4.1.3 Regresi Logistik
Dalam penelitian ini menggunakan alat uji regresi logistik melalui program SPSS versi 19.0 yang dilakukan secara serentak terhadap kelima variabel
independen dalam penelitian. Pengujian regresi logistik tidak memerlukan uji normalitas pada variabel independennya.
Penelitian untuk menguji hipotesis dengan menggunakan regresi logistik tidak memerlukan uji asumsi klasik. Pengujian hipotesis yang dilakukan pertama
kali dalam regresi logistik adalah dengan menilai kelayakan model fit Goodness of Fit Test
yang merupakan uji pengganti dari asumsi klasik.
4.1.3.1 Uji Kelayakan Model Overall Fit Model
Penilaian uji kelayakan model fit dilakukan dengan tujuan mengetahui model yang dihipotesiskan fit atau tidak dengan data penelitian. Pengujian ini
dilakukan dengan membandingkan nilai dari -2LogL awal dan nilai dari -2LogL pada langkah berikutnya. Selisih antara -2LogL awal dengan -2LogL selanjutnya
memperlihatkan bahwa model yang dihipotesiskan dalam penelitian fit dengan data yang digunakan. Adanya penurunan Log Likelihood akan menunjukkan bahwa
model regresi dalam penelitian semakin baik. Ghozali 2011:340 menerangkan bahwa hipotesis untuk menilai model
fit adalah sebagai berikut : H
: Model yang dihipotesiskan fit dengan data
H
a
: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Perbandingan dari nilai antara -2LogL awal dengan -2LogL akhir dalam penelitian ini ditunjukkan dalam Tabel 4.3
Tabel 4.3 diatas menunjukkan bahwa terdapat selisih antara nilai -2LogL awal dengan nilai -2LogL akhir. Nilai dari -2LogL awal adalah sebesar 369,377
dan nilai -2LogL akhir sebesar 341,190, terdapat penurunan sebesar 28,152. Terjadinya penurunan nilai -2LogL awal dan -2LogL akhir menunjukkan bahwa
model fit dengan data sehingga H diterima dan regresi pada penelitian
menunjukkan model regresi yang lebih baik.
4.1.3.2 Uji Kelayakan Model Regresi Goodness of Fit Test
Pengujian kelayakan model regresi dapat dinilai dengan melihat nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test dan menguji hipotesis nol apakah
data empiris penelitian sesuai dengan model atau tidak. Apabila nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test statistic sama dengan atau kurang dari 0.05,
maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness of Fit Test model tidak baik karena
model tidak dapat memprediksi nilai observasinya Ghozali, 2011. Sebaliknya, -2LogL awal Block number = 0
369,377 -2LogL akhir Block number = 1
341,190 Sumber : Data sekunder yang diolah tahun 2013 pada Lampiran 10
Tabel 4.3 Perbandingan Nilai -2LogL Awal Dengan Nilai -2LogL Akhir
jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test diatas 0.05, maka
hipotesis nol diterima sehingga model dapat diterima dan mampu diprediksi nilai observasinya. Hasil output SPSS untuk menilai kelayakan model regresi terlihat
dalam Tabel 4.4
Hosmer and Lemeshow Test Step
Chi-square Df
Sig. 1
11,790 8
,161
Tabel 4.4 memperlihat bahwa nilai signifikansi pada tabel Hosmer and Lemeshow Test
sebesar 0,161. Perolehan nilai signifikansi sebesar 0,161 tersebut melebihi dari nilai 0,05, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa H0 dalam
penelitian ini diterima. Hasil ini menunjukan tidak adanya perbedaan antara model dengan data empiris penelitian dan model regresi layak digunakan pada analisis
berikutnya.
4.1.3.3 Koefisien Determinasi R
Kategori