EKONOMETRIKA
Variabel Boneka (Dummy) dalam Analisis Regresi
Kelompok VIII :
Isna
Dwi Yulianti Mustika Rikayana
JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI ALAUDDIN MAKASSAR
2016
A.
Pengertian Variabel
Boneka(Dummy)
Di dalam metodologi penelitian dikenal sebuah variabel yang disebut dengan
variabel dummy. Variabel ini bukan jenis lain dari variabel dependen-independen, namun variabel ini menunjukkan sebuah variabel yang nilainya telah
ditentukan oleh peneliti. Donald Cooper dan Pamela Schindler (2000)
mendefinisikan variabel dummy sebagai
sebuah variabel nominal yang diberi kode 0 dan 1. Nilai 0 biasanya menunjukkan
kelompok yang tidak mendapat sebuah perlakuan dan 1 menunjukkan kelompok yang
mendapat perlakuan. Aplikasinya
bisa berupa perbedaan jenis kelamin (1= laki-laki, 0 = perempuan), ras (1 =
kulit putih, 0 = kulit berwarna), pendidikan (1 = sarjana, 0 = non-sarjana).
Variabel dummy berfungsi sebagai ciri yang memisah-misahkan sesuatu yang
diukur atas dasar kelompok atau kategorinya. Jika gender adalah variabel yang
kita amati, maka variabel dummy akan
memisahkan kelompok sampel laki-laki dan perempuan jika kedua kelompok ini
telah diberi label nilai 1 dan 0 sesuai dengan pilihan peneliti.
Variabel kualitatif atau variabel boneka (dummy) dapat
dipergunakan dalam model regresi bersama dengan variabel kualitatif. Oleh
karena itu ahli ekonomi dapat
menganalisis masalah ekonomi dengan memasukkan pengaruh variabel-variabel
non-ekonomis seperti pendidikan dan kebudayaan, politik, agama, psikologi dan
lain-lain terhadap perubahan variabel-variabel ekonomi yang terjadi. Variabel dummy merupakan alat yang penting untuk mengklasifikasikan
data, variabel ini dapat membagi suatu sampel menjadi berbagai kategori
berdasarkan atribut misalnya status perkawinan, suku bangsa, agama, tingkat
pendidikan dan lain-lain yang dapat dibuat regresi secara individu untuk setiap
kelompok kecil.
B. Analisis Regresi dengan
Variabel boneka (Dummy)
Dalam kenyataan sebuah variabel tak bebas tidak hanya dipengaruhi oleh variabel bebas yang
bersifat kuantitatif saja akan tetapi juga sering dipengaruhi oleh variabel
yang bersifat kualitatif. Contoh:
Besarnya konsumsi tidak hanya dipengaruhi oleh pendapatan, jumlah anggota
keluarga, tetapi juga dapat dipengaruhi oleh jenis kelamin, gaya hidup dan
variabel kualitatif lainnya. Persamaan regresi variabel
dummy
Dimana:
Y = Nilai yang
diramalkan
A =
Konstansta
B = Koefisien
regresi untuk D
Di = Variabel
Dummy
= Nilai Residu
Contoh Soal:
Seorang peneliti akan meneliti apakah ada pengaruh jenis kelamin terhadap
pengeluaran. Untuk keperluan tersebut diambil sampel secara acak sebanyak 10
orang yang teridiri dari 5 mahasiswa dan 5 mahasiswi.
Tabel 1. Pengaruh Jenis Kelamin dengan
Pengeluaran
Apakah terdapat pengaruh jenis
kelamin terhadap pengeluaran? Penyelesaian :
Ho : bj=0 : Tidak terdapat pengaruh jenis kelamin
terhadap pengeluaran. Ha : bi ≠ 0:Terdapat pengaruh jenis kelamin terhadap
pengeluaran. Keterangan :
Ho diterima Jika -ttabel
≤ thitung ≤ ttabel
Ha diterima Jika –thitung
< -ttabel atau thitung>
ttabel
1.
Mencari persamaan regresi
|
No
|
X
|
Y
|
XY
|
X2
|
Y2
|
|
1
|
1
|
22
|
22
|
1
|
484
|
|
2
|
0
|
19
|
0
|
0
|
361
|
|
3
|
0
|
18
|
0
|
0
|
324
|
|
4
|
1
|
21.7
|
21.7
|
1
|
470.89
|
|
5
|
0
|
18.5
|
0
|
0
|
342.25
|
|
6
|
1
|
21
|
21
|
1
|
441
|
|
7
|
1
|
20.5
|
20.5
|
1
|
420.25
|
|
8
|
0
|
17
|
0
|
0
|
289
|
|
9
|
0
|
17.5
|
0
|
0
|
306.25
|
|
10
|
1
|
21.2
|
21.2
|
1
|
449.44
|
|
Jumlah
|
5
|
196.4
|
106.4
|
5
|
3888.08
|
Nilai Prediksi :
·
Berapa besarnya konsumsi
harian mahasiswi?
18 + (3,28*0)= 18
·
Berapa besarnya konsumsi
harian mahasiwa?
18 + (3,28*1)= 21,28
|
X
|
Y
|
XY
|
X2
|
Y2
|
Ypred
|
(Y-Ypred)2
|
(Y-Yrata)2
|
|
1
|
22
|
22
|
1
|
484
|
21.28
|
0.518
|
5.5696
|
|
0
|
19
|
0
|
0
|
361
|
18
|
1
|
0.4096
|
|
0
|
18
|
0
|
0
|
324
|
18
|
0
|
2.6896
|
|
1
|
21.7
|
21.7
|
1
|
470.89
|
21.28
|
0.176
|
4.2436
|
|
0
|
18.5
|
0
|
0
|
342.25
|
18
|
0.250
|
1.2996
|
|
1
|
21
|
21
|
1
|
441
|
21.28
|
0.078
|
1.8496
|
|
1
|
20.5
|
20.5
|
1
|
420.25
|
21.28
|
0.608
|
0.7396
|
|
0
|
17
|
0
|
0
|
289
|
18
|
1
|
6.9696
|
|
0
|
17.5
|
0
|
0
|
306.25
|
18
|
0.250
|
4.5796
|
|
1
|
21.2
|
21.2
|
1
|
449.44
|
21.28
|
0.006
|
2.4336
|
|
5
|
196.4
|
106.4
|
5
|
3888.08
|
196.4
|
3.888
|
30.784
|
2.
Mencari koefisien determinasi
(R2)
Koefisien determinasi
Koefisien Determinasi
Disesuaikan (Adjusted)
3.
Mencari kesalahan estimasi
baku
4.
Mencari standar eror koefisien
regresi
5.
Mencari Uji F
Uji F digunakan untuk uji
ketepatan model, apakah nilai prediksi mampu menggambarkan kondisi
sesungguhnya:
Ho: Diterima jika Fhitung
Ftabel
Ha: Diterima jika Fhitung
> Ftabel
Karena F hitung (55,342) > dari
F tabel (5,32) maka maka persamaan regresi dinyatakan Baik
6.
Mencari Uji t
Digunakan untuk mengetahui
pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas.
Ho: Diterima jika -thitung ≤ thitung
≤ ttabel
Ha: Diterima jika thitung
> ttabel atau – thitung
<- ttabel
Karena t hitung (7,439) >
dari t tabel (2,306) maka Ha diterima yang artinya ada pengaruh jenis kelamin
terhadap pengeluaran harian mahasiswa/mahasiswi.
7.
Menetapkan kesimpulan
Terdapat pengaruh jenis
kelamin terhadap pengeluaran mahasiswa/mahasiswi.
