Analisis Regresi Logistik Eksak Menggunakan Metode Penalized Maximum Likelihood Estimation

Disa Fauzia Nur Azizah, Teti Sofia Yanti, Nusar Hajarisman

Abstract


Abstrak. Di dalam statistika terdapat satu pendekatan model matematis yang digunakan untuk menganalisis hubungan beberapa faktor dengan sebuah variabel yang bersifat dikotomik (biner), pendekatan terebut merupakan regresi logistik biner. Terdapat beberapa macam regresi logistik biner yang salah satunya adalah Analisis Regresi Logistik Eksak. Analisis ini digunakan ketika metode asimptotik biasa tidak dapat digunakan karena sampel kecil, datanya jarang, juga terdapat banyaknya data kembar, terkadang suatu metode hanya valid pada situasi tertentu saja. Penaksiran parameter dilakukan menggunakan metode Penalized Maximum  Likelihood Estimation, selanjutnya dilakukan pengujian parameter menggunakan pengujian eksak klaster satu tahap, dan yang terakhir model yang telah didapat diinterpretasikan menggunakan odd rasio. Data yang digunakan adalah data primer mengenai mahasiswa statistika Unisba angkatan 2013 yang masih aktif kuliah yang diuji antara lama belajar mandiri perminggu dengan ketepatan menyelesaikan studi sampai bulan Agustus 2017. Penerapan Regresi logistik eksak pada penelitian ini menunjukkan hasil bahwa semakin lama belajar, maka peluang untuk menyelesaikan studi sampai bulan Agustus 2017 semakin besar.

Kata Kunci: Regresi Logistik, Regresi Logistik Eksak, Metode Penalized Maximum Likelihood Estimation, Uji Eksak Klaster Satu Tahap, Odds Rasio

Keywords


Regresi Logistik, Regresi Logistik Eksak, Metode Penalized Maximum Likelihood Estimation, Uji Eksak Klaster Satu Tahap, Odds Rasio

Full Text:

PDF

References


Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis, Canada: John Wiley & Sons, Inc.

Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. New York: Inc. John Wiley and Sons.

Agresti, A. (2007), An Introduction to Categorical Data Analysis. New York: John Wiley and Sons.

Allison, P. D. (1999). Logistic Regression Using SAS System: Theory and Application. Cary, NC: SAS Institute Inc.

Christopher Zorn; 2005; A Solution to Separation in Binary Response Models.

Cox, D. R. and Snell, E. J. (1989). Analysis of Binary Data, Second Edition. Boca Raton: Chapman and Hall.

Deer, Robert E, (2000) Performing Exact Logistic Regression With the SA System.

Firth, D., (1993), Bias Reduction of Maximum Likelihood Estimates, Biometrika, 80, hal. 27-38

Hajarisman, Nusar. (2009). Analisis Data Kategorik. Bandung: Prodi Statistika Universitas Islam Bandung.

Hosmer, D.W. dan Lemeshow. (1989). Applied Logistic Regression. New York: John Wiley and Sons.

Hosmer, D.W. dan Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regresion. Second Edition. N ew York: John Wiley and Sons, Inc.

Marsisno, Waris (1999). Penerapan Anaalisis Regresi Logistik Dalam Analisis Risiko Perioperative Stroke Pada Operasi Jantung Forum Statistik Tahun XVII no 3 : 155-165.

McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 42, 109-142.

Jeffreys, H. (1946). “An Invariant Form of the Prior Probability in Estimation Problems.†Proceedings of the Royal Society of London, Series A 186:453–461.

Seigel, S. dan Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Science, 2nd edn, New York.




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.9861

Flag Counter     Â