Panduan Analisis Regresi Variabel Dummy dengan SPSS lengkap | Selamat malam kawan-kawan semua. Assalamu'alaikum warahmatullahhi wabarakatuh, pada kesempatan kali ini saya akan membagikan cara menuntaskan sebuah perkara penelitian dalam analisis regresi memakai variabel dummy dengan kegiatan SPSS. Untuk itu, silahkan siapkan secangkir kopi dan cemilan anda terlebih dahulu supaya pembahasan panjang kita kali ini berjalan sanggup lebih asik dan menyenangkan.
KONSEP DASAR ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN VARIABEL DUMMY
Seperti yang kita ketahui bersama bahwa uji regresi atau analisis regresi sendiri intinya dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) besar lengan berkuasa terhadap variabel terikat (Y). Perbedaan antara analisis regresi pada umunya dengan analisis regresi variabel dummy yaitu terletak pada jenis data yang digunakan. Analisis regresi biasa pada umumnya memakai jenis data berskala interval untuk variabel bebas maupun variabel terikat. Sementara untuk analisis regresi dengan variabel dummy data untuk variabel terikat atau dependen yaitu data kuantitatif menyerupai data harga, penjualan, honor dan lain sebagainya dan untuk data variabel bebas atau independent yaitu data non metrik atau data kategori (variabel dummy), menyerupai data jenis kelamin (laki-laki dan perempuan). Kemudian data kategori tersebut diberi instruksi dummy yang dinyatakan dengan angka 1 dan 0.
PEDOMAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN VARIABEL DUMMY | Pengambilan keputusan dalam uji ini sanggup dilakukan dengan dua cara yakni dengan melihat nilai signifikansi hasil output SPSS atau dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel.
Melihat nilai Signifikansi dari Ouput SPSS
- Jika nilai signifikansi lebih kecil dari < 0,05 maka ada dampak variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
- Sebaliknya, jikalau nilai signifikansi lebih besar dari > 0,05 maka tidak ada dampak variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
- Jika nilai t hitung > t tabel maka ada dampak variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
- Jika nilai t hitung < t tabel maka tidak ada dampak variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Catatan: adanya dua cara dalam pengambilan keputusan untuk analisis ini, sanggup lebih berkhasiat saat nilai signifikansi hasil SPSS sempurna di angka 0,05. Maka dari itu pengambilan keputusan tetap sanggup dilakukan dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan t tabel.
CONTOH KASUS ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN VARIABEL DUMMY
Seorang manajer perusahaan “Permen Karet” ingin mengetahui apakah ada dampak antara honor yang diberikan perusahaan kepada salesmen menurut jenis kelamin salesman tersebut. Adapun datanya sebagai berikut:
Data jenis kelamin sanggup juga disebut dengan variabel dummy. Selanjutnya, supaya lebih gampang menganalisis data di atas maka kita harus memperlihatkan instruksi untuk data variabel jenis kelamin (X) ini, yakni dengan instruksi 1 untuk pria dan 0 untuk perempuan. Setelah sumbangan instruksi dilakukan, maka tampilan data menjadi menyerupai gambar di bawah ini.
[Download Data untuk Latihan]
PENYELESAIAN KASUS ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN VARIABEL DUMMY DENGAN SPSS
1. Buka kegiatan SPSS atau buat lembar kerja gres di SPSS dengan cara klik File – New – Data
2. Dari tampilan awal SPSS klik Variable View untuk pemasukkan nama dan mendefinisikan varabel.
Variabel pertama: Gaji (Y), maka isikan:
Name: ketikkan Y
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Gaji
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input
Variabel kedua: Jenis Kelamin (X), maka isikan:
Name: ketikkan X
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Jenis Kelamin
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input
Sehingga akan tampak di layar sebagai berikut:
3. Setelah nama variabel didefinisikan, langkah selanjutnya yaitu mengisi 10 data honor dan instruksi jenis kelamin sebagaimana data di atas. Untuk itu klik Data View kemudian isikan datanya sehingga akan tampak di layar sebagai berikut:
4. Setelah pengisian data dilakukan langkat selanjutnya yaitu klik sajian Analyze kemudian klik Regression kemudian kli Linear…
Klik Ok
6. Maka muncul output SPSS sebagai berikut:
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DAN KESIMPULAN
Sebelum kita masuk pada pembahasan perihal pengambilan keputusan dan kesimpulan menurut interpretasi atas output SPSS di atas, maka ada baiknya saya sampaikan terlebih dahulu rumusan problem dan hipotesis yang saya ejekan dalam pola perkara ini, untuk menghindari kesalahpahaman dari pembaca semua.
Rumusan Masalah: apakah ada dampak antara besarnya honor dengan jenis kelamin salesmen pada perusahaan permen karet?
Hipotesis:
Ho : Tidak ada dampak antara besarnya honor dengan jenis kelamin salesmen.
Ha : Ada dampak antara besarnya honor dengan jenis kelamin salesmen.
Berdasarkan output kedua (Model Summary) diketahui nilai R sebesar 0,939 yang memperlihatkan angka hubungan atau hubungan yang sangat kuat antara honor dengan jenis kelamin salesman.
Baca: Tutorial Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS
Berdasarkan output keempat (Coefficients) di atas, maka persamaan regresi dalam pola perkara ini adalah:
Gaji = 40.000 + 50.000 (Jenis Kelamin)
Konstanta 40.000 memperlihatkan honor rata-rata yang diterima perbulan:
Salesmen wanita (kode 0) adalah:
Gaji = 40.000 + [50.000 (0)] = 40.000 perbulan
Salesmen pria (kode 1) adalah:
Gaji = 40.000 + [50.000 (1)] = 90.000 perbulan
PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERDASARKAN NILAI SIG DAN NILAI HITUNG
- Cara 1: dari output di atas diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 atau lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima.
- Cara 2: diketahui nilai t hitung 7,746 lebih besar dari t tabel 2,262, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Rumus Mencari t tabel:
Karena uji dua sisi maka memakai = 0,025
(df) = n (jumlah sampel) dikurangi 1 (jumlah variabel bebas) = 10 – 1 = 9
Nilai 0,025 ; 9 kemudian kita lihat pada distribusi nilai t tabel, maka di peroleh nilai t tabel sebesar 2,262
Download Distribusi nilai t tabel
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN KURVA REGRESI
Berdasarkan kurva regresi di atas, terlihat bahwa nilai t hitung 7,746 terletak di area dampak positif sehingga sanggup disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian sanggup di artikan bahwa Ada dampak antara besarnya honor dengan jenis kelamin salesmen pada perusahaan Permen Karet.
Demikian pembahasan kita mengenai analisis regresi memakai variabel dummy dengan SPSS, walaupun cukup panjang pembahasannya, namun demikian hal ini yaitu upaya kami supaya pembaca sanggup memperoleh gosip yang lebih terperinci dan lengkap.. semoga bermanfaat.
Tonton : VIDEO Teknik Uji Variabel Dummy dalam Analisis Regresi SPSS bagi Pemula[Search: Panduan Analisis Regresi Variabel Dummy dengan SPSS lengkap, Cara Uji Regresi dengan Variabel Dummy memakai SPSS, Contoh Analisis Regresi Variabel Dummy dengan SPSS versi 21, Langkah-langkah Uji Regresi dengan Variabel Dummy SPSS]
