Regresi yang telah dipelajari à data kuantitatif
Analisis à membutuhkan analisis kualitatif.
Contoh:
Pengaruh jenis Kelamin terhadap gaji.
Pengaruh kualitas produk terhadap omset.
Pengaruh harga terhadap kepuasan pelayanan.
Pengaruh pendidikan terhadap umur perkawinan pertama.
Contoh (1) & (2) à variabel bebas kualitatif dan variabel terikat kuantitatif.
Contoh (3) à variabel bebas kuantitatif dan variabel terikat kualitatif.
Contoh (4) à variabel bebas kualitatif dan variabel terikat kualitatif.
(1) dan (2) à Regresi dengan Dummy Variabel
(3) dan (4) à Model Logistik atau Multinomial
Data Kualitatif harus berbentuk data kategorik à Belum bisa dibuat regresi secara langsung à Variabel Dummy.
Variabel dummy disebut juga variabel indikator, biner, kategorik, kualitatif, boneka, atau variabel dikotomi.
Variabel Dummy à pada prinsipnya merupakan perbandingan karakteristik. Misalnya:
Perbandingan kondisi (besaran/jumlah) konsumen yang merasa puas terhadap suatu produk dengan konsumen yang tidak puas.
Perbandingan besarnya gaji antara laki-laki dan perempuan
Dummy bernilai 1 atau 0. Kenapa?
Perhatikan data kategorik berikut:
- Konsumen puas
- Konsumen tidak puas
Bisakah kita membuat regresi dengan ‘kode kategorik’ diatas, yaitu 1 dan 2?
Bila digunakan kode kategorik tersebut, berarti kita sudah memberi nilai pada ‘konsumen yang tidak puas’ dua kali ‘konsumen yang puas’.
Bila dibuat dummy, misalnya:
- Konsumen puas = 1
Konsumen tidak puas = 0.
Tekhnik pembentukan Variabel Dummy dan Estimasi
Regresi yang dibuat menunjukkan kondisi dimana konsumen merasa puas (Dummy berharga 1 à Dummy ada dalam model), dan kondisi sebaliknya (Dummy berharga 0 à Dummy ‘hilang’ dari model). Jadi modelnya akan menunjukan kondisi ‘ada’ atau ‘tidak ada’ Dummy.
Untuk jelasnya perhatikan contoh berikut:
Penelitian mengenai pengaruh daerah tempat, yaitu kota atau desa, terhadap harga berbagai macam produk.
Model: Y = a + b D + u
Y = Harga produk
D = Daerah tempat tinggal
D = 1 ; Kota
D = 0 ; Desa
u = kesalahan random.
Catatan: Dummy yang bernilai 0 disebut dengan kategorik pembanding atau dasar atau reference.
Dari model di atas, rata-rata harga produk :
Kota : E (Y ÷ D = 1) = a + b
Desa : E (Y ÷ D = 0) = a
Jika b = 0 à tidak terdapat perbedaan harga antara daerah perkotaan dengan pedesaan.
Jika b ¹ 0 à terdapat perbedaan harga antara daerah perkotaan dengan pedesaan.
Model diatas à merupakan model Regresi à OLS
Misal hasil estimasi dengan OLS untuk model diatas didapat:
Y = 9,4 + 16 D
t (53,22) (6,245)
R2 = 96,54%
Metode apa yang digunakan untuk membuktikan bahwa b = 0 atau b ¹ 0?
Hasil à a ¹ 0 dan b ¹ 0; yaitu : a = 9,4 dan b = 16.
Artinya, harga rata-rata produk didaerah perkotaan adalah: 9,4+ 16 = 25,4 ribu rupiah, dan pedesaan sebesar 9,4 ribu rupiah. Dengan demikian dapat disimpulkan, harga produk daerah perkotaan lebih mahal dibanding pedesaan.
Model: variabel bebas merupakan variabel kuantitatif dan variabel kualitatif
Contoh: Analisis mengenai gaji dosen di sebuah perguruan tinggi swasta di Jakarta, berdasarkan jenis kelamin dan lamanya mengajar.
Didefinisikan :
Y = gaji seorang dosen
X = lamanya mengajar (tahun)
G = 1 ; dosen laki-laki
0 ; dosen perempuan
Model :
Y = a1 + a2 G + b X + u
Dari model ini dapat dilihat bahwa :
Rata-rata gaji dosen perempuan = a1 + b X
Rata-rata gaji dosen laki-laki = a1 + a2 + b X
Model: variabel bebas merupakan variabel kuantitatif dan variabel kualitatif.
Jika a2 = 0 à tidak ada diskriminasi gaji antara dosen laki-laki dan perempuan
Jika a2 ¹ 0 à ada diskriminasi gaji antara dosen laki-laki dan perempuan
klo semisalnya nilai y adalah angka lapang sementara x1 x2 menggunakan asumsi yaitu 1 dan 0 dan selanjutnya x3 dan x4 menggunakn angka langsung dilapang kira2 itu menggunakan analisis dummy ga bu ?
BalasHapustrimakasih