TABEL DURBIN WATSON

Dalam dunia statistik, Uji Durbin Watson adalah sebuah test yang digunakan untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residual (prediction errors) dari sebuah analisis regresi. Yang dimaksud dengan Autokorelasi adalah "hubungan antara nilai-nilai yang dipisahkan satu sama lain dengan jeda waktu tertentu".

Uji ini dikemukakan oleh James Durbin dan Geoffrey Watson.

Pada saat anda melakukan deteksi Autokorelasi, anda tidak akan terlepas dengan tabel Durbin Watson. Tabel tersebut menjadi alat pembanding terhadap nilai Durbin Watson hitung.

Anda mungkin telah banyak membaca tentang tabel durbin watson, tetapi mungkin tidak semuanya memuaskan keinginan anda. Sebab sebagian besar tabel tersebut sangat terbatas, baik dalam jumlah sampel (n) atau jumlah variabel (k). Sebagian besar hanya sebatas n = 100 atau n = 200. Bagaimana jika jumlah sampel > 200?

Pada kesempatan ini, kami ingin berbagi sebuah Tabel Durbin Watson dengan jumlah sampel n = 2000 dan jumlah variabel (k) sebanyak k = 21.

Berikut di bawah ini adalah Tabel Durbin Watson lengkap dengan n = 6 - 2000, k = 2 - 21 dan batas kritis 5% (0,05), 2,5% (0,025), 1% (0,01).

Jika anda ingin mengunduhnya, klik link berikut:

DOWNLOAD DURBIN WATSON TABLE
(Jika Muncul jendela Adf.ly, tunggu 5 detik kemudian klik lewati)

Cara membaca Tabel Durbin Watson:

T: Jumlah sampel (n)

k: Jumlah variabel

dL: Batas Bawah Durbin Watson

dU: Batas Atas Durbin Watson

Contoh: Kita melakukan uji regresi linear berganda dengan 2 variabel independen dan 1 variabel dependen dengan jumlah sampel sebanyak 50, didapatkan hasil Durbin Watson Hitung sebesar d = 2,010.

Maka nilai T = 50, k = 3. Selanjutnya pada tabel di atas cari nilai dL dan dU pada T = 50 dan k = 3, yaitu nilai dL = 1,46246 dan dU = 1,62833. Pada contoh di atas, nilai d = 2,010, maka kita hitung terlebih dahulu nilai (4 - d) = 1,990.

Cara menentukan atau kriteria pengujian autokorelasi adalah sebagai berikut:

Deteksi Autokorelasi Positif:

Jika d < dL maka terdapat autokorelasi positif,

Jika d > dU maka tidak terdapat autokorelasi positif,

Jika dL < d < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.

Deteksi Autokorelasi Negatif:
Jika (4 - d) < dL maka terdapat autokorelasi negatif,
Jika (4 - d) > dU maka tidak terdapat autokorelasi negatif,
Jika dL < (4 - d) < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.

Berdasarkan contoh di atas:

Deteksi Autokorelasi Positif:
Jika 2,010 < 1,46246 maka terdapat autokorelasi positif---> Salah
Jika 2,010 > 1,62833 maka tidak terdapat autokorelasi positif---> Benar
Jika 1,46246 < 2,010 < 1,62833 maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan---> Salah

Deteksi Autokorelasi Negatif:
Jika 1,990 < 1,46246 maka terdapat autokorelasi negatif---> Salah
Jika 1,990 > 1,62833 maka tidak terdapat autokorelasi negatif---> Benar
Jika 1,46246 < 1,990 < 1,62833 maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan---> Salah

Maka dapat disimpulkan: pada analisis regresi tidak terdapat autokorelasi positif dan tidak terdapat autokorelasi negatif sehingga bisa disimpulkan sama sekali tidak terdapat autokorelasi.

Demikian artikel singkat kami tentang Durbin Watson Tabel. Bagaimana untuk mendapatkan nilai Durbin Watson dalam analisis regresi? Baca artikel kami selanjutnya tentang Durbin Watson dalam SPSS..