Regresi Diskriminan dan Regresi Logistik

Uji Regresi: Regresi Sederhana Regresi Berganda/Multiple regression Regresi Moderating Regresi Intervening Regresi Diskriminan (Analisis Diskriminan) Regresi Logistik

Bentuk umum/persamaan regresi: Y=α0+ β1X1+β2X2+β3X3+…+e Berbentuk kategorikal : Skala Nominal: Dummy Berbentuk kategorikal : Skala Nominal: Dummy UJI REGRESI DISKRIMINAN or LOGISTIK UJI REGRESI berganda denganDUMMY VARIABEL

Regresi dgn DUMMY VARIABEL Misal X3 adalah variabel REPUTASI PERUSAHAAN, dimana: 1 = perusahaan ber-reputasi baik dgn dasar Indek CGPI 0 = perusahaan ber-reputasi tidak baik. Maka bentuk tabulasi Variabel X3: Resp X3 1 2 dst 1 dst

How jika Dummy lebih dari 2 ?? Misal: X3 adalah besaran perusahaan (SIZE), dimana: 1=kecil 2=sedang 3=besar Penentuan variabel baru didasarkan pada (jml kelompok – 1) Tentukan kel/grup acuan (mis:kel1=kecil) Resp Size(X3) Xs Xb 1 3 2 4 dst

Cara interpretasinya bagaimana?? Lihat nilai “unstd. Beta” (misal nilai -0.54 untuk Xs dan 0.063 untuk Xb) Y=dependen variabel = kebijakan utang perusahaan. Artinya: Perusahaan kategori sedang memiliki kebijakan utang 54% lebih rendah dibandingkan dengan perusah. kecil. Perush. kategori besar memiliki kebijakan utang 6.3% lebih tinggi dibanding perush kecil

Analisis Diskriminan Digunakan jika variabel dependen dalam bentuk dummy Distribusi data harus normal Umumnya digunakan untuk model prediksi Metode pengujian: Forward ; mulai dari yang paling sig Backward : diolah bersamaan & bertahap dibuang satu per satu var. yg tdk sig Stepwise ; kombinasi forward & backward

Regresi logistik Digunakan jika variabel dependen dalam bentuk dummy Distribusi data TIDAK harus normal Umumnya digunakan untuk model prediksi

Perlu diperhatikan !!!! Jika model yang digunakan untuk PREDIKSI, maka HARUS ada penjelasan tentang DATA PREDIKSI dan DATA OBSERVASI. Penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan STOCK SPLIT tahun 2004-2005 pada emiten di pasar modal Indonesia. Dependen Variabel : stock split (1=melakukan SS dan 0=tdk melakukan SS) Independen variabel : Rasio profitabilitas, solvabilitas, dan leverage Data yang diprediksi: Status stock split th. 2004 dan 2005. Data untuk memprediksi rasio (prof, solv, leverage) tahun 2003-2004( jika 2 tahun) atau Th 2005 dprediksi oleh th 2004 Th 2004 diprediksi tahun 2003 2000-2004(jika data utk memprediksinya used 4 thn) 2004 diprediksi oleh thn 2003,2002,2001,2000 2005 diprediksi oleh thn 2004,2003,2002,2001 Data Observasi 2003-2005 (utk kasus1) dan 2000-2005 (utk kasus 2)

Interpretasi Uji Logistik Bandingkan nilai -2Log likelihood yang memasukkan nilai konstanta saja dengan -2Log likelihood dgn memasukkan konstanta dan indep. variabel. Jika nilainya menurun maka model dapat dikatakan fit Nilai % daya prediksi: mengukur ketepatan prediksi independen terhadap dependen Nilai Cox & Snell R-Square atau Nagelkerke R2: kemampuan independen dalam memprediksi kebijakan SS Hosmer & Lemeshow : menilai ketepatan model prediksi (model fit). Jika p-value > 0.05 maka model dikatakan fit. Estimasi parameter untuk masing-masing independen variabel: untuk melihat pengaruh masing-masing indep variabel terhadap model prediksi

TUGAS: CARILAH 2 ARTIKEL/JURNAL HASIL PENELITIAN YANG MENGGUNAKAN UJI REGRESI LOGISTIK (Berkelompok) Diminta: Tulis modelnya (dgn menggunakan nama/singkatan nama variabel) Identifikasi hasilnya dan perkuat dengan output/ringkasan output yang disajikan pada artikel/jurnal yg Sdr jadikan acuan. Jurnal yang diacu wajib dilampirkan (boleh jurnal asing atau jurnal Bahasa Indonesia)