tentang aku, keluarga, dan aktivitas

PDH BEM FE UNRAM

MANAJEMEN PERUBAHAN

“Manajemen Perubahan Dalam Suatu Negara”

by: Heri setiawan sekotong

Manajemen Perubahan adalah upaya yang dilakukan untuk mengelola akibat-akibat yang ditimbulkan karena terjadinya perubahan dalam organisasi. Perubahan  dapat terjadi karena sebab-sebab yang berasal dari dalam maupun dari luar organisasi tersebut. Manajemen perubahan merupakan suatu hal yang penting dalam suatu organisasi. Dengan adanya manajemen perubahan, suatu organisasi dapat menjadi lebih dinamis dalam menghadapi perkembangan jaman dan kemajuan teknologi.

Manajemen perubahan juga penting dilakukan oleh suatu negara untuk mewujudkan negara yang lebih baik dan dinamis dalam mengahdapi masa depan. Indonesia misalnya, negara Indonesia hingga saat ini masih memiliki sangat banyak kekurangan yang harus diperbaiki. Mungkin masih sulit bagi kita warga indonesia untuk mulai merubah kebiasaan-kebiasaan buruk tersebut. Contoh kecil misalnya masalah ketepatan waktu, terlalu banyak masyarakat Indonesia yang menganut istilah ngaret. Istilah tersebut telah dianut oleh masyarakat dari usia muda hingga tua, parahnya ngaret pun hampir menjadi budaya bagi masyarakat terutama para generasi muda atau bisa dibilang generasi penerus bangsa. Mungkin hal itu dianggap hal kecil bagi sebagian orang, tapi siapa yang tahu jika melakukan perubahan dari hal yang kecil dapat menciptakan sebuah perubahan besar bukan hanya untuk diri sendiri tapi bahkan untuk negara.

Sebuah kata mutiara menyebutkan bahwa, perubahan, percaya atau tidak adalah salah satu aturan dalam hidup ini, ia merupakan komponen paling penting dalam hidup bila kita ingin mencapai kemajuan dan kesuksesan.

Perubahan terjadi melalui revolusi, reformasi, evolusi, dan inovasi. Setiap orang tentu berbeda-beda dalam menanggapi perubahan. Beberapa tanggapan tersebut antara lain menolak, masa bodo, belum siap, dan siap. Perrbedaan tanggapan tersebut membuat masing-masing orang mendapatkan pilihan yang berbeda-beda dari perubahan. Pilihan tersebut yaitu:

1. Menjadi motor perubahan

Disini, kita memiliki posisi di garda terdepan terhadap pross perubahan yang terjadi. Kita dituntunt untuk memiliki pengetahuan tentang konsep dan alasan perlunya sebuah perubahan harus dilakukan. Dengan demikian kita bisa mempengaruhi serta meyakinkan pihak lain bahwa kondisi yang ada pada saat ini perlu diubah,

2. Mendiamkan perubahan

Posisi ini merupakan posisi yang paling banyak dipilih oleh mereka yang ingin mengambil posisi aman terhadap kondisi yang ada. Mereka tidak berada di posisi sebagai pelopor perubahan, namun juga tidak menolak atas perubahan yang terjad. Biasanya, orang-orang sepeti ini tergolong sebagai kaum oportunis. Dimana ketika perubahan itu akan membawa keuntungan bagi mereka, maka perubahan itu akan mereka dukung. Sebaliknya jka mereka melihat perbaan itu tidak membawa keuntunan serta proses perubahan tersebut cenderung gagal, mereka memilih posisi aman denagn diam pada posisi yang ada pada saat ini.

3. Melawan perubahan

Posisi ni bisa nya dilakukan oleh pihak yang sudah merasa nyaman dan memiliki keuntungan atas sebuah kondisi yang ada. Sehingga, mereka akan berusaha menolak semua usaha yang bertujuan untuk menggantikan posisi yang sudah ada sebeumnya. Biasanya, penoakan ini dilakukan karena pertimbangan materi dan kedudukan.

4. Dirubah oleh arus perubahan

Posisi diambil oleh mereka yang melihat bahwa perubahan yang terjadi membawa sebuah perbaikan. Sehingga mereka merasa perlu untuk mengikuti perubahan yang terjadi tersebut secaa rasional, dan bukan atas dasar keinginan untuk mendapatkan keuntungan. Namun lebih pada kesadaran bahwa perubahan tersebut memang pelu dilakukan serta membawa ke arah kebaikan.

Hambatan dan Tantangan Perubahan

Tantangan yang dihadapi dalam perubahan, muncul ketika individu maupun organisasi memiliki:

1. Rasa takut terhadap perubahan

2. Resiko terhadap penolakan, kegagalan, dan kerugian

3. Kesulitan mendapatkan apa yang diperlukan untuk memutuskan dan mencoba perubahan

*Menurut Charles Darwin dalam Reinald Kasali (2005): bukan yang terkuat yang mampu berumur panjang, melainkan yang paling adaptif.

yaitu : mereka yang selalu menyesuaikan diri terhadap perubahan, dan yang bisa melewati adalah mereka yang melakukan dengan perhitungan dengan manajemen, dan memiliki komitmen untuk bersungguh-sungguh melihat, menggerakkan, dan menyelesaikan seluruh proses perubahan sampai tuntas. Perubahan dilakukan mulai dari perubahan individu, cara nya dengan memprogram ulang diri kita melalui deklarasi tertulis, agar pikiran, perasaan, ucapan dan tindakan sehari-hari berubah menjadi lebih baik. Perubahan dimulai dari dari diri kita sendiri, dari yang sederhana, dari yang paling mudah, dan dimulai drai sekarang.

MODUL SINGKAT BELAJAR APLIKASI SPSS

-->Kegiatan belajar 1

Berkenalan dengan SPSS

Statistical Package for Social Science atau yang lebih dikenal dengan SPSS merupakan suatu program aplikasi yang dirancang untuk membantu users melakukan analisis statistik serta mengelola data dengan cara pengoperasian yang cukup sederhana sehingga mudah dipahami. Selain SPSS, terdapat juga program aplikasi lainnya untuk mengolah data statisik seperti Microstat, Eviews, dan lain-lain. Namun, SPSS merupakan program yang paling banyak digunakan saat ini.

Mengoperasikan SPSS

1. Buatlah satu file baru dengan cara klik File → New → Data
2. Klik Variable View
3. Pada kolom Name, isikan nama-nama variabel yang digunakan dalam tabel data.
4. Pada kolom Type, anda akan diberikan pilihan tipe variabel sebagai berikut:

• Numeric, digunakan untuk tipe data angka
• Comma, digunakan untuk tipe data angka, tetapi khusus pecahan
• Dot, hampir sama dengan comma, yaitu untuk tipe data angka, tetapi khusus pecahan
• Scientific Notation, untuk tipe data angka dengan notasi-notasi scientific
• Date, untuk tipe data tanggal
• Dollar, digunakan untuk tipe data yang berhubungan dengan nilai uang dollar
• Custom currency, digunakan untuk mengatur tipe data mata uang, tetapi dalam denominasi mata uang lain
• String, digunakan untuk mengatur tipe data string atau karakter
• Kolom width diisi dengan lebar kolom yang anda inginkan, decimal places diisi dengan angka desimal di belakang koma (jika ada)

5. Pada kolom Width, digunakan untuk menentukan jumlah digit atau karakter data yang dapat dimasukkan
6. Kolom Decimal digunakan untuk mengisi jumlah angka desimal yang diinginkan (khusus tipe numeric)
7. Kolom Label digunakan untuk memberi keterangan penjelasan tentang karakteristik variabel
8. Kolom Values digunakan untuk memberi penjelasan nilai-nilai individual dengan label sesuai dengan keinginan
9. Kolom Missing Values digunakan apabila data yang akan diolah terdapat data-data yang hilang atau tidak data. Jika data bertipe string, maka pada kolom Discrete Missing Values dapat diketikkan kata “Kosong”, jika data bertipe numerik dapat diketikkan angka nol.
10. Kolom Colums digunakan untuk menentukan lebar kolom data.
11. Kolom Align digunakan untuk mengatur rataan tampilan data, apakah rata kiri (left), rata tengah (center), atau rata kanan (right).
12. Kolom Measure digunakan untuk menentukan jenis pengukuran data apakah menggunakan Skala, Nominal, Ordinal.
13. Setelah pendefinisian variabel dalam Variabel View dilakukan, aktifkan Data View untuk pengisian data.

Latihan

Masukkan data-data berikut ini ke dalam editor SPSS

KASUS I: DATA RESPONDEN

Nama	Tgl. Lahir	Pendidikan	Gaji
Wahyono	09-06-79	SMP	600.000
Endarti	12-02-80	SMP	500.000
Ananda	01-02-85	STM	700.000
Wahidi	03-04-77	SD	500.000
Suwarni	09-08-80	SMEA	800.000
Indah	08-09-85	Sarjana	1.000.000
Nuryadin	11-12-92	SD	900.000

KASUS 2: TABEL PENDAPAT MAHASISWA TENTANG KENAIKAN SPP

Nama	Umur	Jenis Kelamin	Keterangan
Haikal	23	Laki-laki	Tidak Setuju
Romi	22	Laki-laki
Joko	25	Laki-laki	Setuju
Rika		Perempuan	Setuju
Ani	18	Perempuan	Ragu-ragu
Parto	27		Setuju
Emi	21	Perempuan	Tidak Setuju
Joni	26	Laki-laki	Setuju

Kegiatan belajar 2

Mengorganisasi Data

Hal-hal yang akan dipelajari dalam kegiatan ini, antara lain bagaimana menyisipkan baris baru, menyisipkan kolom baru, menghapus baris atau kolom dan transpose data.

MENYISIPKAN BARIS BARU

1. Buka kembali file data responden yang telah dikerjakan minggu lalu
2. Klik kanan tepat di baris data Wahidi
3. Klik Insert Cases. Maka akan muncul baris baru tepat diantara Ananda dan Wahidi
4. Isikan data berikut pada baris yang kosong

• Nama : Aryani
• Tgl. Lahir : 12-12-1980
• Pendidikan : Sarjana
• Gaji : 1.200.000

MENYISIPKAN KOLOM BARU

1. Buka kembali file data responden yang telah dikerjakan minggu lalu
2. Klik kanan tepat di kolom Pendidikan
3. Klik Insert Variables. Akan muncul kolom kosong diantara Tanggal Lahir dan Pendidikan
4. Aktifkan Variable View dan lakukan pengisian seperti di bawah ini:

• Name : Pkerja
• Type : Numeric
• Label : Pengalaman Kerja

5. Aktifkan kembali Data View. Isilah kolom pengalaman kerja berdasarkan data yang anda miliki.

PENGURUTAN (SORTING) DATA

1. Buka kembali file data responden yang telah anda kerjakan
2. Klik Data, pilih Sort Cases.
3. Jika anda ingin mengurutkan data berdasarkan nama, maka klik Nama Responden dan pindahkan ke ke kotak Sort by dengan menggunakan tanda panah yang telah tersedia.
4. Pada bagian Sort Order terdapat 2 jenis pengurutan data:

• Ascending untuk mengurutkan data dari kecil ke besar, misalnya dari A → Z
• Descending untuk mengurutkan data dari besar ke kecil, misalnya dari Z → A

5. Klik OK

TRANSPOSE DATA

Opsi transpose dipilih jika anda ingin mengubah baris data menjadi kolom dan sebaliknya kolom data menjadi baris

1. Buka kembali file data responden yang telah anda kerjakan
2. Klik Data, pilih Transpose.
3. Kotak Variable (s) diisi dengan variabel-variabel yang akan diubah menjadi baris, yaitu tanggal lahir, pengalaman kerja, pendidikan dan gaji
4. Kotak Name Variable diisi dengan Nama Responden
5. Klik OK

Latihan:

1. Lakukan pengorganisasian data untuk latihan “Tabel Pendapat Mahasiswa Tentang Kenaikan SPP”
2. Simpan dengan nama file “kegiatan 2”

Kegiatan belajar 3

Transformasi Data

TRANSFORMASI COMPUTE

Transformasi Compute digunakan untuk menghitung nilai suatu variabel baru atau dari variabel yang yang sudah ada.

KASUS 3 : Berikut ini merupakan nilai akhir mahasiswa yang mengambil mata kuliah

“Kewarganegaraan”.

No	Nama	Tugas	UTS	UAS
1	Adi	50	60	30
2	Aldo	60	50	70
3	Anah	70	90	70
4	Suri	70	80	80
5	Dinda	40	60	70
6	Dewo	0	30	30
7	Kania	70	70	70
8	Dewiq	70	90	90
9	Bagas	0	20	20
10	Britania	70	80	80

Petunjuk

1. Masukkan definisi variabel pada variable view dan data pada data view.
2. Klik Transorm, klik Compute
3. Pada Target Variable, tulis Nilai Akhir
4. Pada kotak Numeric Expression, tuliskan persamaan matematika yang akan digunakan untuk menghitung proses compute [tgs + uts + uas]/3
5. Klik OK

Penggunaan Fungsi If

If digunakan untuk menentukan aturan logika tertentu, jika memang data-data pada variabel membutuhkan fungsi logika.

Petunjuk proses olah data (If)

1. Buka kembali file Kewarganegaraan yang telah dikerjakan
2. Klik Transform, klik Compute
3. Pada Kotak Target Variable tulis Nilai Ideal
4. Pada kotak Numeric Expression tulis Nilai Akhir>= 50
5. Klik If, selanjutnya anda kondisikan bahwa komputer akan menyaring mahasiswa yang memperoleh nilai ideal dengan cara klik Include If case satisfies condition dan tuliskan Nilai Akhir>= 50
6. Klik continue, dan kemudian OK

TRANSFORMASI RECODE

Transformasi Recode digunakan untuk memodifikasi nilai-nilai yang terdapat pada variabel yang ada menjadi suatu nilai baru.

Petunjuk

1. Aktifkan kembali data file “Kewarganegaraan”
2. Klik menu Transform - > Recode - > Into Different Variables
3. Pada kotak Recode into Different Variables, klik Nilai Akhir pindahkan ke kotak Input Variable - > Output Variable
4. Isikan nama variabel baru, misalnya Grade sebagai penampung data hasil recode pada kolom output variable. Selanjutnya klik Change
5. Klik pilihan Old and New Value. Masukkan nilai yang akan diganti, misalnya kita akan membuat interval nilai sebagai berikut:

Nilai 0 – 20 : E

Nilai 21 – 40 : D

Nilai 41 – 60 : C

Nilai 61 – 80 : B

Nilai 81 – 100 : A

6. Klik Continue, selanjutnya Klik OK.

Latihan:

KASUS 4

Anda adalah seorang pegawai yang baru saja direkrut oleh PT.ABC dan dipekerjakan di divisi SDM. Oleh karena anda merupakan lulusan terbaik dari FE UNRAM, anda diminta oleh manajer anda untuk memperbaiki pengelolaan data karyawan PT. ABC. Anda pun berinisiatif untuk menyelesaikan tugas tersebut menggunakan bantuan SPSS editor.

Berikut ini merupakan data karyawan PT. ABC

No	Nama	Masa Kerja	Jabatan	Gaji Pokok
1	Felix	15 tahun	Operator	500.000
2	Lilis	25 tahun	Kabag	800.000
3	Edi	21 tahun	Operator	550.000
4	Budi	5 tahun	Operator	250.000
5	Teguh	15 tahun	Manajer	1000.000

Data tambahan yang anda peroleh, antara lain:

1. Tunjangan Masa Kerja

Jika Masa Kerja kurang dari 10 tahun: tunjangan Rp 100.000

Jika Masa Kerja 10 - 19 tahun: Rp 250.000

Jika Masa Kerja lebih dari 20 tahun: Rp 500.000

2. Pajak

Pajak dihitung 10% x (Gaji+Tunjangan)

3. Gaji Bersih

Gaji Bersih = Gaji Pokok + Tunjangan – Potongan Pajak

Kerjakan tugas ini secara berkelompok dan simpan dengan nama file “Kegiatan 3”. Kumpulkan pada pertemuan minggu berikutnya.

Kegiatan Belajar 4

Statistik Deskriptif

Statistik Deskiptif merupakan bidang ilmu yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data dalam suatu penelitian. Beberapa jenis analisis yang dimasukkan dalam kategori statistik deskriptif, antara lain: analisis frekuensi, analisis frekuensi, analisis deskripsi, analisis eksplorasi data dan analisis cross tabs

Kasus:

Berikut ini adalah data jenis usaha Koperasi dan UKM tentang biaya produksi dan penjualan per bulan

No.	Jenis Usaha	Biaya Produksi (Rp)	Penjualan (Rp)
1.	Koperasi	550.000	1.250.000
2.	Koperasi	600.000	1.350.000
3.	Koperasi	500.000	1.200.000
4.	Koperasi	450.000	1.100.000
5.	Koperasi	550.000	1.405.000
6.	Koperasi	555.000	1.250.000
7.	Koperasi	505.000	1.350.000
8.	Koperasi	455.000	1.000.000
9.	Koperasi	555.000	1.250.000
10.	Koperasi	500.000	1.450.000
11.	UKM	700.000	1.700.000
12.	UKM	850.000	1.750.000
13.	UKM	900.000	1.850.000
14.	UKM	800.000	1.800.000
15.	UKM	750.000	1.750.000
16.	UKM	700.000	1.800.000
17.	UKM	855.000	1.900.000
18.	UKM	950.000	1.855.000
19.	UKM	900.000	1.850.000
20.	UKM	955.000	2.000.000

FREQUENCIES

1. Masukkan data di atas dan simpan dengan nama Koperasi dan UKM
2. Klik Analyze - > Descriptive Statistics - > frequencies
3. Masukkan variabel biaya produksi dan penjualan ke variable(s)
4. Klik Statistics
5. Pada kolom central tendency pilih mean, median, mode, dan sum
6. Pada kolom measures of dispersion, pilih standar deviasi, minimum, maximum, dan standard error of mean
7. Pada kolom measures of distribution pilih skewness dan kurtosis

Tabel Pembacaan Hasil

Measures of central tendency Mean Median Mode Sum	Menunjukkan rata-rata dari masing-masing variabel responden Menunjukkan titik tengah data Menunjukkan nilai yang paling sering muncul dalam suatu range statistik Menunjukkan total data
Measures of dispersion Standard deviasi Minimum Maximum Standard error of mean	Menunjukkan dispersi rata-rata dari sampel Menunjukkan nilai terendah dari suatu deretan data Menunjukkan nilai tertinggi dari suatu deretan data Diukur dengan standard deviasi dibagi dengan akar dari jumlah data yang valid
Measures of distribution Skewness Kurtosis	Nilai skewness dibagi dengan standard error skewness. Jika rasio skewness berada diantara nilai-2.00 dan 2.00 maka data di atas masih berdistribusi normal Nilai kurtosis dibagi dengan standard errornya. Jika rasio kurtosis berada diantara -2.00 dan 2.00 maka data terdistribusi normal

ANALISIS DESKRIPTIF

1. Kembali pada data di atas
2. Klik Analyze - > Descpriptive Statistics - > Descriptives
3. Masukkan variabel biaya produksi dan penjualan ke variable(s)
4. Klik tombol Options, pilih Mean, Sum, Std. Deviation, Minimum, Maximum, 
   
   S.E.Mean, Kurtosis dan Skewness
5.  Pada kolom Display Order menunjukkan kriteria pengurutan data. 
   
   Pengurutan data bisa dilakukan berdasarkan variabel, rata-rata nilai atau 
   
   
   alphabeltic
6. Klik Continue
7. Klik OK

EKSPLORASI DATA

1. Kembali ke data diatas
2. Klik Analyze - > eksplore
3. Pada kolom dependent list, pilih variabel biaya produksi. Dependent list 
   
   
   digunakan untuk kolom pengisian variabel yang digunakan sebagai 
   
   
   variabel dependent
4. Pada kolom factor list, pilih variabel jenis usaha. Factor List digunakan 
   
   untuk pengisian variabel yang akan digunakan untuk faktor
5. Klik OK.

Kegiatan Belajar 5
Regresi Linier Berganda: Uji Asumsi Klasik

Uji Normalitas

Uji Normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu (residual) memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar, maka uji statistik menjadi tidak valid untuk sampel dalam jumlah kecil.

Terdapat 2 cara untuk menguji asumsi normalitas suatu persamaan regresi:

1. Analisis grafik

1. Lakukan regresi persamaan ASP = f{GPA, GMAT, Tuition fee}
2. Tekan tombol plots, klik standardized residual plots, aktifkan histogram dan normal probabilitas plots
3. Tekan continue →OK

Dasar Pengambilan keputusan

• Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garisnya maka dapat dikatakan model persamaan regresi memenuhi asumsi normalitas
  
• Jika data menyebar jauh atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka tidak memenuhi asumsi normalitas
  

2. Analisis statistik

1. Lakukan regresi fungsi persamaan ASP = f{GPA, GMAT, Tuition fee}

2. Pada kotak Save, aktifkan unstandardized residual

3. Klik continue, klik OK

4. Dari menu utama SPSS, pilih Descriptive Statistics → submenu Descriptive

5. Pada kotak variabel pilih Unstandardized Residual

6. Pilih Options, aktifkan kurtosis dan skewness

7. Lihat Output

8. Jika z hitung > z tabel maka persamaan regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Cara menentukan Z hitung adalah sbb:

Z skewness = skewness Z kurtosis = kurtosis

√6/N √24/N

Uji lainnya yang dapat digunakan adalah uji Kolmogorov – Smirnov (K-S) untuk statistik non-parametrik

Uji Linearitas

Uji linearitas adalah uji untuk mengetahui apakah model yang digunakan sudah benar atau tidak

Uji yang dapat digunakan antara lain Ramsey test.

Ramsey Test

1. Regresikan fungsi persamaan ASP = f{GPA, GMAT, Tuition fee}
2. Pada kotak Save, aktifkan Dfit pada influence statistics
3. Regresikan sama-sama fungsi Dfit tsb sebagai variabel independen untuk mendapatkan R² baru
4. Hitung F statistik

F = (R² baru – R² lama)/m

(1-R² baru)/(n-k)

m = variabel independen yang baru masuk, dalam hal ini adalah 1 buah

n-k = degree of freedom

Bandingkan F statistik dengan F tabel, Jika F hitung > F tabel maka fungsi tidak linier.

1. Multikolinearitas

Uji multikolinearitas merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terdapat hubungan antara satu variabel independen terhadap variabel independen lainnya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat hubungan diantara variabel independen yang artinya setiap perubahan satu unit variabel X akan mempengaruhi variabel Y sebesar ßx dengan variabel independen lainnya dianggap konstan dalam persamaan tersebut. Ciri-ciri ada atau tidaknya multikolinearitas adalah:

1. Suatu model regresi memiliki nilai R2 yang tinggi, namun jika diuji secara individual variabel-variabel independen tersebut banyak yang tidak signifikan terhadap variabel dependen
2. Multikolinearitas juga diindikasikan dari besarnya nilai korelasi antar variabel independen
3. Memperhatikan nilai tolerance dan variation inflation factor (VIF). Nilai cut off yg biasa digunakan untuk menunjukkan multikolinearitas adalah nilai tolerance <0.10 atau sama dengan nilai VIF > 10.

Langkah analisis

1. Isilah data-data yang telah disiapkan ke dalam window SPSS
2. Dari menu utama SPSS pilih menu Analyze, kemudian sub menu regression, lalu pilih linear
3. Pada kotak dependent isikan variabel
4. Pada kotak independent isikan variabel
5. Pada kotak method, pilih Enter
6. Pilih statistics, aktifkan Covariance Matrix dan Collinearity Diagnostics
7. Tekan Continue, tekan OK

Tampilan Output SPSS

2. Uji autokorelasi

Uji au tokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu (residual) pada periode t dengan residual pada periode sebelumnya. Autokorelasi biasanya terjadi pada data time-series karena residual suatu variabel independen pada periode sebelumnya cenderung mempengaruhi residual variabel independen tersebut pada periode berikutnya. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi di dalam model regresi antara lain Uji Durbin-Watson (DW-test), Uji Langrange Multiplier (LM test), Uji statistic Q: Box-Pierce dan Ljung Box, Run Test.

1. Uji Durbin-Watson

Di dalam uji Durbin-Watson, Aturan keputusan mengenai ada tidaknya autokorelasi adalah:

Apabila du < d < 4-du berarti tidak menolak Ho

Apabila 0 < d < dl berarti menolak Ho ( korelasi positif)

Apabila 4-dl < d < 4 berarti menolak Ho (korelasi negatif)

Apabila lainnya berarti tidak dapat disimpulkan

Langkah analisis:

4. Lakukanlah analisis regresi dengan model ASP = f{GPA, GMAT, Tuition fee}
5. Klik tombol statistics, pilih Durbin Watson

Tampilan Output SPSS

Nilai DW di atas kita bandingkan dengan nilai tabel dengan tingkat signifikansi 5%, jumlah sampel 

(n) 30 dan jumlah variabel independen 3.

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Heteroskedastisitas biasanya terjadi jika data cross-section terdiri dari data dengan berbagai ukuran (kecil, sedang, besar).

Beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot, uji park, uji glejser, uji white, uji goldfield-quant.

1. Melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel dependen dan residualnya.

Suatu model mengandung heteroskedastisitas jika nilai-nilai residunya membentuk pola tertentu yang teratur.

Langkah Analisis

1. Lakukan regresi dengan persamaan ASP = f{GPA, GMAT, Tuition fee}
2. Lanjutkan dengan menekan tombol plots
3. Masukkan variabel SRESID pada Y dan variabel ZPRED pada kotak X
4. Klik Continue dan selanjutnya Klik OK

Tampilan Output SPSS