BAB IV
UJI ASUMSI KLASIK
Linear mewakili
linear dalam model, maupun linear dalam parameter. Linear dalam model artinya
model yang digunakan dalam analisis
regresi telah sesuai dengan kaidah model OLS dimana variabel - variabel
penduganya hanya berpangkat satu. Sedangkan linear dalam parameter menjelasan
bahwa parameter yang dihasilkan merupakan fungsi linear dari sampel. Secara
jelas bila diukur dengan nilai rata – rata. Asumsi - asumsi seperti yang telah
dituliskan dalam bahasan OLS di depan, adalah asumsi yang dikembangkan oleh
Gauss dan Markov, yang kemudian teori tersebut terkenal dengan sebutan Gauss
Markov Theorem.
A.
Pengertian autokorelasi
Dalam asumsi klasik telah dijelaskan bahwa pada model OLS harus telah
terbebas dari masalah autokorelasi atau serial korelasi. Autokorelasi adalah
keadaan dimana variabel gangguan pada periode tertentu berkorelasi dengan
variabel gangguan pada periode lain. Sifat autokorelasi muncul bila terdapat
korelasi antara data yang diteliti, baik itu data jenis runtut waktu ( time
series) ataupun data kerat silang ( cross section). Hanya saja masalah
autokorelasi lebih sering muncul pada datatimeseries,karena sifat datatime
seriesini sendiri lekatdengan kontinyuitas dan adanya sifat ketergantungan
antar data.Sementara pada datacross sectionhal itu kecil kemungkinan terjadi.
Sebab-sebabAutokorelasi
Terdapat banyakfaktor-faktor
yangdapat menyebabkan timbulnya masalah autokorelasi,namun dalam pembahasan ini hanya
mengungkapkan beberapa faktor saja antara lain :
1.
Kesalahandalampembentukanmodel,artinya,modelyangdigunakanuntukmenganalisisregresi tidak didukung oleh teori-teori yang relevandan mendukung.
2.
Tidak memasukkan variabel yang penting.Variabel penting yang dimaksudkan di
sini adalah variabel yang diperkirakan signifikan mempengaruhi variabel Y.
