ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PELUANG PENERIMAAN PELAMARAN KERJA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER - Silaban, Dewi Fortuna; Simanjuntak, Ferdyanto Abangan; Lumbantobing, Imelda Octavia; Napitupulu, Rusmawanty; Arnita (Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2024)
Penelitian ini menerapkan analisis regresi logistik biner untuk menilai faktor-faktor yang mempengaruhi kemungkinan diterimanya pelamar kerja. Variabel independen dalam model ini meliputi durasi pendidikan terakhir (X1) dalam tahun, lama pengalaman kerja (X2) dalam tahun, dan jenis kelamin pelamar (X3), di mana 1 menunjukkan laki-laki dan 0 menunjukkan perempuan. Variabel dependen adalah status penerimaan (Y), di mana 1 berarti diterima dan 0 berarti tidak diterima. Analisis ini bertujuan untuk mengukur dampak setiap variabel independen terhadap kemungkinan penerimaan selama proses seleksi, menggunakan SPSS untuk pengujian data. Uji kecocokan model menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,857, yang mengindikasikan tidak ada perbedaan signifikan antara klasifikasi yang diprediksi dan yang diamati, sehingga memvalidasi kesesuaian model untuk analisis lebih lanjut. Nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,405 menunjukkan bahwa variabel independen menjelaskan 40% varians dalam status penerimaan, sementara sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor yang belum diuji. Uji pengaruh simultan mengungkapkan nilai signifikansi 0,002, mengonfirmasi dampak kolektif variabel independen terhadap variabel dependen. Uji pengaruh parsial menunjukkan bahwa durasi pendidikan dan pengalaman kerja secara signifikan mempengaruhi penerimaan, dengan nilai signifikansi masing-masing 0,021 dan 0,011. Model ini secara akurat memprediksi karyawan yang diterima (akurasi 100%) tetapi gagal memprediksi mereka yang tidak diterima (akurasi 0%), menghasilkan akurasi klasifikasi keseluruhan yang moderat sebesar 50%. Model regresi logistik biner ini cocok untuk analisis lebih lanjut dalam mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan karyawan, dengan potensi peningkatan kemampuan prediktif melalui penggabungan variabel relevan tambahan.