1.2. METODOLOGI EKONOMETRIKA

1.3. REGRESI DAN KORELASI

3 of 21

1.1. DEFINISI EKONOMETRIKA

  • Ekonometrika = ekonomik (= ilmu ekonomi) + metrik (= pengukuran)

​

  • Ekonometrika = salah satu cabang ilmu sosial sains yang menggunakan ilmu ekonomi, matematika, dan statistik untuk menganalisis fenomena ekonomi

4 of 21

Teori ekonomi

    • Misalnya: pengaruh harga terhadap permintaan suatu barang. Semakin tinggi harga suatu barang, semakin sedikit permintaan akan barang tersebut.

Model matematis

    • Y = β0 + β1X dengan β1 < 0 (1)
    • Dengan Y = permintaan barang, X = harga barang, β0 dan β1 merupakan parameter estimasi.

Statistik

    • Sebagian besar regresi berikaitan dengan data sampel, sehingga model matematis (1) selalu diestimasi dengan model berikut:
    • Ŷ = a + bX + e (2)
    • Proses estimasi ini membutuhkan statistik inferensial.

Kembali

5 of 21

1.2. METODOLOGI EKONOMETRIKA

Metodologi ekonometrika ada 2

  1. Metodologi ekonometrika klasik
  2. Metodologi ekonometrika modern

6 of 21

1.3. REGRESI DAN KORELASI

  • Analisis regresi = analisis yang mengukur pengaruh variabel bebas (independent) terhadap terikat (dependent)
  • Model matematis (2) merupakan model dari persamaan regresi linear sederhana dengan b sebagai koefisien regresi.
  • Koefisien regresi = kontribusi besarnya perubahan nilai variabel bebas, semakin besar nilai koefisien regresi maka kontribusi perubahan juga semakin besar

​

X Y

​

7 of 21

  • Analisis korelasi = analisis yang mengukur tingkat hubungan antara dua variabel dalam hal ini variabel X dan Y.
  • Koefisien korelasi = ukuran arah (positif atau negatif) dan kekuatan (Kuat, sedang, atau lemah) hubungan linear antara variabel X dan Y.

​

X Y

Kembali

8 of 21

Ekonometrika pada dasarnya dimanfaatkan untuk membuat estimasi dari suatu fungsi ekonomi yang selanjutnya dapat dimanfaatkan untuk membuat prediksi dalam beberapa waktu tertentu di masa yang akan datang.

9 of 21

2. ANALISIS KORELASI

2.1. PENGERTIAN ANALISIS KORELASI

2.2. METODE KORELASI BERDASARKAN JENIS DATA

2.3. KORELASI PARSIAL

2.4. KORELASI BERGANDA

10 of 21

2.1. PENGERTIAN ANALISIS KORELASI

  • Sebelum dilakukan analisis regresi PENTING untuk terlebih dahulu melakukan analisis korelasi.
  • Secara matematis, bisa saja dibuat persamaan regresi dari jumlah angka pengangguran di Indonesia (X) dan jumlah penduduk miskin di Somalia (Y). Namun hal tersebut tidak akan berarti apa-apa karena antara X dan Y dalam kasus ini JELAS tidak memiliki hubungan (korelasi) sama sekali.

REVIEW

11 of 21

  • Koefisien korelasi untuk populasi dinotasikan dengan ρ, sedangkan koefisien korelasi untuk sampel dinotasikan dengan r.
  • -1 ≤ r ≤ 1
  • Hubungan antara variabel X dan Y akan semakin kuat apabil nilai r semakin mendekati ±1.
  • Koefisien korelasi (r) linear sederhana menunjukkan dua hal yaitu arah (positif = searah atau negatif = berlawanan) dan besarnya (mendekati 1 atau 0).

12 of 21

No

X

Y

1

10

9

2

2

1

3

3

2

4

7

8

5

8

8

6

4

4

7

5

6

8

6

5

9

9

10

10

3

3

11

8

7

12

4

3

13

2

2

14

10

10

15

6

7

Nilai r = 1

13 of 21

No

X

Y

1

10

1

2

2

9

3

3

8

4

7

3

5

8

4

6

4

6

7

5

6

8

6

5

9

9

2

10

3

7

11

8

2

12

4

8

13

2

9

14

10

2

15

6

7

Nilai r = -1

14 of 21

No

X

Y

1

8

1

2

8

9

3

6

8

4

7

3

5

8

7

6

6

6

7

5

6

8

6

5

9

6

2

10

7

4

11

8

2

12

7

8

13

7

2

14

7

6

15

6

7

Nilai r mendekati 0

15 of 21

  • Menurut Goilford, klasifikasi koefisien korelasi (r) adalah sebagai berikut:

0,90 < r ≤ 1,00

Sangat tinggi (sempurna)

0,70 < r ≤ 0,90

Tinggi

0,40 < r ≤ 0,70

Cukup

0,20 < r ≤ 0,40

Rendah

0,00 ≤ r ≤ 0,20

Tidak ada korelasi

16 of 21

2.2. METODE KORELASI BERDASARKAN JENIS DATA

Skala Data

Teknik Korelasi yang Digunakan

Nominal

Koefisien korelasi kontingensi

Ordinal

Korelasi berjenjang

Interval dan Rasio

Koefisien korelasi product moment, korelasi ganda, dan korelasi parsial.

Skala nominal: hanya untuk membedakan. Misalnya laki-laki = 1 dan perempuan = 2. tidak dapat dikatakan perempuan (2) > (1) laki-laki.

Skala ordinal: selain untuk membedakan juga untuk mengurutkan pada rentang tertentu. Misalnya istimewa = 5, baik = 4, sedang = 3, kurang = 2, dan buruk = 1.

Skala interval: selain untuk membedakan dan mengurutkan, juga memiliki jarak yang sama. Misalnya suhu 28oF, 31oF, dan 20oF. Titik 0 tidak berarti karena 0oF bukan berarti daerah tsb tidak memiliki suhu.

Skala rasio: skala yang memiliki 4 ciri yaitu membedakan, mengurutkan, memiliki jarak yang sama, dan mempunyai titik nol yang berarti.

17 of 21

2.2.1. Korelasi Product Moment

  1. Perkalian skor simpangan
  2. Simpangan baku dan kovariansi
  3. Perhitungan dengan skor asli

​

18 of 21

S E L E S A I

NEXT: 2.2.2. KORELASI BERJENJANG

19 of 21

SLIDE LAMPIRAN HIPERLINK

20 of 21

METODOLOGI EKONOMETRIKA KLASIK

Pernyataan Teori / Hipotesis

Spesifikasi model matematis

Estimasi model dan uji hipotesis

Prediksi

Tidak

Ya

Data hasil observasi

Kembali

21 of 21

METODOLOGI EKONOMETRIKA MODERN

Pernyataan Teori / Hipotesis

Spesifikasi model matematis

Uji spesifikasi model dan diagnosis

Tidak

Ya

Data hasil observasi

Estimasi model

Uji hipotesis

Prediksi

Kembali