ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER TERHADAP MINAT WISUDAWAN ITS SEBAGAI JOB CREATOR

Seminar Proposal Tugas Akhir Senin, 4 Maret 2013 – Ruang Sidang Gedung H. ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER TERHADAP MINAT WISUDAWAN ITS SEBAGAI JOB CREATOR Disusun Oleh: MIRNA RAMADHANI (1310030074). DOSEN PEMBIMBING Dra. Destri Susilaningrum, M.Si. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. 1.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. AGENDA Pendahuluan. Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 2.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Kewirausahaan (entrepreneurship is ability to create the new and different (Petter F. Drucker). Menurut Ciputra, wirausaha atau entepreneur merupakan seseorang dengan "kecakapan mengubah kotoran dan rongsokan menjadi emas". 1,56% dari total penduduk merupakan wirausaha 17% lulusan perguruan tinggi di Indonesia tertarik menjadi wirausaha. Negara dikatakan maju apabila 2% dari total penduduknya menjadi wirausaha. (McCleland). JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 3.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Dirjen Pendidikan Tinggi (DIKTI). ITS, Kurikulum 2009 Tecnopreneurship. Minat Wisudawan ITS. Analisis Regresi Logistik Biner. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 4.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Perumusan Masalah karakteristik wisudawan ITS yang 1 Bagaimana dekripsi berminat sebagai job creator? Faktor-faktor apa saja yang signifikan mempengaruhi minat wisudawan ITS sebagai job creator ?. 2. Tujuan. 1. Mendeskripsikan karakteristik wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator.. Mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi minat wisudawan ITS sebagai job creator ?. 2 JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 5.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Manfaat 1. Bagi peneliti Peneliti dapat mengaplikasikan ilmu statistika dengan baik dalam penelitian kali ini serta menambah wawasan tentang entrepreneurship. 2. Bagi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Memberi informasi kepada ITS mengenai minat wisudawan sebagai job creator sehingga dapat memberlakukan kebijakan sistem belajar yang baik sesuai minat mahasiswa khususnya pada mata kuliah Pengantar Teknopreneurship.. Batasan Masalah Wisudawan ITS ke 106 Yudisium 1. Prodi S1, D-III, dan D-IV JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 6.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Minat. adalah kesadaran seseorang dalam sesuatu obyek seseorang, suatu soal atau situasi mengandung sangkut paut dengan dirinya. Pengetahuan atau informasi tentang seseorang atau suatu obyek pasti harus ada terlebih dahulu dapat minat obyek tadi (Witherington, 1999).. Kewirausahaan. (entrepreneurship) merujuk kepada kepribadian tertentu, yaitu pribadi yang mulia, yang mampu berdiri di atas kemampuan sendiri, yang mampu mengambil keputusan untuk dirinya sendiri serta mampu menerapkan tujuan yang ingin dicapai atas pertimbangannya sendiri. (Nasution, 2001). Kebenaran sikap rata-rata yang dimiliki wirausahawan menurut. Nugraha (2002) yaitu bekerja keras, sadar waktu, merasa perlu berprestasi, memiliki fokus, sangat kompetitif, selalu belajar dari yang terbaik untuk menghasilkan yang lebih baik lagi.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 7.

  . Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Statistika Deskriptif. menurut Walpole (1995), merupakan metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu data sehingga memberikan informasi yang berguna.. Tabel kontingensi atau. Cross tabulation yaitu suatu metode statistik yang menggambarkan dua atau lebih variabel secara simultan dan hasilnya ditampilkan dalam bentuk tabel yang merefleksikan distribusi bersama dua atau lebih variabel dengan jumlah kategori yang terbatas . (Agresti, 2002).. Tabel Kontingensi rxc. Lajur Baris 1 2. 1 n11 n21. 2 n12 n22. r. nr1. nr2. .... ... ..... c n1c n2c nrc. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 8.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Uji Independensi Uji independensi ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel (Agresti, 2002). Hipotesis: H0 :Tidak ada hubungan antara variabel X dan Y (Independen) H1 :Ada hubungan antara variabel X dan Y (Dependen) Statistik Uji : r c ( x − e )2. χ 2 = ∑∑ i =1 j =1. Daerah kritis: Tolak H0 jika. ij. ij. eij. dimana. eij =. xi • × x• j n••. χ 2 hitung > χ 2 ( r −1)( c −1). Dalam pengujian independensi ini maksimum 20% dari sel ( xij ) yang ada mempunyai nilai eij < 5.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 9.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Metode Regresi. Metode regresi merupakan analisis data yang mendeskripsikan antara sebuah variabel respon dan satu atau lebih variabel penjelas atau prediktor (Hosmer dan Lemeshow, 2000).. Regresi Logistik. Regresi logistik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mencari hubungan variabel respon yang bersifat dichotomous (berskala nominal atau ordinal dengan dua kategori) atau polychotomous (mempunyai skala nominal atau ordinal dengan lebih dari dua kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor.. Regresi Logistik Biner. Regresi logistik biner merupakan suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon (y) yang bersifat biner atau dikotomus dengan variabel prediktor (x) yang bersifat polikotomus (Hosmer dan Lemeshow, 2000). ( β + β x +...+ β x ). Model Regresi Logistik Transformasi Logit. p p exp 0 1 1 π ( x) = ( β + β x +...+ β p x p ) 1 + exp 0 1 1. p adalah banyaknya variabel prediktor.  π ( x)   = β 0 + β1 x1 + ... + β p x p (Hosmer and Lemeshow, 2000) g ( x) = ln  1 − π ( x) . JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 10.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Regresi Logistik Biner f ( y i ) = π ( xi ) yi [1 − π ( xi )]. Fungsi Probabilitas (Hosmer dan Lameshow, 2000) Fungsi Regresi Logistik f ( z) =. z. 1 e = −z 1+ e 1+ ez. 1− yi. z = -∞ lim f ( z ) = 1 + e 1. z →∞. z = β 0 + β1 x1 + β 2 x2 + ... + β p x p Model Regresi Logistik (Hosmer dan Lameshow, 2000). z=∞ π ( x) =. lim f ( z ) =. z →∞. e. ∞. =. 1 =0 1+ ∞. 1 1 = =1 −∞ 1+ 0 1+ e. β 0 + β1 x1 + β 2 x2 +...+ β p x p. 1+ e. β 0 + β1 x1 + β 2 x2 +...+ β p x p. Estimasi Parameter Turunan parsial pertama tidak didapatkan hasil eksplisit. Iterasi Newton-Raphson. Maximum Likelihood Estimators. [ ( )]. β (t +1) = β (t ) − H (t ) β (t ). −1. ( ). g (t ) β (t ). JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 11.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Uji Signifikansi Parameter Parsial. Serentak. Hipotesis H0 : βi= 0 H1 : βi ≠ 0 dimana i=1, 2, 3, . . . , 10 Statistik Uji : ˆ2 βˆi atau W 2 = β i W= SE ( βˆ i ) 2 SE ( βˆi ) Daerah kritis : Tolak H0 apabila nilai W > Z α / 2 atau W 2 > χ 2 ( v ,α ). Hipotesis H0 : β1 = β 2 = ... = β i = 0 H1 : Paling tidak terdapat satu βi ≠ 0 ; dimana i = 1,2,3, . . . , 10 Statistik Uji : n0 ni. G = −2 ln.  n1   n0      n  n. n. ( ∑ πˆ (1 − πˆ ) i. i =1. n. n. i =1. i =1. yi. n1 = ∑ yi n0 = ∑ (1 − yi ). i. 1− yi ). n = n1 + n0. Daerah kritis : Tolak H0 apabila nilai G > χ (α , p ) p = banyaknya variabel prediktor 2. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 12.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Intepretasi Koefisien Parameter Intepretasi terhadap koefisien parameter ini dilakukan untuk menentukan kecenderungan/hubungan fungsional antara variabel prediktor dengan variabel respon serta menunjukkan pengaruh perubahan nilai pada variabel yang bersangkutan. . p. . ψ = exp ∑ β x   x =1. . Odds Ratio. 1. Jika nilai Odds ratio ( ψ) < 1, maka antara variabel prediktor dan variabel respon terdapat ψhubungan negatif setiap kali perubahan nilai variabel bebas (x) 2. Jika Odds ratio (ψ ) > 1 maka antara variabel prediktor dengan variabel respon terdapat hubungan positif setiap kali perubahan nilai variabel bebas (x). (Agresti, 2002). JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 13.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Uji Kesesuaian Model H0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) 2 Statistik uji: g dimana :. (o − n' k π k ) Cˆ = ∑ k k =1 n' k π k (1 − π k ). Ck. ok : Observasi pada grup ke-k ( ∑ y j =1. Ck. j. dengan ck : respon (0, 1)). m πˆ. π k : Rata-rata taksiran peluang ( ∑ j j ) j =1 n' k g : Jumlah grup (kombinasi kategori dalam model serentak) n' k : Banyak observasi pada grup ke-k 2 Daerah Kritis : Tolah H0 jika χ hitung > χ (db,α) (Hosmer and Lemeshow, 2000) 2. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 14.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Prosedur Klasifikasi Observasi y1 y2. y1 n11 n21. Prediksi. y2 n12 n22. Apparent Error Rate (APER) APER(%) =. n12 + n21 n11 + n12 + n21 + n22. Penelitian Sebelumnya 1. Anna Afi Hayy (2010) yang menyimpulkan bahwa kecerdasan emosi berpengaruh secara postif terhadap entrepreneurship mahasiswa. 2. Tetty Dewi Novita Sari (2010) yang menyimpulkan bahwa hubungan yang berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku entrepreneurship mahasiswa ITS adalah dari materi yang diberikan pada perkuliahan mata kuliah pengantar Teknopreneurship. 3. Wasa Yulia (2010) yang menyimpulkan bahwa IPK dan overconfidence berpengaruh terhadap kepemilikan usaha mandiri mahasiwa ITS. 4. Arlina Sephana (2010) yang menyimpulkan bahwa pola asuh orang tua yang bersifat demokrasi mempengaruhi jiwa wirausaha mahasiswa ITS. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 15.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dan primer. Data sekunder berupa data jumlah wisudawan ITS yang melangsungkan wisuda di Bulan Maret 2013 dan Yudisium 1, sedangkan data primer didapatkan dengan cara survei menggunakan alat ukur kuesioner.. Pengambilan data dilakukan pada: Hari : Rabu dan Kamis Tanggal : 27 – 27 Februari 2013 Pukul : 08.00 – 15.00 WIB Tempat : Plaza dr. Angka BAAK. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 16.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Metode sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampling acak sederhana. Besarnya ukuran sampel yang diambil diperoleh melalui rumus berikut. (Mendenhall, 1986).. Sampel yang diambil berdasarkan wisudawan ITS yang yudisium I sebanyak 480 wisudawan. Pengambilan sampel dilakukan dengan penyebaran kuesioner pada semua wisudawan ITS yang hadir dalam yudisium 1.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 17.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Variabel Respon (Y) Variabel Minat Wisudawan ITS. Koding. Skala. 0: Cukup berminat sebagai job creator 1: Tidak berminat sebagai job creator. Nominal. Variabel Prediktor (X) X. Variabel. Koding. Skala. X1. Jenis Kelamin. 0: Laki-laki 1: Perempuan. Nominal. X2. Asal Daerah. 0: Surabaya 1: Luar Surabaya. Nominal. X3. IPK. 0: < 2,90 1: 2,90 – 3,50 3: >3,50. Ordinal. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 18.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Lanjutan.. Variabel Prediktor (X) X. Variabel. Koding. Skala. X5. Keikutsertaan pelatihan dunia kerja. 0: Tidak Ikut 1: Ikut. Nominal. X6. Pengalaman berwirausaha. 0: Tidak Ada 1: Ada. Nominal. X7. Keikutsertaan Lomba/kegiatan entrepreneurship. 0: Tidak Pernah ikut 1: Ikut. Nominal. X8. Pengaruh berwirausaha. 0: Orang Tua 1: Keluarga (bukan orang tua) 2: 1: Teman 2: Lainnya. Nominal. X9. Rencana Usaha. 0: Tidak Ada 1: Ada. Nominal. X10. Pengeluaran per Bulan. Seminar. 0 : < Rp 500.000 Ordinal 1: Rp 500.001 – Rp 1.000.000 2: Rp 1.000.001 – Rp 1.500.000 3: Rp 1.500.001 – Rp 2.000.000 JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS 4: > RpTugas 2.000.000 Proposal Akhir. 19.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Pengujian Validitas Validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang ingin diukur (Singarimbun, 1989). Pengujian validitas merupakan perhitungan korelasi antara masingmasing pernyataan dengan skor total menggunkan rumus korelasi ‘product moment’. Adapun hipotesis pengujiannya sebagai berikut. Hipotesis: Ho : Pernyataan tidak mengukur aspek yang sama H1 : Pernyataan mengukur aspek yang sama Statistik uji yang digunkan sebagai berikut.. Dimana, r = koefisien korelasi produk momen n = jumlah responden xi = skor tiap pertanyaan yang diberikan kepada responden yi = skor total seluruh pertanyaan untuk masing-masing responden Jika nilai r atau koefisien korelasi produk momen lebih besar dari nilai r tabel atau P_value < 0,05 maka diperoleh keputusan tolak Ho dan didapat kesimpulan bahwa pertanyaan yang digunakan sudah valid.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 20.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Pengujian Reliabilitas Reliabilitas merupakan istilah yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih. Reliabilitas adalah indeks yang digunakan untuk menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau diandalkan (Singarimbun, 1989). Nilai reliabilitas dapat diketahui dengan melihat nilai koefisien reliabilitas alpha cronbach (Cronbach Alpha) dengan hipotesis sebagai berikut. Ho : Alat ukur tidak reliabel atau tidak konsisten H1 : Alat ukur reliabel atau konsisten Statistik uji yang digunkan sebagai berikut.. Dimana, α = koefisien reliabitas yang dicari k = jumlah butir pertanyaan Sp2 = varian butir petanyaan Sxt2 = varian skor total Jika nilai koefisien Cronbach Alpha () diatas 0,7 maka dapat disimpulkan bahwa alat ukur atau pertanyaan yang digunakan dapat dikatakan reliabel atau konsisten.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 21.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Tujuan Pertama Mendeskripsikan karakteristik minat wisudawan ITS sebagai job creator berupa pie chart, bar chart dan tabel kontingensi dari variabel demografi wisudawan ITS. Tujuan Kedua Menganalisis dengan menggunakan metode regresi logistik biner guna mengetahui pola hubungan minat wisudawan ITS sebagai job creator dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 22.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Mendeskripsikan karakteristik minat wisudawan ITS sebagai job creator berupa pie chart, bar chart dan tabel kontingensi dari variabel demografi wisudawan ITS. Melakukan uji independensi antara variabel respon dan variabel prediktor Menganalisis dengan menggunakan metode regresi logistik biner guna mengetahui pola hubungan minat wisudawan ITS sebagai job creator dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya uji serentak dan parsial Menghitung ketepatan klasifikasi. Pemodelan regresi logistik biner uji kesesuaian model. Interpretasi odds ratio Menghitung nilai peluang. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 23.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS 15%. 85% wisudawan ITS berminat sebagai job creator. Kurang Berminat 85%. Berminat. Gambar dan Tabel 1. Minat Wisudawan ITS dan Jenis Kelamin. Minat Variabel. Jenis Kelamin. Total (%). Kategori. Kurang Berminat (%). Berminat (%). Laki-Laki. 7,7. 59,6. 67,3. Perempuan. 6,9. 25,8. 32,7. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 24.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS Gambar dan Tabel 2. Minat Wisudawan ITS dan Daerah Asal Minat Variabel. Daerah Asal. Total (%). Kategori. Kurang Berminat (%). Berminat (%). Surabaya. 3,8. 23,3. 27,1. Luar Surabaya. 10,8. 62,1. 72,9. Gambar dan Tabel 3. Minat Wisudawan ITS dan IPK. Minat Variabel. Kategori. Kurang Berminat (%). Berminat (%). IPK. < 2,9 2,9 – 3,5 > 3,5. 0,8 6,7 7,1. 7,9 49,6 27,9. Total (%) 8,7 56,3 35,0. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 25.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS Gambar dan Tabel 4. Minat Wisudawan ITS dan Keikutsertaan Pelatihan. Variabel. Kategori. Keikutsertaan Pelatihan. Tidak Ikut Ikut. Minat Kurang Berminat Berminat (%) (%) 7,3 41,3 7,3 44,2. Total (%) 48,5 51,5. Gambar dan Tabel 5. Minat Wisudawan ITS dan Pengalaman Wirausaha Minat Total (%). Variabel. Kategori. Kurang Berminat (%). Berminat (%). Pengalaman Usaha. Tidak Ada. 7,9. 40,6. 48,5. Ada. 6,7. 44,8. 51,5. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 26.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS Gambar dan Tabel 6. Minat Wisudawan ITS dan Keikutsertaan Lomba/Kegiatan Entepreneurship Minat Variabel. Kategori. Keikutsertaan Lomba/Kegiatan. Tidak Ikut Ikut. Kurang Berminat (%) 10 4,6. Berminat (%) 65 20,4. Total (%) 75,0 25,0 Gambar dan Tabel 7. Minat Wisudawan ITS dan Pengaruh Wirausaha Minat Variabel. Pengaruh Wirausaha. Total (%). Kategori. Kurang Berminat (%). Berminat (%). Orang Tua. 6,7. 33,5. 40,2. Keluarga (bukan orang tua). 0,2. 5,4. 5,6. Teman Saudara Lainnya. 5,4 0 2,3. 33.3 1,7 11,5. 38,8 1,7 13,8. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 27.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS Gambar dan Tabel 8. Minat Wisudawan ITS dan Keikutsertaan Teknopreneurship. Variabel. Keikutsertaan Technopreneurship. Kategori Tidak Ikut Ikut. Minat Kurang Berminat Berminat (%) (%) 3,5 17,7 11,0. 67,7. Total (%) 21,3 78,8 Gambar dan Tabel 9. Minat Wisudawan ITS dan Rencana Usaha. Variabel. Kategori. Rencana Usaha. Tidak Ada Ada. Minat Kurang Berminat Berminat (%) (%) 5,0 30,6 9,6 54,8. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. Total (%) 35,6 64,4. 28.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Karakteristik Wisudawan ITS Gambar dan Tabel 10. Minat Wisudawan ITS dan Pengeluaran Per Bulan Minat Variabel. Pengeluaran Per Bulan. Kategori < Rp 500.000 Rp 500.001 – Rp 1.000.000 Rp 1.000.001 – Rp 1.500.000 Rp 1.500.000 – Rp 2.000.000 >Rp 2.000.000. Kurang Berminat (%) 3,8 9,8 0,8 0,2 0,0. Berminat (%). Total (%). 15,8 45,2 17,3 4,8 2,3. 19,6 55,0 18,1 5,0 2,3. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 29.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Uji Independensi H0 : Tidak ada hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon H1 : Ada hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon Taraf signifikasi (α) yang digunakan adalah 5% Variabel Jenis Kelamin (X1) Daerah Asal (X2) IPK (X3) Keikutsertaan Pelatihan (X4) Pengalaman Wirausaha (X5) Keikutsertaan Lomba/Kegiatan Entrepreneurship (X6) Pengaruh Wirausaha (X7) Keikutsertaan Technopreneurship (X8) Rencana Usaha (X9) Pengeluaran Per Bulan (X10) Keterangan :*) signifikan pada α=5%. Nilai χ2 7,758 0,078 6,793 0,070 1,082. 0,005*) 0,780 0,033*) 0,792 0,298. 1,806. 0,179. 4,834 0,451 0,064 14,703. 0,305 0,502 0,800 0,005*). P-value. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 30.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Analisis Regresi Logistik Biner Pengujian Parsial Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H0 : βj = 0 H1 : βj ≠ 0 (j = 1, 2, …,10) α = 5% Statistik Uji : uji Wald. Variabel Jenis Kelamin (1) Intercept Daerah Asal (1) Intercept IPK IPK (1) IPK (2) Intercept Keikutsertaan Pelatihan (1) Intercept Pengalaman Usaha (1) Intercept Keikutsertaan Lomba/Kegiatan (1) Intercept Pengaruh Wirausaha Pengaruh Wirausaha (1) Pengaruh Wirausaha (2) Pengaruh Wirausaha (3) Pengaruh Wirausaha (4) Intercept Keikutsertaan Teknopreneurship (1) Intercept Rencana Usaha (1) Intercept Pengeluaran Per Bulan Pengeluaran Per Bulan Pengeluaran Per Bulan Pengeluaran Per Bulan Pengeluaran Per Bulan Intercept. Keterangan : *) signifikan pada α=5%. B. Wald. P-value. 0.721 1.324 0,539 0,560. 7.552 45.673 0,976 2,391 6.626 2.472 5.576 51.010 0.070 97.465 1.078 101.07 3 1.792 40.098 2.891 0.000 2.369 0.280 0.000 23.744 0.450 149.87 1 0.064 119.01 6 10.590 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000. 0.006*) .000 0,323 0,122 0.036*) 0.116 0.018*) 0.000 0.792 0.000 0.299 0.000. 0.880 0.635 1.371 -0.068 1.801 -0.269 1.905 0.378 1.494 0.006 1.649 0.208 19.593 1.609 -0.204 1.814 0.069 1.744. (1) (2) (3) (4). -19.763 -19.673 -18.170 -18.067 21.203. Odds Ratio 2.057 3.758 1,714 1,750 2.410 1.887 3.941 0.934 6.057 0.764 6.719. 0,112 0,014 0.576 0.987 0.124 0.596 0.999 0.000 0.502 0.000. 0.181 0.000 1.006 5.200 1.231 3.231E8 5.000 0.815 6.132. 0.800 0.000. 1.071 5.717. 0.032*) 0.999 0.999 0.999 0.999 0.999. 0.000 0.000 0.000 0.000 1.615E9. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 31.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Analisis Regresi Logistik Biner Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H0 : β1 = β2 = … = β10 = 0 H1 : paling tidak terdapat satu βj ≠ 0 (j = 1, 2, …, 10) α = 5%. Pengujian Serentak. Tabel .Pengujian Serentak Regresi Logistik Biner Step 2. Chi-square 29.570. df. Sig.. 7. 0.000. Block. 29.570. 7. 0.000. Model. 29.570. 7. 0.000. Step. χ 2( 0 ,05;7 ) = 14,067 JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 32.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Pemodelan Regresi Logistik Biner Variabel Jenis Kelamin(1). Wald. B 0.673. IPK. P-value. 6.353. Odds Ratio 0.012*) 1.960. 4.463. 0.107*). IPK(1). 0.549. 0.894. 0.344. 1.732. IPK(2). 0.574. 4.287. 0.038*). 1.775. 10.050. 0.040*). Step 2 Pengeluaran per Bulan Pengeluaran per Bulan(1) Pengeluaran per Bulan(2). -19.736 -19.618. 0.000 0.000. 0.999 0.999. 0.000 0.000. Pengeluaran per Bulan(3). -18.168. 0.000. 0.999. 0.000. Pengeluaran per Bulan(4) Constant. -18.044 20.748. 0.000 0.000. 0.999 0.999. 0.000 1.025E9. Faktor yang berkaitan dengan minat wisudawan ITS adalah jenis kelamin (X1) dan IPK (X3) dengan taraf signifikansi 11%. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 33.

Dari hasil diatas, menunjukkan bahwa peluang wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator adalah berjenis kelamin laki-laki dan IPK antara 2. Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Pemodelan Regresi Logistik Biner Oleh karena itu model logit dan fungsi probabilitas yang dihasilkan pada variabel jenis kelamin dan IPK sebagai berikut. gˆ ( x) = 20,748 + 0,673 jenis kelamin + 0,574 IPK. e g ( x) e 20, 748+ 0, 673(1) + 0,574 (1) = = 0,99 π ( x) = 20 , 748 + 0 , 673(1) + 0 , 574 (1) g ( x) 1+ e 1+ e Dari hasil diatas, menunjukkan bahwa peluang wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator adalah berjenis kelamin laki-laki dan IPK antara 2,90 hingga 3,50 sebesar 0,99 (artinya, jika ada 100 mahasiswa maka 99 diantaranya berminat sebagai job creator), sedangkan yang berjenis kelamin perempuan sebesar 0,01 (artinya, jika ada 100 mahasiswa maka 1 diantaranya berminat sebagai job creator) .. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 34.

Dari hasil diatas, menunjukkan bahwa peluang wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator adalah berjenis kelamin laki-laki dan IPK antara 2. Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Odds Ratio Besarnya pengaruh masing-masing variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon dapat diketahui melalui odds ratio masing-masing variabel. Wisudawan ITS yang berjenis kelamin laki-laki berminat sebagai job creator sebesar 1,960 kali lebih besar dibandingkan wisudawan ITS yang berjenis kelamin perempuan. Wisudawan ITS yang memiliki IPK antara 2,90 hingga 3,50 berminat 1,775 kali lebih besar dibandingkan dengan wisudawan ITS yang memiliki IPK lebih dari 3,50.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 35.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Kesesuaian Model Hipotesis :. Model Sesuai. H0 :model sesuai (tidak terdapat perbedaan antara observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 :model tidak sesuai (terdapat perbedaan antara observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) α = 5% ChiDf P-value Statistik Uji : Chi-square square Step 10 7,076 8 0,528. Ketepatan Klasifikasi Prediksi Observasi. Step 2. Cukup Bermin at. Berminat. Kurang 0 70 Berminat Berminat 0 410 Ketepatan Keseluruhan (%). Ketepatan (%) 0 100,00 85,4. . Model regresi logistik yang terbentuk dengan tiga variabel prediktor yang signifikan yaitu jenis kelamin, IPK dan pengeluaran per bulan menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 85,4%. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 36.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. 1. Wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator sebesar 85 persen. Wisudawan berminat merupakan wisudawan ITS dengan karakteristik mayoritas berjenis kelamin laki-laki (59,6 persen). 62,1 persen berasal dari luar Surabaya dengan pengeluaran per bulan rata-rata berkisar antara Rp. 500.001 hingga Rp 1.000.000 (45,2 persen). Sebagian besar dari wisudawan ITS yang berminat sebagai job creator pernah mengikuti pelatihan dunia kerja (44,2 persen) dan 20,4 persen pernah mengikuti kegiatan entepreneurship. Mayoritas memiliki pengalaman wirausaha sebesar 44,8 persen dan memiliki IPK antara 2,90 hingga 3,50 sebesar 49,6 persen. 2. Faktor-faktor yang mempengaruhi minat wisudawan ITS sebagai job creator adalah jenis kelamin dan IPK.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 37.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. 1. Pihak ITS dapat mempertimbangkan kembali pada isi materi pembelajaran mata kuliah pengantar technopreneurship. Hal tersebut ditinjau bahwa keikutsertaan mahasiswa dalam mata kuliah tersebut tidak berpengaruh signifikan. 2. Pada penelitian selanjutnya dapat digunakan tiga kategori yakni minat rendah, sedang dan tinggi.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 38.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis, 2nd ed. New York : John Wiley and Sons, USA Hayy, Anna Afi. (2010). Pemodelan Struktural Pengaruh Kecerdasan Emosi Terhadap Minat Entepreneurship Mahasiswa. Tugas Akhir, Statistika ITS. Heri, P. (1998). Pengantar Perilaku Manusia. Jakarta : EGC. Hosmer, D.W., and Lemeshow.(2000). Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons, USA Jaringnews.com (2012). Ciputra: Banyak Pengusaha Terjebak Jadi Entrepreneur Hitam. diakses pada tanggal 22 Januari 2013 pukul 22.10 WIB Longenecker et al. (2001). Kewirausahaan Manajemen Usaha Kecil. Buku 1. Salemba Empat, Jakarta McClelland, D.C. (1987). Human Motivation. New York : Cambridge University Press Mendenhall, Scheaaffer. (1986). Elementary Survey Sampling, 3nd ed. Wadswoth,Inc. USA. Nasution, Arman Hakim dkk. (2001). Membangun Spirit Entrepreneur Muda Indonesia, Suatu Pendekatan Praktis dan Aplikatif. Gramedia, Jakarta. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 39.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. News.viva.co.id (2012). Menkop: Jumlah Wirausahawan RI Kalah Jauh. diakses pada tanggal 22 Januari 2013 pukul 22.00 WIB Nugroho, Dion A. (2002). Revolusi Sikap Menjadi Entrepreneurship.PT. Alex Media Komputindo, Jakarta Purnomo, Krisna Rudiadi. (1994). Pengaruh Pola Asuh Terhadap Pembentukan Jiwa Wirausaha. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri ITS, Surabaya. Republika.co.id (2012). Mayoritas Lulusan Perguruan Tinggi tak Tertarik Jadi Wirausahawan, Kok Bisa. diakses pada tanggal 22 Januari 2013 pukul 22.06 WIB Sari, Tetty Dewi Novita. (2010). AnalisisPengaruh Mata Kuliah Pengantar Technopreneurship / Kewirausahaan Terhadap Perilaku Entrepreneurship Mahasiswa ITS. Tugas Akhir, Statistika ITS. Sephana, Arlina. (2010). Pengaruh Pola Asuh Orang Tua Terhadap Kecenderungan Jiwa Wira Usaha Mahaiswa ITS dengan Menggunakan Model Persamaan Struktural. Tugas Akhir, Statistika ITS.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 40.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Singarimbun, Masri and Effendi, Sofyan. (1989). Metode Penelitian Survey. John Willey and Sons, USA Sugiyono. (2006). Statistik untuk Penelitian. Alfabeta, Bandung. Walpole, Ronald E. (1995). Pengantar Statistika. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama Witherington, H. C. (1999). Psikologi Pendidikan. Aksara Baru, Jakarta Yulia, Wasa. (2010). Analisis Karakteristik Mahasiswa dan Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Kepemilikan Usaha Mandiri Mahasiswa ITS. Tugas Akhir, Statistika ITS.. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 41.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 42.

Analisis Regresi Logistik Biner Terhadap Minat Wisudawan ITS Sebagai Job Creator. Banyak orang bercita-cita terlalu kecil.. Ingatlah bahwa Anda tidak akan berprestasi melebihi keyakinan Anda tentang kemampuan Anda.. Maka bercita-citalah besar. (Don Hutson and Willis, 2008). JURUSAN STATISTIKA FMIPA-ITS. Seminar Proposal Tugas Akhir. 43.