Mengenal Metode Binary Logistic Dan Manfaatnya

Dalam ilmu penghitungan data, ada berbagai metode yang bisa digunakan berdasarkan kebutuhan analisis data yang dibutuhkan. Beberapa metode juga sering digabungkan untuk menganalisa sebuah data sehingga mampu memberikan hasil berupa perhitungan tertentu yang nantinya akan digunakan sebagai acuan sebuah data.

Salah satu metode yang sering digunakan dalam proses analisa sebuah data adalah metode binary logistic. Hosmer dan Lomeshow, 1989 menuturkan bahwa metode ini merupakan metode yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon tertentu yang berupa data dikotomik atau data biner dengan variabel bebas yang merupakan data berskala interval atau data kategorik.

Metode ini juga sering disebut sebagai metode analisis regresi logistik biner. Metode ini sering digunakan dalam beberapa bidang seperti bidang keuangan dan bidang sosial seperti pendataan penduduk. Dalam analisis regresi logistik biner ini, ada beberapa asumsi yang digunakan diantaranya :

Variabel dependent harus memiliki sifat dikotomi
Variabel independent bisa menggunakan variabel yang beragam antar kelompok
Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel baik dependent maupun independent
Kategori dalam variabel independent harus bersifat eksklusif
Kategori dalam variabel independent harus terpisah antara satu sama lain
Dibutuhkan setidaknya 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor

Model yang digunakan dalam proses analisa data menggunakan metode binary logistic adalah

Log (P / 1 – p) = β0 + β1X1 + β2X2 + …. + βkXk

Dalam pengaplikasiannya, metode ini juga harus dilakukan dengan menggunakan beberapa langkah uji data tertentu diantaranya :

Uji Signifikan Model
Uji Parsial Dan Pembetukan Model
Odds Ratio

Dengan melalui ketiga langkah tersebut, maka proses analisa data yang dibutuhkan bisa berjalan lebih mudah dan memberikan hasil analisa data sesuai dengan kebutuhan. Metode analisis regresi logistik biner ini sering digunakan pada beberapa studi kasus diantaranya :

Penghitungan pengaruh jenjang pendidikan pada status kemiskinan
Penghitungan pengaruh pendapatan dan pengeluaran pada status kemiskinan
Penghitungan pengaruh lapangan kerja yang tersedia dan yang dimasuki masyarakat pada status kemiskinan masyarakat
Penghitungan pengaruh jumlah anggota keluarga serta pendapatan anggota keluarga terhadap status kepemilikan rumah
Penghitungan faktor yang mempengaruhi tingkat penyembuhan sebuah penyakit di daerah tertentu
Penghitungan data untuk menentukan model klasifikasi pengguna program keluarga berencana

Beberapa studi kasus diatas merupakan contoh studi kasus yang bisa dianalisa menggunakan metode analisis regresi logistik biner. Pada pelaksanaannya, analisis regresi logistik biner juga harus menggunakan beberapa metode untuk mengestimasi parameter data yang belum diketahui. Metode-metode tersebut diantaranya metode kemungkinan maksimum, metode kuadrat terkecil tertimbang noniterasi, serta analisis fungsi diskriminan.

Setelah melalui berbagai proses serta menggunakan berbagai langkah dan metode, penggunaan metode binary logistic akan memberikan hasil berupa perhitungan data yang tepat sesuai dengan target data yang dibutuhkan. Hasil penghitungan ini nantinya bisa dijadikan acuan untuk menindaklanjuti data yang bersangkutan.