Page 59 - MODUL PEMBELAJARAN EKONOMETRIKA
P. 59
BAB 9
APLIKASI REGRESI DENGAN VARIABEL DUMMY
Regresi dengan variabel dummy (variabel boneka) adalah regresi yang mana variabel
independen atau variabel dependen merupakan variabel dengan data nominal. Dikatakan
variabel dummy karena variabel tersebut sengaja dibuat untuk membedakan kategori suatu
variabel. Pembedaan kategori variabel tersebut yang dikedian dilakukan dengan memasukkan
data nominal. Data nominal sebagaimana telah diuraikan pada pembahasan sebelumnya adalah
data untuk membedakan kategori suatu variabel, dan jika dioperasikan tidak memenuhi kaidah
matematika
A. Regresi Dummy Dua Variabel
Regresi pada sub-bab ini adalah regresi dengan satu variabel kuantitatif sebagai variabel
dependent, dan satu variabel nominal sebagai variabel independen. Aplikasi dari regresi ini
bisa dalam ekonomi makro, ekonomi mikro, maupun bidang manajemen dan akuntansi. Dalam
ekonomi makro misalnya untuk mengalisa perbedaan pertumbuhan ekonomi sebelum dan
sesudah krisis ekonomi, perbedaan konsumsi nasional ketika inflasi di bawah 5% dan di atas
5%, perbedaan tingkat inflasi sebelum dan sesudah pencabutan subsidi BBM, dan lain-lain.
Sementara dalam ekonomi mikro dapat digunakan untuk menganalisa perbedaan produk
sebelum) dan sesudah alih tehnologi, perbedaan permintaan konsumen sebelum dan sesudah
pembukaan kantor cabang perusahaan, dan lain-lain. Kemudian pada bidang manajemen dan
akuntansi, dapat dipakai untuk mengetahui perbedaan penjualan perusahaan ketika piutang
kurang dari 30% dan di atas 30%, perbedaan kinerja karyawan sebelum dan sesudah mengikuti
training, perbedaan kepuasan konsumen sebelum dan sesudah pelayanan purna jual, dan lain-
lain. Secara umum dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = B0 + b1 D + ei;
Y = variabel dependen dengan data skala atau data ordinal
D = variabel boneka dengan data nominal nol dan satu.
1 = data yang dimasukkan dalam variabel boneka
0 = data yang dikeluarkan dalam variabel boneka
B0, b1 = parameter regresi
Perangkat analisa matematika dan statistika yang digunakan untuk prediksi parameter, varians
dan standar deviasi parameter, interval keyakinan parameter, dan uji signifikansi parameter
56