Advan – Menganalisis data menggunakan regresi non-linier seringkali lebih menantang daripada regresi linier karena hubungan antar variabel yang tidak dapat digambarkan dengan garis lurus. Meski begitu, EViews memberikan berbagai alat yang mempermudah proses regresi non-linier dan visualisasi hasilnya. Sebagai seorang analis data atau peneliti, kamu bisa memanfaatkan EViews untuk menghasilkan visualisasi yang jelas dari model regresi non-linier, sehingga memudahkan pemahaman terhadap hasil analisis.
Namun, memahami cara untuk memvisualisasikan hasil regresi non-linier dengan benar bisa jadi sulit jika kamu baru pertama kali menggunakannya. Jika kamu hanya mengandalkan data numerik tanpa visualisasi, terkadang hubungan kompleks antara variabel tidak akan tampak jelas. Oleh karena itu, menggunakan grafik dan plot yang sesuai sangat penting agar hasil analisis regresi non-linier menjadi lebih mudah dipahami.
Berikut adalah langkah-langkah yang perlu kamu ikuti untuk memvisualisasikan hasil regresi non-linier di EViews:
1. Persiapkan Data dan Jalankan Model Regresi Non-Linier
Langkah pertama adalah memastikan bahwa data yang kamu miliki sudah terorganisir dengan baik di dalam EViews. Setelah data siap, jalankan regresi non-linier dengan memilih “Quick > Estimate Equation”.
Pilih model regresi non-linier yang sesuai dengan data kamu. Misalnya, jika kamu ingin mengestimasi model logaritma atau polinomial, pastikan untuk memilih spesifikasi model yang benar agar hasil regresi yang diperoleh relevan dengan analisis yang kamu lakukan.
2. Ekstrak Hasil Regresi
Setelah kamu menjalankan regresi, langkah berikutnya adalah mengekstrak hasil yang diperlukan untuk visualisasi. EViews akan menampilkan output yang mencakup koefisien, nilai p, dan statistik lainnya.
Penting untuk mencatat koefisien yang diperoleh dan memahaminya dalam konteks hubungan antar variabel. Data hasil regresi ini akan digunakan untuk menggambar grafik yang mewakili hubungan antara variabel yang sedang dianalisis.
3. Buat Grafik Residual
Salah satu langkah penting dalam memvisualisasikan hasil regresi non-linier adalah dengan membuat grafik residual. Residual adalah selisih antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai yang sebenarnya.
Untuk membuat grafik residual di EViews, klik pada “View > Residuals” setelah model regresi berhasil dijalankan. Grafik ini sangat berguna untuk melihat apakah model yang kamu buat sudah memadai atau perlu penyesuaian lebih lanjut.
Baca juga Tutorial Mengimport Data dari Excel ke EViews dengan Benar
4. Visualisasikan Kurva Regresi
Setelah memvisualisasikan residual, kamu bisa mulai membuat grafik kurva regresi itu sendiri. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan fungsi Graph di EViews.
Pilih variabel yang ingin kamu plot, dan tentukan jenis grafik yang akan digunakan. Kamu bisa memilih antara grafik titik (scatter plot) dan grafik kurva (line plot), yang keduanya sangat efektif untuk menunjukkan hubungan non-linier antara variabel independen dan dependen.
5. Perbaiki Grafik dengan Menambahkan Label dan Judul
Agar visualisasi hasil regresi non-linier semakin jelas dan mudah dipahami, jangan lupa untuk menambahkan label pada sumbu X dan Y serta memberikan judul pada grafik. Hal ini akan membantu audiens atau pembaca memahami konteks dari grafik yang kamu buat.
EViews menyediakan berbagai pilihan untuk menyesuaikan tampilan grafik, termasuk pengaturan warna dan font. Pastikan grafik yang kamu buat sudah mudah dibaca dan tidak membingungkan.
Memvisualisasikan hasil regresi non-linier di EViews sangat penting untuk memahami hubungan antar variabel secara lebih mendalam. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, kamu dapat memanfaatkan EViews untuk membuat grafik yang jelas dan informatif, yang membantu menjelaskan model yang kamu bangun.
Untuk mendukung proses analisis data yang lebih efisien, kamu bisa menggunakan Advan OnePC AMD RYZEN5 5500U. Laptop ini memiliki performa cepat dan responsif yang sangat cocok untuk menjalankan EViews dan software analisis lainnya. Dengan prosesor AMD Ryzen 5, laptop ini mampu menghandle beban kerja yang berat, seperti memproses data besar dan menjalankan perhitungan regresi non-linier, menjadikannya pilihan ideal untuk analisis data yang lebih efisien dan produktif.***
Editor : Adita Febriyanti