Sehingga nilai intercept konstanta merupakan nilai

  • No School
  • AA 1
  • 28

This preview shows page 9 - 18 out of 28 pages.

sehingga nilai intercept (konstanta) merupakan nilai rata-rata dari kelompok pengontrol. 4. Koefisien b 1 pada variabel dummy disebut koefisien intercept pembeda karena menunjukkan berapa besar perbedaan intercept yang bernilai 1 dengan intercept dari kelompok pengontrol.
Image of page 9
Perubahan Parameter Intercept Karakteristik yang diwakili oleh variabel dummy dalam model regresi mempengaruhi intercept model regresi. Contoh : Model hubungan antara konsumsi dan pendapatan selama tahun 1980 2006. t = 1980 2006 Karena adanya krisis ekonomi tahun 1997, konsumsi menurun drastis. Maka untuk mengakomodasi perubahan konsumsi akibat krisis tersebut (tahun 1997 2006) digunakan variabel dummy. t t Y C 2 1
Image of page 10
Perubahan Parameter Intercept Kondisi krisis ekonomi mempengaruhi konsumsi otonom, maka D t = 1, jika t = 1997 2006 D t = 0, jika t selain 1980 1996 Sehingga persamaan menjadi : t = 1980-2006 Dimana : Efek dari memasukkan variabel dummy dalam model : jika D t = 1 jika D t = 0 D 2 1 t t t Y C t t Y C 2 1 ) ( t t Y C 2 1
Image of page 11
Perubahan Parameter Intercept C α 1 ( α 1 + δ) E(C) = α 1 + α 2 Y E(C) = ( α 1 + δ) + α 2 Y Y Perbedaan intersep antara kondisi krisis dan tidak krisis
Image of page 12
Regresi Dummy : Lebih dari 2 Kategori Dalam banyak kasus, variabel kualitatif sering kali memiliki lebih dari 2 kelas. Misalnya untuk tingkat pendidikan dosen dapat dikategorikan : D 1 untuk sarjana (S1), D 2 untuk master (S2), D 3 untuk doktor (S3). Apabila kita ingin melihat apakah ada perbedaan tingkat pendidikan terhadap gaji dosen yang diterima.
Image of page 13
Regresi Dummy : Lebih dari 2 Kategori Apabila kita memiliki 3 kategori atau atribut untuk variabel kualitatif maka berdasarkan aturan banyaknya variabel dummy yang diperlukan hanya 2 variabel. Contoh : Y i = b 0 + b 1 D 1i + b 2 D 2i + b 3 X i + e i Dimana : Y i = gaji dosen/tahun X i = masa kerja (tahun) D 1i = 1 jika S2 0 jika tidak atau lainnya D 2i = 1 jika S3 0 jika tidak atau lainnya
Image of page 14
Regresi Dummy : Lebih dari 2 Kategori Tabulasi Data No. Resp Y i (Rp. jutaan) X i (tahun) Jenjang Pendidikan D 1i D 2i 1 60 8 S2 1 0 2 50 5 S1 0 0 3 80 11 S3 0 1 4 70 9 S2 1 0 5 90 15 S3 0 1 6 45 4 S1 0 0 Untuk S1 : E(Y i I D 1i = 0 ; D 2i = 0 ; X i ) = b 0 + b 3 X i Untuk S2 : E(Y i I D 1i = 1 ; D 2i = 0 ; X i ) = b 0 + b 1 + b 3 X i Untuk S3 : E(Y i I D 1i = 0 ; D 2i = 1 ; X i ) = b 0 + b 2 + b 3 X i Y i = b 0 + b 1 D 1i + b 2 D 2i + b 3 X i + e i
Image of page 15