pengenalan eviews dan statistik deskript

7/24/2019 Pengenalan Eviews Dan Statistik Deskript

1/16

Rezzy Eko Caraka Statistika Undip 2011

I. JUDUL:

Pengenalan Eviews dan Statistik Deskriptif

II. TUJUAN:

Mahasiswa dapat mengoperasikan software EVIEWS untuk menampilkan statistikdeskriptif dari satu variabel maupun dari suatu group, menampilkan matriks covariance,

serta menampilkan matriks korelasi.

III.DASAR TEORI:

A.Pengenalan Eviews

1. Pengertian Eviews

Eviews adalah suatu software yang berfungsi untuk menganalisis data, melakukan

analisis regresi, dan melakukan peramalan dengan basis Windows. Dengan

fasilitas-fasilitas yang tersedia di software ini, pengguna dapat dengan mudah

membangun hubungan statistik dari data dan dengan menggunakan hubungantersebut dapat dilakukan peramalan untuk mengetahui nilai-nilai yang akan datang

dari data yang dianalisis. Eviews terutama digunakan dalam hal analisis data dan

evaluasinya, analisis keuangan, peramalan makro ekonomi, simulasi, peramalan

penjualan, dan analisis biaya (Quantitative Micro Software,2000).

2. Mengoperasikan Eviews 4.1

Double klik icon Eviews 4.1. kemudian muncul Eviews Window di layar komputer.

Menu utama Eviews terletak di bawah title bar. Perintah dapat dijalankan dengan

meng-klik menu tersebut. Di bawah menu bar terdapat command window. Anda

dapat menuliskan perintah pada window tersebut dan menjalankan peintah tersebut

dengan menekan enter. Area di tengah adalah work area dimana akan mditampilkan

objek windows yang diperintahkan. Perintah-perintah yang terdapat di menu utama

hampir sama dengan menu yang ada di work filewindow.

Gambar 1.1 Eviews Window

Manajemen Data

1.

Membuat Workfile


2/16


Untuk membuat suatu workfile, dari menu utama pilih option : File New

Workfile. Pada kotak Frequency, dipilih salah satu frekuensi workfile yang akan

digunakan. Pada kotak Range diisikan tanggal awal pada kolom Start date dan

tanggal akhir pada kolom End datedari data yang akan dibuat.

Aturan dalam mendeskripsikan data adalah sebagai berikut: Annual (data tahunan)

Untuk data antara tahun 1930-2029 dapat ditulis dengan 2 digit atau 4 digit,

misalnya 96 atau 1996. Sedangkan untuk tahun-tahun yang lain harus ditulis

dengan lengkap, misalnya tahun 141 atau 1173.

Semiannual (data tahunan)

Dibuat dengan cara menulis tahun diikuti oleh tanda : atau S dan diakhiri

dengan 1 atau 2 yang menotasikan semestar pertama atau semester kedua.

Sebagai contoh 1996:1 atau 1996S1.

Quarterly (data kuartalan)

Dibuat dengan cara menulis tahun diikuti oleh tanda : atau Q dan diakhiri

dengan 1, 2, 3, atau 4 yang menotasikan nilai kuartalnya. Sebahai

contoh 1996:3 atau 1996Q1.

Monthly (data bulanan)

Dibuat dengan cara menulis tahun diikuti oleh tanda : atau M dan diakhiri

dengan 1, 2, ..., atau 12 yang menotasikan periode bulan. Sebahai contoh

1996:3 atau 1996M1.

Weekly (data mingguan)

Secara standar, data dibuat dengan menulis (bulan:tanggal:tahun), sehingga

misalnya ditulis 09/10/02 menyatakan tanggal 10 September 2002.

Daily(5 day weeks) : data harian (5 hari dalam 1 minggu)

dengan menulis (bulan:tanggal:tahun)

Daily(7 day weeks) : data harian (7 hari dalam 1 minggu)

dengan menulis (bulan:tanggal:tahun)

Undated or Iregular

Digunakan antara lain untuk data cross section. Jika memilih jenis data ini, maka

pada kotak Range terdapat kolom isian untuk Start Observation dan End

Observation.

Jika isian telah lengkap klik OK. Maka pada workfie yang telah dibuat, scara

otomatis akan muncul dua icon, yaitu vektor koefisien c dan serial residual resid.

2. Membuat Variabel Baru

Setelah selesai membuat workfile dapat dilanjutkan dengan membuat variabel baru.

Caranya adalah dengan memilih option : Objects New Object

Pilih salah satu tipe pada kotak Type of Object. Beberapa pilihan object adalah:

o Equation : membuat persamaan

o

Graph : membuat grafiko Matrix-Vector Coef : membuat matriks atau vektor


3/16


o Model : membentuk model

o Sample : membuat sampel dari populasi yang tersedia

o Series : membuat deret runtun waktu

o Table : membuat data dalam bentuk tabel

o

Text : membuat tekso VAR : membuat data Vector Auto Regression

Jika dalam hal ini akan dibuat suatu deret runtun waktu, maka pilih Seriesdan beri

nama objek pada kolom Name of Object. Ada beberapa nama yang tidak boleh

diberikan pada object/variabel, yaitu : ABS, ACOS, AR, ASIN, C, CON, CNORM,

COEF, D DLOG, DNORM, ELSE, ENDIF, EXP, LOG, LOGIT, LPT1, LPT2, MA,

NA, NRND, PDL, RESID, RND, SAR, SIN, SIN, SMA, SQR, THEN.

3. Memasukkan Data

Untuk memasukkan data, sorot kursor pada variabel deposito dan pilih option:

Show. Selanjutnya klik OK.

Jika ingin memasukkan data beberapa variabel yang terdapat dalam satu file

sekaligus, dapat dilakukan dengan cara mengetikkan variabel-variabel yang

diinginkan secara berurutan pada kotak dialog Show.

Selanjutnya proses pengisian data dapat dimulai setelah sebelumnya klik tombol :

Edit+/- .Proses pengisian data dapat segera dilakukan.

Untuk menghapus suatu variabel dilakukan dengan klik satu kali pada icon variabel

yang akan dihapus, kmudian klikn menu delete pada workfile menu atau klik kanan

pada icon variabel tersebut, kemudian pilih delete.Untuk memunculkan keterangan variabel, yaitu tanggal dan jam operasi dilakukan,

klik ViewDisplay Commandatau klik langsung Label +/-pada workfile menu.

4. Menyimpan File

Workfile yang telah dibuat disimpan dengan cara pilih option :

File Save Asatau File Save

5. Membuat Group

Dari beberapa variabel yang dipunyai, dapat dibentuk suatu grup yang terdiri dari

dua atau lbih variabel. Pembuatan group dilakukan dengan cara pilih:

Objects New Objets Group OK

Dilanjutkan dengan mengisi variabel-variabel yang diinginkan pada kotak Series

List

Atau dengan cara lain, pada menu workfile dipilih option :Show

Dilanjutkan dengan mengisi variabel-variabel yang diinginkan pada kotak Series

List

Group yang telah dibuat dapat disimpan dengan cara klik : Name pada menu

workfile, selanjutnya muncul kotak object Name, beri nama Group01.

6. Mencetak Data


4/16


Data/variabel/group/equation/object yang akan dicetak akan dibuka terlebih dahulu

(double klik pada icon), kemudian klik menu print.

7. Membuka File Data Runtun Waktu

Untuk membuka suatu file data yang telah ada pada suatu direktori dari menu utamapilih option : FileOpenWorkfile

8. Mengubah Ukuran Workfile

Jika akan dilakukan perubahan ukuran pada workfile yang telah dibuat, maka pilih

option : ProcsChange Workfile Range.Selanjutnya masukkan start date dan end

date yang baru.

9. Membuat Grafik

Dari suatu variabel yang telah dipunyai, dapat ditampilkan dalam bentuk grafik.

Jenis-jenis grafik yang dapat ditampilkan adalah : Line graph, Bar graph, Scatter,

XY Line, dan Pie.

Langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Dari menu utama Eviews, andaikan akan dibuat Line graph untuk variabel

deposito, pilih option: Quick Graph Line graph

2. Selanjutnya akan muncul kotak dialog Series List. Pada kolom List of series,

groups, and/or series expressions, ketik variabel-variabel yang akan

ditampilkan grafiknya. Klik OKjika telah selesai.

3. Ada beberapa menu pilihan antara lain:

Print :mencetak Name :memberi nama graph

Add Text :menambah tulisan sebagai keterangan grafik yang

ditampilkan

Line/Shade:untuk menentukan jenis grafik,warna, dan arsiran

Option :untuk menentukan beberapa pilihan tampilan grafik

Zoom :untuk menampilkan grafik pada ukuran kecil atau besar

10. Membangkitkan Data Baru

Dari suatu variabel yang telah dipunyai, kita dapat membangkitkan suatu data baru,

misalkan untuk tujuan transformasi data. Beberapa transformasi yang dapat

dilakukan antara lain: mebuat pangkat, logaritma, eksponensial, diferensi, dan lain-

lain.

Langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Dari menu utama Eviews, pilih option:

Quick Generate Seriesatau Procs Generate Series

2. Selanjutnya akan muncul kotak dialog Generate Series by Equation yang

dapat diisikan perintah untuk perhitungan matematis. Perintah observasi

matematis Eviews antara lain:


5/16


+ penjumlahan

/ pembagian

- pengurangan

^ pangkat

* perkalian= sama dengan

B.Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistika yang mempelajari segi-segi yang penting dari data.

Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan fakta, antara lain dengan cara

menghitung ukuran parameter dan fungsi distribusi statistika berdasarkan data empiris.

Parameter-parameter tersebut adalah :

1.

Rata-rata (mean)

Mean merupakan nilai tengah atau kecenderungan pusat.

Jika penyebaran data simetri terhadap rata-rata, maka rata-rata hitung = median =

modus.

Jika diberikan data sampel random X1, X2,, Xn, n adalah ukuran sampel, maka

rata-rata hitung diberikan dengan

X =i

n

1iX

n1

2.

Median

Data sampel dibagi ke dalam dua bagian yang sama, sehingga setengah dari

kumpulan data berada diatas median, dan setengah lagi dibawahnya.

Diberikan data terurut X(1), X(2) , , X(n) (dari nilai yang terkecil sampai dengan

nilai terbesar). Maka median diberikan dengan

M =

genapn

2

XX

ganjilnX

1(n/2)n/2

1)/2(n

Jika ukuran sampel n adalah ganjil, maka median diambil dari data pada posisi yang

di tengah. Sedangkan jika ukuran sampel n adalah genap, maka median diambil dari

rata-rata dua data pada posisi yang di tengah.

3. Varian

Varian merupakan pengukuran variasi sekitar mean.

Diberikan data sampel random X1, X2,,Xn, dengan n adalah ukuran sampel, maka

varian sampel diberikan dengan

S2 = 2i

n

1i)X-(Xn

1


6/16


4. Standar deviasi

Standar deviasi merupakan rata-rata variasi dari semua data terhadap nilai tengah

(rata-rata), yang nilainya adalah akar dari varian, yaitu S.

S = S2

Jika varian dengan rumus di atas digunakan untuk memperkirakan (estimasi) varianpopulasi, maka pengukuran varian tersebut memberikan hasil yang bias. Untuk

menjadikan varian sampel sebagai varian yang tak bias terhadap varian populasi,

digunakan rumus :

S2 =2

i

n

1i)X-(X

1-n

1

Dengan menggunakan rumus tersebut, maka estimasi dari varian sampel sama

dengan nilai varian populasi, atau ditulis E(S2) = 2. Artinya, bahwa nilai harapan

dari varian sampel sama S2 dengan varian populasi 2.

5. Skewness

Skewness dari suatu distribusi simetris (distribusi normal) adalah nol positif.

Skewness menunjukkan bahwa distribusi datanya memiliki ekor panjang di sisi

kanan.

n

i

i yy

NS

1

3

)(1

NNS /)1(

6. Kurtosis

Kurtosis merupakan parameter untuk mengukur ketinggian suatu distribusi dengan

rumus:

n

i

i yy

NK

1

4)(1

7.

Jarque-bera

Jarque-bera digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal.

Hipotesis :

H0: Data berdistribusi normal

H1: Data tidak berdistribusi normal

Statistik uji :

)4

)3((

6

22

kS

KNJB

Daerah kritis : H0ditolak jika probabilitas


7/16


9. Korelasi

Korelasi menyatakan hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.

Ukuran korelasi : koefisien korelasi r ; -1 r 1

Koefisien korelasi antara variabel x dan variabel y dinyatakan dengan

SSy)Cov(x,

ryx

SS,)X-(X1-n

1S 2xx

2i

n

1i2x

SS,)Y-(Y1-n

1S 2yy

2i

n

1i2y

Statistik Deskriptif Dari Satu Variabel

Untuk menampilkan statistik deskriptif dari satu variabel, misalkan variabel deposito

dari file data1.wf1, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:

1.

Membuka file data data1.wf1

2.

Dari menu utama Eviews, pilih option:

Quick Series Statistics Histogram and Stats

3.

Selanjutnya akan muncul kotak dialog Series List. Pada kolom Series name, isi

dengan variabel yang akan ditampilkan statistik deskriptifnya. Dalam hal ini

dipilih variabel deposito.

4.

Jika semua telah selesai, klik OK.

Dari output yang diperoleh dapat ditampilkan statistik deskriptifnya sesuai dengankebutuhan yang akan diteliti, yaitu dengan cara:

ViewDescriptive Statistics Stats by Classification

Statistik Deskriptif Dari Suatu Group

Untuk menampilkan statistik deskriptif dari suatu group, misalkan dari file

data1.wf1 dibuat satu group yang terdiri dari variabel deposito dan ihsg, dilakukan

langkah-langkah sebagai berikut:

1.Membuka file data data1.wf1

2.Dari menu utama Eviews, pilih option:

Quick Group Statistics Descriptive Statistics Common Sample

3. Selanjutnya akan muncul kotak dialog Series List. Pada kolom List of series,

groups, and/or series expressions, isi dengan variabel yang akan ditampilkan

statistik deskriptifnya. Dalam hal ini dipilih variabel deposito dan ihsg.

4. Jika semua telah selesai, klik OK.

Covariance Matrix

Untuk menampilkan Matriks Covariance dari suatu group, misalkan dari file

data1.wf1 dibuat satu group yang terdiri dari variabel deposito dan ihsg, dilakukan


1.



8/16



Quick Group Statistics Covariances

3. Selanjutnya akan muncul kotak dialog series List. Seperti halnya pembuatan

statistik deskriptif untuk group, pada kolom List of Series, groups, and/or series

expressions, isi dengan variabel yang akan ditampilkan statistik deskriptifnya.Dalam hal ini dipilih variabel deposito dan ihsg.


Correlation Matrix

Untuk menampilkan Matriks Korelasi dari suatu group, misalkan dari file

data1.wf1 dibuat suatu group yang terdiri dari variabel deposito dan ihsg, dilakukan


1.



Quick Group Statistics Correlations

3.

Selanjutnya akan muncul kotak dialog Series List. Seperti halnya pada

pembuatan Covariances Matrix, pada kolom List of series, groups, and/or series

expressions, isi dengan variabel yang akan ditampilakan statistik deskriptifnya.

Dalam hal ini dipilih variabel deposito dan ihsg.


IV. PERMASALAHAN:

Berdasarkan data di bawah, lakukan perintah berikut ini:

1.

Buatlah statistik deskriptif untuk masing-masing variabel2. Buatlah statistik deskriptif untuk suatu group yang terdiri dari variabel DEPOSITO,

IHSG, dan SUKUBUNGA.

3. Buatlah covariance matrix dan correlations matrix

DATA VARIABEL DEPOSITO DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

PERIODE 1999:1 SAMPAI DENGAN 2001:12

WAKTU DEPOSITO IHSG SUKUBUNGA

1999:1

1999:2

1999:3

1999:4

1999:5

1999:6

1999:7

1999:81999:9

204.54

207.12

206.75

205.34

204.76

204.07

201.93

206.61198.68

54.50

38.20

34.85

34.09

31.20

25.20

23.45

19.0615.88

15.12

16.95

16.22

14.57

17.13

15.47

12.75

13.7914.44


9/16


1999:10

1999:11

1999:12

2000:1

2000:22000:3

2000:4

2000:5

2000:6

2000:7

2000:8

2000:9

2000:10

2000:11

2000:12

2001:1

2001:2

2001:3

2001:4

2001:5

2001:6

2001:7

2001:8

2001:92001:10

2001:11

2001:12

198.79

199.00

202.45

205.12

205.27209.34

205.48

207.21

208.24

210.91

211.99

211.87

214.33

217.15

221.37

222.10

224.04

226.04

227.04

229.63

233.46

238.42

237.92

239.44241.06

245.18

249.15

13.37

12.91

12.95

11.85

12.6412.40

12.16

11.81

11.69

11.79

11.36

12.84

12.10

13.17

13.24

13.83

14.35

14.36

14.93

14.92

15.00

15.14

15.62

16.1616.67

17.06

17.24

14.47

11.65

15.14

15.12

14.7913.08

15.24

15.14

14.84

16.29

16.40

16.74

16.80

16.20

16.20

16.09

18.23

20.99

24.21

25.02

22.62

21.89

21.31

20.1118.49

16.72

15.72


10/16


V. OUTPUT:

A. STATISTIK DESKRIPTIF DARI SATU VARIABEL

1. Variabel DEPOSITO

2. Variabel IHSG


11/16


3. Variabel SUKUBUNGA

B. STATISTIK DESKRIPTIF DARI SUATU GROUP


12/16


C. COVARIANCE MATRIX

D. CORRELATIONS MATRIX


13/16


VI. PEMBAHASAN:

A. STATISTIK DESKRIPTIF DARI SATU VARIABEL

1. Variabel DEPOSITO

Berdasarkan output, didapatkan hasil sebagai berikut:

Nilai Mean dari variabel deposito adalah sebesar 216.1611Berarti variabel deposito memiliki rata-rata sebesar 216.1611

Nilai Median dari variabel deposito adalah sebesar 210.1250

Berarti nilai tengah dari variabel deposito sebesar 210.1250

Nilai maksimum dari variabel deposito adalah sebesar 249.1500

Nilai minimum dari variabel deposito adalah sebesar 198.6800

Nilai standar deviasi dari variabel deposito adalah sebesar 14.71264

Nilai Skewness dari variabel deposito adalah sebesar 0.774414

Nilai Kurtosis dari variabel deposito adalah sebesar 2.313977

Berarti ketinggian suatu distribusi tersebut adalah sebesar 2.313977

Nilai Jarque-Bera dari variabel deposito adalah sebesar 4.304248 dengan

probability 0.112637. Karena nilai probability > taraf signifikansi = (0.112637

> 0.05), maka data berdistribusi normal.

2. Variabel IHSG

Berdasarkan output, didapatkan hasil sebagai berikut:

Nilai Mean dari variabel IHSG adalah sebesar 17.99972

Berarti variabel IHSG memiliki rata-rata sebesar 17.99972

Nilai Median dari variabel IHSG adalah sebesar 14.64000

Berarti nilai tengah dari variabel IHSG sebesar 14.64000Nilai maksimum dari variabel IHSG adalah sebesar 54.50000

Nilai minimum dari variabel IHSG adalah sebesar 11.36000

Nilai standar deviasi dari variabel IHSG adalah sebesar 9.426265

Nilai Skewness dari variabel IHSG adalah sebesar 2.270973

Nilai Kurtosis dari variabel IHSG adalah sebesar 7.964623

Berarti ketinggian suatu distribusi tersebut adalah sebesar 2.313977

Nilai Jarque-Bera dari variabel IHSG adalah sebesar 67.91513 dengan

probability 0.00000. Karena nilai probability < taraf signifikansi = (0.00000 taraf signifikansi = (0.112637 > 0.05)

b. Variabel IHSG berdistribusi tidak normal karena nilai probability dari Jarque-Bera

< taraf signifikansi = (0.00000 < 0.05)

c. Variabel SUKUBUNGA berdistribusi tidak normal karena nilai probability dari

Jarque-Bera < taraf signifikansi = (0.032559 < 0.05)

6. Berdasarkan output pada covariance matrix, didapatkan hasil sebagai berikut:

Varian dari variabel DEPOSITO : 210.4490

Varian dari variabel IHSG : 86.38629

Varian dari variabel SUKUBUNGA : 9.563825


16/16


Kovarian dari variabel DEPOSITO dan IHSG : -29.29793

Kovarian dari variabel SUKUBUNGA dan IHSG : -3.173088

Kovarian dari variabel DEPOSITO dan SUKUBUNGA : 30. 17055

7. Berdasarkan output, didapatkan hasil sebagai berikut:

Korelasi antara variabel DEPOSITO dan IHSG : -0.217291Korelasi antara variabel SUKUBUNGA dan IHSG : -0.110394

Korelasi antara variabel DEPOSITO dan SUKUBUNGA : 0.672503

pengenalan eviews dan statistik deskript

Documents