PELUANG ALUMNI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UMB DALAM MENDAPATKAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK

Transkripsi

1 p-issn e-issn MEDIA SAISIKA 0( 7: PELUANG ALUMNI PENDIDIKAN MAEMAIKA FKIP UMB DALAM MENDAPAKAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISIK Mahyud Program Stud Penddkan Matematka, Unverstas Muhammadyah Bengkulu e-mal: DOI: 0.470/medstat Artcle Info: Receved: 3 Maret 7 Accepted: 8 Oktober 7 Avalable Onlne: 30 Desember 7 Keywords: ordnal logstcs regresson, fresh graduate, jobs Abstract: Graduaton or college graduaton become the most exctng moment for a student. In addton to successfully get a degree, they are also eager to enter the workforce. But sometmes the sprt was lost n the mddle of the road. Many fresh graduates complan of dffcult to get a job at ths tme. Every year the number of graduates to grow whle jobs are not drectly proportonal to the ncrease n the number of graduates. he study analyzed what are the chances of graduates Mathematcs Educaton FKIP Muhammadyah Unversty of Bengkulu n gettng a job. Samples taken as many as 78 graduates between September 5 to Aprl 6. he factors consdered were gender, age, GPA, natonal orgn, jobs for college and the work areas as desred. Analyss of survey data usng ordnal logstc regresson analyss. he results showed that the domnant factors that affect the length of the graduates n gettng a job s GPA, work erence n college and the desred feld of work.. PENDAHULUAN Perguruan tngg sebaga salah satu tempat untuk mencetak para calon tenaga kerja terddk, setap tahun semakn bertambah jumlahnya. Hal n menunjukkan bahwa setap tahun akan banyak dcetak para lulusan dar berbaga dspln lmu yang kesemuanya memlk harapan yang sama untuk dapat mengaplkaskan lmu yang telah mereka peroleh pada duna kerja. Akan tetap pada kenyataanya banyak lulusan dar perguruan tngg tersebut yang menjad pengangguran terddk. dak sembangnya jumlah lulusan perguruan tngg dengan lapangan kerja yang terseda dlansr banyak phak sebaga penyebab utama. Haran pkran rakyat (6 menyebutkan bahwa setap tahun perguruan tngg terus mencetak ratusan rbu bahkan jutaan lulusan sementara lapangan kerja tdak bertambah secara sgnfkan dan pada akhrnya, perguruan tngg pun sempat dcap sebaga pencetak pengangguran terddk. Selan tu, lulusan perguruan tngg Indonesa pada saat n sedang mengalam dlema, sebab gelar jazah penddkan tngg yang mereka rah tak lag jad jamnan mudah Meda Statstka 0( 7:

2 untuk mendapat pekerjaan. Kesultan mereka terserap duna kerja semakn bertambah berat, karena mula Januar 6 mereka juga bersang dengan tenaga kerja asng dar negara-negara ASEAN sebaga dampak berlakunya Masyarakat Ekonom ASEAN (MEA. Sultnya lulusan unverstas lokal memperoleh pekerjaan sudah terlhat dar angka pengangguran terddk Indonesa yang menngkat setap tahun. Berdasarkan data Badan Pusat Statstk (BPS dbulan Agustus 4, pengangguran terddk termasuk salah satunya lulusan perguruan tngg atau unverstas sepert S mengalam kenakan mencapa lebh dar jwa yang setara dengan 5,9 persen dar keseluruhan pengangguran terbuka lebh dar 7 juta jwa. Banyaknya lulusan perguruan tngg menganggur karena adanya ketmpangan antara profl lulusan unverstas dengan kualfkas tenaga kerja sap paka yang dbutuhkan perusahaan. Berdasarkan hasl stud Watson (6 tentang alent Management and Rewards sejak tahun 4 mengungkap, delapan dar sepuluh perusahaan d Indonesa kesultan mendapatkan lulusan perguruan tngg yang sap paka.mash menurut hasl stud tu, semestnya perusahaan tdak sult mencar tenaga kerja, sebab angka pertumbuhan lulusan perguruan tngg d Indonesa setap tahun selalu bertambah. Sementara tu, angka permntaan perusahaan terhadap tenaga kerja selalu lebh rendah dar pada jumlah lulusannya. Setap perguruan tngg mempunya harapan supaya para lulusan dapat sukses setelah memasuk duna kerja. Ukuran prestas berupa ndeks prestas bukanlah menjad faktor utama sebaga penentu lulusan dalam mendapatkan pekerjaan. Hasl peneltan Putranto ( menyebutkan bahwa jumlah anggota keluarga, status SLA juga menjad faktor lulusan dalam mencar pekerjaan. Sejalan dengan tu, stud Imaslhkah (3 d IS Surabaya menunjukkan bahwa faktor jens kelamn dan pekerjaan orang tua juga member pengaruh terhadap lamanya waktu lulusan dalam mencar pekerjaan. Fenomena sultnya para lulusan n dalam mencar pekerjaan terjad hampr d seluruh wlayah d Indonesa tdak terkecual d Provns Bengkulu. Program stud Penddkan Matematka Unverstas Muhammadyah Bengkulu juga sebaga salah satu tempat mencetak para lulusan yang memlk kompetens dalam bdang penddkan dan keguruan. Akan tetap kenyataan d lapangan menunjukkan bahwa banyak alumn yang juga bekerja d luar bdang tersebut. Hal n selan karena lamanya waktu untuk mendapatkan pekerjan dalam bdang tersebut, juga dsebabkan karena memungknkan para alumn tersebut bekerja d luar latar belakang penddkannya. Selan karena lapangan pekerjaan yang tdak memada, faktor-faktor lan juga turut berkontrbus dalam kasus n. Alumn bahkan harus menunggu bertahun-tahun untuk dapat pekerjaan yang layak seua dengan bdang penddkan n. Peneltan n mencoba menelusur seberapa besar peluang alumn terutama lulusan Program Stud Penddkan Matematka dalam mendapatkan pekerjaan yang layak, serta faktor-faktor pendukung dalam mendapatkan pekerjaan. Analss regres logstk dgunakan dalam menganalss kasus tersebut dengan pertmbangan bahwa data yang dgunakan berupa kategork dan hasl yang ddapat dar analss regres n lebh dapat memberkan gambaran peluang yang lebh sgnfkan. 86 Mahyud (Peluang Alumn Penddkan

3 p-issn e-issn MEDIA SAISIKA 0( 7: INJAUAN PUSAKA.. Regres Logstk Regres logstk merupakan bagan dar analss statstk kategor yang juga merupakan model-model lnear umum. Regres logstk dapat mempredks hasl analss data dskrt sepert pengelompokan dar varabel kontnu, varabel dskrt, varabel dkotom atau campuran dar semuanya (Agrest, 007. Secara umum, varabel respon (dependent merupakan varabel dkotomus, sepert hadr/tdak, sukses/gagal. Varabel dependen dalam regres logstk basanya berupa data dkotom, varabel dependen bernla dengan peluang sukses (p, atau 0 jka peluang gagal (-p. Varabel n dsebut sebaga varabel Bernoull (bner. Sebagamana dsebutkan sebelumnya, varabel ndependen (penjelas/ predktor dalam regres logstk dapat memlk beberapa bentuk. Sehngga dalam regres logstk tdak ada asums mengena dstrbus dar varabel ndependen (penjelas. Varabel penjelas tersebut tdak harus berdstrbus normal, tdak harus mempunya hubungan lnear atau varans sama dalam tap grup (kelompok. Dalam analss regres standar, sebenarnya model regres yang dbangun adalah membuat model nla tengah dar varabel respon (Hosmer, et al, 000.Oleh karena tu, untuk kasus varabel dkotom sebaga varabel respon maka sesungguhnya model regres yang dbuat adalah bagamana membangun model propors dar varabel respon dengan varabel-varabel penjelasnya. Berkut n grafk perbandngan antara model regres lnear basa dengan model regres logstk dmana varabel responnya adalah varabel dkotom. Gambar Perbandngan Regres Lnear dan Regres Logstk pada Data Kategork Menurut Agrest (007, fungs regres logstk merupakan transformas logt dar, dengan model sebaga berkut: ( x 0 + βx + β x β x + β x + β x β x 0 ( Meda Statstka 0( 7:

4 Hasl dar transformas logt merupakan bentuk umum dar persamaan regres logstk, yatu : ( x ( x logt[ ( x ] ln β + β x + β x + + β x 0... ( ransformas logt memlk sfat-sfat : lnear, kontnu dan bernla d antara - dan, tergantung dar nla x. ujuan dar regres logstk adalah untuk mempredks varabel respon atau hasl keluaran (outcome yang berupa data kategor (dkotom. Untuk mencapa tujuan tu, model dbuat dengan memasukkan semua varabel penjelas (x yang berguna untuk mempredks varabel respon. Untuk memperoleh model regres dugaan dar model regres logt, parameter β ( 0,,, n perlu dduga terlebh dahulu. Sepert telah djelaskan sebelumnya bahwa metode kuadrat terkecl basa tdak dapat dterapkan untuk kasus n. alternatfnya, parameter β dduga dengan metode kemungknan maksmum... Regres Logstk Ordnal Salah satu metode statstk yang dapat dgunakan untuk menganalss peubah respon yang berskala ordnal dan terdr atas tga kategork atau lebh adalah analss regres logstk ordnal. Peubah predktor dapat berupa data kategork maupun data kuanttatf. Model logt yang dgunakan pada regres jens n adalah model logt kumulatf, d mana sfat ordnal dar peubah respon Y dtuangkan dalam peluang kumulatf (Johnson, 99.Jka peubah respon Y memlk k- buah kategor berskala ordnal dan X menyatakan vektor peubah predktor sebanyak p, maka X (X X... X p dan X (X X... X p dengan,,...,n sehngga peluang kumulatf ke-k dapat dnyatakan sebaga berkut (Hosmer, et al, 000. P ( Y k X Apabla peluang kurang dar atau sama dengan kategor respon ke-k dbandngkan dengan peluang lebh besar dar kategor respon ke-j, maka haslnya adalah sepert persamaan (3. ( k X ( > k X ( k X P( Y > k X k k + k k Berdasarkan persamaan (3 dperoleh model regres logstk (logt ordnal atau logt kumulatf yatu: k g ( x ln β 0k k + k + k Dalam hal n adalah peluang kumulatf dar kejadan, sedangkan merupakan ntersep yang tdak dketahu dan memenuh syarat dan tdak dketahu yang bersesuaan dengan dapat dnyatakan sebaga berkut. β k (3 adalah vektor koefssen regres yang. Peluang masng-masng k-kategor respon 88 Mahyud (Peluang Alumn Penddkan

5 β ( β β p-issn e-issn MEDIA SAISIKA 0( 7: β β k (4 Jka suatu peubah respon terdr atas 3 kategor, maka model regres logstk ordnal yang dapat dbuat adalah sepert berkut n. ( X P( Y X ( X P( Y X g ( x ln β β (5 g ( x ln β β (6 Dengan, ( β ( X dan ( β β β ( X β β Berdasarkan kedua peluang kumulatf tersebut, maka dperoleh peluang dar masngmasng kategor peubah respon sebaga berkut. ( ( ( β X ( X X β β (7 P( Y X P( Y X P( Y X P( Y X β β β β P( Y 3 X P( Y 3 X P( Y X 3 β β Nla klasfkas untuk persamaan n akan djadkan landasan untuk pengelompokan. Sebuah hasl amatan akan masuk dalam respon kategor k berdasarkan nla yang palng besar..3. Pengujan Parameter Langkah berkutnya yang dlakukan setelah dperoleh nla parameter adalah pengujan parameter untuk mengetahu sgnfkans koefsen dar model yang ddapatkan. Ada dua jens pengujan yang dlakukan, yatu:. Pengujan secara serentak. Untuk mengetahu apakah model sudah tepat dan untuk memerksa sgnfkans koefsen β secara keseluruhan dgunakan uj serentak, dengan hpotess berkut. H 0 : β β... β 0 H : palng sedkt ada satu β 0, dengan,,..., p Statstk uj yang dpaka yatu uj G atau lkelhood rato test sebaga berkut. (8 (9 Meda Statstka 0( 7:

6 (0 dengan, Lkelhood tanpa peubah tak bebas Lkelhood dengan peubah tak bebas Krtera pengujan adalah apabla nla G jumlah predktor dalam model.. Pengujan secara parsal maka Ho dtolak, dengan p adalah Uj yang dgunakan pada tahap n adalah uj Waldyang bertujuan mengetahu sgnfkans masng-masng parameter terhadap peubah respon. Hpotessnya adalah sebaga berkut. H 0 : β 0 H : β 0, dengan,,..., p Statstk uj Wald drumuskan sepert berkut n. Nla W mengkut dstrbus normal dengan daerah krts penolakan Ho jka W atau nla p-value< α..4. Interpretas Koefsen Parameter Interpretas koefsen parameter dar suatu model merupakan penarkan kesmpulan atau nferens yang ddasarkan pada koefsen-koefsen parameter. Koefsen-koefsen n menggambarkan perubahan peubah respon per unt untuk setap perubahan peubah predktor. Interpretas n mencakup dua hal sebaga berkut.. Perkraan mengena hubungan fungsonal antara peubah respon dengan peubah predktor.. Menentukan pengaruh dar setap unt perubahan peubah predktor terhadap peubah respon. 3. MEODE PENELIIAN 3.. Sumber Data Data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data prmer (waktu tunggu, pengalaman kerja selama kulah dan bdang kerja yang dngnkan dan data sekunder yang dperoleh dar pusat data Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Muhammadyah Bengkulu. Data yang dambl adalah lulusan dar bulan Jul 5 (wsuda September 5 sampa Januar 6 (wsuda Aprl Varabel-varabel Peneltan Varabel respon (Y dalam peneltan n adalah lama waktu tunggu mendapat pekerjaan pertama setelah wsuda (dalam bulan. waktu tunggu kurang dar 3 bulan 90 Mahyud (Peluang Alumn Penddkan

7 p-issn e-issn MEDIA SAISIKA 0( 7: waktu tunggu antara 3 bulan sampa 6 bulan 3 waktu tunggu lebh dar 6 bulan Varabel predktor yang dgunakan dalam peneltan n adalah sebaga berkut.. Jens Kelamn (X. Usa (X lak-lak perempuan 3. Indeks Prestas Kumulatf (IPK (X 3 4. Asal Daerah (X 4 Kota Bengkulu luar Kota Bengkulu 5. Pengalaman kerja selama kulah (X 5 pernah bekerja pada bdang penddkan pernah bekerja d luar bdang penddkan 3 belum pernah bekerja 6. Bdang kerja yang dngnkan (X 6 bdang penddkan d luar bdang penddkan 3.3. eknk Pengamblan Sampel Sampel dambl secara purposve samplng dengan pertmbangan bahwa subjeksubjek tersebut merupakan lulusan yang bersfat fresh graduate. Selan tu, mahasswa yang baru lulus basanya mash memlk semangat yang tngg untuk mencar pekerjaan. Sedangkan, alumn yang sudah lama menyelesakan kulahnya dapat saja sudah mengalam kejenuhan dalam mencar pekerjaan Metode Analss Data Data prmer dkumpulkan melalu surve dengan menghubung alumn sebaga responden melalu telepon.sedangkandata sekunder dperoleh dar dokumen arsp yang ada d Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Muhammadyah Bengkulu. Adapun langkah-langkah analss regres ordnal yang dgunakan dalam menganalss data dalam peneltan n adalah sebaga berkut.. Pembentukan model regres logstk ordnal dar seluruh varabel predktor yang berpengaruh dengan varabel respon.. Menguj secara parsal model regres logstk ordnal. 3. Menguj secara serentak model regres logstk ordnal. 4. Menguj kesesuaan model regres logstk ordnal. Meda Statstka 0( 7:

8 5. Menghtung nla probabltas masng-masng Y dar model regres logstk ordnal. 6. Melakukan nterpretas model regres logstk ordnal. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Analss dlakukan untuk melhat faktor-faktor yang memberkan pengaruh pada waktu tunggu kerja dengan menggunakan analss regres logstk. 4.. Pembentukan Model Regres Logstk Hasl analss menunjukkan bahwa peubah yang memberkan pengaruh secara sgnfkan terhadap waktu tunggu alumn dalam mendapat pekerjaan adalah peubah IPK, jens pekerjaan yang pernah dlakukan selama masa kulah dan jens pekerjaan yang dplh. Fungs model regres logstk yang dbentuk dar peubah-peubah yang sgnfkan tersebut adalah sebaga berkut: Logt : g (x 5,7,96X 3 + 0,75X 5 + 3,674X 6 Logt : g (x 8,95,96X 3 + 0,75X 5 + 3,674X 6 Model logt n merupakan model peluang mendapatkan pekerjaan yang dpengaruh oleh faktor-faktor IPK, pengalaman kerja selama kulah dan bdang kerja yang dngnkan. Fungs model peluang regres logstk ordnal dar kedua fungs logt tersebut adalah sebaga berkut.. Peluang untuk waktu tunggu kurang dar 3 bulan.. Peluang untuk waktu tunggu antara 3 sampa 6 bulan. 3. Peluang untuk waktu tunggu antara lebh dar 6 bulan. Konstanta pada model logt bernla postf yang berart bla semua peubah predktor bernla nol, maka waktu tunggu kurang dar 3 bulan lebh besar dar waktu tunggu antara 3 sampa 6 bulan. Begtupun juga dengan konstanta pada model logt yang bernla postf yang artnya bahwa waktu tunggu antara 3 sampa 6 bulan lebh besar dar waktu tunggu lebh dar 6 bulan. Pengujan koefssen regres logstk ordnal secara serentak menggunakan uj G atau lkelhood rato test dperoleh nla G 79,5 dengan p-value 0,000 < α 0,05. Hal n berart bahwa mnmal ada satu peubah predktor yang berpenaruh nyata terhadap peubah respon. 9 Mahyud (Peluang Alumn Penddkan

9 p-issn e-issn MEDIA SAISIKA 0( 7: Uj Wald untuk mengetahu secara parsal memberkan hasl bahwa ada tga peubah predktor yatu X, X 5 dan X 6 yang mempunya peluang lebh kecl dar α masng-masng 0,003, 0,0 dan 0,000. Hal n berart bahwa ketga peubah bebas tersebut sgnfkan pada taraf 5%. Dengan demkan dapat dsmpulkan bahwa faktor IPK, pengalaman kerja pada masa kulah dan jens kerja yang dharapkan berpengaruh nyata terhadap waktu tunggu alumn dalam mendapatkan pekerjaan. Selanjutnya dlakukan uj kesesuaan model dengan menggunakan Uj Pearson dan Devance. Berdasarkan kedua uj n dperoleh nla p-value 3,333 dan p-value 4,499 yang lebh besar dar nla α. Hal n berart bahwa H o dterma sehngga dapat dkatakan bahwa model logt yang dperoleh sudah sesua dengan data yang damat. Berdasarkan nla Pseudo R-Square dperoleh nla Nagelkerke sebesar 0,979 yang artnya bahwa 97,9% keragaman peubah waktu tunggu dapat djelaskan oleh peubah IPK, pengalaman kerja pada masa kulah dan jens kerja yang dharapkan sedangkan,% djelaskan oleh peubah lannya. 4. Interpretas Model Regres Logstk Ordnal Interpretas masng-masng peubah pada model regres logstk ordnal, dapat dlhat dar nla odds rato untuk masng-masng peubah. Kategor yang menjad acuan sebaga pembandng adalah kategor terakhr pada tap-tap kategor. Pada kategor peubah pekerjaan yang pernah djalan pada masa kulah yatu kategor belum pernah bekerja. Sedangkan untuk peubah pekerjaan yang dngnkan, yang menjad pembandng adalah kategor pekerjaan d luar penddkan. Nla odds rato pada peubah pengalaman kerja pada masa kulah dperoleh pada kategor pekerjaan pada bdang penddkan adalah sebesar 3,. In berart bahwa alumn yang pada masa kulah pernah bekerja d bdang penddkan, memlk peluang 3, lebh besar dar yang tdak memlk pengalaman kerja. Sedangkan alumn yang pernah bekerja d luar bdang penddkan memlk peluang,99 (nla odds rato lebh besar dar alum yang belum pernah bekerja semasa kulah. Semuanya pada masa waktu tunggu lebh dar enam bulan. Apabla dlhat dar peubah bdang kerja yang dngnkan dperoleh bahwa untuk masa tunggu enam bulan ke atas, peluang alumn yang memlk kengnan bekerja d bdang penddkan 0,963 kal lebh besar dar alumn yang ngn bekerja d luar bdang penddkan. Artnya bahwa lapangan kerja bak d bdang penddkan maupun d luar bdang penddkan memlk perbedaan yang tdak terlalu besar untuk alumn mendapatkan pekerjaan. 5. KESIMPULAN Dnamka pencaran lapangan pekerjaan merupakan pengalaman tersendr bag para pencar kerja terutama lulusan perguruan tngg sebaga pengangguran terddk. Dalam mencar pekerjaan seyogyanya juga harus berlandaskan pada latar belakang yang dmlk sepert kemampuan, pengalaman kerja dan lan sebaganya. Dengan pengetahuan tentang faktor-faktor n dapat mengukur seberapa besar kemungknan dterma dalam suatu lapangan pekerjaan. Hasl peneltan berdasarkan regres logstk berdasarkan beberapa krtera n ternyata menunjukkan bahwa IPK, pengalaman dan bdang kerja menjad faktor pentng dalam mendapatkan suatu pekerjaan. Meda Statstka 0( 7:

10 Perguruan tngg juga sudah harus mula membekal mahasswa dengan keteramplan-keteramplan d luar bdang akademk. Hal n sesua dengan konds sekarang d mana banyak alumn FKIP yang bekerja d luar bdang penddkan, bak d bdang perbankan, maupun bdang-bdang penyedaan jasa. ndakan n juga untuk mengantspas semakn sedktnya lapangan pekerjaan terutama pekerjaan sebaga tenaga pengajar pada sekolah-sekolah neger. DAFAR PUSAKA Agrest, A An Introducton to Categoral Data Analyss. John Wley & sons. Inc. Badan Pusat Statstk. 4. Data Profl Ketenagakerjaan Indonesa. BPS: Jakarta. Hosmer, D. dan Lemeshow, S Appled Logstc Regresson. John Wley & sons. Inc. Imaslhkah, S., Ratna, M., dan Ratnasar, V. 3. Analss Regres Logstk Ordnal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruh Predkat Kelulusan Mahasswa d IS Surabaya. Jurnal Sans dan Sen POMIS IS, Vol., No.. Johnson, R.A. dan Wchern, D.W. 99. Appled Multvarate Statstcal Analyss. Prentce Hall. New Jersey. Pkran Rakyat. 6. Dlema Lulusan Perguruan ngg dalam Mencar Pekerjaan. Bandung. Putranto, R.. dan Mashur, M.. Analss Statstk entang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Waktu unggu Kerja Fresh Graduate d Jurusan Statstka Insttut Sepuluh Nopember dengan Metode Logstk Ordnal. Jurnal Sans dan Sen IS, Vol., No.. Watson, W.. 6. alent Management and Rewards. Laporan Hasl Stud. 94 Mahyud (Peluang Alumn Penddkan