Partial Least Square Logistic Regression sengan Variabel Respon Ordinal

Abstract

Analisis regresi logistik merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon kategori dengan variabel penjelas numerik maupun kategori. Asumsi penting dalam regresi logistik berganda yaitu tidak terdapat hubungan linier antar variabel penjelas atau disebut asumsi non-multikolinieritas. Apabila terdapat multikolinieritas maka hasil pendugaan koefisien regresi akan tidak akurat, dan tidak dapat ditentukan variabel penjelas yang benar-benar mempengaruhi variabel respon. Salah satu metode yang bisa digunakan jika data disifati multikolinieritas adalah kombinasi antara regresi PLS dan regresi logistik dengan variabel respon ordinal, dan kombinasi ini disebut dengan PLS Ordinal Logistic Regression (PLSOLR). Regresi PLS didasarkan pada pembentukan komponen dimana komponen yang terbentuk merupakan kombinasi linier dari variabel penjelas dan antar komponen yang terbentuk saling bebas. Pada penelitian ini PLSOLR diterapkan pada 15 data sekunder dengan asumsi non-multikolinieritas terpenuhi sebanyak 4 data dan 11 data asumsi nonmultikolinieritas terpenuhi. Pembentukan model pada data yang memenuhi asumsi ataupun tidak adalah sama, dan dari hasil penelitian diketahui bahwa komponen PLSOLR hanya melibatkan variabel penjelas yang signifikan, atau dengan kata lain komponen tidak terbentuk jika tidak ada variabel penjelas yang signifikan mempengaruhi variabel respon. Berdasarkan 11 data yang memenuhi asumsi non-multikolinieritas, dengan uji t untuk Q2 diperoleh kesimpulan bahwa PLSOLR dan OLR memberikan hasil yang sama