34
•
Jika terdapat suatu pergerakan pola galat yang lambat. Perbedaan-perbedaan
galat yang berurutan cenderung
menjadi kecil dan statistik D-W akan mengecil.
•
Jika
terdapat
suatu
pergerakan
pola
yang
cepat
(zig-zag).
Perbedaan-perbedaan
galat yang berurutan cenderung
menjadi besar dan statistik D-W akan besar.
Seperti
pada kenyataanya,
statistik
D-W berkisar
pada
nilai 0 dan
4
dengan
suatu
nilai
pertengahan
sebesar
2. Teori
yang
mendasari
statistik
ini
cukup
rumit,
walaupun
demikian
teori tersebut
dengan
cepat
dapat digunakan
secara
praktis.
Untuk himpunaan
nilai
D-W
kurang
dari
dua
maka
menunjukan
kemungkinan
adanya
autokorelasi
positif
pada galat dan juga sebaliknya.
2.5.5 Autoregresi
Secara umum untuk proses autoregresi (AR) orde ke-p, mempunyai
bentuk
model sebagai berikut:
ARIMA (p,0,0)
X
t
=
µ
'+ ß1 X
t
-1
+
ß
2
X
t
-
2
+
... + ß
p
X
t
-
p
+
e
t
(2.25)
Di mana
µ
=
nilai konstan
ß
j
=
parameter autoregresi
ke-j
e
t
=
nilai galat pada saat t
Model
autogresi sering
disebut
juga model
ARIMA (p,0,0).
Karena angka
pertama
pada
model
ARIMA
melambangkan
autoregresi
atau
sering
disebut
AR,
sedangkan
untuk
angka
ketiga
kita
kenal
sebagai
ordo
rata-rata
bergerak
atau
sering
kita
sebut
sebagai
MA
(moving
average).
Sedangkan
jika ketiga
angkanya
bukan
nol maka
hal tersebut
menunjukan model campuran antara autoregresi
dan rata-rata bergerak.
 |