Transcript Regresi Berganda Dengan Variabel Dummy

Regresi Berganda Dengan
Variabel Dummy
• Jika variabel bebas berukuran kategori atau dikotomi, maka
dlam model regresi harus dinyatakan sebagai variabel
dummy dengan memberi kode 0 (nol) atau 1 (satu).
• Setiap variabel dummy menyatakan satu kategori variabel
bebas non-metrik, dan setiap variabel non-metrik dengan k
kategori dapat dinyatakan dalam k-1 variabel dummy.
• Dalam kasus file multiple_reg, ada satu variabel kategori,
yaitu jenis kelamin yang dua kategori yaitu 1 untuk laki-laki
dan 0 untuk perempuan.
• Variabel bebas Jenis Kelamin hanya akan memiliki satu
variabel dummy yaitu DJENISKELAMIN karena jenis kelamin
hanya memiliki dua kategori yaitu 1 untuk laki-laki dan 0
untuk perempuan (k-1 atau 2-1).
Tabel Cara menyusun Vaariabel Dummy
Variabel
Kode
DJENISKELAMIN
Laki-laki
1
1
Perempuan
0
0
JENIS KELAMIN
Kasus: Income Sales Person
Y adalah income sales person (dalam dolar).
X1 adalah usia.
X2 adalah pengalaman kerja.
X3 adalah jenis kelamin
Persamaan regresi dengan variabel dummy:
Income = β0 + β1 USIA + β2 PENGALAMAN KERJA
+ β3 DJENISKELAMIN + ɛ
Perintah dalam SPSS
• Bukan File multiple_reg
• Menu Analize ─> Regression ─> Linear .. Tampak di Layar windows Linear
Regression
• Pada kotak Dependent isikan variabel Income
• Pada kotak Independent isikan variabel Usia, Pengalaman Kerja, dan Jenis
Kelamin
• Pada kotak Method, pilih Enter
• Abaikan yang lain dan tekan OK
Model
1
Model Summary
Adjusted R
Std. Error of
Square
the Estimate
R
R Square
.979a
.959
.941
2758.308
a. Predictors: (Constant), Jenis Kelamin, Pengalaman Kerja, Usia
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
1.242E9
5.326E7
1.295E9
df
Mean
Square
3
4.139E8
7 7608262.177
10
a. Predictors: (Constant), Jenis Kelamin, Pengalaman Kerja, Usia
b. Dependent Variable: Income
F
54.402
Sig.
.000a
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
Usia
Pengalaman Kerja
Jenis Kelamin
a. Dependent Variable: Income
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-9071.764
5331.943
1148.913
1513.691
5239.227
204.717
650.596
2826.196
Standardize
d
Coefficients
Beta
.620
.246
.240
t
-1.701
Sig.
.133
5.612
2.327
1.854
.001
.053
.106
Income sales person laki-laki 5239.227 lebih tinggi dari income
sales person perempuan. Dengan kata lain, income sales person
laki-laki 52.39% lebih tinggi dari income sales person perempuan
Daftar Pustaka:
• Uyanto, S.S. (2009). Pedoman analisis data dengan
SPSS. Edisi Ketiga. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
• Buku Prof. Dr. H. Imam Ghozali, I. (2013). Aplikasi
analisis multivariate dengan Program SPSS. Semarang:
Penerbit Badan Penerbit Undip.