Uji Heteroskedastisitas Uji Asumsi Klasik

periode berikutnya, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari individu atau kelompok yang berbeda Kuncoro, 2007. Cara untuk mendeteksi masalah autokorelasi, salah satunya menggunakan uji Durbin-Watson d 2 . Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi, maka Durbin-Watson mengembangkan distribusi probabilitas yang berbeda. Uji statistik Durbin-Watson tersebut didasarkan dari residual metode OLS Widarjono, 2009: Durbin-Watson telah berhasil mengembangkan uji statistik yang disebut uji statistik d, sehingga berhasil menurunkan nilai kritis batas bawah d L dan batas atas d U sehingga jika nilai d terletak di luar nilai kritis maka ada tidaknya autokorelasi baik positif atau negatif dapat diketahui. Penentuan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan jelas dalam tabel 3.1 atau dengan menggunakan gambar 3.2 Widarjono, 2009 Gambar III.15. Statistik Durbin-Watson d Autokorelasi Ragu-Ragu Tidak Ada Ragu-Ragu Autokorelasi Positif Autokorelasi Negatif O d L d U 2 4 - d U 4 - d L 4 Tabel III.16 Uji Statistik Durbin-Watson d Nilai Statistik d Hasil 0 d d L d L ≤ d ≤ d U d U ≤ d ≤ 4 – d U 4 – d U ≤ d ≤ 4 – d L 4 – d L ≤ d ≤ 4 Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi positif Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menerima hipotesis nol; tidak ada autokorelasi positif negatif Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi negatif Alternatif lain untuk mendeteksi masalah autokorelasi selain uji Durbin- Watson adalah uji Lagrange Multiplier LM yang dikembangkan oleh Breusch-Godfrey. Langkah-langkah untuk menguji LM adalah sebagai berikut Widarjono, 2009: a. Estimasi persamaan Y t = β + β 1 X t + e t dengan metode OLS dan kita dapatkan residualnya. b. Melakukan regresi residual ê t dengan variabel independen X t jika ada lebih dari satu variabel independen maka kita harus masukkan semua variabel independen dan lag dari residual e t-1 , e t-2 , ..., e t-p . Langkah kedua ini dapat ditulis sebagai berikut: ê t = + 1 X t + 1 ê t-1 + 2 ê t-2 + ... + p ê t-p + V t Kemudian dapatkan R 2 dari regresi persamaan tersebut.