Cara Mengatasi Masalah Autokorelasi dengan Uji Run Test dalam SPSS | Sebagaimana yang sudah kita pahami bahwa uji autokorelasi merupakan bab dari uji perkiraan klasik dalam analisis regresi linear untuk data time series yaitu data runtut waktu dan bukan menyerupai data primer hasil penyebaran kuesioner atau angket. Uji perkiraan klasik sendiri dimaknai sebagai syarat yang harus terpenuhi sebelum dilakukannya analisis regresi linear.
Sementara itu, analisis regresi linear bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat efek yang signifikan antara variabel independent (X) terhadap variabel dependen (Y). Oleh alasannya yakni itu, uji autokorelasi sangat diharapkan alasannya yakni dengan adanya uji ini kita sanggup mengetahui apakah terdapat hubungan antara suatu periode t dengan periode t sebelumnya. Model regresi yang baik tidak terdapat problem autokorelasi. Contoh sederhana misal data keuangan rumah tangga. Pengeluaran belanja keluarga pada bulan kemudian sangat besar (bulan kemudian ada pengeluaran untuk membeli kendaraan beroda empat baru) sementara pengeluaran pada bulan ini relatif lebih kecil (karena dibulan ini tidak ada pengeluaran untuk membeli mobil) sehingga sanggup dikatakan bahwa terdapat hubungan atau hubungan yang cukup tinggi antara pengeluaran anggaran rumah tangga pada bulan kemudian dengan bulan sekarang, hal yang semacam inilah yang disebut dengan terjadi problem autokorelasi.
Dalam analisis statistik, uji autokorelasi sanggup dilakukan dengan beberapa metode antara lain seperi uji durbin watson dan uji run test. Dimana metode yang paling sering dipakai oleh para peneliti (dalam hal menuntaskan tugas, skripsi maupun tesis) yakni dengan metode durbin watson. Namun demikian, uji durbin watson memiliki kelemahan yakni jikalau nilai dubin watson terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak menghasilkan kesimpulan yang niscaya apakah terjadi tanda-tanda autokorelasi atau tidak. Jika demikian adanya, maka alternatif yang baik untuk mengatasi problem autokorelasi ini yakni dengan memakai metode lain menyerupai uji run test.
Untuk memperjelas bagaimana cara mengatasi problem autokorelasi dengan uji run test dalam SPSS, saya akan memperlihatkan contoh, simak data yang akan saya uji autokorelasi dibawah ini
[Download Data untuk Latihan]
Dari data di atas, model regresi linear yang saya ejekan yakni “Pengaruh Kurs [X1] dan SBI [X2] terhadap IHSG [Y] tahun 2013”. Sebelumnya saya telah melaksanakan uji autokelasi dengan uji durbin watson [Baca: Tutorial Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson SPSS] dan diperoleh hasil sebagai berikut.
Berdasarkan output SPSS di atas, diketahui nilai Durbin Watson sebesar 1,072. Nilai ini terletak antara nilai dL 0,812 dan dU 1,579 sehingga tidak ada kesimpulan yang niscaya perihal ada atau tidaknya tanda-tanda autokorelasi dari data tersebut.
Jika menyerupai ini yang terjadi, maka anda tidak perlu cemas dan risau, langkah yang harus anda lakukan untuk mengatasi problem autokorelasi yakni dengan uji run test.
CARA UJI RUN TEST DENGAN SPSS
1. Buka kegiatan SPSS kemudian klik Variable View, kemudian pada kolom Name baris pertama ketikkan X1, baris kedua X2, dan baris ketiga Y. pada bab Label ketikkan Kurs untuk X1, SBI untuk X2, dan IHSG untuk Y. Abaikan kolom yang lain biarkan tetap default kemudian klik Data View
2. Pada bab ini, kita hanya perlu memasukkan data penelitian sesuai dengan nama variabelnya
3. Jika semua data sudah terinput dengan benar, selanjutnya dari sajian SPSS klik sajian Analyze – Regression – Linear…
4. Muncul kotak dialog, masukkan variabel IHSG [Y] ke kotak Dependent, masukkan variabel Kurs [X1] dan SBI [X2] ke kotak Independent(S) caranya dengan pengklik tombol panah, pada bab Method pilih Enter, kemudian klik Save
5. Muncul kotak obrolan Linear Regression; Save, berikan tanda centang (V) pada Unstandardized untuk Residuals, kemudian klik Continue dan klik Ok [Abaikan saja output yang keluar].
6. Perhatikan pada bab Data View muncul variabel gres dengan nama RES_1. Langkah selanjutnya yakni klik Analyze – Nonparametric Tests – Legacy Dialogs – Runs…
7. Muncul kotak obrolan Run Test, kemudian masukkan variabel Unstandardized Residual ke kotak Test Variable List, pada bab Cut Point berikan tanda centang (V) untuk Median
8. Jika sudah yakin benar, terakhir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan muncul output Run Test sebagaimana gambar berikut
DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM UJI RUN TEST
Sebelum kita menganalisa hasil output SPSS di atas, terlebih dahulu kita pahami dasar pengambilan keputusan dalam uji run test, yaitu:
INTERPRETASI OUTPUT UJI RUN TEST
Berdasarkan output SPSS diatas, diketahui nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,762 lebih besar > dari 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa tidak terdapat tanda-tanda atau problem autokorelasi. Dengan demikian, problem autokorelasi yang tidak sanggup terlesaikan dengan durbin Watson sanggup teratasi melalui uji run test sehingga analisis regresi linear sanggup dilanjutkan.
Saya kira cukup hingga disini pembahasan kita perihal cara mengatasi problem autokorelasi dengan uji run test dalam SPSS, semoga bermanfaat lain waktu kita sambung lagi dengan uji-uji dan permasalahan statistik yang lainnya. Terimakasih semoga bermanfaat
[Search: Cara Mengatasi Masalah Autokorelasi dengan Uji Run Test dalam SPSS, Panduan Uji Run Test dengan Program SPSS, Cara Mendeteksi Gejala Autokorelasi dengan Uji Run Test Lengkap]
[Gambar: Screenshot SPSS versi 21]
Sementara itu, analisis regresi linear bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat efek yang signifikan antara variabel independent (X) terhadap variabel dependen (Y). Oleh alasannya yakni itu, uji autokorelasi sangat diharapkan alasannya yakni dengan adanya uji ini kita sanggup mengetahui apakah terdapat hubungan antara suatu periode t dengan periode t sebelumnya. Model regresi yang baik tidak terdapat problem autokorelasi. Contoh sederhana misal data keuangan rumah tangga. Pengeluaran belanja keluarga pada bulan kemudian sangat besar (bulan kemudian ada pengeluaran untuk membeli kendaraan beroda empat baru) sementara pengeluaran pada bulan ini relatif lebih kecil (karena dibulan ini tidak ada pengeluaran untuk membeli mobil) sehingga sanggup dikatakan bahwa terdapat hubungan atau hubungan yang cukup tinggi antara pengeluaran anggaran rumah tangga pada bulan kemudian dengan bulan sekarang, hal yang semacam inilah yang disebut dengan terjadi problem autokorelasi.
Dalam analisis statistik, uji autokorelasi sanggup dilakukan dengan beberapa metode antara lain seperi uji durbin watson dan uji run test. Dimana metode yang paling sering dipakai oleh para peneliti (dalam hal menuntaskan tugas, skripsi maupun tesis) yakni dengan metode durbin watson. Namun demikian, uji durbin watson memiliki kelemahan yakni jikalau nilai dubin watson terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak menghasilkan kesimpulan yang niscaya apakah terjadi tanda-tanda autokorelasi atau tidak. Jika demikian adanya, maka alternatif yang baik untuk mengatasi problem autokorelasi ini yakni dengan memakai metode lain menyerupai uji run test.
Untuk memperjelas bagaimana cara mengatasi problem autokorelasi dengan uji run test dalam SPSS, saya akan memperlihatkan contoh, simak data yang akan saya uji autokorelasi dibawah ini
[Download Data untuk Latihan]
Dari data di atas, model regresi linear yang saya ejekan yakni “Pengaruh Kurs [X1] dan SBI [X2] terhadap IHSG [Y] tahun 2013”. Sebelumnya saya telah melaksanakan uji autokelasi dengan uji durbin watson [Baca: Tutorial Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson SPSS] dan diperoleh hasil sebagai berikut.
Berdasarkan output SPSS di atas, diketahui nilai Durbin Watson sebesar 1,072. Nilai ini terletak antara nilai dL 0,812 dan dU 1,579 sehingga tidak ada kesimpulan yang niscaya perihal ada atau tidaknya tanda-tanda autokorelasi dari data tersebut.
Jika menyerupai ini yang terjadi, maka anda tidak perlu cemas dan risau, langkah yang harus anda lakukan untuk mengatasi problem autokorelasi yakni dengan uji run test.
CARA UJI RUN TEST DENGAN SPSS
1. Buka kegiatan SPSS kemudian klik Variable View, kemudian pada kolom Name baris pertama ketikkan X1, baris kedua X2, dan baris ketiga Y. pada bab Label ketikkan Kurs untuk X1, SBI untuk X2, dan IHSG untuk Y. Abaikan kolom yang lain biarkan tetap default kemudian klik Data View
2. Pada bab ini, kita hanya perlu memasukkan data penelitian sesuai dengan nama variabelnya
3. Jika semua data sudah terinput dengan benar, selanjutnya dari sajian SPSS klik sajian Analyze – Regression – Linear…
4. Muncul kotak dialog, masukkan variabel IHSG [Y] ke kotak Dependent, masukkan variabel Kurs [X1] dan SBI [X2] ke kotak Independent(S) caranya dengan pengklik tombol panah, pada bab Method pilih Enter, kemudian klik Save
5. Muncul kotak obrolan Linear Regression; Save, berikan tanda centang (V) pada Unstandardized untuk Residuals, kemudian klik Continue dan klik Ok [Abaikan saja output yang keluar].
6. Perhatikan pada bab Data View muncul variabel gres dengan nama RES_1. Langkah selanjutnya yakni klik Analyze – Nonparametric Tests – Legacy Dialogs – Runs…
7. Muncul kotak obrolan Run Test, kemudian masukkan variabel Unstandardized Residual ke kotak Test Variable List, pada bab Cut Point berikan tanda centang (V) untuk Median
8. Jika sudah yakin benar, terakhir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan muncul output Run Test sebagaimana gambar berikut
DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM UJI RUN TEST
Sebelum kita menganalisa hasil output SPSS di atas, terlebih dahulu kita pahami dasar pengambilan keputusan dalam uji run test, yaitu:
- Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih kecil < dari 0,05 maka terdapat tanda-tanda autokorelasi
- Sebaliknya, jikalau nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar > dari 0,05 maka tidak terdapat tanda-tanda autokorelasi.
INTERPRETASI OUTPUT UJI RUN TEST
Berdasarkan output SPSS diatas, diketahui nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,762 lebih besar > dari 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa tidak terdapat tanda-tanda atau problem autokorelasi. Dengan demikian, problem autokorelasi yang tidak sanggup terlesaikan dengan durbin Watson sanggup teratasi melalui uji run test sehingga analisis regresi linear sanggup dilanjutkan.
Saya kira cukup hingga disini pembahasan kita perihal cara mengatasi problem autokorelasi dengan uji run test dalam SPSS, semoga bermanfaat lain waktu kita sambung lagi dengan uji-uji dan permasalahan statistik yang lainnya. Terimakasih semoga bermanfaat
[Search: Cara Mengatasi Masalah Autokorelasi dengan Uji Run Test dalam SPSS, Panduan Uji Run Test dengan Program SPSS, Cara Mendeteksi Gejala Autokorelasi dengan Uji Run Test Lengkap]
[Gambar: Screenshot SPSS versi 21]
Lihat Juga: VIDEO Uji Autokorelasi dengan Run Test SPSS
