Pengujian Asumsi Homoskedastisitas Regresi Linear Berganda Menggunakan RCEV Test Studentized Residual Pada Data Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten/Kota Jawa Barat Tahun 2018

Rizal Syamsudin, Lisnur Wachidah

Abstract


Absract. Multiple linear regression analysis is a statistical method that can be used to model and summarize the relationship between two or more independent variables (X) with one independent variable (Y). In the multiple linear regression model there are several assumptions that must be met so that the estimated parameters in the model meet the nature of BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). One assumption that must be fulfilled is the assumption of homoscedasticity. Testing the homoscedasticity assumption can use a plot between studentized residuals with predicted values or studentized residuals with independent variables, but this is not enough to prove that the homoscedasticity assumptions are fulfilled. To overcome this problem, one of the homoscedasticity assumption testing methods will be used, namely the RCEV test (regression of absolute residual to a centered external variable) studentized residual introduced by Resit Celik (2019). This paper will discuss the assumption of homoscedasticity in multiple linear regression by applying the RCEV studentized residual test method to Original Local Government Revenue data West Java Province in 2018. From the results of testing the homoscedasticity assumption using RCEV studentized residual test, it can be concluded that variance from studentized residuals homogeneous, so that the homoscedasticity assumptions are met.

Keywords: Dispertion, Variance, FTest, Count Five Method, Patients with Low and Moderate-Severe Allergic Rhinitis.

Abstrak. Analisis regresi linear berganda merupakan suatu metode statistika yang dapat digunakan untuk memodelkan dan meringkas hubungan di antara dua atau lebih variabel bebas (X) dengan satu variabel tak bebas (Y). Dalam model regresi linear berganda ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar estimasi parameter dalam model memenuhi sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah asumsi homoskedastisitas. Pengujian asumsi homoskedastisitas dapat menggunakan plot antara studentized residual dengan nilai prediksi atau studentized residual dengan variabel bebas, namun hal tersebut tidak cukup untuk membuktikan bahwa asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Untuk mengatasi hal tersebut akan digunakan salah satu metode pengujian asumsi homoskedastisitas yaitu RCEV test (regression of absolute residual to a centered external variabel) studentized residual yang diperkenalkan oleh Resit Celik (2019). Dalam makalah ini akan dibahas pengujian asumsi homoskedastisitas pada regresi linear berganda dengan menerapkan metode RCEV test studentized residual pada data Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat tahun 2018. Dari hasil pengujian asumsi homoskedastisitas menggunakan RCEV test studentized residual dapat disimpulkan varians dari studentized residual homogen, sehingga asumsi homoskedastisitas terpenuhi.

Kata Kunci: Dispersi, Varians, Uji F, Metode Count Five, Penderita Rhinitis Alergi Ringan dan Sedang-Berat.


Keywords


Regresi Linear Berganda, Homoskedastisitas, RCEV Test Studentized Residual, Pendapatan Asli Daerah (PAD)

Full Text:

PDF

References


Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. (2019). Provinsi Jawa Barat Dalam Angka 2019. Bandung: BPS Provinsi Jawa Barat

Celik, R. (2017). A New Test To Detect Monotonic and Non Monotonic Types For Heteroscedasticity. Journal of Applied Statistics, 44(2), 1-20.

Celik, R. (2019). RCEV Heteroscedasticity Test Based On The Studentized residual. Communication in Statistics - Theory and Methods, 48(13), 3258-3268.

Suliadi. (2017). Bahan Ajar Analisis Regresi. Bandung: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Bandung.

Suwanda. (2019). Bahan Ajar Kapita Selekta Statistika. Bandung: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Bandung.

Syukriyah, A. (2011). Analisis Heteroskedastisitas Pada Regresi Linear Berganda. Skripsi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas islam Negeri Mulana Malik Ibrahim Malang.

Weisberg , S. (2013). Applied Linear Regression 4th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v6i2.22549

Flag Counter     Â