Analisis Regresi Linier Berganda Menggunakan Stata

Melanjutkan postingan sebelumnya, kali ini saya akan membahas bagaimana melakukan analisis regresi linier berganda dengan menggunakan Stata. Di sini saya akan menggunakan Stata 10 Special Edition yang bisa di-download disini.

           Kita biasanya mempunyai data dalam bentuk Excel atau SPSS, agar tidak menginput data lagi di Stata, ada baiknya kita ubah format data ke dalam bentuk data stata yang mempunyai ekstensi file .dta. Untuk mengubah format data, kita bisa menggunakan software StatTransfer yang bisa diunduh disini. Cara menggunakannya adalah sebagai berikut:

 1. Di dalam folder StatTransfer 8, kita akan menemukan kumpulan file seperti di bawah ini:

Klik 2 kali file st32w.exe, akan muncul tampilan sebagai berikut:

2. Pada Input File Type, masukkan jenis file yang akan kita ubah bentuknya. Jika kita menggunakan file Excel, maka gunakan file Excel dengan extensi .xls bukan .xlsx (Untuk Stat Transfer 8, .xlsx belum terdeteksi, saya kurang tahu untuk versi di atas versi 8). Kemudian klik Browse untuk mencari file yang akan kita ubah ekstensinya. Pada Output File Type, pilih Stata. Kemudian klik Transfer. Setelah di pojok bawah ada tulisan Finish, klik Exit.

3. Data siap digunakan di Stata.

Sekarang, kita bisa mulai menggunakan Stata. Berikut adalah langkah-langkahnya:

 1. Tampilan Stata ketika baru dibuka adalah sebagai berikut:

2. Sebelum membuka data, terlebih dahulu ketik sintaks berikut:

           set mem 100m

           set matsize 5000

3. Buka File yang akan digunakan: File – Open – pilih file yang digunakan

4. Ketik sintaks berikut untuk memulai RLB:

           regress y x1 x2

Bentuk umum sintaks tersebut adalah: regress var_dependent var_indep1 var_indep2 var_indep3 dst

 5. Akan muncul hasil sebagai berikut:

Pembacaan hasilnya sama seperti uraian di SPSS.

6. Pengujian asumsi klasik akan menggunakan beberapa sintaks sesuai asumsi yang diuji. Karena pengujian asumsi klasik umumnya menggunakan nilai residual, maka terlebih dahulu kita akan menyimpan nilai residual hasil regresi dengan sintaks:

           Predict resid, r

Kata “resid” dapat diganti sesuai keinginan kita. Sintaks umumnya adalah:

Predict nama_residual, r

7. Selanjutnya, kita akan mulai menguji asumsi klasik, dimulai dengan uji normalitas, sintaksnya adalah sebagai berikut:

webuse ksxmpl (enter)

summarize resid (enter)

ksmirnov  resid = normal(( resid-r(mean))/r(sd)) (enter)

 Akan tampil hasil sebagai berikut:

Asumsi normalitas akan terpenuhi apabila nilai p-value combined K-S atau Corrected Combines K-S nilainya lebih besar dari nilai a. Melihat nilai ini, dapat disimpulkan bahwa model kita memenuhi asumsi normalitas. (Hasil yang sama bisa dijumpai pada hasil SPSS).

 8. Uji non multikolinieritas dapat dilakukan dengan sintaks berikut:

          vif

 Akan muncul hasil sebagai berikut:

Model dikatakan memenuhi asumsi non multikolinieritas apabila semua nilai VIF berada di bawah 5 (beberapa sumber ada yang menyebutkan standar di bawah 10). Dengan melihat nila tersebut, dapat kita simpulkan bahwa model kita memenuhi asumsi non multikolonieritas.

 9. Uji homoskedastistas dapat dilakukan dengan beberapa uji, salah satunya adalah Breusch-Pagan Test, sintaksnya adalah sebagai berikut:

          hettest

 Maka akan muncul output sebagai berikut:

Dikatakan memenuhi asumsi homoskedastisitas apabila nila probabilitas lebih besar daripada nilai a. Dengan demikian, berdasarkan output ini, model kita telah memenuhi asumsi homoskedastisitas.

 10. uji non autokorelasi tidak dilakukan pada data ini karena data ini merupakan data cross section. Namun, kita bisa menggangap data ini sebagai data time series dengan menambahkan variabel waktu (misalnya: tahun, bulan, tanggal, dsb). Misalkan saja seperti itu,anggap kita mempunyai variabel waktu dengan nama “tanggal”. Sebelum kita melakukan uji autokorelasi, kita definisikan “tanggal” sebagai variabel waktu terlebih dahulu. Caranya sebagai berikut:

 - klik Statistics – Time Series – Setup and utilities - declare

Akan muncul kotak dialog seperti berikut:

Pada time variable pilih variabel “tanggal” kemudian klik OK

Setelah itu, kita akan menguji asumsi non autokorelasi dengan mempergunakan uji Durbin Watson dengan sintaks sebagai berikut:

           estat dwatson (enter)

estat durbinalt, small (enter)

 Maka akan keluar output sebagai berikut:

11. Ada 2 cara untuk melihat apakah model kita memenuhi asumsi non autokorelasi atau tidak, yaitu dengan melihat nilai durbin Watson atau dengan melihat nilai probabilitasnya. Jika kita menggunakan nilai durbin Watson, maka untuk memastikan terjadi autokorelasi atau tidak, maka kita dapat membandingkan nilai tersebut dengan nilai tabel Durbin Watson. Cara lain, yaitu dengan melihat nilai probabilitasnya. Jika nilai probabilitasnya lebih besar dari a, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi alias data kita telah memenuhi asumsi non autokorelasi. Karena nilai probabilitas pada output telah melebihi nilai a, maka berarti model kita telah memenuhi asumsi non autokorelasi.

 Demikian sekedar sharing dari kami. Semoga bermanfaat.

NB:

1.Pada beberapa laptop, pengujian normalitas dengan sintaks:

webuse ksxmpl (enter)

summarize resid (enter)

ksmirnov  resid = normal(( resid-r(mean))/r(sd)) (enter)

tidak berhasil dijalankan karena akan muncul beberapa pesan error. Jika itu terjadi pada laptop anda, saya sarankan untuk melakukan pengujian asumsi kenormalan terakhir saja dan terpisah. Setelah semua uji lain dilakukan dan output serta data sudah tersimpan, maka tutup stata. Setelah itu, buka Stata kembali dan buka file dimana nilai residual tadi tersimpan dan ketik sintaks berikut:

summarize resid (enter)

ksmirnov  resid = normal(( resid-r(mean))/r(sd)) (enter)

Semoga berhasil.

 2. Karena Stata merupakan separuh DOS, maka untuk output, agar tidak hilang, akan kita simpan dalam bentuk file .pdf. Untuk itu, saya anjurkan untuk menginstal NitroPDF atau sejenisnya di laptop/PC. Berikut cara menyimpan hasil di PDF.

 Pada result window, klik kanan—print – pilih Nitro PDF—klik print

Akan muncul kotak dialog sebagai berikut:

Kotak ini boleh dikosongkan apabila kita tidak ingin mengisi header dan footernya. Kemudian klik OK.

Isikan file name sesuai keinginan, dan pilih tempat penyimpanan, kemudian klik Create.

 Taraaa…jadi deh…