13
2.5
Autokorelasi
Berdasarkan atas pendapat Assauri (1984), autokorelasi menyatakan berapa
besar hubungan yang terdapat antara nilai yang satu dengan nilai lainnya yang
berturut-turut dari variabel yang sama tetapi waktu terjadinya berbeda.
Diketahui persamaan autoregressive (AR):
AR(k) =>
Y
t
=
a
+
b1Y
t
-1
+
b2Y
t
-
2
+
... + b
k
Y
t
-
k
+
e
t
Dimana :
Y
t
= variabel yang diramalkan (dependent variable).
k = delay time.
e
t
=
unsur kesalahan yang menunjukkan peristiwa acakan yang tidak dapat
diuraikan oleh model.
Y
t
-1
,Y
t
-
2
,..., Y
t
-
k
seluruhnya merupakan nilai-nilai periode sebelumnya dari
variabel yang diramalkan. Untuk masing-masing
pasangan dari variabel-variabel
terdapat koefisien korelasi yang bersangkutan, yang menunjukkan kepentingan atau
peranannya,
misalkan
suatu
koefisien
yang besarnya 0,80 diantara Y dan Y1
menunjukkan
nilai
diantara
keduanya
adalah secara
positif
berkorelasi
dengan
yang
lainnya, dan karena itu cenderung untuk bergerak dengan arah yang sama. Demikian
pula halnya dengan koefisien -0,70 diantara Y dan
Y2
menggambarkan bahwa
nilai di
antara
keduanya
adalah berkorelasi
secara
negatif
dan
cenderung
untuk
bergerak
dengan arah yang berlawanan. Koefisien autokorelasi yang mendekati nol
menunjukkan
suatu
deret
waktu
yang
nilainya
secara
berurutan
tidak
berhubungan
satu
dengan yang
lainnya.
Bila
variabel-variabel
Y1,Y2,Y3
dengan
yang
sebenarnya
diperoleh dari variabel asal yang sama Y, maka hal ini disebut auto (self) correlation.
 |