AUTOKORELASI (Autocorrelation)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Evaluasi Model Regresi
Advertisements

Auto Correlation/ Serial Correlation
PIECEWISE LINEAR REGRESSION
William J. Stevenson Operations Management 8 th edition PENYIMPANGANREGRESI Rosihan Asmara
Analisis Regresi Berganda & Pengujian Asumsi OLS
TIME SERIES DAN STASIONERITAS
MULTIKOLINIERITAS (Multicollinearity)
Oleh: Agung Priyo Utomo
HETEROSKEDASTISITAS (Heteroscedasticity)
REGRESI BERGANDA.
Analisis Regresi Linier ( Lanjutan ). Outline - Regresi Berganda - Pemeriksaan Regresi : Koef. Determinasi Standar Error Interval Kepercayaan Uji Hipotesis.
BETYARNINGTYAS CYNTHIA LA SARIMA MUH Tabrani Nuri NURWAHIDA VIEVIEN
UJI ASUMSI KLASIK.
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
UJI MODEL Pertemuan ke 14.
Uji Asumsi Klasik Oleh : Boyke Pribadi.
Uji Asumsi Klasik Pada Regresi Dengan Metode Kuadrat Terkecil (OLS)
Regresi dengan Autokorelasi Pada Error
PEMBAHASAN Hasil SPSS 21.
Regresi Analisis regresi adalah sebuah pendekatan yang digunakan untuk mendefinisikan hubungan matematis antara variabel output/dependen (y) dengan satu.
PIECEWISE LINEAR REGRESSION
Pengertian garis Lurus Koefisien arah/gradien/slope
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
Uji Residual (pada regresi Linier)
UJI ASUMSI KLASIK.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
Richard Matias A.muh.Awal Ridha s Alfiani Nur Islami
Analisis Regresi Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi linier
UJI ASUMSI KLASIK & GOODNESS OF FIT MODEL REGRESI LINEAR
Analisis Korelasi & Regresi
Analisis Korelasi & Regresi
Pengujian Korelasi Diri Pertemuan 16
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Pertemuan Ke-7 REGRESI LINIER BERGANDA
Analisis Regresi Berganda
Uji Asumsi Klasik MULTIKOLINIERITAS 2. AUTOKORELASI
EKONOMETRIKA Pertemuan 11: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 2)
JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI
ANALISIS REGRESI BERGANDA
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
STATISTIK II Pertemuan 12: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Regresi linier satu variable Independent
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
EKONOMETRIKA Pertemuan 11: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 2)
Korelasi Linier Diah Indriani Bagian Biostatistika dan Kependudukan
Pertemuan 21 Pemeriksaan penyimpangan regresi
Analisis Regresi Pengujian Asumsi Residual
STATISTIK II Pertemuan 12-13: Asumsi Analisis Regresi
ANALISIS KORELASI.
Analisis Korelasi & Regresi
Pengujian Asumsi OLS Aurokorelasi
Asumsi Non Autokorelasi galat
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Metode Least Square Data Genap
Uji Asumsi Analisis Regresi Berganda Manajemen Informasi Kesehatan
Contoh Dilakukan penelitian tentang hubungan antara frekuensi belajar mahasiswa dan tingkat pendidikan dengan prestasi akademik mahasiswa. Frekuensi.
STATISTIK II Pertemuan 13: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:
BAB 6 MULTIKOLINIERITAS
UJI ASUMSI KLASIK Oleh: Dr. Suliyanto, SE,MM
Pertemuan 13 Autokorelasi.
UJI AUTOKORELASI ARIF GUNAWAN PENGERTIAN Dwi Priyanto (2009:61) Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi dari residual untuk.
Analisis Regresi Berganda & Pengujian Asumsi OLS
Uji Asosiasi Korelasi Spearman.
FIKES – UNIVERSITAS ESA UNGGUL
Korelasi distances Korelasi distances untuk melihat persamaan atau perbedaan. Baik pasangan variabel atau pasangaan kasus. Tujuannya untuk mencari persamaan.
Transcript presentasi:

AUTOKORELASI (Autocorrelation) Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id DEFINISI Autokorelasi: korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu atau individu. Umumnya kasus otokorelasi banyak terjadi pada data time series, artinya kondisi sekarang dipengaruhi waktu lalu. Misal: Tinggi badan, upah, dsbnya. Salah satu alat deteksi: melihat pola hubungan antara residual (εt) dan variabel bebas atau waktu (Xt). Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

MENDETEKSI AUTOKORELASI Pola Autokorelasi Gambar nomor (1) menunjukan adanya siklus, sedang nomor (2) menunjukan garis linier. Kedua pola ini menunjukan adanya otokorelasi. Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

Uji Durbin-Watson (Uji d) Statistik Uji Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

Aturan menggunakan uji Durbin-Watson : Bandingkan nilai d yang dihitung dengan nilai dL dan dU dari tabel dengan aturan berikut : Bila d < dL  tolak H0; Berarti ada korelasi yang positif atau kecenderungannya  = 1 Bila dL  d  dU  kita tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa Bila dU < d < 4 – dU  jangan tolak H0; Artinya tidak ada korelasi positif maupun negatif Bila 4 – dU  d  4 – dL  kita tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa Bila d > 4 – dL  tolak H0; Berarti ada korelasi negatif Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

Gambar aturan menggunakan uji Durbin-Watson Tidak tahu Tidak tahu Korelasi positif Tidak ada korelasi Korelasi negatif 0 dL dU 4-dU 4-dL 4 Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id

Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id Mengatasi Autokorelasi: Metode Pembedaan Umum (Generalized Differences) Yt = β0 + β1Xt + εt dan εt = ρ ut-1 + vt Untuk waktu ke- t-1: Yt-1 = β0 + β1Xt-1 + εt-1 Bila kedua sisi persamaan dikali dengan ρ, maka: ρ Yt-1 = ρ β0 + ρ β1Xt-1 + ρ εt-1 Sekarang kita kurangkan kedua persamaan Yt - ρ Yt-1 = (β0 - ρ β0) + β1(Xt - ρ Xt-1) + (εt - ρ εt-1) Persamaan tersebut dapat dituliskan sebagai: Yt* = β0 (1 - ρ) + β1Xt* + vt Dimana: Yt* = Yt - ρ Yt-1 dan Xt* = Xt - ρ Xt-1 umumnya ρ diasumsikan sama dengan 1 Agung Priyo Utomo - agung@stis.ac.id