64
d. Uji Autokorelasi
Menurut Suliyanto 2011:125, uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data
observasi yang diuraikan menurut waktu times-series atau ruang cross section. Beberapa penyebab munculnya masalah autokorelasi
dari sebagian data times-series dalam analisis regresi adalah adanya kelembaman inertia artinya data observasi pada periode sebelumnya
dan periode sekarang, kemungkinan besar akan mengandung saling ketergantungan interdependence.
Menurut Gujarati 1995, ada beberapa cara untuk mendeteksi ada-tidaknya masalah autokorelasi, yaitu menggunakan metode
Durbin-Watson dan metode Run Test sebagai salah satu uji statistik non-parametrik. Uji Durbin-Watson Uji D-W merupakan uji yang
sangat populer untuk menguji ada-tidaknya masalah autokorelasi dari model empiris yang diestimasi. Suliyanto, 2011:126.
Tabel 3.2 Kriteria Pengujian Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson
DW Kesimpulan
dL Ada autokorelasi +
dL s.d dU Tanpa kesimpulan
dU s.d 4 – dU
Tidak ada autokorelasi 4 - dU s.d 4-dL
Tanpa kesimpulan 4
– dL Ada autokorelasi -
Menurut Imam Ghozali 2012:121, jika pada model regresi terjadi autokorelasi, maka ada beberapa opsi penyelesaiannya antara
lain:
65
a. Tentukan apakah autokorelasi yang terjadi merupakan pure autocorrelation
dan bukan karena kesalahan spesifikasi model regresi. Pola residual dapat terjadi karena adanya kesalahan
spesifikasi model yaitu ada variabel penting yang tidak dimasukkan kedalam model atau dapat juga karena bentuk fungsi persamaan
regresi tidak benar. b. Jika yang terjadi adalah pure autocorrelation, maka solusi
autokorelasi adalah dengan mentranformasi model awal menjadi model difference. Misalkan model regresi dengan dua variabel
sebagai berikut: Yt
= β1 + β2Xt + μt
Dan diasumsikan bahwa residual atau error mengikuti autoregressive
AR1 sebagai berikut: μt = ρμt – 1 + εt
- 1 ρ 1
Asumsi ρ tidak diketahui nilainya
Nilai ρ diestimasi berdasarkan Durbin-Watson d statistik Secara sederhana nilai ρ dapat diestimasi dengan menggunakan d
statistik dengan rumus seperti di bawah ini: ρ = 1 – d
2 Keterangan: d = durbin-watson
Pada kasus dengan jumlah sampel kecil, Theil dan Nagar mengajukan rumus untuk menghitung nilai ρ sebagai berikut:
66
ρ = n
2
1 – d 2 + k
2
n
2
– k
2
Keterangan: n = jumlah observasi; k = jumlah variabel bebas
2. Uji Hipotesis
Kategori