35
Accepted: 2022-11-18

## ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EVALUASI KINERJA BARANG MILIK NEGARA DI PROVINSI DKI JAKARTA
Binary Logistic Regression Analysis in Factors Affecting the Evaluation of State Assets Performance in DKI Jakarta Province
Muhammad Azis Suprayogi Direktorat Jenderal Kekayaan Negara, Kementerian Keuangan RI Jl. Lapangan Banteng Timur No.2-4, Jakarta Pusat, Indonesia
e-mail: paceazis@gmail.com
Abstrak: Evaluasi  kinerja  Barang Milik Negara (BMN)  perlu dilakukan untuk mengukur performa BMN  untuk  kemudian  menjadi  dasar  pengambilan  keputusan  para  pimpinan  dalam  rangka pengelolaan BMN secara optimal.  Terdapat 6 (enam) indikator pengukuran evaluasi kinerja yaitu kepentingan  umum,  manfaat  sosial,  tingkat  kepuasan  pengguna,  potensi  penggunaan  masa  depan, kelayakan finansial, dan kondisi teknis yang diatur oleh pemerintah dalam mengukur kinerja BMN. Metode  pengukuran  kinerja  aset  yang  diatur  oleh  pemerintah  tersebut  berdasarkan  perhitungan score  card . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  terhadap  faktor-faktor  yang memengaruhi  evaluasi  kinerja  BMN  serta  melakukan  pemodelan  regresi  logistik  biner.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  model  yang  diperoleh  adalah  Y  =  -30,326  +  0,733X1  –  0,025X2  + 1,317X3  +  1,204X4  +  0,633X5  +  0,177X6.  Variabel  independen  yang  memengaruhi  secara signifikan terhadap nilai kinerja BMN taraf nyata α = 5% adalah  kepentingan umum ( 𝑋 1 ) , tingkat kepuasan pengguna ( 𝑋 3 ) , potensi penggunaan masa depan ( 𝑋 4 ) , dan kelayakan finansial ( 𝑋 5 ).
Kata Kunci:  regresi logistik biner, kinerja, barang milik negara
Abstract:  Performance  evaluation  of  State  Assets  needs  to  be  carried  out  to  measure  the performance  of  state  assets,  which  then  becomes  the  basis  for  decision-making  by  leaders  in  the context  of  optimal  state  asset  management.  There  are  six  indicators  for  measuring  performance evaluation,  namely  public  interest,  social  benefits,  level  of  user  satisfaction,  potential  future  use, financial  feasibility,  and  technical  conditions  regulated  by  the  government  in  measuring  BMN performance. The asset performance measurement method regulated by the government is based on the  score  card  calculation.  This  study  aims  to  analyze  the  factors  that  affect  the  performance evaluation of state assets and to develop binary logistic regression modeling.The results of this study indicate  that  the  model  obtained  is  Y  =  -30,326  +  0,733X1  –  0,025X2  +  1,317X3  +  1,204X4  + 0,633X5  +  0,177X6.  The  independent  variables  that  significantly  affect  the  performance  value  of BMN  with  a  significance  level  of  =  5%  are  public  interest (𝑋 1 ) ,  user  satisfaction  level (𝑋 3 ) , potential future use ( 𝑋 4 ) , and financial feasibility ( 𝑋 5 ) .
Keywords: binary logistic regression, performance, state assets

## 1. PENDAHULUAN
Reformasi  di  bidang  Keuangan  Negara  mulai  dilakukan  dengan  terbitnya  Undang-undang  di Bidang  Keuangan  Negara  yaitu  Undang-undang  Nomor  17  Tahun  2003  tentang  Keuangan  Negara  dan Undang-undang  Nomor  1  Tahun  2004  tentang  Perbendahraan  Negara.  Salah  satu  perubahan  yang dilakukan  yaitu  di  bidang  pengelolaan  aset  negara  atau  disebut  Barang  Milik  Negara  (BMN).  Jika
sebelumnya BMN diperlakukan sebagai suatu beban ( cost ), pada saat ini BMN dipandang sebagai suatu investasi  yang  bersifat  strategis  untuk  mendukung  pelaksanaan  fungsi  pemerintahan  sekaligus  juga sebagai salah satu faktor yang mampu mendorong pendapatan negara ( revenue generator ). Oleh sebab itu, dibutuhkan panduan dengan pendekatan sistematis untuk menyediakan petunjuk dan panduan tentang data kinerja  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengelolaan  BMN,  memudahkan  proses  pengambilan keputusan  dengan  penggunaan  data  kinerja  BMN  yang  handal,  serta  mendukung  pemerintah  dalam mengelola kinerja investasi pemerintah yang signifikan.
Evaluasi Kinerja BMN telah diatur dalam Keputusan Menteri Keuangan Republik Indonesia Nomor 349/KM.6/2018  tentang  Tata  Cara  Pelaksanaan  Evaluasi  Kinerja  Barang  Milik  Negara.  Berdasarkan peraturan  tersebut,  evaluasi  terhadap  kinerja  BMN  perlu  dilakukan  untuk  mengukur  performa  BMN, untuk  selanjutnya  dibuat  langkah-langkah  strategis  dalam  rangka  efisiensi,  efektifitas,  dan  optimalisasi pengelolaan  BMN.  Berdasarkan  peraturan  tersebut,  terdapat  6  (enam)  indikator  pengukuran  evaluasi kinerja  yaitu  kepentingan  umum,  manfaat  sosial,  tingkat  kepuasan  pengguna,  potensi  penggunaan  masa depan,  kelayakan  finansial,  dan  kondisi  teknis.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode average dimana skor indikator agregat yang diberikan berdasarkan perkiraan rata-rata skor indikator individual. Skor akhir sebagai ukuran penilaian kinerja aset dibuat dalam bentuk score card yang diberi warna hijau, merah, dan abu-abu sesuai dengan batasan skor yang diberikan.
Evaluasi  adalah kegiatan  yang meliputi mengumpulkan,  menganalisis,  serta menyajikan  informasi yang bermanfaat tentang objek evaluasi, mengevaluasi dengan cara membandingkannya dengan indikator evaluasi  dan  hasilnya  dipergunakan  untuk  mengambil  keputusan  mengenai  objek  evaluasi  [1].  Adapun kinerja  atau performance adalah  hasil  yang  dicapai  dari  sebuah  atau  serangkaian  aktivitas  maupun pekerjaan  pada  sebuah  organisasi  atau  sebuah  investasi  selama  jangka  waktu  tertentu.  Dari  pengertian kinerja tersebut dapat ditarik pengertian tentang kinerja aset yaitu suatu hasil yang dicapai dari sebuah aset selama  jangka  waktu  tertentu  dengan  suatu  pengukuran  kinerja  aset.  Hasil  dari  laporan  kinerja  aset digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mempertahankan  aset,  memperbarui, pemeliharaan  atau  keputusan  untuk  penghapusan  dan  penggantian  atas  aset  tersebut.  Informasi  laporan kinerja  aset  juga  digunakan  sebagai  penghubung  dalam  perencanaan  penganggaran  dan  proses pengembangan strategi aset atau perencanaan aset [2].
Metode  regresi  adalah  sebuah  cara  menganalisis  data  untuk  mencari  hubungan  antara  variabel dependen  ( Y )  dengan  satu  atau  lebih  variabel  independen  ( X )  [3].  Adapun  regresi  logistik  biner  adalah metode statistika untuk pemodelan optimal yang menggambarkan hubungan antara variabel dependen ( Y ) yang  bersifat  biner  atau  dikotomus  dengan  variabel  independen  ( X )  yang  bersifat  kualitatif,  kuantitatif maupun kombinasi keduanya [3].
Penelitian  untuk  mengukur  evaluasi  kinerja  aset  sebelumnya  dilakukan  Lavy  dkk  (2014)  yaitu pengukuran  terhadap  dimensi  fisik,  fungsional,  keuangan,  dan  kepuasan  pengguna  [4].  Dimensi  fisik diukur  menggunakan  indikator  kondisi  fisik  bangunan,  kesehatan  dan  keselamatan, indoor  environment quality ,  keamanan  dan  lokasi.  Dimensi  yang  digunakna  untuk  mengukur  dimensi  fungsional  yaitu pemanfaatan ruang  dan  kecukupan  ruang.  Dimensi finansial  dapat diukur dengan  indiator  biaya operasi, biaya  okupansi,  biaya  utilitas,  biaya  perawatan  gedung,  dan  biaya  pegawai.  Adapun  dimensi  kepuasan pengguna  diukur  dengan indikator  kepuasan  pengguna  atas produk maupun  jasa,  partisipasi masyarakat, kesesuaian  fasilitas  dengan  fungsi  [4] . Nanang  [2]  menganalisis  terkait  faktor-faktor  yang  berpengaruh dalam  mengukur  kinerja  aset  tanah  dan  bangunan  Universitas  Tadulako.  Evaluasi  kinerja  aset  fasilitas wisata Domba di Garut [5], evaluasi kinerja aset Cirebon Mall di Kota Cirebon [1], evaluasi kinerja aset ruang  milik  jalan  pada  jalan  ruas  lingkar  selatan  Kota  Sukabumi  [6].  Adapun  penelitian  menggunakan regresi  logistik  biner  telah  banyak  dilakukan  diantaranya  pemodelan  regresi  logistik  biner  pada  faktor- faktor yang memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  [7]. Penelitian tentang analisis pengaruh kinerja keuangan terhadap kondisi kesulitan keuangan Bank Indonesia menggunakan regresi logistik [8]. Namun  penelitian  pengukuran  nilai  evaluasi  kinerja  Barang  Milik  Negara  menggunakan  regresi  logistik biner belum pernah dilakukan sebelumnya.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  tujuan menganalisis  hubungan  antara  faktor-faktor  yaitu  kepentingan  umum,  manfaat  sosial,  tingkat  kepuasan pengguna, potensi penggunaan masa depan, kelayakan finansial, dan kondisi teknis dengan kinerja BMN serta  membuat  model  evaluasi  kinerja  BMN  berdasarkan  faktor-faktor  tersebut  menggunakan  regresi logistik biner.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Bahan dan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Direktorat  Jenderal Kekayaan Negara, Kementerian Keuangan. Data terdiri dari data aset dan nilai hasil evaluasi kinerja yang sudah  dilakukan  menggunakan  metode score  card yang  berjumlah  440  data  BMN,  berupa  bangunan  di Provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2021.  Terdapat  enam  indikator  penilaian  serta  pembagian  kategori  dari masing-masing  indikator  tersebut  yang  ditentukan  berdasarkan  petunjuk  teknis  evaluasi  kinerja  BMN yang diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Kekayaan Negara Kementerian Keuangan nomor SE-3/KN/2019 tentang  Tahapan  Implementasi  dan  Mekanisme  Perhitungan  Nilai  Indikator  dan  Prosedur  Teknis Pelaksanaan  Pengukuran  Kinerja  Barang  Milik  Negara.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari variabel dependen (terikat) yang diberi simbol Y dan variabel independen (bebas) yang diberi simbol X .  Tabel  1  memperlihatkan  variabel  dependen  dan  variabel  independen  yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Kategori Skala Y Nilai Kinerja BMN Baik=0 Baik Sekali=1 Nominal X 1 Kepentingan Umum Non Kepentingan Umum Kepentingan Umum Rahasia Negara Nominal X 2 Manfaat Sosial Skor 0 s.d. 10 Rasio X 3 Tingkat Kepuasan Pengguna Skor 0 s.d. 10 Rasio X 4 Potensi Penggunaan Masa Depan Skor 0 s.d. 10 Rasio X 5 Kelayakan Finansial ≥ 1 < 1 Nominal X 6 Kondisi Teknis Rusak Berat Rusak Ringan Baik Nominal

## 2.2. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1, tahapan  penelitian dimulai  dengan  statistif  deskriptif.  Statistik deskriptif  adalah metode  penyajian  data  sehingga  memperoleh  informasi  yang  berguna.  Penyajian  data  dapat  dilakukan dengan  memberikan  gambaran  yang  sistematis  mengenai  sifat  dari  fenomena  yang  diteliti,  untuk memberikan  gambaran  suatu  fenomena  dapat  dibuat  dalam  bentuk  tabel,  grafik,  dan  gambar  [9].  Pada penelitian  ini,  tahap  statistik  deskriptif  dilakukan  dengan  membuat  diagram  lingkaran  data  nilai  kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021, membuat tabel sebaran kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021 berdasarkan variabel yang bertipe kategorik yaitu kepentingan umum, kelayakan finansial, dan kondisi teknis. Membuat box plot kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021 berdasarkan variabel yang bertipe rasio yaitu manfaat sosial, tingkat kepuasan pengguna, dan potensi penggunaan masa depan. Tahapan  selanjutnya  melakukan  pemodelan  regresi  logistik  biner  terhadap  potensi  kinerja  BMN  di provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2021  dengan  bantuan software SPSS  menggunakan  variabel  dependen  yaitu
nilai kinerja BMN, dimana bernilai nol jika kinerja BMN Baik dan bernilai satu jika kinerja BMN Baik Sekali.  Selanjutnya  melakukan  pengujian  hipotesis  model  regresi  logistik  biner  yang  sudah  dibuat menggunakan uji goodness of fit . Uji ini didasarkan pada seberapa baik kesesuaian antara frekuensi yang teramati dalam data sampel dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang dihipotesiskan [10].  Uji goodness  of  fit pada  penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  model  tersebut  sudah sesuai  untuk  dapat  menjelaskan  variabel  dependen  kinerja  BMN  di  Provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2021. Adapun s tatistik uji yang digunakan adalah statistik uji Chi Square. Pengujian lainnya yaitu uji simultan dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  semua  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara bersamaan, kemudian uji parsial yang dilakukan untuk mengetahui banyaknya variabel independen yang mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan interpretasi nilai odds ratio untuk menjelaskan kecenderungan masing-masing variabel yang berpengaruh terhadap  nilai  kinerja  BMN . Nilai odds  ratio merupakan  salah  satu  nilai  yang  dari  sebuah  proses penelitian  dan  sangat  berarti  untuk  pengambilan  kesimpulan.  Nilai odds  ratio mencerminkan  besaran pembanding  antara  sebuah  faktor  paparan  dengan  faktor  kebalikannya  [11].  Tahapan  terakhir  adalah membuat kesimpulan berupa model regresi logistik biner faktor-faktor yang memengaruhi kinerja BMN di Provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2021  dan  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahhun 2021.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3. Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  suatu  metode  analisis  statistika  untuk  mendeskripsikan  hubungan  antara peubah dependen yang memiliki dua atau lebih kategori dengan satu atau lebih peubah independen yang berskala  kategori  atau  interval[3].  Variabel  dependen  yang  digunakan  berkategori  diskrit  dengan  dua kemungkinan,  yaitu  sukses  dan  gagal.  Kejadian  sukses  biasanya  dinotasikan  dengan 𝑌 = 1 ,  sedangkan kejadian  gagal  dinotasikan  dengan 𝑌 = 0 [3].  Tahapan awal  yang  dilakukan dalam  regresi logistik biner adalah pembentukan model regresi logistik yang akan terbentuk adalah sebagai berikut:
(𝑥) = exp (𝑔(𝑥)) 1 + exp (𝑔(𝑥)) (1)
𝑔(𝑥) =   𝛽 0 + β 1 𝑋 1 +   β 2 𝑋 2 +   β 3 𝑋 3 +   β 4 𝑋 4 +   β 5 𝑋 5 +   β 6 𝑋 6 (2)
dimana: g(x) : logit π (x) β 0 : estimasi parameter regresi β 1 … β 6 : estimasi nilai parameter atau koefisien regresi 𝑋 1 … 𝑋 6 : variabel independen
Tahap  kedua  adalah  melakukan  pengujian goodness  of  fit .  Uji goodness  of  fit digunakan  untuk mengetahui  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  telah  sesuai  menjelaskan  evaluasi  kinerja  BMN. Hipotesis yang digunakan dalam uji tersebut adalah :
1. 𝐻 0 :  Model  yang  dibentuk fit (Tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil  observasi  dan  hasil  prediksi model).
2. 𝐻 1 :  Model  yang  dibentuk  tidak fit (Terdapat  perbedaan  antara  hasil  observasi  dan  hasil  prediksi model).
3. Tingkat signifikansi (α) = 0,05.
4. Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji Chi Square.
5. Keputusan tolak 𝐻 0 jika nilai p-value < 0,05;
6. Jika  hasil  yang  diperoleh  tolak 𝐻 0 ,  maka  model  yang  terbentuk  tidak  cocok  untuk  menjelaskan evaluasi  kinerja  BMN.  Oleh  sebab  itu,  diharapkan  hasil  yang  diperoleh  dalam  uji  ini  adalah  gagal tolak 𝐻 0 yang  mengartikan  bahwa  model  yang  digunakan  telah  sesuai  dalam  menjelaskan  nilai evaluasi kinerja BMN.
Tahap  ketiga  adalah  melakukan  pengujian  parameter  secara  simultan.  Pengujian  ini  dilakukan unutk menguji secara simultan pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara bersamaan  dalam  model  dengan  menghitung  nilai  statistik  uji  G.  Hipotesis  uji  simultan  adalah  sebagai berikut.
1. 𝐻 0 : 𝛽 0 = 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 𝛽 4 = 𝛽 5 = 𝛽 6 = 0 (Tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen secara simultan terhadap status nilai evaluasi kinerja BMN).
2. 𝐻 1 :  minimal  terdapat  satu 𝛽 𝑗 ≠  0  (Minimal  terdapat  satu  variabel  penjelas  yang  signifikan berpengaruh terhadap terhadap nilai evaluasi kinerja BMN) j = 1,2,3,4,5,6.
3. Tingkat signifikansi (α) = 0,05.
4. Statistik uji yang digunakan adalah uji G.
5. Keputusan tolak 𝐻 0 jika G hitung > χ (0,05;6) 2 ; atau p-value < 0,05.
6. Jika  keputusan  yang  diperoleh  adalah  tolak 𝐻 0 dapat  disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap nilai evaluasi kinerja BMN.
Tahap keempat adalah melakukan pengujian parameter secara parsial untuk mengetahui pengaruh dari tiap-tiap  variabel  independen terhadap  variabel dependen.  Adapun hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
1. 𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 (Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel independen ke-j dengan nilai evaluasi kinerja BMN).
2. 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠  0  (Terdapat  pengaruh  signifikan  antara  variabel  independen  ke-j  dengan  nilai  evaluasi kinerja BMN) 𝑗 = 1,2,3,4,5,6.
3. Tingkat signifikasi (α) = 0,05.
4. Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji Wald.
5. Keputusan tolak 𝐻 0 jika nilai signifikansi < 0,05.
6. Jika keputusan yang diperoleh adalah tolak 𝐻 0 , dapat disimpulkan bahwa pada variabel independen ke- 𝑗 secara parsial signifikan memengaruhi nilai evaluasi kinerja BMN.
Rasio  kecenderungan  ( odds  ratio )  merupakan  ukuran  untuk  melihat  tingkat  kecenderungan variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Nilai odds  ratio ,  yaitu  nilai  dari  exp( 𝛽 𝑗 )  pada  variabel independen  yang  signifikan  memengaruhi  nilai  evaluasi  kinerja  BMN.  Nilai 𝛽 𝑗 yang  semakin  besar menandakan  tingkat  kecendrungan  variabel  independen  semakin  tinggi  terhadap  nilai  evaluasi  kinerja BMN.

## 2.4. Ketepatan Klasifikasi
Salah  satu  cara  mengevaluasi  model  regresi  logistik  adalah  dengan  melihat  performa  ketepatan klasifikasi menggunakan nilai balanced accuracy [7]. Evaluasi performa klasifikasi sebagai berikut:

## Tabel 2. Tabel Klasifikasi
Observed Predicted 0 1 0 a b 1 c d Balanced Accuracy = 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦+𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 2 (3)
Sensitivity = 𝑎 𝑎+𝑏 (4)
Specificity = 𝑑 𝑐+𝑑 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif
Gambar 2. Persentase BMN Berdasarkan Kinerja di Provinsi DJKI Jakarta Tahun 2021
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  diketahui  bahwa  persentase  BMM  di  Provinsi  DJKI  Jakarta  tahun 2021 dengan nilai kinerja baik sekali sebesar 52% yaitu sebanyak 228 bangunan. Adapun sisanya sebesar 48% atau sebanyak 212 unit bangunan memiliki nilai kinerja yang baik.
Tabel 3. Persentase BMN Berdasarkan Kinerja Pada Variabel Kategorik
Variabel Df Kinerja Baik Sekali (%) Kinerja Baik (%) Total (%) Kepentingan Umum Non Kepentingan Umum 0,0 100,0 100 Kepentingan Umum 61,7 38,3 100 Rahasia Negara 92,3 7,7 100 Kelayakan Finansial ≥ 1 7,8 92,2 100 < 1 94,6 5,4 100 Kondisi Teknis Rusak Berat 0,0 100,0 100 Rusak Ringan 52,6 47,4 100 Baik 53,2 46,8 100
Berdasarkan  Tabel  3,  secara  deskriptif  dapat  dijelaskan  bahwa  semakin  tinggi  kepentingan  suatu BMN,  semakin  layak  secara  ukuran  finansial,  dan  semakin  baik  kondisi  teknis  suatu  BMN,  maka cenderung memiliki nilai kinerja yang lebih tinggi.
Gambar 3. Box Plot Variabel Manfaat Sosial
Gambar 4. Box Plot Variabel Tingkat Kepuasan Pengguna

## Gambar 5. Box Plot Variabel Potensi Penggunaan Masa Depan
Sebaran  data  variabel  yang  bertipe  rasio  dijelaskan  menggunakan box  plot .  Gambar  3 menunjukkan  BMN  dengan  variabel  manfaat  sosial  yang  kinerjanya  baik  sekali  memiliki  median  yang sama dengan yang kinerjanya Baik. Demikian juga Gambar 4 menunjukkan BMN dengan variabel tingkat kepuasan pengguna yang kinerjanya baik sekali memiliki median yang sama dengan yang kinerjanya baik. Adapun Gambar 5 memperlihatkan sebaran BMN dengan variabel potensi penggunaan masa depan  yang kinerjanya baik sekali memiliki median yang lebih tinggi dari BMN yang kinerjanya baik.

## 3.2 Model Regresi Logistik
Persamaan  regresi  logistik  biner  yang  terbentuk  berdasarkan  hasil  pengujian  parameter  adalah sesuai Persamaan (1) dengan nilai logit π (x) sebagai berikut:
𝑔(𝑥) =   −30,326 + 0,733𝑋 1 −  0,025𝑋 2 +  1,317𝑋 3 +  1,204𝑋 4 +  0,633𝑋 5 +  0,177𝑋 6 (6)
Keterangan:
𝑋 1 : Variabel Kepentingan Umum
𝑋 2 : Variabel Manfaat Sosial
𝑋 3 : Variabel Tingkat Kepuasan Pengguna
𝑋 4 : Variabel Potensi Penggunaan Masa Depan
𝑋 5 : Variabel Kelayakan Finansial
𝑋 6 : Variabel Kondisi Teknis

## 3.3 Pengujian Parameter

## 3.3.1 Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)
Pada  penelitian  ini,  analisis  regresi  logistik  biner  digunakan  untuk  variabel-variabel  yang mempengaruhi  nilai  kinerja  BMN.  Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  sebelumnya  diolah menggunakan  program  SPSS.  Sebelum  analisis  regresi  logistik  biner  dilakukan,  terlebih  dahulu  diuji kesesuaian modelnya dengan menggunakan pengujian Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test .
Tabel 4. Hasil Uji Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Chi-Square Df Sig. 13,393 8 0,099
Berdasarkan Tabel 4 di atas, nilai signifikansi chi-square sebesar 0,097 dimana nilai tersebut lebih besar dari taraf signifikansi 0,05 sehingga keputusan gagal tolak 𝐻 0 . Dengan demikian dapat disimpulkan
bahwa  dengan  tingkat  kepercayaan  95%,  model  regresi  logistik  biner  yang  digunakan  sudah  sesuai  dan dapat dapat digunakan untuk menjelaskan variabel dependen nilai kinerja suatu BMN.

## 3.3.2 Ketepatan Klasifikasi
Tabel 5. Tabel Klasifikasi Observed Predicted Kinerja Percentage Correct Baik = 0 Baik Sekali = 1 Step 1 Kinerja Baik = 0 202 9 95,7 Baik Sekali = 1 17 211 92,5 Overall Percentage 94,1
Untuk  mengevaluasi  model  dilakukan  dengan  melihat  tabel  ketepatan  klasifikasi  yaitu  nilai balanced accuracy atau nilai overall percentage . Pada penelitian ini, kita dapat melihat hasil klasifikasi. Hasil pendugaan parameter diperoleh nilai overall percentage model sebesar 94,1%. Artinya bahwa secara keseluruhan  model  regresi  logistik  yang  digunakan  mempunyai  kemampuan  untuk  memprediksi  nilai kinerja BMN sebesar 94,1%. Hal ini berarti model baik digunakan untuk klasifikasi menggunakan model regresi logistik biner.

## 3.3.3 Uji Simultan
Pengujian  secara  simultan  dilakukan  dengan  pemrosesan  data  penelitian  menggunakan  bantuan SPSS,  yaitu  nilai chi  square .  Pengujian  secara  simultan  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen dalam penelitian terhadap variabel dependen secara simultan atau bersamaan. Hasil pengujian diperoleh dari tabel Omnibus Test of Model Coefficient , dengan cara membandingkan nilai statistik uji G yaitu nilai chi square hitung dengan nilai chi square tabel dengan 𝛼 =0,05.
Tabel 6. Omnibus Test of Model Coefficient Chi-Square Df Sig. Model 479,162 6 0,000
Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai statistik uji G yang dihasilkan pada model regresi logistik adalah 479,162  > 𝑋 (0,05;6) 2 =  12,591.  Dapat  disimpulkan  pengujian  model  regresi  logistik  pada  uji simultan adalah tolak 𝐻 0 , artinya minimal terdapat satu variabel yang berpengaruh terhadap nilai kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021.

## 3.3.4 Uji Parsial
Pengujian secara parsial dilakukan untuk mengetahui seberapa banyak  variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021. Uji parsial dilakukan dengan statistik uji Wald yang hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Nilai Statistik Uji Parsial Variabel Independen Koefesien B S. E Wald Df Sig. Exp(B) Kepentingan umum 0,733 0,276 7,045 1 0,008 2,081 Manfaat sosial -0,025 0,157 0,026 1 0,871 0,975 Tingkat kepuasan pengguna 1,317 0,391 11,360 1 0,001 3,734 Potensi penggunaan masa depan 1,204 0,411 8,597 1 0,003 3,334 Kelayakan finansial 0,633 0,083 57,812 1 0,000 1,883 Kondisi teknis 0,177 0,269 0,430 1 0,512 1,193 Constant -30,326 6,111 24,623 1 0,000 0,000
Variabel  independen  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  nilai  kinerja  BMN  adalah variabel independen yang memiliki nilai signifikan uji Wald < 0,05. Berdasarkan Tabel 5, dapat diketahui bahwa variabel independen manfaat sosial dan kondisi teknis memiliki nilai signifikansi > 0,05 sehingga
keputusan  nya  adalah  gagal  tolak 𝐻 0 ,  sedangkan  variabel  independen  kepentingan  umum,  tingkat kepuasan pengguna, potensi penggunaan masa depan, dan kelayakan finansial memiliki nilai signifikansi <  0,05  sehingga  memberikan  keputusan  tolak 𝐻 0 .  Kesimpulannya  adalah  variabel  kepentingan  umum, tingkat  kepuasan  pengguna,  potensi  penggunaan  masa  depan,  dan  kelayakan  finansial  secara  signifikan memengaruhi  nilai  kinerja  BMN,  sedangkan  variabel  manfaat  sosial  dan  kondisi  teknis  tidak  secara signifikan mempengaruhi nilai kinerja BMN.

## 3.4 Interpretasi Odds Ratio
Tabel  8  di  bawah  ini  menjelaskan  kecenderungan  masing-masing  variabel  yang  berpengaruh terhadap nilai kinerja BMN.
Tabel 8. Nilai Odds Ratio Variabel Signifikan Odds Ratio Interpretasi Kepentingan umum 2,081 BMN  yang  memiliki  skor  kepentingan  umum  tinggi  memiliki kecenderungan meningkatkan nilai  kinerja BMN 2,081 kali dibandingkan yang memiliki skor kepentingan umum rendah. Manfaat sosial 0,975 BMN yang memiliki skor manfaat sosial tinggi memiliki kecenderungan meningkatkan  nilai  kinerja  BMN  0,975  kali  dibandingkan  yang memiliki skor manfaat sosial rendah. Tingkat kepuasan pengguna 3,734 BMN  yang  memiliki  skor  tingkat  kepuasan  pengguna  tinggi  memiliki kecenderungan meningkatkan nilai  kinerja BMN 3,734 kali dibandingkan yang memiliki skor tingkat kepuasan pengguna rendah. Potensi penggunaan masa depan 3,334 BMN  yang  memiliki  skor  potensi  penggunaan  masa  depan  tinggi memiliki  kecenderungan  meningkatkan  nilai  kinerja  BMN  3,334  kali dibandingkan  yang  memiliki  skor  potensi  penggunaan  masa  depan rendah. Kelayakan finansial 1,883 BMN  yang  memiliki  skor  kelayakan  finansial  tinggi  memiliki kecenderungan meningkatkan nilai  kinerja BMN 1,883 kali dibandingkan yang memiliki skor kelayakan finansial rendah. Kondisi teknis 1,193 BMN  yang  memiliki  kondisi  teknis  baik  memiliki  kecenderungan meningkatkan  nilai  kinerja  BMN  1,193  kali  dibandingkan  yang memiliki kondisi teknis rusak.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan analisis statistika deskriptif terhadap karakteristik data nilai kinerja BMN diperoleh nilai kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021 sebesar 52% bernilai baik sekali, sedangkan sisanya sebesar 48% bernilai baik.
2. Model  regresi  logistik  biner  yang  terbentuk  untuk  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  nilai  kinerja BMN  di  Provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2021  adalah Y =  -30,326  +  0,733 𝑋 1 –  0,025 𝑋 2 +  1,317 𝑋 3 + 1,204 𝑋 4 + 0,633 𝑋 5 + 0,177 𝑋 6 .
3. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen kinerja BMN di Provinsi DKI Jakarta tahun 2021 dengan taraf nyata α = 0,05 adalah kepentingan umum ( 𝑋 1 ) , tingkat kepuasan pengguna ( 𝑋 3 ) ,  potensi penggunaan  masa  depan ( 𝑋 4 ) ,  dan  kelayakan  finansial ( 𝑋 5 ). Evaluasi  model diperoleh nilai balanced accuracy sebesar 94,1% yang berarti bahwa model baik digunakan dalam pembentukan model regresi logistik biner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Naeni and K. Purwihartuti, “Evaluasi Kinerja Aset Cirebon Mall Kota Cirebon,” in Prosiding The 12th Industrial Research Workshop and National Seminar , 2021, pp. 4–5.
[2] N.  Setiyono  and  D.  Nurdin,  “Badan  Layanan  Umum  Universitas  Tadulako,” Anal.  Kinerja Barang  Milik  Negara  Berupa  Aset  Tanah  Dan  Bangunan  Pada  Badan  Layanan  Umum  Univ. Tadulako , pp. 75–86, 2018.
[3] D.  Hosmer  and  S.  Lameshow, Applied  Logistic  Regression ,  Second.  Canada:  A  Wiley- Interscience Publication, 2000.
[4] S.  Lavy,  J.  A.  Garcia,  P.  Scinto,  and  M.  K.  Dixit,  “Key  performance  indicators  for  facility performance assessment: simulation of core indicators,” Constr. Manag. Econ. , vol. 32, no. 12, pp. 1183–1204, 2014, doi: 10.1080/01446193.2014.970208.
[5] F.  F.  Slamet  and  N.  Fadjarwati,  “Evaluasi  Kinerja  Aset  Fasilitas  Wisata  Domba  di  Kabupaten Garut,” J.  Manaj.  Aset  Infrastruktur  Fasilitas ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  183–194,  2020,  doi: 10.12962/j26151847.v4i3.7099.
[6] N. Fadjarwati, “Evaluasi Kinerja Aset Ruang Milik Jalan Pada Jalan Ruas Lingkar Selatan Kota Sukabumi,” Pondasi , vol. 24, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30659/pondasi.v24i2.7485.
[7] I.  Azagi,  Erfiani,  Indahwati,  Anwar  Fitrianto,  and  Reni  Amelia,  “Pemodelan  Regresi  Logisitik Biner pada Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Jawa,” J. Stat. dan Apl. , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi: 10.21009/jsa.06101.
[8] E.  Kartikajati  and  A.  M.  Haryanto,  “Keuangan  BANK  DI  INDONESIA  (  Pendekatan Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik  ),” Feb  Undip ,  pp.  1–15,  2014,  [Online].  Available: http://eprints.undip.ac.id/43807/1/17_KARTIKAJATI.pdf.
[9] T.  M.  T.  Nisva  and  V.  Ratnasari,  “Analisis  Regresi  Logistik  Biner  pada  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Jenis Perceraian di Kabupaten Lumajang,” Inferensi ,  vol.  3,  no.  1,  p.  29,  2020, doi: 10.12962/j27213862.v3i1.6879.
[10] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. H. Myers, and K. Ye, Probability & Statistics For Engineers and Scientist , Ninth Edit. Boston, USA: Prentice Hall, 2012.
[11] Karnowahadi, “Odds Ratio : a Result of Business Research Analysis Odds Ratio : Sebuah Hasil Analisis Penelitian Bisnis,” J. Admisi Bisnis , vol. 18, no. 1, pp. 47–54, 2011.