# Autokorelasi: Definisi, Fungsi, dan Metode Pengujian *English: Autocorrelation Explained: Definition, Function, and Testing Methods* > Pelajari autokorelasi dalam analisis deret waktu, cara kerjanya, dan metode pengujiannya untuk prediksi pasar keuangan. **Definisi:** Autokorelasi mengukur seberapa mirip sebuah deret waktu dengan versi tertinggalnya dari waktu ke waktu. **URL:** https://invespedia.belajarforex.co.id/a/autocorrelation --- ## Autokorelasi Dijelaskan: Definisi, Fungsi, dan Metode Pengujian Autokorelasi mengukur seberapa mirip sebuah deret waktu dengan versi tertinggalnya dari waktu ke waktu. Konsepnya mirip dengan korelasi antara dua deret waktu yang berbeda, tetapi autokorelasi menggunakan deret waktu yang sama dua kali: sekali dalam bentuk aslinya dan sekali tertinggal satu periode atau lebih. Misalnya, jika hari ini hujan, kemungkinan besar besok juga akan hujan dibandingkan jika hari ini cerah. Dalam hal investasi, sebuah saham mungkin memiliki autokorelasi positif yang kuat pada imbal hasilnya, menunjukkan bahwa jika hari ini "naik", kemungkinan besar besok juga akan naik. Autokorelasi adalah alat yang berguna bagi para trader, terutama analis teknikal. ### Poin Penting Investopedia / Jiaqi Zhou ## Cara Kerja Autokorelasi dalam Analisis Deret Waktu Autokorelasi, juga dikenal sebagai korelasi tertinggal atau korelasi serial, mengukur hubungan suatu variabel dengan nilai-nilai masa lalunya. Sebagai contoh sederhana, bandingkan lima nilai persentase dengan nilai-nilai di kolom kanan, yang digeser ke atas satu baris. Saat menghitung autokorelasi, hasilnya dapat berkisar dari -1 hingga +1. Autokorelasi +1 menunjukkan korelasi positif sempurna, yang berarti peningkatan pada satu deret mengarah pada peningkatan serupa pada deret lain. Sebaliknya, autokorelasi -1 menandakan korelasi negatif sempurna, di mana peningkatan pada satu deret menghasilkan penurunan serupa pada deret lain. Autokorelasi mengukur hubungan linear, tetapi autokorelasi kecil masih dapat menunjukkan hubungan non-linear antara sebuah deret dan versi tertinggalnya. ### Metode Pengujian Autokorelasi dalam Data Uji Durbin-Watson adalah metode paling populer untuk mengidentifikasi autokorelasi dalam analisis regresi. Uji Durbin-Watson selalu menghasilkan rentang angka uji dari 0 hingga 4. Nilai yang mendekati 0 menunjukkan korelasi positif yang kuat, nilai yang mendekati 4 menunjukkan korelasi negatif yang kuat, dan nilai di tengah menunjukkan korelasi yang lemah. ## Membedakan Korelasi dari Autokorelasi Korelasi mengukur hubungan antara dua variabel, sedangkan autokorelasi mengukur hubungan suatu variabel dengan nilai-nilai tertinggalnya sendiri. Jadi, mengapa autokorelasi penting di pasar keuangan? Sederhana. Autokorelasi dapat diterapkan untuk menganalisis secara menyeluruh pergerakan harga historis, yang kemudian dapat digunakan investor untuk memprediksi pergerakan harga di masa depan. Khususnya, autokorelasi dapat digunakan untuk menentukan apakah strategi trading momentum masuk akal. ## Menggunakan Autokorelasi untuk Analisis Teknikal Autokorelasi dapat berguna untuk analisis teknikal. Hal ini karena analisis teknikal paling berkaitan dengan tren dan hubungan antara harga sekuritas menggunakan teknik charting. Ini berbeda dengan analisis fundamental, yang berfokus pada kesehatan keuangan atau manajemen perusahaan. Analis teknikal dapat menggunakan autokorelasi untuk mengetahui seberapa besar dampak harga masa lalu suatu sekuritas terhadap harga masa depannya. Autokorelasi dapat membantu menentukan apakah ada faktor momentum yang berperan pada saham tertentu. Jika saham dengan autokorelasi positif tinggi mencatat kenaikan besar selama dua hari berturut-turut, misalnya, mungkin masuk akal untuk mengharapkan saham tersebut naik juga selama dua hari berikutnya. ## Contoh Praktis: Menerapkan Autokorelasi pada Saham Mari kita asumsikan Rain ingin menentukan apakah imbal hasil saham dalam portofolionya menunjukkan autokorelasi; yaitu, apakah imbal hasil saham berhubungan dengan imbal hasilnya di sesi perdagangan sebelumnya. Jika imbal hasil menunjukkan autokorelasi, Rain dapat mengkarakterisasikannya sebagai saham momentum karena imbal hasil masa lalu tampaknya memengaruhi imbal hasil masa depan. Rain menjalankan regresi dengan imbal hasil sesi perdagangan sebelumnya sebagai variabel independen dan imbal hasil saat ini sebagai variabel dependen. Mereka menemukan bahwa imbal hasil satu hari sebelumnya memiliki autokorelasi positif sebesar 0,8. Karena 0,8 mendekati +1, imbal hasil masa lalu tampaknya menjadi prediktor positif yang sangat baik untuk imbal hasil masa depan saham ini. Oleh karena itu, Rain dapat menyesuaikan portofolionya untuk memanfaatkan autokorelasi, atau momentum, dengan terus memegang posisinya atau mengakumulasi lebih banyak saham. ## Apa Perbedaan Antara Autokorelasi dan Multikolinearitas? Autokorelasi adalah tingkat korelasi nilai-nilai suatu variabel dari waktu ke waktu. Multikolinearitas terjadi ketika variabel independen berkorelasi dan satu variabel dapat diprediksi dari variabel lain. Contoh autokorelasi termasuk mengukur cuaca suatu kota pada tanggal 1 Juni dan cuaca kota yang sama pada tanggal 5 Juni. Multikolinearitas mengukur korelasi dua variabel independen, seperti tinggi dan berat badan seseorang. ## Mengapa Autokorelasi Bermasalah? Sebagian besar uji statistik mengasumsikan independensi observasi. Dengan kata lain, terjadinya satu hal tidak memberi tahu apa pun tentang terjadinya hal lain. Autokorelasi bermasalah bagi sebagian besar uji statistik karena merujuk pada kurangnya independensi antar nilai. ## Untuk Apa Autokorelasi Digunakan? Autokorelasi dapat digunakan di banyak disiplin ilmu tetapi sering terlihat dalam analisis teknikal. Analis teknikal mengevaluasi sekuritas untuk mengidentifikasi tren dan membuat prediksi tentang kinerja masa depan mereka berdasarkan tren tersebut. ## Kesimpulan Autokorelasi adalah korelasi antara deret waktu dan versi tertinggalnya dari waktu ke waktu. Meskipun mirip dengan korelasi, autokorelasi menggunakan deret waktu yang sama dua kali. Analis keuangan dan trader menggunakan autokorelasi untuk memeriksa pergerakan harga historis dan memprediksi pergerakan di masa depan. Analis teknikal menggunakan autokorelasi untuk menentukan apa atau seberapa besar dampak harga historis suatu sekuritas terhadap harga masa depannya. Meskipun merupakan alat yang sangat berguna, alat ini sering digunakan bersama dengan ukuran statistik lainnya dalam analisis keuangan. ## FAQ **Apa itu autokorelasi?** Autokorelasi adalah ukuran seberapa mirip sebuah deret waktu dengan versi tertinggalnya dari waktu ke waktu. **Bagaimana cara kerja autokorelasi?** Autokorelasi mengukur hubungan suatu variabel dengan nilai-nilai masa lalunya, dengan hasil berkisar dari -1 hingga +1. **Apa metode pengujian autokorelasi yang paling populer?** Metode pengujian autokorelasi yang paling populer adalah uji Durbin-Watson. **Mengapa autokorelasi penting dalam analisis teknikal?** Autokorelasi penting dalam analisis teknikal karena membantu menentukan seberapa besar dampak harga masa lalu suatu sekuritas terhadap harga masa depannya. **Apa perbedaan antara autokorelasi dan multikolinearitas?** Autokorelasi mengukur korelasi suatu variabel dengan nilai-nilai tertinggalnya sendiri, sementara multikolinearitas terjadi ketika variabel independen berkorelasi satu sama lain.