## Pemodelan Regresi Logistik Biner dan Ordinal
Pada Proses Seleksi Mahasiswa Baru Program D3KPLN PENS
Ronny Susetyoko
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Jl. Raya ITS, Kampus PENS, Surabaya, Jawa Timur INDONESIA
ronny@pens.ac.id
Abstract — Starting in 2016, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) accept new students  D3KPLN.  D3KPLN  scheme  is  a  joint  program  between  PENS  with  PT.  PLN (Persero) as a form of link and match between higher education and industry needs. In the program, student candidates must go through five stages of selection, namely: academic potential test  (stage-1),  psychotest (stage-2),  physical test  (stage-3),  medical  tests  (stage 4),  and  interview  (  stage-5).  To  know  the  probability  characteristics  of  the  selection process  generally  used  ordinal  logistic  regression  model.  As  for  knowing  the  accepted probability characteristics at each stage of selection used binary logistic regression model. Based  on  testing  at  each  stage,  the  academic  potential  test  scores  are  not  the  only determinants  of  acceptance  as  a  student  D3KPLN.  However,  other  factors  such  as physical condition, medical test results, and interviews were also decisive. In general, the academic  potential  test  scores  significantly  affect  the  results  of  the  selection  phase  by phase (phase-1 until phase- = exp (-4.788 + 0.02127 Score) / (1 + (exp (-4.788 + 0.02127 Score)). This indicates that an  increase  of  one  score  of  the  academic  potential  test  increases  probability  of  the applicants  be  accepted  as  student  to  1.0215  times.  The  results  of  this  modeling  can  be used as a reference to determine the passing grade in selection process next year.
Keywords — Binary Logistic Regression, Ordinal Logistic Regression, selection process .

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Masalah
Program  Pendidikan  Diploma  3  Kerjasama  (D3K)  antara  PT.  PLN  (Persero) dengan  beberapa  perguruan  tinggi  di  bidang  teknik  elektro  bertujuan  untuk memperoleh  lulusan  D3  yang  siap  bekerja  dan  memiliki  kompetensi  cukup sebagai  pegawai  PT.  PLN.  Seluruh  calon  peserta  program  pendidikan  D3K mengikuti seleksi penerimaan mahasiswa baru oleh perguruan tinggi bersama PT. PLN, antara lain: seleksi administrasi, tes kemampuan akademik, tes psikologi, tes kesehatan  dan  wawancara.  Seluruh  peserta  akan  mengikuti  program  pendidikan D3K maksimum selama 6 (enam) semester dan wajib melakukan magang selama maksimum  6  (enam)  bulan  di  PT.  PLN,  serta  wajib  menyusun  tugas  akhir  yang berkaitan  dengan  proses  bisnis  PT.  PLN.  Selain  langsung  merekrut  mahasiswa lulusan  program  ini,  PT.  PLN  juga  akan  memberikan  beasiswa  pedidikan  untuk tiga peserta terbaik. Program kerjasama tersebut, bagi PT. PLN merupakan upaya rekruitmen  dini.  Sedangkan  bagi  perguruan  tinggi  tentu  diharapkan  akan menambah  value  karena  lulusan  Program  D3K  ini  akan  langsung  diterima menjadi  pegawai  PT.  PLN  dan  sebagai  bentuk  pemberdayaan  putra  putri  daerah untuk dididik menjadi tenaga-tenaga yang berkualitas dan handal [1].
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “ E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
Sejak 2012, terdapat 11 PTN yang sudah menjalin kerjasama dengan PLN, diantaranya adalah: Politeknik Negeri Medan (Polmed), Politeknik Negeri Padang (PNP),  Politeknik  Negeri  Sriwijaya  (Polsri),  Politeknik  Negeri  Jakarta  (PNJ), Politeknik  Negeri  Bali  (PNB),  Politeknik  Negeri  Malang  (Polinema),  Politeknik Negeri  Semarang  (Polines),  Politeknik  Negeri  Ujung  Pandang  (PNUP),  Fakultas Teknik  Universitas  Diponegoro  (Undip),  Sekolah  Vokasi  Universitas  Gadjah Mada  (UGM),  dan  Sekolah  Tinggi  Teknik  PLN.  Selain  menjalin  kerjasama dengan  beberapa  perguruan  tinggi  tersebut,  PT.  PLN  juga  menjalin  kerjasama dengan  Politeknik  Elektonika  Negeri  Surabaya  (PENS)  sejak  tahun  2016. Program  kerjasama  ini  dilaksanakan  guna  mendukung  kinerja  PLN  sehingga program  pembangunan pembangkit 35.000 MW dan transmisi  46.000 kms  dapat tercapai pada 2019 [1].
Program  Diploma  3  Kerjasama  PLN  (D3KPLN  PENS)  merupakan  salah satu  program  penerimaan  mahasiswa  baru  PENS  dengan  fasilitas  ikatan  dinas yang  merupakan  kerjasama  antara  PT.  PLN  (Persero)  dengan  PENS  dalam menyiapkan sumber daya manusia yang sesuai dengan standar kompetensi yang di butuhkan  oleh  PT.  PLN  sehingga  lulusannya  akan  mendapat  mendapat  jaminan kerja  di  PT.  PLN  sesuai  dengan  persyaratan  yang  telah  ditetapkan  pada  saat proses  pendidikan.  Program  D3KPLN  PENS  dilaksanakan  berdasarkan  MOU antara Direktur PENS dengan Direktur HCM PT. PLN disaksikan Direktur REN PT. PLN pada tanggal 8 April 2016[2].
Analisis  karakteristik  pendaftar  PENS  merupakan  analisis  rutin  yang dilakukan  setelah  penerimaan  mahasiswa  baru,  baik  dalam  bentuk  statistik deskriptif  dan  atau  statistik  inferensia.  Analisis  tersebut  bertujuan  untuk mengetahui  karakteristik  pendaftar  berdasarkan  demografi  maupun  ekonomi. Hasil analisis tersebut sebagai acuan dalam menerapkan strategi tahun berikutnya dalam promosi, penerimaan  mahasiswa baru maupun proses pembelajaran. Mulai tahun  2016,  ada  dua  skema  baru  dalam  penerimaan  mahasiswa  baru  di  PENS, yaitu  D3GMF  (kerjasama  dengan  PT.  GMF  Aero  Asia)  dan  D3KPLN.  Seleksi penerimaan mahasiswa baru D3KPLN terdiri dari beberapa tahap, yaitu tahap ke- 1 (Test Potensi Akademik), tahap ke-2 (psikotest), tahap ke-3 (tes fisik), tahap ke- 4  (test  kesehatan),  dan  tahap  ke-5  (tes  wawancara).  Untuk  mengetahui  pengaruh skor  Test  Kemampuan  akademik  (TPA)  terhadap  lolos  tidaknya  dalam  setiap tahap  seleksi  dilakukan  pemodelan  regresi  logistik  biner[3].  Sedangkan  untuk mengetahui pengaruh skor TPA secara menyeluruh terhadap kelulusan dilakukan pemodelan regresi logistik ordinal[4].
B. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan:
1. Membuat  model  regresi  logistik  biner  pengaruh  skor  TPA  terhadap  hasil (lolos atau tidak lolos) per tahap seleksi.
2. Membuat model regresi logitik ordinal pengaruh skor TPA terhadap status hasil seleksi per tahap yang ditinjau secara menyeluruh di tahap kelulusan final.
C. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  telah  diuraikan  di  atas,  dapat dirumuskan  bahwa  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah    bagaimana  model  dan karakteristik regresi logistik untuk kasus penerimaan mahasiswa baru D3KPLN di PENS.

## II. KAJIAN PUSTAKA
A. Regresi Logistik Biner dan Ordinal
Regresi  logistik  biner  merupakan  suatu  metode  analisis  data  yang  digunakan untuk  mencari  hubungan  antar  variabel  respon  (y)  yang  bersifat  biner  atau dikotomus  dengan  variabel  prediktor  (x)  yang  bersifat  polikotomus  [5].  Fungsi regresi logistik dapat dituliskan sebagai berikut.
di mana p = banyaknya variabel prediktor x_i Regresi  logistik  dengan  variabel  dependen  memiliki  sifat  terurut  dinamakan regresi logistik ordinal. Model yang dapat digunakan untuk regresi logistik ordinal adalah  model  logit.  Model  tersebut  adalah  cumulative  logit  models,  peluang kumulatif P(Y ≤ j|x_i) didefinisikan sebagai berikut:
dimana x_i=(x_i1,x_i2,…,x_ip) merupakan nilai pengamatan ke-i, i=(1,2,…,n) dari  setiap  variabel  p  variabel  prediktor,  dimana  j=1,2,…,J-1  dan  J  adalah banyaknya  kategori  pada  variabel  respon.  dengan  nilai  β_k  untuk  setiap k=(1,2,…,p)  merupakan  faktor  koefisien  yang  tidak  diketahui  yang  bersesuaian dengan  x_i.  Peluang  kategori  respon  ke-j  pada  p  variabel  prediktor  yang dinyatakan  dalam  vektor  x_i  maka  nilai  π_j  (x_i)  diperoleh  dengan  persamaan berikut:
Jika terdapat lima kategori maka nilai untuk masing – masing kategori respon sebagai berikut :
Nilai  π_j  (x_i  )  pada  persamaan  (4)  akan  dijadikan  pedoman  dalam  proses pengklasifikasian.  Penaksiran  parameter  model  regresi  logistik  biner  maupun ordinal menggunakan metode MLE (Maximum Likelihood Estimator) [6]. Bentuk umum dari fungsi likelihood untuk  sampel dengan n pengamatan bebas 〖 (y_(i,) x 〗 _i),   i=1,2, … ,n adalah
sehingga diperoleh fungsi log-likelihood sebagai berikut:
Nilai maksimum log-likelihood dapat diperoleh dengan cara mendiferensialkan l(β)  terhadap  β  dan  menyamakan  dengan  nol.  Nilai  β  kemudian  dapat  ditaksir dengan metode Newton Raphson.
Setelah  mengestimasi  parameter  model  regresi  logistik,  maka  perlu  dilakukan pengujian untuk mengetahui variabel prediktor mana yang berpengaruh signifikan terhadap  variabel  respon.  Pengujian  signifikansi  parameter  terdiri  dari  pengujian secara  individu  dan  serentak.  Dari  estimasi  model  regresi  logistik  yang  telah diperoleh,  ingin  diketahui  seberapa  besar  keefektifan  model  dalam  menjelaskan variabel respon. Hal ini disebut sebagai goodness of fit (uji kesesuaian model).

## B. Interpretasi Koefisien Parameter
Salah  satu  ukuran  yang  digunakan  untuk  menginterpretasikan  koefisien variabel  prediktor  disebut  Odds  ratio.  Odds  ratio  merupakan  perbandingan peluang  munculnya  suatu  kejadian  dengan  peluang  tidak  munculnya  kejadian tersebut. Odds ratio didefinisikan sebagai berikut[5].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Sumber Data
Data  yang digunakan dalam pemodelan  regresi  logistik  adalah data skor  TPA (ujian  tahap  ke-1)  dan  hasil  seleksi  setiap  tahap  penerimaan  mahasiswa  baru D3KPLN  tahun  ajaran  2016/2017  yang  diperoleh  dari  Bidang  Akademik.  Data hasil seleksi tersebut berupa data biner (lolos atau tidak lolos).

## B. Variabel Penelitian
T ABEL I V ARIABEL P ENELITIAN UNTUK P EMODELAN L OGISTIK B INER Variabel Keterangan Y (0) Status Penerimaan Tidak Lolos Tahap Y (1) Status Penerimaan Lolos Tahap X Skor TPA
Pada Tabel 1, variabel prediktor X adalah skor TPA yang merupakan variabel kontinyu dengan range nilai 0  – 400. Sedangkan variabel  respon Y adalah status
penerimaan pada setiap tahap seleksi. Sehingga, ada 5 model regresi logistik yang akan dibuat.
T ABEL II V ARIABEL P ENELITIAN UNTUK P EMODELAN L OGISTIK O RDINAL Variabel Keterangan Y (1) Status Penerimaan Diterima Tahap Ke-1 Y (2) Status Penerimaan Diterima Tahap Ke-2 Y (3) Status Penerimaan Diterima Tahap Ke-3 Y (4) Status Penerimaan Diterima Tahap Ke-4 Y (5) Status Penerimaan Diterima Tahap Ke-5 (final) X Skor TPA
Sedangkan  pada  Tabel  2,  variabel  prediktor  X  adalah  skor  TPA  yang merupakan  variabel  kontinyu  dengan  range  nilai  0  –  400.  Sedangkan  variabel respon Y(i) adalah status diterima di tahap ke-i.

## IV. METODE PENELITIAN
Secara  umum,  pemodelan  regresi  logistik  dalam  penelitian  ini  secara  umum dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitan
Dari  Gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  tahap  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data  skor  TPA  peminat  dan  Surat  Keputusan (SK) Direktur PENS tentang hasil seleksi penerimaan mahasiswa baru D3KPLN per  tahap.  Berikutnya  dilakukan  entry  dan  validasi  data  untuk  memastikan  data yang  akan  diolah  benar,  dilanjutkan  dengan  kodifikasi  variabel  respon.  Tahap berikutnya  adalah  pemodelan  regresi  logistik  biner  dan  ordinal  menggunakan aplikasi  Minitab  17.  Model  yang  terbentuk  di  masing-masing  tahap  diuji signikansi parameternya. Selanjutnya dilakukan analisis dan interpretasi model.

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengolahan data yang mengikuti metodologi di atas, didapatkan hasil sebagai berikut:
A. Model Regresi Logistik Biner
1. Regresi Logistik Biner: Skor TPA Terhadap Hasil Psikotest
Berdasarkan informasi Tabel 3, p-value model sebesar 0,009 lebih kecil  dari  nilai  taraf  signifikan  sebesar  0,05.  Sehingga  ada  bukti  yang cukup bahwa minimal satu parameter regresi tidak sama dengan nol atau berpengaruh  dalam  model.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ada pengaruh  yang  signifikan  skor  TPA  peminat  terhadap  hasil  psikotest (lolos atau gagal).

## T ABEL III T ABEL D EVIANCE S KOR TPA T ERHADAP H ASIL P SIKOTEST
Sedangkan koefisien parameter dan Odds Ratio disajikan pada Tabel 4.

## T ABEL IV K OEFISIEN P ARAMETER DAN O DDS R ATIO
Sehingga model regresi logistik biner pada tahap ini adalah:
Berdasarkan  nilai  Odds  Ratio  dapat  diinterpretasikan  bahwa  setiap  kenaikan skor  TPA  sebesar  satu  poin  akan  meningkatkan  peluang  peminat  tersebut  lolos pada tahap ke-2 (psikotest) sebesar 1,0078 kali. Dengan selang kepercayaan 95%, setiap  kenaikan  skor  TPA  sebesar  satu  poin  maka  peluang  peminat  akan  lolos pada tahap tersebut akan meningkat antara 1,0018 kali sampai dengan 1,0137 kali.
2. Regresi Logistik Biner: Skor TPA Terhadap Hasil Test Fisik
Berdasarkan informasi Tabel 5, p-value model sebesar 0,570 lebih besar  dari  nilai  taraf  signifikan  sebesar  0,05.  Sehingga  tidak  ada parameter  regresi  yang  berpengaruh  dalam  model.  Dapat  disimpulkan bahwa  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  skor  TPA  peminat  terhadap hasil test fisik (lolos atau gagal).

## T ABEL V T ABEL D EVIANCE S KOR TPA T ERHADAP H ASIL T EST F ISIK
3. Regresi  Logistik  Biner:  Skor  TPA  Terhadap  Hasil  Laboratorium/  Tes Kesehatan
Berdasarkan informasi Tabel 6, p-value model sebesar 0,001 lebih kecil  dari  nilai  taraf  signifikan  sebesar  0,05.  Sehingga  tidak  ada parameter  regresi  yang  berpengaruh  dalam  model.  Dapat  disimpulkan bahwa  ada  pengaruh  yang  signifikan  skor  TPA  peminat  terhadap  hasil tes kesehatan (lolos atau gagal).

## T ABEL VI

## T ABEL D EVIANCE S KOR TPA T ERHADAP H ASIL T ES K ESEHATAN
Sedangkan koefisien parameter dan Odds Ratio disajikan pada Tabel 7.

## T

## ABEL VII K OEFISIEN P ARAMETER DAN O DDS R ATIO
Sehingga model regresi logistik biner pada tahap ini adalah:
Berdasarkan  nilai  Odds  Ratio  dapat  diinterpretasikan  bahwa  setiap  kenaikan skor TPA sebesar satu poin akan meningkatkan peluang peminat lolos pada tahap ke-4 (tes kesehatan) sebesar 1,0158 kali. Dengan selang kepercayaan 95%, setiap kenaikan  skor  TPA  sebesar  satu  poin  maka  peluang  peminat  akan  lolos  di  tahap tersebut meningkat antara 1,0063 kali sampai dengan 1,0253 kali.
4. Regresi Logistik Biner: Skor TPA Terhadap Hasil Wawancara
Berdasarkan informasi Tabel 8, p-value model sebesar 0,121 lebih besar  dari  nilai  taraf  signifikan  sebesar  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  skor  TPA  peminat  terhadap hasil test wawancara (lolos atau gagal).

## T ABEL VIII

## T ABEL D EVIANCE S KOR TPA T ERHADAP H ASIL W AWANCARA
5. Regresi Logistik Biner: Skor TPA Terhadap Status Kelulusan Final
Berikutnya  dilakukan  pemodelan  skor  TPA  terhadap  kelulusan final.  Berbeda  dengan  model-model  sebelumnya,  pada  model  ini digunakan  sebanyak  735  data.  Berdasarkan  informasi  Tabel  9,  p-value model sebesar 0,000 lebih besar dari nilai taraf signifikan sebesar 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan skor TPA  peminat  terhadap  hasil  kelulusan  final  (diterima  atau  tidak diterima).

## T ABEL IX T ABEL D EVIANCE S KOR TPA T ERHADAP S TATUS K ELULUSAN F INAL

## Sedangkan koefisien parameter dan Odds Ratio disajikan pada Tabel 10. T ABEL X K OEFISIEN P ARAMETER DAN O DDS R ATIO
Sehingga  model  regresi  logistik  biner  pada  hasil  kelulusan  final  (diterima  atau tidak diterima) adalah:
Berdasarkan nilai Odds Ratio dapat diinterpretasikan bahwa setiap kenaikan skor TPA  sebesar  satu  poin  akan  meningkatkan  peluang  peminat  diterima  sebagai mahasiswa  D3KPLN  sebesar  1,0215  kali.    Dengan  selang  kepercayaan  95%, setiap kenaikan skor TPA sebesar satu poin maka peluang peminat akan diterima meningkat  antara 1,0146 kali sampai dengan 1,0284 kali.
Gambar 2. Plot model Regresi Logistik Biner Skor TPA Terhadap Status Kelulusan Final.
Plot  model  regresi  logistik  biner  skor  TPA  terhadap  status  kelulusan  final (diterima atau tidak diterima) dapat dilihat pada Gambar 2. Jika skor TPA sebesar 225  maka  peluang  peminat  tersebut  akan  diterima  sebesar  0,499  atau  50%. Peluang  tersebut  akan  naik  sekitar  1%  apabila  skor  TPA  naik  satu  poin  atau mendari 226. Demikian seterusnya.
Apabila  ketiga  model  regresi  logistik  biner  yang  signifikan  di  atas  diplot dalam  satu  gambar  maka  didapatkan  hasil  seperti  pada  Gambar  3.  Karakteristik peluang  untuk  lolos  pada  tahap  psikotest  digambarkan  pada  kurva  P(T2).  Skor TPA  sebesar  150  poin  berpeluang  untuk  lolos  di  tahap  psikotest  sebesar  0,697 atau 69,7%.  Skor TPA sebesar 200 poin berpeluang untuk lolos di tahap psikotest sebesar  0,772  atau  77,2%.  Artinya  penambahan  50  poin  (dari  150  poin  ke  200 poin) akan meningkatkan peluang sebesar 7,5%.
Gambar 3. Fungsi Peluang Lolos Tahap Psikotest, Tes Kesehatan dan Diterima Sebagai Mahasiswa Berdasarkan Model Regresi Logistik Biner
Berbeda  dengan  kurva  P(T2)  yang  hampir  linier,  karakteristik  peluang  untuk lolos  tahap  tes  kesehatan  yang  digambarkan  pada  kurva  P(T4)  cenderung logaritmik. Nilai peluang naik berkisar 0,30% - 0,39% pada skor TPA sebesar 84 – 222 poin. Artinya pada range tersebut, setiap kenaikan 1 poin skor TPA maka peluang peminat diterima akan naik dengan rata-rata sebesar 0,357%. Sedangkan karakteristik  peluang  untuk  diterima  sebagai  mahasiswa  D3KPLN  digambarkan pada  kurva  P(T)  dengan  bentuk  logaritmik  sempurna.  Pada  kisaran  skor  TPA antara 150 – 300 poin, setiap kenaikan 1 poin skor TPA maka peluang pendaftar
untuk  diterima  sebagai  mahasiswa  D3KPLN  akan  naik  dengan  kisaran  0,3%  - 0,5%.

## B. Model Regresi Logistik Ordinal
Apabila  setiap  tahap  seleksi  dipandang  sebagai  tingkatan  (ordinal)  dan dimodelkan  sebagai  regresi  logistik  ordinal,  didapatkan  estimasi  parameter  yang dapat dilihat pada Tabel 11.

## T ABEL XI

## E STIMASI D AN P ENGUJIAN P ARAMETER M ODEL R EGRESI L OGISTIK O RDINAL
Berdasarkan  Tabel  11  dapat  dijelaskan  bahwa  semua  parameter  baik  itu konstanta pada tahap TPA sampai dengan tahap tes wawancara maupun parameter skor  TPA  signifikan  dalam  model  tersebut.  Dengan  kata  lain,  skor  TPA berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  hasil  seleksi  tahap  demi  tahap.  Fungsi peluang dari setiap tahap seleksi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi Peluang Setiap Proses Seleksi Berdasarkan Model Regresi Logistik Ordinal.
Dari Gambar 4 dapat dijelaskan bahwa apabila peminat mempunyai skor TPA sebesar 100 poin maka peluang akan lolos pada tahap ke-1 sebesar 83%, peluang diterima  sampai  tahap  ke-2  sebesar  48%,  peluang  diterima  sampai  tahap  ke-3 sebesar  27%,  peluang  diterima  sampai  tahap  ke-4  sebesar  7%,  dan  diterima sampai  tahap  akhir  sebesar  6%.  Jadi  peluang  diterima  di  setiap  tahap  cenderung turun drastis.  Berbeda jauh jika peminat  mempunyai  skor TPA sebesar 200 poin maka peluang akan lolos pada tahap ke-1 sebesar 100%, peluang diterima sampai tahap  ke-2  sebesar  97%,  tahap  ke-3  sebesar  95%,  tahap  ke-4  sebesar  80%  dan tahap akhir sebesar 74%. Peluang tersebut  turun  secara signifikan saat  seleksi di tahap  ke-4  yaitu  tes  kesehatan.  Tingkat  kegagalan  peminat  dengan  skor  TPA sebesar 200 poin pada tes kesehatan sebesar 20%.

## VI. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis hasil dan diskusi maka disimpulkan sebagai berikut:
1. Pada pemodelan per tahap seleksi, ada pengaruh yang sangat signifikan skor  TPA  terhadap  lolos  tidaknya  peminat  program  D3KPLN  PENS pada  tahap  psikotest  dan  tahap  tes  kesehatan.  Namun  skor  TPA  tidak berpengaruh  secara  signifikan  pada  tahap  tes  fisik  maupun  tes wawancara.
2. Pada  pemodelan  secara  umum,  ada  pengaruh  yang  sangat  signifikan skor  TPA  terhadap  diterima  tidaknya  peminat  sebagai  mahasiswa  baru program D3KPLN PENS.
3. Setiap kenaikan skor TPA sebesar satu poin akan meningkatkan peluang peminat  diterima  sebagai  mahasiswa  D3KPLN  sebesar  1,0215  kali. Dengan selang kepercayaan 95%, setiap kenaikan skor TPA sebesar satu poin maka peluang peminat akan diterima meningkat  antara 1,0146 kali sampai dengan 1,0284 kali.
4. Pada model regresi logistik ordinal, skor TPA sangat berpengaruh secara signifikan terhadap hasil seleksi tahap demi tahap.
5. Karakteristik  fungsi  peluang  dari  model  regresi  logistik  setiap  proses seleksi dapat dijadikan acuan dalam menentukan passing grade maupun kebijakan  lain  terkait  dengan  penerimaan  mahasiswa  baru  D3KPLN pada tahun mendatang.

## R EFERENSI
[1] Murdifi,  A.,  Berdayakan  Putra  Putri  Terbaik  Bangsa,  PLN  Jalin  Kerjasama dengan Perguruan Tinggi. 20 Agustus 2016. http://www.pln.co.id/2016/03.
[2] __________,  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  PENS.  20  Agustus 2016. http://pln.pens.ac.id/
[3] Anggraeni,  Y.,  dan  I.  Zain.  (2015).  Pemodelan  Regresi  Logistik  Biner terhadap  Peminat  ITS  di  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SBMPTN) 2014. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 4, No. 1, 2337-3520.
[4] Imaslihkah, S., M. Ratna, dan V. Ratnasari (2013). Analisis Regresi Logistik Ordinal  terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Predikat  Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya. Jurnal Sains Dan Seni POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: 2337-3520.
[5] Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. USA: John Wiley & Sons.
[6] Agresti,  A.  (2002).  Categorical  Data  Analysis.  New  York:  John  Wiley  & Sons.