analisis data dummy perubahan kebijakan tersebut dengan menggunakan Ordinary Least Squares (OLS).

Analisis data dummy perubahan kebijakan tersebut dengan menggunakan Ordinary Least Squares (OLS).

Pengolahan Data untuk Analisis OLS

Sebelum melakukan regresi OLS, pastikan data Anda sudah dalam format yang sesuai, yaitu:

 * Variabel Dependen: Dampak terhadap waktu, dokumen, dan kewenangan (dapat diukur dalam skala numerik, misalnya peningkatan waktu dalam menit atau penurunan jumlah dokumen dalam persentase).

 * Variabel Independen: Waktu (dalam satuan waktu, misal bulan), jenis perubahan (variabel dummy), departemen (variabel kategorik), dan variabel kontrol lainnya (jika ada, seperti ukuran perusahaan, pengalaman karyawan).

Model Regresi OLS

Kita dapat menggunakan model regresi linier berganda untuk menganalisis hubungan antara variabel independen dan dependen. Misalnya, untuk menganalisis dampak waktu dan jenis perubahan terhadap dampak terhadap waktu, modelnya adalah:

Dampak_Waktu = β0 + β1*Waktu + β2*JenisPerubahan + ε

 * β0: Konstanta

 * β1: Koefisien regresi untuk waktu, menunjukkan perubahan rata-rata dalam dampak terhadap waktu untuk setiap unit peningkatan waktu.

 * β2: Koefisien regresi untuk jenis perubahan, menunjukkan perbedaan rata-rata dalam dampak terhadap waktu antara dua jenis perubahan.

 * ε: Error term

Model serupa dapat dibuat untuk menganalisis dampak terhadap dokumen dan kewenangan.

Interpretasi Hasil Regresi

 * Koefisien Regresi:

   * Signifikansi: Uji t digunakan untuk menguji apakah koefisien signifikan secara statistik. Jika signifikan, berarti variabel independen tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

   * Arah Pengaruh: Tanda koefisien menunjukkan arah pengaruh. Koefisien positif berarti peningkatan variabel independen dikaitkan dengan peningkatan variabel dependen, dan sebaliknya.

 * R-squared: Menunjukkan proporsi varians dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Semakin tinggi R-squared, semakin baik model dalam menjelaskan data.

 * F-statistik: Digunakan untuk menguji apakah secara keseluruhan model regresi signifikan.

Analisis Lebih Lanjut

 * Analisis Residual: Periksa residual untuk memastikan asumsi regresi terpenuhi (linearitas, homoskedastisitas, normalitas).

 * Multikolinearitas: Periksa apakah ada multikolinearitas antara variabel independen.

 * Heteroskedastisitas: Periksa apakah varians dari error term konstan untuk semua nilai variabel independen.

 * Autokorelasi: Periksa apakah ada korelasi antara error term pada pengamatan yang berurutan.

Visualisasi

 * Scatterplot: Visualisasikan hubungan antara variabel independen dan dependen.

 * Residual Plot: Plotkan residual terhadap nilai prediksi untuk memeriksa asumsi regresi.

Contoh Output Regresi

| Variabel | Koefisien | Std. Error | t-statistik | p-value |

|---|---|---|---|---|

| Konstanta | 10 | 2 | 5 | 0.001 |

| Waktu | 0.5 | 0.1 | 5 | 0.001 |

| JenisPerubahan (1=Implementasi Sistem Baru) | 2 | 0.5 | 4 | 0.005 |

Interpretasi:

 * Rata-rata dampak terhadap waktu adalah 10 unit ketika waktu adalah 0 dan jenis perubahan adalah 0.

 * Setiap peningkatan satu unit waktu akan meningkatkan dampak terhadap waktu sebesar 0.5 unit.

 * Implementasi sistem baru (JenisPerubahan=1) meningkatkan dampak terhadap waktu sebesar 2 unit dibandingkan dengan jenis perubahan lainnya.

Penting:

 * Pilihan Model: Model regresi yang tepat akan bergantung pada jenis data dan pertanyaan penelitian Anda.

 * Interpretasi Hati-hati: Koefisien regresi hanya menunjukkan hubungan statistik, bukan hubungan kausal.

 * Kontrol Variabel: Sertakan variabel kontrol yang relevan untuk mengendalikan pengaruh variabel lain yang mungkin memengaruhi hasil.

Software Statistik

Anda dapat menggunakan berbagai software statistik untuk melakukan analisis OLS, seperti:

 * SPSS: Mudah digunakan, cocok untuk analisis dasar.

 * R: Fleksibel dan gratis, banyak paket tambahan untuk analisis yang lebih kompleks.

 * Python: Sangat fleksibel dan dapat dikombinasikan dengan berbagai library seperti Statsmodels, Scikit-learn.

Kesimpulan

Analisis OLS dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai dampak perubahan kebijakan terhadap berbagai aspek organisasi. Dengan menggabungkan analisis kualitatif dan kuantitatif, Anda dapat memperoleh wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan.