Tabel Durbin Watson Dan Cara Membaca

Durbin Watson Tabel

Tabel Durbin Watson adalah tabel pembanding dalam uji autokorelasi. Dalam dunia statistik, Uji Durbin Watson adalah sebuah test yang digunakan untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residual (prediction errors) dari sebuah analisis regresi. Yang dimaksud dengan Autokorelasi adalah “hubungan antara nilai-nilai yang dipisahkan satu sama lain dengan jeda waktu tertentu”.

Uji ini dikemukakan oleh James Durbin dan Geoffrey Watson.

Pada saat anda melakukan deteksi Autokorelasi, anda tidak akan terlepas dengan tabel Durbin Watson. Tabel tersebut menjadi alat pembanding terhadap nilai Durbin Watson hitung.

Anda mungkin telah banyak membaca tentang tabel durbin watson, tetapi mungkin tidak semuanya memuaskan keinginan anda. Sebab sebagian besar tabel tersebut sangat terbatas, baik dalam jumlah sampel (n) atau jumlah variabel (k). Sebagian besar hanya sebatas n = 100 atau n = 200. Bagaimana jika jumlah sampel > 200?

Pada kesempatan ini, kami ingin berbagi sebuah Tabel Durbin Watson dengan jumlah sampel n = 2000 dan jumlah variabel (k) sebanyak k = 21.

Durbin Watson Table

Berikut di bawah ini adalah Tabel Durbin Watson lengkap dengan n = 6 – 2000, k = 2 – 21 dan batas kritis 5% (0,05), 2,5% (0,025), 1% (0,01).

Jika anda ingin mengunduhnya, klik link berikut:

DOWNLOAD DURBIN WATSON TABLE

Cara Membaca Tabel Durbin Watson

T: Jumlah sampel (n)

k: Jumlah variabel

dL: Batas Bawah Durbin Watson

dU: Batas Atas Durbin Watson

Contoh: Kita melakukan uji regresi linear berganda dengan 2 variabel independen dan 1 variabel dependen dengan jumlah sampel sebanyak 50, didapatkan hasil Durbin Watson Hitung sebesar d = 2,010.

Maka nilai T = 50, k = 3. Selanjutnya pada tabel di atas cari nilai dL dan dU pada T = 50 dan k = 3, yaitu nilai dL = 1,46246 dan dU = 1,62833. Pada contoh di atas, nilai d = 2,010, maka kita hitung terlebih dahulu nilai (4 – d) = 1,990.

Cara menentukan atau kriteria pengujian autokorelasi adalah sebagai berikut:

Deteksi Autokorelasi Positif:

Jika d < dL maka terdapat autokorelasi positif,

Jika d > dU maka tidak terdapat autokorelasi positif,

Jika dL < d < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.

Deteksi Autokorelasi Negatif:
Jika (4 – d) < dL maka terdapat autokorelasi negatif,
Jika (4 – d) > dU maka tidak terdapat autokorelasi negatif,
Jika dL < (4 – d) < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.

Berdasarkan contoh di atas:

Deteksi Autokorelasi Positif:
Jika 2,010 < 1,46246 maka terdapat autokorelasi positif—> Salah
Jika 2,010 > 1,62833 maka tidak terdapat autokorelasi positif—> Benar
Jika 1,46246 < 2,010 < 1,62833 maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan—> Salah

Maksud di atas adalah, DW: 2,010 > DU: 1,62833, maka tidak terdapat autokorelasi positif.

Deteksi Autokorelasi Negatif:
Jika 1,990 < 1,46246 maka terdapat autokorelasi negatif—> Salah
Jika 1,990 > 1,62833 maka tidak terdapat autokorelasi negatif—> Benar
Jika 1,46246 < 1,990 < 1,62833 maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan—> Salah

Maksud di atas adalah, 4-DW: 2,010 yaitu 1,990 > DU: 1,62833, maka tidak terdapat autokorelasi negatif.

Maka dapat disimpulkan: pada analisis regresi tidak terdapat autokorelasi positif dan tidak terdapat autokorelasi negatif sehingga bisa disimpulkan sama sekali tidak terdapat autokorelasi.

Demikian artikel singkat kami tentang Durbin Watson Tabel. Bagaimana untuk mendapatkan nilai Durbin Watson dalam analisis regresi dengan Excel? Baca artikel kami selanjutnya tentang Durbin Watson Hitung dengan Excel.

Semoga Bermanfaat.

By Anwar Hidayat

This article was last modified on 14 Maret 2017 01:16

Share
Anwar Hidayat

Founder dan CEO dari Statistikian Sejak 2012. Melayani jasa bantuan olah dan analisis data menggunakan berbagai aplikasi statistik, seperti: SPSS, STATA, Minitab, EViews, AMOS, SmartPLS dan Excel. Silahkan WhatsApp: 08816050259. Biaya 100 ribu sd 300 ribu Sesuai Beban. Proses 1 sd 3 Hari Tergantung Antrian.

View Comments

  • Mas saya mau tanya. Nikai k itu hanya jumlah variabel independenny saja atau konstanta juga di masukkan ? Tolong bnget ya mas. Terimakasih atas bantuannya.

  • mas anwar saya mau nanya
    bisa tidak nilai dl dan du ditentukan dengan bantuan ms. excel seperti t tabel dan t hitung?
    thanks

  • mas saya mau tanya kalo T=228 dan k=4 berarti du dl nya berapa ya?di tabel yg mas lampirkan ga ada langsung loncat dari 220 ke 230..terima kasih

  • Metode Lag_Y adalah dengan memasukkan 1 variabel baru ke dalam model, yaitu Lag_Y. Lag_Y adalah variabel baru yang di dapat dari pengurangan nilai Y (Variabel dependen) dengan Y-1. Atau lebih mudahnya: Lag_Y = Yi - Yi-1. Misal Y sampel ke 20 nilai 40. Maka Yi yang dimaksud adalah nilai Y sampel ke-20, yaitu 40. Sedangkan Yi-1 adalah 1 sampel sebelum sampel Yi. Misal sample Yi adalah sampel ke-20 maka sampel Yi-1 adalah sampel ke-20-1= sampel ke-19. Misal nilai Yi-1 adalah 15, maka Lag_Y ke 20 adalah 40-15=25.

  • Cara ke-2 mengatasi masalah autokorelasi adalah dengan persamaan beda penuh. Intiny adalah sama dengan Lag-Y, hanya saja semua variabel diubah kedalam bentuk Lag.

  • Mas Anwar, data saya ga lolos uji autokol positif. gimana caranya biar bisa lolos mas? data saya n 29 dan k 7.... :(
    Makasih mas sebelumnya

  • Gunakan nilai yang terdekat dengan angka 690, jadi nilai DU dan DL pada k=6 dan n=700.

  • Selamat siang.. saya evi mau bertanya kalau nilai dl dan du untuk k=6 dan n=690 berapa pak? Soalnya saya download tabel yang dilinkkan oleh bapak itu kelipatan 50. Jadi setelah 650 langsung 700 dll. Terima kasih..

  • Apabila nilai d < du dan d > dl maka pengujian tidak meyakinkan. Dikatakan tidak terdapat autokorelasi apabila nilai d > du dan (4-d) > du.

  • Mas Anwar,
    jika saat tes autokorelasi, hasilnya:
    Deteksi Autokorelasi Positif:
    Jika d < dL maka terdapat autokorelasi positif,--->SALAH
    Jika d > dU maka tidak terdapat autokorelasi positif,--->SALAH
    Jika dL < d < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.--->BENAR

    Deteksi Autokorelasi Negatif:
    Jika (4 - d) < dL maka terdapat autokorelasi negatif,--->SALAH
    Jika (4 - d) > dU maka tidak terdapat autokorelasi negatif,--->BENAR
    Jika dL < (4 - d) < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.SALAH

    apakah hasilseperti itu masuk pada kategori terdapat autokorelasi ??

  • mas, jika T=278 dan K=5....
    bisa gak saya pakai yg terdekat seperti T=280 dan K=5... tolong di jawab ya mas........

  • misal kita ingin mengelolah data dengan menggunakan metode OLS dan terdapat autokorelasi. dan kita ingiin menghilangkan autokorelasi tersebut dengan mentransformasi data. gimana ya caranya mentransformasi data tersebut?

  • pak yang sya mau tanyakan jika n=214 sampel maka saya terpaksa melihat nilai du dan dl nya dari n=210 dan n=220 ? apa ada pak yang menyediakan tabel datanya berurutan dari 200-300?

Recent Posts

Variabel PLS SEM, Data, Model Hubungan dan Asumsinya

Variabel PLS SEM, Data, Model Hubungan dan Asumsinya Variabel PLS SEM Sebelum kita coba tutorial PLS SEM dalam aplikasi smartPLS,…

20 Desember 2018 00:14

PLS SEM: Pengukuran Kecocokan Model (Inner dan Outer)

Pengukuran Kecocokan Model PLS SEM Dalam bahasan kali ini kita akan melanjutkan artikel sebelumnya yaitu tentang partial least square. Sebelumnya…

25 Agustus 2018 22:15

Partial Least Square (PLS), Pengertian, Fungsi, Tujuan, Cara

Pengertian Partial Least Square (PLS), Fungsi, Tujuan, Cara dan Algoritma Partial least square atau yang biasa disingkat PLS adalah jenis analisis…

25 Agustus 2018 16:12

Hipotesis Penelitian dan Hipotesis Statistik Dalam Perbedaan

Perbedaan Hipotesis Penelitian dan Hipotesis Statistik Apa yang dimaksud dengan hipotesis penelitian? Apa yang dimaksud dengan hipotesis statistik? Apa perbedaan…

23 Mei 2018 01:14

Pengertian Simple Random Sampling, Jenis dan Contoh

Pengertian Simple Random Sampling, Jenis dan Contoh Pengertian Simple Random Sampling Dalam kesempatan ini akan kami coba sharing tentang pengertian…

16 Februari 2018 01:22

Penjelasan dan Tutorial Regresi Linear Berganda

Penjelasan dan Tutorial Regresi Linear Berganda Dalam kesempatan ini, saya akan coba menjelaskan tentang Regresi Linear Berganda serta tutorial regresi…

1 Januari 2018 17:58