81
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data time series atau data
yang diambil pada waktu tertentu data cross-sectional”.
Soelistyo, 2001 : 332 Untuk menguji variabel-variabel yang diteliti apakah
terjadi autokorelasi atau tidak dapat digunakan uji Durbin Watson, yaitu dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan
nilai Durbin Watson dL dan du dalam tabel. Distribusi penetuan keputusan
dimulai dari 0 nol sampai 4 empat.
Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut : 1.
Jika d lebih kecil daripada d
L
atau lebih besar daripada 4-d
L
, maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.
2. Jika d teletak antara d
U
dan 4-d
U
, maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
3. Jika nilai d terletak antara d
L
dan d
U
atau antara 4-d
L
dan 4-d
U
maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya
autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model I pada penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah
variabel bebas adalah 3 k=3 dan banyaknya data adalah n=12
82 sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar d
L
= 0,658 dan d
U
= 1,864.
Gambar 9. Kurva Statistik Durbin Watson untuk Dana Pihak Ketiga DPK pada Bank Umum
Daerah Daerah Daerah Daerah Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis
pastian pastian
Tolak Tidak ada Tolak Ho autokorelasi Ho
0 d
L
= 0,658 d
U
= 1,864 4-d
U
= 2,136 4-d
L
= 3,342 d 2,143
Gambar 10. Kurva Statistik Durbin Watson untuk Dana Pihak Ketiga pada Bank Syariah
Daerah Daerah Daerah Daerah Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis
pastian pastian
Tolak Tidak ada Tolak Ho autokorelasi Ho
0 d
L
= 0,658 d
U
= 1,864 4-d
U
= 2,136 4-d
L
= 3,342 d
2,543
Sumber : Lampiran 8
83 Berdasarkan hasil analisis, maka dalam model regresi ini tidak
terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah untuk model I Y
1
sebesar 2,143 berada pada daerah antara 4-d
U
dan 4-d
L
yang berarti berada dalam daerah ketidakpastian. Sedangkan untuk model II Y
2
sebesar 2,543 berada pada daerah antara 4-d
U
dan 4-d
L
yang berarti berada dalam daerah ketidakpastian, sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil analisis regresi untuk dua persamaan terbebas
dari uji autokorelasi.
2. Multikolinier
Kategori