Penanggulangan Masalah Autokorelasi

Salah satu alternatif untuk mengatasi model regresi linear yang terkena gangguan autokorelasi adalah dengan memasukkan lag dari variabel terikat menjadi salah satu variabel bebasnya. Misalnya ada urutan data seperti ini:


Ini hanya contoh ya, disarankan untuk tidak menggunakan regresi linear dengan 16 data saja. He he. Mau buat banyak-banyak capek…… nah kalau mau liat datanya, tinggal download saja. Klik menu Analyze, sorot pada Regression, klik pada linear seperti ini:


Jika anda benar, maka akan diarahkan ke box regresi linear seperti ini:


Masukkan variabel Y ke kotak dependen, dan variabel X ke kotak Independen seperti gambar di atas. Untuk memunculkan menu autokorelasi dengan Durbin-Watson, klik menu Statistic di bagian bawah agak ke kiri. Dah ketemu??? Ya benar, di situ, di sebelah kiri menu Plots. Jika anda klik di menu Statistic, maka akan diarahkan ke box menu sebagai berikut:


Berikan tanda centang (tick mark) pada Durbin-Watson seperti pada contoh. Lalu tekan Continue di kanan atas, sehingga akan dikembalikan ke menu regresi, lalu tekan OK dan program akan mengeluarkan Outputnya seperti ini:


Jika anda benar, maka akan didapat nilai Durbin-Watson sebesar 0,287. Perhatikan tabel DW untuk satu buah variabel (k’) sebesar 1 dan jumlah data 16, maka nilai dL adalah 1,10 dan dU adalah 1,34. Tampak bahwa 0 < DL yang menunjukkan terjadi gangguan autokorelasi. Kita coba memasukkan lag variabel dengan menggunakan menu Tranform, lalu pilih Compute


Maka anda akan diarahkan ke Box Compute. Lalu ketikkan Lag_Y pada target variabel. Artinya variabel lag nanti akan disimpan pada kolom dengan nama Lag_Y. lalu pada Function, di bagian kanan, cari menu LAG(Variable). Sorotkan mouse lalu tekan tanda panah ke atas di samping Function. Sehingga Numeric Expression akan keluar Lag(?). Tanda tanya itu anda ganti dengan Y, artinya variabel Y.

Lalu klik aja OK di bagian bawah. Sehingga tabulasi data pada SPSS akan menjadi seperti ini:


Anda dapat melihat, bahwa lag variabel adalah menggeser ke bawah suatu variabel. Atau data nomor 1 menjadi data nomor 2 pada lag, data nomor 2 menjadi data nomor 3 pada lag dan seterusnya. Dan, ya anda benar, maka data nomor 1 pada lag akan kosong, sehingga data total akan berkurang satu. Setelah itu, lakukan penghitungan regresi lagi seperti di atas, dengan menambahkan variabel Lag y sebagai variabel bebas. Maka jika anda benar (mudah-mudahan benar) dan akan keluar output sebagai berikut:


Tampak pada gambar di atas bahwa nilai DW adalah sebesar 1,557. Akan tetapi, motode Durbin-Watson tidak boleh dipergunakan untuk model seperti ini yang sering disebut dengan Autoregressive. Jadi coba gunakan metode deteksi autokorelasi yang lain, misalnya Run Test.

Pada tahap interpretasi model, lag variabel tidak usah diinterpretasikan karena hanya merupakan metode untuk menghilangkan gangguan autokorelasi saja. Juga masih ada metode lain, misalnya dengan persamaan beda umum (first difference delta) yang akan dibahas lebih lanjut.

Bahan bacaan:
Muhammad Firdaus, 2004. Ekonometrika suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: Bumi Aksara
Durbin, J., dan Watson, G.S., 1951. Testing for Serial Correlation in Least Square Regression. Biometrika, Vol. 38. Hlm. 159 – 177

40 comments:

  1. maaf mas mau tanya,,pada contoh diatas kalo sudah keluar dengan hasil lag maka pada tabel DU pake yang k=1 ato yang k=2? karena variabel independen kan sudah nambah satu?

    BalasHapus
  2. mas saya Elfin,
    uji autokorelasi dg Durbin watson = 1,607, nilai du Tabel durbin watson pada sampel 54 dan k =3 adalah 1,680, kesimpulan ada keragu-raguan (ketidak pastian autokorelasi). Karena bedanya kecil, apakah bisa kita bulatkan aja agar bisa disimpulkan tidak ada autokorelasi ?

    BalasHapus
  3. mas saya ayu
    kalau n=12 k=5 yang menyebabkan autokorelasi itu apakah karena n milik saya terlalu sedikit,sama dengan kasus pada multikol,seharusnya saya menggunakan berapa n agar tidak terjadi autokorelasi?

    BalasHapus
  4. Mas, saya andri.
    Sample data saya 68.
    Nah, setelah saya uji Dw, ternyata masih dibawah Du.
    Lalu saya transform variable y ke Lag. Namun setelah saya regresi lagi ternyata masih dibawah Du.
    Nah, kalo begitu harus bagaimana lagi yah mas?

    Apakah variable X nya harus di Lag juga?
    Terimakasih.

    BalasHapus
  5. selamat pagi mas. mau tanya. saya melakukan uji asumsi klasik, utk uji normalitas, heterokedastisitas dan multikolineriats hasilnya normal. tapi untuk uji auto korelasinya tidak lulus mas. ada solusi lain mas?? variabel X1 dan x2 pake data nominal, dan X3 data rasio. sedangkan variabel Y data rasio juga. trus mau tanya. klw sdh lulus uji normalitas, heterokedastisitas dan multikolineriatas, biasanya autokorelasi bukannya lulus juga ya? mohon pencerahannya. terimakasih banyak mas

    BalasHapus
    Balasan
    1. mau tanya kalau setelah menggunakan lag masih tetap terjadi autokorelasi gimana ya?

      thanks

      Hapus
  6. mas saya mau tanya, kan saya lagi uji VARECM. uji lag optimum tapi pas di run data nya ternyata lag optimum nya pada lag length test 0. nah kira2 solusi nya bagaimana y mas?

    BalasHapus
  7. mas, pengertian atau kepanjangan dr lag itu apa pada autokorelasi? terima kasih

    BalasHapus
  8. mas, saya angel.. mau nanya nih.. data saya terkena autokorelasi positif, udah di coba cara di atas, akhirnya terbebas dari autokorelasi, tp gimana ya model regresi nya berubah?

    BalasHapus
  9. setelah diperbaiki dengan menambah Variabel Lag(Y) ternyata tidak terjadi autokorelasi. lalu, uji regresinya (F & T) gmana? apakah variabel Lag tsb diikutkan ke uji regresi? atau hanya menggunakan variabel-variabel asli (awal)?

    BalasHapus
  10. Lag Y ketika di regresi apakah masuk di variabel independen/ dependen? kemudian untuk pertanyaan sdr amin kurang lebih hampir sama dg yg saya pikirkan sekarang? gmn Pak?

    BalasHapus
  11. mas maaf apakah dgn cara seperti ini bukan berarti memanipulasi data secara tidak benar? karena nanti bukan pengaruh xt thd yt, melainkan pengaruh xt thd yt-1

    BalasHapus
  12. PAk, saya Lucky.. saat ini sedang menjalani skripsi dan menggunakan aplikasi AMOS dengan metode SEM, saya mau bertanya, klo data sampel yg digunakan kurang dari 100, karena sudah mencakup semua populasinya, bisa tidak tetap memakai AMOS? Kemarin sudah dicoba, namun terdapat masalah model unidentified. Apakah itu gara2 sampelnya yg kurang dari 100? Terima kasih sebelumnya pak..

    BalasHapus
  13. asklm mas,, nama saya Willy..
    saya mau nanya mas,,
    syarat lulus uji DW kan = du < dw < 4-du. dari hasil yg dilihat pada tabel DW.
    sedangkan pada skripsi terdahulu di pustaka yang saya baca,syarat untuk lulus uji DW yaitu rentang -2 sampai +2..
    yang manakah argumen yang benar mas??

    skripsi saya dengan DW = 2,045
    dan hasil pada tabel DW =1,1747<2,045<2,8253 lulus uji ini mas..
    tapi hasil DW saya lebih dari +2 mas..
    apakah lulus uji DW mas??

    MOHON BANTUANNYA MAS..
    TERIMA KASIH SEBELUMNYA..

    BalasHapus
  14. halo mas..
    Klo nilai DW berada pada hasil 2.526 (tidak ada kesimpulan), apakah tetap dianggap lolos uji autokorelasi?

    BalasHapus
  15. hallo mas. mau tanya nih.
    saya kan datanya ada 22 perusahaan yang ditelitinya cuma satu tahun variabelnya ada 4, setelah di uji autokorelasi pake durbin watson ternyata terdapat masalah.. tapi pas di uji pake run test ternyata tidak ada maslah.
    apakah datanya kurang untuk metode durbin watson atau gmn? truz metode yang sesuai untuk penelitian punya saya kira kira yang mana?
    mohon pencerahannya..

    BalasHapus
  16. asslmkm.wr.wb. mas mohon bantuannya.
    apabila output data banyak yng tidak signifikan, apa yang harus dilakukan biar bisa signifikan? terima kasih

    BalasHapus
  17. Mau tanya saya erin,skripsi saya menggunakan regresi linier berganda. pada penelitian saya terkena autokorelasi, ui F dan t di tolak. Apakah penelitian saya ini bisa menggunakan casewise diagnostics untuk pengobatannya??

    BalasHapus
  18. maaf mau tanya,saya annisa.
    disebutkan bahwa dengan memasukkan lag dari variabel terikat menjadi salah satu variabel bebasnya tapi kenapa dalam contoh yang dijadikan lag malah variabel bebasnya (y) ? mohon penjelasannya. terima kasih.

    BalasHapus
  19. -Eva-
    Permisi tanya
    Setelah uji normalitas dkk saya menggunakan uji autoregresi. Tabel anova yang digunakan untuk uji F dan uji T nanti menggunakan tabel anova yang mana? anova uji normalitas dkk atau anova hasil autoregresi? Terimakasih

    BalasHapus
  20. mas mau tanya saya Lalu hartomo:
    bagaimana caranya keluarin data outlier shingga ketika kita melakukan statistik descriptive jumlah semuanya sama...msalkan data outlier ditemukan hnya di variabel X1, trus bagaimana caranya agar jumlah N pada output statistic descriptivenya sama...terima kasih

    BalasHapus
  21. selamat pagi pak...
    saya mau tanya tentang metode menambah lag_y sebagai var independen.
    apa kah metode itu diperbolehkan??? soalnya saya baca di buku spss, tidak ada metode pengobatan yang seperti tertulis di artikel di atas.
    terima kasih pak.

    BalasHapus
  22. selamat siang pak..
    saya mau tanya, jika hipotesisnya menghasilkan "tidak ada korelasi negatif (no decision)" cara memperbaikinya bagaimana ya ?!
    karena setelah di uji SPSS menunjukkan 4-du≤d≤4-dl
    mohon pencerahannya ya pak, terimakasih
    fitri

    BalasHapus
  23. indeks pemb manusia apa bisa di ramal ?
    mengingat IPM merupkan index komposit

    BalasHapus
  24. pak ingin bertanya dw saya 1.314 dengan n = 55 dan k= 3
    menggunakan kriteria du < d hit < 4-du
    bagaimana dw saja memenuhi kriteria di atas pak terima kasih

    BalasHapus
  25. malam mas, mau tanya penelitian saya dengan jumlah pengamatan 33, dengan 4 variabel, yang saya mau tanyakan kenapa hasil output uji linearitas saya tidak bisa di hitung (dalam kasus saya hasilnya malah tertulis too few cases stas for tobins*roa cant be computed)
    apakah solusinya ?
    apakah ada metode lain dalam menghitungnya ?
    apkah uji ini wajib dalam stastitik ?
    terima kasih

    BalasHapus
  26. siang mas, saya mau bertanya tentang teori yang menyatakan tentang lagged variable (lagging variable), serta kegunaa dari lagged variable tersebut. terima kasih sebelumnya,

    BalasHapus
  27. Mas mau nanya dong.. Jika t hitung Ho ditolak, Ha diterima.. Sig. Ho diterima Ha ditolak... Itu berarti berpengaruh gak? Makasih mas

    BalasHapus
  28. Pak mau tanya ..kalo sudah pakae lag_y ..dan hasilnya sudah menunjukkan tidak ada autokorelasi ..langkah selanjutnya apkah uji aumsi klasik yg laen peelu di uji lagy ..lalu bagaimna saat regresinya ..mhon bantuannya ya pak .trimakasih ..

    BalasHapus
  29. Mau tanya, saya menggunakan spss ibm versi 19 kenapa.ng ada fungsi lag nya ya mas, mohon info nya. Tq

    BalasHapus
  30. Maaf pak mau tanya... klo pakai metode run test bgmn kita nengetahui koefisien regresi n anovanya? Krn d out put hanya tersedia tbel run test sj. Trmksh

    BalasHapus
    Balasan
    1. Run test memang berbeda dengan regresi dan anova, menu sendiri2. Terima kasih.

      Hapus
  31. Pak saya asa.
    Saya menggunakan spss versi 22.
    Tapi di function nya tidak ada lag variable ..
    Jadi gmn pak ?

    BalasHapus
  32. Maaf mw tanya
    Awalnya data saya ada autokol terus udh saya ubah pake cara cochrane orcutt, nah buat uji regresi nya smua harus di ubah pake data yang sudah saya transfrom dgn cochranr orcutt kan?
    Lalu kalau mau uji t pake data awal atau data yang sudah saya transform?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Banyak pertanyaan sejenis. Anda punya rumah, bermasalah, lalu diperbaiki. Nah sekarang Anda mau tinggal di mana? di rumah lama atau rumah baru? :) terima kasih.

      Hapus

Cari Materi