Mendeteksi Autokorelasi
Analisis OLS mensyaratkan bahwa error harus harus acak dan bebas (tidak ada korelasi). Makanya kalau dalam error ada korelasi harus dihilangkan. Tulisan ini tidak membahas cara mengatasi autokorelasi tapi hanya bagaimana caranya meneteksi adanya autokorelasi dalam error.
Di internet silakan baca di mari. Ada juga di dalam buku Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan yang disusun oleh Nachrowi dkk dan diterbitkan oleh Lembaga Penerbit FEUI halaman 186-194 dinyatakan bahwa ada 5 cara mendeteksi autokorelasi:
Metode Grafik
Buat plot residual dan variabel bebas X atau waktu, atau yang menurut saya paling gampang adalah membuat plot residual waktu ke t dengan residual waktu ke t-1 . Kalau plotnya berpola artinya ada hubungan (tidak bebas). Harusnya mereka menyebar secara acak.
Uji Durbin-Watson (DW)
Silakan run uji ini di SPSS karena saya tidak akan menjelaskan bagaimana menghitung statistik DW. Di bukunya jelas diterangkan, baca aja! Atau baca di mari atau di neng wiki. Cuman saya aka menjelaskan cara bacanya saja, yakni seperti gambar di bawah ini:
Di mana, dl dan du adalah batas bawah dan batas atas.
Statistik DW yang dirun di SPSS itu dibandingkan dengan aturan gambar di atas maka akan didapatkan kesimpulannya. Untuk data dl dan du berbeda2 bergantung pada tingkat alpha dan banyaknya variabel. Tabelnya bisa dilihat di mari, atau di file yang tadi. Nah, karena ada kelemaha, yakni ada inconclusive area, maka pake uji lainnya aja yakni…
Uji Run, Uji Lagrange, ACF
Silakan baca bukunya atau di alamat tadi.
[Kalau ada waktu nanti saya tulis juga di sini, tapi ga janji 
]
15 Februari 2008 at 5:37 pm
baru diajarin yang secara eksploratif (pake grafik2….)…klo yang uji lanjut cuman dibahas sekilas…
18 Februari 2008 at 3:23 pm
masa sih…? belum ngambil matakuliah ekonometrika kali ya….?
18 Februari 2008 at 11:27 pm
belum..malah ga dapet..gara2 mayor minor, cuma anak Statistika yang minornya EkBang yang dapet, sedangkan saya minornya Ekonomi pertanian….mungkin diperdalam lagi di Analisis regresi 2
1 Maret 2008 at 12:10 am
mazzzz… tetep gak donk aqnya
28 Maret 2008 at 10:51 am
bagaimana sebaran d durbin watson sendiri??sehingga p-value dari statistik tersebut dapat dicari n qt juga sekaligus bisa mengetahui berapa persen kesalahan jika menggunakan kriteria tersebut
28 Maret 2008 at 3:49 pm
#Sari
Tentukan alphanya berapa sama banyaknya variabel berapa, lalu cari di tabel DW untuk menentukan dl sama du-nya. Gampangnya, alpha itu adalah derajat kesalahannya.
9 Mei 2008 at 2:41 pm
mz aq bisa liat tabel DW dari mana y??Q cari d bku statistik 2 kq ga ad..udh dpet hasil htungnya tp mw bandingin ma tabel ga taw liatnya dmn…
5 Juni 2008 at 4:27 pm
kl uji autokorelasi ga terpenuhi, coba pake (semua data) diakar kuadratkan jd data lebih homogen. dibuku J.Supranto jilid 2 ada koq. tabel Durbin Watson jg ada.
13 Juli 2008 at 4:43 pm
Mo tanya nehhh
kalo diliat di tabel Durbin Watson mulainya dari n=15. kalo n kurang dari 15 gimana? misal untuk n=10?
mang kumlod said:
Iya juga ya…
Tapi kok datanya dikit bange sih sampe kurang dari 15.
Kalu gitu, mungkin harus pake alat lain (selain DW).
Tapi maap Nia, ga bisa saya jelaskan di mari sekarang.
31 Juli 2008 at 8:46 am
Need help nih…
bila dibaca-baca di buku maupun search di net, bahwa tidak hanya uji Durbin-Watson saja utk mendeteksi adanya problem Autokorelasi, tapi ada bbrp uji yang laen misalnya:
• Uji Lagrange Multiplier (LM test)
• Uji Statistik Q : Box-Pierce dan Ljung Box
• Uji Breusch – Godfrey
Nha, problem yg saya hadapi adalah nilai DW dari penelitian saya ternyata masuk ke kriteria Autokorelasi positif. Tapi saya sangat perlu mengolah data tsb dg Regresi. Tolong bantuannya bgmn caranya mendeteksi otokorelasi dg ketiga uji di atas (dg SPSS kalo bisa).
thanks before
mang kumlod said:
Kalau menurut saya, jika dengan DW udah positif ga usah cape2 mendeteksinya lagi pake uji2 lain. Sekarang mah mikirin bagaimana caranya mengatasi autikorelasinya itu. Nah caranya adalah… panjang… harus ditulis di postingan baru. Gampangnya adalah: (1) Memilih2 variabel penting yg dimasukin ke model sampai error model tidak beruatokorelasi (2) Transformasi differencing Y(t)-ρY(t-1) dan X(t)-ρX(t-1). Nah cari ρ (rho) nya yg bisa menghilangkan autokorelasi dalam error, misalnya ρ=1-(DW/2). Silakan baca2 or cari2 lagi pembahasannya di buku or internet. Sekian dan terimakasih.
31 Juli 2008 at 9:22 am
Mang Komlod,
udah search di net gak dapet yg bahas detail. kalo buku apa ya judulnya?
tolong dong ajarin ane, bagaimana cara mengobati data yg otokorelasi.
How :
(1) Memilih2 variabel penting yg dimasukin ke model sampai error model tidak beruatokorelasi
(2) Transformasi differencing Y(t)-ρY(t-1) dan X(t)-ρX(t-1). Nah cari ρ (rho) nya yg bisa menghilangkan autokorelasi dalam error, misalnya ρ=1-(DW/2).
Nuhun