際際滷

際際滷Share a Scribd company logo
MAKALAH STATISTIKA
REGRESI BERGANDA DENGAN
VARIABEL INDEPENDEN DUMMY
DISUSUN OLEH
KELOMPOK 3
Yusrawati i111 12 020
Auliya Anggraeni Syam i111 12 036
Jihadulhaq Bin Marra i111 12 046
Azwar Raden L i111 12 058
Veby Ramadhani i111 12 066
Agus Maulana i111 12 266
Ibrahim i111 12 278
M. Asfar Syafar i111 12 286
Irmayanti i111 12 308
Suprapto i111 12 326
Melati Adrie Ningsih D i111 12 904
Muh. Nizam i111
Andi Rahman i111
FAKULTAS PETERNAKAN
UNIVERSITAS HASANUDDIN
MAKASSAR
2013
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena atas
rahmat dan nikmat yang telah dilimpahkan kepada penulis, sehingga penulis dapat
menyelesaikan makalah yang berjudul Regresi Berganda dengan Variabel
Independen Dummy
Terselesainya makalah ini tidak lepas dari dukungan beberapa pihak yang telah
memberikan kepada penulis berupa motivasi, baik materi maupun moril. Oleh karena
itu, penulis bermaksud mengucapkan banyak terima kasih kepada seluruh pihak yang
tak dapat saya sebutkan satu persatu, semua yang telah membantu terselesaikannya
makalah ini.
Penulis menyadari bahwa penyusunan makalah ini belum mencapai
kesempurnaan, sehingga kritik dan saran yang bersifat membangun sangat penulis
harapkan dari berbagai pihak demi kesempurnaan makalah ini. Akhirnya penulis
berharap semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi kita semua.
Makassar, 7 Mei 2013
Kelompok 3
BAB I
PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang
Penggunaan statistika dalam segala bidang akan mempengaruhi tingkat
analisis dari hasil penelitian yang sedang dilakukan. Penelitian dalam bidang
peternakan yang menggunakan aspek penghitungan statistika akan memperoleh data
yang hampir mendekati benar atau dengan memperhatikan dari analisis regresi.
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung dan
memprediksi variabel tergantung dengan menggunakan variabel bebas. Analisis
regresi sebagai kajian terhadap hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel
yang diterangkan (the explained variabel) dengan satu atau dua variabel yang
menerangkan (the explanatory). Variabel pertama disebut juga sebagai variabel
tergantung dan variabel kedua disebut juga sebagai variabel bebas. Jika variabel
bebas lebih dari satu, maka analisis regresi disebut regresi linear berganda. Disebut
berganda karena pengaruh beberapa variabel bebas akan dikenakan kepada variabel
tergantung.
Analisis ini banyak digunakan dalam bidang penulisan karya ilmiah yang
menyangkut dengan perhitungan hasil akhir yang mana akan menentukan berhasil
atau tidaknya sebuah penelitian yang sedang dilakukan dengan melihat kesimpulan
yang ditarik dari perhitungan analisis regresi. Penghitungan ini tidak hanya
melibatkan satu analisis saja, namun akan menyangkut beberapa penghitungan
statistika agar menunjang dari hasil analisis regresi,misalnya kita menggnakan uji t,
uji chi, penggunaan anova dan pendugaan hipotesis.
Salah satu bagian dari regresi linear berganda adalah regresi berganda dengan
variabel dummy (variabel boneka). 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
Hal inilah yang kemudian menarik untuk diketahui tentang bagaimana
pengertian, pemanfaatan serta model matematika variable dummy. Oleh karena itu
penulis berusaha untuk memberikan pemahaman tentang pertanyaan tersebut dalam
makalah ini. Semoga makalah ini dapat menjadi jawaban dan memberikan
pemahaman terkait pertanyaan yang dikaji.
I.2 Rumusan Masalah
Dari latar belakang di atas dapat diambil rumusan permasalahan yaitu
a) Bagaimana defenisi dari regresi berganda dengan variabel dummy ?
b) Bagaimana model matematika regresi berganda dengan variabel dummy?
c) Bagaimana pemanfaatan Regresi berganda dengan variabel dummy?
d) Bagaimana contoh soal, penyelesaian dan interpretasi regresi berganda
dengan variabel dummy?
e) Bagaimana kesimpulan yang didapat dari contoh soal regresi berganda
dengan variabel dummy?
I.3 Tujuan Penulisan
Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka tujuan penulisan makalah ini
yaitu :
a) Untuk mengetahui defenisi dari regresi berganda dengan variabel dummy.
b) Untuk mengetahui model matematika regresi berganda dengan variabel
dummy.
c) Untuk mengetahui pemanfaatan regresi berganda dengan variabel dummy.
d) Untuk mengetahui contoh soal, penyelesaian dan interpretasi regresi berganda
dengan variabel dummy.
e) Untuk mengetahui kesimpulan yang didapat dari contoh soal regresi berganda
dengan variabel dummy.
I.4 Manfaat Penulisan
Adapun manfaat dari penulisan makalah ini yaitu :
a) Dapat dijadikan sebagai sumber informasi terkait pemahaman mengenai
regresi berganda dengan variabel dummy, meliputi pengertian, pemanfaatan
serta model matematikanya. Ditambah dengan contoh soal agar
mempermudah pemahaman dalam penerapannya.
b) Dapat dijadikan sebagai proses pembelajaran di dalam penulisan makalah
BAB II
PEMBAHASAN
II.1 Defenisi 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.
D = 1 untuk suatu kategori (laki- laki, kulit putih, sarjana dan sebagainya).
D = 0 untuk kategori yang lain (perempuan, kulit berwarna, non-sarjana dan
sebagainya).
Nilai 0 biasanya menunjukkan kelompok yang tidak mendapat sebuah perlakuan dan
1 menunjukkan kelompok yang mendapat perlakuan. Dalam regresi berganda,
aplikasinya bisa berupa perbedaan jenis kelamin (1 = laki-laki, 0 = perempuan), ras
(1 = kulit putih, 0 = kulit berwarna), pendidikan (1 = sarjana, 0 = non-sarjana).
II.2 Model Matematika Regresi Berganda dengan Variabel Dummy
Variabel dummy hanya mempunyai 2 (dua) nilai yaitu 1 dan nilai 0, serta
diberi simbol D.
D = 1 untuk suatu kategori (wanita, Batak, Islam, damai dan sebagainya).
D = 0 untuk kategori yang lain (pria, Jawa, Kristen, perang dan sebagainya).
Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana
klasifikasi-klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter pendugaan.
Variabel dummy juga mencoba membuat kuantifikasi dari variabel kualitatif.
Kita pertimbangkan model berikut ini:
I. Y = a + bX + c D1 (Model Dummy Intersep)
II. Y = a + bX + c (D1X) (Model Dummy Slope)
III. Y = a + bX + c (D1X) + d D1 (Kombinasi)
II.3 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.
II.4 Contoh Soal dan Penyelesaian Regresi Berganda dengan Variabel Dummy
Terdapat tiga variabel yang digunakan dalam persamaan model ini, yakni :
variabel Gaji merupakan variabel kuantitatif, variabel Gender terdiri dari 0 :
perempuan dan 1 : pria ; variabel Pendidikan terdiri dari 0 : SMA dan 1 : Sarjana
(variabel Gender dan Didik adalah variabel kualitatif) dan variabel yang terakhir
adalah variabel Usia merupakan variabel kuantitatif.
Dari rekap hasil analisa regresi di atas, dapat disusun persamaan estimasi
dalam bentuk :
畛 = 128.859 + 30.016 X1 + 28.629 X2 + 1.396 X3
INTERPRETASI:
Penjelasan yang dapat diberikan dari tabel di atas yakni dapat diketahui
bahwa hubungan antara ketiga variabel bebas : gender, tingkat pendidikan, dan usia
pekerja adalah positif terhadap variabel gaji pekerja, artinya variabel gaji pekerja
memiliki keterkaitan secara linier dengan gender, tingkat pendidikan dan usia
pekerja. Hal ini mengandung makna bahwa penetapan gaji pekerja tergantung pada
gender, tingkat pendidikan dan usia pekerja. Sedangkan secara linier hubungan di
atas dapat diuraikan melalui tanda aljabar pada masing-masing koefisien regresi
yakni : jika X1 ditingkatkan sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak
meningkatnya gaji sebesar 30.016 satuan dan variabel lain dianggap konstan,
demikian pula untuk variabel kedua yakni tingkat pendidikan yakni jika tingkat
pendidikan naik sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak meningkatnya
gaji sebesar 28.629 satuan dan variabel lain dianggap konstan dan terakhir untuk
variabel ketiga usia pekerja jika meningkat satu satuan unit maka akan diikuti oleh
meningkatnya gaji sebesar 1.396 satuan dan variabel lain dianggap konstan. Melalaui
persamaan estimasi dapat digambarkan bahwa perubahan atau variansi gaji pekerja
sangat tergantung dari perubahan atau variansi ketiga variabel bebas dalam
persamaan model. Sehingga dapat dikatakan arah hubungan ketiga variabel bebas
terhadap variabel gaji adalah positif. Hubungan secara global antara ketiga variabel
bebas dengan variabel gaji adalah 0.869 arah hubungan positif dan sangat kuat.
Persamaan Estimasi yang telah di peroleh adalah:
Gaji = 128,859 + 30,016 gender + 28,629 didik + 1,396 usia
(angka-angka dalam persamaan estimasi ini diperoleh melalui analisa regresi
berganda Ancova). Yang dimaksud regresi berganda ancova adalah sebuah
persamaan model regresi di mana variabel bebas terdiri dari skala campuran yakni
interval, ratio dengan nominal atau kategorik, sedangkan variabel tidak bebas
berskala ratio atau interval. Dengan demikian sebuah analisa regresi berganda
ancova, terdiri dari variabel dengan skala yang berbeda-beda antara variabel bebas
dengan variabel tidak bebas.
SOAL :
Bagaimanakah estimasi gaji yang diterima seorang laki-laki (kode 1) yang
berusia 42 tahun dengan pendidikan terakhir adalah Sarjana (kode 1) ?
PENYELESAIAN :
Gaji = 128,859 + 30,016 ( 1 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 42 )
Gaji = 128,859 + 30,016 + 28,629 + 58,632
Gaji = Rp. 246,136,00
Sebaliknya jika seorang perempuan (kode 0), pendidikan Sarjana (kode 1)
dan berusia 28 tahun, berapa estimasi Gaji yang diterimanya ?
Gaji = 128,859 + 30,016 ( 0 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 28 )
Gaji = Rp. 196,576,00
Jika seorang laki-laki dan perempuan, pendidikannya sama-sama Sarjana dan
usianya juga sama-sama 35 tahun, siapa yang lebih banyak mendapatkan Gaji ?
estimasinya sebagai berikut :
Gaji = 128,859 + 30,016 ( 0 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 35 ) = Rp. 206,348,00 ( gaji
perempuan )
Gaji = 128,859 + 30,016 ( 1 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 35 ) = Rp. 236,364,00 ( gaji
laki-laki )
II.5 Kesimpulan Soal
Melalui estimasi berdasar Gender di atas dapat diketahui bahwa Gaji yang
diterima karyawan berjenis kelamin laki-laki lebih banyak dibandingkan gaji yang
diterima oleh karyawan berjenis kelamin perempuan.
BAB III
PENUTUP
III.1 Kesimpulan
Dari hasil pembahasan diatas maka dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
a) 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)
b) Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana klasifikasi-
klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter pendugaan.
c) 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.
d) 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.
III.2 Saran
Adapun Saran penulis sehubungan dengan bahasan makalah ini, kepada
rekan-rekan mahasiswa agar lebih meningkatkan, menggali dan mengkaji lebih
dalam mengenai regresi berganda dengan variabel dummy, meliputi pengertian,
pemanfaatan serta model matematikanya. Selain itu, agar strategi pembelajaran
statistik berjalan dengan baik, harusnya setiap materi di bahas dengan sedetail
mungkin dan sebaiknya mahasiswa dibekali dengan materi terlebih dahulu sebelum
proses SCL berlangsung, agar perkuliahan ini berjalan dengan lancar.
DAFTAR PUSTAKA
Algifari. 2000. Analisis Regresi (Teori, Kasus dan solusi). Edisi II. Badan
Penerbit Fakultas Ekonomi Yogyakarta, Yogyakarta.
Miller. J.C. 1991. Statistika untuk Kimia Analitik. Bandung : ITB
M. Nazir, 1983, Metode Statistika dasar I , Gramedia Pustaka Utama :Jakarta.
Sudijono, Anas. 1996. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Rajawali
Sugiarto,Dergibson Siagian, 2006, Metode Statistika Untuk Bisnis Dan
Ekonomi. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
Spiegel. Murray. R. 2004. Statistika. Jakarta : Erlangga
Supranto. 1989. Statistika Teori dan Aplikasi. Jakarta : Erlangga
Supranto. J. 2001. Statistika Teori dan Aplikasi Edisi Keenam Jilid2. Jakarta :
Erlangga
Walpole. Ronald.E. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan
Ilmuawan. Bandung : ITB
Ad

Recommended

Analisis Regresi
Analisis Regresi
Irmaya Yukha
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Agung Handoko
Model regresi dengan variabel bebas dummy
Model regresi dengan variabel bebas dummy
Agung Handoko
06bab2 rahmatika 10060110003_skr_2015
06bab2 rahmatika 10060110003_skr_2015
Masykur Abdullah
Laporan Pratikum analisis regresi linier sederhana
Laporan Pratikum analisis regresi linier sederhana
gita Ta
Regresi Logistik
Regresi Logistik
Agung Anggoro
Regresi dummy
Regresi dummy
deni123456789
Analisis Diskriminan (2)
Analisis Diskriminan (2)
Rani Nooraeni
169 525-1-pb
169 525-1-pb
Nurkhairiyah Nurkhairiyah
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Rani Nooraeni
Variabel Dummy
Variabel Dummy
Arning Susilawati
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Agung Handoko
Analisis regresi.
Analisis regresi.
Novy Yuliyanti
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Shofura Kamal
Ekonometrika Variabel Dummy
Ekonometrika Variabel Dummy
Ayuk Wulandari
Materi p2 sttk inferensial
Materi p2 sttk inferensial
M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Shofura Kamal
Ekonometrika 1
Ekonometrika 1
Lila Chydreamer
Pengantar Statistika Inferensial
Pengantar Statistika Inferensial
M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
100122 statistik-uji-normalitas
100122 statistik-uji-normalitas
Dwi Indah Widyasari
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
Fifin Firmansyah
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
kartiko edhi
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Jen Kelana
STATISTIK MU7LTIFARIAT
STATISTIK MU7LTIFARIAT
Fadielha D'greEnchancer
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono
Metode promethee
Metode promethee
Ari Purbawa
Narasi
Narasi
yohannes_enggar
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono
Penelitian dan Statistik
Penelitian dan Statistik
OphyeDjamiManu
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
gintoki12

More Related Content

What's hot (20)

169 525-1-pb
169 525-1-pb
Nurkhairiyah Nurkhairiyah
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Rani Nooraeni
Variabel Dummy
Variabel Dummy
Arning Susilawati
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Agung Handoko
Analisis regresi.
Analisis regresi.
Novy Yuliyanti
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Shofura Kamal
Ekonometrika Variabel Dummy
Ekonometrika Variabel Dummy
Ayuk Wulandari
Materi p2 sttk inferensial
Materi p2 sttk inferensial
M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Shofura Kamal
Ekonometrika 1
Ekonometrika 1
Lila Chydreamer
Pengantar Statistika Inferensial
Pengantar Statistika Inferensial
M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
100122 statistik-uji-normalitas
100122 statistik-uji-normalitas
Dwi Indah Widyasari
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
Fifin Firmansyah
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
kartiko edhi
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Jen Kelana
STATISTIK MU7LTIFARIAT
STATISTIK MU7LTIFARIAT
Fadielha D'greEnchancer
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono
Metode promethee
Metode promethee
Ari Purbawa
Narasi
Narasi
yohannes_enggar
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Analisis Korelasi Kanonik (2)
Rani Nooraeni
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Agung Handoko
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul VI-Regresi Logistik
Shofura Kamal
Ekonometrika Variabel Dummy
Ekonometrika Variabel Dummy
Ayuk Wulandari
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Laporan Praktikum Analisis Regresi Terapan Modul IV-Variabel Dummy
Shofura Kamal
100122 statistik-uji-normalitas
100122 statistik-uji-normalitas
Dwi Indah Widyasari
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
Fifin Firmansyah
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
kartiko edhi
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Materi p2 sttk inferensial_sig & b bebas
Jen Kelana
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono
Metode promethee
Metode promethee
Ari Purbawa
Analisis statistika-multivariate
Analisis statistika-multivariate
Gantyo Suhartono

Similar to Dummy (20)

Penelitian dan Statistik
Penelitian dan Statistik
OphyeDjamiManu
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
gintoki12
Analisis regresi linier sederhana
Analisis regresi linier sederhana
Jalaludin Zulkifli
analisis regresi linier sederhana
analisis regresi linier sederhana
Ardan Muhammad
KerAngka konsep, variabel dan hipotesis
KerAngka konsep, variabel dan hipotesis
herniherni
2 . analisis regresi linier sederhana
2 . analisis regresi linier sederhana
Brian Pamukti
Aminullah assagaf model logistic 19 feb 2021
Aminullah assagaf model logistic 19 feb 2021
Aminullah Assagaf
Statistika
Statistika
miomadre
MODUL 4 EKONOMI MANAJERIAL KB 2 POINT E,F,G
MODUL 4 EKONOMI MANAJERIAL KB 2 POINT E,F,G
IndahPutriFransisca
Makalah regresi dan korelasi new
Makalah regresi dan korelasi new
Silihk
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
nur cendana sari
Teori spss
Teori spss
NASRULLAH AMIR
12141769.ppt
12141769.ppt
zahari15
variabel_penelitian_ppt.ppt
variabel_penelitian_ppt.ppt
ReganPurnarbawa
a_variabel_penelitian_ppt.ppt
a_variabel_penelitian_ppt.ppt
suwarnohaji
variabel_penelitian_ppt.ppthhhhhhhhhhhhhhh
variabel_penelitian_ppt.ppthhhhhhhhhhhhhhh
WulanCerank
5-variabel-penelitian (1).ppt
5-variabel-penelitian (1).ppt
AldienYoghaPratama
UTS PP dr. Depi Anggraini semester 2.pptx
UTS PP dr. Depi Anggraini semester 2.pptx
depianggraini5
Penjelasan berbagai jenis_regresi_berganda___uji_statistik.pdf (1)
Penjelasan berbagai jenis_regresi_berganda___uji_statistik.pdf (1)
AngraArdana
DEFRIJON REGRESI GANDA 5A.pptx
DEFRIJON REGRESI GANDA 5A.pptx
DepriZon1
Penelitian dan Statistik
Penelitian dan Statistik
OphyeDjamiManu
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
AS P6 Regresi Berganda analisis Regresi Berganda .pptx
gintoki12
Analisis regresi linier sederhana
Analisis regresi linier sederhana
Jalaludin Zulkifli
analisis regresi linier sederhana
analisis regresi linier sederhana
Ardan Muhammad
KerAngka konsep, variabel dan hipotesis
KerAngka konsep, variabel dan hipotesis
herniherni
2 . analisis regresi linier sederhana
2 . analisis regresi linier sederhana
Brian Pamukti
Aminullah assagaf model logistic 19 feb 2021
Aminullah assagaf model logistic 19 feb 2021
Aminullah Assagaf
Statistika
Statistika
miomadre
MODUL 4 EKONOMI MANAJERIAL KB 2 POINT E,F,G
MODUL 4 EKONOMI MANAJERIAL KB 2 POINT E,F,G
IndahPutriFransisca
Makalah regresi dan korelasi new
Makalah regresi dan korelasi new
Silihk
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
nur cendana sari
12141769.ppt
12141769.ppt
zahari15
variabel_penelitian_ppt.ppt
variabel_penelitian_ppt.ppt
ReganPurnarbawa
a_variabel_penelitian_ppt.ppt
a_variabel_penelitian_ppt.ppt
suwarnohaji
variabel_penelitian_ppt.ppthhhhhhhhhhhhhhh
variabel_penelitian_ppt.ppthhhhhhhhhhhhhhh
WulanCerank
5-variabel-penelitian (1).ppt
5-variabel-penelitian (1).ppt
AldienYoghaPratama
UTS PP dr. Depi Anggraini semester 2.pptx
UTS PP dr. Depi Anggraini semester 2.pptx
depianggraini5
Penjelasan berbagai jenis_regresi_berganda___uji_statistik.pdf (1)
Penjelasan berbagai jenis_regresi_berganda___uji_statistik.pdf (1)
AngraArdana
DEFRIJON REGRESI GANDA 5A.pptx
DEFRIJON REGRESI GANDA 5A.pptx
DepriZon1
Ad

Recently uploaded (20)

PPT Caregiver Schizophrenia Rudolf Supratman.pptx
PPT Caregiver Schizophrenia Rudolf Supratman.pptx
Bagus Utomo
Persiapan_Pemeriksaan_Diagnostik_Kebidanan_Nurul_Azizah.pptx
Persiapan_Pemeriksaan_Diagnostik_Kebidanan_Nurul_Azizah.pptx
NurulAzizah312271
Pelan Strategik Eliminasi Malaria KebangsaanPSEMK majikan warga asing malaria...
Pelan Strategik Eliminasi Malaria KebangsaanPSEMK majikan warga asing malaria...
dradibah1
minilokakarya TBC puskesmas baki tahun 2024
minilokakarya TBC puskesmas baki tahun 2024
tyaskcn
minilokakarya IVA puskesmas baki tahun 2024
minilokakarya IVA puskesmas baki tahun 2024
tyaskcn
OPTIMALISASI JKN BEDAH DES 2024 SSS.pptx
OPTIMALISASI JKN BEDAH DES 2024 SSS.pptx
Dhinarananta1
Biru Muda Ilustrasi Sederhana Presentasi Sistem Saraf.pdf.pdf
Biru Muda Ilustrasi Sederhana Presentasi Sistem Saraf.pdf.pdf
aungsanrenand
BHD dan TERSEDAK 2024 UNTUK NAKES DAN NAMED.pptx
BHD dan TERSEDAK 2024 UNTUK NAKES DAN NAMED.pptx
Dhinarananta1
Safeguarding Policy Yayasan Peduli Skizofrenia Indonesia.pptx
Safeguarding Policy Yayasan Peduli Skizofrenia Indonesia.pptx
Bagus Utomo
PPT Kebijakan Keamanan Pangan Siap Saji.pptx
PPT Kebijakan Keamanan Pangan Siap Saji.pptx
istikomahumardani
minilokakarya demam berdarah puskesmas baki
minilokakarya demam berdarah puskesmas baki
tyaskcn
PPT-Pengawasan Keamanan Pangan pada Program MBG-MBG.pptx
PPT-Pengawasan Keamanan Pangan pada Program MBG-MBG.pptx
istikomahumardani
Komunikasi informasi edukasi Keluarga Berencana
Komunikasi informasi edukasi Keluarga Berencana
evasantihutasoit
Presentasi ANTENATAL CARE untuk bidan desa.pptx
Presentasi ANTENATAL CARE untuk bidan desa.pptx
LesleyWangean
ASUHAN PERSALINA N.pptx
ASUHAN PERSALINA N.pptx
171PutriMasAprillyaA
Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk ODS
Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk ODS
Bagus Utomo
KESELAMATAN DAN KESIHATAN PENDENGARAN DI TEMPAT KERJA - UPDATED.pdf
KESELAMATAN DAN KESIHATAN PENDENGARAN DI TEMPAT KERJA - UPDATED.pdf
NursyafiqAliShibramu1
CKD ON HD WITH ANEMIA_ASKEP KRITIS GADAR.pptx
CKD ON HD WITH ANEMIA_ASKEP KRITIS GADAR.pptx
silem3
laporan kasus puskesmas program dokter intership
laporan kasus puskesmas program dokter intership
Strawberryjam10
1_Generasi dan Masalah Kesehatan Mental.pptx
1_Generasi dan Masalah Kesehatan Mental.pptx
MarniRosmiati1
PPT Caregiver Schizophrenia Rudolf Supratman.pptx
PPT Caregiver Schizophrenia Rudolf Supratman.pptx
Bagus Utomo
Persiapan_Pemeriksaan_Diagnostik_Kebidanan_Nurul_Azizah.pptx
Persiapan_Pemeriksaan_Diagnostik_Kebidanan_Nurul_Azizah.pptx
NurulAzizah312271
Pelan Strategik Eliminasi Malaria KebangsaanPSEMK majikan warga asing malaria...
Pelan Strategik Eliminasi Malaria KebangsaanPSEMK majikan warga asing malaria...
dradibah1
minilokakarya TBC puskesmas baki tahun 2024
minilokakarya TBC puskesmas baki tahun 2024
tyaskcn
minilokakarya IVA puskesmas baki tahun 2024
minilokakarya IVA puskesmas baki tahun 2024
tyaskcn
OPTIMALISASI JKN BEDAH DES 2024 SSS.pptx
OPTIMALISASI JKN BEDAH DES 2024 SSS.pptx
Dhinarananta1
Biru Muda Ilustrasi Sederhana Presentasi Sistem Saraf.pdf.pdf
Biru Muda Ilustrasi Sederhana Presentasi Sistem Saraf.pdf.pdf
aungsanrenand
BHD dan TERSEDAK 2024 UNTUK NAKES DAN NAMED.pptx
BHD dan TERSEDAK 2024 UNTUK NAKES DAN NAMED.pptx
Dhinarananta1
Safeguarding Policy Yayasan Peduli Skizofrenia Indonesia.pptx
Safeguarding Policy Yayasan Peduli Skizofrenia Indonesia.pptx
Bagus Utomo
PPT Kebijakan Keamanan Pangan Siap Saji.pptx
PPT Kebijakan Keamanan Pangan Siap Saji.pptx
istikomahumardani
minilokakarya demam berdarah puskesmas baki
minilokakarya demam berdarah puskesmas baki
tyaskcn
PPT-Pengawasan Keamanan Pangan pada Program MBG-MBG.pptx
PPT-Pengawasan Keamanan Pangan pada Program MBG-MBG.pptx
istikomahumardani
Komunikasi informasi edukasi Keluarga Berencana
Komunikasi informasi edukasi Keluarga Berencana
evasantihutasoit
Presentasi ANTENATAL CARE untuk bidan desa.pptx
Presentasi ANTENATAL CARE untuk bidan desa.pptx
LesleyWangean
Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk ODS
Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk ODS
Bagus Utomo
KESELAMATAN DAN KESIHATAN PENDENGARAN DI TEMPAT KERJA - UPDATED.pdf
KESELAMATAN DAN KESIHATAN PENDENGARAN DI TEMPAT KERJA - UPDATED.pdf
NursyafiqAliShibramu1
CKD ON HD WITH ANEMIA_ASKEP KRITIS GADAR.pptx
CKD ON HD WITH ANEMIA_ASKEP KRITIS GADAR.pptx
silem3
laporan kasus puskesmas program dokter intership
laporan kasus puskesmas program dokter intership
Strawberryjam10
1_Generasi dan Masalah Kesehatan Mental.pptx
1_Generasi dan Masalah Kesehatan Mental.pptx
MarniRosmiati1
Ad

Dummy

  • 1. MAKALAH STATISTIKA REGRESI BERGANDA DENGAN VARIABEL INDEPENDEN DUMMY DISUSUN OLEH KELOMPOK 3 Yusrawati i111 12 020 Auliya Anggraeni Syam i111 12 036 Jihadulhaq Bin Marra i111 12 046 Azwar Raden L i111 12 058 Veby Ramadhani i111 12 066 Agus Maulana i111 12 266 Ibrahim i111 12 278 M. Asfar Syafar i111 12 286 Irmayanti i111 12 308 Suprapto i111 12 326 Melati Adrie Ningsih D i111 12 904 Muh. Nizam i111 Andi Rahman i111 FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2013
  • 2. KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena atas rahmat dan nikmat yang telah dilimpahkan kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan makalah yang berjudul Regresi Berganda dengan Variabel Independen Dummy Terselesainya makalah ini tidak lepas dari dukungan beberapa pihak yang telah memberikan kepada penulis berupa motivasi, baik materi maupun moril. Oleh karena itu, penulis bermaksud mengucapkan banyak terima kasih kepada seluruh pihak yang tak dapat saya sebutkan satu persatu, semua yang telah membantu terselesaikannya makalah ini. Penulis menyadari bahwa penyusunan makalah ini belum mencapai kesempurnaan, sehingga kritik dan saran yang bersifat membangun sangat penulis harapkan dari berbagai pihak demi kesempurnaan makalah ini. Akhirnya penulis berharap semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi kita semua. Makassar, 7 Mei 2013 Kelompok 3
  • 3. BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Penggunaan statistika dalam segala bidang akan mempengaruhi tingkat analisis dari hasil penelitian yang sedang dilakukan. Penelitian dalam bidang peternakan yang menggunakan aspek penghitungan statistika akan memperoleh data yang hampir mendekati benar atau dengan memperhatikan dari analisis regresi. Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung dan memprediksi variabel tergantung dengan menggunakan variabel bebas. Analisis regresi sebagai kajian terhadap hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel yang diterangkan (the explained variabel) dengan satu atau dua variabel yang menerangkan (the explanatory). Variabel pertama disebut juga sebagai variabel tergantung dan variabel kedua disebut juga sebagai variabel bebas. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka analisis regresi disebut regresi linear berganda. Disebut berganda karena pengaruh beberapa variabel bebas akan dikenakan kepada variabel tergantung. Analisis ini banyak digunakan dalam bidang penulisan karya ilmiah yang menyangkut dengan perhitungan hasil akhir yang mana akan menentukan berhasil atau tidaknya sebuah penelitian yang sedang dilakukan dengan melihat kesimpulan yang ditarik dari perhitungan analisis regresi. Penghitungan ini tidak hanya melibatkan satu analisis saja, namun akan menyangkut beberapa penghitungan statistika agar menunjang dari hasil analisis regresi,misalnya kita menggnakan uji t, uji chi, penggunaan anova dan pendugaan hipotesis. Salah satu bagian dari regresi linear berganda adalah regresi berganda dengan variabel dummy (variabel boneka). 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 Hal inilah yang kemudian menarik untuk diketahui tentang bagaimana pengertian, pemanfaatan serta model matematika variable dummy. Oleh karena itu
  • 4. penulis berusaha untuk memberikan pemahaman tentang pertanyaan tersebut dalam makalah ini. Semoga makalah ini dapat menjadi jawaban dan memberikan pemahaman terkait pertanyaan yang dikaji. I.2 Rumusan Masalah Dari latar belakang di atas dapat diambil rumusan permasalahan yaitu a) Bagaimana defenisi dari regresi berganda dengan variabel dummy ? b) Bagaimana model matematika regresi berganda dengan variabel dummy? c) Bagaimana pemanfaatan Regresi berganda dengan variabel dummy? d) Bagaimana contoh soal, penyelesaian dan interpretasi regresi berganda dengan variabel dummy? e) Bagaimana kesimpulan yang didapat dari contoh soal regresi berganda dengan variabel dummy? I.3 Tujuan Penulisan Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka tujuan penulisan makalah ini yaitu : a) Untuk mengetahui defenisi dari regresi berganda dengan variabel dummy. b) Untuk mengetahui model matematika regresi berganda dengan variabel dummy. c) Untuk mengetahui pemanfaatan regresi berganda dengan variabel dummy. d) Untuk mengetahui contoh soal, penyelesaian dan interpretasi regresi berganda dengan variabel dummy. e) Untuk mengetahui kesimpulan yang didapat dari contoh soal regresi berganda dengan variabel dummy. I.4 Manfaat Penulisan Adapun manfaat dari penulisan makalah ini yaitu : a) Dapat dijadikan sebagai sumber informasi terkait pemahaman mengenai regresi berganda dengan variabel dummy, meliputi pengertian, pemanfaatan serta model matematikanya. Ditambah dengan contoh soal agar mempermudah pemahaman dalam penerapannya. b) Dapat dijadikan sebagai proses pembelajaran di dalam penulisan makalah
  • 5. BAB II PEMBAHASAN II.1 Defenisi 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. D = 1 untuk suatu kategori (laki- laki, kulit putih, sarjana dan sebagainya). D = 0 untuk kategori yang lain (perempuan, kulit berwarna, non-sarjana dan sebagainya). Nilai 0 biasanya menunjukkan kelompok yang tidak mendapat sebuah perlakuan dan 1 menunjukkan kelompok yang mendapat perlakuan. Dalam regresi berganda, aplikasinya bisa berupa perbedaan jenis kelamin (1 = laki-laki, 0 = perempuan), ras (1 = kulit putih, 0 = kulit berwarna), pendidikan (1 = sarjana, 0 = non-sarjana). II.2 Model Matematika Regresi Berganda dengan Variabel Dummy Variabel dummy hanya mempunyai 2 (dua) nilai yaitu 1 dan nilai 0, serta diberi simbol D. D = 1 untuk suatu kategori (wanita, Batak, Islam, damai dan sebagainya). D = 0 untuk kategori yang lain (pria, Jawa, Kristen, perang dan sebagainya). Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana klasifikasi-klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter pendugaan. Variabel dummy juga mencoba membuat kuantifikasi dari variabel kualitatif. Kita pertimbangkan model berikut ini: I. Y = a + bX + c D1 (Model Dummy Intersep) II. Y = a + bX + c (D1X) (Model Dummy Slope) III. Y = a + bX + c (D1X) + d D1 (Kombinasi)
  • 6. II.3 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.
  • 7. II.4 Contoh Soal dan Penyelesaian Regresi Berganda dengan Variabel Dummy Terdapat tiga variabel yang digunakan dalam persamaan model ini, yakni : variabel Gaji merupakan variabel kuantitatif, variabel Gender terdiri dari 0 : perempuan dan 1 : pria ; variabel Pendidikan terdiri dari 0 : SMA dan 1 : Sarjana (variabel Gender dan Didik adalah variabel kualitatif) dan variabel yang terakhir adalah variabel Usia merupakan variabel kuantitatif. Dari rekap hasil analisa regresi di atas, dapat disusun persamaan estimasi dalam bentuk : 畛 = 128.859 + 30.016 X1 + 28.629 X2 + 1.396 X3 INTERPRETASI: Penjelasan yang dapat diberikan dari tabel di atas yakni dapat diketahui bahwa hubungan antara ketiga variabel bebas : gender, tingkat pendidikan, dan usia pekerja adalah positif terhadap variabel gaji pekerja, artinya variabel gaji pekerja memiliki keterkaitan secara linier dengan gender, tingkat pendidikan dan usia pekerja. Hal ini mengandung makna bahwa penetapan gaji pekerja tergantung pada gender, tingkat pendidikan dan usia pekerja. Sedangkan secara linier hubungan di atas dapat diuraikan melalui tanda aljabar pada masing-masing koefisien regresi yakni : jika X1 ditingkatkan sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak meningkatnya gaji sebesar 30.016 satuan dan variabel lain dianggap konstan, demikian pula untuk variabel kedua yakni tingkat pendidikan yakni jika tingkat pendidikan naik sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak meningkatnya gaji sebesar 28.629 satuan dan variabel lain dianggap konstan dan terakhir untuk variabel ketiga usia pekerja jika meningkat satu satuan unit maka akan diikuti oleh
  • 8. meningkatnya gaji sebesar 1.396 satuan dan variabel lain dianggap konstan. Melalaui persamaan estimasi dapat digambarkan bahwa perubahan atau variansi gaji pekerja sangat tergantung dari perubahan atau variansi ketiga variabel bebas dalam persamaan model. Sehingga dapat dikatakan arah hubungan ketiga variabel bebas terhadap variabel gaji adalah positif. Hubungan secara global antara ketiga variabel bebas dengan variabel gaji adalah 0.869 arah hubungan positif dan sangat kuat. Persamaan Estimasi yang telah di peroleh adalah: Gaji = 128,859 + 30,016 gender + 28,629 didik + 1,396 usia (angka-angka dalam persamaan estimasi ini diperoleh melalui analisa regresi berganda Ancova). Yang dimaksud regresi berganda ancova adalah sebuah persamaan model regresi di mana variabel bebas terdiri dari skala campuran yakni interval, ratio dengan nominal atau kategorik, sedangkan variabel tidak bebas berskala ratio atau interval. Dengan demikian sebuah analisa regresi berganda ancova, terdiri dari variabel dengan skala yang berbeda-beda antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas. SOAL : Bagaimanakah estimasi gaji yang diterima seorang laki-laki (kode 1) yang berusia 42 tahun dengan pendidikan terakhir adalah Sarjana (kode 1) ? PENYELESAIAN : Gaji = 128,859 + 30,016 ( 1 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 42 ) Gaji = 128,859 + 30,016 + 28,629 + 58,632 Gaji = Rp. 246,136,00 Sebaliknya jika seorang perempuan (kode 0), pendidikan Sarjana (kode 1) dan berusia 28 tahun, berapa estimasi Gaji yang diterimanya ? Gaji = 128,859 + 30,016 ( 0 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 28 ) Gaji = Rp. 196,576,00 Jika seorang laki-laki dan perempuan, pendidikannya sama-sama Sarjana dan usianya juga sama-sama 35 tahun, siapa yang lebih banyak mendapatkan Gaji ? estimasinya sebagai berikut : Gaji = 128,859 + 30,016 ( 0 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 35 ) = Rp. 206,348,00 ( gaji perempuan )
  • 9. Gaji = 128,859 + 30,016 ( 1 ) + 28,629 ( 1 ) + 1,396 ( 35 ) = Rp. 236,364,00 ( gaji laki-laki ) II.5 Kesimpulan Soal Melalui estimasi berdasar Gender di atas dapat diketahui bahwa Gaji yang diterima karyawan berjenis kelamin laki-laki lebih banyak dibandingkan gaji yang diterima oleh karyawan berjenis kelamin perempuan.
  • 10. BAB III PENUTUP III.1 Kesimpulan Dari hasil pembahasan diatas maka dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu: a) 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) b) Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana klasifikasi- klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter pendugaan. c) 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. d) 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. III.2 Saran Adapun Saran penulis sehubungan dengan bahasan makalah ini, kepada rekan-rekan mahasiswa agar lebih meningkatkan, menggali dan mengkaji lebih dalam mengenai regresi berganda dengan variabel dummy, meliputi pengertian, pemanfaatan serta model matematikanya. Selain itu, agar strategi pembelajaran statistik berjalan dengan baik, harusnya setiap materi di bahas dengan sedetail mungkin dan sebaiknya mahasiswa dibekali dengan materi terlebih dahulu sebelum proses SCL berlangsung, agar perkuliahan ini berjalan dengan lancar.
  • 11. DAFTAR PUSTAKA Algifari. 2000. Analisis Regresi (Teori, Kasus dan solusi). Edisi II. Badan Penerbit Fakultas Ekonomi Yogyakarta, Yogyakarta. Miller. J.C. 1991. Statistika untuk Kimia Analitik. Bandung : ITB M. Nazir, 1983, Metode Statistika dasar I , Gramedia Pustaka Utama :Jakarta. Sudijono, Anas. 1996. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Rajawali Sugiarto,Dergibson Siagian, 2006, Metode Statistika Untuk Bisnis Dan Ekonomi. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta. Spiegel. Murray. R. 2004. Statistika. Jakarta : Erlangga Supranto. 1989. Statistika Teori dan Aplikasi. Jakarta : Erlangga Supranto. J. 2001. Statistika Teori dan Aplikasi Edisi Keenam Jilid2. Jakarta : Erlangga Walpole. Ronald.E. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuawan. Bandung : ITB