Konsep Contingent Valuation Method
mungkin, dalam kaitannya dengan nilai odds, muncul kejadian sukses pada suatu kelompok dibandingkan dengan kelompok lainnya Firdaus et al. 2011. Menurut
Juanda 2009, odds ratio didefinisikan sebagai rasio odds untuk terhadap
odds untuk . Rumus odds ratio sebagai berikut :
............................................... 9 Dimana:
2.71828 koefisien masing-masing variabel dari model regresi logistik
Menurut Juanda 2009, untuk peubah bebas kontinyu, odds ratio dapat diintepretasikan sebagai berapa kali kemungkinan kejadian sukses
jika nilai peubah bebas
naik sebesar satu satuan. Dalam peubah bebas kontinu, jika berbeda 1 satuan misalnya 1→2 dan 10→11 maka nilai ∆ dapat cukup
berbeda. Jadi ada dilema untuk peubah bebas kontinu dimodelkan dalam logit. Selain itu, untuk peubah bebas
seringkali 1 satu satuan terlalu kecil atau besar untuk dipertimbangkan. Menurut Firdaus dan Affendi 2005 dalam
Herdiani 2009, intepretasi koefisien pada regresi logistik menggunakan odds ratio, secara ringkas dapat diintepretasikan sebagai berikut:
1. Jika koefisien bertanda + maka odds ratio akan lebih dari 1.
2. Jika variabelnya merupakan skala nominal dummy, maka
memiliki kecenderungan untuk sebesar kali dibandingkan
dengan .
3. Jika variabelnya bukan dummy, maka semakin besar maka ,
sehingga semakin besar nilai semakin besar pula kecenderungan untuk
. 2.8.2
Uji Wald
Uji Wald merupakan uji univariat terhadap masing-masing koofisien regresi logistik sering disebut partially test. Uji Wald digunakan untuk menguji
kecocokan koefisien Rosadi 2011. 1.
H : predictor secara univariat tidak berpengaru
h signifikan terhadap respon β
i
= 0;= 0,1,2,…..p.
H
1
: predictor secara univariat berpengaruh signifikan terhadap respons β
i
≠ 0; = 0,1,2,…..p.
2. Tingkat signifikansi: α
3. Statistik uji:
2
.............................................................................................. 10 4.
Daerah kritik: H ditolak apabila
| W
i
| | Z
α
| 2.8.3
Uji G
Statistik uji G adalah uji rasio kemungkinan maksimum likelihood ratio test yang digunakan untuk menguji peranan variabel bebas secara bersaamaan.
............................................... 11 Dimana:
L
o
= Likelihood tanpa variabel bebas L
i
= Likelihood dengan variabel bebas Dengan hipotesis:
H :
β
1
= β
2
= …. = β
p
= 0 H
1
: minimal ada satu nilai β ≠ 0
Dimana = 1,2,3,…p
Menurut Hosmer dan Lemeshow 1989, statistik uji G mengikuti sebaran chi- square
χ
2
dengan derajat bebas p. Kaidah keputusan yang diambil yaitu menolakk H
o
jika G