## MODEL HUBUNGAN KARAKTERISTIK SUMBER DAYA MANUSIA TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI LINGKUNGAN INDUSTRI INFORMASI GEOSPASIAL
Immas Nurhayati 1) , Budi Susetyo 2) , Indu Purnahayu 3) , dan Puspa Eosina 4).
1 Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,Universitas Ibn Khaldun Bogor
2,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sain,Universitas Ibn Khaldun Bogor
3 Manajemen, Sekolah Pascasarjana,Universitas Ibn Khaldun Bogor
1,2,3,4 Jl. KH Sholeh Iskandar KM 2 Bogor, 16164
E-mail : immasnurhayati1@gmail.com 1) , budiuika@yahoo.com 2) , indupurnahayu@yahoo.co.id 3) , puspa.eosina@ft.uika-bogor.ac.id 4)

## ABSTRAK
Perkembangan pesat dalam komputasi dan infrastruktur teknologi informasi  telah menyebabkan peningkatan kemampuan untuk menangani sejumlah besar data geospasial. Penggunaan data spasial tidak hanya terbatas pada penggunaan geografi, tetapi  pada  bidang-bidang  lain,  terutama  bidang  yang  terkait  dengan  penggunaan  sumber  daya  alam  dan  kewilayahan. Untuk itu dibutuhkan sumber daya manusia yang tangguh dan berkualitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan karakteristik  sumber daya  manusia (SDM) dengan kinerja  pegawai di lingkungan industri informasi  geospasial menggunakan  model  logit pada data kualitatif dengan  variabel dummy . Data  yang diolah  merupakan data  yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner pada 46 responden yang bekerja di beberapa perusahaan yang bergerak di bidang geospasial. Hasil  uji    wald  menunjukkan,  sumber  daya  manusia  yang  berusia  lebih  dari  50  tahun,  berpendidikan  SMU/SMA,  belum mengikuti pelatihan geospasial, dengan  masa kerja lebih dari 10 tahun, tidak signifikan memiliki kinerja yang lebih baik. Interpretasi dalam odd rasio dan exp (B) pada sebagian besar variabel yang diukur menunjukkan variabel usia, pendidikan, masa kerja tidak berbeda secara signifikan dalam mempengaruhi kinerja pegawai.
Kata Kunci: teknologi informasi, geospasial, variabel dummy, logit, kinerja pegawai.
1. PENDAHULUAN
Geospasial web services dan web mapping merupakan  kebutuhan  yang  telah  mendapatkan  cukup perhatian  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Sebagaimana disampaikan  dalam  laporan  akhir  tahun  LAPAN
menunjukkan  bahwa  untuk  semua  kategori  perangkat lunak  yang  digunakan  dalam  implementasi  geospasial web  services  dan  web  mapping  tersedia  produk perangkat  lunak  bebas  dan  sumber  terbuka  serta mendukung berbagai standar industri yang
memudahkan  interoperabilitas  informasi  geospasial sumber  daya  alam  (LAPAN,  2014) . Informasi  yang didapatkan  saat  ini  berhubungan  dengan  spasial  atau komponen  geografi,  artinya  semua  informasi  terkait dengan  lokasi  atau  tempat  tidak  terlepas  dari  posisi geografis  atau  data  spasial.  Teknologi  geospasial  adalah istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  berbagai alat  modern  yang  berkontribusi  terhadap  pemetaan  dan analisis geografis.
Perkembangannya  diawali  dengan  pengambilan informasi  menggunakan  cara  dan  wahana  yang  sangat sederhana  hingga  menerapkan  teknologi  foto  udara melalui  pemanfaatan  data  digital  menggunakan  satelit. Hal  ini  menunjukkan  perubahan  yang  signifikan  dalam
perkembangan  dan  pemanfaatan  teknologi  ini  dalam kehidupan sehari-hari
Penggunaan satelit, memungkinkan gambar permukaan  bumi  dan  aktivitas  manusia  di  dalamnya dengan  keterbatasan  tertentu,  dapat  diaqusisi  secara detail  tergantung  pada  tingkat  resolusi  yang  digunakan. Dengan  bantuan  teknologi  komputer  dan  pengolahan data  spasial,  dapat  dilakukan  analisis  yang  tepat mengenai  bentuk  dan  karakteristik  permukaan  bumi. Aspek  penting  dari  teknologi  geospasial  adalah kemampuannya  untuk  mengumpulkan  berbagai  data spasial  ke  dalam  serangkaian  peta  berlapis  yang memungkinkan  tema  kompleks  dianalisis  dan  kemudian dishare
kepada
pihak-pihak terkait. Teknologi ini  menjadi salah satu teknologi  yang  banyak  digunakan  dalam  berbagai keperluan  pembangunan  dalam  upaya  mempercepat penyampaian  informasi  wilayah  atau  daerah  secara spasial.  Informasi  ini  penting  bagi  perencanaan  terkait dengan rencana pembangunan infrastruktur  sumber daya alam maupun konstruksi di daerah.
Salah  satu  contoh  penerapan  dan  pemanfaatan teknologi geospasial dalam kehidupan sehari-hari adalah penggunaan  sistem  informasi  geografis  (SIG)  untuk memproses    data    yang    bergeoreferensi    dan  sekolah yang    ada    di  kabupaten      Rokan  Hilir.  SIG  berbasis web  memungkinkan  untuk  melihat  peta  lokasi  dimana sekolah yang berhak menerima dana Bantuan
operasional   sekolah  (BOS)     dan  telah   mendapatkan dana  bantuan  operasional  s ekolah.  Teknologi  SIG  ini mendukung    keperluan    penyebaran    informasi  dalam bentuk  data  atribut  dan  peta-peta  untuk  meningkatkan koordinasi  dan  keterpaduan  penyebaran  dana  bantuan operasional  s ekolah  (BOS).  Hal        yang        terpenting adalah  data  penerimaan    dana    bantuan    yang    telah diterima  oleh  sekolah  di  kabupaten  Rokan  Hilir, sehingga  pemberian  bantuan  dapat  diterima  s e c a r a merata oleh sekolah (Hamidi, 2012).
Contoh  lain  penerapan  dan  pemanfaatan  teknologi informasi geospasial dalam kehidupan sehari hari adalah penggunaan  aplikasi  Web  GIS  menggunakan  MySQL, XAMPP dan phpMyAdmin dalam memasarkan perumahan  Bukit  Sakinah.  MySQL  digunakan  untuk merancang  database  system,  XAMPP  digunakan  untuk web server dan phpMyAdmin digunakan untuk database server.  Aplikasi  ini  juga  menyediakan  fitur  seperti mengupdate  data,  mengedit  data  dan  menghapus  data warga perumahan bukit sakinah. Dengan adanya aplikasi ini  diharapkan  masyarakat  dengan  lebih  mudah  mencari informasi  rumah  di  Perumahan  bukit  Sakinah  dan memudahkan  pihak  kantor  pemasaran  Permahan  Bukit Sakinah dalam  menyediakan  informasi perumahan bukit sakinah (Ramlan, Purwanto, Eosina, & Susetyo, 2019).
Sistem  informasi  geospasial  telah  diterapkan  dalam penyusunan  data  base  rumah  sakit  dan  pusat  kesehatan masyakat  di  Kabupaten  Lampung  Timur.  Hasil Penelitian  menunjukkan  melalui  penerapan  sistem informasi  geospasial  penyediaan  data  base  rumah  sakit dapat  diketahui  rumah  sakit  dengan  kondisi  baik  dan memadai atau sebaliknya dengan persebaran yang cukup merata (Cahaya, 2018).
Sebagai  bagian  dari  supporting  system  yang  sangat menentukan keberhasilan pembangunan industri geospasial,  keberadaan  sumber  daya  manusia  yang tangguh dan berkualitas sangat dibutuhkan. Pengembangan  SDM  informasi  geospasial yang  handal, baik  dan  berkualitas  serta  dalam  jumlah  yang  memadai ditujukan  untuk  memenuhi kebutuhan  pembangunan nasional dan menghadapi tantangan globalisasi.
Penguatan  sumber  daya  manusia  dapat  dimulai  dari penguatan  SDM  di  bidang  Informasi  Geospasial  (IG). “Data  statistik  dan  data  spasial  dibutuhkan  untuk pembangunan  negara,  namun  SDM  di  bidang  Informasi Geospasial  masih  sedikit  sehingga  pemahaman  dan pengaplikasian  untuk  pembangunan  masih  sulit  untuk diterapkan menyeluruh. Oleh karena itu penguatan SDM IG berbasis kompetensi memiliki peran besar sebagaimana diamanatkan dalam Undang-undang Nomor 4 Tahun 2011 tentang IG (Abidin, 2017).
Rintisan  pengembangan  sumber  daya  manusia seiring perkembangan industri geospasial telah dilakukan sejak  Indonesia  tergabung  dalam  organisasi  AEC  sejak tahun  2015.  Indonesia  berupaya  memiliki  sumber  daya manusia  yang  terampil  dan  kompeten  dalam  informasi geospasial.  Secara  populasi,  saat  ini  Indonesia  dengan jumlah  penduduk  sekitar  240  juta  jiwa  merupakan
sepertiga  dari  total  populasi  Komunitas  Ekonomi ASEAN memiliki potensi sangat besar untuk berkontribusi dalam industri geospasial. Telah dilakukan pemetaan  pekerja  terampil  Indonesia  dan  proyeksi sumber  daya  manusia  geospasial  di  Indonesia  sampai tahun 2025, perlu adanya penguatan dalam aspek sumber daya  manusia  untuk  menghadapi  tantang  global  yang akan  semakin  berat  (Nurhayati,  Susetyo,  Eosina,  & Purnahayu, 2017).
Untuk  menghadapi  tantangan  tersebut,  Badan Informasi  Geospasial  (BIG)  membentuk Kelompok Kerja  Penilaian  Kesesuaian  (KKPK)  untuk  membantu pelaksanaan  sistem  penilaian  kesesuaian  pada  bidang IG. Salah  satu  infrastruktur  yang  sangat  menentukan keberhasilan  penyelenggaraan  IG  adalah  sumber  daya manusia.  Pengembangan  SDM  IG  dilaksanakan  dengan pendekatan kebijakan antara lain penyelenggaraan sistem akreditasi dan sertifikasi kompetensi SDM IG.Untuk itu, diperlukan  penyusunan  Standar  Kompetensi  Kerja Nasional  Indonesia  (SKKNI)  IG  dan  Kerangka Kualifikasi  Nasional  Indonesia  (KKNI)  bidang  IG. Kebijakan lainnya berupa penyelenggaraan dan penguatan pendidikan dan pelatihan berbasis kompetensi,  serta  pengembangan  kelembagaan  IG  yang kuat (Bardono, 2017).
Hasil  survei  BIG  menunjukkan  64%  SDM  IG  masih bekerja  di  pulau  Jawa,  9%  di  Kalimantan,  dan  5%  di Pulau Maluku. Sisanya, bekerja di Sulawesi, Papua, dan Nusa  Tenggara.  Bidang  SDM  IG  tersebar  meliputi bidang  survey  pemetaan,  riset  penelitian,  perencanaan, pertanahan  dan  tata  ruang,  pertambangan,  perkebunan, kehutanan,  migas  dan  NGO.  Hasil  survei  juga menunjukkan  rendahnya  penguasaan  unit  keahlian  IG pada  tingkatan  operator  dan  analis.  Hampir  60% responden memiliki latar belakang pendidikan S1 dengan level  keahlian  tingkat  analis  namun  penguasaan  unit level  keahlian  masih  terbatas  pada  level  operator (Bardono, 2017).
Lebih  jauh  lagi,  perkembangan  aplikasi  sistem informasi  geospasial  (SIG)  tidak  hanya  pada  jumlah namun  juga  pada  keanekaragaman  jenis  aplikasinya, diantaranya yang mengarah pada pengembangan aplikasi berbasis  WEB,  yang  lebih  dikenal  dengan  nama WebGIS.  Web-GIS  merupakan  gabungan  antara  design grafis  pemetaan,  peta  digital  dengan  analisa  geografis, pemrograman  komputer,  dan  sebuah  database  yang saling  terhubung  menjadi  satu  bagian  web  design  dan web  pemetaan.  Aplikasi  web  ini  telah  diterapkan  dalam mendokumentasi, merepresentasi data geospasial, potensi  dan  pendayagunaan  sumber  daya  wilayah kabupaten  Grobogan  secara  komprehensif,  sehingga dapat  bermanfaat  untuk  mendistribusi  dan  mengambil data  dan  informasi  secara  online  bagi  pihak-pihak  yang membutuhkan  dan  berkepentingan  dalam  pengambilan keputusan. Kebutuhan akan keberadaan serta penyediaan data dan informasi  yang  lengkap, akurat, cepat dan juga dapat  dipertanggungjawabkan  dalam  upaya  pengelolaan dan  pengoptimalan  potensi  dan  pendayagunaan  sumber
daya  wilayah  daerah  pada  kabupaten  Grobogan  yang mendukung  peluang  daerah  kabupaten  Grobogan  bagi pemanfaatan  dan  pendayagunaan  sumber  daya  wilayah tersebut, terutama bagi mata pencaharian penduduk desa, selain  juga  mendorong  minat  para  calon  investor  dalam memilih dan memutuskan pilihan berinvestasi (Dwiati & Khristianto, 2014).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model logit dalam hubungan karakteristik sumber daya manusia seperti  pendidikan  baik  formal  maupun  informal,  usia dan  masa  kerja  terhadap  peningkatan  kinerja  di lingkungan    industri  informasi  geospasial.  Penggunaan ketiga variabel tersebut berdasarkan beberapa pertimbangan diantaranya bahwa pendidikan baik formal maupun  informal  dapat  mencerminkan  pengetahuan yang  dimiliki,  masa  kerja  mempengaruhi  kemampuan dalam  pelaksanaan  teknis  pekerjaan  sedangkan  usia menunjukkan  tingkat  kedewasaan  dan  kematangan emosi yang akan mempengaruhi tingkat pelayanan.
Penelitian  tentang  pengaruh self-esteem ,  kematangan emosi  dan  kematangan  sosial  terhadap  kualitas pelayanan  pada  pasien  di  Rumah  Sakit  Ros  Tembaga Pura  menyimpulkan  bahwa  baik  secara  parsial  maupun simultan  terdapat  pengaruh  positif  dari  kematangan  diri, kematangan  emosi  dan  kematangan  sosial  terhadap pelayanan  kepada  pasien  dan  kematangan  emosi merupakan  variabel  yang  memiliki  pengaruh  terbesar terhadap kualitas pelayanan kepada pasien (Hadungdungan, 2016). Faktor-faktor yang
berpengaruh terhadap penyesuaian  diri  adalah  kematangan  intelektual,  moral, emosi  dan  sosial.  Penyesuaian  diri  adalah  interaksi seseorang  secara  kontinyu  dengan  dirinya  sendiri,  orang lain,  dan  lingkungan  disekitarnya.  Hasil  uji  hipotesis menunjukkan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara kematangan  emosi  dan  keterampilan  sosial  dengan penyesuaian  diri  pada  santri  pondok  pesantren  Daar  Al Furqon Kudus (Ghofiniyah, E., & Setiowati, 2017)
Sejatinya  SDM  dengan  pendidikan  yang  memadai, masa  kerja  tinggi  dan  telah  mengikuti  pelatihan  terkait informasi  geospasial    dapat  menunjukkan  prestasi  yang lebih  baik.    Bukan  sebaiknya  sebagaimana  disampaikan oleh  Bardono  (2017)    bahwa  terdapat  kesenjangan kompetensi,  pada  level  pendidikan  tertentu,  tidak  ada perbedaan  dalam  tingkat  analisis  dengan  pegawai  pada level operator. Penelitian ini bermaksud untuk membuktikan  pernyataan  tersebut.  Penggunaan  model logit untuk melihat keterkaitan karakteristik sumber daya manusia  dengan  kinerja  pegawai  di  lingkungan  industri informasi  geospasial  belum  banyak  dilakukan,  sehingga penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi terkait hal tersebut.

## 2. RUANG LINGKUP
Sumber  daya  manusia  adalah  pegawai  yang  siap, mampu  dan  siaga  dalam  mencapai  tujuan  organisasi. Sumber  daya  manusia  berkualitas  tinggi  adalah  sumber daya  manusia  yang  menciptakan  bukan  saja  nilai
komparatif  tetapi  juga  nilai  kompetitif  generatif-inovatif dengan menggunakan energi tertinggi seperti: intelligence,  creativity  dan  imagination;  tidak  lagi semata-mata  menggunakan  energi  kasar,  seperti  bahan mentah,  lahan air, tenaga, otot dan  sebagainya.  Menurut Sugeng (2002) dalam (Kulla, Rumapea, &
Tampongangoy,  2018),    bahwa  kualitas  sumber  daya manusia  merupakan  pengetahuan,  keterampilan,  dan kemampuan  seseorang  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan layanan profesional.
Penelitian  tentang  pengaruh  karakteristik  manusia terhadap  kinerja  secara  umum  telah  cukup  banyak dilakukan,  tetapi  penelitian  yang  khusus  membahas sumber  daya  manusia  yang  bekerja  pada  industri geospasial  masih  terbatas.  Penelitian  pendahuluan tentang pengaruh karakteristik manusia terhadap kinerjanya  memberikan  gambaran  bahwa  motif,  sifat, konsep  diri,  pengetahuan  dan  keterampilan secara bersamaan  maupun  terpisah  berpengaruh  signifikan terhadap  kinerja  pegawai,  dengan  besarnya  pengaruh bersamaan  adalah  37,9%.  Selain  itu,  sub  variabel  sifat memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap  kinerja pegawai,  yaitu  sebesar  9,18%  (Putri,  2015).  Penelitian lainya  tentang  pengaruh  kompetensi  sumber  daya manusia terhadap kinerja menyimpulkan bahwa kompetensi  SDM  merupakan  faktor  yang  dapat mempengaruhi  kinerja  karyawan.    Menurut  hasil penelitian  ini,  terdapat  lima  karakteristik  kompetensi yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  karyawan  yaitu, motives,  traits,  self-concept,  knowledge  dan  skills.  Bila karyawan memiliki kompetensi yang tinggi maka kinerja karyawan yang baik dapat terwujud. Penelitian dilakukan menggunakan  metode  kuantitatif  pada  50  orang karyawan  PT.Tresnamuda  Sejati  cabang  Surabaya. Berdarakan uji data menggunakan regresi linier berganda dengan  bantuan  program  SPSS  dapat  membuktikan bahwa  kompetensi  SDM  mempunyai  pengaruh  secara simultan dan parsial terhadap kinerja karyawan (Callista, 2016).
Penelitian tentang pengaruh pendidikan dan pelatihan terhadap  kinerja  karyawan  melalui  variabel  mediator kemampuan kerja karyawan pada PT Petrokimia Gresik, dengan  populasi  berjumlah  3.064  orang  dengan  sampel berjumlah  97  orang  dengan  menggunakan  teknik proportional  random  sampling  menyimpulkan  bahwa pendidikan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kemampuan kerja karyawan (Ratnasari, 2018).
Penelitian yang lebih mendalam tentang karakteristik SDM  khususnya  pada  industri  geospasial  masih  sangat diperlukan untuk mengetahui apakah SDM yang tersedia telah memenuhi harapan memiliki kinerja baik dan dapat diandalkan  berdasarkan  pada  beberapa  karakteristik seperti pendidikan, usia dan masa kerja.
Permasalahan utama dari penelitian ini adalah apakah terdapat  peluang  yang  signifikan  pada  kinerja  SDM  IG dalam  bidang  industri  geospasial  ditinjau  dari  beberapa karakteristik  seperti  pendidikan,  masa  kerja  dan  usia. Seberapa  besar  perbedaan  peluang  kinerja  SDM  IG
berdasarkan pada aspek pendidikan, masa kerja dan  usia masyarakat.  Berdasarkan  pada  batasan  permasalahan tersebut,  dapat  dirumuskan  hipotesis  penelitian  sebagai berikut :
Ho 1 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan  pada  kinerja  SDM  IG  yang berpendidikan  sekolah  menengah    kejuruan dengan yang berpendidikan sekolah menengah  umum  /  atas  yang  bekerja  pada sektor industri geospasial
Ha 1 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada  kinerja  SDM  IG  yang  berpendidikan sekolah  menengah    kejuruan  dengan  yang berpendidikan sekolah menengah umum / atas yang bekerja pada sektor industri geospasial
Ho 2 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan pada  kinerja SDM IG yang pernah mengikuti pelatihan dibidang IG dengan yang belum  pernah  mengikuti  pelatihan  /  kursus terkait industri geospasial.
Ha 2 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada kinerja SDM IG yang pernah mengikuti pelatihan  dibidang  IG  dengan  yang  belum pernah  mengikuti  pelatihan  /  kursus  terkait industri geospasial.
Ho 3 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan  pada  kinerja  SDM  IG  yang memiliki  masa  kerja  <  dari  5  tahun  dengan yang  memiliki  masa  kerja  >  10  tahun  pada industri geospasial
Ha 3 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada  kinerja  SDM  IG  yang  memiliki  masa kerja  <  dari  5  tahun  dengan  yang  memiliki masa  kerja  >  10  tahun  pada  industri geospasial
Ho 4 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan  pada  kinerja  SDM  IG  yang memiliki  masa  kerja  antara  5  s.d.  10  tahun dengan yang memiliki masa kerja  > 10 tahun pada industri geospasial
.Ha 4 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada  kinerja  SDM  IG  yang  memiliki  masa kerja  antara  5  s.d.  10  tahun  dengan  yang memiliki masa kerja > 10 tahun pada industri geospasial
Ho 5 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan  pada  masyarakat  kota  Bogor  yang berusia < 35 tahun dengan yang berusia > 50 tahun dalam bekerja pada industri geospasial
Ha 5 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada  masyarakat  kota  Bogor  yang  berusia  < 35  tahun  dengan  yang  berusia  >  50  tahun dalam bekerja pada industri geospasial
Ho 6 = Tidak  terdapat  perbedaan  peluang  yang signifikan  pada  masyarakat  kota  Bogor  yang berusia 35 s.d 50 tahun dengan yang berusia > 50  tahun  dalam  bekerja  pada  industri geospasial
Ha 6 = Terdapat  perbedaan  peluang  yang  signifikan pada  masyarakat  kota  Bogor  yang  berusia antara 35 s.d. 50 tahun dengan yang berusia > 50  tahun  dalam  bekerja  pada  industri geospasial
Untuk  membuktikan  hipotesis  1  sampai  6, digunakan  pendekatan  regresi  linier  binary  logistik. Penggunaan model logit ini disebabkan karena data yang digunakan  baik  untuk  variabel  X  maupun  variabel  Y merupakan data  kualitatif  dengan dummy.   Model logit adalah  model  non-linier  baik  dalam  parameter  maupun dalam variabel, oleh  karena itu  metode OLS tidak dapat digunakan  untuk  mengestimasi  model  logit.  Model  logit banyak digunakan dalam menganalisis masalah ketenagakerjaan. Misalnya apabila ingin diketahui bahwa terdapat  pengaruh  pendidikan,  usia  dan  masa  kerja seseorang  terhadap  kinerjanya,  maka  hipotesis  yang dibangun  adalah  karakteristik  individu  terhadap  kinerja. Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  sebagaimana telah  dijelaskan  sebelumnya,  terdapat  beberapa  variabel yang  diduga  berpengaruh  terhadap  kinerja  pegawai, diantaranya  adalah    tingkat  pendidikan,  usia  dan  masa kerja.  Ketiga  variabel  tersebut  akan  menentukan  apakah seseorang memiliki kinerja baik atau sebaliknya. Tingkat pendidikan,  usia  dan  masa  kerja  memiliki  hubungan positif  dan  berbanding  lurus  dengan  kinerja.    Sejatinya semakin tinggi pendidikan, semakin lama masa kerja dan semakin  tinggi  usia  seseorang,  akan  semakin  baik  juga kinerjanya. Berdasarkan pada kerangka berfikir tersebut, kinerja  individu  khususnya  sumber  daya  manusia industri  geospasial  (SDM  IG)  yang  dipengaruhi  oleh karakteristiknya ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Rerangka Konseptual

## 3. BAHAN DAN METODE
Pengembangan sumber daya manusia yang profesional atau c ontinuing professional development (CPD) adalah cara yang profesional   untuk   mempertahankan  pengetahuan  dan keterampilan yang diperlukan dalam pekerjaan.
Pengembangan  SDM  diperlukan  untuk  pelaksanaan tugas  profesional  dan  teknis  sepanjang  karir.    CPD didefinisikan  sebagai  sebuah  strategi  belajar  yang sistematis  dan  berkelanjutan  untuk  menuju  kepada pertumbuhan  dan  perkembangan  kecakapan  profesional
Usia Masa Kerja Pendidikan Kinerja Baik atau Tidak
yang memadai  sehingga  memungkinkan  seorang profesional berperan secara maksimal dan berhasil dalam lingkungan  yang  senantiasa  berubah  yang  bertujuan untuk  menjembatani  kesenjangan  pengetahuan  dan kecakapan  ( knowledge  gap )  yang  telah  didapat  melalui pendidikan formal dengan dunia nyata di lapangan.
Tujuan  pengembangan  SDM  IG    yang  professional diantaranya  adalah  untuk  meningkatkan  kompetensi professional, mematuhi peraturan yang berlaku di bidang
profesi, memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan, serta kemajuan teknologi. Beberapa hal yang dapat  dilakukan  adalah  melalui  peningkatan  pendidikan akademik  dan  profesi,  memelihara  kompetensi  melalui sertifikasi,  mengikuti  diklat  atau  pelatihan  profesi, memelihara keahlian dan kode etik. Konsep pengembangan  SDM  IG  sebagaimana  terdapat  dalam gambar 2.

## Gambar 2. Konsep Pengembangan SDM IG
Secara  etimologi  profesi  dari  kata  profession  yang berarti  pekerjaan.  Professional  artinya  orang  yang  ahli atau  tenaga  ahli.  Profesi  adalah  suatu  bentuk  pekerjaan yang  mengharuskan  pelakunya  memiliki  pengetahuan tertentu  yang  di  peroleh  melalui  pendidikan  formal  dan keterampilan  tertentu  yang di dapat  melalui pengalaman kerja  pada  orang  yang  terlebih  dahulu  menguasai keterampilan tersebut, dan terus memeprbaharui keterampilannya sesuai dengan perkembangan teknologi.
Seorang  yang  professional  adalah  seseorang  yang menjalankan  profesinya  secara  benar  dan  melakukannya menurut  etika  dan  garis-garis  profesionalisme  yang berlaku pada profesinya tersebut. Untuk menjadi seorang yang  professional,  seseorang  yang  melakukan  pekerjaan di  tuntut  untuk  memiliki  komitmen  yang  kuat  pada pekerjaan  yang  sedang  di  lakukan,  tanggung  jawab penuh  terhadap  pekerjaan  yang  di  lakukannya  sendiri, berpikir  sistematis  tentang  apa  yang  di  lakukannya  dan belajar dari pengalamannya, penguasaan materi
pekerjaan  secara  mendalam,  menjadi  bagian  masyarakat dalam lingkungan profesinya.
Profesionalisme  dalam  bidang  kedokteran  menjadi kompetensi  utama  yang  wajib  dikuasai  oleh  seorang dokter.  Kajian  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang profesionalisme  dan  metode  pembelajaran  yang  dapat diaplikasikan pada institusi kedokteran telah menyimpulkan bahwa profesionalisme kedokteran adalah  integrasi  kemampuan  dan  penguasaan  dalam keilmuan, keterampilan serta sikap. Sikap  menjadi dasar terbentuknya perilaku profesional. Profesionalisme dapat dipelajari  dan  diajarkan  melalui  metode  yang  bersifat implisit,  eksplisit  dan  pembelajaran  berkelanjutan. Pembelajaran profesionalisme kedokteran dapat dikolaborasikan  dalam  beberapa  metode  pembelajaran. Role  model  dinyatakan  sebagai  metode  pembelajaran yang  efektif  dalam  usaha  pembelajaran  profesionalisme kedokteran  dan  penguasaan  perilaku  profesionalnya (Cicih  Bhakti  Purnamasari,  Mora  Claramita,  & Prabandari, 2017)

## 3.1. Sumber dan Bentuk Data
Untuk  mengetahui  apakah  SDM  IG  yang  bekerja  di lingkungan  industri  geospasial  (IG)  telah  memiliki kinerja  baik  atau  tidak,    telah  dilakukan  penyebaran kuesioner  pada  beberapa  perusahaan  IG  yang  berlokasi di  beberapa  wilayah  di  Indonesia.  Jumlah  responden yang  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini  sebanyak  46 responden yang bekerja pada perusahaan IG. Dari jumlah tersebut  sebanyak  28  (61%)  responden  berusia  <  35 tahun, 15 (33%) responden berusia antara 35 s.d 50 tahun dan  hanya  3  (6%)  responden  berusia  >  50  tahun.  Usia dan  pengalaman  hidup  seseorang  merupakan  faktor penting yang dapat mempengaruhi persepsi. Berdasarkan pada  kategori  pendidikan  baik  formal  maupun  informal, dari  46  responden,  SDM  IG  yang  berijazah  SMU/SMA berjumlah  36  (78%),  SMK  berjumlah  10  (22%).  Yang memiliki  sertifikat  pelatihan  /  kursus  di  bidang  IG berjumlah  26  (56%)  sedangkan  yang  tidak  memiliki kursus  atau  pelatihan  pada  bidang  tersebut  sebanyak  20 (44%) responden. Berdasarkan lamanya bekerja, diperoleh  data  bahwa  responden  yang  memiliki  masa kerja < 5 tahun sebanyak 14 (30%), memiliki masa kerja antara  5  s.d.  10  tahun  sebanyak  15  (33%)  dan  yang memiliki  masa  kerja  >  50  tahun  sebanyak  17  (37%) responden.
Data  yang  telah  terkumpul  selanjutnya  akan  diolah menggunakan  PASW  Statistics  SPSS  18  dengan  model regresi  linier  binary  logistic  atau  model  logit. Penggunaan  model  ini  dengan  pertimbangan  baik variabel dependent maupun independent merupakan data  kualitatif  dengan  dummy  variabel.  Variabel dependent atau  variabel terikat  berkaitan dengan apakah SDM IG memiliki kinerja baik atau tidak dengan p = 0 ; memiliki kinerja tidak baik, dan p = 1 ; memiliki kinerja baik.  Variabel independent atau  variabel  bebas  juga merupakan  data  kualitatif  yang  akan  dirubah  menjadi data  kategorik  dengan  satu  kategorik  pembandingnya ( reference ).  Variabel  bebas  ini  terdiri  dari  beberapa faktor  yaitu  pendidikan,  masa  kerja,  usia.  Pendidikan akan  dibagi  atas  pendidikan  formal  yang  terdiri  dari SMU dan SMK, dan pendidikan informal yaitu pelatihan atau  kursus  terkait  bidang  IG  dengan  SMU  dan pelatihan/kursus  pada  bidang  non  IG,  sebagai  variabel pembanding ( reference ). Variabel kategorik pembanding bernilai  2,  pendidikan  SMK  dan  Kursus  IG  bernilai  1. Lamanya  bekerja  terbagi  atas  masa  kerja  <  5  tahun  dan masa kerja antara 5 s.d. 10 tahun, masa kerja > 10 tahun sebagai  pembanding  ( reference ).  Variabel  kategorik pembanding  bernilai  3,  masa  kerja  <  5  tahun  dan  masa kerja  antara  5  s.d.  10  tahun,  bernilai  1  dan  2.  Sedang usiaakan  dibagi  atas  umur  dibawah  35  tahun,  antara  35 sampai 50 tahun dan umur diatas 50 tahun dengan umur diatas  50  tahun  sebagai reference atau  pembanding. Variabel  kategorik  pembanding  bernilai  3,  umur  antara 35 – 50 tahun bernilai 2 dan umur kurang dari  35 tahun bernilai  1. Categorical  variabel  coding s  dapat  dilihat pada  tabel 1.
Tabel 1. Categorical Variables Codings
Parameter Freq Parameter Coding (1) (2) Usia 1 28 1,000 0.000 Usia 2 15 0.000 1.000 Usia 3 3 0.000 0,000 Pend. Formal 1 10 1,000 0.000 Pend. Formal 2 36 0.000 0.000 Pend. Informal 1 26 1,000 0.000 Pend. Informal 2 20 0.000 0.000 Masa Kerja 1 14 1,000 0.000 Masa Kerja 2 15 0.000 1,000 Masa Kerja 3 17 0.000 0.000
Setelah  data  siap  olah,  langkah  selanjutnya  adalah membuat  model  logistik.  Model  yang  akan  dihasilkan pada regresi linier binary logistic adalah sebagai berikut : (Nachrowi & Usman, 2006)
Ln ( p 1−p ) = α + β 1 usia1 + β 2 usia2 + γ 1 pend1 + γ 2 pend2 + δ 1 mskrja1 + δ 2 mskerja (1)
Pembahasan  dua  model  alternatif  untuk  data  biner yaitu  model  Regressi  Logit  dan  Probit.  Regressi  Logit digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  variabel dependen  (variabel  respon)  dengan  variabel  independen (variabel  prediktor)  yang  bersifat  kategori,  kontinu  atau kombinasi  keduanya.  Sedangkan  regresi  Probit  adalah suatu analisis regresi yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel dependen dan variabel  independen.  Variabel  dependen  (variabel respon)  biasa  disimbolkan  Y  dengan  skala  pengukuran dikotomus  (biner),  dan  variabel  independen  (variable prediktor)  biasa  disimbolkan  X  yang  skala  pengukuran bersifat  dikotomus,  polikotomus  atau  kontinu.  Untuk pendugaan  parameter  pada  model  regresi  dan  regresi Logit digunakan Metode Maksimum Likelihood (Tinungki, 2010).
Model  logit  dapat  diterapkan  pada  pengujian hubungan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  sebagai indikator  keberhasilan  mahasiswa  program  studi Matematika dan Kimia FMIPA Universitas
Samratulangi (Unsrat) Manado serta mengetahui faktor- faktor  yang  mempengaruhi  IPK  tersebut  dengan populasi  berjumlah  responden  sebanyak  86  mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program studi dan tempat  tinggal  berpeluang  memiliki  pengaruh  terhadap Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  mahasiswa  di  FMIPA Unsrat Manado (Tampil, Komaliq, & Langi, 2017).
Untuk  memudahkan  dalam  pembahasan  penelitian ini, analisis akan dilakukan dalam beberapa bagian yaitu ;  Pertama,  analisis  terhadap  uji  wald  untuk  parameter regresi  (uji  t  pada  regresi).  Uji  wald  bertujuan  untuk
menguji  hipotesis  sehingga  dapat  diketahui  apakah hipotesis nol signifikan atau tidak pada alfa 5%. Kedua ; interpretasi berdasarkan pada odd ratio. Interpretasi pada odd ratio ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kecenderungan  setiap  kategorik  dibandingkan  dengan kategorik pembandingnya.

## 3.2. Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan  data  yang  terdapat  pada  tabel  2, persamaan  model  logit  dapat  diformulasikan  sebnagai nerikut :  (Nachrowi & Usman, 2006)
Ln ( p 1−p ) = −21,996 + 20,76 usia1 + 20,613 usia2 + 1,077 pend1 + 0,307 pend2 + 0,433 mskrja1 + 0,569 mskerja (2)
Table 2. Variabel in Equation
Uraian B Wald df Sig. Exp(B) Usia1 20,763 0,000 1 0,999  1,041E9 Usia2 20,613 0,000 1 0,999  8,955E8 Pend.1 1,077 1,344 1 0,246  2,937 Pend.2 0,307 0,191 1 0,662  1,359 Mskrj1 0,433 0,276 1 0,599  1,542 Mskrj2 0,569 0,487 1 0,485  1,766 Constant -21,966 0,000 1 0,999  0,000
Dengan  nilai  intercept  sebesar  -21,996,  berarti  pada saat  dimasukkan  nilai  0,  yang  berarti bahwa  masyarakat berpendidikan  SMU,  belum  atau  tidak  mengikuti pelatihan  di  bidang  geospasial  dengan  masa  kerja  lebih dari 10 tahun dan berusia lebih dari 50 tahun berpeluang memiliki  kinerja  yang  baik  sangat  tidak  signifikan  yaitu sebesar 3 x 10 -9 sebesar 3 x 10 -7 %.
Ln (P/1-P) = intercept (Nachrowi & Usman, 2006) Ln (P/1-P) = -21,996
(P/1-P) = Exp (-21,996) (P/1-P) = 0,0000000003 000000003 , 0 1 0000000003 , 0   P
0000000003 , 1 0000000003 , 0  P 0000000003 , 1 0000000003 , 0
 P P = 0,0000000003= 3x10 -9 (3)
Berdasarkan  uji  G  didapat  nilai  -2  log  likelihood sebesar  58,096  menunjukkan  semua  variabel  dapat dimasukkan dalam moidel.  Uji koefisien secara individu yang  dilakukan  dengan  uji  wald  menunjukkan  variabel pendidikan1  tidak  signifikan  pada  alfa  5%  artinya  tidak ada  perbedaan  peluang  yang  signifikan  antara  kinerja SDM yang  berpendidikan SMU dengan kinerja pegawai yang  berpendidikan  SMK  dalam  memiliki  kinerja  yang
baik  di  bidang  industri  geospasial.  Begitu  pula  halnya dengan  pendidkn2,  dengan  signifikansi  lebih  besar  dari 5%, artinya tidak ada perbedaan peluang yang signifikan antara  SDM  yang  pernah  mengikuti  pelatihan  di  bidang geospasial  dengan  yang  tidak  mengikuti  pelatihan  di bidang  yang  sama.  Begitu  pula  dengan  variable  usia1, menunjukkan tidak signifikan pada alfa 5% artinya tidak ada perbedaan peluang yang signifikan antara SDM yang berusia  <  35  tahun  dengan  yang  berusia  >  50  tahun dalam  memiliki  kinerja  yang  baik  di  bidang  industri geospasial. Begitu pula dengan variable usia2, menunjukkan tidak signifikan pada alfa 5% artinya tidak ada perbedaan peluang yang signifikan antara SDM yang berusia    35  –  50  tahun  dengan  yang  berusia  >  50  tahun dalam  memiliki  kinerja  yang  baik  di  bidang  industri geospasial.
Variable  masakerja1,  menunjukkan  tidak  signifikan pada  alfa  5%  artinya  tidak  ada  perbedaan  peluang  yang signifikan  antara  SDM  yang    memiliki  masa  kerja  <  5 tahun  dengan  yang  memiliki  masa  kerja    >  10  tahun dalam  memiliki  kinerja  yang  baik  di  bidang  industri geospasial. Begitu pula dengan variable usia2, menunjukkan tidak signifikan pada alfa 5% artinya tidak ada perbedaan peluang yang signifikan antara SDM yang berusia  5 – 10 tahun dengan yang memiliki masa kerja > 10  tahun  dalam  memiliki  kinerja  yang  baik  di  bidang industri geospasial.
Interpretasi  berdasarkan  odd  ratio  dan  exp  (B)  pada usia1 bernilai 1,041E9 menunjukkan adanya peluang/kecenderungan  SDM  yang  berusia  <  35  tahun memiliki  kinerja  baik  1,041E9  kali  daripada  mereka yang  berusia  >  50  tahun,  sedangkan  SDM  yang  berusia antara 35 – 50 tahun memiliki kinerja baik 8,955E8 kali daripada mereka yang berusia > 50 tahun.
Interpretasi  berdasarkan  exp  (B)  pada  SDM  yang berpendidikan
SMK bernilai 2,937
artinya peluang/kecenderungan  SDM  yang  berpendidikan  SMK 2,937  kali  SDM  yang  memiliki  pendidikan  SMU. sedangkan SDM yang pernah mengikuti pelatihan dalam bidang  geospasial  memiliki  peluang  berkinerja  baik 1,359  kali    SDM  yang  tidak  mengikuti  pelatihan  di bidang geospasial
Interpretasi  berdasarkan  exp  (B)  pada  SDM  yang memiliki  masa  kerja  <  5  tahun  bernilai  1,542  artinya peluang/kecenderungan  SDM  yang  memiliki  masa  kerja <  5  tahun  1,542  kali  SDM  yang  memiliki  masa  kerja  > 10  tahun.    sedangkan  SDM  yang  memiliki  masa  kerja antara  5  –  10  tahun  memiliki  peluang  berkinerja  baik 1,766  kali  SDM yang memiliki masa kerja > 10 tahun.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  uji  koefisien  secara  individu  yang dilakukan  dengan  uji  wald  menunjukkan  SDM  IG dengan karakteristik yang usia > 50 tahun, berpendidikan SMU dengan masa kerja > 10 tahun tidak memiliki  peluang  yang signifikan  untuk berkinerja baik. Kecenderungan ini menunjukkan pendidikan SMK/SMU/SMA  belum  mampu  memberikan  keahlian
sebagaimana  yang  diharapkan,  demikian  pula  dengan faktor  usia  dan  masa  kerja.  Meskipun  telah  memiliki masa  kerja  dan  usia  yang  lebih  lama,  tidak  memberikan peluang  memiliki  kinerja  lebih  baik.  Interpretasi berdasarkan odd ratio dan exp (B) pada seluruh variabel bebas  menunjukkan  SDM  yang  berusia  <  35  tahun  dan SDM  antara  35  –  50  tahun  tidak  signifikan  memiliki kinerja  lebih  baik  daripada  mereka  yang  berusia  >  50 tahun,  begitupula  SDM  yang  berpendidikan  SMK, pernah  mengikuti  pelatihan  dalam  bidang  IG,  memiliki masa  kerja  <  5  tahun  dan  5  –  10  tahun  tidak  signifikan memiliki  peluang  berkinerja  lebih  baik  daripada  SDM yang memiliki masa kerja > 10 tahun.
Hasil penelitian ini konsisten dengan apa disampaikan  oleh  Bardono  (2017)  bahwa  terdapat kesenjangan  kompetensi,  dimana  pada  level  pendidikan tertentu  tidak  ada  perbedaan  dalam  tingkat  analisis dengan pegawai pada level operator. Bahkan masa kerja maupun  usia  yang  lebih  tinggipun  tidak  signifikan memberikan  perbedaan  dalam  kinerja  pegawai  di lingkungan industri informasi geospasial.

## 5. SARAN
Berdasarkan  pada  kesimpulan,  sebagaimana  hasil penelitian-penelitian  terdahulu,  bahwa  kendala  yang dihadapi  dalam  mengembangkan  industri  geospasial adalah  pada  faktor  sumber  daya  manusia  yang  belum sesuai harapan. Peningkatan kompetensi dan professionalisme  merupakan  tantang  berat  yang  harus dihadapi.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah dengan  menambah  jumlah  responden  serta  merubah kategori pembanding ( reference ) .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  H.  Z.  (2017).  Pengembangan  SDM  Informasi Geospasial Untuk Kebutuhan Pembangunan Nasional  dan  Menghadapi  Tantangan  Globalisasi. (November).
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.34250.47047
Bardono,  S.  (2017).  One  Certificate  Policy  Tingkatkan Kualitas  Kompetensi  SDM  IG.  Retrieved  from https://technology-indonesia.com/lain-lain/umum- lain-lain/one-certificate-policy-tingkatkan-kualitas- kompetensi-sdm-ig/
Cahaya,  S.  (2018).  Sistem  Informasi  Geografis  Data Base Rumah Sakit dan Pusat Kesehatan
Masyarakat  di  Kabupaten  Lampung  Timut. Высшей  Нервной  Деятельности,  2,  227–249.
Retrieved from
http://digilib.unila.ac.id/55321/3/SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Callista,  N.  (2016).  Pengaruh  Kompetensi  SDM
Terhadap  Kinerja  Karyawan  Pada  Pt.tresnamuda Sejati  Cabang  Surabaya.  Agora,  4(2),  45–50. Retrieved
from https://media.neliti.com/media/publications/57287- ID-pengaruh-kompetensi-sdm-terhadap-kinerja.pdf
Cicih Bhakti Purnamasari, Mora Claramita, & Prabandari,    yayi  suryo.  (2017).  Pembelajaran
Profesionalisme Kedokteran dalam Persepsi Instruktur  dan  Mahasiswa.  Jurnal  Pendidikan Kedokteran  Indonesia;  The  Indonesian  Journal  of Medical Education, 4(1), 21–27.
Dwiati, T., & Khristianto, T. (2014). Pemodelan Aplikasi Informasi  Geospasial  Potensi  dan  Pendayagunaan Sumber  Daya  Wilayah  serta  Matapencaharian Penduduk  Desa  Kabupaten  Grobogan  berbasis WebGIS. 19(1), 86–94. Retrieved from https://www.google.com/search?q=aplikasi+data+b ase+geospasioal+dalam+kehidupan&rlz=1C1RUC Y_idID863ID863&oq=aplikasi+data+base+geospa sioal+dalam+kehidupan&aqs=chrome..69i57j33.90 16j0j8&sourceid=chrome&ie=UTF-8
Ghofiniyah,  E.,  &  Setiowati,  E.  A.  (2017).  Penyesuaian Diri Pada Santri Pondok Pesantren Daar Al Furqon Kudus.  Jurnal  Psikologi,  12(1),  1–16.  Retrieved from  file:///C:/Users/user/Downloads/2844-6458- 1-SM (2).pdf
Hadungdungan,  S.  (2016).  Pengaruh  Self-Esteem  , Kematangan  Emosi  Dan  Kematangan  Sosial Terhadap  Kualitas  Pelayanan  pada  Pasien  di Rumah  Sakit  Ros  Tembaga  Pura.  79.  Retrieved from epository.ut.ac.id/7239/1/42740.pdf
Hamidi, H. (2012). Aplikasi Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Penyebaran Dana Bantuan Oerasional Sekolah. Jurnal Masyarakat
Informatika,  V,  2(3),  1–14.  Retrieved  from ttps://media.neliti.com/media/publications/113546- ID-aplikasi-sistem-informasi-geografis-berb.pdf Kulla, T., Rumapea, P., & Tampongangoy, D. L. (2018). Kualitas Sumber Daya Manusia dalam Meningkatkan  Pembangunan  Desa  Tinggilbet Distrilk  Beoga  Kabupaten  Puncak  Provinsi  Papua. Retrieved from file:///C:/Users/user/Downloads/19785-40103-1- SM (1).pdf LAPAN.  (2014).  Pengembangan  infrastruktur  informasi geospasial pemanfaatan penginderaan jauh.
Retrieved from usfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebook/publikasi/ Buku Laporan 2014 Final/000_SPBN_final.pdf Nachrowi,  N.  D.,  &  Usman,  H.  (2006).  Pendekatan Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  Untuk  Analisis Ekonomi  dan  Keuangan  (1st  ed.).  Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi.
Nurhayati,  I.,  Susetyo,  B.,  Eosina,  P.,  &  Purnahayu,  I. (2017).  Analisis  Daya  Saing  Industri  Informasi Geospasial  di  Indonesia.  Prosiding  Seminar Nasional  XII  “Rekayasa  Teknologi  Industri  Dan Informasi 2017 Sekolah Tinggi Teknologi Nasional Yogyakarta, 16. Retrieved from file:///C:/Users/user/Downloads/607-Article  Text- 2190-1-10-20180312 (1).pdf
Putri, E. M. (2015). Pengaruh Faktor-Faktor Kompetensi Sumber  Daya  Manusia  terhadap  Kinerja  Pegawai
dalam  Implementasi  Sistem  e-Procurement  (Studi Kasus  pada  Kementerian  Pekerjaan  Umum).
Retrieved from http://repository.its.ac.id/1112/1/9112202814-
Master-Theses.pdf
Ramlan,  F.  M.,  Purwanto,  E. H.,  Eosina,  P.,  &  Susetyo,
B.  (2019).  Sistem  Informasi  Pemasaran  Rumah Berbasis Web GIS (Studi Kasus: Perumahan Bukit Sakinah).  Seminar  Nasional  Geomatika,  3,  433. https://doi.org/10.24895/sng.2018.3-0.983
Ratnasari,  M.  D.  (2018).  Pengaruh  pendidikan  dan pelatihan  terhadap  Kinerja  Karyawan  melalui variabel  mediator  kemampuan  kerja  karyawan (Studi  Pada  Karyawan  PT  Petrokimia  Gresik  ). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)|, 58(1), 210–218.
Retrieved
from
file:///C:/Users/user/Downloads/2423-9656-1- PB.pdf Tampil,  Y.,  Komaliq,  H.,  &  Langi,  Y.  (2017).  Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK)  Mahasiswa  FMIPA  Universitas  Sam Ratulangi  Manado.  d’CARTESIAN,  6(2),  56. https://doi.org/10.35799/dc.6.2.2017.17023
Tinungki,  G.  M.  (2010).  Aplikasi  Model  Regresi  Logit dan Probit pada Data Kategorik. Jurnal Matematika,  Statistika  &  Komputasi,  6(2),  107– 114. Retrieved from file:///C:/Users/user/Downloads/3359-6683-1-SM (1).pdf
DATA Kampus: Widya Cipta Dharma Jl. M
. Ya5, Sama rinda, 75123