REGRESI LOGISTIK UNTUK DATA RESPON POLYTOMOUS

Regresi Logistik untuk data respon polytomous digunakan untuk menentukan hubungan antara peubah respon bersifat lebih dari dua kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor kontiny u maupun kategorik. Regresi Logistik untuk data respon polytomous adalah regresi logistik multinomial yang terdiri dari regresi logistik nominal dan ordinal. Pendugaan parameter model regresi logistik nominal dan ordinal dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Indikator pemilihan model terbaik untuk fungsi MLE adalah Akaike Information Criteria (AIC). Berdasarkan analisa data , dapat dibuktikan bahwa peubah respon berskala ordinal selain dianalisis menggunakan regresi logistik ordinal dapat pula dianalisis menggunakan regresi logistik nominal. Hasil pemilihan model regresi ordinal dan nomi n al terbaik pada kasus hubungan kepuasan konsumen dalam merasakan masakan dengan tambahan keju dari empat merk berdasarkan AIC menghasilkan regresi logistik ordinal sebagai model terbaik .