48 H
o
: ρ = 0 Aturan keputusan yang tepat adalah:
Apabila d  d
L
menolak H
o
Apabila d  4 – d
L
menolak H
o
Apabila 4 – d
d
u
tidak menolak H
o
Apabila yang lainnya tidak tersimpulkan Sarwoko, 2005: 141. Rumus hipotesis yaitu;
H
o
: tidak terjadi adanya otokorelasi diantara data pengamatan. H
1
: terjadi adanya autokorelasi diantara data pengamatan Kriteria;
Apabila nilai statistik Durbin-Waston  berada diantara angka 2 atau mendekati angka 2 dapat dinyatakan data pengamatan tersebut tidak memiliki otokorelasi
Rietveld dan Sunarianto.
4. Heteroskedastisitas
Pengujian  rank  korelasi  spearman spearman’s  rank  correlation  test
Koefisien korelasi rank dari spearman didefinisikan sebagai berikut. 
 
 
 
 
 1
6 1
2 2
N N
d r
i s
Dimana  d
1
=  perbedaan  dalam  rank  yang  diberikan  kepada  dua  karakteristik yang berbeda dari individu atau fenomena ke i.
n= banyaknya individu atau fenomena yang diberi rank. Koefisien  korelasi  rank  tersebut  dapat  dipergunakan  untuk  mendeteksi
heteroskedastisitas sebagai berikut.
49 Asumsikan
Y
i
= β + β
1
X
i
+ u
i
Langkah  1  cocokan  regresi  terhadap  data  mengenai  Y  dan  X  atau  dapatkan residual e
i.
Langkah  II  dengan  mengabaikan  tanda  e
i
,  yaitu  dengan  mengambil  nilai mutlaknya  e
i
, meranking baik harga mutlak  e
i
dan X
i
sesuai dengan urutan yang  meningkat  atau  menurun  dan  menghitung  koefisien  rank  korelasi
spearman 
 
 
 
 
 1
6 1
2 2
N N
d r
i s
Langkah  ke  III  dengan  mengasumsikan  bahwa  koefisien  rank  korelasi populasi  P
s
adalah  0  dan  N    8    tingkat  penting  signifikan  dari  r
s
yang disampel depan diuji dengan pegujian t sebagai berikut.
2
1 2
s s
r N
r t
 
Dengan derajat kebebasan = N-2 Hipotesis;
H : Tidak ada hubungan yang sistematik antara variabel yang menjelaskan
dan nilai mutlak dari residualnya. H
1
: Ada hubungan yang sistematik antara variabel yang menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya.
Jika    nilai  t  yang  dihitung  melebihi  nilai  t
kritis
,  kita  bisa  menerima  hipotesis adanya    heteroskedastisitas,  kalau  tidak  kita  bisa  menolaknya.  Jika  model
regresi meliputi lebih dari satu variabel X, r
s
dapat dihitung antara e
i
dan tiap