Analisis Regresi Logistik

Analisis regresi logistik adalah analisis yang menjelaskan efek dari variabel bebas terhadap variabel terikat, dengan variabel bebas bertipe kualitatif maupun kuantitatif dan variabel terikat memiliki tipe data berupa dikotom maupun polikotom. Karena model yang dihasilkan dengan regresi logistik bersifat non linear, persamaan yang digunakan untuk mendiskripsikan hasil sedikit lebih kompleks dibanding dengan regresi berganda. Variabel hasil adalah probabilitas mendapatkan dua hasil atau lebih berdasarkan fungsi non linear dari kombinasi linear dari sejumlah variabel (Kuncoro, 2001).

Regresi logistik dengan lebih dari dua pilihan sering disebut Binominal Logistic Regression (BLR). Metode regresi logistik adalah lebih fleksibel dibanding teknik lain (Kuncoro, 2001), yaitu :
1. Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas atas variabel bebas yang digunakan dalam model. Artinya variabel penjelas tidak harus memiliki distribusi normal, linier maupun memiliki varians yang sama dalam setiap grup.
2. Variabel bebas dalam regresi logistik bisa dicampur dari variabel continue, diskrit dan dikotomis.
3. Regresi logistik akan sangat bermanfaat digunakan apabila distribusi respon atas variabel terikat diharapkan non-linier dengan satu atau lebih variabel bebas

Persamaan umum untuk regresi logistik dengan dua pilihan, dinyatakan sebagai berikut (Kuncoro, 2001) :


Persamaan Regresi Logistik (Kuncoro, 2001)

Selanjutnya dari persamaan (3.4) diestimasikan dengan Binominal Logistic Regression.




Sumber:
Choirunnisa, (2012). Analisis Pola Klaster Dan Orientasi Pasar (Studi Kasus Sentra Industri Kerajinan Logam Desa Tumang Kecamatan Cepogo Kabupaten Boyolali). Skripsi S1, Program Sarjana Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Tahun 2012