REGRESI BERGANDA ANCOVA

REGRESI LINIER BERGANDA ANCOVA

■■ REGRESI BERGANDA ANCOVA:

Menurut pendapat Harry Moetriono yang disampaikan pada pelatihan alat analisa penelitian tahun 2006 di Universitas Narotama Surabaya, yang dimaksud regresi berganda ancova adalah sebuah persamaan model regresi di mana variabel bebas terdiri dari skala campuran yakni interval, ratio dengan nominal atau kategorik, sedangkan variabel tidak bebas berskala ratio atau interval. Dengan demikian sebuah analisa regresi berganda ancova, terdiri dari variabel dengan skala yang berbeda-beda antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas.
Untuk memberikan ilustrasi mengenai analisa regresi berganda ancova berikut disajikan data mengenai gaji, gender, pendidikan, usia dan bidang pekerjaan sebagai berikut (data hanya ditampilkan sebagian saja) :
Dengan model persamaan di atas akan dicoba untuk dianalisa apakah ada pengaruh signifikan variabel bebas terhadap variabel tidak bebas yakni variabel gender, pendidikan, usia dan bidang pekerjaan terhadap gaji. Pada intinya analisa regresi linier berganda model ancova tidaklah jauh berbeda dengan analisa regresi linier berganda model ordinal seperti yang telah dijelaskan pada bab 5, hanya skala penyajian data saja yang berbeda pada analisa regresi linier berganda ancova.

■■ MEMBENTUK PERSAMAAN MODEL:
Sebelum analisa dilakukan, terlebih dahulu kita bentuk persamaan model untuk regresi berganda ancova sebagai berikut :


Dimana : Y = Bo + B1.X1 + B2.X2 + B3.X3 + e

Y = gaji yang diterima pekerja
X1= persamaan gender
X2= tingkat pendidikan
X3= usia pekerja
ßo = konstanta regresi
ß1, ß2, ß3, = koefisien regresi
e = variabel pengganggu

Dari persamaan model di atas, kita mencoba untuk mengetahui dan mengukur apakah variabel persamaan gender, tingkat pendidikan, usia pekerja dan bidang pekerjaan mempunyai pengaruh signifikan terhadap penetapan gaji yang dibayarkan kepada pekerja dan berapa besar determinasi (sumbangan/kontribusi) variabel bebas terhadap variabel tidak bebas.

PENYAJIAN HASIL ANALISA:
(LIHAT TABEL DI ATAS)
Dari rekap hasil analisa regresi di atas, dapat disusun persamaan estimasi dalam bentuk :

Ỷ = 128.859 + 30.016 X1 + 28.629 X2 + 1.396 X3

INTERPRETASI:

Penjelasan yang dapat diberikan dari tabel 6.2 di atas yakni dapat diketahui bahwa hubungan antara ketiga variabel bebas : gender, tingkat pendidikan, dan usia pekerja adalah positif terhadap variabel gaji pekerja, artinya variabel gaji pekerja memiliki keterkaitan secara linier dengan gender, tingkat pendidikan dan usia pekerja. Hal ini mengandung makna bahwa penetapan gaji pekerja tergantung pada gender, tingkat pendidikan dan usia pekerja. Sedangkan secara linier hubungan di atas dapat diuraikan melalui tanda aljabar pada masing-masing koefisien regresi yakni : jika X1 ditingkatkan sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak meningkatnya gaji sebesar 30.016 satuan dan variabel lain dianggap konstan, demikian pula untuk variabel kedua yakni tingkat pendidikan yakni jika tingkat pendidikan naik sebesar satu satuan unit maka hal ini akan berdampak meningkatnya gaji sebesar 28.629 satuan dan variabel lain dianggap konstan dan terakhir untuk variabel ketiga usia pekerja jika meningkat satu satuan unit maka akan diikuti oleh meningkatnya gaji sebesar 1.396 satuan dan variabel lain dianggap konstan. Melalaui persamaan estimasi dapat digambarkan bahwa perubahan atau variansi gaji pekerja sangat tergantung dari perubahan atau variansi ketiga variabel bebas dalam persamaan model. Sehingga dapat dikatakan arah hubungan ketiga variabel bebas terhadap variabel gaji adalah positif.
Hubungan secara global antara ketiga variabel bebas dengan variabel gaji adalah 0.869 arah hubungan positif dan sangat kuat.