7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

1/27

Regresi Logistik

Analisis regresi :

mempelajari pengaruh variabel

bebas (independent variable)

terhadap variable tergantung

(dependent variable)

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

2/27

Regresi Logistik

Regresi Logistik, digunakan jika :

Variabel tergantung berupa datakategori

Variabel bebas bisa berupa data

kontinyu (berskala interval atau ratio)

maupun berupa data kategori

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

3/27

Regresi Logistik

Variabel tergantung berupa data kategori :

- Dikotomus

- Multikotomus

Gambaran dari variabel dikotomus adalah

sebagai berikut :

- 0 = bila tidak terjadi misalnya tidak sakit- ! = bila terjadi misalnya sakit

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

4/27

Regresi Logistik

"da # (dua) ma$am regresi logistik yaitu :

%egresi logistik dengan satu variable bebas atauunivariate case(yang biasa disebut dengan

Regresi Logistik Sederhana)

%egresi logistik dengan banyak (lebih dari satu)

variable bebas atau multivariatecase(yangbiasa disebut dengan Regresi Logistik Ganda)

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

5/27

Regresi Logistik

Fungsi regresi logistik bisa diformulasikan dalam

bentuk :

)(

1

1)(

xg

e

zf

+

=

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

6/27

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

7/27

'ontoh &nivariate 'ase

o Variabel ategori

!

#

*tatus Gi+i ,alita

rogram M.

0= /ika balita berstatus gi+i kurang

!= /ika balita berstatus gi+i normal

0 = /ika balita tidak mendapatkan

makanan tambahan

! = /ika balita mendapatkan

makanan tambahan

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

8/27

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

9/27

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

10/27

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

11/27

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

12/27

nterpretasi hasil

Variabel ndependent yang digunakan

adalah: M.1

ada hasil analisis terdapat variabel baru

yaitu : M. (!)=.idak M.

Variabel Awal Variabel Baru

M. M.(!) = .idak M.elompok embanding = M.

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

13/27

Variabel in the 23uation

4ang *igni5ikan adalah : M.(!) (sig1 = 00!6 dan konstanta

(sig1 = 0067)1

&ntuk Variabel M. (variabel ategori)

"rti nilai 28p(,) = 0!#6 adalah :

emungkinan balita tidak mendapatkan M. akan berstatus

gi+i ormal 0!#6 kali lebih besar jika dibandingkan

dengan balita yang mendapatkan M.

"tau

emungkinan balita yang mendapatkan M. akan berstatus

gi+i normal 907 kali lebih besar jika dibandingkan

dengan balita yang tidak mendapatkan M.

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

14/27

Model %egresi ;ogistik :

))1PMT(088,2299,1(e1

1)(

++

=zf

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

15/27

Multivarite 'ase

Digunakan $ontoh yang sama (dengan

univariate $ase) hanya dengan

menambahkan beberapa variabel1 ondisivariabel yang digunakan adalah sebagai

berikut :

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

16/27

Regresi Logistik

Fungsi regresi logistik bisa diformulasikan dalam

bentuk :

)(

1

1)(

xg

e

zf

+

=

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

17/27

Regresi Logistik

&ntukmultivariate caseatauregresi

logistik ganda:

iixxxxg ++++= ...)( 22110

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

18/27

'ontoh Multivariate 'ase

o Variabel ategori

!

#

>M1

ada hasil analisis terdapat variabel baru

yaitu : M. (!)=.idak M. dan D"2%"(!)= %uralVariabel Awal Variabel Baru

Daerah D"2%"(!) = %uralelompok embanding = &rban

M. M.(!) = .idak M.elompok embanding = M.

Variabel in the 23 ation

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

25/27

Variabel in the 23uation

4ang *igni5ikan adalah : M. (!) (sig1 = 006? dengan nilai

28p(,) = 0!#! 2konomi (sig1=0009 dengan nilai

28p(,) = 07

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

26/27

&ntuk variabel 2>>M (variabel ontinyu):

"rti nilai 28p(,) = 07

7/25/2019 Regresi Logistik Sederhana_rev

27/27

Model %egresi ;ogistik :

))(447,0)1PMT(115,2995,4(e1

1)(

Ekonomizf

++

+

=