Analisis Variabel terikat dummy

Analisis Variabel Dummy (Variabel terikat) Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah: EKONOMETRIKA (ABKC1508)

DOSEN PENGAMPU: Drs. H. Karim, M.Si Rizki Amalia, M.!

Disusun Oleh: 1. Iskandar

A1!11"#1

%$&. '. M. (a)ri (a)ri Ari* Ari* +illah +illah

A1!1 A1!11"# 1"#,"% ,"%

RO"RAM ST#DI ENDIDIKAN MATEMATIKA MATEMATIKA $#R#SAN ENDIDIKAN MATEMATIKA DAN IA %AK#&TAS KE"#R#AN DAN I&M# ENDIDIKAN #NI'ERSITAS #NI'ERSITAS &AMB#N" MAN"K#RAT BAN$ARMASIN 01

The world's largest digital library

Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.













KATA KATA EN"ANTAR EN"ANTAR Pu-i sukur kami /an-atkan ke/ada Allah S0T ang telah melim/ahkan karunia ke/ada

Analisis Variabel ariabel Dummy Dummy (Variabe (Variabell hama hamaN Na2 a2 sehi sehing ngga ga maka makala lah h ang ang erer-udu udull 3Analisis terikat) 4 ini da/at diselesaikan. Dengan terselesaikanna makalah ini dihara/kan makalah ini da/at memeri man*aat ke/ada /ema5a. Selain itu2 tak lu/a /ula kami mengu5a/kan terima kasih ke/ada semua /ihak ang telah memantu dalam /enelesaian makalah ini. Terima kasih seesar6esarna /enulis u5a/kan ke/ada +a/ak Drs. H. Karim, M.Si. dan Iu Rizk* Amalia, M.!. selaku d7sen /enga-ar ang telah memerikan imingan dan arahan dalam /enger-aan dan /enusunan ahan hingga da/at disa-ikan dalam kara tulis ini. Tidak lu/a u5a/an terima kasih ke/ada /ihak6/ihak ang tidak isa diseutkan satu /er satu ang -uga turut memantu dalam /r7ses /enusunan makalah ini. Kami Kami mena menadar darii ah8a ah8a dala dalam m /em /emua uata tan n maka makala lah h ini masi masih h ana anak k memi memili liki ki kekurangan aik dari segi /enulisan2 isi dan lain seagaina. Kami menghara/kan saran dan kritik ang memangun demi kesem/urnaan makalah ini. Atas /erhatian semua /ihak2 kami mengu5a/kan terima kasih.

+an-armasin2 &9 Desemer 

Penulis















Da+ar Isi

KATA PENGANTA;.......................................................................................................................i Da*tar Isi..........................................................................................................................................ii +A+ I...............................................................................................................................................1 PENDA'U

+.

;umusan ;umusan Masalah..... Masalah............ .............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .................1 ..........1

!.

Tu-uan... Tu-uan.......... ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ............. ..................... ........................1 .........1

+A+ II.............................................................................................................................................& PEM+A'ASAN..............................................................................................................................& A.

Ka-ian Ka-ian Te7ri. Te7ri........ .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ...................... .............................& ..............& 1.

Pem7delan Pem7delan Matematis. Matematis........ ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. ................ ............" ..."

&.

M7del <7git....... <7git.............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ................. ........................... .................

".

Peng7lahan Peng7lahan <7git...... <7git............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .................. ...................., .........,

+.

!7nt7h Kasus...... Kasus............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. .............. ................9 ........9 1.

ariale >ariale terikat% terikat%.......... ...............................? .....................? a.

In/ut data data ke dalam SPSS........ SPSS............... .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ....................... ......................? .....?

.

Pada >ariale >ie8 masukan >ariale @2 @2 12&2 dan "..................................... .........? ........ .?

5.

Klik Anal)e Anal)e /ilih /ilih regressi7n regressi7n kemudian kemudian klik klik inar l7gisti l7gisti5....... 5.............. .............. ............. ................... ...............11 ..11

d. Masukk Masukkan an @ seaga seagaii >aria >ariael el de/ende de/enden n dengan dengan 5ara klik klik @ di k7ta k7tak k kiri2 kiri2 kemudi kemudian an klik tanda /anah di sam/ing k7tak Dependent k7tak Dependent . Masukkan 12 & dan " ke dalam k7tak Covariates2 Covariates2 dengan 5ara klik masing6masing >ariael2 kemudian klik tanda /anah di sam/ing k7tak Covariates. Covariates. Dan klik Ok................................................................................11 e. Kemudian Kemudian klik !lassi* !lassi*i5ati i5ati7n 7n /l7ts2 /l7ts2 '7smer6< '7smer6
Selan-utna Selan-utna klik OK.............. OK..................... .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. ............... ................1& ........1& Inter/reta Inter/retasi si 7ut/ut SPSS........... SPSS.................. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .......................1& ................1&

a.

Identi*ikas Identi*ikasii Data ang hilang.......... hilang................. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ..........................1& ...................1&















e.

Mengu-i K7e*isi K7e*isien en ;egresi....... ;egresi.............. .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. ................ ............................... .......................1$ .1$

*.

Pena*siran Pena*siran dan /rediksi /rediksi....... ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. ................ .........................1, ................1,

1.

Analisis Analisis Data........ Data............... .............. ............. ............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .............. .............. ............. ............. .................&& ..........&& a.

.

Analis Data 'asil Out/ut SPSS..................................................................... ..............&,

+A+ III.........................................................................................................................................."$ KESIMPU














BAB I ENDAH#&#AN A. &aar B-lak B-laka/ a/ Variabel dependent pada dasarnya tidak hanya dapat dipengaruhi oleh ole h var variab iabel el ind indepe epende ndent nt ku kuant antita itatif tif,, te tetapi tapi jug juga a dim dimung ungkin kinka kan n ole oleh h variabel kualitatif. (Catatan: sebenarnya variabel dependent juga dapat berbentuk variabel kualitatif, tetapi hal tersebut akan kita bahas pada tuli tu lisa san n ya yang ng la lain in). ). a alu lu ba bagai gaima mana na !a !ara ra ki kita ta me mema masuk sukka kan n va vari riab abel el independent kualitatif tersebut (yang tidak berbentuk angka) ke dalam model regresi kita" Vari Va riabe abell

kua uali lita tati tiff

ters te rseb ebut ut

harus har us

dik di kua uant ntit itat atif ifka kan n

atri at ribu butn tnya ya

(!irinya) (!ir inya).. #ntuk meng mengkuan kuantitat titatifkan ifkan atrib atribut ut vari variabel abel kual kualitati itatif, f, dibe dibentuk ntuk variabel dummy dgn nilai $ dan %. &adi, inilah yang dimaksud dengan variabel dummy tersebut. 'ilai $ menunjukkan adanya, sedangkan nilai % menu me nunj njuk ukka kan n ti tidak dak ad adany anya a !i !iri ri ku kuali alita tas s ts tsb. b. i isa saln lnya ya va vari riabe abell je jeni nis s kelamin. &ika nilai $ digunakan untuk lakilaki maka nilai % menunjukkan bukan lakilaki (perempuan), atau sebaliknya. Dalam makalah ini kita akan mem/rediksikan /engaruh Uang saku2 -enis kelamin2 dan /enghasilan /enghasilan 7rang tua terhada/ terhada/ kemungkinan kemungkinan se7rang se7rang anak menaung dengan m7del regresi binary logistic >ariael terikat dumm. du mm.

B. Rmsa Rmsa Masala Masala 1. A/a itu itu m7del m7del regres regresii >ariael >ariael dumm dumm  terika terikatB tB &. +agaimana +agaimana menganalisi menganalisiss kasus m7del m7del regresi regresi >ariael >ariael dumm dumm terikat terikat dengan dengan SPSSB

C. T2a 1. Mengetahui Mengetahui a/a a/a itu itu m7del m7del regresi regresi >ariael >ariael dumm dumm terikat terikat.. &. Da/at menganali menganalisis sis kasus kasus m7del m7del regresi regresi >ariael >ariael dumm dumm terikat terikat dengan dengan SPSS.















BAB II EMBAHASAN A. Ka2ia TT-3ri Persamaan Persamaan regresi regresi aik sederhana sederhana mau/un erganda erganda ang telah di/ela-ari di/ela-ari /ada a6 a lalu2 hana han a menun-ukan huungan hu ungan antara >ariael numerik aik >ariael >a riael terikat mau/un >ari >ariae aell ea easn sna. a. Padah Padahal al untu untuk k meng mengung ungka/ ka/ka kan n suse suseat atu u *en7m *en7mena ena22 tida tidak k -ara -arang ng diutuhkan >ariael ukan numerik2 ang salah satuna adalah >ariael kateg7rik. Dalam m7del regresi2 >ariael kateg7rik ang erharga n7l atau satu ias diseut dengan >ariael dumm. Dalam a/likasina2 >ariael dumm ini sangat erman*aat untuk mengkuanti*ikasi data kualitati*2 se/erti : -enis kelamin2 status /erka8inan2 kualitas /r7duk2 ke/uasan /elaanan2 dan seagaina. Disam/ing itu2 >ariael dumm -uga erman*aat untuk malihat m7del regresi ang eruah arah mau/un ter-asina Cl7n5atan trend /ada kurun 8aktu ang ereda2 serta da/at -uga di/ergunakan untuk memuat m7del regresi ang linier seagian6seagian. =ariael dumm diseut -uga >ariael indi5at7r2 iner2 kateg7rik2 kualitati*2 7neka2 atau atau >aria >ariael el dik7t7 dik7t7mi mi.. Suatu Suatu /ersam /ersamaan aan regres regresii dahat dahat hana hana menggun menggunakan akan >aria >ariael el kateg7rik seagai >ariael eas teta/i da7at /ula disertai 7leh >ariael eas lain ang numeri numeri5. 5. ;egres ;egresii dengan dengan >aria >ariael el easn easnaa hana hana >riael >riael dumm dumm atau atau ang si*atn si*atna a kualitati* diseut m7del Analsis 7* =arian5e ANO=A%. Misalkan : seuah /erusahaan /ar*um ingin melakukan marketing resear5h2 untuk menget mengetahui ahui segmen segmen /asar /asar /ada /ada erag eragai ai ma5am ma5am -enis -enis /r7dukn /r7dukna. a. Segmen Segmen /asar /asar ang dimaksud diukur erdasarkan daerah tem/at tinggal res/7nden2 aitu k7ta atau desa2dan harga harga eragai eragai ma5am /r7duk. Atau Atau dengan kata lain2 akan dilihat dilihat huungan antara daerah tem/at tinggal res/7nden dengan harga ang di/ilih. Untuk ke/entingan terseu2 /erusahaan menga mengada daka kan n 7se 7ser> r>as asii di ee eera ra/a /a daera daerah h untu untuk k mengu mengum/ m/ul ulka kan n data data.. Setel Setelah ah data data terkum/ul2 maka digunakan m7del regresi untuk un tuk menghasilkan hasil /enilitian.

















angkatan ker-a seagai *ungsi rata6rata u/ah2 /enda/atan suami2 umur2 anakna anak usia sek7lah2 dan lain6lain. =ariael =ariael terikatna /artisi/asi angkatan ker-a 8anita. M7del ini -uga di/akai untuk menganalisis a/akah uruh/eker-a men-adi angg7ta dari serikat serikat /eker-a /eker-a atau tidak. tidak. =ariael =ariael terikatna terikatna eru/a keikutsert keikutsertaan aan sese7rang dalam suatu serikat. Selain Selain itu -uga -uga da/at da/at mengama mengamati ti huunga huungan n antara antara /ernah /ernah tidakn tidaknaa melaku melakukan kan /er-alanan luar negeri dan *akt7r nag mem/engaruhina se/erti /enda/atan2 -enis /eker-aan2 dll. =a =ariael terikatna /ernah tidakna melakukan /er-alanan keluar negeri. +iasan +iasanaa suatu suatu >aria >ariael el terika terikatt diasum diasumsik sikan an dengan dengan 1 dan # untuk untuk tidak. tidak. Dari Dari 57nt7h657nt7h diatas ada satu hal ang menarik aitu >ariael terikatna meru/akan suatu -a8aan @A @A atau TIDAK atau eru/a =a =ariael Dik7t7mi.

1. -m3 -m3!!-la la  MaMa-ma mai iss Perhatikan kemali m7del regresi sederhana ang telah kita analsis:

Y i= β 1 + β 2 X i + ui 

F

/enda/atan

@

F

1  ila ila sese sese7r 7ran ang g /ern /ernah ah mela melakuk kukan an /er/er-al alan anan an ke luar luar nege negeri ri #  ila sese7rang tidak /ernah melakukan /er-alanan ke luar negeri.

















/er-alanan keluar negeri. Dengan dasar inilah m7del terseut diseut Model diseut Model Probabilitas Linier . ariael >ariael res/7n res/7n @2 ang meru/akan meru/akan /r7ailita /r7ailita ter-adina ter-adina sesuatu2 sesuatu2 mengikuti mengikuti Bernoulli Bernoulli probability distribution dimana:

Sumer: 85r.s7n7ma.edu Gamar diatas menun-ukkan ah8a garis dari ariael de/endent ang diskrit. Oleh karena itu2 karena
non-normality of the disturbance, heteroscedastis,

















nilaina diantara 1 dan #. dikarenakan mereka menggunakan O
Dikare Dikarenaka nakan n /ersam /ersamaan aan regres regresii linear linear tidak tidak da/at da/at memenuh memenuhii /ersa /ersarat ratan an nilai nilai /r7ailitas terseut2 di uatlah m7del l7git ang menggunakan /ersamaan eks/7nensial untuk menda/atkan nilai /r7ailitas /ada inter>al 1 dan #2 Dimana /ersamaan m7del <7git men-adi se/erti erikut:

Dimana i F L1  L&i. Persamaan diatas leih dikenal seagai logistic distribution function. function. Persaratan ang diminta seelumna2 aitu m7del /r7ailita ang menghasilkan @ antara inter>al satu sam/ sam/ai ai denga dengan n n7l denga dengan n huung huungan an antar antaraa Pt denga dengan n t ang ang tidak tidak line linear ar22 da/at da/at ter/enuhi. 'al ini diseakan2 saat  erkisar antara 6 sam/ai dengan 2 Pi erkisar antara # dan 1 sehingga Pi tidak erhuungan linear dengan . Meski/un egitu masih terda/at masalah estimasi karena P tidak hana tidak linier /ada  teta/i -uga ke L.

















Untuk menda/atkan nilai ) ang sudah linier maka kita /erlu melakukan treatment tamaha tamahan n setela setelah h melakuk melakukan an 7dd rati7 rati7 dimana dimana dengan dengan mengal mengalika ikan n /ersam /ersamaan aan diatas diatas dengan <7garitma Natural dengan tu-uan memuat /ersamaan men-adi linear2 sehingga entuk /ersamaan akan men-adi se/erti dia8ah ini:

<7garitma Natural atau ln dari odds ratio tidak hana ersi*at linear /ada  teta/i -uga ersi*at linear terhada/ /arameter. Persamaan terseut ang kemudian dikenal seagai m7del l7git. Keleihan dari m7del l7git terseut adalah: •

Saat P er/indah dari # ke 12 l7git < akan er/indah dari 6 ke .Oleh karena itu2 meski/un /r7ailita terletak antara # hingga 12 l7git sendiri tidak teratasi. Dan meski < linear terhada/ 2 /r7ailitana sendiri tidak.

•

< l7git% ang ernilai /7siti* menandakan ah8a meningkatna nilai regres7r akan meneakan meningkatna 7dds dari regresan ang setara dengan 1. Sealikna2 < l7git% ang ernilai negati>e menandakan ah8a menurunna 7dds dari regresan ang setara dengan 1akan meneakan meningkatna nilai dari .

•

M7del M7del l7git l7git ang dieri dierikan kan /ada /ersam /ersamaan aan lima lima da/at da/at diinte diinter/r r/reta etasik sikan an seagai seagai erikut: sl7/e L& meru/akan /engukur /eruahan nilai < karena /eruahan nilai 2 sement sementara ara #ntercept L1 meru/akan nilai dari l7g67dds a/aila nilai suatu sl7/e n7l. <7git m7del -uga mengasumsi mengasumsikan kan ah8a l7g seuah odds rati ratio o erhuungan linier terhada/ i atau nilai seuah sl7/e.

















•

Miri/ dengan F dengan F test /ada test /ada m7del regresi linear adalah li$elihood ratio <;% statistik. <; statistik statistik mengikuti mengikuti ditriusi ditriusi & dengan dera-at keeasan keeasan %degree of freedom% freedom% sama dengan -umlah >ariael eas

•

Men5ari Odds ;ati7 dari setia/ >ariael inde/endent

•

Margina E**ek dari setia/ >ariael inde/endent

•

Men5ari /r7ailitas setia/ >ariael inde/endent terhada/ >ariael de/endentna .

*ujuan *ujuan

menggunakan

regresi regresi

berganda

dummy

adalah

memprediksi besarnya nilai variabel tergantung+dependent atas dasar satu atau lebih variabel bebas+independent, di mana satu atau lebih variab variabel el bebas bebas yang yang digunak digunakan an bersif bersifat at dummy dummy.. Variabe ariabell dummy dummy adalah variabel yang digunakan untuk membuat kategori data yang bersifat kualitatif (data kualitatif tidak memiliki satuan ukur), agar data kuali kualitat tatif if dapat dapat diguna digunaka kan n dalam dalam analis analisa a regr regresi esi maka maka harus harus lebih lebih dahulu di transformasikan ke dalam bentuk uantitatif. !ontoh data kualitatif misal jenis kelamin adalah lakilaki dan perempuan, harus di transform ke dalam bentuk akilaki - $  /erempuan - %. atau tingkat pendidikan misal 0A dan 0arjana, maka diubah menjadi 0A - %  0arjana - $, skala yang terdiri dari dua yakni % dan $ disebut kode 1inar 1inary, y, seda sedang ngka kan n Depe Depend nden entn tnya ya

pers persam amaan aan mode modell

uant uantit itat atif if

dan dan

yang yang ter terdiri diri dari dari Varia ariabe bell

varia ariabe bell

2nde 2ndepe pend nden entn tnya ya

skal skala a



















Misalk Misalkan an kita kita ingin ingin mem/red mem/rediks iksika ikan n /engaru /engaruh h Uang saku2 saku2 -enis -enis kelami kelamin2 n2 dan /enghasilan 7rang tua terhada/ kemungkinan se7rang anak menaung

'o

3

4$

45

46

1

#

1###

1

1

&

#

1,###

1

1

"

#

1####

1

1

$

1

1$###

1

1



#

###

1

1

,

#

###

1

#



1

&####

1

1

9

#

1####

1

#

?

#

,###

1

#

1#

1

###

1

#

11

1

1####

#

1

1&

1

1####

#

#

















X 2={

0 perempuan perempuan 1 laki −laki

X 3={

0 pengha penghasila silan n orang orang tuakurang tuakurang dari dari 3000000 1 penghasilan penghasilan orangtua lebih dari 3000000

1. &a/ka &a/ka &a/ka Aalisi Aalisiss r-/r-si r-/r-si 'a 'aria-l ria-l !mm* ( 6arial- -rika) -rika) a. Input data ke dalam dalam SPSS SPSS

















&. Pada +aris +aris & k7l7m k7l7m =a =alues. +erika +erikan n 3#4 /ada >elue >elue untuk untuk lael 3/erem/uan4. Dan erikan 314 /ada >alue untuk lael 3laki6laki4

". Pada +aris +aris " k7l7m k7l7m =a =alues. +erika +erikan n 3#4 /ada >elue >elue untuk untuk lael 3/enghasilan 7rang tua kurang dari ".###.###4. Dan erikan 314 /ada >alue untuk lael 3Penghasilan 7rang tua leih dari atau sama dengan ".###.###4

















". #lik Analy$e Analy$e pili% pili% re&ressi'n kemudian klik binary binary l'&isti" l'&isti"

d. asukkan Y seba&ai variabel variabel dependen den&an den&an "ara klik Y di k'tak k'tak kiri, kemudian kemudian klik tanda tanda pana% di sampin& k'tak Dependent . asukkan X1, X dan X! ke dalam k'tak Covariates, den&an "ara klik masin&masin& variabel, kemudian klik tanda pana% di sampin& k'tak Covariates.

















e. #emudian klik +lassi"ati'n +lassi"ati'n pl'ts, -'smeremes%' -'smeremes%'w w &''dness'/t, &''dness'/t, +'rrelati'n '/ estimates, dan Iterati'n '/ -ist'ry. Selan0utnya klik +'ntinue.

/. Sela Selan0 n0ut utny nya a klik klik *#. *#. Sehingga menghasilkan 7ut/ut seagai erikut :

. I-r I-r7r 7r- -as asii 37 37 SSS SSS a. Identika Identikasi si Data Data yan& yan& %ilan& %ilan& Case Processing Summary Unweighted Casesa

N

Percent



















Tael Tael diatas menun-ukkan k7de >ariael >ariael terikat2 ang dalam hal ini adalah # untuk sis8a sis8a tidak suka menaung dan 1 untuk sis8a suka menaung.

". 0i si&ni si&nikansi kansi 'mnib 'mnibus us ter%adap ter%adap m'del m'del Omnibus Tests Tests of Model Coefficients Chi&s'uare Ste( 1

df

Sig.

Ste(

1).10*

+

.00+

,loc%

1).10*

+

.00+

Model

1).10*

+

.00+

T el el diat diat

ka

nila nilaii Chi Chi &'u

&% &% dari dari

del

i.

















+agel$er$e " &'uare meru/akan &'uare meru/akan m7di*ikasi dari k7e*isien Co) * &nell " &'uare &'uare untuk memastikan ah8a nilaina er>ariasi dari # sam/ai 1. Kisaran nilai +agel$er$e nilai +agel$er$e " &'uare adalah # hingga 1. Semakin nilai +agel$er$e nilai +agel$er$e " &'uare mendekati angka 12 maka semakin kuat >ariael eas mem/rediksi >ariael terikat. 'al ini dilakukan dengan 5ara memagi nilai nilai Co) * &nell " &'uare dengan nilai maksimumna. maksimumna. Oleh karena itu2 nilai +agel$er$e nilai +agel$er$e " &'uare da/at & diinter/retasikan se/erti nilai ; /ada /ada multiple regression. regression. Dilihat Dilihat dari 7ut/ut SPSS2 nilai +agel$er$e " &'uare adalah #2,. Ini erarti >ariailit >ariailitas as >ariael >ariael de/enden ang da/at di-elaskan 7leh >ariailitas >ariael inde/enden seesar ,2 R. 'i/7tesis untuk menilai m7del fit m7del fit adalah: '# F M7del ang dihi/7tesakan fit dihi/7tesakan fit dengan dengan data.

















e. en&u0i en&u0i #'esie #'esien n 2e&resi 2e&resi Variables in the E!uation , Ste( 1a

S.3.

7ald

df

Sig.

3(8,9

:1

.001

.000

).15*

1

.0)1

1.001

:2

&).)5

2.25+

+.4*4

1

.0)*

.011

:+

&).)

2.+44

+.41)

1

.0)5

.004

&.51

1.

.211

1

.*)*

.))+

Constant

a. $aria!le8s9 $aria!le8s9 entered on ste( 1; :1 :2 :+.

Tael Tael terseut terseut memeri memerikan kan estima estimasi si k7e*isi k7e*isien en m7del m7del dan /engu-ian /engu-ian hi/7te hi/7tesis sis /arsia /arsiall dari dari k7e*isi k7e*isien en m7del. m7del. ;egres ;egresii l7gist l7gistik ik menghas menghasilk ilkan an rasi7 rasi7 /eluang odds ratios% ratios% terkait dengan nilai setia/ /redikt7r. Peluang odds odds%% dari

















/enda/atan 7rang tua mereka sama. Artina laki6laki memiliki /eluang leih tinggi memiliki /rilaku suka menaung dari/ada /erem/uan. Nilai E/+% >ariael inde/enden /enda/atan 7rang tua seesar #2##?2 maka /eluang sis8a sis8a ang memiliki memiliki /enda/atan /enda/atan 7rang tua leih dari atau sama sama dengan " -uta memiliki memiliki /rilaku /rilaku suka menaung menaung seesar seesar #2##?. Da/at diartika diartikan n ah8a /eluang sis8a ang memiliki /enda/atan 7rang tua leih dari atau sama deng dengan an " -uta -uta memi memili liki ki /ril /rilak aku u suka suka mena enaun ung g adal adalah ah #2## #2##? ? kali kali -ika -ika diandingkan sis8a ang /enda/atan 7rang tuana kurang dari " -uta2 -ika uang saku dan -enis kelamin sama. Untuk mengu-i *akt7r mana ang er/engaruh nata sis8a ang memiliki /rilaku suka menaung terseut2 da/at menggunakan u-i signi*ikansi dari /arameter k7e*isien k7 e*isien se5ara /arsial dengan statistik u-i 0a 0ald2 ld2 ang seru/a dengan

















( − )= p

1 p

e

9,185

9,185

p= p=

e e

9,185

+1

9749,78 =0,99989744 =99,98 9750,78

Karena menghasilkan menghasilkan /r7ailitas /r7ailitas

99,98

maka da/at disim/ulkan ah8a

sis8a ang er -enis kelamin /erem/uan2 /enda/atan 7rang tua kurang dari " -uta dan uang saku sis8a 1#.### maka sis8a meliliki /eluang seesar 99,98



















ln

( )

p =−0,815 +0,001 (5.000 )− 4,548 (1 ) −4,747 (0 ) 1− p

( )

















sama dengan " -uta dan uang saku sis8a 1.### maka sis8a memiliki /eluang seesar 99,25 untuk memiliki /rilaku suka menaung

















&9. &?. "#. "1. "&

1 # # 1 1

$ $" $&  ,

# 1 # 1 1

1 # # 1 1















































































































































































































Analisis Variabel terikat dummy

Recommend Documents