ASUMSI KLASIK: UJI AUTOKORELASI MENGGUNAKAN RUN TEST

Uji autokolerasi yang dilakukan penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada kolerasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi kolerasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Tentu saja model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokolerasi (Ghozali, 2012).

Cara mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi, maka bias dilakukan dengan Uji Run Test. Model regresi yang baik yaitu model uji yang variabelnya tidak terjadi autokorelasi. Untuk menentukan apakah data ada autokorelasi atau tidak, uji Runs Test memiliki ketentuan nilai propabilitas Asymp.Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05. Apabila nilai dari propabilitas Asymp.Sig. (2-tailed) uji hasil menunjukkan angka lebih besar dari 0,05 maka dapat diambil kesimpulan bahwa model regresi tidak mengalami autokorelasi (Ghozali, 2013).

Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari masalah autokorelasi. Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel pengganggu pada periode sebelumnya. Autokorelasi muncul karena obeservasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Uji autokorelasi menggunakan run test yang hasil pengujiannya menggunakan nilai run test, keputusan uji menggunakan run test adalah jika nilai dari probabilitas atau nilai signifikasi > 0,05 maka model regresi tidak terjadi autokorelasi. Hasil pengujian autokorelasi menggunakan run test dapat di jabarkan sebagai berikut:

Hasil uji Runs test

Runs Test
	Unstandardized Residual
Test Value^a	,00354
Z	-1,778
Asymp. Sig. (2-tailed)	,075
a. Median

Sumber: data diolah, 2019

Hasil uji runs test didapatkan nilai asymp. Sig (2-tailed) dengan nilai 0,075. Hal ini berarti bahwa nilai tersebut 0,075 > 0,05 sehingga dalam model persamaan regresi tidak terdapat autokorelasi.

TATA CARA MENGGUNAKAN UJI aUTOKORELASI RUN TEST SILAHKAN SIMAK VIDEO BERIKUT