Page 33 - MODUL PEMBELAJARAN EKONOMETRIKA
P. 33

D. Penggunaan Variabke Kategori
                       Hingga  saat  ini,  model  regresi  yang  dipelajari  adalah  yang  memuliki  variabel  (bebas  dan  terikan
               berbentuk kuantitatif (numens) Variabel semacam ini misalnya konsumsi per kapita (dalam IDR), gaji (dalam
               USD), usia, dsb. Dalam penelitian yang sebenarnya akan sangat mungkin kita berinteraksi dengan variabel yang
               bersifat kualitatif (kategorik) Variabel semacam ini misalnya jenis kelamin, agama, suku, kategori pendidikan,
               dsb.Terdapat  perlakukan  khusus  jika  Kuatu  model  regresi  memiliki  variabel  kualitatif(Dummy  variable  atau
               kategorik) Hal ini disebabkan oleh sifat noncontinuity dan variabel.
                       Sebagai contoh, jika kita mengategorikan variabel jenis kelamin sebagai bernilai I untuk pria dan 0 untuk
               perempuan, maka angka 0,5 tidak memiliki arti dan relevansi dalam penelitian Seperu yang akan kita lihat,
               perlakuan yang diberikan untuk model regresi semacamini hanyalah merupakan perluasan langsung dari regresi
               standar  yang  telah  dipelajariTidak  ada  perbedaan  pada  perhitungan  koefisien  maupun  statistik  uji,  yang
               berbedaadalah pada interpretasi dan spesifikasi.Perlu diperhatikan bahwa dalam bagian ini, pembahasan hanya
               dilakukan pada model regresi dengan vanabel kualitatif sebagai regressor. Penggunaan variabel kualitatif sebagai
               variabel  terikat  memiliki  teknik  estimasi  interpretasi  yang  sangat  berbeda.  Kita  akan  mengategorikan  model
               semacam  ini  sebagai  model  regresi  probabilistik  (qualitative  dependent  variable)  yang  dibahas  pada  bagian
               tersendiri.


               E. Peramalan

                       Salah satu penggunaan utama model regresi adalah untuk keperluan peramalan atau proyeksi. Kita ingin
               mengetahui  dampak  pada  variabel  terikat  jika  variabel  bebas  memiliki  suatu  nilai  tenentu.  Terkait  dengan
               peramalan, terdapat dua aspek yang biasanya menjadi perhatian, yakni
                   a.  Rentang proyeksi. Interval peramalan dengan probabilitas (selang keyakinan) terbesar Selang keyakinan
                       (1-  ) yang umum digunakan adalah 90%, 95% dan 99%.
                   b.  Tingkat akurasi peramalan, yang diukur dengan seberapa besar deviasi proyek terhadap nilai actual.









































                                                           30
   28   29   30   31   32   33   34   35   36   37   38