UJI ASUMSI KLASIK (Autokorelasi) PDF

Preview

Summary

UJI ASUMSI KLASIK Uji asumsi klasik meliputi uji normalitas regresi, uji multikolinieritas, uji hetroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Berikut ini akan dijelaskan mengenai uji autokorelasi. Uji Autokorelasi dengan SPSS Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korel...

Description

UJI ASUMSI KLASIK

Uji asumsi klasik meliputi uji normalitas regresi, uji multikolinieritas, uji hetroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Berikut ini akan dijelaskan mengenai uji autokorelasi.

Uji Autokorelasi dengan SPSS

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Dalam penelitian ini uji Durbin-Watson akan digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi. Berikut ini data tentang motivasi belajar dengan hasil belajar. Di mana motivasi belajar sebagai variabel bebas (X) dan hasil belajar sebagai variabel terikat (Y) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

X 72 75 78 78 78 82 82 82 82 82 84 84 84 86 87

Y 25 26 26 26 24 26 24 25 25 25 26 27 26 25 26

Adapun langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Kopikan data di atas pada lembar kerja SPSS, komudian pilih Variabel View. Pada kolom Name beri nama variabel 1 dengan “X” dan variabel 2

dengan nama “Y”. Pada kolom Label, beri label variabel 1 dengan “Motivasi Belajar” dan variabel 2 dengan nama “Hasil Belajar”.

2.

Kembali ke Data View, pilih Analize > Regression > Liniear> Ok.

3.

Masukan variabel X pada kotak Independet (s) dan variabel Y pada kotak Dependet.

4.

Pilih Statistic ,kemudian pilih Durbin-Watson. Selanjutnya klik Continue.

5.

Kemudian klik Ok untuk melihat hasilnya.

6.

Dari tabel di atas uji gejala autokorelasi dilakukan dengan melihat hasil Durbin-Watson yang nilainya sebesar 1,930. Dengan signifikansi 0,05, k (regressor)= 4 dan n (observasi)= 15 di peroleh nilai dl = 1,613 sementara nilai

du = 1,736. oleh karena D-W 1,626 berada di atas dl= 1,613, maka dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi positif, hal ini berarti model regresi yang dihasilkan pada penelitian ini bebas dari autokorelasi. Daftar Pustaka Ghozali, Imam, 2006, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Cetakan Keempat, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang http://samsarif.blogspot.com/2013/01/uji-heteroskedastisitas-dengan-spss-uji.html...