69
dengan homoskedastis. Sedangkan bila varian tidak konstan
atau berubah – ubah disebut dengan heteroskedastisitas
Nachrowi,2006:109.
Teknik mendeteksi Heteroskedastisitas salah satu diantaranya
adalah dengan menggunakan uji white. Menurut Winarno, Uji
White menggunakan residual kuadrat sebagai variabel
dependen, dan variabel independennya terdiri atas variabel
independen yang sudah ada, ditambah dengan kuadrat variabel
independen, ditambah lagi dengan perkalian dua variabel
independen. Untuk mengetahui hasil dengan menggunakan uji
tersebut dapat dilihat dari nilai ObsR-squarenya. Apabila nilai
probabilitasnya lebih kecil dari α = 5, maka dapat
disimpulkan bahwa data tersebut bersifat heterokedastisitas
Winarno,2011:5.16.
4. Uji Autokorealasi
70
Autokorelasi dapat terjadi jika observasi yang berturut –
turut sepanjang waktu mempunyai korelasi antar satu dengan
yang lainnya Nachrowi;185,2006.
Menurut Winarno, Otokorelasi adalah hubungan antara residual
satu observasi dengan residual observasi lainnya. Otokorelasi
lebih mudah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena
berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data
masa lalu. Otokorelasi dapat berbentuk otokorelasi positif dan
otokorelasi negatif. Dalam runtut waktu, lebih besar
kemungkinan terjadi otokorelasi positif, karena variabel yang
dianalisis biasanya
kecenderungan meningkat
Winarno,2011:5.26. Otokorelasi biasanya terjadi karena
beberapa sebab, diantaranya:
a. Mengandung pergerakan naik turun, secara musiman,
misalnya kondisi perekonomian suatu negara yang kadang
71
naik dan kadang turun.
b. Kekeliruan dalam manipulasi data, misalnya data tahunan
dijadikan kuartalan dengan membagi empat.
c. Data yang dianalisis tidak bersifat stasioner.
Salah satu uji formal yang populer untuk mendeteksi otokorelasi adalah uji Durbin Watson. Untuk melihat nilai
statistik DW,
memiliki ketentuan,
diantaranya Nachrowi,2006:191;
1. Jika Statistik DW bernilai 2, maka ρ akan bernilai 0, yang berarti tidak ada otokorelasi.
2. Jika Statistik DW bernilai 0, maka ρ akan bernilai 1, yang berarti ada otokorelasi positif.
3. Jika statistik DW bernilai 4, maka ρ akan bernilai - yang berarti ada otokorelasi negatif.
Namun, untuk menyesuaikannya dengan tabel Durbin Watson tersebut dalam mengidentifikasi
uji autokorelasi tersebut, dapat diketahui salah. Apabila D-W berada diantara
1,54 hingga
2,46 maka
model tersebut tidak terdapat
autokolerasi. Sebaliknya, jika DW tidak berada diantara 1,54
