Dummmy Variabel

5/17/2018 Dummmy Variabel - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/dummmy-variabel 1/10

William J. Stevenson

Operations Management

8th edition

DUMMY

VARIABEL

Rosihan Asmarahttp://lecture.brawijaya.ac.id/rosihan

http://rosihan.com

http://lecture.brawijaya.ac.id/rosihan

http://rosihan.com/

http://rosihan.com/

http://lecture.brawijaya.ac.id/rosihan



Data Kualitatif dalam Model Regressi(Penggunaan Dummy Variable)

Variabel Dummy adlh variabel yg merepresentasikankuantifikasi dari variabel kualitatif. Misal: jenis kelamin,pendidikan, lokasi, situasi, musim, & kualitas.

Jika data kualitatif tsb memiliki m kategori, maka

jumlah variabel dummy yg dicantumkan didlm modeladalah (m-1).

Kesimpulan yg diambil dari keberadaan variabeldummy didlm model adlh perbedaan nilai antarkategori ybs.

Variabel dummy sering juga disebut variabel boneka,binary, kategorik atau dikotom.

Dummy memiliki nilai 1 (D=1) utk salah satu kategoridan nol (D=0) untuk kategori yang lain.

www.rosihan.com



MODEL REGRESI LINEAR DENGAN DUMMYVARIABEL

Variabel dummy digunakan sebagai upaya untukmelihat bagaimana klasifikasi-klasifikasi dalam sampelberpengaruh terhadap parameter pendugaan. Variabeldummy juga mencoba membuat kuantifikasi darivariabel 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)

www.rosihan.com



DummyIntersep

Dummy Slope DummyKombinasi

Y

0

Y= (a + c) + bX1

Y’= a + bX1

Y= a + bX1 + cD1

Model Dummy

Intersep

Y= a + bX1 + cD1X1

Model Dummy

Slope

Y= a + (b+c).X1

Y’= a + bX1

Y= a + bX1 + cD1X1+ dD1

Model Dummy

Kombinasi

Y= (a+d) + (b+c).X1

Y’= a + bX1

www.rosihan.com



ANOVA Model:Yi = + Di +

Misal :Yi = Penghasilan Karyawan

Di = 1 untuk laki-laki= 0 untuk wanita

E(YiDi=0) =

E(YiDi=1) = +

Dummy sebagai Variabel Bebas:

o

Yi

D=0

o

o

o

o

o

x

x

x

x x

x

D=1

+

Interpretasi:Apakah jenis kelamin berpengaruh thdp penghasilan.Berapa perbedaan penghasilan antara laki2 dan wanita.

O = L

x = P

www.rosihan.com



ANCOVA Model: (gabungan kuantitatif & kualitatif)

1. Satu kuantitatif, satu kualitatif dg 2 kategori.Yi = 1 + 2Di + Xi +

Xi = Masa kerja

E(YiXi, Di=0) = 1+Xi

E(YiXi, Di=1) = (1+2)+Xi


ooo

o

o

o

xx

x

xx

x

Masa kerja

Yi

1+Xi

(1+ 1)+Xi

Interpretasi:Apakah jenis kelamindan masa kerja

berpengaruh thdppeng-hasilan. Padamasa kerja ter-tentu,brp perbedaanpenghasilan antaraLaki dan wanita.

www.rosihan.com



2. Satu kuantitatif, satu kualitatif dg 3 kategori.

Misal: Selain masa kerja, penghasilan karyawan jugadipengaruhi oleh tingkat pendidikan (tdk tamat SMU,tamat SMU, Sarjana)

Yi = 1 + 2D1i + 3D2i + Xi +

D1i = 1 untuk tamat SMU= 0 Lainnya

D2i = 1 untuk Sarjana= 0 Lainnya

Sebagai kategori dasar adlh tidak tamat SMU

E(YiXi, D1i=0, D2i=0) = 1+Xi (tdk tamat SMU)

E(YiXi, D1i=1, D2i=0) = (1+2)+Xi (Tamat SMU)

E(YiXi, D1i=0, D2i=1) = (1+3)+Xi (Sarjana)


www.rosihan.com



3. Satu kuantitatif, satu kualitatif dg 3 kategori.

1+Xi

(1+2)+Xi

(

1+

3)+Xi

1

2

3

Yi

Masa kerja

Asumsi: 3>

2

Interpretasi:Apakah Masa kerja dan tkt pendidikan berpengaruhthdp penghasilan?. Brp besar perbedaan penghasilan

menurut tkt pendidikan pd masa kerja tertentu?.www.rosihan.com



4. Satu kuantitatif, dua kualitatif dg 2 kategori.

D1i = 1 untuk Laki-laki

= 0 untuk wanitaD2i = 1 untuk kota= 0 untuk desa

Misal: D1 adalah dummy jenis kelamin (laki2/wanita), danD2 adalah dummy tempat kerja (kota/desa).

Masa kerja

Yi

D1=0, D2=0

D1=1, D2=0

D1=0, D2=1

D1=1, D2=1

Yi = 1 + 2D1i + 3D2i + Xi +

www.rosihan.com



MULTIKOLINEARITAS DALAMREGRESI LINEAR

Jika suatu model mempunyai beberapa variable,dan sebagian dari variable diantara mereka akanmenjelaskan hubungan linier secara pasti, maka

hal ini dikenal sebagai multikolinierity.

Hubungan yang erat antara variabel independenakan berdampak pada bias pendugaan parameter dan semakin tingginya nilai standart error yangdihasilkan dalam analisis. Kemungkinan paling jelasdari hal ini adalah besarnya peluang untukditolaknya hipotesis alternatif berkenaan denganpendugaan parameter.

www.rosihan.com

Dummmy Variabel

Documents

Transcript of Dummmy Variabel