REGRESI LOGISTIK BINER (STUDI KASUS)

Presentasi berjudul: "REGRESI LOGISTIK BINER (STUDI KASUS)"— Transcript presentasi:

1 REGRESI LOGISTIK BINER (STUDI KASUS)
Gangga Anuraga This template can be used as a starter file for presenting training materials in a group setting. Sections Right-click on a slide to add sections. Sections can help to organize your slides or facilitate collaboration between multiple authors. Notes Use the Notes section for delivery notes or to provide additional details for the audience. View these notes in Presentation View during your presentation. Keep in mind the font size (important for accessibility, visibility, videotaping, and online production) Coordinated colors Pay particular attention to the graphs, charts, and text boxes. Consider that attendees will print in black and white or grayscale. Run a test print to make sure your colors work when printed in pure black and white and grayscale. Graphics, tables, and graphs Keep it simple: If possible, use consistent, non-distracting styles and colors. Label all graphs and tables.

2 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
METODE ANALISIS Uji independensi (umumnya digunakan pada kasus-kasus lingkungan dan kesehatan) Regresi logistik Uji individu. Uji serentak. Model terbaik dengan variabel yang masuk kedalam model telah signifikan. Interpretasi model (odds ratio). Ketepatan klasifikasi. Give a brief overview of the presentation. Describe the major focus of the presentation and why it is important. Introduce each of the major topics. To provide a road map for the audience, you can repeat this Overview slide throughout the presentation, highlighting the particular topic you will discuss next. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

3 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
SUMBER DATA : Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh dari survey (Skripsi S1 Statistika ITS, Tatang A.P). Survey dilakukan dengan menyebarkan kuisoner terhadap para konsumen Merpati yang menggunakan jasa penerbangan secara berulang, dengan ketentuan sedikitnya dua kali dalam enam bulan. Survey dilaksanakan dalam jangka waktu satu minggu. This is another option for an Overview slides using transitions. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

4 IDENTIFIKASI VARIABEL
Yang menjadi sebagai variabel dependennya adalah kepuasan konsumen yang melakukan pembelian berulangterhadap layanan Merpati secara keseluruhan dengan skala biner. Jika Y=0, maka konsumen merasa tidak puas dengan layanan yang selama ini diberikan pihak Merpati, sedangkan jika Y=1, maka konsumen merasa puas dengan layanan yang diberikan pihak Merpati. Dan variabel independen terdiri dari lima variabel, antara lain : umur (D1), jenis kelamin (D2), pekerjaan (D3), pengeluaran per bulan (D4), dan pendidikan terakhir (D5). Department of Statistics, UNIPA Surabaya

5 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Department of Statistics, UNIPA Surabaya

6

7 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
UJI INDIVIDU Dari tabel di atas terlihat bahwa dari lima variabel independen, hanya dua variabel saja yang berpengaruh secara nyata (nilai signifikansi < α ) terhadap kepuasan konsumen yang melakukan pembelian berulang terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Sehingga hanya dua variabel yang dapat digunakan untuk pembentukan model regresi serentak. Dua variabel independen tersebut adalah pengeluaran per bulan dan pendidikan terakhir. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

8 MODEL LOGISTIK PADA UJI INDIVIDU
Hal ini ditunjukkan bahwa konsumen dengan pengeluaran per bulan antara Rp – Rp mempunyai peluang sebesar 0,57 untuk puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

9 MODEL LOGISTIK PADA UJI INDIVIDU
Peluang konsumen yang berpendidikan terakhir Akademi/diploma untuk puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan adalah 0,71 sedangkan yang berpendidikan terakhir S2/S3 peluang sebesar 0,58. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

10 UJI SERENTAK (REGRESI LOGISTIK BERGANDA)
Pembentukan model regresi logistik berganda bertujuan untuk memperoleh model yang paling tepat dan sederhana dari kumpulan variabel independen yang dianggap berpengaruh terhadap variabel dependen. Pada pembentukan model regresi logistik berganda ini dipergunakan metode Backward Wald untuk menyeleksi modelnya. Dalam metode Backward Wald ini model terbaik yang dihasilkan adalah model regresi logistik yang semua variabel independennya signifikan. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

11 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
UJI SERENTAK Department of Statistics, UNIPA Surabaya

12 HASIL SIGNIFIKANSI REGRESI LOGISTIK BERGANDA
Variabel B SE Wald df Sig Exp(B) Pengeluaran per bulan 10,887 4 0,028* Rp – Rp -1,844 0,873 4,466 1 0,035* 0,158 Rp – Rp -0,023 0,996 0,001 0,982 0,977 Rp – Rp -2,320 1,009 5,284 0,022* 0,098 > Rp -1,374 1,040 1,746 0,186 0,253 Pendidikan terakhir 12,049 3 0,007* Akademi / diploma -1,803 0,821 4,818 0.028* 0,165 S1 -0,096 0,746 0,017 0,898 0,909 S2 -1,833 0,855 4,597 0,032* 0,160 Konstan 3,477 0,912 14,525 0,000* 32,376 This is another option for an Overview slide.

13 MODEL REGRESI LOGISTIK BERGANDA
Department of Statistics, UNIPA Surabaya

14 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
INTERPRETASI Jika seorang konsumen Merpati mempunyai pengeluaran per bulan antara Rp Rp dan pendidikan terakhirnya adalah Akademi/diploma maka konsumen tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,457 untuk merasa puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Jika seorang konsumen Merpati mempunyai pengeluaran per bulan antara Rp Rp dan pendidikan terakhirnya adalah S2/S3, maka konsumen tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,45 untuk merasa puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. What will the audience be able to do after this training is complete? Briefly describe each objective how the audience will benefit from this presentation. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

15 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
Jika seorang konsumen Merpati mempunyai pengeluaran per bulan antara Rp Rp dan pendidikan terakhirnya adalah Akademi/diploma maka konsumen tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,344 untuk merasa puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Dan apabila seorang konsumen Merpati mempunyai pengeluaran per bulan antara Rp Rp dan pendidikan terakhirnya adalah S2/S3 maka konsumen tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,337 untuk merasa puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

16 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
UJI KESESUAIAN MODEL H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) Statistik uji (Hosmer, 2000): Keterangan g = banyak kelompok n’k = jumlah subjek pada kelompok ke-k Ok= jumlah nilai dari variabel respon pada ck kombinasi variabel prediktor Daerah kritis tolak Ho jika > Department of Statistics, UNIPA Surabaya

17 Department of Statistics, UNIPA Surabaya
UJI KESESUAIAN MODEL Sehingga model sesuai artinya tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

18 INTERPRETASI ODDS RATIO
Odds ratio menunjukkan besarnya pengaruh suatu kategori terhadap kategori yang menjadi pembanding dalam suatu variabel independen. Dalam hal ini, yang menjadi pembanding adalah kategori yang terletak pada urutan pertama. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

19 INTERPRETASI ODDS RATIO
Pada kategori pengeluaran antara Rp Rp menunjukkan odds ratio sebesar 0,158. Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan konsumen dengan pengeluaran tersebut 0,158 kali lebih kecil dari konsumen yang memiliki pengeluaran per bulan sebesar <Rp untuk menyatakan puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Sedangkan pada kategori pengeluaran antara Rp Rp menunjukkan odds ratio sebesar 0,098. Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan konsumen dengan pengeluaran tersebut 0,098 kali lebih kecil dari konsumen yang memiliki pengeluaran per bulan sebesar <Rp untuk menyatakan puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

20 INTERPRETASI ODDS RATIO
Pada kategori pendidikan akademi/diploma menunjukkan odds ratio sebesar 0,165. Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan konsumen dengan pendidikan tersebut 0,165 kali lebih kecil dari konsumen yang memiliki pendidikan SMA/SMK untuk menyatakan puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Dan pada kategori pendidikan S2/S3 menunjukkan odds ratio sebesar 0,16. Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan konsumen dengan pendidikan tersebut 0,16 kali lebih kecil dari konsumen yang memiliki pendidikan SMA/SMK untuk menyatakan puas terhadap layanan Merpati secara keseluruhan. Department of Statistics, UNIPA Surabaya

21 TERIMA KASIH