3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah hubungan yang terjadi antar anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu yang merupakan korelasi
antara kesalahan pengganggu pada satu periode dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya. Apabila dalam persamaan regresi berganda terdapat
autokorelasi, maka berarti: 1. Varians dan standard error dari komponen residual cenderung akan
underestimated dari yang sebenarnya 2. Hasil uji t dan uji F akan menjadi tidak valid, akibatnya kesimpulan
yang diambil akan bias. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi serial dalam penelitian
ini digunakan uji Durbin-Watson. Kriteria pengujian dengan H
0:
tidak ada autokorelasi, adalah sebagai berikut:
i. Tidak terjadi autokorelasi positif:
Jika dw du :
Ho ditolak, dw dl
: Ho diterima, dan
dl dw du :
Tidak ada kesimpulan. ii.
Tidak terjadi autokorelasi negatif: Jika dw 4 – dl
: Ho ditolak,
dw 4 –du :
Ho diterima 4 – du dw 4 – dl :
Tidak ada kesimpulan iii.
Tidak terjadi autokorelasi positif dan negatif: Jika dw dl
: Ho ditolak
dw 4 –dl :
Ho ditolak du dw 4 –du
: Ho diterima, dan
4 – du dw 4 – dl : Tidak ada kesimpulan
Notasi: dw
: nilai Durbin_watson hasil perhitungan du
: batas atas dl
: batas bawah Apabila terdapat autokorelasi dalam persamaan regresi, maka cara yang
dapat dilakukan antara lain adalah dengan mentransformasi data asli ke bentuk persamaan baru dengan menggunakan metode generalized difference equation,
yaitu dalam meregresikan Y terhadap X tidak dalam bentuk aslinya akan tetapi pada selisih yang diperoleh dengan jalan mengurangkan suatu proporsi p nilai
variable yang bersangkutan dengan rumus:
t t
t t
t
u pX
X B
p A
pY Y
1
1 1
dimana:
1
t t
t
pe e
U Dengan rumus di atas berarti observasi pertama akan hilang karena tidak ada
yang mendahuluinya. Untuk mengatasi maka observasi pertama pada Y dan X diubah menjadi:
2 1
1 p
Y
dan
2 1
1 p
X
dimana nilai p dihitung dengan rumus
2 1
d p
, dimana:
Kategori