MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS (MCA) SEBAGAI METODE ALTERNATIF ANALISIS DATA UNTUK VARIABEL BEBAS YANG KATEGORI

## Sugiarto
Politeknik Statistika STIS Alamat e-mail : soegie@stis.ac.id

## ABSTRAK
Seringkali  kita  mengalami  kesulitan  dalam  penelitian  ketika  mengaplikasikan  Regresi Linier Berganda (RLB), dimana variabel bebasnya memiliki skala pengukuran kategori atau  nominal  sedangkan  variabel  tidakbebasnya  berskala  interval/rasio.    Sehingga  kita harus gunakan serangkaian dummy variabel untuk variabel bebasnya. Kadangkala hasil yang  kita  peroleh  tidak  memuaskan  karena  terjadi  pelanggaran  terhadap  asumsi  klasik diantaranya  data  tidak  normal  atau  terjadi  pelanggaran  kolinieritas.  Andrews  tahun 1960-an  mengembangkan  sebuah  metode  analisis Multiple  Classification  Analysis (MCA)  untuk  mengatasi  hal  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan ilustrasi  penggunaan  metode  MCA  sebagai  alternatif  analisis  data  untuk  data  variabel bebas yang kategori, yaitu pada contoh penelitian mengenai pengaruh jenis pendidikan menengah  atas,  jenis  kelamin,  sektor  pekerjaan,  dan  keikutsertaan  pelatihan  kerja terhadap  lamanya  waktu  untuk  mencari  kerja.  Hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan bahwa penggunaan metode MCA lebih mudah diterapkan dimana output dan koefisien yang dihasilkan lebih mudah dipahami dan hasilnya tidak berbeda jauh dengan metode yang dihasilkan dari RLB.
Kata kunci : RLB, Variabel Bebas Kategori,  MCA

## PENDAHULUAN
Dalam  penelitian  bidang  sosial  sering kali  kita  jumpai  variabel  tidakbebas penelitian berupa interval/rasio sedangkan  variabel  bebasnya  berskala nominal  atau ordinal,  contohnya variabel jenis  kelamin,  status  perkawinan,  jenis pekerjaan,  tingkat  pendidikan,  kelompok umur  dan  lain  sebagainya.  Sehingga ketika kita memilih regresi linier berganda  sebagai  metode  analisisnya, kita gunakan serangkaian dummy variabel untuk variabel bebasnya. Kesulitan  yang  sering  ditemui  adalah ketika  variabel-variabel  tersebut  harus memenuhi  asumsi  klasik  yang  harus dipenuhi  sebagai  syarat  model  regresi linier berganda. Kebanyakan model yang
dihasilkan  dari dummy variabel  tersebut tidak  memenuhi  asumsi  klasik,  seperti adanya  data  tidak  normal  atau  terjadi pelanggaran  kolinearitas  [4].  Sehingga karena pelanggaran tersebut model regresi  linier  berganda  yang  dihasilkan kurang  baik  untuk  menjelaskan  atau untuk memprediksi. Untuk mengatasi hal tersebut  pada  tahun  1960-an  Frank  M. Andrews,  James  N.  Morgan,  John  A. Sonquist & Laura Klem mengembangkan metode  analisis Multiple  Classification Analysis (MCA) [5].
Metode  analisis  MCA  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Yates  pada  tahun 1934. MCA merupakan metode alternatif ketika  didapati  dalam  penelitian  variabel bebasnya  berupa dummy atau  kategori sedangkan variabel tidakbebasnya berupa
http://jurnal.unimus.ac.id
variabel interval/rasio. Andrews menyatakan  bahwa  MCA  sangat  tepat digunakan sebagai metode analisis
ketika  variabel  bebas  berskala  kategorik dan variabel tidakbebas berskala rasio/numerik  dibanding  regresi  linier berganda [1]. Selain itu, MCA juga dapat menjelaskan  hubungan  linear  dan  non linear antara variabel bebas dan tidakbebas.  Namun  MCA  mensyaratkan data  yang  dianalisis  harus  berupa  data individu. Lolle mengatakan bahwa metode MCA sangat  sesuai  dengan  yang diharapkan karena metode ini
memberikan  output  yang  cocok  untuk dipresentasikan  langsung  dalam  laporan [5].    Ada  beberapa  kelebihan  MCA  [1] yaitu:
•  MCA  dapat  menunjukkan  pengaruh
masing-masing variabel bebas
sebelum  disesuaikan  ( unadjusted )  dan sesudah  disesuaikan  oleh  variabel bebas lainnya ( adjusted ),
•  Pengaruh  setiap  variabel  bebas  dalam persamaan  MCA  dapat  dinyatakan dalam bentuk nilai rata-rata keseluruhan dari variabel bebas setelah  mengontrol  variabel-variabel lainnya.  Oleh  karena  itu, adjusted mean  score dapat  dihitung  dan  akan lebih  mudah  untuk  diinterpretasikan daripada nilai atau koefisien beta yang dihasilkan  melalui  analisis  regresi yang menggunakan dummy variable ,
•  Pada  analisis  regresi  dengan dummy variables ,  kita  harus  menggunakan salah satu kategorik sebagai
pengontrol pada saat menyusun
persamaan regresinya, sehingga kategori  tersebut  harus  dikeluarkan dari  model.  Sedangkan  koefisien MCA  dihitung  untuk  seluruh  data kategorik tidakbebasnya,
•  MCA bebas dari pembatasan- pembatasan penggunaan skala pengukuran  untuk  variabel  bebas, artinya  variabel  bebas  dapat  berskala ukuran  paling  lemah  Andrews  et  al (1973).
Model  yang  digunakan  pada  MCA adalah model aditif (model penambahan) sebagai berikut:
Y ij…n =Y ̅ +a i +b j +…+ε ij…n ....     (1) Keterangan:
Y ij…n =  skor  pengamatan  pada  individu pada  kategori  ke-i  dari  variabel  a, kategori  ke-j  dari  variabel  b,  dan seterusnya Y ̅ =  grandmean  (rata-rata  keseluruhan) dari variabel tidak bebas
a i =  pengaruh  atau  efek  dari  grandmean kategori ke-i dari variabel a
b j =  pengaruh  atau  efek  dari  grandmean kategori ke-j dari variabel b
ε ij…n =  residual  bagi  individu  yang bersesuaian dengan Y ij…n dimana,
Y ̅ = ∑ Y 𝑘 𝑛 k=1 n ......................   (2)
Y k =  nilai  individu  ke-x  pada  variabel dependen
n = banyaknya observasi
Ada beberapa syarat untuk menggunakan metode MCA:
1. Data  pada  variabel    tidakbebas tidak  memiliki  nilai  yang  terlalu ekstrim dan tidak ada data outlier
2. Tidak ada interaksi antara variabel bebasnya
Data  outlier  akan  mempengaruhi  nilai rata-rata  dan  variansnya  sehingga  akan mempengaruhi  model  yang  terbentuk. Bila  terjadi  data  terlalu  ekstrim,  maka bisa  dilakukan  beberapa  cara  yaitu dengan  membuangnya  atau  melakukan transformasi data [3].
Salah  satu  contoh  kasus  penerapan metode MCA adalah penelitian mengenai lamanya  waktu  mencari  kerja  seseorang berpendidikan  menengah  atas.  Banyak faktor  yang  mempengaruhi  terhadap lamanya waktu mencari kerja diantaranya variabel jenis pendidikan menengah atas, jenis  kelamin,  sektor  pekerjaan  yang dicari,  dan  keikutsertaan  pelatihan  kerja. Seperti diketahui bahwa lulusan
http://jurnal.unimus.ac.id
pendidikan  SMK  diharapkan  menjadi tenaga  kerja  yang  terdidik  dan  terampil, sehingga  lulusannya  lebih  siap  bekerja dibandingkan mereka yang berpendidikan SMU. Bekerja pada sektor informal lebih cepat
diperoleh dibandingkan bekerja pada sektor formal. Perempuan  mempunyai  peluang  lebih cepat  mendapat  pekerjaan  dibandingkan laki-laki.  Penelitian  ini  akan  melihat apakah  pemilihan  jenis  pendidikan,  jenis kelamin, sektor pekerjaan, dan keikutsertaan pelatihan kerja
mempengaruhi  lamanya  waktu  mencari kerja.  Dalam  penelitian  diatas  semua variabel bebasnya berskala nominal yaitu variabel jenis pendidikan menengah atas, jenis  kelamin,  sektor  pekerjaan,  dan keikutsertaan  pelatihan  kerja,  sedangkan variabel  tidakbebasnya  berskala  rasio. Apabila kasus penelitian diatas
diselesaikan dengan menggunakan analisis  regresi,  maka  setiap  variabel bebasnya  harus  dibuat dummy ,  dan apabila  dipaksakan  kemungkinan  besar model  yang  dihasilkan  akan  melanggar asumsi  klasik.  Sehingga    diperlukan metode analisis lain  yang bisa mengatasi permasalahan  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  alternatif penggunaan metode analisis selain regresi  linier  berganda  yaitu  penggunaan penerapan  MCA  pada  kasus  diatas sekaligus  memberikan  kelebihan  MCA dibandingkan metode RLB

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data  yang dikumpulkan    dari  Survei  Angkatan Kerja Nasional Tahun 2016 (SAKERNAS 2016). Survei SARKERNAS  merupakan  survei  yang dilakukan  BPS  untuk  menyediakan  data pokok ketenagakerjaan yang
berkesinambungan.
Dimana secara
khusus,  bertujuan  untuk  memperoleh
informasi  data  jumlah  penduduk  yang bekerja,  pengangguran  dan  penduduk yang pernah berhenti/pindah bekerja serta perkembangannya  di  tingkat  kabupaten/ kota,  provinsi  maupun  nasional  [2]. Variabel  tidakbebas  dalam  penelitian  ini adalah  lama  waktu  seseorang  mencari kerja,  sedangkan  variabel  bebasnya adalah  jenis  pendidikan  menengah  atas, jenis  kelamin,  sektor  pekerjaan,  dan keikutsertaan  pelatihan  kerja.  Penelitian ini  menggunakan  unit  observasi  tenaga kerja  yang  berpendidikan  menengah  atas yang berumur 18-25 tahun agar penelitiannya  lebih  relevan.  Adapun definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Lama Mencari Kerja (Y ijklm )  =  lamanya waktu  dalam  mendapatkan  pekerjaan pertama  bagi  seseorang  sampai  pada saat  pencacahan  responden  tersebut sudah  bekerja  dan  dinyatakan  dalam satuan bulanan.
Jenis Pendidikan Menengah Atas (PDDK j )  =  jenis  pendidikan  tingkat menengah  atas  yang  dipilih.  Jenis pendidikan  tingkat  menengah  atas dikategorikan  atas  dua  kategori  yaitu SMA/MA dan SMK/MAK . Jenis  Kelamin  (JK i )  =  tanda  fisik  yang teridentifikasi  pada  responden  dan merupakaan  bawaan  dari  lahir.  Jenis kelamin  terbagi  atas  laki-laki  dan perempuan.
Sektor Pekerjaan (SEKTOR k ) =
Berdasarkan  hubungan  antara  jenis pekerjaan  dan  sektor  pekerjaan,  BPS mengkategorikan  menjadi  dua  yaitu sektor  formal  dan  informal.  Sektor formal  terdiri  dari  berusaha  dibantu pekerja  tetap  dan  buruh/pegawai/ karyawan,  selain  dari  itu  merupakan pekerjaan di sektor informal.
Ikut  Pelatihan  Kerja  (PELATIHAN l )  = kegiatan yang merupakan upaya untuk mengembangkan sumber daya manusia  baik  dari  segi  intelektual maupun  kemampuan.  Keikutsertaan
http://jurnal.unimus.ac.id
pelatihan  kerja  terbagi  atas  pernah mengikuti dan tidak pernah mengikuti.

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis Multiple  Classification  Analysis (MCA).  Model  MCA  banyak  digunakan untuk  mengatasi  persoalan  keterbatasan data-data  sosial  kependudukan  dimana variabelnya banyak yang berskala kategori. MCA merupakan sebuah teknik untuk menduga hubungan antara beberapa variabel bebas dan satu variabel tidakbebas  serta  menentukan  efek  dari masing-masing  variabel  bebas  sebelum dan  sesudah  disesuaikan  dengan  variabel bebas  lainnya.  MCA  didesain  untuk variabel  bebas  yang  diukur  dalam  skala kategorik, sedangkan variabel tidakbebasnya dalam skala rasio/interval.
Langkah-langkah  yang  dilakukan    dalam mendapatkan variabel-variabel bebas yang  mempengaruhi  lamanya  waktu mencari kerja adalah sebagai berikut :
a. Melakukan observasi/pengamatan apakah  distribusi  variabel  lama mencari  kerja  memiliki  nilai  ekstrim atau tidak. Dalam hal ini juga melihat sebaran data variabel bebasnya terdapat outlier atau tidak.
b. Melakukan  pengujian  model  yaitu Uji  Simultan  dan  Uji  Parsial.  Uji simultan    maupun  parsial  digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh  variabel  jenis  kelamin, jurusan pendidikan, sektor pekerjaan, dan keikutsertaan pelatihan.  terhadap variabel  lamanya  waktu  mencari kerja. Pengujian ini dilakukan dengan menguji nilai F main effect.
Hipotesis  yang  akan  diuji  adalah sebagai berikut:
H 0 = Tidak terdapat pengaruh variabel  bebas  terhadap  variable
tidakbebas. H 1 =    Minimal  terdapat  satu  variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel tidakbebas Statistik  uji  yang  digunakan  adalah uji F, yaitu:
Nilai F Main Effect :
F = E/(C-P)
(T-E)/(N+P-C-1) ………  (3)
F a = U a /(C a -1) (T-U a )/(N-C a ) ……… (4)
keterangan:
F = nilai F secara simultan F a =nilai F secara parsialvariabel ke-a C = jumlah seluruh kategori P = jumlah variabel independen T = total sum of squares E = explained sum squares kuadrat c a = jumlah kategori variabel ke-a U a =  jumlah  kuadrat  antar  kategori variabel ke-a
Keputusan: tolak H 0 jika  p-value  < α (tingkat signifikansi)     atau F hitung > F 0, 10 (V1, V2)
c. Langkah berikutnya adalah
melakukan  pengecekan  ada  tidaknya interaksi  antar  variabel  bebasnya. Karena  model  bersifat  aditif,  maka harus  dipastikan  bahwa  nilai  suatu variabel  bebas    tidak  dipengaruhi nilai variabel bebas lainnya dalam hal mempengaruhi  variabel  tidakbebas. Untuk  itu  dilakukan  uji  signifikasi  F pada  pola  interaksi  antar  variabel bebas  yang  terbentuk.  Hipotesis sebagai berikut:
H 0 = Tidak  terdapat  interaksi  antar variabel bebas
H 1 = Terdapat interaksi antar variabel bebas Statistik ujinya adalah sebagai berikut:
F = Mean Square interaksi antar variabel independen Mean Square of Residual
http://jurnal.unimus.ac.id
Keputusan :  tolak  H 0 jika   p-value  < α atau F hitung > F 0, 10 (V1, V2)
Bila terjadi  interaksi  maka dilakukan penggabungan variabel sehingga memiliki kombinasi dan menghasilkan variabel baru. d. Selanjutnya, untuk mengetahui
keeratan  hubungan  atau  seberapa besar pengaruh yang diberikan masing-masing  variabel  independen terhadap variabel dependen, digunakan  nilai  eta  (η)  dan  beta  (β). Nilai  eta  menunjukkan  pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel tidakbebas sebelum mempertimbangkan  pengaruh  dari variabel  bebas  lainnya,  sedangkan nilai beta untuk menunjukkan pengaruh  masing-masing  variabel bebas  terhadap  variabel  tidakbebas setelah mempertimbangkan pengaruh dari variabel bebas lainnya. Perhitungan Eta (η) dan Beta (β)
a) Nilai eta  untuk variabel a η a = √ U a/T ………..  (5) Keterangan: η a = nilai eta untuk variabel a
b) Nilai beta untuk variabel a β a = √ D a /T    ………… (6)
D a = ∑ N ( Y ̅ ai(adj) -Y ̅) 2 C a i=1 T= ∑ N ( Y k -Y ̅) 2 k Keterangan: β a = nilai beta untuk variabel a D a =  jumlah  kuadrat adjusted antar kategori variabel a Y ̅ ai(adj) = rata-rata variabel tidakbebas untuk  kategori  ke  i  variabel  a adjusted Sedangkan untuk melihat besarnya  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  tidakbebasnya  dapat diketahui dari nilai koefisien determinasinya (R 2 ).
Koefisien determinasi diperoleh dari:
R 2 =E/T
R adj 2 =1- ( 1-R 2 ) A
Keterangan:
A = derajat bebas adjusted dimana,
A= N-1 N+P-C-1

## HASIL PENELITIAN
Hasil pengolahan dengan
menggunakan  software  SPSS  dengan melakukan  pengamatan  terhadap  sebaran variabel  tidakbebasnya  diperoleh  bahwa nilai  rata-rata  dari  variabel  lama mencari kerja adalah 2,35, dengan nilai mediannya  adalah  1,  dengan  nilai keruncingan  ( skewness )  sebesar  3,63.
Berikut gambaran grafiknya:
Grafik 1 . Grafik sebaran data lama mencari kerja (bulan)
Terlihat dari Grafik 1 terdapat outlier dan kurva  sedikit  runcing,  namun  karena peneliti  merasa  bahwa  data  outlier  tidak bisa dihilangkan maka peneliti melakukan  transformasi  data  yaitu  di logaritmakan,  sehingga  sebaran  data setelah ditransformasikan
menjadi sebagai berikut.
Grafik 2 . Grafik sebaran data lama mencari kerja setelah di transformasikan Selanjutnya adalah melakukan pengujian pengaruh variabel jenis pendidikan menengah atas, jenis kelamin, sektor  pekerjaan,  dan  keikutsertaan pelatihan    secara  simultan  terhadap lamanya  mencari  kerja.  Dalam  hal  ini pengujian  dengan  menggunakan  uji ANOVA.  Melalui  uji  ini  bisa  dilihat apakah  model  signifikan  atau  tidak.  Bila signifikan  maka  minimal  ada  satu variabel bebas yang memengaruhi lamanya  mencari  kerja.  Selain  itu  dari nilai  F  min-effect  bisa  dilihat  variabel mana  yang  signifikan  secara  parsial. Berikut ini hasil uji ANOVA:
Tabel 1 . Uji ANOVA
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  bahwa  dari nilai signifikansi (sig) atau p-value model
lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  10%
yakni sebesar 0.000. Maka dapat disimpulkan  bahwa  minimal  ada  satu variabel bebas secara simultan berpengaruh  terhadap  lama  mencari kerja.  Kemudian  dari  4  variabel  ternyata hanya  3  variabel  bebas  saja  yang  secara parsial signifikan mempengaruhi lamanya  waktu  mencari  kerja.  Variabel- variabel  tersebut  adalah  jenis  pendidikan menengah atas, jenis kelamin, dan sektor pekerjaan, sedangkan variabel keikutsertaan pelatihan kerja tidak mempengaruhi  lamanya  waktu  mencari kerja.  Hal  ini  bisa  dilihat  dari  nilai signifikansi  (Sig)  yang  lebih  kecil  dari 0,10.  Selanjutnya  untuk  menghilangkan maksud  ambigu  dari  nilai adjusted  for factors ,  maka  variabel  yang  tidak signifikan  dikeluarkan  sehingga  hasil akhir uji ANOVA sebagai berikut:
Tabel 2 . Uji ANOVA lanjutan
Dikeluarkannya  variabel  yang  tidak signifikan  secara  parsial  dimaksudkan agar  nantinya  nilai  beta  yang  terbentuk tidak  dipengaruhi  variabel  lain.  Ketika variabel yang tidak berpengaruh signifikan secara parsial tidak
dikeluarkan,  maka  nilai  beta  dari  salah satu  variabel  yang  signifikan  secara parsial  akan  tetap  mempertimbangkan pengaruh  dari  variabel  yang  tidak berpengaruh  signifikan  secara  parsial tersebut.
Hierarchical Method Sum of Squares df Mean Square F Sig L a m a B u l a n Main Effects (Combined) 15,928 4 3,857 7,046  ,000 Jenis Pendidikan 1,598 1 1,598 2,905  ,077 Jenis Kelamin 2,075 1 2,075 3,791  ,052 Sektor Pekerjaan 12,162 1 12,162 22,219  ,000 Pelatihan Kerja ,093 1 ,093 ,170  ,680 Model 22,536 15 1,502 2,684  .000 Residual 776,747 1419 ,547 Total 799,283 1434 ,557
Hierarchical Method Sum of Squares Df Mean Square F Sig L a m a B u l a n Main Effects (Combined) 15,835 3 5,278  10,046  ,000 Jenis Pendidikan 1,598 1 1,598 2,905  ,077 Jenis Kelamin 2,075 1 2,075 3,791  ,052 Sektor Pekerjaan 12,162 1 12,162 22,219  ,000 Model 17,797 7 2,542 4,984  .000 Residual 781,485 1427 0,547 Total 799,282 1434 0,557
Tahap  berikutnya  adalah  menguji apakah  terdapat  interaksi  antara  variabel yang  signifikan  tersebut  atau  tidak.
Sebenarnya olahan tabel ini menjadi satu dengan olahan tabel ANOVA
sebelumnya,  namun  untuk  mempermu- dah  menjelaskan  disesuaikan  dengan tahapan/langkah  langkah  sebelumnya. Berikut ini hasil uji interaksi:
Tabel 3 . Pengujian interaksi antara variabel bebas Interaksi Nilai F Sign Keputusan (Combined) ,074 ,974 Terima H0 Jenis Pendidikan * Jenis Kelamin ,093 ,761 Terima H0 Jenis Pendidikan * Sektor Pekerjaan ,063 ,802 Terima H0 Jenis Kelamin * Sektor Pekerjaan ,044 ,835 Terima H0 Jenis Pendidikan * Jenis Kelamin * Sektor Pekerjaan ,052 ,817 Terima H0
Dari  hasil  uji  interaksi  antar  variabel bebas,  baik  interaksi  2  arah  ( 2-way interaction )  maupun  3  arah  ( 3-way interaction )  tidak  ada  interaksi  diantara variabel bebas yang signifikan.
Untuk  melihat  pola  model  hubungan masing-masing  variabel  bebas  dengan lamanya  mencari  kerja,  bisa  dilihat penambahan grandmean
dengan koefisien  MCA  dari  masing-masing variabel. Nilai koefisien biasanya ditunjukan  dari  nilai deviation yang sudah  disesuaikan.  Tanda  negatif  pada koefisien  suatu  kategori  berarti  bahwa seseorang  yang  berada  pada  kategori tersebut  memiliki  masa  mencari  kerja yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan rata-rata  lamanya  mencari  kerja  secara keseluruhan. Dari tabel 4 dapat
disimpulkan  bahwa  jenis  pendidikan SMK/MAK  memiliki  waktu  mencari kerja lebih singkat dibandingkan SMA/MA,  jenis  kelamin  perempuan memiliki waktu mencari kerja lebih cepat daripada  laki-laki,  dan  bekerja  pada sektor  pekerjaan  informal  memiliki waktu  lebih  cepat  disbanding  mencari kerja  pada  sector  formal.  Dari  Hasil
pengolahan  diperoleh  hasil  bahwa  nilai grandmean sebesar 0,471.
Tabel 4 . Output MCA Predicted Mean Deviation Unadj usted Adjust ed for Fac- tors Unadj usted Adjust ed for Fac- tors
L a m a K e r j a Jenis Pendidikan SMA/MA ,4963  ,5023  ,0252 ,03114 SMK/MAK ,4407 ,4335 -,030 -,037 Jenis Kelamin Laki-Laki ,5007  ,5094  ,0296  ,0382 Perempuan ,4249 ,4113 -,046 -,059 Sektor Pekerjaan Formal ,5310 ,5357 ,0599  ,0646 Informal ,3477 ,3381 -,1234  -,1331
Telah  diketahui  pada  awal  proses  run data  bahwa  variabel  Y  ditransformasi logaritma  sehingga  model  MCA  yang terbentuk adalah sebagai berikut:
ln Y ̂ ijklm =Y ̅ ̂ +pddk ̂ i +jk ̂ j +sektor ̂ k +pelatihan ̂ l
Seperti sudah dijelaskan Lolle [5] bahwa model  MCA  bisa  mudah  diaplikasikan. Misalkan seseorang memiliki jenis pendidikan SMA atau sejenisnya, berjenis  kelamin  laki-laki,  dan  ingin bekerja disektor informal dapat diperkirakan  berapa  lama  waktu  yang dibutuhkan untuk mencari kerja yaitu:
ln _𝑌̂ 𝑖𝑗𝑘 = 0.471 + 0.03114 + 0.0382 − 0,331 ln _𝑌̂ 𝑖𝑗𝑘 = 0,17114
𝑒 ln _𝑌̂ 𝑖𝑗𝑘 =   𝑒 0.17114
𝑌̂ 𝑖𝑗𝑘 =    1.19
Dari persamaan MCA tersebut maka dapat diketahui  bahwa  lulusan  SMA  berjenis kelamin  laki-laki,  dan  bekerja  di  sektor informal, rata-rata lamanya waktu mencari kerja adalah selama 1,19 bulan.
Sementara itu untuk mengetahui besarnya  pengaruh  setiap  variabel  bebas terhadap  variabel  tidak  bebasnya  bisa dilihat dari nilai eta ( 𝜂 ) dan nilai beta ( 𝛽 ). Sedangkan  R 2 menunjukkan  seberapa besar  seluruh  variabel  bebas  mampu menjelaskan variabel tidakbebasnya. Berikut ini nilai eta, beta dan nilai R 2 hasil penelitian:
http://jurnal.unimus.ac.id
Tabel 5. Nilai Eta, Beta, dan R 2
Eta Beta R R Square
Adjusted for
Factors Lama Cari Kerja Jenis Pendidikan ,037 ,046 ,139 ,019 Jenis Kelamin ,050 ,064 Sektor Pekerjaan ,115 ,124 Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa variabel jurusan sektor pekerjaan merupakan variabel
yang paling mempengaruhi  lamanya  seseorang  mencari kerja  pada  jenjang  pendidikan  tingkat menengah  atas.  Hal  tersebut  ditunjukkan oleh  nilai  beta  variabel  sektor  pekerjaan adalah yang terbesar dari nilai beta variabel lainnya  yakni  sebesar  0.124.  Lalu  variabel kedua  yang  mempengaruhi  lamanya  waktu mencari  pekerjaan  adalah  jenis  kelamin dengan nilai beta sebesar 0.064, diikuti oleh variabel  jenjang  pendidikan  sebesar  0.046. Ketiga  variabel  tersebut  secara  bersama- sama  dapat  menjelaskan  variasi  lamanya waktu  mencari  pekerjaan  seorang  lulusan pada  jenjang  pendidikan  tingkat  menengah yaitu  sebesar  1,9%.  Kecilnya  nilai  R- squared  dikarenakan  oleh  variasi  variabel bebas  yang  berskala  nominal  atau  data kategorik sehingga kurang mampu menjelaskan  variasi  variabel  tidakbebas yang berskala interval atau rasio.

## KESIMPULAN
Model  MCA  bisa  menjadi  salah  satu alternatif  metode  analisis  ketika  variabel bebas  data  penelitian  yang  dimiliki berkategori atau berskala nominal sedangkan variabel tidakbebasnya berskala interval/rasio. Selain menghasilkan output yang mudah dibaca, metode  ini  juga  tidak  membutuhkan
banyak  asumsi  ataupun  syarat.  Selain  itu pengukuran-pengukuran  yang  dihasilkan dari  MCA  tidak  berbeda  jauh  dengan RLB.  Seperti  bisa  untuk  memprediksi, mengukur  besarnya  pengaruh  variabel bebas  terhadap  variabel  tidak  bebas  dan adanya  nilai  R 2 .  Bahkan  memiliki beberapa  keunggulan  lain  yaitu  adnya nilai  beta  dimana  mungkin  di  RLB  tidak ada.  Peneliti  menyarankan  sebaiknya untuk  membentuk  model  menggunakan MCA ini sebaiknya dibangun menggunakan variabel-variabel yang didasarkan  pada  teori-teori  atau  kajian- kajian  yang  sudah  ada  supaya  bisa mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andrews,  F.M.,  Morgan  J.N.,  J.A. Sonuist,  Klem  M.  1973. Multiple
Classification  Analysis:  A  Report  on a  Computer  Program  for  Multiple Regression Using Categorical Predictors . Inst for Social Research.
[2] BPS.  2016. Pedoman  Pencacahan Survei  Angkatan  Kerja  Nasional .
Jakarta [3] Cohen,  Jacob  et  all.  2002.    Applied Multiple Regression-Correlation Analysis for  the Behavioral Sciences, 3rd  Edition. Lawrence  Erlbaum Associates, Inc .
[4] Gujarati,  Damodar  N.  Dan  Porter, Dawn C. 2015. Dasar-Dasar Ekonometrika , Salemba Empat. Jakarta [5] Lolle, Henrik. 2008. Multiple Classification Analysis (MCA): Unfortunetly,  a  Nearly  Forgotten Method For Doing Linear Regression
With  Categorical  Variabel .  Aalborg University.
Tabel Lampiran . Rata-Rata Variabel Bebas dan Nilai Grandmean
Pendidikan Jenis Kelamin Sektor Pekerjaan Lama Mencari Kerja Mean N SMA/MA Laki-laki Formal ,6237 286 Informal ,3911 180 Total ,5339 466 Perempuan Formal ,4755 225 Informal ,3598 94 Total ,4414 319 Total Formal ,5585 511 Informal ,3804 274 Total ,4963 785 SMA/MAK Laki-laki Formal ,5116 269 Informal ,3694 140 Total ,4630 409 Perempuan Formal ,4837 186 Informal ,1301 55 Total ,4030 241 Total Formal ,5002 455 Informal ,3019 195 Total ,4407 650 Total Laki-laki Formal ,5694 555 Informal ,3816 320 Total ,5007 875 Perempuan Formal ,4792 411 Informal ,2750 149 Total ,4249 560 Total Formal ,5310 966 Informal ,3477 469 Total ,4711 b 1435 Katerangan: tanda b: adalah nilai grandmean
Syintax Penelitian dengan menggunakan Software SPSS ANOVA VARIABLES=LnLAMA BY PDDK(1,2) JK(1,2) SEKTOR(1,2) /METHOD=HIERARCHICAL /STATISTICS=MCA MEAN REG /MISSING=EXCLUDE