analisis data regresi berganda

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 1/10

1

Sumber www.statistikan.com

Regresi Logistik Ganda dalam SPSS

 Tutorial Regresi Logistik Ganda

Uji Regresi Logistik ganda adalah uji regresi yang dilakukan pada penelitian

apabila variabel dependen berskala dikotom (nominal dengan 2 kategori).

(Untuk lebih jelasnya dengan Tipe Data, Baca Artikel kami berjudul

"Pengertian Data")

 Tentunya semua variabel independen haruslah berskala data dikotom juga

tetapi apabila skalanya kategorik nominal lebih dari 2 kategori masih dapat

dilakukan uji regresi logistik ganda dengan !ara melakukan dummy.

"ahasan tentang dummy akan kita bahas pada artikel berikutnya. #ada

bahasan kali ini khusus akan membahas tutorial melakukan uji regresi

logistik ganda dengan menggunakan so$t%are &#&& 'or indo%s.

*T*T*+,

 Tutorial ini untuk Regresi Logistik dalam upaya menentukan variabel bebas

paling dominan terhadap variabel terikat. Untuk pembahasan Regresi

Logistik se!ara umum ba!a, Regresi Logistik. Untuk tutorial regresi logistik

dengan &#&& ba!a Regresi Logistik dengan &#&&.

Langsung saja buka *plikasi &#&&-

ita buat / variabel dengan de0nisi sebagai berikut,

ariabel ndependen,

1. Tekanan andung emih, ategori 34a3 dan 3Tidak3

2. #ruritus, ategori 34a3 dan 3Tidak3

5. ram aki, ategori 34a3 dan 3Tidak3

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 2/10

2

6. Gerak 7anin, ategori 3*kti$3 dan 3#asi$3

8. 9eart "urn, ategori 34a3 dan 3Tidak3

ariabel :ependen, Gangguan Tidur, ategori 34a3 dan 3Tidak3

Ubah alue pada tab ariable ie% di &#&& sebagai berikut, 4a;*kti$ < 1

 Tidak;#asi$ < 2. Ubah =easure menjadi 3+ominal3. Ubah :e!imals menjadi

3>3. Ubah Type menjadi 3+umeri!3

Langkah berikutnya adalah isi data dengan nilai 1 atau 2. 1 apabila ja%aban

34a3 atau 3*kti$3 dan 2 apabila 3Tidak3 atau 3#asi$3. ?bagai !ontoh

gunakanlah 5> responden.

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 3/10

5

&etelah data terisi maka kita mulai melakukan tahapan uji regresi logistik

ganda yang sesungguhnya.

*da beberapa metode atau teknik dalam melakukannya yaitu antara lain,

3?nter3 3&tep%ise3 3'or%ard3 3"a!k%ard3 di mana masing@masing punya

maksud yang berbeda. :alam bahasan ini akan kita lakukan se!ara

3step%ise3 dengan proses manual agar mudah memahami maksudnya.

Langkah #ertama adalah seleksi kandidat.

&eleksi andidat

:alam langkah ini kita akan menyeleksi variabel independen manakah yang

layak masuk model uji multivariat. :i mana yang layak adalah yang memiliki

tingkat signi0kansi (sig.) atau p value A >>28 dengan metode 3?nter3 dalam

regresi logistik sederhana. 4aitu dengan melakukan satu persatu regresi

sederhana antara masing@masing variabel independen terhadap variabel

dependen.

aranya adalah sebagai berikut,

Klik Analyze, Regressin, Binary !gistic

=asukkan variabel independen pertama yaitu 3tekanan kandung kemih3 ke

dalam kotak #ariate$

=asukkan variabel dependen ke kotak Dependent$

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 4/10

6

Klik %ptins, entang "& 'r ()p *B+"

Klik %K 

Lihat hasilnya-

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 5/10

8

:ari hasil di atas lihat tabel 3variables in the eBuation3 dan lihat nilai 3sig.3 .

:idapat nilai signi0kan A>28 yang berarti variabel 3tekanan kandung

kemih3 layak masuk model multivariat.

Lakukan dengan !ara di atas pada empat variabel independen lainnya.

*pabila signi0kansi C >28 maka variabel independen yang bersangkutan

tidak layak masuk model multivariat.

&etelah dilakukan seleksi kandidat inventarisir variabel mana yang layak

masuk model dan urutkan dalam tabel dimulai dari yang nilai signi0kansinya

terbesar.

&ebelum diurutkan (&emua)

9asil analisis menunjukkan nilai p value subvariabel tekanan kandung kemih

(>5DD) dan heart burn (>266) sehingga tidak masuk ke uji multivariat

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 6/10

/

karena p valuenya C >28. &edangkan pruritus (>>61) kram kaki (>>68)

gerak janin (>>EE) masuk ke uji multivariate karena p valuenya A >28.

:iurutkan (9anya yang masuk model)

"erarti ada 5 variabel yang akan diuji yaitu, gerak janin kram kaki dan

pruritus.

Langkah berikutnya adalah masukkan ketiga variabel di atas dalam regresi

logistik ganda dengan !ara,

*nalisis =ultivariat

klik analyze, regressin, binary lgistic.

=asukkan ketiga variabel independen ke dalam kotak #ariate.

=asukkan variabel dependen ke kotak Dependent .

lik %ptins !entang & 'r ()p *B+

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 7/10

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 8/10

E

Lihat !ontoh uraian langkah sebagai berikut-

&etelah subvariabel pruritus dikeluarkan perubahan FR dapat dilihat pada

tabel berikut,

9asil analisis multivariat menunjukkan bah%a setelah subvariabel pruritus

dikeluarkan diperoleh perubahan FR C 1> yaitu pada subvariabel kram

kaki (86) dan subvariabel gerak janin (56) sehingga subvariabel pruritus

dimasukkan kembali ke dalam pemodelan seperti pada tabel berikut,

Langkah selanjutnya adalah pengeluaran subvariabel kram kaki (>>58)

karena memiliki p value terbesar kedua setelah pruritus (>>/1).

&etelah subvariabel pruritus dikeluarkan perubahan FR dapat dilihat pada

tabel berikut,

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 9/10

H

9asil analisis multivariate menunjukkan bah%a setelah subvariabel kram kaki

dikeluarkan diperoleh perubahan FR C 1> yaitu pada subvariabel pruritus

(8D6) dan subvariabel gerak janin (/85) sehingga subvariabel kram kaki

dimasukkan kembali ke dalam pemodelan seperti pada tabel berikut,

=odel *khir =ultivariat

9asil analisis, dapat disimpulkan bah%a dari keseluruhan variabel

independen yang diduga mempengaruhi gangguan tidur (insomnia) pada ibu

hamil trimester ketiga terdapat satu subvariabel (gerak janin) yang paling

berpengaruh terhadap gangguan tidur dengan p value >>12 A >>8. +ilai FR

terbesar yang diperoleh yaitu 2/282 artinya gerak janin akti$ yang dirasakan

responden mempunyai peluang 2/282 kali menyebabkan adanya gangguan

tidur (insomnia).

esimpulan *khir,

1. &emua variabel yang masuk model atau yang lolos seleksi kandidat

berarti memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.

2. *pabila setelah diuji dalam model akhir multivariat yang tersisa dalam

model berarti terbukti sebagai variabel independen yang se!ara

bermakna atau signi0kan mempengaruhi variabel dependen.

&edangkan yang tidak masuk model akhir berarti sebagai variabel

peran!u atau !oun$ounding yang artinya menjadi variabel yang

mempengaruhi hubungan variabel independen dan dependen.

5. ariabel dengan Fdds Ratio terbesar dalam model akhir multivariat

menjadi variabel yang paling dominan mempengaruhi variabel

dependen.

7/21/2019 Analisis Data Regresi Berganda

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-regresi-berganda 10/10

1>