transportasi North West Corner

Þ        Merupakan metode untuk menyusun tabel awal dengan cara mengalokasikan distribusi barang mulai dari sel yang terletak pada sudut paling kiri atas.

Prosedur Penyelesaian:

            Isikan kolom mulai kolom di kiri atas (north west) dengan     mempertimbangkan batasan persediaan dan permintaannya. Selanjutnya isikan pada kolom di sebelah kanannya hingga semua permintaan terpenuhi.

Untuk mendapatkan gambaran dari masalah ini, perhatikan contoh berikut ini.
Sebuah perusahaan saat ini beoperasi dengan 3 buah pabrik yang memiliki kapasitas masing-masing sebagai berikut :

Sebuah perusahaan saat ini beoperasi dengan 3 buah pabrik yang memiliki kapasitas
masing-masing sebagai berikut :

Saat ini ada kebutuhan dari tiga kota besar yang harus dipenuhi, dengan besaran
permintaan masing-masing kota :

Perhatikan ! bahwa antara kapasitas pabrik/sumber daya perusahaan dan kebutuhan
masing-masing kota adalah sama, yakni sebesar 200 ton. Apabila dijumpai kasus
semacam ini, maka kasus yang sedang dihadapi adalah normal.
Perkiraan biaya transportasi dari setiap pabrik ke masing-masing kota adalah :
Dari pabrik 1 ke kota A = 20 Dari pabrik 3 ke kota A = 25
Dari pabrik 1 ke kota B = 5 Dari pabrik 3 ke kota A = 10
Dari pabrik 1 ke kota C = 8 Dari pabrik 3 ke kota A = 19
Dari pabrik 2 ke kota A = 15
Dari pabrik 2 ke kota B = 20
Dari pabrik 2 ke kota C = 10
Pertanyaannya adalah :
1. Bagaimana distribusi sumber daya atau kapasitas perusahaan yang paling optimal,
guna memenuhi kebutuhan dari ketiga kota besar tersebut ?
2. Berapakan total biaya optimal yang harus dikeluarkan perusahaan dalam
memenuhi kebutuhan ketiga kota tersebut ?
Jawab :

Untuk menyelesaikan masalah tersebut di atas akan dijawab dengan menggunakan model transportasi NWC

Sebelumnya, masalah atau kasus di atas perlu disederhanakan terlebih dahulu dalam tabel
transportasi, seperti terlihat di bawah ini :
Penggunaan metode NWC, sesuai namanya North West Corner penyelesaian selalu akan dimulai dari pojok kiri atas (north west) dari tabel transportasi. Dengan demikian hasil dari metode ini berturut-turut sebagai berikut :
Prinsipnya, sebelum kebutuhan kota A ‘beres’ jangan memenuhi kebutuhan kota B, dst.Sebelum kapasitas Pabrik 1 habis, jangan gunakan kapasitas dari Pabrik 2, dst.
Langkah 1 : Penuhi kebutuhan kota A (50) dengan kapasitas dari Pabrik 1 (90, sisa 40) Langkah 2 : Lanjutkan dengan memenuhi kebutuhan kota B (110) dengan sisa kapasitas    Pabrik 1 (yang sebelumnya/pada langkah 1 masih sisa 40) => masih kurang 70

Langkah 3 : Lanjutkan memenuhi kebutuhan kota B (masik kurang 70) dengan menggunakan kapasitas dari Pabrik 2 (60), karena sebelumnya hanya dipenuhi dengan sisa kapasitas Pabrik 1 sebesar 40. => inipun masih kurang 10

Langkah 4 : Penuhi kekurangan kebutuhan kota B (kurang 10) dengan menggunakan kapasitas dari Pabrik 3 sebanyak 10 => kapasitas Pabrik 3 tinggal 40

Langkah 5  : Karena kebutuhan kota B sudah ‘beres’, gunakan sisa kapasitas Pabrik 3 untuk memenuhi kebutuhan kota C yang kebetulan juga sebesar 40 => sama persis dengan kapasitas yang tersisa di Pabrik 3

Perhatikan tabel transportasi pada langkah ke-5 di atas.  saat ini kebutuhan semua kota dan kapasitas semua pabrik telah terpenuhi dan habis. Dari tebel tersebut alokasi atau pendistribusian yang terjadi adalah :

Pabrik 1 akan melayani/mengirim ke kota A sebanyak 50 ton dan kota B sebanyak 40 ton

Pabrik 2 hanya akan melayani/mengirim ke kota B sebanyak 60 ton

Pabrik 3 akan melayani/mengirim ke kota B sebanya 10 ton dan kota C sebanyak 40 ton

adapun biaya transportasi optimal yang harus dikeluarkan perusahaan dalam

memenuhi kebutuhan ketiga kota tersebut yaitu

total biaya = 50(20) + 40(5) + 60(20) + 10(10) + 40(19)

                = 1000 + 200 + 1200 + 100 + 760

                = 3800

sekian penjelasan singkat model transportasi NWC, semoga bermanfaat ^_*

untuk teman-teman yang ingin mendapatkan materi ini dalam bentuk file bisa di ambil di sini

Baca Selengkapnya ...

ModeL-modeL Transportasi

Masalah transportasi di sini berkaitan dengan keterbatasan sumber daya atau kapasitas perusahaan yang harus didistribusikan ke berbagai tujuan, kebutuhan atau aktivitas.

Metode transportasi digunakan untuk memecahkan masalah bisnis, pembelanjaan modal, alokasi dana untuk investasi, analisis lokasi, keseimbangan lini perakitan dan perencanaan serta scheduling produksi.

Tujuan

1. Suatu proses pengaturan distribusi barang dari tempat yang memiliki atau menghasilkan barang tersebut dengan kapasitas tertentu ke tempat yang membutuhkan barang tersebut dengan jumlah kebutuhan tertentu agar biaya distribusi dapat ditekan seminimal mungkin
2. Berguna untuk memecahkan permasalahan distribusi (alokasi)
3. Memecahkan permasalahan bisnis lainnya, seperti masalah-masalah yang meliputi pengiklanan, pembelanjaan modal (capital financing) dan alokasi dana untuk investasi, analisis lokasi, keseimbangan lini perakitan dan perencanaan scheduling produksi

Ciri-ciri Penggunaan Metode Transporatasi

1. Terdapat sejumlah sumber dan tujuan tertentu.
2. Kuantitas komoditi/barang yang didisitribusikan dari setiap sumber dan yang diminta oleh setiap tujuan besarnya tertentu.
3. Komoditi yang dikirim/diangkut dari suatu sumber ke suatu tujuan besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.
4. Ongkos pengangkutan komoditi dari suatu sumber ke suatu tujuan besarnya tertentu.

Dengan demikian manfaat utama dari mempelajari masalah transportasi ini adalah mengoptimalkan distribusi sumberdaya tersebut sehingga mendapatkan hasil atau biaya yang optimal.
Dalam masalah transportasi, secara umum penyelesaian masalah dilakukan dengan dua
tahap, yakni :
Tahap 1, dengan penyelesaian awal, dimana metode yang dapat digunakan adalah :
· Metode NWC (North West Corner)
· Metode LC (Least Cost)
· Metode VAM (Vogel Aproximation Method)
· Metode RAM (Russel Aproximation Method)
Tahap 2, Penyelesaian akhir, dengan metode :
· Stepping Stone
· MODI (Modified Distribution)

Metode MODI sebenarnya merupakan modifikasi dari metode Stepping Stone yang sudah ada sebelumnya.
Namun demikian, langkah kedua akan digunakan penuh apabila dalam langkah pertama (penyelesaian awal), masalahnya belum dapat dioptimalka.

Baca Selengkapnya ...

TANGISAN RASULULLAH MENGGONCANGKAN ARASY

Dikisahkan, bahwasanya di waktu Rasulullah s.a.w. sedang asyik bertawaf di Ka’bah, beliau mendengar seseorang di hadapannya bertawaf, sambil berzikir: “Ya Karim! Ya Karim!”

Rasulullah s.a.w. menirunya membaca “Ya Karim! Ya Karim!” Orang itu Ialu berhenti di salah satu sudut Ka’bah, dan berzikir lagi: “Ya Karim! Ya Karim!” Rasulullah s.a.w. yang berada di belakangnya mengikut zikirnya “Ya Karim! Ya Karim!” Merasa seperti diolok-olokkan, orang itu menoleh ke belakang dan terlihat olehnya seorang laki-laki yang gagah, lagi tampan yang belum pernah dikenalinya. Orang itu Ialu berkata:
“Wahai orang tampan! Apakah engkau memang sengaja memperolok-olokkanku, karena aku ini adalah orang Arab badwi? Kalaulah bukan kerana ketampananmu dan kegagahanmu, pasti engkau akan aku laporkan kepada kekasihku, Muhammad Rasulullah.”
Mendengar kata-kata orang badwi itu, Rasulullah s.a.w. tersenyum, lalu bertanya:
“Tidakkah engkau mengenali Nabimu, wahai orang Arab?” “Belum,” jawab orang itu. “Jadi bagaimana kau beriman kepadanya?”
“Saya percaya dengan mantap atas kenabiannya, sekalipun saya belum pernah melihatnya, dan membenarkan perutusannya, sekalipun saya belum pernah bertemu dengannya,” kata orang Arab badwi itu pula.
Rasulullah s.a.w. pun berkata kepadanya: “Wahai orang Arab! Ketahuilah aku inilah Nabimu di dunia dan penolongmu nanti di akhirat!” Melihat Nabi di hadapannya, dia tercengang, seperti tidak percaya kepada dirinya.
“Tuan ini Nabi Muhammad?!” “Ya” jawab Nabi s.a.w. Dia segera tunduk untuk mencium kedua kaki Rasulullah s.a.w. Melihat hal itu, Rasulullah s.a.w. menarik tubuh orang Arab itu, seraya berkata kepadanya:
“Wahal orang Arab! janganlah berbuat serupa itu. Perbuatan seperti itu biasanya dilakukan oleh hamba sahaya kepada juragannya, Ketahuilah, Allah mengutusku bukan untuk menjadi seorang yang takabbur yang meminta dihormati, atau diagungkan, tetapi demi membawa berita.
Ketika itulah, Malaikat Jibril a.s. turun membawa berita dari langit dia berkata: “Ya Muhammad! Tuhan As-Salam mengucapkan salam kepadamu dan bersabda: “Katakanlah kepada orang Arab itu, agar dia tidak terpesona dengan belas kasih Allah. Ketahuilah bahawa Allah akan menghisabnya di hari Mahsyar nanti, akan menimbang semua amalannya, baik yang kecil maupun yang besar!” Setelah menyampaikan berita itu, Jibril kemudian pergi. Maka orang Arab itu pula berkata: “Demi keagungan serta kemuliaan Tuhan, jika Tuhan akan membuat perhitungan atas amalan hamba, maka hamba pun akan membuat perhitungan dengannya!” kata orang Arab badwi itu. “Apakah yang akan engkau perhitungkan dengan Tuhan?” Rasulullah bertanya kepadanya.
 ‘Jika Tuhan akan memperhitungkan dosa-dosa hamba, maka hamba akan memperhitungkan betapa kebesaran maghfirahnya,’ jawab orang itu. 
‘Jika Dia memperhitungkan kemaksiatan hamba, maka hamba akan memperhitungkan betapa keluasan pengampunan-Nya. 
Jika Dia memperhitungkan kekikiran hamba, maka hamba akan memperhitungkan pula betapa kedermawanannya!’
Mendengar ucapan orang Arab badwi itu, maka Rasulullah s.a.w. pun menangis mengingatkan betapa benarnya kata-kata orang Arab badwi itu, air mata beliau meleleh membasahi Janggutnya. Lantaran itu Malaikat Jibril turun lagi seraya berkata:
“Ya Muhammad! Tuhan As-Salam menyampaikan salam kepadamu, dan bersabda: Berhentilah engkau dari menangis! Sesungguhnya karena tangismu, penjaga Arasy lupa dari bacaan tasbih dan tahmidnya, sehingga la bergoncang. Katakan kepada temanmu itu, bahwa Allah tidak akan menghisab dirinya, juga tidak akan memperhitungkan kemaksiatannya. Allah sudah rnengampuni semua kesalahannya dan la akan menjadi temanmu di syurga nanti!” Betapa sukanya orang Arab badwi itu, mendengar berita tersebut. la Ialu menangis karena tidak berdaya menahan keharuan dirinya.

Source : Himpunan kisah-kisah teladan
Shared By Kisah Penuh Hikmah
http://virouz007.wordpress.com/

Baca Selengkapnya ...

REGRESI DUMMY

Analisis regresi tidak saja digunakan untuk data-data kuantitatif, tetapi juga bisa digunakan untuk data kualitatif. Jenis data kualitatif tersebut seringkali menunjukkan keberadaan klasifikasi (kategori) tertentu, sering juga dikatagorikan variabel bebas (X) dengan klasifikasi pengukuran nominal dalam persamaan regresi.

Lalu bagaimana cara kita memasukkan data kualitatif tersebut (yang tidak berbentuk angka) ke dalam model regresi kita ?

Variabel kualitatif tersebut harus dikuantitatifkan atributnya (cirinya). Untuk mengkuantitatifkan atribut variabel kualitatif, dibentuk variabel dummy dgn nilai 1 dan 0. Nilai 1 menunjukkan adanya, sedangkan nilai 0 menunjukkan tidak adanya ciri kualitas tsb. Jadi, inilah yang dimaksud dengan variabel dummy tersebut. Variabel dummy disebut juga variabel indikator, biner, kategorik, kualitatif, boneka, atau variabel dikotomi. Variabel Dummy pada prinsipnya merupakan perbandingan karakteristik Misalnya untuk membedakan jenis kelamin (pria dan wanita), tempat tinggal (misal desa dan kota), tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, PT), agama (Islam, Kristen, Katolik, Hindu, Budha, dll), pembedaan periode waktu (misal, sebelum krisis ekonomi dan setelah krisis ekonomi), Perbandingan kondisi (besaran/jumlah) konsumen yang merasa puas terhadap suatu produk dengan konsumen yang tidak puas, Perbandingan besarnya gaji antara laki-laki dan perempuan. dan kategori-kateogori lain yang ingin dimasukkan ke dalam analisis.

Metode yang digunakan adalah mengganti informasi yang bersifat kategori, misalnya untuk jenis kelamin (pria dan wanita) diwakili dengan angka 1 dan 0. Dalam prakteknya, misalnya kategori data pria diganti dengan angka 1, dan kategori data wanita diganti dengan angka 0, atau sebaliknya.variabel jenis kelamin. Jika nilai 1 digunakan untuk laki-laki maka nilai 0 menunjukkan bukan laki-laki (perempuan), atau sebaliknya. (Kategori yg diberi nilai 0 disebut kategori dasar, dlm artian bahwa perbandingan dibuat atas kategori tsb.)

Jika variabel kualitatif tsb terdiri lebih dari dua kategori, jumlah variabel dummy yg dibentuk harus sebanyak n-1, dimana n adalah banyaknya kategori variabel tsb. Misalnya variabel jenis pekerjaan dgn tiga kategori yaitu pekerja kasar, setengah terampil dan pekerja terampil, maka dibentuk dua variabel dummy sebagai berikut:

Alternatif 1

Dk1 = 1 jika kasar,  = 0 jika lainnya

Dk2 = 1 jika setengah terampil,  = 0 jika lainnya

Pada alternatif 1,

Dk1 = 0, Dk2 = 0 → terampil

Dk1 = 0, Dk2 = 1 → ½ terampil

Dk1 = 1, Dk2 = 0 → kasar

Alternatif 2

Dk1 = 1 jika setengah terampil, = 0 jika lainnya

Dk2 = 1 jika terampil,  = 0 jika lainnya

Pada alternatif 2,

Dk1 = 0, Dk2 = 0 → kasar

Dk1 = 0, Dk2 = 1 → terampil

Dk1 = 1, Dk2 = 0 → ½ terampil

(Catatan: untuk lebih jelasnya lihat data yang dilampirkan. Dalam data tersebut, kita menggunakan alternatif 1 untuk membentuk variabel dummy jenis pekerjaan).

1. Regresi Atas Satu Variabel Kualitatif (Dua Kategori)

Dari data yang diberikan, misalnya kita ingin meregresikan variabel kualitatif jenis kelamin (sex) terhadap penghasilan, dengan kuantifikasi laki-laki =1 dan perempuan =0

Model regresi yang kita bentuk :

Y = b₁ + b₂ Ds

Dimana : Y = penghasilan

               Ds = variabel dummy untuk seks

Berdasarkan pengolahan data, persamaan regresi yang terbentuk sebagai berikut:

Model ini memungkinkan untuk mengetahui perbedaan penghasilan berdasarkan jenis kelamin.

Interpretasinya : b₀ = rata-rata penghasilan pekerja perempuan, b₁ = besarnya perbedaan penghasilan pekerja laki-laki dengan perempuan, dan b₀ + b₁ merupakan rata-rata penghasilan pekerja laki-laki. Karena variabel Ds signifikan, artinya secara statistik terdapat perbedaan nyata penghasilan laki-laki dengan perempuan

Jika Ds=0, artinya rata-rata penghasilan pekerja perempuan adalah 647884 (sebesarb₀). Jika Ds=1, artinya rata-rata penghasilan pekerja laki-laki adalah 647884 + 552801 =1200685 (sebesar b₀ + b ₁)

2. Regresi Atas Satu Variabel Kuantitatif dan Satu Variabel Kualitatif (dua kategori)

Dari data yang sudah diberikan, misalnya kita bentuk suatu model regresi sbb:

Y = b₀ + b₁ Ds + b₂ Pd + ei

Dimana : Ds = dummy jenis kelamin

Pd = pendidikan

Berdasarkan pengolahan datanya, ditampilkan hasilnya sebagai berikut :

Interpretasi : Pada setiap tingkat pendidikan, terdapat perbedaan besarnya penghasilan laki-laki dan perempuan. Perbedaaan tsb besar-nya adalah 331928 (sebesar b ₁ ) lebih tinggi untuk laki-laki

Misalnya jika tahun pendidikan (Pd) = 15, maka

Jika Ds=0, rata-rata penghasilan perempuan adalah

Y = -1039341 + 331928 (0) + 134978 (15) = 985329

Jika Ds=1, rata-rata penghasilan laki-laki adalah

Y = -1039341 + 331928 (1) + 134978 (15) = 1317257

3. Regresi Atas Satu Variabel Kuantitatif dan Satu Variabel Kualitatif (lebih dua kategori)

Dari data yang diberikan, misalnya kita bentuk suatu model regresi sbb:

Y = b₀ + b ₁ Dk1 + b₂ Dk2 + b₃ Pd + ei

Dimana : Dk1 = dummy jenis pekerjaan

                          1 = setengah terampil

                          0 = lainnya

                Dk2 = dummy jenis pekerjaan

                         1 = terampil

                         0 = lainnya

                 Pd = pendidikan

Berdasarkan pengolahan datanya, ditampilkan hasilnya sebagai berikut :

Interpretasi :

Jika Dk1 = 0, Dk2 = 0 ==> pekerja kasar

Jika Dk1 = 1, Dk2 = 0 ==> pekerja setengah terampil

Jika Dk1 = 0, Dk2 = 1 ==> pekerja terampil

Pada setiap tingkat pendidikan, terdapat perbedaan penghasilan pekerja kasar, setengah terampil dan terampil.

Pekerja setengah terampil memiliki penghasilan 475244 (sebesar b₁) lebih tinggi dibandingkan pekerja kasar.

Pekerja terampil memiliki penghasilan 590905 (sebesar b₂) lebih tinggi dibandingkan pekerja kasar.

Misalnya jika tahun pendidikan (Pd) = 15, maka

Jika Dk1=0 dan Dk2=0, rata-rata penghasilan pekerja kasar adalah:

Y = -1286520 + 475244 (0) + 590905 (0) + 145168 (15) = 891000

Jika Dk1=1 dan Dk2=0, rata-rata penghasilan pekerja ½ terampil :

Y = -1286520 + 475244 (1) + 590905 (0) + 145168 (15) = 1366244

Jika Dk1=0 dan Dk2=1, rata-rata penghasilan pekerja terampil:

Y = -1286520 + 475244 (1) + 590905 (1) + 145168 (15) = 1481905

4. Membandingkan Dua Regresi dengan Variabel Dummy

Secara implisit, teknik penggunaan variabel dummy (dari pembahasan sebelum ini), pada dasarnya mengandung asumsi bahwa variabel kualitatif mempengaruhi intersep tetapi tidak mempengaruhi koefisien kemiringan dari berbagai regresi sub-kelompok. Kita dapat menghindari asumsi ini dengan menggunakan teknik “pooling” (mengelompokkan), dengan dasar pemikiran sbb: (catatan: banyak teknik yang lain, tetapi ini salah satunya)

Misalnya, dari model regresi terdahulu:

Y = b₀ + b₁ Ds + b₂ Pd + ei

dimana : Ds = dummy jenis kelamin, Pd = pendidikan

Kita dapat merubah model ini dengan meregresi secara terpisah antara pekerja perempuan dan laki-laki sebagai berikut:

Regresi untuk pekerja perempuan

Y = b₀ + b₁ Pd + ei

Regresi untuk pekerja laki-laki

Y = b₀ + b ₁ Pd + ei

(Catatan: banyaknya sampel untuk laki-laki dan perempuan tidak perlu sama)

Dua persamaan regresi tersebut, memberikan empat kemungkinan hasil sebagai berikut:

Semua kemungkinan tsb dapat diuji jika kita mengelompokkan (pool) semua sampel laki-laki dan perempuan, dengan memodifikasi model menjadi :

Y = b₀ + b₁ Ds + b₂ Pd + b₃ (Ds.Pd) + ei

Dibandingkan model sebelumnya, model ini mempunyai variabel tambahan DsPd

Implikasi model ini sebagai berikut:

Jika Ds=0 (perempuan), maka model menjadi :

Y = b₀ + b₂ Pd + ei, setara dgn Y = b₀ + b₁ Pd + ei

Jika Ds=1 (laki-laki), maka model menjadi :

Y = (b₀ + b₁) + (b₂ + b₃ )Pd + ei, setara dgn Y = b₀ + b₁ Pd + ei

Dari data yg telah diberikan, kita meregresikan secara terpisah untuk pekerja perempuan dan laki-laki didapatkan :

Regresi pekerja perempuan : Y = 12971 + 50793 Pd

Regresi pekerja laki-laki : Y = -1242495 + 172830 Pd

Dengan teknik “pooling” kita modifikasi model tersebut, dan melalui perhitungan, persamaan regresinya menjadi :

Y = 12971 -1255466 Ds + 50793 Pd + 122036 DsPd

Jika Ds=0 (perempuan), persamaan regresi tsb menjadi:

Y = 12971 -1255466 (0) + 50793 Pd + 122036 (0)Pd

Y = 12971 + 50793 Pd

Jika Ds=1 (laki-laki), persamaan regresi tsb menjadi :

Y = 12971 -1255466 (1) + 50793 Pd + 122036 (1)Pd

Y = 12971 -1255466 + 50793 Pd + 122036 (1)Pd

Y = -1242495 + 172830 Pd

F Interpretasi model regresi (dengan DUMMY Variabel):

v    Y = -1,96 + 0,12 X₁ – 2,18 (0)               Wanita

Y = -1,96 + 0,12 X₁ – 2,18 (1)               Pria

v  Koefisien  0,12  berarti :

Peningkatan nilai rata-rata tingkat prestasi kerja untuk setiap kenaikan nilai tes bakat sebesar 1 unit (berlaku untuk Wanita dan Pria)

v  Koefisien regresi  –2,18  hanya berlaku untuk Pria.

Jika seorang Pria mengikuti tes ini maka tingkat prestasi kerja diramalkan turun  2,18  dengan anggapan nilai tes bakat konstan.

v  Dari hasil hal 2 :

a.          Rata-rata tingkat prestasi kerja (5,86) tidak jauh berbeda dengan Wanita (5,75).

b.         Tetapi rata-rata nilai tes bakat Pria (83) secara signifikan lebih tinggi dari nilai tes wanita (64).

c.          Jika ada 2 pekerja, yang satu Wanita dan satu Pria mengikuti tes dan keduanya mendapatkan nilai 70, maka estimasi tingkat prestasi kerja wanita akan lebih tinggi 2,18 unit.

Y = -1,96 + 0,12 (70) = 6,44                 Wanita

Y = -4,14 + 0,12 (70) = 4,26                 Pria

v  Dari hasil korelasi seperti pada tabel berikut :

	(1) Prestasi	(2) Test Bakat	(3) Sex
(1)     Prestasi (2)     Test Bakat (3)     Sex	1.000	0.876 1.000	0.021 0.876 1.000

r_Y,X1 = 0,88  à  Koefisien korelasi antara prestasi kerja dan tes bakat, maka R² = 0,77

r_Y,X2 = 0,02  à  Koefisien korelasi antara prestasi kerja dan jenis kelamin (kecil), artinya tingkat prestasi kerja tidak dipengaruhi oleh jenis kelamin.

v  Jika hasil tes bakat dan jenis kelamin digunakan secara bersama-sama untuk memperhatikan prestasi kerja, 92% variasi dapat dijelaskan.  Artinya kedua variabel mempunyai kontribusi penting bagi peramalan tingkat prestasi kerja.

MANFAAT LAIN VARIABEL DUMMY

Dalam analisis menggunakan data time series, variabel dummy bermanfaat untuk membandingkan suatu kurun waktu dengan kurun waktu tertentu.

Misalnya:

◦      Bagaimana produksi PT Astra antara sebelum terjadi krisis dan saat krisis ekonomi?

◦      Bagaimana minat masyarakat untuk menabung di Bank Syariah setelah MUI mengeluarkan fatwa bahwa bunga haram?

◦      Apakah benar setiap bulan Desember harga dolar cenderung naik?

◦      Apakah benar setiap hari senin harga saham Indofood naik?

Model diatas: Perbedaan hanya diakomodasi oleh intersep. Bagaimana jika slop juga berbeda à Membandingkan 2 regresi

ANALISIS REGRESI DENGAN DUMMY VARIABEL

Diketahui data untuk pengujian pengaruh PRESTASI KERJA oleh BAKAT yang juga dicurigai akan dipengaruhi oleh perbedaan JENIS KELAMIN, sebagai berikut:

PrstasiKj TesBakat      Sex

5                 60        0

4                 55        0

3                 35        0

10               96        0

2                 35        0

7                 81        0

6                 65        0

9                 85        0

9                 99        1

2                 43        1

8                 98        1

6                 91        1

7                 95        1

3                 70        1

6                 85        1

Jika diolah dengan MINITAB diperoleh hasil sebagai berikut:

Results for: DUMMY-PRESTASIKERJA-BAKAT.MTW

Regression Analysis: PrstasiKj versus TesBakat, Sex

The regression equation is

PrstasiKj = - 1.96 + 0.120 TesBakat - 2.18 Sex

Predictor     Coef  SE Coef      T      P

Constant   -1.9565   0.7068   -2.77  0.017

TesBakat    0.12041  0.01015  11.86  0.000

Sex        -2.1807   0.4503   -4.84  0.000

S = 0.786263   R-Sq = 92.1%   R-Sq(adj) = 90.8%

Analysis of Variance

Source          DF      SS      MS      F      P

Regression       2  86.981  43.491  70.35  0.000

Residual Error  12   7.419   0.618

Total           14  94.400

referensi :

http://kotdam.blogspot.com/2011/04/statistik.html

http://junaidichaniago.com/2008/09/22/regresi-atas-variabel-dummy/

Baca Selengkapnya ...

One Direction_What Makes You Beautiful

Artist	: One Direction
Title	: What Makes You Beautiful
Album	: Up All Night (2011)
Genre	: Other
Added	: Thu, 26 January 2012 - 04:46:24
Edited	: Thu, 08 November 2012 - 21:08:32
Download	: 573,090 time(s)

[Verse 1]
[Liam]
You’re insecure,
Don’t know what for,
You’re turning heads when you walk through the door,
Don’t need make-up,
To cover up,
Being the way that you are is enough,
*courtesy of LirikLaguIndonesia.Net
[Bridge]
[Harry]
Everyone else in the room can see it,
Everyone else but you,

[Chorus]
[All]
Baby you light up my world like nobody else,
The way that you flip your hair gets me overwhelmed,
But when you smile at the ground it ain’t hard to tell,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
If only you saw what I can see,
You’ll understand why I want you so desperately,
Right now I’m looking at you and I can’t believe,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
Oh oh,
That’s what makes you beautiful

[Verse 2]
[Zayn]
So c-come on,
You got it wrong,
To prove I’m right,
I put it in a song,
I don’t know why,
You’re being shy,
And turn away when I look into your eye eye eyes,

[Bridge]
[Harry]
Everyone else in the room can see it,
Everyone else but you,

[Chorus]
[All]
Baby you light up my world like nobody else,
The way that you flip your hair gets me overwhelmed,
But when you smile at the ground it ain’t hard to tell,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
If only you saw what I can see,
You’ll understand why I want you so desperately,
Right now I’m looking at you and I can’t believe,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
Oh oh,
That’s what makes you beautiful

Na Na Na Na Na Na Naaa,
Na Na Na Na Na Na Na Na [x2]

[Middle 8]
[Harry]
Baby you light up my world like nobody else,
The way that you flip your hair gets me overwhelmed,
But when you smile at the ground it ain’t hard to tell,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,

[Chorus]
[All]
Baby you light up my world like nobody else,
The way that you flip your hair gets me overwhelmed,
But when you smile at the ground it ain’t hard to tell,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful ([Zayn:] Oh),
If only you saw what I can see,
You’ll understand why I want you so desperately ([Zayn:] Desperately),
Right now I’m looking at you and I can’t believe,
You don’t know,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
Oh oh,
You don’t know you’re beautiful,
Oh oh,

[Harry]
That’s what makes you beautiful

Sekedar informasi alias disclaimer nih, teks lagu terbaru 2012 di atas adalah hak cipta / hak milik dari pengarang, artis, dan label musik yg bersangkutan. Seluruh media -- termasuk syair, download MP3, ringtone, kord / kunci gitar, serta video klip (official YouTube) -- yang tersedia di situs ini hanyalah untuk keperluan promosi dan evaluasi. Kami juga tidak menyediakan file MP3 di server kami. Jika Anda suka dengan single ini , belilah kaset / CD atau nada sambung pribadi (NSP/RBT)-nya untuk mendukung artis / penyanyi / grup band yang bersangkutan agar terus berkarya. ^_^

Baca Selengkapnya ...