Judul: Pemodelan Metode Kontrasepsi dengan Categorical Principal Component Analysis untuk Mengatasi Multikolinieritas pada Regresi Logistik
Abstrak: Analisis regresi logistik merupakan teknik analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi peubah respon berskala kategorik berdasarkan peubah penjelas yang berskala kategorik atau numerik (Hosmer & Lemeshow 2000). Permasalahan yang muncul apabila melakukan prediksi dengan metode regresi logistik adalah adanya asosiasi diantara peubah penjelas. Adanya multikolinieritas mengakibatkan estimasi parameter model tidak terlalu akurat dan interpretasi dalam hal odds rasio mungkin salah, ketika ada multikolinieritas (ketergantungan yang tinggi) di antara peubah penjelas (Aguilera 2004). Hosmer dan Lemeshow (1989) mengatakan model logistik menjadi tidak stabil ketika terdapat ketergantungan yang kuat antara peubah penjelas sehingga tampaknya tidak ada satu variabel penting ketika semua yang lain dalam model (multikolinearitas). Dalam hal ini estimasi parameter model menjadi terlalu akurat. Akibatnya, interpretasi hubungan antara respon dan masing-masing variabel bersifat menerangkan dari segi rasio odds mungkin keliru. Secara umum penanganan multikolinearitas pada regresi logistik adalah dengan metode regresi bertatar (Agresti 2002) dan dengan analisis komponen utama (Aguilera 2015). Analisis regresi bertatar akan memilih peubah penjelas yang paling berpengaruh terhadap peubah respon. Sedangkan analisis komponen utama bekerja dengan mereduksi dimensi peubah penjelas yang memiliki korelasi dimana komponen yang terbentuk merupakan kombinasi linier peubah penjelas yang memiliki total varians terbesar. Kedua metode ini cukup bagus dalam hal memprediksi peubah respon, namun pada kasus data dengan peubah penjelas berskala kategorik metode analisis komponen utama kurang dapat menghasilkan prediksi yang bagus bagi peubah respon (Kemalbay et al. 2014). Pada penelitian ini digunakan metode regesi bertatar dan CATPCA untuk menangani multikolinearitas pada regresi logistik pada pemodelan penggunaan metode kontrasepsi pada wanita usia produktif. Kemudian kedua metode ini akan dibandingkan dengan menggunakan nilai sensitifitas dan AUC. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari Survei Demografi dan Kependudukan Indonesia (SDKI) 2012 yang dilakukanoleh Badan Pusat Statistik yang bekerja sama dengan kementrian sosial. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelompok umur, tempat tinggal, pekerjaan istri, pendidikan istri, pendidikan suami, jumlah anak masih hidup, pengetahuan KB, dan metode kontrasepsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan metode kontrasepsi dengan regresi bertatar dan CATPCA, serta membandingkan hasil keakuratan dari kedua metode tersebut. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan nilai Area Under Curve (AUC). Semakin tinggi nilai AUC, maka model semakin bagus. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian penggunaan metode kontrasepsi dengan menggunakan model regresi bertatar (58,66%) lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik (57,39%) dan CATPCA (57,39%). Evaluasi hasil regresi logistik menggunakan sensitifitas, menunjukkan kebalikannya dimana model CATPCA (99,79%) lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik (92,43%) dan regresi bertatar (92,05%). Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada pengklasifikasian kelas berkategori 1 (penggunaan metode kontrasepsi), maka model yang dipilih CATPCA karena dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas berkategori 1 (penggunaan metode kontrasepsi).
Keyword: CATPCA, multikolinearitas, regresi bertatar, regresi logistik