Regresi Diskriminan dan Regresi Logistik

Presentasi berjudul: "Regresi Diskriminan dan Regresi Logistik"— Transcript presentasi:

1 Regresi Diskriminan dan Regresi Logistik

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

3 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

4 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

5 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

6 Cara interpretasinya bagaimana??
Lihat nilai “unstd. Beta” (misal nilai untuk Xs dan 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

7 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

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

9 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 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 dan 2005. Data untuk memprediksi rasio (prof, solv, leverage) tahun ( jika 2 tahun) atau Th 2005 dprediksi oleh th 2004 Th 2004 diprediksi tahun 2003 (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 (utk kasus1) dan (utk kasus 2)

10 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

11 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)