perbandingan metode dalam penelitian ini dijalankan dengan memakai program R sehingga perhitungan secara manual tidak dilakukan sebab di dalam bahasa
pemrograman R sudah terdapat fungsi khusus untuk mencari persamaan regresi linier.
4.3 Mendeteksi Autokorelasi
Setelah memperoleh persamaan regresi linier yang sesuai dengan data atau informasi yang diketahui maka hal selanjutnya yang dilakukan adalah menguji
apakah asumsi-asumsi klasik yang telah disebutkan pada bab 1 sebelumnya dipenuhi atau tidak. Dalam penelitian ini yang paling dikhususkan adalah ada
tidaknya autokorelasi yang terjadi di antara kesalahan penggangguerror. Masalah autokorelasi dalam analisis regresi mempunyai konsekuensi atau akibat
yang cukup serius di antaranya penduga parameter �
, �
1
, … , �
�
yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE karena penduga tersebut tidak lagi mempunyai varians
yang minimum, nilai �
2
yang diduga akan lebih tinggi dari nilai yang sebenarnya overestimate, dan uji-uji nyata bagi koefisien regresi seperti uji t atau uji F akan
menjadi tidak sahih valid apabila terdapat autokorelasi dalam suatu model regresi linier.
Pengujian yang paling populer untuk mendeteksi autokorelasi adalah metode pengujian yang dikembangkan oleh ahli statistik Durbin dan Watson.
Uji tersebut juga dikenal sebagai uji statistik d Durbin-Watson, yang didefinisikan sebagai
� = ∑ �
�
− �
�−1 2
� �=2
∑ �
� 2
� �=1
merupakan rasio dari perbedaan jumlah kuadrat error-error yang saling berurutan terhadap jumlah kuadrat error. Perhatikan bahwa pembilang dari statistik d jumlah
observasi adalah � − 1 karena satu observasi hilang dalam pencarian perbedaan
error yang berurutan Gujarati, 2012. Setelah menghitung nilai d, maka yang
Universitas Sumatera Utara
dilakukan selanjutnya yaitu menetapkan batas atas d
U
dan batas bawah d
L
berdasarkan nilai n = banyak pengamatan dan k = banyak variabel bebas pada tabel statistik d Durbin-
Watson serta menetapkan taraf signikansi α kemudian mengujinya berdasarkan kriteria berikut.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam melakukan uji Durbin-Watson yaitu:
1. Cari persamaan regresi berdasarkan data yang diketahui dengan metode
OLS, kemudian hitung nilai error e
t
2. Hitung nilai d Durbin-Watson dengan rumus sebagai berikut:
� = ∑ �
�
− �
�−1 2
� �=2
∑ �
� 2
� �=1
= ∑
�
� 2
� �=2
+ ∑
�
�−1 2
� �=2
− 2 ∑ �
�
�
�−1 �
�=2
∑ �
� 2
� �=1
3. Untuk nilai n dan banyaknya variabel X tertentu, cari nilai kritis d
L
dan d
U
dari tabel statistik d Durbin- Watson dengan taraf signifikansi α 0,05 atau
0,01 4.
Uji Hipotesis: a.
H : Tidak terdapat autokorelasi positif
H
1
: Terdapat autokorelasi positif Dengan kriteria penolakan:
dd
L
: Tolak H dd
U
: Terima H d
L
≤ d ≤ d
U
: Tidak dapat disimpulkan inconclusive
b. H
: Tidak terdapat autokorelasi negatif H
1
: Terdapat autokorelasi negatif Dengan kriteria penolakan:
d4-d
L
: Tolak H d4-d
U
: Terima H 4-d
U
≤ d ≤ 4-d
L
: Tidak dapat disimpulkan inconclusive
c. H
: Tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif H
1
: Terdapat autokorelasi positif atau negatif Dengan kriteria penolakan:
dd
L
: Tolak H
Universitas Sumatera Utara
d 4-d
L
: Tolak H d
U
≤ d ≤ 4-d
U
: Terima H d
L
≤ d ≤ d
U
: Tidak dapat disimpulkan inconclusive atau 4-d
U
≤ d ≤ 4-d
L
: Tidak dapat disimpulkan inconclusive.
4.4 Pendugaan Nilai Koefisien Autokorelasi
