Kerangka Pemikiran TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

                  k j ij j k j ij j i x x x exp 1 exp    di mana i=1,2,…,n dan j=0,1,2,…,k Sedangkan persamaan Y dapat dinyatakan dengan: Y i = E   i i x y + i  dengan E   i i x y =   i x    i i x     1 jika y=1 dan   i i x    jika y=0 Jika variabel independen yang digunakan berskala kategorik, yaitu ordinal maupun nominal, maka variabel tersebut harus diubah menjadi variabel dummy. Secara umum, bila suatu variabel mempunyai p kategori, maka diperlukan p-1 variabel dummy Hosmer dan Lemeshow, 1989. Regresi logistik merupakan model intrinsik, yaitu model nonlinier yang dengan suatu transformasi dapat dibawa ke bentuk linear. Untuk mendapatkan bentuk linier dalam regresi logistik ini, digunakan transformasi logit, yaitu bentuk log dari odds: odds =     i i x x    1 Dengan menggunakan transformasi log, maka akan diperoleh bentuk: gx i = ln            i i x x   1 gx i = ln                                k j ij j k j ij j x x exp 1 exp   - ln                        k j ij j x exp 1 1  =   k j ij j x  Jika dari beberapa variabel penjelas ada yang bersifat diskrit dan berskala nominal, maka variabel tersebut tidak akan tepat jika dimasukkan ke dalam model. Hal ini disebabkan angka-angka yang digunakan untuk menyatakan tingkatan tersebut hanya sebagai identifikasi saja dan tidak mempunyai nilai numerik. Dalam situasi seperti ini diperlukan variabel dummy sebanyak k-1. Misal variabel penjelas ke-j, yaitu x j mempunyai k j - 1 tingkatan, maka variabel dummy k j - 1 dinotasikan D ju dengan koefisien ju  , u=1,2,3,…,k j-1. Maka model transformasi logit menjadi: gx = k k ju k u ju x D x j            1 1 1 1 ...

3.4.1 Likelihood Ratio Test

Untuk mengetahui peran seluruh variabel penjelas di dalam model secara bersama-sama, dapat digunakan uji Likelihood Ratio atau uji signifikansi model. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai observasi terhadap nilai dugaannya yang diperoleh pada model yang terbentuk dengan model penuh. Untuk menentukan kelayakan model digunakan statistik uji nisbah kemungkinan likelihood ratio test, yaitu statistik uji G. G = -2ln       penjelas iabel dengan likelihood penjelas iabel pa likelihood var var tan = -2 ln       k L L Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah: H : .... 2 1     k    tidak ada pengaruh seluruh variabel independen terhadap variabel dependen H 1 : paling tidak terdapat satu j   untuk j = 1,2,3,…,k ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen Statistik uji G mengikuti distribusi Khi-Kuadrat dengan derajat bebas p sehingga hipotesis ditolak jika G      1 1 , 2   k r   atau p-value  .

3.4.2 Uji Wald

Selain pengujian parameter secara keseluruhan, juga harus dilakukan pengujian koefisien secara individual. Hipotesis yang digunakan dalam pengujian