52
3.6.5 Uji Model 3.6.5.1 Menilai Kelayakan Model Regresi
Goodness of fit
Analisis pertama yang dilakukan adalah menilai kelayakan model regresi logistik yang akan digunakan. Menurut Ghozali 2006: 233, “model ini menguji
hipotesis nol apakah data empiris yang digunakan sesuai atau cocok dengan model tidak ada perbedaan antara model dan data empiris sehingga model dapat
dikatakan fit ”. Untuk menilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test:
1. Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test kurang dari atau
sama dengan 0.05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya. Sehingga Goodness fit
model menjadi tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya.
2. Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0.05,
maka hipotesis nol diterima yang berarti model dapat menjelaskan nilai observasinya atau bisa dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan
data observasinya.
3.6.5.2 Penilaian keseluruhan Model Overall Model Fit
Uji ini digunakan untuk menilai apakah model regresi logistic yang telah digunakan telah fit dengan data atau tidak. Hipotesis untuk menilai model fit
adalah: H0 = Model yang dihipotesiskan fit dengan data
Ha = Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Universitas Sumatera Utara
53 Berdasarkan hipotesis tersebut jelas bahwa kita tidak mungkin menolak
hipotesis nol agar model fit dengan data. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa
modelyang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Memperhatikan angka -2
log likelihood LL pada awal dengan block number = 0 dan angka -2 log likelihood pada block number = 1. Jika terjadi penurunan angka -2 log
likelihoodblock number 0 dikurangi block number 1 menunjukkan model regresi yang baik.Log Likelihood
dalam regresi logistik mirip dengan pengertian “sum of squared error
” pada model regresi, sehingga penurunan log likelihood menunjukkan model regresi yang baik Ghozali, 2006: 232.
3.6.5.3 Koefisien Determinasi Negelkerke R Square
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas
variabel dependen. Nilai koefisien determinasi merupakan modifikasi dari koefisien Nagelkerke untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai
1.Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Nagelkerke R
2
dengan nilai maksimumnya. Nilai
Nagelkerke’s R Square dapat diintrepretasikan seperti nilai R
2
pada multiple regression Ghozali, 2006: 233. Bila nilai R
2
kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat
terbatas. Sedangkan, jika R
2
mendekati 1 berarti variabel independen dapat memberikan hampir semua informasi yang diperlukan untuk memprediksi
variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
54
3.6.4. Pengujian Hipotesis
