PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA - Nadia Utika; Maiyastri .; Hazmira Yozza (Jurnal Matematika UNAND, 2013)
Pada analisis regresi linier sederhana model yang terbentuk harus memenuhibeberapa asumsi yang dikenal dengan asumsi linier klasik. Dalam asumsi linier klasikdinyatakan bahwa tidak terdapat korelasi antar galat yang disebut autokorelasi. Bila au-tokorelasi terjadi pada model regresi linier sederhana maka pengaruhnya terlihat padapenduga parameter yang tidak lagi BLUE (Best Linear Unbiased Estimator), yaitu pen-duga tidak bias dan linier, namun tidak lagi memiliki ragam yang minimum. Pengaruhautokorelasi juga dilihat menggunakan simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte Carlomenggunakan nilai bias dan Kuadrat Tengah Galat (KTG) dengan berbagai ukuransampel dan koesien autokorelasi yang bervariasi. Hasil simulasi menunjukkan semakinbesar ukuran sampel maka bias dan KTG semakin kecil dan semakin besar nilai koesienautokorelasi maka bias dan KTG semakin besar.