3.5.2.1 Menilai Model Fit
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu model data diuji dengan menilai kelayakan model regresi yaitu menilai keseluruhan
model overall model fit. Model fit digunakan untuk menilai overall model fit
terhadap data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H
o
: model dihipotesiskan fit dengan data H
1
: model dihipotesiskan tidak fit dengan data Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood. Likelihood L
dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatife, L
ditransformasikan menjadi -2LogL. Output SPSS memberikan dua nilai -2LogL yaitu satu untuk model yang hanya memasukkan konstanta, yang
kedua adalah untuk model dengan konstanta dan variabel bebas. Jika -2LogL untuk model dengan konstanta dan variabel bebas yang tidak
signifikan pada alfa 5 berarti hipotesis nol tidak dapat ditolak dan model fit dengan data Ghozali, 2006:232.
Dalam menilai model regresi logistic, kelayakan model regresi dinilai dengan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hosmer and
Lemeshow’s Goodness of Fit Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan antara model
dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test statistics
sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan
antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai
Statistics Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit lebih besar dari 0,05,
maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima
karena cocok dengan data observasinya Ghozali, 2006:233.
3.5.2.2 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel
independen. Hal itu dapat dilihat pada nilai Nagelkerke’s r square yang merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan
bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai 1 satu. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s R
2
dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke’s R
2
dapat diinterpretasikan seperti nilai R
2
pada multiple regression
Ghozali, 2006:233.
3.5.2.3 Pengujian Hipotesis
Kategori