Regresi Logistik Multinomial di SPSS: Panduan Lengkap untuk Analisis Data

Dalam dunia analisis statistik, seringkali kita dihadapkan pada situasi di mana variabel dependen yang ingin kita teliti memiliki lebih dari dua kategori. Sebagai contoh, kita mungkin ingin memprediksi pilihan jenis transportasi (transportasi publik, mobil pribadi, sepeda), preferensi merek produk, atau tingkat kepuasan pelanggan (puas, netral, tidak puas). Dalam kasus-kasus seperti ini, metode regresi logistik biner yang hanya membedakan dua pilihan tidak lagi memadai. Di sinilah Regresi Logistik Multinomial hadir sebagai solusi yang kuat, dan SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) menyediakan alat yang sangat baik untuk menerapkannya.

Memahami Regresi Logistik Multinomial

Regresi logistik multinomial adalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor (independen) dan sebuah variabel dependen kategorikal yang memiliki tiga atau lebih kategori yang tidak berurutan (nominal). Berbeda dengan regresi logistik biner yang membandingkan satu kategori terhadap kategori lainnya, regresi logistik multinomial akan membandingkan setiap kategori variabel dependen terhadap satu kategori referensi (disebut juga kategori dasar atau baseline category). Hasil analisis akan memberikan kita koefisien regresi untuk setiap prediktor, di mana nilai-nilai ini mengindikasikan bagaimana perubahan pada variabel prediktor mempengaruhi peluang (odds) terjadinya suatu kategori variabel dependen relatif terhadap kategori referensi.

Kapan Menggunakan Regresi Logistik Multinomial?

Penggunaan regresi logistik multinomial menjadi relevan ketika:

• Variabel dependen Anda bersifat kategorikal dan memiliki tiga atau lebih kategori.
• Kategori variabel dependen tidak memiliki urutan yang jelas (nominal). Jika ada urutan, maka regresi logistik ordinal mungkin lebih tepat.
• Anda ingin mengidentifikasi prediktor mana saja yang secara signifikan mempengaruhi kemungkinan partisipan memilih salah satu kategori dibandingkan dengan kategori referensi.
• Anda ingin memprediksi probabilitas seseorang masuk ke dalam setiap kategori berdasarkan nilai variabel prediktornya.

Langkah-langkah Analisis Regresi Logistik Multinomial di SPSS

Melakukan analisis regresi logistik multinomial di SPSS relatif mudah. Berikut adalah langkah-langkah umumnya:

1. Persiapan Data: Pastikan data Anda sudah bersih, terorganisir dengan baik, dan variabel dependen serta prediktor sudah dikodekan dengan benar. Variabel dependen harus dalam format nominal atau ordinal, dan variabel prediktor bisa berskala rasio, interval, ordinal, atau nominal.
2. Memulai Analisis: Buka SPSS, lalu masuk ke menu Analyze -> Regression -> Multinomial Logistic....
3. Menentukan Variabel:
   • Pindahkan variabel dependen Anda ke kotak Dependent.
   • Pindahkan semua variabel prediktor Anda (baik independen maupun kovariat) ke kotak Covariates.
   • Anda dapat menentukan salah satu kategori variabel dependen sebagai kategori referensi di bagian Reference Category. Pilihan ini penting karena semua hasil akan diinterpretasikan relatif terhadap kategori ini. Biasanya, kategori pertama atau terakhir yang dipilih.
4. Opsi Tambahan (Opsional): Klik tombol Statistics untuk memilih output tambahan yang ingin Anda lihat, seperti:
   • Classification table: Untuk melihat akurasi prediksi model.
   • Log-likelihood: Termasuk nilai log-likelihood keseluruhan model dan untuk setiap langkah.
   • Goodness-of-fit: Uji kesesuaian model seperti Pearson dan Deviance.
   • Casewise diagnostics: Untuk melihat kasus-kasus yang memiliki residual besar.
   • Model building: Jika Anda ingin menggunakan metode pemilihan variabel otomatis (misalnya, Forward step (likelihood ratio) atau Backward step (likelihood ratio)), meskipun untuk pemula disarankan menggunakan metode Enter.
5. Plot (Opsional): Klik tombol Plot untuk menghasilkan plot diagnostik yang dapat membantu dalam evaluasi model.
6. Save (Opsional): Klik tombol Save jika Anda ingin menyimpan nilai-nilai prediksi, probabilitas, atau residual ke dalam dataset Anda.
7. Menjalankan Analisis: Setelah semua pengaturan selesai, klik Continue, lalu klik OK pada jendela utama dialog Multinomial Logistic Regression.

Interpretasi Hasil

Hasil dari regresi logistik multinomial di SPSS dapat terlihat kompleks, namun beberapa bagian utama yang perlu diperhatikan meliputi:

• Model Fitting Information: Memberikan nilai chi-square dan probabilitasnya untuk menguji apakah model keseluruhan lebih baik daripada model tanpa prediktor.
• Goodness-of-Fit: Uji seperti Pearson Chi-Square dan Deviance Chi-Square juga digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model cocok dengan data. Nilai p yang besar (biasanya > 0.05) menunjukkan kecocokan yang baik.
• Pseudo R-Square: Memberikan indikasi seberapa banyak varians dalam variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel prediktor, mirip dengan R-square pada regresi linier, namun dengan interpretasi yang lebih hati-hati.
• Parameter Estimates: Bagian ini adalah inti dari interpretasi. Untuk setiap variabel prediktor dan untuk setiap kategori variabel dependen (kecuali kategori referensi), Anda akan melihat:
  • B (Estimate): Koefisien regresi. Nilai ini menunjukkan perubahan pada log-odds dari variabel dependen (untuk kategori tertentu dibandingkan referensi) ketika prediktor naik satu unit.
  • Exp(B) (Odds Ratio): Ini adalah odds ratio. Nilai Exp(B) > 1 berarti peningkatan prediktor meningkatkan odds terjadinya kategori tersebut relatif terhadap kategori referensi. Nilai Exp(B) < 1 berarti peningkatan prediktor menurunkan odds. Nilai Exp(B) = 1 berarti prediktor tidak berpengaruh pada odds.
  • Sig.: Nilai signifikansi. Jika nilai ini lebih kecil dari tingkat alpha yang Anda tetapkan (misalnya, 0.05), maka variabel prediktor tersebut dianggap memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap peluang terjadinya kategori variabel dependen tersebut dibandingkan kategori referensi.