Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi. Pertama, Uji Durbin-Watson (DW Test). Uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel penjelas. Hipotesis yang diuji adalah:
Ho: p = 0 (baca: hipotesis nolnya adalah tidak ada autokorelasi)
Ha: p ≠ 0 (baca: hipotesis alternatifnya adalah ada autokorelasi)
Keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah:
- Bila nilai DW berada di antara dU sampai dengan 4 - dU maka koefisien autokorelasi sama dengan nol. Artinya, tidak ada autokorelasi.
- Bila nilai DW lebih kecil daripada dL, koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol. Artinya ada autokorelasi positif.
- Bila nilai DW terletak di antara dL dan dU, maka tidak dapat disimpulkan.
- Bila nilai DW lebih besar daripada 4 - dL, koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol. Artinya ada autokorelasi negatif.
- Bila nilai DW terletak di antara 4 – dU dan 4- dL, maka tidak dapat disimpulkan
berdasarkan kriteria tersebut, maka dapat disajikan dengan gambar sebagai berikut :
Lakukan regresi untuk data permintaan ayam di atas seperti pada Uji Normalitas. Setelah itu pilih Statistics akan muncul tampilan seperti di bawah ini. Kemudian centang pilihan Durbin-Watson setelah itu pilih tombol Continue dan akhirnya pada tampilan selanjutnya pilih OK.
Hasil dari perhitungan Durbin-Watson Statistik akan muncul pada tabel Model Summary seperti di bawah ini.
Langkah selanjutnya adalah menetapkan nilai dL dan dU. Caranya adalah dengan menggunakan derajat kepercayaan 5%, sampel (n) yang kita miliki sebanyak 23 observasi, dan variabel penjelas sebanyak 4 maka dapatkan nilai dL dan dU sebesar 1,078 dan 1,660. Maka dapat disimpulkan bahwa model ini memiliki gejala autokorelasi positif.
Komentar
Posting Komentar