Analisis Regresi Logistik untuk Penelitian Non-Linear dalam Skripsi

Analisis regresi logistik adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen kategori (nominal atau ordinal) berdasarkan satu atau lebih variabel independen. Dalam konteks skripsi, metode ini sangat bermanfaat untuk penelitian yang bersifat non-linear atau ketika data tidak memenuhi asumsi regresi linier biasa.

Apa Itu Analisis Regresi Logistik?

Regresi logistik berbeda dengan regresi linier karena model ini digunakan ketika variabel dependen bersifat kategori. Misalnya, dalam penelitian kesehatan, variabel dependen bisa berupa “Sakit” atau “Tidak Sakit”. Model ini mengubah data menjadi peluang (probabilitas) dan kemudian memetakannya dalam bentuk logit.

Kapan Digunakan dalam Skripsi?

Gunakan analisis regresi logistik ketika:

• Data memiliki variabel dependen kategori (biner, multinomial, atau ordinal).
• Hubungan antara variabel bebas dan terikat tidak linear.
• Penelitian ingin memprediksi peluang terjadinya suatu peristiwa.

Contoh:

• Menentukan faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa (Lulus/Tidak Lulus).
• Mengidentifikasi faktor risiko penyakit.
• Memprediksi peluang pembelian produk.

Jenis-Jenis Regresi Logistik

1. Regresi Logistik Biner
   Untuk variabel dependen dengan dua kategori (Ya/Tidak).
2. Regresi Logistik Multinomial
   Untuk variabel dependen dengan lebih dari dua kategori tanpa urutan.
3. Regresi Logistik Ordinal
   Untuk variabel dependen dengan lebih dari dua kategori yang memiliki urutan.

Langkah Analisis Regresi Logistik dalam Skripsi

1. Persiapan Data
   • Pastikan data bersih dan variabel dependen dalam bentuk kategori.
   • Ubah kategori menjadi kode numerik (0, 1, 2…).
2. Uji Asumsi Awal
   • Periksa multikolinearitas antar variabel bebas.
   • Pastikan tidak ada data yang hilang (missing data) signifikan.
3. Pemodelan dengan Software
   • Gunakan SPSS, R, atau Python.
   • Masukkan variabel independen dan dependen.
   • Pilih metode regresi logistik sesuai jenis data.
4. Interpretasi Output
   • Lihat nilai Odds Ratio (Exp(B)) untuk memahami pengaruh variabel bebas.
   • Perhatikan nilai signifikansi (p-value) untuk uji hipotesis.
5. Penarikan Kesimpulan
   • Jelaskan variabel yang berpengaruh signifikan.
   • Kaitkan hasil dengan teori dan penelitian terdahulu.

Kelebihan dan Kekurangan Regresi Logistik

Kelebihan:

• Tidak memerlukan hubungan linier antara variabel bebas dan terikat.
• Cocok untuk data kategori.
• Dapat menangani lebih dari dua kategori (dengan variasi model).

Kekurangan:

• Tidak memberikan nilai prediksi kontinu.
• Interpretasi hasil bisa lebih kompleks.

Kesimpulan

Dalam skripsi, analisis regresi logistik adalah pilihan tepat untuk penelitian non-linear yang melibatkan variabel dependen kategori. Dengan pemahaman konsep, langkah analisis yang tepat, dan interpretasi hasil yang akurat, mahasiswa dapat menghasilkan penelitian yang kuat secara metodologis dan bermanfaat secara praktis.

Baca Juga:Menggunakan Mind Map untuk Mengolah Data Kualitatif: Visual & Rapi