Fitriadita
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Model Regresi Logistik Biner dalam Mengetahui Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Status Menganggur Lulusan SMK di Kota Makassar Wahyuni, Maya Sari; Sanusi, Wahidah; Fitriadita; Pratama, Muh. Isbar
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 2 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i2.8527

Abstract

Pengangguran masih menjadi masalah serius di Indonesia, khususnya pada lulusan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) yang justru dirancang untuk siap bekerja, namun menjadi kontributor terbesar Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia setiap tahunnya, mencapai 9,01% pada Agustus 2024 dibandingkan dengan jenjang lainnya. Isu ini diperparah di tingkat lokal, di mana Kota Makassar tercatat sebagai daerah dengan TPT tertinggi di Sulawesi Selatan yaitu 9,71% pada tahun 2024 dengan lulusan SMK menempati urutan pertama tingkat pengangguran tertinggi berdasarkan jenjang pendidikan. Penelitian ini merupakan penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif, menggunakan data sekunder hasil Survei Angkatan Kerja Nasional periode Agustus 2022, 2023, dan 2024 yang diperoleh dari BPS Provinsi Sulawesi Selatan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan model regresi logistik biner dalam mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status menganggur lulusan SMK di Kota Makassar, dengan menguji variabel jenis kelamin, bidang keahlian, tahun kelulusan, dan kualifikasi keikutsertaan pelatihan. Estimasi parameter regresi logistik dilakukan dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap status menganggur lulusan SMK di Kota Makassar adalah periode kelulusan, dengan tiga kategori, yaitu lulusan baru, lulusan pandemi, dan lulusan lama, di mana lulusan baru dijadikan sebagai kategori referensi. Interpretasi odds ratio menunjukkan bahwa lulusan pandemi memiliki peluang menganggur sebesar 4,355 kali lebih tinggi dibandingkan lulusan baru dan lulusan lama memiliki peluang menganggur sebesar 6,369 kali lebih tinggi dibandingkan lulusan baru.