Page 74 - buku spss aap

Hetrokedasitas

BAB 7
Autokorelasi

P engujian terhadap gejala autokorelasi hanya ditujukan terhadap data
berdasar pada runtut waktu. Sebagaimana yang diungkapkan Gujarati
(2007: 112)Uji Autokorelasi merupakan adanya korelasi di antara anggota
observasi yang diurut menurut waktu (seperti deret berkala)atau ruang (seperti
data lintas sektoral). Jika ada korelasi, maka dinamakan ada problem auto
korelasi.

Konsekuensi yang dihadapi bila terjadi masalah Autokorelasi menurut
Gujarati (2007: 115) antara lain sebagai berikut :
1) Estimator kuadrat terkecil masih linear dan tak bias
2) Tapi estimator tersebut tidak efisien, artinya tidakmemiliki varians
minimum bila dibandingkan dengan prosedur yang mempertimbangkan
otokorelasi atau kuadrat terkecil biasa yang umum (OLS) bukanlah
estimator tak bias linear terbaik (BLUE).

Gujarati (2007: 119) Durbin Watson Test merupakan “rasio jumlah selisih
kuadrat dalam residu berurutan terhadap jumlah residu kuadrat (RSS)”. Durbin
dan Watson juga telah menetapkan kaidah keputusan sebagai berikut :

Uji d Durbin dan Watson: Aturan Keputusan

Hipotesis Nol (Ho) Keputusan Range

Tidak ada otokorelasi positif Tolak Ho 0 < d < dL

Tidak ada otokorelasi positif Tidak ada keputusan dL ≤ d ≤ du

Tidak ada otokorelasinegatif Tolak Ho 4 - dL < d < 4

Tidak ada otokorelasinegatif Tidak ada keputusan 4 – du ≤d ≤ 4 - dL

Tidak ada otokorelasi positif / negatif Terima Ho du< d< 4 – du

Sumber : Gujarati (2007: 122)

APLIKASI KOMPUTER 69