Waspada Diabetes...!!!!

Kuteks Kuku Picu Diabetes

Hati-hati saat membeli kuteks kuku. Penelitian terbaru menunjukkan adanya bahan kimia yang disebut phthalates yang ditemukan dalam produk perawatan kuku ini yang dapat meningkatkan risiko diabetes.

Temuan yang dipublikasikan dalam journal Environmental Health Perspectives ini menunjukkan bahwa phthalates dapat mengganggu metabolisme jaringan lemak, sehingga menyebabkan terjadinya resistensi insulin pada wanita sehat.

Setelah meneliti terhadap 2.350 sampel urin wanita berusia 20-80 tahun, peneliti menemukan dua bahan kimia dengan tingkat tinggi, yaitu mono-benzil phthalate dan mono-isobutil ftalat. Kedua bahan kimia ini menaikkan risiko diabetes hingga dua kali.

"Ini merupakan langkah awal yang penting dalam mengeksplorasi hubungan antara phthalates dan diabetes. Kita tahu kalau phthalates selain ada di produk perawatan pribadi, juga ada di beberapa jenis peralatan medis dan obat-obatan yang digunakan untuk mengobati diabetes," jelas Tamarra James-Todd dari Brigham and Women's Hospital's Division of Women's Health dilansir melalui Livescience (16/7).

Selain kuteks, phthalates juga banyak ditemukan dalam berbagai produk perawatan wanita lainnya seperti hairspray, sabun bahkan shampoo.

 

 5 Cara Mengurangi Resiko Diabetes

Diabetes adalah jenis penyakit yang tidak bisa dianggap remeh, karena jika tidak dijaga dengan baik, ia bisa memicu terjadinya penyakit berbahaya lainnya seperti gangguan jantung, gangguan ginjal, disfungsi ereksi bahkan kanker. Selain dipicu faktor keturunan, diabetes mellitus juga erat kaitannya dengan gaya hidup penderitanya. Contohnya adalah malas berolahraga dan tidak menerapkan pola makan yang sehat. Seringkali, diabetes lambat terdeteksi sehingga seringkali penyakit sudah terlanjur parah.

Diabetes dibagi menjadi tiga bagian. Diabetes tipe 1, terjadi saat sistem kekebalan tubuh yang seharusnya berfungsi melawan bakteri dan virus berbahaya, justru menyerang dan menghancurkan insulin yang memproduksi sel-sel pankreas. Hal ini menjadikan jumlah insulin berkurang dan kadar gula dalam darah meningkat.

Pada diabetes tipe 2, insulin masih dapat diproduksi, namun jumlahnya tidak mencukupi atau tidak dapat digunakan dengan baik oleh tubuh. Kondisi ini disebut juga insulin resistan. Hal inilah menjadikan kadar gula dalam darah naik.

Yang ketiga ialah diabetes kehamilan. Selama masa kehamilan, plasenta memproduksi hormon tertentu. Hormon ini membuat sel-sel tubuh melawan insulin.

Kunci dalam pencegahan dan penanganan diabetes adalah dengan mengontrol asupan makanan kita, di samping rutin melakukan olahraga dan rutin mengecek kadar gula. Berikut beberapa cara sederhana untuk mencegah diabetes:

1.   Olahraga

Lakukan olahraga selama minimal setengah jam setiap hari, lima kali dalam seminggu. Olahraga dapat membantu menormalkan kadar gula darah dan menjaga berat badan

2.  Konsumsi beras merah

Selain kaya akan serat, beras merah juga bisa mengurangi kerusakan pada pembuluh darah. Jadi Anda boleh mulai mengganti nasi putih dengan nasi merah. Memang banyak yang bilang rasa beras merah tidak seenak nasi putih, tapi demi kesehatan, tidak ada salahnya mencoba, kan?

3.   Perbanyak konsumsi vitamin C

Beberapa sumber dari vitamin C alami adalah brokoli, jeruk, dan stroberi. Jika dirasa kurang, barulah Anda bisa mengonsumsi suplemen tambahan. Konsultasikan lebih dulu dengan dokter mengenai dosis yang tepat bagi Anda

4.   Bumbu masak alami

Sekitar dua puluh empat bumbu masak ternyata kaya akan antioksidan yang mampu mencegah peradangan yang juga terkait dengan penyakit diabetes. Antioksidan yang tertinggi ada pada kayu manis dan cengkeh

5.   Pilih makanan yang sehat

Konsumsi makanan yang rendah lemak dan rendah kalori. Makanan yang kaya akan serat bisa membantu mengontrol kadar gula darah. Istirahat yang cukup, mengelola stress dengan baik, dan segera berhenti merokok juga bisa membantu Anda agar terhindar dari diabetes

Stephanie Firdaus
Review oleh dr. Adhiatma Gunawan
www.meetdoctor.com

Uji Asumsi Klasik

(sebagai syarat mutlak menganalisa Regresi Linier Berganda OLS)

 

Mengapa ada uji asumsi klasik?

·       Agar model yang nantinya digunakan dapat membentuk sebuah estimasi yang BLUE (Best, Linier, Unbiased, Estimator) dan uji tidak boleh dilanggar.

Best (terbaik):

·       Garis regresi merupakan estimasi /ramalan yang baik dari suatu sebaran data.

·       Garis regresi merupakan cara memahami pola hubungan antara dua seri data atau lebih.

·       Garis regresi adalah best jika garis itu menghasilkan error yang kecil.

·       Error adalah perbedaan antara nilai observasi dan nilai yang diramalkan oleh garis regresi.

·       Jika best disertai sifat unbiased maka estimator regresi disebut efisien.

Unbiased estimator

Suatu estimator dikatakan unbiased jika nilai harapan dari estimator β sama dengan nilai yang benar dari β (rata-rata β = β)/ konsisten.

Metode kuadrat terkecil akan menghasilkan estimator yang BLUE. Estimator yang BLUE yang memiliki varian minimum disebut estimator yang efisien (efficient estimator).

Uji Asumsi Klasik, ada 5 yaitu:

v Linear

Estimator β disebut linear jika estimator itu merupakan fungsi linier dari sampel. Rata-rata x adalah estimator yang linear, karena merupakan fungsi linear dari nilai-nilai x. Nilai-nilai OLS (Ordinary Least Square) juga merupakan estimator yang linear.

v Multikolinearitas

ü Model regresi dikatakan terkena multikolinearitas bila terjadi hubungan  linear yang sempurna dan pasti, diantara beberapa atau semua variabel bebas dari model regresi (Ragnar Frisch).

ü Multikolinearitas dapat terjadi karena:

1.    Kesalahan metode pengumpulan data

2.    Sampelnya kurang relistis

3.    Memasukkan variabel independen yang salah

4.    Model penelitiannya berlebihan atau jumlah variabel independennya lebih banyak dibandingkan jumlah data atau jumlah observasi.

ü Dipergunakan untuk analisis regresi berganda yang terdiri dari 2 atau lebih variabel bebas (independent variabel).

ü Untuk mengukur keeratan hubungan atau pengaruh antar variabel bebas melalui besaran koefisien korelasi (r). Jika antar variabel bebas terjadi korelasi, maka dapat dikatakan datanya tidak baik karena tidak ortogonal.

ü Tidak terjadi multikolinearitas jika nilai r-nya lebih kecil atau sama dengan 0,60 (r<0,60).

Akibat multikolinearitas:

ü Sulit mendapatkan estimasi yang tepat terhadap data.

ü Nilai hitung uji statistik t akan kecil, sehingga variabel independen menjadi tidak signifikan.

Cara mengobati multikolinearitas:

ü Menggabungkan data cross section dan time series.

ü Mengeluarkan satu atau lebih variabel independen yang mempunyai korelasi tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel independen lainnya untuk membantu prediksi.

ü Gunakan model dengan variabel independen yang mempunyai korelasi tinggi untuk prediksi.

ü Gunakan metode analisis regresi bayesian atau regresi Ridge.

v Heterokedastisitas

ü Menguji sama atau tidaknya varians dan residual.

ü Ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilihat langsung dari data. Jika variasi data cenderung tidak seragam/ variasi selisihnya besar.

ü Diuji dengan Uji Rank Spearman (paling populer, karena merangking nilai absolut residual dari terkecil sampai terbesar).

ü Mengobati dengan: metode WLS atau metode white.

v Autokorelasi

ü Terjadi karena: data time series sering kali terjadi gangguan dan gangguan akan saling berhubungan.

ü Contoh: data GDP dari tahun 2000-2010.

ü Diuji menggunakan Durbin Watson.

ü Diobati dengan:

metode estimasi  ᵨ (rho) yang ada di dalam uji Durbin Watson.

v Normalitas

ü Uji normalitas digunakan untuk memenuhi asumsi dilakukannya analisis regresi yang akan melakukan penaksiran sekaligus pengujian, dimana untuk kepentingan ini variabel yang bersifat random harus berdistribusi normal.

ü Pengujian normalitas cukup dilakukan hanya terhadap variabel dependen saja, dikarenakan hanya variabel dependen yang memiliki sifat random. Jika sejumlah besar variabel random yang didistribusikan  secara independen dan identik, maka dengan beberapa pengecualian, distribusi jumlahnya cenderung ke distribusi normal bila banyaknya variabel seperti itu meningkat tak terbatas (Gujarati, N. Damodar,1993:66). Dengan dasar ini, maka pengujian normalitas data hanya dilakukan terhadap variabel dependen saja.

ü Jika asumsi ini tidak terpenuhi, artinya bahwa data tidak berdistribusi normal, maka kesimpulan berdasarkan teori tidak berlaku. Untuk mengatasinya, dapat dengan cara menambah sampel observasi atau dengan cara mengeliminasi beberapa sampel yang memiliki data yang ekstrim dan dianggap sebagai suspect tidak terpenuhinya normalitas data. Karenanya, sebelum teori lebih lanjut digunakan dan kesimpulan diambil berdasarkan teori dimana asumsi normalitas dipakai, terlebih dahulu perlu diselidiki apakah asumsi itu, terpenuhi atau tidak (Sudjana, 2005:150).

v Linearitas

Pasangan nilai x dan y yang diwujudkan dalam bentuk titik (x,y) disebut koordinat. Kalau koordinat-koordinat ini dihubungkan satu sama lain secara berurutan ini akan terbentuk satu garis, yang disebut garis regresi. Jika garis regresi membentuk satu garis lurus, maka garis tersebut dinamakan fungsi linear. Namun kalau tidak membentuk garis lurus, garis regresinya dinamakan fngsi non-linear. Fungsi linear dapat menunjukkan bentuk hubungan yang positif atau negatif.

banaSta(bacaan anak statistika)

MENGENAL EKONOMETRIKA

A.  Apa itu ekonometrika

Ekonometrika merupakan model  yang mampu menjelaskan fenomena ekonomi secara kuantitatif. Ekonometrika menerapkan teori ekonomi, matematika ekonomi, dan statistika ekonomi untuk memberikan dukungan empiris dari model yang dibangun oleh teori ekonomi dan untuk memberikan hasil dalam angka (Gujarati, 2004).

Berawal dari hubungan ekonomi, kita menyatakan dalam bentuk matematika yang dapat diukur, kemudian menggunakan metode khusus, yang disebut metode ekonometrika yang bertujuan memperoleh dugaan numerik dari koefisien dalam hubungan ekonomi. Metode ekonometrika adalah metode statistika yang secara khusus disesuaikan terhadap kekhasan fenomena ekonomi. Kebanyakan sifat penting dari hubungan ekonomi mencakup sebuah elemen acak (elemen random), yang mana sering diabaikan dalam teori ekonomi dan matematika ekonomi yang menyatakan hubungan secara eksak antara berbagai besaran-besaran ilmu ekonomi. Ekonometrika telah membangun metode untuk mempertimbangkan komponen acak (random component) dari hubungan ekonomi.

Sebagai contoh, teori ekonomi menyatakan bahwa permintaan untuk sebuah komoditi tergantung pada harganya, harga komoditi lainnya, pendapatan konsumen dan seleranya. Kesemua faktor itu berhubungan secara eksak. Dalam matematika ekonomi dapat dinyatakan sebagai berikut:

Q = b_o + b₁P + b₂P_o + b₃Y +b₄t ... [i]

Dimana:       

Q       = jumlah komoditi yang diminta

P        = harga komoditi

P_o       = harga komoditi lainnya

Y        = pendapatan konsumen

t        = selera

                   b_o, b₁, b₂, b₃, dan b₄ adalah parameter dari persamaan permintaan

          Persamaan permintaan diatas adalah eksak, sebab persamaan itu menyatakan bahwa hanya keempat faktor itulah (sisi kanan persamaan) yang menentukan jumlah komoditi yang diminta. Jumlah yang diminta akan berubah jika hanya jika keempat faktor tersebut berubah. Tidak ada faktor lain yang dapat mempengaruhi permintaan. Penemuan produk baru, perang, perubahan profesi, perubahan kelembagaan, perubahan aturan, perubahan dalam distribusi pendapatan, pergerakan penduduk secara massal dan lainnya adalah contoh beberapa shifter lainnya atas permintaan tersebut. Lebih dari itu, perilaku manusia secara melekat (inherently) tidak tetap. Manusia biasanya dipengaruhi ole rumor, impian, kebiasaan atau tradisi, dan faktor sosiologis dan psikologis, yang membuat setiap manusia berbeda perilaku dalam setiap kondisi pasar. Itulah mengapa ekonomi sering disebut sebagai “the queen of sosial science” karena berhubungan dengan kebutuhan manuisia beserta pilihan-pilihannya.

Maka dapat disimpulkan bahwa ekonometrika adalah ilmu sosial yang merupakan integrasi dari teori ekonomi, matematika, dan statistika yang bertujuan untuk menguji kebenaran teoreme-teorema ekonomi yang berupa hubungan antarvariabel ekonomi secara kuantitatif dengan menggunakan data empiris. Ilmu itu sudah ada sejak jaman Perang Dunia ke II, yang dikembangkan oleh Jan Tinbergen.

B.  Peran Ilmu Ekonometrika

Adalah untuk membuat hipotesis (pernyataan) yang umumnya bersifat kualitatif mengenai hubungan antar variabel ekonomi dengan fenomena ekonomi yang dimodelkan. Contohnya: jika harga sebuah komoditi turun maka permintaannya akan semakin tinggi. Tetapi teori ini belum dapat menjawab pertanyaan “bagaimana jika pajak atas komoditi tersebut naik sebesar 3%?”, apakah keadaan masih tetap sama? Keadaan ini akan memaksa produsen mengubah harga yang ditawarkan

Itulah mengapa kita perlu matematika (khususnya matematika ekonomi) untuk merumuskan teori ekonomi dalam bentuk persamaan matematis tanpa verifikasi teori secara empiris.

Sedangkan peran statistika adalah untuk mengumpulkan data empiris, mengubah model matematika menjadi model ekonometrika, melakukan pengolahan data, melakukan estimasi terhadap parameter regresi (termasuk memilih metode estimasi yang paling sesuai) dan melakukan pengujian hipotesis dan ketepatan model. Matematika statistika berguna untuk mengembangkan metode estimasi yang sesuai.

Ekonometri terutama dipakai di bank sentral, oleh tim ekonomi pemerintah untuk melakukan perencanaan dan analisis kebijakan ekonomi, dan juga oleh dunia usaha untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan. Selain di bidang moneter, ekonometri juga sudah banyak dipakai di berbagai bidang ekonomi yang lain dan juga bisnis dan manajemen, seperti mikroekonomi, marketing, finance.

Karena pada dasarnya, ilmu ekonomi adalah ilmu yang mempelajari perilaku manusia dalam memilih dan menciptakan kemakmuran. Inti masalah ekonomi adalah adanya ketidaksetimbangan antara kebutuhan manusia yang tidak terbatas dengan alat pemuas kebutuhan yang jumlahnya terbatas. Permasalahan itukemudian menyebabkan timbulnya kelangkaan/ scarcity. Maka dari itu, ekonometrika sangat diperlukan untuk membantu memprediksi keadaan ekonomi jangka panjang, melakukan perencanaan, dan menganalisa kebijakan.

C.  Tujuan ekonometrika

1.   Pembuat kebijakan

Hasil dari nilai numerik yang terlihat dalam penelitian akan sangat pentinguntuk membuat formulasi kebijakanekonomi dari pemerintah. Hal ini membantu untuk membandingkan dampak dari alternatif berbagai keputusan kebijakan. Contohnya kepuasan pemerintah mengenai biaya masuk barang impor yang harus memperhatikan tingkat biaya produksi perusahaan serta harga barang baku produksi.

2.  Sebagai alat peramalan

Dengan mengetahui bagaimana keadaan ekonomi saat ini dengan angka yang pasti, pembuat/ pemegang kebijakan dapat menggunakan angka tersebut untuk mempertimbangkan dan mengukur hal-hal yang relevan di masa yang akan datang.

3.  Analisis struktural

Dapat menunjukkan struktur hubungan antara variabel ekonomi yang mampu menggambarkan perilaku fenomena ekonomi, serta menganalisis dan menguji teori ekonomi berdasarkan data empiris.

D.  Tahapan dalam penelitian ekonometrika

a.    Spesifikasi model

·           Tahu variabel apa saja yang dilibatkan dalam model

·           Alasan mengapa variabel-variabel tersebut dilibatkan dalam model

·           Manakah variabel endogen dan manakah variabel eksogennya (predeter-mine)

b.    Estimasi model dan evaluasi dari hasil estimasi

·           Kriteria ekonomi secara apriori

Mengevaluasi tanda dan ukuran dari koefisien model, apakah sudah sesuai dengan teori ekonomi.

·           Kriteria statistika

Berkaitan dengan pengujian kesesuaian model (goodness of fit).

·           Kriteria ekonometrika

Berkaitan dengan evaluasi terhadap asumsi klasik, apakah asumsi klasik dapat dipenuhi atau tidak.

c.    Evaluasi daya peramalan

Salah satu tujuan pembuatan model (regresi) adalah pembuatan peramalan. Artinya apabila nilai variabel independen diketahui (ditentukan), maka nilai tersebut dapat digunakan meramalkan nilai variabel respon.