Penyanyi : Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS
Judul lagu : Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS
Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS
Portal-Statistik | Setelah kemarin sempat membahas tentang analisis regresi berganda dengan SPSS serta asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi berganda, pada kesempatan kali ini saya akan sedikit membahas tentang cara melakukan analisis regresi jika variabelnya dalam bentuk kualitatif.Salah satu bagian dari regresi linear berganda adalah regresi berganda dengan variabel dummy (variabel boneka).
Regresi Berganda dengan Variabel Independen Dummy
Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (misal: jenis kelamin, ras, agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain-lain). Variabel dummy merupakan variabel yang bersifat kategorikal yang diduga mempunyai pengaruh terhadap variabel yang bersifat kontinue. Variabel dummy sering juga disebut variabel boneka, binary, kategorik atau dikotom. Variabel dummy hanya mempunyai 2 (dua) nilai yaitu 1 dan nilai 0, serta diberi simbol D. Dummy memiliki nilai 1 (D=1) untuk salah satu kategori dan nol (D=0) untuk kategori yang lain.
Pemanfaatan Regresi Berganda dengan Variabel Dummy
Tujuan menggunakan regresi berganda dummy adalah memprediksi besarnya nilai variabel tergantung/dependent atas dasar satu atau lebih variabel bebas/independent, di mana satu atau lebih variabel bebas yang digunakan bersifat dummy. Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk membuat kategori data yang bersifat kualitatif (data kualitatif tidak memiliki satuan ukur), agar data kualitatif dapat digunakan dalam analisa regresi maka harus lebih dahulu di transformasikan ke dalam bentuk Kuantitatif. contoh data kualitatif misal jenis kelamin adalah laki-laki dan perempuan, harus di transform ke dalam bentuk Laki- laki = 1 ; Perempuan = 0. atau tingkat pendidikan misal SMA dan Sarjana, maka diubah menjadi SMA = 0 ; Sarjana = 1, skala yang terdiri dari dua yakni 0 dan 1 disebut kode Binary, sedangkan persamaan model yang terdiri dari Variabel Dependentnya Kuantitatif dan variabel Independentnya skala campuran : kualitatif dan kuantitatif, maka persamaan tersebut disebut persamaan regresi berganda Dummy. Dalam kegiatan penelitian, kadang variabel yang akan diukur bersifat Kualitatif, sehingga muncul kendala dalam pengukuran, dengan adanya variabel dummy tersebut, maka besaran atau nilai variabel yang bersifat Kualitatif tersebut dapat di ukur dan diubah menjadi kuantitatif.
Studi Kasus
| Bidang | Didik | Gaji | Kerja | Usia |
|---|---|---|---|---|
| 1.00 | 1.00 | 115.00 | 2.00 | 23.00 |
| 1.00 | 1.00 | 245.00 | 2.00 | 21.00 |
| 1.00 | 1.00 | 315.00 | 4.00 | 21.00 |
| 1.00 | 1.00 | 365.00 | 3.00 | 22.00 |
| 1.00 | 1.00 | 575.00 | 5.00 | 24.00 |
| 1.00 | 1.00 | 385.00 | 4.00 | 25.00 |
| 1.00 | 1.00 | 425.00 | 4.00 | 25.00 |
| 1.00 | 1.00 | 350.50 | 3.00 | 26.00 |
| 1.00 | 1.00 | 587.00 | 5.00 | 29.00 |
| 1.00 | 1.00 | 985.00 | 7.00 | 30.00 |
| 1.00 | 1.00 | 635.00 | 4.00 | 30.00 |
| 1.00 | 1.00 | 695.00 | 7.00 | 30.00 |
| 1.00 | 1.00 | 785.00 | 7.00 | 30.00 |
| 1.00 | 1.00 | 402.50 | 4.00 | 30.00 |
| 1.00 | 1.00 | 612.50 | 6.00 | 31.00 |
| 2.00 | 2.00 | 425.00 | 4.00 | 20.00 |
| 2.00 | 2.00 | 680.00 | 6.00 | 24.00 |
| 2.00 | 2.00 | 623.00 | 6.00 | 27.00 |
| 2.00 | 2.00 | 651.50 | 5.00 | 29.00 |
| 2.00 | 2.00 | 620.00 | 6.00 | 31.00 |
| 2.00 | 2.00 | 606.50 | 7.00 | 30.00 |
| 2.00 | 2.00 | 1055.00 | 10.00 | 33.00 |
| 2.00 | 2.00 | 565.00 | 5.00 | 33.00 |
| 3.00 | 3.00 | 185.00 | 1.00 | 20.00 |
| 3.00 | 3.00 | 545.00 | 5.00 | 20.00 |
| 3.00 | 3.00 | 245.00 | 2.00 | 21.00 |
| 3.00 | 3.00 | 245.00 | 3.00 | 22.00 |
| 3.00 | 3.00 | 415.00 | 4.00 | 22.00 |
| 3.00 | 3.00 | 155.50 | 3.00 | 24.00 |
| 3.00 | 3.00 | 565.00 | 6.00 | 26.00 |
| 3.00 | 3.00 | 415.00 | 3.00 | 27.00 |
| 3.00 | 3.00 | 485.00 | 4.00 | 30.00 |
| 3.00 | 3.00 | 659.00 | 6.00 | 30.00 |
| 3.00 | 3.00 | 596.00 | 4.00 | 30.00 |
| 3.00 | 3.00 | 750.00 | 7.00 | 30.00 |
| 4.00 | 4.00 | 245.00 | 2.00 | 20.00 |
| 4.00 | 4.00 | 285.00 | 2.00 | 21.00 |
| 4.00 | 4.00 | 485.00 | 5.00 | 22.00 |
| 4.00 | 2.00 | 285.00 | 10.00 | 22.00 |
| 4.00 | 2.00 | 575.00 | 6.00 | 22.00 |
| 4.00 | 2.00 | 567.50 | 5.00 | 22.00 |
| 4.00 | 3.00 | 650.00 | 6.00 | 23.00 |
| 4.00 | 2.00 | 485.00 | 4.00 | 23.00 |
| 4.00 | 2.00 | 482.00 | 4.00 | 24.00 |
| 4.00 | 2.00 | 485.00 | 2.00 | 25.00 |
| 4.00 | 3.00 | 567.50 | 5.00 | 25.00 |
| 4.00 | 1.00 | 245.00 | 2.00 | 26.00 |
| 4.00 | 3.00 | 585.00 | 5.00 | 26.00 |
| 4.00 | 2.00 | 582.50 | 5.00 | 26.00 |
| 4.00 | 2.00 | 554.00 | 4.00 | 26.00 |
| 4.00 | 2.00 | 387.50 | 4.00 | 26.00 |
| 4.00 | 2.00 | 522.50 | 5.00 | 28.00 |
| 4.00 | 3.00 | 650.00 | 6.00 | 28.00 |
| 4.00 | 3.00 | 560.00 | 5.00 | 28.00 |
| 4.00 | 3.00 | 565.00 | 5.00 | 30.00 |
| 4.00 | 3.00 | 845.00 | 5.00 | 30.00 |
| 4.00 | 2.00 | 567.50 | 5.00 | 30.00 |
| 4.00 | 2.00 | 597.50 | 3.00 | 31.00 |
| 4.00 | 3.00 | 885.00 | 8.00 | 33.00 |
| 4.00 | 3.00 | 965.00 | 2.00 | 33.00 |
| 4.00 | 3.00 | 485.00 | 4.00 | 33.00 |
| 4.00 | 3.00 | 985.00 | 10.00 | 30.00 |
| 5.00 | 1.00 | 115.00 | 1.00 | 22.00 |
| 5.00 | 2.00 | 285.00 | 3.00 | 22.00 |
| 5.00 | 2.00 | 245.00 | 2.00 | 22.00 |
| 5.00 | 3.00 | 605.00 | 6.00 | 22.00 |
| 5.00 | 1.00 | 115.00 | 1.00 | 24.00 |
| 5.00 | 1.00 | 285.00 | 2.00 | 25.00 |
| 5.00 | 2.00 | 605.00 | 5.00 | 25.00 |
| 5.00 | 2.00 | 474.50 | 4.00 | 25.00 |
| 5.00 | 3.00 | 594.50 | 5.00 | 27.00 |
| 5.00 | 3.00 | 500.00 | 5.00 | 27.00 |
| 5.00 | 3.00 | 785.00 | 6.00 | 29.00 |
| 5.00 | 3.00 | 745.00 | 6.00 | 29.00 |
| 5.00 | 3.00 | 609.50 | 4.00 | 30.00 |
Data diatas adalah Gaji Pegawai Sesuai Dengan Kriterianya, dengan keterangan sebagai berikut.
Keterangan bidang
1= Pemasaran
2= Humas
3= Accounting
4 = Kredit
5= Personalia
Keterangan didik
1= D3
2= S1
3= S2
Buatlah model regresinya.!
Langkah-langkah Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS
- Membuka aplikasi SPSS dengan melakukan double click pada icon desktop.
- Setelah aplikasi SPSS terbuka dan siap digunakan, buat nama variabel Bidang, Didik, Gaji, Kerja, dan Usia dengan melakukan klik pada button Variable View, dan masukkan keterangan dalam bentuk kategori sesuai dengan studi kasus dengan melakukan klik pada values.
- Kemudian masukkan data sesuai studi kasus, dengan melakukan klik pada button Data View.
- Selanjutnya dilakukan pengkategorian dalam bentuk variabel dummy 0 dan 1, pada variabel Bidang dengan menjadikan bidang Pemasaran=1 sebagai reference category. Klik menu Transform – Recode Into Different Variables, kemudian lakukan seperti gambar dibawah ini.
- Lakukan seperti langkah 4 sampai terbentuk 4 variabel baru yaitu bd1, bd2, bd3, dan bd4.
- Seperti pada langkah 4, lakukan hal yang sama untuk variabel Didik, pada variabel Didik dengan menjadikan S3=3 sebagai reference category. Klik menu Transform – Recode Into Different Variables, kemudian lakukan seperti gambar dibawah ini.
- Lakukan seperti langkah 6 sampai terbentuk 2 variabel baru yaitu dd1 dan dd2.
- Variabel yang terbentuk dari langkah 4 – 7 dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
- Selanjutnya adalah melakukan analisis regresi dengan metode stepwise terhadap semua variabel, kecuali variabel Bidang dan Didik, klik menu Analyze – Regression – Linear, kemudian masukkan variabel Gaji ke kotak Dependent dan variabel Kerja, Usia, bd1, bd2, bd3, bd4, dd1, dd2 ke dalam kotak independent, pilih metode Stepwise dan Ok seperti gambar dibawah ini.
- Hipotesis
Ho : β = 0 (model regresi Y terhadap Xkerja,usia tidak berarti/tidak sesuai)
H1 : β ≠ 0 (model regresi Y terhadap Xkerja,usia memiliki arti/sesuai) - Tingkat Signifikansi:
α=0.05 - Daerah Kritis:
Fhit ≥ Ftab : Tolak H0
Sig. < α : Tolak H0 - Statistika Uji:
Fhitung = 82.1 Sig. = 0.000
Ftabel = 3,12 - Keputusan Uji
Karena nilai Fhitung > Ftabel dan Sig. < 0.05 maka keputusannya adalah tolak H0 - Kesimpulan :
Jadi dengan tingkat signifikansi 5% didapatkan kesimpulan bahwa model regresi variabel dependent (Gaji) terhadap variabel independent (Kerja dan Usia) adalah signifikan atau sesuai.
Untuk melakukan uji parsial atau uji koefisien regresi atau uji sendiri-sendiri dilakukan untuk mengetahui variabel tersebut signifikan atau tidak terhadap model regresi yang didapatkan, uji parsial ini dapat dilakukan dengan melihat p-value atau membandingkan Thitung dengan Ttabel.
Pada output SPSS Coefficients, menunjukkan bahwa koefisien β0 bernilai -386.284, β1 bernilai 57.133, dan β2 bernilai 24.591. Hal ini menunjukkan bahwa β0, β1, dan β2 signifikan, artinya koefisien tersebut berpengaruh terhadap model. Selanjutnya didapatkan persamaan regresi dari output yang dihasilkan untuk memprediksi variabel Y yaitu:
Gaji = -386.284 + 57.133 Kerja + 24.591 Usia
Interpretasi:Nilai konstanta sebesar -386.284. Jika dilihat dari konstanta tersebut yang bertanda negative, artinya gaji akan bernilai negative, itu sebenarnya tidak mungkin gaji bernilai negative, variabel dependent tersebut tidak akan mungkin bernilai negative jika semua variabel independentnya masih berada dalam range nilai minimal, artinya penilaian kerja dan usia juga tidak mungkin sama dengan nol.
Oleh sebab itu persamaan tersebut digunakan untuk menentukan gaji karyawan yang sudah bekerja dalam perusahaan, sehingga tidak akan mungkin gaji bernilai negative.
Nilai koefisien variabel Kerja sebesar 57.133. Hal ini mengandung arti bahwa setiap peningkatan penilaian kerja terhadap karyawan satu satuan maka Gaji yang diterimanya juga akan naik sebesar 57.133 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
Nilai koefisien variabel Usia sebesar 24.591. Hal ini mengandung arti bahwa setiap penambahan usia karyawan satu satuan maka Gaji yang diterimanya juga akan naik sebesar 24.591 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
Demikian postingan tentang Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS, semoga bisa membantu. silahkan baca juga postingan tentang analisis regresi berganda dengan SPSS.
Have FUN.
Demikianlah Artikel Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS
Sekian Kunci gitar Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS, mudah-mudahan bisa memberi manfaat untuk anda semua. baiklah, sekian postingan Chord gitar lagu kali ini.
0 Response to "Analisis Regresi Linear Berganda dan Variabel Dummy dengan SPSS"
Post a Comment