Uji Autokorelasi Dengan Durbin Watson

Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan observasi lainya. Autokorelasi mudah dijumpai pada model analisis runtut waktu (time series), hal ini karena sifat data runtut waktu yaitu data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa mendatang. Tidak hanya pada data runtut waktu, data penelitian crosssection (silang) dapat terjadi kemungkinan adanya autokorelasi meskipun jarang dijumpai terjadi. Autokorelasi pada model regresi linier karena adanya korelasi antara kesalahan (eror) pada periode t dengan kesalahan eror periode t-1 (sebelumnya). Ada beberapa cara deteksi pengujian autokorelasi antara lain : Uji Durbin Watson (DW test) dan Lagrange Multiplier test (LM test).

Uji LM test akan menghasilkan nilai Breusch Godfrey sehingga sering disebut uji Breusch -Godfrey (BG Test). Uji Durbin Watson (DW test) hanya dilakukan untuk uji autokorelasi tingkat 1 (fisrt order autocorrelation) dan ada syarat intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada lag diantara variabel independen. Dalam pengambilan keputusan untuk pengujian autokorelasi dengan uji Durbin Watson sebagai berikut :

• H0 = Tidak ada autokorelasi (𝝆=0)
• H1 = Ada autokorelasi (𝝆≠0)

Pedoman penganbilan keputusan hipotesis menggunakan tabel di bawah ini 

Tabel Keputusan Uji Durbin Watson

1. Jika nilai DW (Durbin Watson) diantara batas atas atau upper bound (du) dan (4 - du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol artinya tidak ada autokorelasi.
2. Jika nilai DW lebih rendah dari batas bawah lower bound (dL), maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol artinya ada autokorelasi positif.
3. Jika nilai DW lebih besar daripada (4 - dL) dan lebih kecil dari 4, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol, artinya autokorelasi negatif.
   
4. Jika nilai DW terletak diantara batas atas (dU) dan batas bawah (dL) atau DW terletak diantara ( 4 -dU) dan  (4- dL), maka keputusannya tidak dapat disimpulkan.

Berikut hasil nilai Durbin Watson  dari uji regresi dengan SPSS dan Eviews :

Nilai Durbin Watson dari SPSS

Pada tabel summary di atas hasil analisis regresi dengan SPSS dimana variabel tinggi badan dan umur sebagai variabel dependen sedangkan berat badan sebagai dependennya. Hasil menunjukan bahwa nilai Durbin Watson (d) sebesar 2.082. Demikian juga nilai Durbin Watson dari uji regresi dengan Eviews sebesar 2.082341 ditunjukan pada tabel dibawah ini.

Nilai Durbin Watson dari Eviews

 

Hasil uji Durbin Watson sebesar 2.082. Sedangkan nilai dU batas atas (upper bound) dengan taraf signifikansi 5% dan k =2 (jumlah variabel independen) diperoleh nilai dU sebesar  1.788. Sehingga nilai tersebut jika dimasukan ke dalam kriteria pangujian : dU < d < 4- dU maka 1.788 < 2.082 < 2.222 (4 - 1.788). Jadi nilai uji Durbin Watson yang diperoleh sebesar 2.082 berada diantara dU batas atas (1.788) dengan 2.222 (4- dU). sehingga pengambilan keputusan menerima H0 yang artinya bahwa tidak terjadi autokorelasi.

Baca juga

1. Uji Park Untuk Asumsi Klasik Heterokedastisitas

2. Tutorial Uji Multikolinieritas pada Model Regresi Berganda

3. Langkah Analisis Faktor dengan SPSS

Referensi :

Ghozali,I. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS 21. Universitas Diponegoro. Semarang..

Ghozali, I dan Ratmono, Dwi. (2013). Analisis Multivariat dan Ekonometrika : Teori, Konsep dan  Aplikasi dengan Eviews 8. Semarang : Badan Penerbit Undip.

Griffiths, W.E., Hill, R.C and Lim, M.A. (2008). Using Eviews for Principles of Econometrics 3rd. London New York: John Wiley &  Sons.

Gujarati, D. (2011). Econometrics by Example.New York: Palgrave MacMillan.

Hill, R.C., Griffiths, W.E and Judge, G.G. (2001). Using Eviews for Undergraduate Econometrics 2nd. London New York: John Wiley &  Sons.

Vogelvang, B. (2005). Econometrics : Theory and Application With Eviews. London New York: Pearson Education.

Winarno, W.W. (2011). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews Edisi 3. Yogyakarta: STIM YKPN.