Menurut Jeffwu (1985) dalam Gantini (2005), model logistik merupakan
regresi yang saling dapat menggantikan satu dengan yang lain untuk
menganlisis peubah respon biner. Untuk itu, sering dibuat salah satu model
tanpa mempertimbangkan model lain yang mungkin akan menghasilkan model
yang lebih sesuai. Regresi logistik sering digunakan dalam menyelesaikan
masalah klasifikasi pada metode parametrik. Metode ini digunakan untuk
menggambarkan hubungan variabel dependen dengan variabel independen
bersifat kategori, kontinu atau kombinasi keduanya.
Ariyoso (2010) menjelaskan asumsi-asumsi dalam regresi logistik diantaranya:
a. Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan
independen.
b. Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel).
c. Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama antar
kelompok variabel.
d. Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan
hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor.
Poedjiati (2008) mengemukakan bahwa regresi logit adalah prosedur
pemodelan yang diterapkan untuk memodelkan variabel respon (Y) yang
bersifat kategori berdasarkan satu atau lebih variabel prediktor (X) baik itu
yang bersifat kategori maupun kontinu. Dalam mengestimasi model regresi
dan pendugaan koefisien terdapat metode yang dapat digunakan yaitu metode
maximum likelihood, nonintractive weighted least square, dan discriminat
function anaysis.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar