Autokorelasi (skripsi dan tesis)

Salah satu asumsi penting dari beberapa asumsi model regresi linier klasik adalah kesalahan pengganggu/error dari pengamatan yang berbeda (????, ???? ) bersifat bebas. Dengan kata lain asumsi ini mengharuskan tidak terdapatnya autokorelasi di antara error ???? yang ada dalam fungsi regresi populasi. Asumsi ini secara tegas menyatakan bahwa nilai-nilai error antara periode pengamatan yang satu harus bebas (tidak berkorelasi) dengan periode pengamatan yang lain (Vincent Gaspersz, 1991). Istilah autokorelasi (autocorrelation), menurut Maurice G. Kendall dan William R. Buckland, A Dictionary of Statistical Terms : “ Correlation between members of series observations ordered in time (as in time-series data), or space (as in cross-sectional data) ”. Autokorelasi adalah korelasi di antara anggota seri dari observasi-observasi yang diurutkan berdasarkan waktu (seperti pada data deretwaktu) atau tempat (seperti pada data cross-section). Dalam hubungannya dengan persoalan regresi, model regresi linier klasik menganggap bahwa autokorelasi demikian itu tidak terjadi pada error. Dengan simbol dapat dinyatakan sebagai berikut: ??�???????? � = 0 , ?? ≠ ??. Model tersebut menganggap bahwa error ???? yang berhubungan dengan data obsevasi ke-??tidak akan dipengaruhi oleh error ???? yang berhubungan dengan data observasi ke-?? (??,?? = 1,2, … , ??). Akan tetapi jika terdapat ketergantungan antara???? dan ????maka dikatakan ada autokorelasi, dengan simbol dapat dinyatakan sebagai berikut: ??�???????? � ≠ 0 , ?? ≠ ??. Autokorelasi merupakan bentuk khusus atau kasus khusus dari korelasi. Autokorelasi berkaitan dengan hubungan di antara nilai-nilai yang berurutan dari variabel yang sama. Dengan demikian terlihat adanya perbedaan pengertian antara autokorelasi dan korelasi, meskipun pada dasarnya sama-sama mengukur derajat keeratan hubungan. Korelasi mengukur derajat keeratan hubungan di antara dua buah variabel yang berbeda, sedangkan autokorelasi mengukur derajat keeratan hubungan di antara nilai-nilai yang berurutan pada variabel yang sama atau pada variabel itu sendiri (Vincent Gaspersz, 1991