Pengertian dan Penjelasan Uji Autokorelasi Durbin Watson

0
3418

Uji Autokorelasi Durbin Watson

Pengertian Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi adalah sebuah analisis statistik yang dilakukan untuk mengetahui adakah korelasi variabel yang ada di dalam model prediksi dengan perubahan waktu. Oleh karena itu, apabila asumsi autokorelasi terjadi pada sebuah model prediksi, maka nilai disturbance tidak lagi berpasangan secara bebas, melainkan berpasangan secara autokorelasi. Dalam kesempatan ini, kita hanya akan fokus pada tutorial uji autokorelasi dengan SPSS. Namun prinsip penting lainnya tetap akan kami bahas secara singkat dan padat serta mudah dipahami.

Uji autokorelasi di dalam model regresi linear, harus dilakukan apabila data merupakan data time series atau runtut waktu. Sebab yang dimaksud dengan autokorelasi sebenarnya adalah: sebuah nilai pada sampel atau observasi tertentu sangat dipengaruhi oleh nilai observasi sebelumnya.

Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi

Pengertian autokorelasi

Autokorelasi adalah terjadi korelasi antara observasi ke-i dengan observasi ke-i-1. Contohnya yaitu: misalkan sampel ke-20, nilainya dipengaruhi oleh sampel ke-19. Sampel ke-19, nilainya dipengaruhi oleh sampel ke-18, dan seterusnya. Coba kita perhatikan pada contoh tersebut, yaitu ada nilai selisih antara nilai observasi ke-18 dengan ke-19, nilai observasi ke-19 dengan ke-20, dan seterusnya.

Demikian pengertian yang mudah dipahami oleh para pembaca, sebab kami disini tidak akan menjelaskan pemahaman tentang arti autokorelasi secara teoritis, sebab para pembaca nantinya malah akan kesulitan. Untuk pengertian teoritis silahkan anda mencari referensi buku-buku statistik. Dalam kesempatan ini, kami akan menjelaskan tutorial melakukan uji autokorelasi dengan SPSS.

Cara perhitungan secara manual perihal asumsi autokorelasi bukanlah dihitung pada semua variabel, melainkan cukup pada residualnya saja. Untuk cara perhitungan secara manual, kami sudah jelaskan secara detail dan lengkap di artikel kami yang berjudul: Durbin Watson Hitung dengan Excel.

Cara Mendeteksi Autokorelasi

Masalah asumsi Autokorelasi dapat dideteksi dengan menggunakan berbagai jenis analisis, yaitu antara lain:

  1. Uji Durbin Watson
  2. Uji Breucsh Godfrey
  3. Uji Durbin Watson h
  4. The Engle’s ARCH Test.

Uji Durbin Watson h statistik bisa dilakukan jika variabel terikat atau dependent variables merupakan variabel Lag. Lag artinya selisih antara sampel ke-i dengan sampel ke-i-1, seperti yang sudah dijelaskan di atas sebelumnya. Sedangkan uji durbit watson malah sebaliknya, bisa dilakukan jika variabel terikat bukanlah variabel lag.

Uji Durbin Watson

Uji Durbin watson adalah uji autokorelasi yang menilai adanya autokorelasi pada residual. Uji ini dilakukan dengan asumsi atau syarat antara lain:

  1. Model regresi harus menyertakan konstanta.
  2. Autokorelasi harus diasumsikan sebagai autokorelasi first order.
  3. Variabel dependen bukan merupakan variabel Lag.

Autokorelasi first order adalah korelasi antara sampel ke-i dengan sampel ke-i-1 seperti yang sudah dibahas di atas sebelumnya.

Uji Durbin watson akan menghasilkan nilai Durbin Watson (DW) yang nantinya akan dibandingkan dengan dua (2) nilai Durbin Watson Tabel, yaitu Durbin Upper (DU) dan Durbin Lower DL). Dikatakan tidak terdapat autokorelasi jika nilai DW > DU dan (4-DW) > DU atau bisa dinotasikan juga sebagai berikut: (4-DW) > DU < DW. Untuk menentukan autokorelasi negatif atau positif, akan kami bahas pada artikel berikutnya.

Agar tidak terlalu panjang dan membuat jenuh, cukup sekian saja artikel ini. Selanjutnya dalam artikel berikutnya, kami akan sajikan cara melakukan uji durbin watson dengan menggunakan aplikasi SPSS, yaitu pada artikel kami yang berjudul: Uji Autokorelasi dengan SPSS.

Sampai jumpa pada artikel selanjutnya, terima kasih.

Tinggalkan Komentar Anda Disini...