Jawaban Saya :
Eksternalitas
Eksternalitas adalah hasil ideal oleh pengaturan tangan gaib juga
tidak dapat dicapai bila keiatan ekonomi tumpah keluar(spill over) dari
pasar bersangkutan.
Ada 2 macam Eksternalitas :
a)Biaya Eksternalitas
Biaya eksternal terjadi bila produsen dan konsumsi suatu komoditi
melibatkan beban biaya atas pihak ketiga tanpa pemberi kompensasi.
Contoh umum biaya eksternal adalah biaya sosial akibat pencemaran
lingkungan. Bila sebuah perusahaan industri petrokimia membuang limbah
proses produksi ke sungai ataudanau di dekat lokasinya,akan membuat bara
perenang, pemilik perahu, petani ikan, serta masyarakat disekitarnya
atau di sepanjang sungai tercemar tersebut. (yang memanfaatkan untuk
kehidupan sehari-hari baik untuk air mandi, cuci dan minum), tak lagi
bisa menguunakan begitu saja seperti keadaan sebelum terjadi pencemaran.
Keadaan ini menyebabkan tak efisiennya keputusan eonomi.Sumber daya
yang dialokasikan untuk produksi barang tersebut terlalu banyak dan
demikian pula tingkat produksi barang tersebut. Bila produsen
membebankan biayanya pada pihak lain maka biayanya turun.
b) Manfaat Eksternalitas
Sebalikknya, secara grafik mempengaruhi atau menurunkan kurva permintaan, yang mencerminkan manfaat yang diperoleh konsumen.
Dengan adanya manfaat eksternal makakurva permintaan bergeser.
Prodksi barang-barang dan jasa-jasa mungkin menimbulkan manfaat sosial
atau manfaat eksternal kepada pihak lain yang tak ada hubungannya
dengan pihak-pihak di pasar bersangkutan.
Contohnya adalah penemuan sinar rongten dan suntikan imunisasi
polio,pendeteksian scara dini penderita TBC serta pencegahan terhadap
penularan suatu kuman penyakit memberikan manfaat langsung kepada para
konsumen sama halnya dengan pendidikan dan pelatihan.
Bila terdapat eksternalitas maka alokasi sumber daya akan berkurang
atau tak optimal . Kasus biaya ekternal menyebabkan alokasi sumber daya
menjadi terlalu banyak sementara pada kasus manfaat eksternal terjadi
alokasi sumber daya yang terlalu kecil (dibandingkan bila tidak terdapat
eksternalitas) dan tingkat output dapat mencapai optimal ideal.
contoh eksternalitas ekonomis : hasil riset pengembangan pertanian
padi atau perkebunan tanaman keras yang memberikan manfaat kepada usaha
tani kecil perorangan maupun perkebunan besar.
Keadaan seperti ini menuntun pada kesimpuan lain bahwa bila industri
bersangkutan maupun industri monopois maka ia akan melakukan riset
pengembangan produsen karena dapat memperoleh selurh manfaat. Karena itu
dikatakan dalam industri monopolis diharapkan bisa diperoleh penemuan
dan inovasi baru daripada dalam suasana persaingan murni.
Pengendalian dan Penanggulangan Eksternalitas
Misalkan dalam kasus berupa biaya eksternal -produsen dikenakan peraturan dan / atau pajak khusus
a) peraturan berdasarkan hukum
b) pengenaan pajak khusus pencemaran
STATISTIKA EKONOMI
Diskusi 7
seberapa besar fungsi Hipotesis Assosiatif dalam kehidupan sehari hari???
dan kegiatan apa saja yang menurut rekan rekan sering menggunakan pendekatan tersebut????
Jawaban Saya :
Hipotesis Asosiatif adalah hipotesis yang menunjukkan dugaan adanya hubungan atau pengaruh antara 2 variabel atau lebih
Jadi menguji hipotesis asosiatif adalah menguji koefisien korelasi
yang ada pada sampel untuk diberlakukan pada seluruh populasi dimana
sampel diambil. Bila penelitian dilakukan pada seluruh populasi maka
tidak diperlukan pengujian signifikan terhadap koefisien korelasi yang
ditemukan.
Hipotesis Asosiatif : hipotesis yang dirumuskan untuk memberikan
jawaban pada permasalahan yang bersifat hubungan /pengaruh. Sedangkan
menurut sifat hubungannya hipotesis ini dibagi menjadi 3 jenis :
a) Hipotesisi Hubungan Simetris : hipotesis yang menyatakan hubungan
bersifat kebersamaan antara dua variabel atau lebih tetapi tidak
menunjukkan sebab akibat.
Contoh : 1. Ada hubungan antara bersepatu mahal dengan berpakaian
2. Terdapat hubungan yang positif antara banyaknya peserta didik rajin belajar dengan tingkat intelegensi(IQ)
b) Hipotesis hubungan sebab akibat (kausal) : hipotesis yang
menyatakan hubungan bersifat sebab akibat antara dua variabel atau
lebih.
Contoh : 1. Tingkat pengangguran berhubungan dengan tingkat kriminalitas.
2.Tingkat keberhasilan peserta didik bergantung pada cara belajarnya.
c) Hipotesis hubungan Interaktif : hipotesis hubungan antara dua variable atau lebih bersifat saling mempengaruhi.
Contoh :
1. Terdapat hubungan yang saling mempengaruhi antara status peserta
didik sebagai anak pejabat dengan cara belajar peserta didik di tempat
mereka menuntu ilmu, seperti sekolah.
2. Terdapat pengaruh timbal balik antara kreativitas peserta didik dengan hasil belajarnya.
Fungsi hipotesis Asosiatif , diantaranya:
- Sebagai salah satu pedoman untuk mengarahkan suatu hal yang diamati/ diteliti
- Menerangkan fenoena sosial yang ada pada kehidupan
Untuk mengetahui seberapa besarnya fungsi Hipotesis Asosiatif
pada dasarnya bergantung pada objek/ suatu hal yang diamati. Besarnya
fungsi hipotesis asosiatif pada kehidupan sehari-hari , adalah sebagai
acuan para peneliti untuk meneliti objek merka.
Diskusi 8
ANALISIS VARIAN
Analisis Varian merupakan suatu alat untuk
melakukan pengujian terhadap beberapa sampel yang berdiri sendiri, baik
yang (sampel-sampel itu) berasal dari satu populasi yang sama atau
tidak.
Analisis Varian adalah suatu tekin untuk
mengetahui perbedaan atau persamaan dua atau lebih observasi dengan cara
mengadakan perbandingan antara dua atau lebih mean(rata-rata).
TABEL ANOVA
ANOVA adalah singkatan dari analysis of variance.
Alasan Penggunaan ANOVA :
Uji hipotesis dengan ANOVA digunakan , setidaknya karena beberapa alasan berikut :
1. Memudahkan analisa atas beberapa kelompok sampel yang berbeda dengan resiko kesalahan terkecil.
2. Mengetahui signifikansi perbedaan rata
-rata ( µ ) antara kelompok sampel yang satu dengan yang lain. Bisa
jadi, meskipun secara numeris bedanya besar, namun berdasarkan analisa
ANOVA , perbedaan tersebut TIDAK SIGNIFIKAN sehingga perbedaan µ bisa
diabaikan. Sebaliknya, bisa jadi secara numeris bedanya kecil, namun
berdasarkan analisis ANOVA , perbedaan tersebut SIGNIFIKAN , sehingga
minimal ada satu µ yang berbeda dan perbedaan µ antar kelompok sampel
tidak boleh diabaikan.
3. Analisis varians lebih mudah dimodifikasi
dan dapat dikembangkan untuk berbagai bentuk percobaan yang lebih
rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki keterkaitan dengan
dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di
berbagai bidang, mulai dari eksperimen laboratorium hingga eksperimen
periklanan , psikologi dan kemasyarakatan.
Asumsi -asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis varian (ANOVA) :
1. Data berdistribusi normal , karena pengujiannya menggunakan uji F-Snedecor
2. Varians atau ragamnya homogen , dikenal
sebagai homoskedastisitas, karena hanya digunakan satu penduga
(estimate) untuk varians dalam contoh
3. Masing-masing contoh saling bebas, yang harus dapat diatur dengan perancangan percobaan yang tepat
4. Komponen - komponen dalam modelnya bersifat aditif (saling menjumlah).
Jenis - jenis dari Analisa of Varince (Anova)
Pemilihan tipe Anova tergantung dari rancangan percobaan (experiment design) yang kita pilih.
1. Anova satu arah biasa dikenal one way anova
maksud dari kasus ini yaitu untuk menguji
perbedaan rata-rata lebih dari dua sampel dimana dalam melakukan
analisis hanya bisa satu arah. Maksud satu arah ini hanya bisa menguji
antar kelompok yang satu.
(Contoh terlampir)
2. Anova dua arah tanpa interaksi anova two way without interaction
Jenis anova yang kedua yaitu anova dua dua
arah tanpa interaksi. Artinya bahwa bisa dilakukan interaksi antara
kelompok dan perlakuan, maksudnya bisa membandingkan antar-antar
kelompok ataukah antar perlakuan.
(Contoh terlampir)
3. Anova dua arah dengan interaksi anova two way with interaction
Sebelum ini dijelaskan anova dua arah tanpa
interaksi , dikatakan anova dengan interaksi ketika setiap kolom
(perlakuan) dan blok (baris) diulang.
(Contoh terlampir)
Langkah-langkah melakukan uji hipotesis dengan ANOVA
1. Kumpulkan sampel dan kelompokan berdasarkan kategori tertentu.
Untuk memudahkan pengelompokan dan
perhitungan, buat tabel data sesuai dengan kategori berisi sampel dan
kuadrat dari sampel tersebut. Hitung pula total dari sampel dan kuadrat
sampel tiap kelompok. Selain itu, tentukan pula hipotesis nol (H0) dan
hipotesis alternatif (H1).
2. Menentukan tipe anova.
apakah masuk tipe satu arah, tipe dua arah
tanpa interaksi atau tipe dua arah dengan interaksi. karena akan
berpengaruh pada perhitungan. Menentukan tipe seperti pada penjelasan
diatas.
3. Menghitung variabilitas dari seluruh sampel.
Pengukuran total variabilitas atas data dapat dikelompokkan menjadi 3 bagian :
- Total of sum squares (SSt) - jumlah kuadrat total (jkt).
Merupakan jumlah kuadrat selisih antara skor individual dengan rata-rata totalnya.
- Sum Square Between (SSb) - jumlah kuadrat kolom (jkk)
Variansi rata -rata kelompok
sampel terhadap rata-rata keseluruhannya. Variansi disini lebih
terpengaruh karena adanya perbedaan perlakuan antar kelompok.
- Sum Square within (SSw) - jumlah kuadrat galat
Variansi yang ada dalam
masing-masing kelompok. Banyaknya variansi akan tergantung pada
banyaknya kelompok, dan variansi disini tidak terpengaruh / tergantung
oleh perbedaan perlakuan antar kelompok.
4. Menghitung derajat kebebasan (degree of freedom)
Derajat kebebasan atau degree of freedom
(dilambangkan dengan v, dof , atau df ) dalam anova akan sebanyak
variabilitas. Oleh karena itu, ada tiga macam derajat kebebasan yang
akan kita hitung :
- Derajat kebebasan untuk JKT
Merupakan derajat kebebasan dari Jumlah kuadrat total (JKT) ini akan kita lambangkan dengan dof JKT
- Derajat kebebasan untuk JKK
Merupakan derajat kebebasan dari Jumlah kuadrta kolom (JKK) ini akan kita lambangkan dengan dof JKK
- Derajat kebebasan untuk JKG
Merupakan derajat kebebasan dari Jumlah kuadrat galat (JKG) ini akan kita lambangkan dengan dof JKG
Derajat kebebasan juga memiliki sifat hubungan yang sama dengan sifat hubungan variabel yaitu :
dof JKT = dof JKK dof JKG
5. Menghitung varians antar kelompok dan varians dalam kelompok
Varians dalam ANOVA baik untuk antar
kelompok maupun dalam kelompok sering disebut dengan kuadrat tengah atau
deviasi rata-rata kuadrat (mean squared deviation) dan dilambangkan
dengan MS atau KT . Dengan demikian maka mean squared deviation masing-masing dapat dicari dengan rumus sebagai berikut :
- KTK = JKK/ dof jkk
- KTG = JKG/dof jkg
6. Menghitung f hitung
Menghitung nilai distribudi F(Fhitung)
berdasarkan perbandingan variance antar kelompok dan varince dalam
kelompok. Fhitung didapatkan dengan rumus :
Fhitung = KTK + KTG
7. Menghitung F tabel
Selain itu, F berdasarkan tabel (Ftabel)
juga dihitung , berdasarkan nilai derajat kebebasan (langkag ke-4)
menggunakan tabel distribusi F . Jangan lupa untuk mencantumkan gambar
posisi Fhitung dan Ftabel dalam grafik distribusi-F.
8. Membandingkan Fhitung dengan Ftabel
- Jika Fhitung > Ftabel : tolak H0
- Jika Fhitung ≤ Ftabel : terima H0
9. Buat kesimpulan,
sesuai dengan kasus awal yang ditanyakan.
Simpulkan apakah perlakuan (treatment) memiliki efek yang signifikan
pada sampel data atau tidak. Jika hasil tidak signifikan, berarti
seluruh rata-rata sampel adalah sama. Jika perlakuan menghasilkan efek
yang signifikan , setidaknya satu dari rata-rata sampel berbeda dengan
rata-rata sampel yang lain.
1.
Contoh
kasus Anova satu arah:
Sampel
|
Penurunan Berat Badan (Kg)
|
Metode 1
|
Metode 2
|
Metode 3
|
Metode 4
|
Sampel 1
|
4
|
8
|
7
|
6
|
Sampel 2
|
6
|
12
|
3
|
5
|
Sampel 3
|
4
|
-
|
-
|
5
|
Terdapat 4 metode diet dan 3 golongan usia peserta program diet Berikut data
rata-rata penurunan berat peserta keempat metode dalam tiga kelompok umur.
Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa ada empat metode (kolom). Dari empat
metode itu dilakukan oleh beberapa orang tapi tiap metode dilakukan oleh orang
yang berbeda. pada tabel diatas terlihat data diperoleh dari sampel yang
berbeda perlakuan antar kelompok karen itu kita hanya bisa membandingkan antar
metode tapi tidak bisa membandingkan antar orang karena setiap tidak melakukan
metode yang sama. oleh karena itu dikatakan satu arah saja yaitu metode.
2.
Contoh
kasus Anova dua arah tanpa interaksi:
Umur
|
Penurunan Berat Badan (Kg)
|
Metode 1
|
Metode 2
|
Metode 3
|
Metode 4
|
< 20 tahun
|
5
|
6
|
2
|
3
|
20-40
|
2
|
7
|
5
|
3
|
> 40 tahun
|
7
|
3
|
4
|
3
|
Terdapat 4 metode diet dan 3 golongan usia peserta program diet Berikut data
rata-rata penurunan berat peserta keempat metode dalam tiga kelompok umur.
Berdasarkan gambat tersebut terlihat bahwa setiap metode memiliki perlakuan
yang sama sehingga bisa dikatakan ada hubungan dua arah. tapi tidak ada
interaksi.
3.
Contoh
kasus Anova dua arah dengan interaksi:
Umur
|
Penurunan Berat Badan (Kg)
|
Metode 1
|
Metode 2
|
Metode 3
|
Metode 4
|
< 20 tahun
#1
#2
#3
|
5
4
5
|
0
2
1
|
3
4
8
|
4
2
2
|
20-40 tahun
#1
#2
#3
|
5
6
2
|
4
2
1
|
2
2
4
|
5
3
2
|
> 40 tahun
#1
#2
#3
|
4
4
5
|
5
5
0
|
2
1
2
|
6
4
4
|
Terdapat 4 metode diet, 3 kelompok umur dan 3 ulangan. Berikut adalah data
ata-rata penurunan berat badan setelah 1 bulan melakukan diet. Ujilah apakah
penurunan berat badan sama untuk setiap metode diet, kelompok umur dan
interaksi dengan taraf uji 5 %
Contoh penghitungan Analysis of variance (Anova) dengan tabel.
Sumber Keragaman (SK)
|
Jumlah Kuadrat (JK)
|
Derajat Bebas (db)
|
Kuadrat Tengah (KT)
|
F hitung
|
Kolom (K)
|
JKK
|
db JKK
|
KTK =
JKK / db JKK
|
F hitung =
KTK / KTG
|
Galat (G)
|
JKG
|
db JKG
|
KTG =
JKG / db JKG
|
|
Total (T)
|
JKT
|
db JKT
|
|
|
Sekian sedikit penjelasan umum mengenai gambaran umum mengenai analysis of
variance (anova) disini tidak dijelaskan lebih jauh mengenai rumus dari
jumlah kuadrat dan derajat bebas karena akan sangat panjang penjelasan ini. makanya
nanti akan dibahas masing-masing dengan contoh secara manual tanpa software dan
mudah-mudahan juga bisa membuat contoh kasus dengan software.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar