Apa itu Autokorelasi?

Autokorelasi

Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu (residual) pada periode tertentu (t) dengan kesalahan pengganggu (residual) pada periode sebelumnya (t-1) atau tidak adanya serial korelasi.  Jika antarresidual ada hubungannya maka kena penyakit autokoelasi. Atau dengan kata lain residual pada observasi satu ada hubungannya dengan residual observasi yang sebelumnya.

Autokorelasi sering ditemukan pada data time series, sedangkan pada data crossection jarang terjadi. Hal ini jarang terjadi pada data crossection karena gangguan yang terjadi pada observasi berbeda terjadi dari induvidu atau kelompok yang berbeda. Sedangkan model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi.

Cara menguji Autokorelasi:

            Salah satu cara untuk menguji apakah model regresi terkena penyakit autokorelasi yaitu dengan menggunakan uji durbin-watson. Hipotesis yang akan diuji adalah:

H0  :  Tidak ada autokorelasi (r = 0)

HA : Ada autokorelasi (r ≠ 0)

Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi:

Hipotesis nol	Keputusan H nol	Jika
Tidak ada autokorelasi positif	Tolak	0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif	No decesion	dl < d < du
Tidak ada autokorelasi negatif	Tolak	4-dl < d < 4
Tidak ada autokorelasi negatif	No decesion	4-du < d < 4-dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif	Tidak Ditolak	du < d < 4 – du

Jika kita menggunakan SPSS maka langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Masukkan data
2. Menu utama pilih “analyze” “regresi” “linier”
3. Masukkan variabel “dependent” dan “independent”
4. Pilih “statistics”
5. Aktifkan : “durbin watson”
6. Cek pada tabel model summary pada kolom durbin-watson yang merupakan angka sebagai “d”.
7. Sedangkan untuk dl dan du dapat dilihat pada tabel.