21
nominal
dalam
persamaan
regresi.
Sebagai
contoh,
bila ingin
meregresikan
pengaruh
kondisi
kemasan
produk
dodol
nenas
terhadap
harga
jual. Pada
umumnya,
cara yang
dipakai
untuk
penyelesaian
adalah
memberi
nilai
1
(satu)
kalau
kategori
yang
dimaksud
ada
dan
nilai
0 (nol)
kalau
kategori
yang
dimaksud
tidak
ada (bisa
juga
sebaliknya,
tergantung
tujuannya).
Dalam
kasus
kemasan
ini,
bila
kemasannya
menarik
diberi
nilai
1 dan
bila
tidak
menarik diberi nilai
0. Variabel yang
mengambil
nilai
1 dan 0 disebut
variabel dummy dan nilai
yang diberikan
dapat digunakan
seperti
variabel kuantitatif
lainnya.
e.
Regresi Logistik (Logistic Regression)
Bila
regresi
dengan
variabel
bebas
(X) berupa
variabel
dummy,
maka
dikatagorikan
sebagai
regresi
dummy.
Regresi
logistik
digunakan
jika variabel
terikatnya (Y) berupa
variabel
masuk
katagori
klasifikasi.
Misalnya,
variabel Y
berupa
dua
respon
yakni
gagal
(dilambangkan
dengan
nilai
0) dan
berhasil
(dilambangkan
dengan
nilai
1).
Kondisi
demikian
juga
sering
dikatagorikan
sebagai
regresi
dengan
respon
biner.
Seperti
pada analisis
regresi
berganda,
untuk
regresi
logistik variabel bebas (X) bisa juga terdiri lebih dari satu variabel.
 |