Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dilakukan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional. Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dapat dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang sering digunakan yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Sebagai contoh, dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu dilihat mana yang tidak memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain. 1. Uji Normalitas Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian. Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah kelas. Dalam kelas siswa yang bodoh sekali dan pandai sekali jumlahnya hanya sedikit dan sebagian besar berada pada kategori sedang atau rata-rata. Jika kelas tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa. Dan sebaliknya jika suatu kelas banyak yang pandai maka kelas tersebut tidak normal atau merupakan kelas unggulan. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah dan ekstrim tinggi yang sedikit dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode yang paling baik atau paling tepat. Tipsnya adalah bahwa pengujian dengan metode grafik sering menimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat, sehingga penggunaan uji normalitas dengan uji statistik bebas dari keragu-raguan, meskipun tidak ada jaminan bahwa pengujian dengan uji statistik lebih baik dari pada pengujian dengan metode grafik. Jika residual tidak normal tetapi dekat dengan nilai kritis (misalnya signifikansi Kolmogorov Smirnov sebesar 0,049) maka dapat dicoba dengan metode lain yang mungkin memberikan justifikasi normal. Tetapi jika jauh dari nilai normal, maka dapat dilakukan beberapa langkah yaitu: melakukan transformasi data, melakukan trimming data outliers atau menambah data observasi. Transformasi dapat dilakukan ke dalam bentuk Logaritma natural, akar kuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva normalnya, apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri. 2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi, adalah model regresi dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya adalah bahwa model tersebut untuk mencari pengaruh antara motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan, motivasi dengan kepuasan kerja atau antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja. Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor (VIF), korelasi pearson antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index (CI). Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut: 1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi. 2. Menambah jumlah observasi. 3. Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. Uji statistik yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji White. Beberapa alternatif solusi jika model menyalahi asumsi heteroskedastisitas adalah dengan mentransformasikan ke dalam bentuk logaritma, yang hanya dapat dilakukan jika semua data bernilai positif. Atau dapat juga dilakukan dengan membagi semua variabel dengan variabel yang mengalami gangguan heteroskedastisitas. 4. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1). Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Sebagai contoh adalah pengaruh antara tingkat inflasi bulanan terhadap nilai tukar rupiah terhadap dollar. Data tingkat inflasi pada bulan tertentu, katakanlah bulan Februari, akan dipengaruhi oleh tingkat inflasi bulan Januari. Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain, pengeluaran rutin dalam suatu rumah tangga. Ketika pada bulan Januari suatu keluarga mengeluarkan belanja bulanan yang relatif tinggi, maka tanpa ada pengaruh dari apapun, pengeluaran pada bulan Februari akan rendah. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi. Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test dan jika data observasi di atas 100 data sebaiknya menggunakan uji Lagrange Multiplier. Beberapa cara untuk menanggulangi masalah autokorelasi adalah dengan mentransformasikan data atau bisa juga dengan mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation). Selain itu juga dapat dilakukan dengan memasukkan variabel lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu variabel bebas, sehingga data observasi menjadi berkurang 1. 5. Uji Linearitas Uji linearitas dipergunakan untuk melihat apakah model yang dibangun mempunyai hubungan linear atau tidak. Uji ini jarang digunakan pada berbagai penelitian, karena biasanya model dibentuk berdasarkan telaah teoretis bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah linear. Hubungan antar variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan linear sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah elastisitas. Jika ada hubungan antara dua variabel yang belum diketahui apakah linear atau tidak, uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan tersebut bersifat linear atau tidak. Uji linearitas digunakan untuk mengkonfirmasikan apakah sifat linear antara dua variabel yang diidentifikasikan secara teori sesuai atau tidak dengan hasil observasi yang ada. Uji linearitas dapat menggunakan uji Durbin-Watson, Ramsey Test atau uji Lagrange Multiplier.

Tabel r Product Moment

Tabel r Product Moment Pada Sig.0,05 (Two Tail) N r N r N r N r N r N r 1 0.997 41 0.301 81 0.216 121 0.177 161 0.154 201 0.138 2 0.95 42 0.297 82 0.215 122 0.176 162 0.153 202 0.137 3 0.878 43 0.294 83 0.213 123 0.176 163 0.153 203 0.137 4 0.811 44 0.291 84 0.212 124 0.175 164 0.152 204 0.137 5 0.754 45 0.288 85 0.211 125 0.174 165 0.152 205 0.136 6 0.707 46 0.285 86 0.21 126 0.174 166 0.151 206 0.136 7 0.666 47 0.282 87 0.208 127 0.173 167 0.151 207 0.136 8 0.632 48 0.279 88 0.207 128 0.172 168 0.151 208 0.135 9 0.602 49 0.276 89 0.206 129 0.172 169 0.15 209 0.135 10 0.576 50 0.273 90 0.205 130 0.171 170 0.15 210 0.135 11 0.553 51 0.271 91 0.204 131 0.17 171 0.149 211 0.134 12 0.532 52 0.268 92 0.203 132 0.17 172 0.149 212 0.134 13 0.514 53 0.266 93 0.202 133 0.169 173 0.148 213 0.134 14 0.497 54 0.263 94 0.201 134 0.168 174 0.148 214 0.134 15 0.482 55 0.261 95 0.2 135 0.168 175 0.148 215 0.133 16 0.468 56 0.259 96 0.199 136 0.167 176 0.147 216 0.133 17 0.456 57 0.256 97 0.198 137 0.167 177 0.147 217 0.133 18 0.444 58 0.254 98 0.197 138 0.166 178 0.146 218 0.132 19 0.433 59 0.252 99 0.196 139 0.165 179 0.146 219 0.132 20 0.423 60 0.25 100 0.195 140 0.165 180 0.146 220 0.132 21 0.413 61 0.248 101 0.194 141 0.164 181 0.145 221 0.131 22 0.404 62 0.246 102 0.193 142 0.164 182 0.145 222 0.131 23 0.396 63 0.244 103 0.192 143 0.163 183 0.144 223 0.131 24 0.388 64 0.242 104 0.191 144 0.163 184 0.144 224 0.131 25 0.381 65 0.24 105 0.19 145 0.162 185 0.144 225 0.13 26 0.374 66 0.239 106 0.189 146 0.161 186 0.143 226 0.13 27 0.367 67 0.237 107 0.188 147 0.161 187 0.143 227 0.13 28 0.361 68 0.235 108 0.187 148 0.16 188 0.142 228 0.129 29 0.355 69 0.234 109 0.187 149 0.16 189 0.142 229 0.129 30 0.349 70 0.232 110 0.186 150 0.159 190 0.142 230 0.129 31 0.344 71 0.23 111 0.185 151 0.159 191 0.141 231 0.129 32 0.339 72 0.229 112 0.184 152 0.158 192 0.141 232 0.128 33 0.334 73 0.227 113 0.183 153 0.158 193 0.141 233 0.128 34 0.329 74 0.226 114 0.182 154 0.157 194 0.14 234 0.128 35 0.325 75 0.224 115 0.182 155 0.157 195 0.14 235 0.127 36 0.32 76 0.223 116 0.181 156 0.156 196 0.139 236 0.127 37 0.316 77 0.221 117 0.18 157 0.156 197 0.139 237 0.127 38 0.312 78 0.22 118 0.179 158 0.155 198 0.139 238 0.127 39 0.308 79 0.219 119 0.179 159 0.155 199 0.138 239 0.126 40 0.304 80 0.217 120 0.178 160 0.154 200 0.138 240 0.126

terima kasih atas luka yang kau beri ..

cukup sakit ku rasakan kini .. aku sudah tak sanggup menahan semua luka ini .. sudah cukup kah kau sakiti hatiku?sudah puaskah kau menyakittiku? kini aku hanya bisa menangis dan menangis .. entah sampai kapan aku bisa melupakan mu. begitu banyak kenangan bersamamu. sunggu lelahku dengan semua ini . aku hanya bisa tersenyum untuk membalas perbuatanmu ini kepadaku :') aku hanya mengingatkan padamu "SAYANGILAH ORANG YANG SUDAH MENYAYANGIMU DENGAN TULUS !!!" maafkan aku yang selalu membuatmu marah dan benci padaku, aku melakukan itu semua hanya untuk kamu bahagya. sekarang kamu pergilah dan pergilah. karna kehadiranmu hanya mengundang perih. terima kasih, dulu kamu telah mau mengisi hari"ku, walau hanya sesaat. tetapi aku TAK MENYESAL mengenalmu :')

About You

tak usah kau perdulikan aku disini biarkan aku disini memendam cinta dan mengendapkan lara tak usah kau hiraukan jeritan hatiku yang slalu memintamu kebali teruslah langkahkan kakimu ke depan dan jangan kau tolehakan wajahmu ke arahku karena aku adalah masalalumu yang kejam yang menyiksamu dengan cinta dan keangkuhan kini sesal telah menjadi kara untukku karena kau enyerah dan pergi enyerah untuk selamanya maka dari itu biarkan sang waktu menghukum diriku dengan deraaan cinta kepadamu

aku Lelah sayank

Aku hanya aku yang terbelenggu dalam kisahku kisah yang slalu mengingatkan aku padamu kisah yang slalu membuatku menjatuhkan air mata apakah kau tau aku disini ? Aku yang terjatuh dalam kisahku sendiri kisah bersamamu kisah tentangmu yang membuatku terpenjara dalam kelamnya cinta aku sedih aku terluka atas sikapmu yang mencampakkan aku atas pilihanmu . . . Yang lebih memilih dia dari pada aku yang slalu ada saat kau terkuka yang slalu ada saat kau sendiri tapi inikah balasanmu ? Atas semua tindakanku apa aku salah ? Memperlakukanmu seperti itu lalu seperti apa yang kau inginkan ?? Apa aku harus mengejar senja yang terbenam atau aku harus mengejar rembulan saat fajar menyingsing apa kau ingin aku melakukan itu ? Agar kau tau betapa berharganya dirimu untuku . . . Ya tuhan . . . . Aku lelah dalam kisah ini tak ada rasa penghargaan atas tindakanku padamu apa yang harus aku lakukan agar kau berubah seperti dulu seperti saat pertama aku mengenalmu jujur aku merindukan sosok itu sosok yang dingin sangat-sangat dingin sehingga membuat hatiku beku saat bersamanya sosok yang selalu membuatku jengkel tapi juga slalu membuatku tersenyum . . Namun seakan sosok itu hilang darimu seperti hilang dalam dinginnya malam aku tak pernah tau mengapa sosok itu hilang darimu namun sampai saat ini aku masih mencari sosok itu lagi pada dirimu

Surat sederhana untuk mu yang terindah,,

Dear Dinda.... Terimakasih yang tak bisa ku ucap ribuan kali dari mulut ini kepadamu, terimakasih untuk segala kebaikan yang pernah Dinda berikan buat ku, terimakasih untuk kebersamaan yg membuat hari Ku penuh warna, terimakasih atas segala cita dan cinta yg pernah kita ukir di hati , segala cita yang Ku harap nanti akan menjadi nyata, dan cinta yg ku dambakan kelak akan menjadi ketulusan,Aku tulis ini untukmu, untuk mu Dinda, yg menjadi bagian hatiku, yang selama ini memberi ku keindahan, selalu support aku, dan mngusap air mataku saat aku lelah dengan hidup ini, namun sekarang aku tak bisa lagi melihatmu, berharap saat air mata ku ini jatuh kau akan datang mengusapnya lagi, namun itu tak bisa, aku tak bisa terlalu berharap pada mu,, berharap yg akhirnya akan membuat hatiku teriris, yang akhirnya akan membuat hati ini pilu. Seandainya tuhan memberiku pilihan aku kan memilih untuk tidak mengenalmu, tidak mencintaimu jika ku tau akhirnya kau tak mampu untuk menjadi bagian dari jiwa ku, kau,,,,,, membuat hariku menjadi nyata, membangunkan aku dari fatamorgana mimpi ku, hadirmu memberi sejuta keindahan , saat fajar menyapa , saat surya di gantikan malam ? taukah kamu aku masih memikirkan mu, aku masih selalu setia dengan cinta Ku ini, di sini, di tempat ini, aku mengingat mu dan segala cerita indah kita, kau tersenyum , kau tertawa, dan segala tentang mu yg tak bisa ku lupakan, salah kah aku? Jika aku masih tetap mencintamu, dengan segala keterbatasan ku, dengan segala ego ku, sifat dan sikap yang tak adil buat mu,,, Dinda,,, aku yg telah Dinda kenal. Aku yang slalu Dinda mengerti, di mana semua itu? Apakah telah hilang dan mati? Apa yg buat ku tak adil itu salah??? Saat kau tak peduli dengan rasa ku??? Lalu aku apa? Apakah aku tak bisa engkau pahami, apakah engkau tak bisa dengan semua ini kau mengerti segala perasaan ku? Tangis akan takut kehilangan mu, pengorbanan yang tak pernah berujung, bahkan aku tak pernah berharga di mata mu.. Bagaimana semua harapan kita? Bagaimana dengan segala rencana kita nda? Tak pernah kah kau ingat segala tentang kita nda???? Hal2 yg menyenangkan saat kita bersama, menangis, tertawa, kedinginan, dan semua pengorbanan mu untuk Ku! Apa kau terlalu lelah untuk bertahan? Apa aku terlalu letih untuk trus bersama ku? Aku memang tak seperti dia, yg lebih dari aku, aku biasa nda, aku biasa dan sangat sederhana, sangat sederhana,,,,,, bahkan untuk urusan hatipun apa aku tak berhak? Apa aku tak berhak bahagia? Apa aku tak pantas menangis untuk mu? Menangis karena kehilangan cinta mu itu.. dimanakah semua yg dulu ada nda? Kecemburuan itu, Tangis itu, Dan kamu yg dulu,,,, aku merindakan mu ,, aku merindukan mu kasih,,, Kamuuuu yg dulu, aku berpikir dan berharap saat memeluk mu melewati malam hanya 1 yang ku pinta semoga hal2 itu kan terulang kembali Berharap bahwa ini adalah cara tuhan untuk menguji kita, agar kita bisa slalu saling mencintai, bisa setia dan pada akhirnya akan selalu bersama Aku di bilang bodoh, aku di bilang tolol, bego, dongo, tak bisa mengambil keputusan, ini bukan masalah saya bego tapi ini masalah hati , kalian tak mengerti karena kalian tak pernah ada di posisisku, mencintai orang dengan tulus, dan harus langdsung melupakan nya. Itu tidak mudah, Bagaimana bisa nda kanda lupain? Sedangkan di sepanjang waktu itu kita selalu bersama, di setiap sudut kota ini terus ada kenangan yg pernah kita lalui, salahkah aku? Knp tak pernah kau liaht betapa tulusx aku untuk mencinta mu? Knp tak pernah kau ingat ? Knp tak pernah kau pikir segala tentang Ku?. sengaja aku tulis disini, aku tak berharap kau tau perasaan ku...

KAMU_hw

Berharap mentari menyapaku
Berharap rembulan menhampiriku
Ribuan rindu telah bersatu
Butiran cinta dan sayang pun beradu

Dimanakah tempatku mengadu
Tempat ku menyatakan cintaku
Cinta yang tulus hanya untukmu
Walau hanya sebuah angan yang akan berlalu

Mimpi memilikimu sudah jadi darah daging ku
Khayal mendapatkanmu tlah menjadi kebiasaanku
Walau semua selalu menjadi pilu
Tapi masih saja aku mencintaimu

Mungkin rasa ini sudah membeku
Mungkin cinta ini takkan bisa pergi dari hatiku
Meskipun aku tau ini akan selalu menjadi sendu
Tapi selalu saja aku rasa rindu

Aku memang tiada arti bagimu
Tiada apa apanya aku dimatamu
Sedetikpun kau tak kan pernah memikirkanku
Walau tak kau tau setiap detik aku memikirkanmu

Sekarang aku coba menghapus bayangmu
Menghapus harap ku padamu
Mengkapus cinta yang sia sia yang terus menyakitiku
Aku harap rasa ini sanggup berlalu