21
yang biasanya diberi angka 0
atau 1.
Tidak seperti regresi
linier biasa, regresi
logistik
tidak mengasumsikan hubungan antara variabel independen dan dependen secara linier.
Dikarenakan
dari
rumus
(2.7)
masih
menghasilkan
Y
dibawah
0
dan
diatas
1
sedangkan regresi
logistik
digunakan bila
variabel
terikat
hanya
terdiri
data
dikotom
yaitu 0 dan 1 maka rumus (2.7) ditransformasikan menjadi rumus regresi logistik.
Model yang digunakan pada regresi logistik adalah:
Logit P(Y=1) =
?
?
?
?
?
?
?
?
?
…
?
?
?
?
(2.9)
Ini didapat dari melakukan rumus sebagai berikut :
LogitP(Y=1) = ( ?? ?
?
?
)
????
(2.10)
DimanaPadalah peluang terjadinya suatu kejadian, dengan rumus sebagai berikut
:
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
…
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
…
?
?
?
?
(2.11)
dimana :
P
=
probabilitas terjadinya terjadinya suatu kejadian
e
=
bilangan natural
ß
=
nilai koefisien tiap variabel
X
=
nilai variabel bebas
Y= nilai variabel terikat
Regresi
logistik juga
menghasilkan rasio peluang (odds
ratios) terkait dengan
nilai
setiap prediktor. Peluang (odds)
dari
suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil
yang muncul yang dibagi dengan probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum,
 |