Analisis perbandingan uji autokorelasi Durbin-Watson dan Breusch-Godfrey

INDONESIA:

Metode Durbin-Watson dan metode Breusch-Godfrey merupakan dua metode yang digunakan untuk menguji autokorelasi yang merupakan gangguan pada fungsi yang berupa korelasi di antara variabel error.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan
uji autokorelasi dengan metode Durbin-Watson dan metode
Breusch-Godfrey. Metode penelitian dalam skripsi ini adalah
metode penelitian pustaka (library research), langkah langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: menganalisis metode Durbin-Watson dan metode BreuschGodfrey. Metode Durbin-Watson dilakukan dengan menentukan error dari model regresi, menghitung nilai d Durbin-Watson, setelah nilai hitung statistik d diketahui, kemudian dibandingkan dengan batas atas atau upper bound (dU) dan batas bawah atau lower bound (dL) yang tertera dalam tabel Durbin-Watson, kemudian mengambil keputusan. Metode Breusch-Godfrey dilakukan dengan menentukan error dari model regresi, kemudian meregresikan variabel error menggunakan autoregressive model orde ρ kemudian mengambil keputusan.

Berdasarkan hasil pembahasan pada penelitian ini, diperoleh hasil perbandingan uji autokorelasi dengan metode Durbin-Watson dan Breusch-Godfrey pada data model regresi linier berganda menunjukkan bahwa ketelitian menguji autokorelasi dengan metode Breusch-Godfrey lebih mendekati dalam menguji adanya autokorelasi dari pada metode DurbinWatson

ENGLISH :

Durbin-Watson and Breusch-Godfrey methods are two methods used to test the autocorrelation of the disturbances in the
form of the correlation function between the error variables.

The purpose of this study was to compare the test of
autocorrelation with the Durbin-Watson and Breusch-Godfrey
methods. The methods of research that used in this thesis is the library research, the undertaken steps in this study are as follows: analyza Durbin-Watson and Breusch-Godfrey methods. Durbin-Watson method is done by determining the error of the regression model, calculate the value of Durbin-Watson d, after statistically calculated value d is known, then compare it with the upper bound (dU) and the lower bound (dL) listed in the table DurbinWatson, then take a decision. Breusch-Godfrey's method is done by determining the error of the regression model, then regress error variables using autoregressive model of order ρ, then make a decision.

Based on the discussion in this study, the comparison of
test results obtained with the autocorrelation of Durbin-Watson and Breusch-Godfrey methods on the data model of multiple linear regression showed that the accuracy of autocorrelation using Breusch-Godfrey's method is closer to the test for autocorrelation than Durbin-Watson’s method