4 menit baca 788 kata Diperbarui: 14 Januari 2026

🎯 Poin Penting tentang Durbin Watson Statistic

  • Statistik Durbin-Watson adalah alat statistik untuk mendeteksi autokorelasi dalam data deret waktu.
  • Autokorelasi adalah ketergantungan data pada nilai-nilai sebelumnya.
  • Nilai statistik Durbin-Watson berkisar antara 0 hingga 4.
  • Nilai 2 menunjukkan tidak adanya autokorelasi.
  • Hasil statistik ini memengaruhi pemilihan strategi trading.

📑 Daftar Isi

Apa itu Durbin Watson Statistic?

Durbin Watson Statistic adalah Statistik Durbin-Watson menguji autokorelasi dalam data deret waktu keuangan, membantu trader mengidentifikasi pola ketergantungan data masa lalu.

Penjelasan Lengkap tentang Durbin Watson Statistic

Apa itu Statistik Durbin-Watson?

Statistik Durbin-Watson adalah sebuah ukuran statistik yang digunakan secara luas dalam analisis ekonometrika dan keuangan, khususnya untuk menguji keberadaan autokorelasi dalam sebuah deret waktu. Dalam konteks trading dan investasi, statistik ini sangat berharga untuk menganalisis data harga aset keuangan seperti saham, mata uang (forex), atau komoditas. Autokorelasi terjadi ketika nilai-nilai dalam sebuah deret waktu saling bergantung pada nilai-nilai sebelumnya. Dengan kata lain, data pada periode waktu tertentu dipengaruhi oleh data pada periode waktu sebelumnya.

Mengapa Statistik Durbin-Watson Penting dalam Trading?

Memahami apakah data harga aset memiliki autokorelasi sangat krusial bagi trader dan investor. Jika data menunjukkan adanya autokorelasi yang signifikan, ini mengindikasikan adanya pola atau kecenderungan yang dapat diprediksi dalam pergerakan harga. Trader dapat memanfaatkan informasi ini untuk:

  • Mengidentifikasi tren yang berkelanjutan.
  • Memilih strategi trading yang lebih sesuai, seperti strategi momentum atau mean reversion, tergantung pada sifat autokorelasinya.
  • Mempertimbangkan potensi bias dalam model statistik yang digunakan.

Sebaliknya, jika tidak ada autokorelasi yang signifikan, ini bisa berarti pergerakan harga lebih acak, yang mungkin mendukung strategi seperti 'buy and hold' atau memerlukan pendekatan analisis yang berbeda.

Bagaimana Statistik Durbin-Watson Dihitung dan Diinterpretasikan?

Secara matematis, Statistik Durbin-Watson dihitung sebagai rasio kuadrat selisih antara observasi berurutan terhadap jumlah kuadrat selisih dari setiap observasi terhadap rata-ratanya. Nilai statistik ini umumnya berkisar antara 0 hingga 4.

Interpretasi Nilai Statistik Durbin-Watson:

  • Nilai mendekati 2: Menunjukkan tidak adanya autokorelasi, baik positif maupun negatif. Data dianggap independen.
  • Nilai antara 0 dan 2: Menunjukkan adanya autokorelasi positif. Ini berarti nilai pada periode saat ini cenderung bergerak searah dengan nilai pada periode sebelumnya (misalnya, jika harga naik kemarin, kemungkinan akan naik lagi hari ini). Semakin dekat ke 0, semakin kuat autokorelasi positifnya.
  • Nilai antara 2 dan 4: Menunjukkan adanya autokorelasi negatif. Ini berarti nilai pada periode saat ini cenderung bergerak berlawanan arah dengan nilai pada periode sebelumnya (misalnya, jika harga naik kemarin, kemungkinan akan turun hari ini). Semakin dekat ke 4, semakin kuat autokorelasi negatifnya.

Jika hasil Durbin-Watson tidak tepat 2, trader atau investor disarankan untuk melakukan analisis lebih lanjut untuk memahami implikasi praktisnya terhadap strategi trading mereka.

Cara Menggunakan Durbin Watson Statistic

Statistik Durbin-Watson digunakan untuk menganalisis data historis harga aset guna mendeteksi pola autokorelasi, yang kemudian menginformasikan pemilihan strategi trading.

  1. 1Kumpulkan data deret waktu harga aset yang relevan (misalnya, harga penutupan harian selama periode tertentu).
  2. 2Gunakan perangkat lunak statistik atau platform trading yang menyediakan fungsi Durbin-Watson untuk menghitung nilai statistik.
  3. 3Interpretasikan nilai yang dihasilkan: dekati 2 (tidak ada autokorelasi), di bawah 2 (autokorelasi positif), atau di atas 2 (autokorelasi negatif).
  4. 4Sesuaikan strategi trading Anda berdasarkan temuan. Autokorelasi positif mungkin mendukung strategi tren, sementara autokorelasi negatif atau ketiadaan autokorelasi mungkin memerlukan strategi berbeda.

Contoh Penggunaan Durbin Watson Statistic dalam Trading

Seorang trader forex mengamati data historis pasangan mata uang EUR/USD. Setelah menghitung Statistik Durbin-Watson pada data harga penutupan harian selama 30 hari, hasilnya adalah 1.2. Nilai ini berada di bawah 2, mengindikasikan adanya autokorelasi positif yang signifikan. Trader menyimpulkan bahwa ada kecenderungan harga untuk melanjutkan trennya. Oleh karena itu, ia memutuskan untuk menerapkan strategi trading breakout, mencari peluang untuk masuk ke pasar ketika harga menembus level support atau resistance penting, dengan keyakinan bahwa tren tersebut kemungkinan akan berlanjut.

Istilah Terkait

Pelajari juga istilah-istilah berikut untuk memperdalam pemahaman Anda: Autokorelasi, Deret Waktu, Ekonometrika, Analisis Statistik, Trading Forex, Strategi Trading

Pertanyaan Umum tentang Durbin Watson Statistic

Apakah Statistik Durbin-Watson hanya bisa digunakan untuk data harga saham?

Tidak, Statistik Durbin-Watson dapat digunakan untuk menganalisis data deret waktu dari berbagai aset keuangan, termasuk pasangan mata uang (forex), komoditas, obligasi, dan instrumen keuangan lainnya, selama data tersebut bersifat kuantitatif dan berurutan waktu.

Apa perbedaan antara autokorelasi positif dan negatif?

Autokorelasi positif berarti data cenderung bergerak searah dengan nilai sebelumnya (misalnya, jika harga naik, cenderung akan naik lagi). Autokorelasi negatif berarti data cenderung bergerak berlawanan arah dengan nilai sebelumnya (misalnya, jika harga naik, cenderung akan turun).

Bagaimana jika nilai Durbin-Watson tepat 2?

Nilai Durbin-Watson yang tepat 2 menunjukkan bahwa tidak ada autokorelasi linier yang terdeteksi dalam data. Ini berarti nilai-nilai dalam deret waktu tersebut independen satu sama lain, yang dapat mempengaruhi pemilihan strategi trading, mungkin mengarah pada pendekatan yang kurang bergantung pada pola historis.