Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL LPPM BIDANG SAINS DAN TEKNOLOGI
Sihombing, Bonita Loyse
Unknown Affiliation
Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pembuatan Kartu Tanda Penduduk Elektronik (E-KTP) di Kota Manado Sihombing, Bonita Loyse; Paendong, Marline Sofiana; Langi, Yohanes
JURNAL LPPM BIDANG SAINS DAN TEKNOLOGI Vol. 9 No. 2 (2024): JLPPM SAINTEK
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kartu Tanda Masyarakat Elektronik (E-KTP) merupakan dokumen kemasyarakatan yang didalamnya berisikan identitas diri sebagai tanda pengenal seseorang yang berlaku diseluruh wilayah Indonesia. E-KTP digunakan pada hampir setiap kepentingan dalam administrasi. Pada masa sekarang E-KTP telah berlaku untuk seumur hidup dan tempat pembuatan E-KTP yaitu Dinas Kemasyarakatan dan Pencatatan Sipil (DUKCAPIL). Telah dilakukan penelitian terhadap tingkat kepuasan masyarakat dalam pembuatan E-KTP di kota Manado dengan mengambil sampel sebanyak 110 orang. Pengambilan data dilakukan menggunakan kuesioner. Analisis dilakukan dengan metode regresi logistik biner dengan dua variabel respon (Y) yaitu kategori puas diberikan nilai (1) dan kategori tidak puas diberikan nilai (0). Menggunakan 5 variabel prediktor yaitu bukti fisik (X_1 ), kehandalan (X_2 ), daya tanggap (X_3 ), jaminan (X_4 ) dan empati (X_5 ). Dari hasil analisis diperoleh model regresi logistik biner yaitu logit π(x)=-15,260+0,325X_1-1,205X_2+0,157X_3+0,797X_4+1,454X_5. Kualitas pelayanan yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kecenderungan masyarakat untuk dapat memiliki kepuasan terhadap pelayanan pembuatan E-KTP adalah kehandalan (X_2 ), jaminan (X_4 ) dan empati (X_5 ). Uji kesesuaian menyatakan model telah sesuai dengan ketepatan klasifikasi sebesar 96,4%.
Co-Authors Marline Paendong Yohanes Langi