REGRESI DUMMY > 2 KATEGORI

Jika pada bahasan sebelumnya kita menganalisis regresi dummy dua kategori, maka pada pembahasan kali ini kita akan membahas mengenai regresi dengan variabel independent yang memiliki tingkatan lebih dari 2 kategori

Masih menggunakan data yang sama pada bahasan sebelumnya di regresi dummy pertama, maka selanjutnya kita akan menganalisis pengaruh tingkat pendidikan terhadap gaji yang diterima karyawan.

Variabel rata-rata gaji bulanan dalam juta Rp

Variabel gaji dikelompokkan menjadi tiga yaitu : SMA, Sarjana, dan Pascasarjana

Variabel masa kerja dalam tahun

Model regresi dapat ditulis sebagai berikut :

Y = b0 + b1 d1 + b2 d2 + b3 X + e1

Y adalah gaji rata-rata,

X adalah masa kerja,

d1 = 1 jika S2, 0 jika tidak,

d2 = 1 jika S1, 0 jika tidak

Data dapat dilihat di http://teorionline.wordpress.com/2011/05/22/data-regresi-dummy-2-kategori/

TEORI ONLINE

SERI TUTORIAL SPSS by Hendry

http://teorionline.wordpress.com/

PENYELESAIAN

Klik Analyze, pilih Regression Linier..

Masukkan variabel masa kerja, d1, dan d2 ke dalam kotak independent, dan gaji ke kotak dependent.

Abaikan yang lain lalu klik OK

Regression

Variables Entered/Removedb

d2_1, d1_1, masa_kerja

a . Enter

Model1

VariablesEntered

VariablesRemoved Method

All requested variables entered.a.

Dependent Variable: GAJIb.

Model Summary

.711a .505 .469 .65901Model1

R R SquareAdjustedR Square

Std. Error ofthe Estimate

Predictors: (Constant), d2_1, d1_1, masa_kerjaa.

ANOVAb

18.194 3 6.065 13.964 .000a

17.806 41 .43436.000 44

RegressionResidualTotal

Model1

Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), d2_1, d1_1, masa_kerjaa.

Dependent Variable: GAJIb.

INTERPRETASI

Nilai adj R Square adalah sebesar 0.711 menunjukkan bahwa hubungan antara variabel independent dan dependent cukup kuat.

Nilai F hitung adalah sebesar 13.964, dengan sig 0.000. Karena sig < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi adalah signifikan dan layak digunakan untuk memprediksi gaji karyawan

Persamaan regresi

Gaji = 3.531 + 0.311 (masa kerja) + 0.596 (d1) + 0.969 (d2)

Karyawan pendidikan SMA

Y = b0 + b1 (masa kerja) = 3.531 + 0.311

Karyawan pendidikan Sarjana

Y = b1 + (b0 + b2) = 0.311 + (3.531 + 0.596)

karyawan pendidikan Pascasarjana

y = b1 + (b0 + b3) = 0.311 + (5.531 + 0.969)

Dari hasil uji t diketahui bahwa nilai sig seluruhnya < 0.05 sehingga dapat dinyatakan bahwa masa kerja, dan tingkatan pendidikan mempengaruhi besaran gaji karyawan

Coefficientsa

3.531 .267 13.238 .000.113 .038 .421 3.016 .004.596 .231 .326 2.576 .014.969 .302 .479 3.211 .003

(Constant)masa_kerjad1_1d2_1

Model1

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig.

Dependent Variable: GAJIa.