Pengertian dan Tabel Durbin Watson Lengkap Beserta Cara Bacanya

Di dunia statistika, terdapat banyak istilah termasuk tabel durbin watson. Istilah tersebut mungkin bagi sebagian besar orang masih terdengar cukup asing dan masih belum memahami apa pengertian sekaligus fungsinya.

Adapun tabel tersebut biasanya digunakan sebagai pembanding di dalam uji autokorelasi di prediction error analisis regresi. Maksud dari autokorelasi merupakan hubungan antara beberapa nilai yang dipisahkan satu sama lain pada jeda waktu tertentu.

Untuk memahami lebih lanjut mengenai tabel durbin watson pdf tersebut, maka sebaiknya simak penjelasan dibawah ini. Mulai dari memahami pengertian, daftar tabel serta cara membacanya.

Pengertian dari Autokorelasi

Sebelum memahami pengertian dari durbin watson tabel, maka penting untuk memahami pengertian autokorelasi terlebih dahulu. Autokorelasi adalah sebuah korelasi yang terjadi antara observasi satu dengan observasi lainnya. Dimana observasi tersebut akan diurutkan berdasarkan dengan waktu tertentu.

Autorelasi sendiri bisa terjadi pada data runtun waktu alis time series. Sednagkan pada sebuah data yang tersusun bukan berdasarkan waktu, maka penggunaan dari autokorelasi sebenarnya tidak relevan. Sebab pada data tersebut, autorelasi hanya menjadi indikasi keterkaitan antara satu observasi dengan obeservasi lainnya.

Untuk autorelasi sendiri dibedakan menjadi dua yakni autokorelasi positif dan autokorelasi negatif. Penjelasan tersebut akan dibahas pada poin berikutnya.

Pengertian Tabel Durbin Watson

Pengertian Tabel Durbin Watson

Berikutnya Anda perlu memahami pengertian dari tabel durbin watson juga. Dimana merupakan tabel pembanding yang digunakan di dalam uji deteksi autokorelasi di residual dari model statistik ataupun analisis regresi.

Terdapat hipotesis dari uji deteksi autokorelasi dengan memanfaatkan uji durbin watson tersebut yakni:

  • H0 : tidak terdapat autokorelasi
  • H1 : terdapat autokorelasi

Selain itu, di dalam uji tersebut, nilai akan selalu berada pada retang 0 dan 4. Nilai 2.0 menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi yang berhasil terdeteksi didalam sampel. Lain halnya dengan nilai dari 0 hingga kurang dari 2, maka bisa memperlihatkan autokorelasi positif dan nilai lebih dari 2 hingga 4 adalah autokorelasi negatif.

Baca Juga:  Cara Menambah Efek Bass pada Speaker agar Lebih Menggelegar

Di dalam dunia statistik, uji autokorelasi sendiri dilakukan bukan tanpa alasan, melainkan terdapat tujuan di baliknya. Tujuan utamanya adalah untuk melihat apakah terdapat korelasi antara satu periode analisa dengan periode sebelumnya.

Daftar Durbin Watson Tabel

Untuk membantu Anda di dalam mencari referensi mengenai nilai yang terdapat pada tabel dw, maka berikut ini kami akan memberikan daftar tabel lengkapnya.

Daftar Durbin Watson Tabel

Keterangan tambahan:

n : merupakan banyaknya sample yang terdapat di dalam analisis. Di dalam tabel Durbin Watson, jumlah sample tersebut akan berada di kolom pertama.

k : merupakan jumlah variabel dengan lambang k. Komponen inilah nantinya dapat menunjukkan banyaknya variabel atau data prediktor, baik variabel independen ataupun variabel bebas pada analisis regresi.

dL : batas bawah durbin watson

dU : batas atas durbin watson

Cara Membaca Autokorelasi Positif

Setelah membandingkan Durbin Watson tabel autokorelasi diatas, Anda juga perlu memahami bagaimana cara membaca autokorelasi positif. Jika ingin memulai pengujian tersebut maka harus menentukan kriteria tersendiri di dalamnya. Pertama, Anda harus melakukan deteksi positif dengan kriteria di bawah ini.

Nilai d < dL Hasilnya Autokorelasi Positif

Pada kriteria inilah nilai Durbin Watson jauh lebih rendah dibandingkan dengan nilai batas bawah. Ini akan menyebabkan koefisien autokorelasi jauh lebih besar dari nol. Maka dapat diartikan sebagai autokorelasi positif.

Nilai d > dU Tidak Ada Hasil Autokorelasi Positif

Dari kriteria ini maka berarti nilai Durbin Watson sesudah dibandingkan jauh lebih besar dari batas atas. Ini menandakan bahwa tidak terdapat autokorelasi positif.

Nilai dL < d < dU

Dari kriteria di atas maka dapat disimpulkan bahwa pengujian tidak meyakinkan atau hasilnya tidak dapat disimpulkan.

Cara Membaca Autokorelasi Negatif

Selain memahami bagaimana cara membaca autokorelasi positif, berikutnya Anda juga perlu mempelajari bagaimana cara baca autokorelasi Durbin Watson negatif. Sama seperti dengan autokorelasi positif, maka untuk negatif ini juga membutuhkan kriteria tertentu. Untuk lebih jelasnya, berikut ini beberapa kriteria yang perlu diketahui:

Baca Juga:  Penyebab kenapa TV Tiba Tiba Mati dan Cara Mengatasinya 

(4-d) < dL : Ada Autokorelasi Negatif

Kriteria satu ini berarti jika nilai 4 dikurangi durbin Watson yang didapatkan sesudah perbandingkan lebih besar dari batas bawah, maka menghasilkan koefisien autokorelasinya lebih kecil dari nol. Maka kesimpulannya adalah terdapat autokorelasi negatif.

(4-d) > dU : Tidak Ada Autokorelasi Negatif

Kriteria ini mempunyai arti bahwa jika nilai (4-d) atau 4 kurang dari Durbin Watson dengan nilai lebih besar dari batas atas, maka tidak terdapat hasil autokorelasi negatif

dL < (4-d) < dU

maka artinya adalah hasil di dalam pengujian tidak mampu memberikan keyakian atau hasilnya tidak bisa disimpulkan.

Rumus Durbin Watson

Untuk melakukan perhitungan uji autokorelasi durbin watson, maka perlu menggunakan rumus durbin watson terlebih dahulu. Rumus buat statistik tersebut akan melibatkan residual dari regresi kuadrat terkecil biasa di dalam sekupulan data. Adapun untuk rumusnya adalah sebagai berikut ini:

Keterangan:

  • et : residual yang terdapat pada pengamatan ke t
  • n : banyaknya data yang terdapat di dalam analisis
  • k : jumlah variabel bebas

Contoh Soal Menggunakan SPSS

Data di bawah ini dimodelkan menggunakan analisis regresi linier berganda. Kemudian akan dilakukan uji durbin watson untuk melakukan deteksi autokorelasi.

Obeservasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
X1 50 52 54 54 52 60 60 53 60 65 65 61 65 68 70
X2 53 51 52 55 55 65 64 62 60 65 65 70 70 70 75
Y 65 68 66 66 65 70 70 70 70 75 70 75 75 80 80

Berikut langkah untuk menyelesaikan melalui program SPSS agar memperoleh nilai tabel d statistik berikut ini:

  • input data di atas ke dalam SPSS
  • Tab Analyze – Regression – linear
  • Input variabel Y ke dalam kolom Dependent dan input variabel X1 dan X2 pada independent(s)
  • Silahkan klik statistics dan akan langsung muncul kotak dialog. Di bagian residuals, silahkan klik Durbin Watson
  • Lanjut dengan menglik Continue kemudian OK
  • Akan muncul jendela output SPSS Baru yakni memperoleh nilai d : 1,997 dengan tingkat signifikasi adalah 0,05.
  • Untuk memperoleh batas atas dan batas bawah maka bisa melihat pada tabel Durbin Watson terlebih dahulu. Dimana pada baris paling atas, carilah k: 2 dan tarik garis k ebawah. Berikutnya di kolom pertama tabel, cari n: 15. Tariklah garis ke kanan hingga bertemu dengan potongan langkah sebelumnya. Maka akan diperoleh dL: 0,946 dan dU: 1,543.
  • Dapat diperoleh dU: 1,543 < d : 1,997 <4- dU: 2,457.
Baca Juga:  Cara Mengisi Freon Kulkas Sendiri di Rumah dengan Aman

Dalam proses melakukan uji korelasi terdapat metode yang bisa membantu menyelesaikan yakni dengan menggunakan durbin Watson. Adapun tujuan dari uji autokorelasi adalah untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara satu periode analisa dengan periode sebelumnya.

Bagi Anda yang sering melakukan pekerjaan berkaitan dengan statistik, maka keberadaan dari tabel di atas mempunyai peran penting. Karena itulah pelajari dengan baik tabel Durbin Watson dengan baik beserta cara bacanya.

Bagikan Postingan:

Leave a Comment