Vol. 4, 1 (June, 2023), pp. 339-348 ISSN: 2721-1150 EISSN: 2721-1169
Pemanfaatan  Data Science dalam  Meningkatkan  Kualitas  Pembinaan SDM Militer
Dhanang Ghofur Nugroho 1 , Firman Johan 2 , Mufidin 3
1 Seskoal Jakarta, Indonesia; Danang.Gofur61@gmail.com 2 Seskoal Jakarta, Indonesia ; Dhanangghofurnugroho@gmail.com 3 Seskoal Jakarta, Indonesia; rinipamungkas.ptik73@gmail.com
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords: Data Science; Military; HR Quality; Multiple  Linear  Regression; SPSS In today's digital era, data has become a very valuable asset in decision making in the military field. Where, data science can be  used  for  various  purposes,  such  as  risk  prediction  and analysis,  policy  development,  human  resource  development, operational efficiency improvement, and predicting someone's length  of  service  in  the  military.  However,  effective implementation  of  data  science  also  requires  adequate  data infrastructure,  strict  data  security,  and  skilled  and  trained human resources in data science. The purpose of this study is to  discuss  the  effect  of  using  data  science  in  developing  the quality  of  human  resources,  where  from  this  point  of  view data  science  is  considered  to  be  able  to  make  a  significant contribution  in  increasing  the  effectiveness  and  efficiency  of military  human  resources  development  in  Indonesia.  This research method is a survey method with the aim of obtaining data  on  the  use  and  benefits  of  data  science  in  developing military  human  resources  with  a  sample  of  50  people.  As  for data processing using SPSS software analysis tools. Utilization of data science is the independent variable in this study, while the  quality  of  military  human  resource  development  in Indonesia is the dependent variable, with the control variable being the level of education and experience of military human resources. The results of multiple linear regression tests show that  the  utilization  of  data  science,  education  level,  and experience  of  military  human  resources  simultaneously  has  a significant  effect  on  the  quality  of  military  human  resource development in Indonesia.

## Article history:
Received 2023-01-13 Revised  2023-02-23
Accepted 2023-03-31
This is an open access article under the CC BY-NC-SA license.
Corresponding Author: Danang Ghofur Nugroho Seskoal, Jakarta, Indonesia; Danang.Gofur61@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini,  data  merupakan  aset  yang  paling  berharga  dalam  pengambilan keputusan  di  berbagai  bidang,  termasuk  di  militer.  Dalam  hal  pembinaan  SDM  militer,  data  juga dapat  menjadi  sumber  informasi  yang  penting  untuk  mengevaluasi  dan  meningkatkan  kualitas pembinaan  SDM  militer.  Namun,  pengolahan  data  dalam  skala  besar  membutuhkan  waktu  dan sumber  daya  yang  cukup  besar,  sehingga  perlu  adanya  pemanfaatan  teknologi data  science untuk memudahkan dan mempercepat pengolahan data tersebut (Adiprasetyo, n.d.). Dalam konteks militer, kualitas  pembinaan  SDM  militer  sangat  penting  dalam  meningkatkan  kemampuan  pertahanan negara.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  pemanfaatan data  science terhadap  kualitas  pembinaan  SDM  militer,  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  baru dalam pengembangan SDM militer serta meningkatkan kemampuan pertahanan negara.
Penggunaan data science dapat memberikan manfaat yang besar bagi pembinaan SDM militer di Indonesia. Data science merupakan  kumpulan  metodologi,  alat,  dan  teknik  untuk  menganalisis  data dalam  jumlah  besar  dan  kompleks  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  wawasan  yang  lebih  terarah serta  mempelajari  bagaimana  mendapatkan  informasi  dari  data  dalam  cara  yang  efektif.  Dalam konteks pembinaan SDM militer, data science dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti prediksi dan  analisis  risiko,  pengembangan  kebijakan,  pengembangan  sumber  daya  manusia,  peningkatan efisiensi  operasional,  serta  memprediksi  masa  dinas  seseorang  dalam  militer  (Syahtaria  &  Ariyoko, 2020).  Namun,  implementasi data  science yang  efektif  juga  memerlukan  infrastruktur  data  yang memadai, keamanan data  yang ketat,  serta  sumber daya manusia  yang terlatih  dan  terampil dalam bidang data science . Kondisi pemanfaatan data science saat ini masih terbatas dalam bidang militer di Indonesia,  namun  Pemerintah  sudah  memulai  riset  dan  pembangunan  infrastruktur  serta  sarana prasarananya.  Sehingga  harapan  kedepan  dalam  pemanfaatan data  science dalam  meningkatkan kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  bisa  optimal  dalam  menghadapi  ancaman  kedepan, antara  lain  tersedianya  infrastruktur  data  yang  memadai,  Sumber  Daya  Manusia  yang  terlatih, terjaminnya  keamanan  data  yang  ketat,  terselenggaranya  integrasi  data  yang  lebih  baik  antara berbagai  sistem  dan  aplikasi  yang  digunakan  dalam  pembinaan  SDM  militer  (Ariyoko,  Putra,  & Suharyo,  2019).  Di  mana,  dalam  konteks  keamanan  nasional,  pemanfaatan data  science dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan cepat untuk menghadapi situasi yang memerlukan  respons  yang  cepat  dan  akurat.  Oleh  karena  itu,  diharapkan  pemanfaatan data science bisa  optimal  serta  berkesinambungan  dalam  meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di Indonesia agar dapat menghadapi ancaman kedepan dengan lebih baik.
Pemanfaatan data  science untuk  meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia terus  berkembang  dan  meningkat.  Sudut  pandang  dalam  pemanfaatan Data  science untuk meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  meliputi  penggunaan  teknologi data science sebagai  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan,  pemantauan  kesehatan  fisik  dan  mental personil  militer,  pengembangan  sistem  pengawasan  dan  pengendalian,  serta  pengembangan  sistem informasi  keamanan  nasional  (Cleveland,  2001).  Adapun  beberapa  penelitian  sebelumnya  terkait pemanfaatan data  science dalam  bidang  militer  diantaranya  oleh  Adiprasetyo  pada  tahun  2019 membahas tentang pengembangan sistem deteksi anomali untuk aset militer menggunakan Machine Learning .  Penelitian  oleh  Hermawan,  Idrus,  dan  Masyhuri  pada  tahun  2019  membahas  tentang pengembangan model untuk memprediksi masa pensiun, penempatan dan pengembangan personel militer dengan menggunakan analisis deret waktu atau time series analysis . Penelitian oleh Kurniawan dan  Sartika  pada  tahun  2020  membahas  tentang  pemanfaatan Algoritma  Decision  Tree dalam perencanaan karir personel militer. Sedangkan penelitian oleh (Nugroho, Wibowo, & Suhartono, 2019) membahas  tentang  desain  sistem  pemantauan  kesehatan  untuk  personel  militer  berbasis  perangkat wearable .  Sedangkan  dalam  penelitian  ini  membahas  tentang  pengaruh  pemanfaatan data  science dalam  pengembangan  peningkatan  kualitas  SDM,  dimana  dalam  sudut  pandang  ini data  science dianggap dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pembinaan SDM Militer di Indonesia.

## 2. METODE
Penelitian asosiatif  yaitu jenis penelitian yang  mencoba menemukan  korelasi dua  variabel atau bisa  lebih,  tetapi  tidak  mencoba  menunjukkan  adanya  hubungan  sebab-akibat  antara  variabel tersebut  (Sugiyono,  2019). Dalam  konteks  analisis  pengaruh  dengan  pemanfaatan data science untuk meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  Militer  di  Indonesia,  penelitian  asosiatif  dapat  dilakukan dengan melihat korelasi antara pemanfaatan data science dengan kualitas pembinaan SDM Militer di Indonesia.  Metode  survey  dipergunakan  pada  penelitian  dengan  maksud  untuk  memperoleh  data tentang penggunaan dan manfaat data science dalam pembinaan SDM militer dari banyak responden dalam  populasi  tertentu.  Survei  dilakukan  dengan  mendistribusikan  kuesioner  atau  wawancara kepada  responden  yang  berada  di  bagian  administrasi  personel  (Sanjaya,  2013).  Adapun  tahapan- tahapan yang dilakukan dalam penelitian dengan metode survei Pengaruh Pemanfaatan data science dalam  meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  adalah  salah  satunya menentukan  populasi  dan  sampel,  dimana  jumlah  sampel  penelitian  adalah  sejumlah  50  orang, membuat  instrumen  penelitian,  pengumpulan  data,  melakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan analisis tools software SPSS, interpretasi hasil, serta membuat kesimpulan dan saran. Variabel  independen  penelitian  yakni  pemanfaatan data science ,  sedangkan  kualitas  pembinaan SDM  militer  di  Indonesia  sebagai  variabel  dependen.  Dimana  variabel  independen  di  ukur  dengan indikator-indikator  seperti  tingkat  penggunaan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam pembinaan  SDM  Militer,  tingkat  penggunaan  perangkat  lunak  atau software untuk  membantu kegiatan  pembinaan,  dan  tingkat  pelatihan  atau  kemampuan  SDM  Militer  dalam  memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi serta perangkat lunak yang tersedia.
Sementara  itu,  variabel  dependen  diukur  dengan  indikator-indikator  seperti  tingkat  kesiapan SDM  militer  dalam  menghadapi  tugas-tugas  operasional,  tingkat  kesiapan  SDM  militer  dalam menghadapi  situasi  atau  kondisi  yang  tidak  terduga,  dan  tingkat  keberhasilan  SDM  militer  dalam mencapai  tujuan-tujuan  yang  ditetapkan  oleh  organisasi  militer.  Dalam  penelitian  ini,  juga  dapat dimasukkan variabel kontrol yakni tingkat pendidikan dan pengalaman SDM militer. Dalam hal ini, variabel kontrol dapat digunakan untuk mengontrol faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi hubungan  antara  pemanfaatan data  science dan  kualitas  pembinaan  SDM  militer,  sehingga  dapat memperkuat  analisis  regresi  linier  berganda  yang  dilakukan.  Menurut  (Arikunto,  2014)  Analisis regresi  linier  berganda  adalah  teknik  dalam  menganalisis  data  untuk  mendapatkan  korelasi  antara variabel  dependen  dengan  beberapa  variabel  independen  secara  bersamaan.  Analisis  ini menghasilkan  persamaan  matematis  yang  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  nilai  dari  variabel dependen berdasarkan nilai-nilai variabel independen hasil korespondensi. Sehingga Hipotesis yang dapat  ditetapkan  dalam  melakukan  analisis  regresi  linier  berganda  pada  penelitian  ini,  sebagai berikut:
a. H0  :  Variabel  pemanfaatan data science (X1)  dan  variabel  tingkat  pendidikan  (Z1)  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia (Y).
b. H1: Variabel independen (X1) dan variabel tingkat pendidikan (Z1) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia (Y).
c. H0:  Variabel  pemanfaatan data  science (X1)  dan  variabel  pengalaman  SDM  Militer  (Z2)  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia (Y).
d. H1:  Variabel  independen  (X1)  dan  variabel  pengalaman  SDM  militer  (Z2)  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia (Y).
Gambar 1. Hubungan variabel independen, dependen dan kontrol
Adapun langkah-langkah dalam melaksanakan analisis regresi linier berganda, sebagai berikut.
a. Melakukan uji asumsi dasar regresi linier, seperti uji normalitas, homogenitas, dan linearitas.
b. Menghitung  koefisien  korelasi  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  serta  antara variabel kontrol dan variabel dependen. Pastikan koefisien korelasi tidak terlalu tinggi atau terlalu rendah.
c. Melakukan  analisis  menggunakan  regresi  linier  berganda,  dimana  variabel  independen  dan variabel kontrol sebagai prediktor untuk variabel dependen.
d. Meinterpretasikan  koefisien  regresi  untuk  masing-masing  variabel  independen  dan  variabel kontrol,  serta  nilai  R-square  untuk  mmenunjukkan  seberapa  besar  nilai  variasi  dari  variabel dependen yang bisa dijelaskan oleh variabel independen dan variabel kontrol.
e. Menguji signifikansi koefisien regresi dengan menggunakan uji t-statistik dan nilai p-value. Jika p- value kurang dari alpha (biasanya 0,05), maka koefisien regresi tersebut signifikan secara statistik.
f. Menganalisis kembali asumsi dasar regresi linier pada model regresi linier berganda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik  deskriptif  merupakan  suatu  metode  dalam  statistika  yang  digunakan  untuk menggambarkan  atau  meringkas  data  dalam  bentuk  tabel,  grafik,  atau  ukuran-ukuran  yang  terkait dengan data seperti ukuran pemusatan dan penyebaran data. Statistik deskriptif dipergunakan untuk menjelaskan  gambaran  secara  umum  terkait  data  yang  telah  dikumpulkan,  termasuk  informasi tentang  kecenderungan  data,  pola-pola,  dan  distribusi  data,  serta  digunakan  untuk memvisualisasikan  data  dalam  bentuk  grafik  dan  diagram,  seperti  histogram, box  plot ,  serta scatter plot .  Hasil  dari  perhitungan  indeks  deskriptif  pemanfaatan data  science (X1)  dan  variabel  tingkat pendidikan  (Z1)  serta  variabel  pengalaman  SDM  militer  (Z2)  terhadap  variabel  kualitas  pembinaan SDM militer di Indonesia (Y) ditampilkan dalam tabel 1.
Tabel 1 . Descriptive Statistics
Sumber. Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS
Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Deviation pemanfaatan data science 50 .17 .49 .2316 .06259 kualitas pembinaan SDM militer 50 .09 23.69 7.7911 7.20209 variabel tingkat pendidikan 50 .15 3.72 13.0060 5.50676 variabel pengalaman SDM militer 50 13.06 23.02 1.1665 1.07615 Valid N 50
Bahwa indeks pemanfaatan data science sampel berkisar antara 0,17 hingga 0,49. Standar deviasi yang  memperlihatkan  ukuran  penyebaran  dari  data  pemanfaatan data  science kecil,  di  mana
Variabel  independen
Variabel  dependen Variabel  kontrol Pemanfaatan data science (X)
Kualitas pembinaan SDM militer (Y) Tingkat pendidikan (Z1) dan pengalaman SDM militer (Z2)
ditunjukkan  nilai  pada  standar  deviasi  0.06259  yang  mendekati  nilai  rata-rata  0.2316,  sehingga memperlihatkan bahwa ukuran penyebarannya serta penyimpangan semakin kecil.

## Uji Asumsi klasik Normalitas.
Guna menguji normalitas data digunakan metode Probability Plot (P-Plot). Metode P-Plot adalah salah satu teknik grafis untuk menguji normalitas data melalui perbandingan distribusi data dengan distribusi normal. Jika data terdistribusi secara normal, maka titik-titik data pada grafik menyelusuri garis diagonal yang dibuat oleh distribusi normal. Jika ada penyimpangan dari garis diagonal, maka data  tidak  terdistribusi  secara  normal.  Dasar  pengambilan  keputusan  dari  P-Plot  adalah  melihat seberapa  dekat  titik-titik  pada  grafik  dengan  garis  diagonal.  Jika  titik-titik  cenderung  menyelusuri garis diagonal, maka bisa disampaikan bahwa data memiliki distribusi normal. Sebaliknya, jika titik- titik  cenderung  membentuk  pola  yang  berbeda  dari  garis  diagonal,  maka  dapat  dikatakan  bahwa data tidak normal.
Gambar 2. Probability plot

## Uji Multikolinearitas.
Uji  Multikolinearitas  adalah  teknik  statistik  yang  dipergunakan  dalam  pengujian  sejauh  mana korelasi dua  atau  lebih  variabel  bebas  dalam  model  regresi linier  berganda  saling  terkait  satu  sama lain, atau dapat dikatakan bahwa apakah ada korelasi yang kuat antara variabel bebas dalam model regresi.
Tabel 2. Uji Multikolinearitas Regresi terhadap kualitas pembinaan SDM militer
Sumber. Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS Model Unstandardized Coeff Standardized Coeff T Sig Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 25.363 4.898 5.113 .000 pemanfaatan data science -37.707 14.508 -.352 -3.520 .015 .997 1.005 tingkat pendidikan -3.76 .198 -.276 -1.829 .045 .996 1.017 pengalaman SDM militer -1.704 .975 -.275 -1.970 .071 .903 1.110
Tabel  2  terlihat  bahwa  nilai  VIF  adalah  <5  (kurang  dari  5),  dimana  berarti  bahwa  gejala multikolinearitas tidak terjadi pada data, sehingga model regresi linier berganda tersebut memenuhi asumsi dari multikolinearitas.

## Uji Heterokedastisitas.
Uji  Heteroskedastisitas  adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  terdapat varian  yang  tidak  konstan  dalam  kesalahan  model  regresi  linier.  Hal  ini  dapat  mengindikasikan ketidakcocokan  antara  model  regresi  dan  data  yang  diamati,  sehingga  hasil  pengujian  regresi tersebut tidak dapat diandalkan. Adapun hasil pengujian tidak terdapat pola yang jelas serta ada titik melebar  atau  menyebar  di  bawah  serta  di  atas  angka  nol  (0)  pada  sumbu  Y,  sehingga  dapat disimpulkan dalam model regresi ini hesterokedastisitas tidak terjadi.

## Uji Autokorelasi.
Uji  Autokorelasi  (atau  uji  Durbin-Watson)  adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji apakah  ada  autokorelasi  pada  residual  dari  model  regresi  linier.  Dalam  konteks  analisis  pengaruh dengan  pemanfaatan  Data  Science  untuk  meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di Indonesia,  uji  autokorelasi  dapat  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  terdapat  ketergantungan antara  residual  pada  satu  observasi  dengan  residual  pada  observasi  sebelumnya  atau  sesudahnya. Jika terdapat autokorelasi, maka hasil pengujian hipotesis menggunakan regresi linier menjadi tidak dapat diandalkan. Pengujian autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson, dimana  nilai  uji  ini  berkisar  antara  0  dan  4.  Jika  nilai  uji  Durbin-Watson  mendekati  0,  sehingga terindikasi autokorelasi positif, sedangkan bila mendekati 4, maka terindikasi autokorelasi negatif.
Tabel 3. Autokorelasi terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia
Sumber. Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .452 .207 .165 9.84913 2.164
Bila  nilai  uji  Durbin-Watson  berada  di  antara  nilai  1,5  hingga  nilai  2,5,  maka  dapat  dikatakan bahwa tidak ada autokorelasi, sebagaimana pada tabel memiliki nilai 2,164.

## Uji Hipotesis Parsial (Uji t).
Uji  Hipotesis  Parsial  (Uji  t)  adalah  salah  satu  metode  statistik  yang  dipergunakan  dalam pengujian  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara  parsial  dengan mengontrol  variabel  lainnya.  Dalam  konteks  analisis  pengaruh  dengan  pemanfaatan data  science untuk  meningkatkan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia,  Uji  Hipotesis  Parsial  (Uji  t) digunakan  untuk  menguji  pengaruh  variabel  pemanfaatan data  science (X)  terhadap  kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia (Y) secara parsial dengan mengontrol variabel lainnya (variabel tingkat Pendidikan dan variabel pengalaman SDM militer).
Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Linier terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia Sumber. Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS
Model Unstandardized Coeff Standardized Coeff T Sig. B Std. Error Beta (Constant) 15.701 3.948 4.333 .000 pemanfaatan data science -37.665 16.465 -.346 -2.154 .018
Berdasarkan pada tabel 4, didapatkan rumus persamaan regresi, yaitu Kualitas pembinaan SDM militer = 15.701 - 37.665 pemanfaatan data science + Ɛ . Berdasarkan rumus persamaan regresi tersebut, di  mana  telah  diukur  dari  pengaruh  variabel  pemanfaatan data  science terhadap  variabel  kualitas pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  tanpa  menggunakan  variabel  kontrol,  maka  bisa  dilihat  dari
arah tanda serta tingkat signifikansinya. Nilai t hitung adalah sebesar  -2.154 dan nilai dari koefisien regresi  adalah  sebesar  -37,665,  signifikasi  0,018  <  0,05.  Nilai  tersebut  mengindikasikan  pemanfaatan data  science berpengaruh  negatif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kualitas  pembinaan  SDM militer di Indonesia atau H1 diterima yaitu pemanfaatan data science berpengaruh signifikan terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia.
Tabel 5. Hasil Analisis Regresi Linier terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia dengan variabel kontrol
Sumber : Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS Model Unstandardized Coeff Standardized Coeff T Sig. B Std. Error Beta (Constant) 15.701 3.948 4.333 .000 pemanfaatan data science -37.665 16.465 -.346 -2.154 .018 tingkat pendidikan -4.356 .190 -.299 -1.982 .024 pengalaman SDM militer -3.720 .933 -.322 -1.768 .057
Berdasarkan tabel 5 didapatkan persamaan regresi, yaitu Kualitas pembinaan SDM militer = β0 – 37.665 pemanfaatan data science - 4.356 tingkat pendidikan – 3.720 pengalaman SDM militer + Ɛ Berdasarkan  rumus  persamaan  regresi  diatas,  dimana  diukur  pengaruh  variabel  pemanfaatan data science dengan menggunakan variabel kontrol tingkat pendidikan dan pengalaman SDM militer terhadap  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  diperlihatkan  dari  arah  tanda  serta  tingkat signifikansinya.  Hasil  pengujian  parsial  (uji  t)  antara  pemanfaatan data  science terhadap  kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia adalah sebagai berikut. a. Variabel  pemanfaatan data  science terhadap  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia menunjukan  nilai  t  hitung  sebesar  -2.154  dan  koefisien  regresi  sebesar  -37.665  dengan  signifikan 0.018  <  0.05,  maka  H1  diterima  yang  berarti  variabel  pemanfaatan data  science berpengaruh signifikan dan negatif terhadap kualitas pembinaan SDM militer.
b. Variabel  kontrol  tingkat  pendidikan  terhadap  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia menunjukan  nilai  t  hitung  sebesar  -1.982  dan  koefisien  regresi  sebesar  -4.356  dengan  signifikan 0.024 < 0.05, maka  variabel kontrol tingkat pendidikan  berpengaruh signifikan terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia.
c. Variabel kontrol pengalaman SDM militer terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia menunjukan  nilai  t  hitung  sebesar  -1.768  dan  koefisien  regresi  sebesar  -3.720  dengan  signifikan 0.057  <  0.05,  maka  variabel  kontrol  pengalaman  SDM  militer  berpengaruh  signifikan  terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia.

## Uji Simultan (Uji F)
Hasil Uji signifikansi koefisien regresi dengan menggunakan uji t-statistik dan nilai p-value . Jika p-value kurang dari alpha (0,05), maka koefisien regresi tersebut signifikan secara statistik.
Tabel 6. Uji Simultan
Sumber. Hasil analisa dari sumber data primer dengan menggunakan SPSS No  Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1021.119 6 350.308 3.523 .003 a 2 Residual 3048.020 44 99.492 3 Total 4069.139 50
Berdasar  hasil  analisis  data  yang  telah  didapatkan  sesuai  pada  tabel  6,  diketahui  bahwa signifikansi F hitung memiliki nilai sebesar 0,003<0,05 yang berarti kurang dari level signifikansi 0,05 (5%),  maka  didapatkan  kesimpulan  hasil  dengan  menolak  Ho  serta  menerima  H1.  Artinya pemanfaatan data science , tingkat pendidikan, dan pengalaman SDM militer, berpengaruh signifikan terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia secara simultan.
Pengaruh Pemanfaatan Data Science terhadap Peningkatan Kualitas Pembinaan SDM Militer Analisis  regresi  linier  berganda  menghasilkan  koefisien  regresi,  yang  dapat  diinterpretasikan sebagai  perubahan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  (variabel  dependen)  yang  terjadi  akibat perubahan dalam pemanfaatan data science (variabel independen). Jika nilai koefisien regresi tersebut signifikan  dan  memiliki  tanda  positif,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pemanfaatan data  science berpengaruh  positif  terhadap  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  (Nugroho  et  al.,  2019). Sebaliknya,  jika  nilai  koefisien  regresi  tidak  signifikan  atau  memiliki  tanda  negatif,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pemanfaatan data  science tidak  berpengaruh  signifikan  atau  bahkan  memiliki pengaruh negatif terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia. Berdasarkan analisis yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pemanfaatan data science berpengaruh  positif  signifikan terhadap  peningkatan  kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia.  Hasil  pengujian  regresi  linier berganda memperilihatkan bahwa variabel pemanfaatan data science (X1) memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel kualitas pembinaan SDM militer (Y). Selain itu, tidak terdapat masalah multikolinieritas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas pada model regresi yang digunakan.
Adapun keterkaitan dengan penelitian sebelumnya, meskipun keduanya terkait dengan militer, penelitian Nugroho, H. A., Wibowo, W., & Suhartono, S. (2019) tentang " Design of Health Monitoring System  for  Military  Personnel  Based  on  Wearable  Devices "  fokus  pada  penggunaan  perangkat wearable untuk  memantau  kesehatan  personel  militer,  sementara  penelitian  tentang  pemanfaatan data science untuk meningkatkan kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia lebih berfokus pada penggunaan data  dan  teknik  analisis data  science untuk  meningkatkan  pembinaan  SDM  militer,  seperti  deteksi anomali,  prediksi  pensiun,  dan  perencanaan  karir.  Keduanya  memang  berpotensi  untuk meningkatkan  efektivitas  pembinaan  SDM  militer,  namun  berbeda  dalam  pendekatan  dan  fokus penelitiannya.  Sedangkan  keterkaitan  dengan  penelitian  (Kurniawan  &  Suharjana,  2018)membahas tentang  pemanfaatan  algoritma  pohon  keputusan  ( decision  tree )  dalam  perencanaan  karir  personel militer,  sedangkan  penelitian  mengenai  pengaruh  pemanfaatan data  science untuk  meningkatkan kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  secara  umum  membahas  pengaruh  penggunaan teknologi data science terhadap kualitas pembinaan SDM militer. Meskipun keduanya menggunakan teknologi  dan  algoritma  yang  sama-sama  berbasis data science ,  tetapi  fokus  dan  tujuannya  berbeda. Penelitian  Kurniawan  dan  Sartika  lebih  fokus  pada  perencanaan  karir  personel  militer,  sementara penelitian tentang pengaruh pemanfaatan data science untuk meningkatkan kualitas pembinaan SDM militer  di  Indonesia  secara  umum  lebih  fokus  pada  pengaruh  penggunaan  teknologi data  science terhadap kualitas pembinaan SDM militer secara keseluruhan.

## 4. KESIMPULAN
Novelty dalam penelitian ini adalah penerapan metode analisis regresi linier berganda pada studi kualitas  pembinaan  SDM  militer  di  Indonesia  yang  melibatkan  variabel  pemanfaatan  data  science sebagai  salah  satu  variabel  prediktor.  Dimana  penggunaan  grafik Probability  Plot (P-Plot)  sebagai metode uji normalitas data dalam penelitian ini, dapat membantu memberikan informasi hubungan variabel-variabel  yang  dipergunakan  dalam  penelitian.  Sehingga  analisis  pengaruh  variabel pemanfaatan data science terhadap kualitas pembinaan SDM militer di Indonesia dapat memberikan pemahaman lebih dalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas pembinaan SDM militer di  negara  ini.  Adapun  penelitian  kedepan  dapat  dilakukan  penjelasan  mengenai  pengaruh  variabel pemanfaatan data  science terhadap  masing-masing  aspek  kualitas  pembinaan  SDM  militer,  seperti
aspek  pengembangan  karir  dan  aspek  peningkatan  kinerja,  yang  dapat  memberikan  wawasan  baru dalam pembinaan SDM militer.

## REFERENSI
Adiprasetyo, A. (n.d.). Anomaly Detection System for Military Assets Using Machine Learning. Proceedings of the 6th International Conference on Computer and Communication Engineering Technology (CCET) . https://doi.org/10.1109/CCET46823.2019.9028358
Arikunto, S. (2014). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik (cet-15). Jakarta: Rineka Cipta.
Ariyoko,  H.  B.,  Putra,  I.  N.,  &  Suharyo,  O.  S.  (2019).  Assessment  of  Technology  Competitiveness
Abilities in Indonesian
War Ship in
Asia. Journal Asro , 10 (3), 58.
https://doi.org/10.37875/asro.v10i3.151
Cleveland, W. S. (2001). Data science: An action plan for expanding the technical areas of the field of statistics. International Statistical Review , 69 (1), 21 – 26. https://doi.org/10.1111/j.1751- 5823.2001.tb00477.x
Kurniawan,  W.  P.,  &  Suharjana,  S.  (2018).  Pengembangan  model  permainan  poloair  sebagai pembelajaran pendidikan jasmani bagi siswa sekolah dasar kelas atas. Jurnal Pendidikan Jasmani Indonesia , 14 (2), 50 – 61. https://doi.org/10.21831/jpji.v14i2.21614
Nugroho, H. A., Wibowo, W., & Suhartono. (2019). Design of Health Monitoring System for Military Personnel  Based  on  Wearable  Devices. Proceedings  of  the  2nd  International  Conference  on Informatics and Computing (ICIC) .
Sanjaya, W. (2013). Penelitian Pendidikan: Jenis, Metode, dan Prosedur . Jakarta: Pramedia Group.
Sugiyono.  (2019). Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  Kombinasi,  R&D,  dan Penelitian Pendidikan . Bandung: Alfabeta.
Syahtaria, I., & Ariyoko, H. B. (2020). Impact Design Analysis and the Effect of Pandemic Covid-19 on Personnel Readiness in Maintaining Force Combat Abilities. Sttal Postgraduate … , 4 (1). Diambil dari http://seminarpasca-sttal.ac.id/index.php/seminarpasca-sttal/article/view/51