Abstrak—SBMPTN merupakan pola seleksi yang dilaksanakan secara  serentak  oleh  seluruh  Perguruan  Tinggi  Negeri  melalui ujian  tertulis.  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya  merupakan  perguruan  tinggi  yang  menerima mahasiswa  baru  dengan  jalur  SBMPTN.  Dari  banyaknya peminat,  ada  beberapa  yang  dinyatakan  diterima  dan  sisanya dinyatakan  tidak  diterima.  Oleh  karena  itu,  ingin  diketahui karakteristik  serta  pemodelan  menggunakan  metode  regresi logistik  biner  dengan  variabel  respon  adalah  status  penerimaan dimana bernilai satu yaitu diterima dan bernilai nol apabila gagal diterima.  Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa  jumlah peminat yang dinyatakan diterima adalah sebesar 1.150  peserta, sedangkan  sisanya  sebesar  13.013  peserta  dinyatakan  tidak diterima.  Pada  pemodelan  regresi  logistik  biner  diperoleh variabel  yang  berpengaruh  yaitu  domisili,  niai  verbal,  nilai numerikal,  nilai  figural,  nilai  matematika  dasar,  nilai  bahasa Indonesia, nilai bahasa Inggris, nilai matematika IPA, nilai fisika, nilai kimia dan nilai biologi.
Kata  Kunci—Regresi  Logistik  Biner,  SBMPTN,  status penerimaan, variabel berpengaruh.

## I. PENDAHULUAN
ALAH satu seleksi bentuk lain dari penerimaan mahasiswa baru  adalah  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi Negeri (SBMPTN). Pada seleksi SBMPTN meliputi kelompok ujian saintek, soshum, dan campuran. Kelompok ujian saintek diperuntukkan  bagi  peserta  SBMPTN  dengan  program  IPA, materi  ujian  diantaranya Tes  Kemampuan  dan  Potensi Akademik  (TKPA)  dan  Tes  Kemampuan  Dasar  (TKD) Saintek.
Peminat  ITS  melalui  SBMPTN  berasal  dari  berbagai SMA/MA/SMK  diberbagai  daerah  di  Indonesia. Dari penjelasan  sebelumnya  dapat  diketahui  bahwa  dari  sekian banyak peminat, ada beberapa yang diterima dan sisanya tidak diterima. Berdasarkan profil peminat yang ada ingin diketahui karakteristik  dan  pemodelan  dari  peminat  ITS  di  Seleksi Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN)  2014. Pemodelan  dilakukan  menggunakan  metode  regresi  logistik biner dengan variabel respon adalah status penerimaan dimana bernilai  satu  yaitu  diterima  dan  bernilai  nol  apabila  gagal diterima. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai sumber  informasi  yang  valid  dan  akurat  kepada  pihak  ITS dalam  mengetahui  kecenderungan  peminat  ITS  di  Seleksi
Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN)  2014 serta  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  eksplorasi kampus.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN)
SBMPTN merupakan pola seleksi yang dilaksanakan secara bersama  oleh  seluruh  Perguruan  Tinggi  Negeri  dalam  satu sistem  yang  terpadu  dan  diselenggarakan  secara  serentak melalui ujian tertulis. Selain ujian tertulis, program studi ilmu seni dan keolahragaan juga mempersyaratkan uji keterampilan. [1].

## B. Kelompok dan Materi Ujian
Ujian  SBMPTN  terdiri  atas  ujian  tertulis  dan  ujian keterampilan. Kelompok  ujian  terdiri  dari  Tes  Kemampuan Potensi Akademik (TKPA) dengan mata uji  matematika dasar, bahasa  Indonesia,  bahasa  Inggris,  verbal,  numerikal,  dan figural dan  Tes  Kemampuan  Dasar  (TKD)  Saintek  dengan mata uji matematika, biologi, kimia, dan fisika.

## C. Uji Independensi
Uji Chi-Square digunakan  untuk  mengetahui  ada tidaknya hubungan antara dua variabel.
Hipotesis : H 0 :  Tidak  ada  hubungan  antara    variabel  bebas  dengan variabel tak bebas.
H 1 : Ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.
Statistik uji :
  2 2 , ij ij hit i j ij O E E     (1)
dimana:
O ij : nilai observasi / pengamatan baris ke-i, kolom ke-j.
ij E : nilai ekspektasi  baris ke-i, kolom ke-j.
Daerah kritis : Tolak H 0 jika
   2 a 1 (b 1) hit X X     .
Korelasi Spearman digunakan  untuk  menentukan hubungan  antar  variabel  yang  memiliki  tingkatan,  sehingga

## Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Peminat ITS di Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014
Yanti Anggraeni dan Ismaini Zain
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : ismaini_z@statistics.its.ac.id
S
sering  disebut  korelasi  bertingkat,  korelasi  berurutan,  dan korelasi berpangkat [2].
Hipotesis : H 0 : 0  
H 1 : 0   Statistik Uji : 2 2 6 1 ( 1) d rs n n     
(2)
dimana : rs : koefisien korelasi spearman
2 d   : total kuadrat selisih antar rangking
n : jumlah sampel penelitian
Untuk  data  lebih  besar  dari  30,  maka  mencari  nilai
hitung z sebagai berikut.
1 z rs n   (2.5)
dimana :
z : nilai hitung z rs : koefisien korelasi spearman n : jumlah sampel penelitian Daerah kritis :
Tolak H 0 jika 2 hitung z z  
.

## D. Regresi Logistik Biner
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  [3].  Fungsi  regresi logistik-nya dapat dituliskan sebagai berikut.
0 1 1 0 1 1 ... ... ( ) 1 p p p p x x x x e x e                (3)
dimana p = banyaknya variabel prediktor i x .

## E. Estimasi Parameter
Metode  MLE digunakan  untuk  mengestimasi parameter- parameter  dalam  regresi  logsitik  dan  pada  dasarnya  metode maksimum  likelihood  memberikan  nilai  estimasi β dengan memaksimumkan  fungsi  likelihoodnya  [4].  Secara  metematis fungsi likelihood dapat dinyatakan
1 1 ( ) ( ) (1 (( )) i i n y y i l        i i β x x (4)
dimana
    0 0 exp ( ) 1 exp p i ij j p i ij j x x          i x   ( ) ln ( ) L l   β 0 1 1 0 ( ) ln 1 exp p p n n i ij j i j ij j i i j L y x n x       
                     
    β (5)

## F. Pengujian Parameter Model Regresi Logistik
Pengujian  parameter  dilakukan  untuk  menguji  variabel prediktor  berpengaruh  atau  tidak  terhadap  variabel  respon. Adapun  pengujian  parameter  yang  dilakukan  adalah  uji
signifikansi secara serentak dan uji signifikansi secara individu [3].

## G. Interpretasi Koefisien Parameter
Salah  satu  ukuran  yang  digunakan  untuk  menginterpretasi 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.
        0 1
1 0 (1) / 1 (1) (1) 1 (0)
(0) / 1 (0) (0) 1 (1) e OR e e                      (6)
    (1) / 1 (1) ln( ) ln (0) / 1 (0) OR                1 1 ln( ) (1) (0) ln( ) OR g g e       (7)
Untuk variabel X dengan skala rasio menggunakan persamaan berikut.
1 ( ) ( , ) exp( ) OR c OR x c x c     (8)

## H. Uji Kesesuaian Model
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  model yang
dihasilkan
berdasarkan regresi logistik multivariat/serentak sudah layak.  Pengujian  kesesuaian model dilakukan  menggunakan Hosmer-Lemeshow  Goodness-of-fit test dengan hipotesis sebagai berikut . H 0 :  Model  sesuai  (tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara  hasil  pengamatan  dengan  kemungkinan  hasil prediksi model)
H 1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Statistik uji :
    2 1 ' ˆ ' 1 g k k k k k k k o n C n        
(9)
dimana
k o : Observasi pada grup ke- k (   k C j j y 1 dengan c k : respon (0,1))
k  : Rata-rata taksiran peluang (   k C j k j j n m 1 ' ˆ  )
g : Jumlah grup (kombinasi kategori dalam model serentak)
k n ' : Banyak observasi pada grup ke- k .
Daerah kritis:
Tolak H 0 jika 2 2 (db, ) hitung     .

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  yaitu  data  Biodata  Peminat ITS  di  Seleksi Bersama Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN)  2014  yang diperoleh dari Lembaga Pengembangan Pendidikan Kemahasiswaan dan Hubungan Alumni (LP2KHA) ITS.

## B. Variabel Penelitian
Paparan  mengenai  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terbagi  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian untuk Karakteristik Profil Peminat Variabel Profil Peminat Keterangan Jurusan Diterima Jurusan diterima merupakan jurusan penerimaan  peminst  ITS  di  SBMPTN  pada 28 Program Studi yang ada di ITS. Provinsi SLTA Provinsi  SLTA  adalah  asal  SMA/MA/SMK
dari  provinsi di dae-rah seluruh Indonesia.
Tabel 2. Variabel Penelitian untuk Pemodelan Logistik Biner Variabel Keterangan Y (0) Status Penerimaan Tidak Diterima Y (1) Status Penerimaan Diterima X 1(0) Jenis Kelamin Perempuan X 1(1) Jenis Kelamin Laki-laki X 2(0) Domisili Jawa X 2(1) Domisili Luar Jawa X 3 Nilai Verbal X 4 Nilai Numerikal X 5 Nilai Figural X 6 Nilai Matematika Dasar X 7 Nilai Bahasa Indonesia X 8 Nilai Bahasa Inggris X 9 Nilai Matematika IPA X 10 Nilai Fisika X 11 Nilai Kimia X 12 Nilai Biologi

## C. Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk  menjawab  tujuan  pertama,  maka  langkah-langkah yang diperlukan adalah sebagai berikut.
a. Menghitung  nilai  mean,  median,  modus  dari  data peminat  ITS  di  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014.
b. Membuat  histogram,  diagram  batang,  dan  diagram lingkaran  dari  data  peminat  ITS  di  Seleksi  Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014.
c. Membuat  tabel  kontingensi  dari  data  peminat  ITS  di Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SBMPTN) 2014.
2. Untuk menjawab tujuan kedua, maka langkah-langkah yang diperlukan adalah sebagai berikut.
a. Melakukan uji  independensi  pada  data  peminat ITS  di Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SBMPTN) 2014.
b. Melakukan  uji  signifikansi  parameter  secara  individu pada  data  ITS  di  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014.
c. Melakukan  uji  signifikansi  parameter  secara  serentak pada  data  peminat  ITS  di    Seleksi  Bersama  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014.
d. Melakukan uji kesesuaian model pada data peminat ITS di  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SBMPTN) 2014.
e. Melakukan interpretasi dan menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif Peminat Its di SBMPTN 2014
Untuk mengetahui gambaran secara umum peminat ITS di SBMPTN  2014  maka  akan  dianalisis  dengan  menggunakan statistika deskriptif mengenai peminat ITS di SBMPTN 2014. 1. Status Penerimaan ITS di SBMPTN 2014
Status penerimaan peminat ITS di SBMPTN 2014 dapat disajikan pada Gambar 4.1.

## Gambar 1 Prosentase Status Penerimaan Peminat ITS di SBMPTN
Jumlah peminat ITS  di SBMPTN adalah sebesar 14.163 peserta. Berdasarkan Gambar  1  diketahui  bahwa  jumlah peminat  yang  diterima  sebanyak  8%  dari  total  peminat SBMPTN  di  ITS  yaitu  sebesar  1.150  peserta,  sedangkan sebanyak  92%  sisanya  dinyatakan  tidak  diterima yaitu sebanyak 13.013 peserta.
2. Domisili Peminat ITS di SBMPTN 2014.
Peminat  ITS  melalui  SBMPTN  berasal  dari  berbagai daerah  di  Indonesia.  Dari  14.163  peminat,  diketahui  bahwa jumlah  peminat  yang  berasal  dari  Pulau  Jawa  adalah  sebesar 12.003 peserta sedangkan dari luar Pulau Jawa adalah sebesar 2.160 peserta. Berikut merupakan data provinsi SLTA peminat ITS di SBMPTN 2014 dengan 10 proporsi tertinggi.
Tabel 3.

## Provinsi SLTA Peminat ITS di SBMPTN 2014
Provinsi SLTA Jumlah Tidak Diterima Jumlah Diterima Total Proporsi Diterima Bali 142 10 152 0.07 Banten 325 19 344 0.06 Bengkulu 21 2 23 0.09 DKI Jakarta 723 84 807 0.10 Gorontalo 6 1 7 0.14 Jambi 31 3 34 0.09 Jawa Tengah 617 39 656 0.06 Jawa Timur 8153 860 9013 0.10 Kepulauan Riau 99 6 105 0.06 Luar Negeri 5 1 6 0.17 Maluku 14 1 15 0.07 Sumatra Barat 180 13 193 0.07 Sumatra Selatan 72 5 77 0.06
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui proporsi terendah adalah provinsi SLTA di Banten, Sumatera Selatan, dan Bali. Jumlah  peminat  dari  masing-masing  kota  cukup  besar,  akan tetapi jumlah diterima sedikit sehingga proporsinya kecil. Hal ini dikarenakan perolehan nilai peminat tidak mencukupi untuk dapat diterima di ITS.
Jawa Timur memiliki jumlah total peminat terbesar yaitu sebanyak  9.013  dimana  peminat  diterima  sebanyak  860 peserta, sedangkan sisanya sebanyak 8.153 peserta dinyatakan tidak  diterima. Berikut  merupakan  gambaran  sebaran  jumlah peminat ITS  di  SBMPTN  2014  di  setiap    Kabupaten/Kota  di Jawa Timur.
Gambar 2 Peminat ITS di SBMPTN 2014 Pada Tiap Kabupaten/Kota di Jawa Timur.
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa peminat ITS  di  SBMPTN meliputi  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Jawa Timur  dibagi  menjadi  4  klaster.  Jumlah  peminat  terbesar adalah  kota  Surabaya  yaitu  sebesar  2.430  peserta.  Hal  ini dikarenakan ITS  terletak di Kota Surabaya, sehingga peminat terbesar  di  Jawa  Timur  berasal  dari  kota  sekitar  Surabaya, yaitu  Sidoarjo,  Gresik,  Mojokerto, Pasuruan, Jombang, Lamongan    dan  sekitarnya.  Untuk  peminat  terendah  adalah Kota  Bondowoso  yaitu  sebesar  32  peserta,  sedangkan  pada Kota Pacitan tidak ada satupun peminat ITS di SBMPTN. 3. Perolehan Nilai Peminat ITS di SBMPTN 2014
Perolehan  nilai  peminat  ITS  di  SBMPTN  2014  dapat dianalisis  dengan  statistika deskriptif sebagai  berikut. Berikut merupakan box-plot untuk nilai TKPA tidak diterima dan nilai TKPA diterima.
Ba ha sa Ing gr is Ba ha sa Ind on es ia Ma te ma tik a Da sa r
Fig ura l Nu me rik al Ve rba l 1200 1000 800 600 400 200 D at a Boxplot of Nilai TKPA Tidak Diterima Ba ha sa Ing gr is Ba ha sa In do ne sia Ma te ma tik a D as ar Fig ura l Nu me rik al Ve rba l 1400 1200 1000 800 600 400 200 D at a Boxplot of Nilai TKPA Diterima
Gambar 3 Box-plot Nilai TKPA
Dari Gambar 3 diketahui bahwa pada box-plot untuk nilai TKPA  peminat  yang  dinyatakan  tidak  diterima  lebih  banyak memiliki  outlier.  Salah  satu  contoh pada box-plot untuk perolehan  nilai matematika dasar, outlier tertinggi merupakan data  ke-7951  dengan  nilai  matematika  dasar  adalah  sebesar 1198,66,  akan  tetapi  pada  mata  uji  lainnya  seperti  verbal sebesar  491,3;  numerikal  sebesar  663,3;  figural  sebesar 405,3677;  bahasa  Indonesia  sebesar  496,14;  dan  bahasa Inggris  sebesar  508,6.  Nilai-nilai  tersebut  belum  mencukupi kriteria  untuk  diterima di  ITS.  Untuk perolehan nilai peminat yang  dinyatakan  diterima,  pada box-plot numerikal  terdapat outlier terendah  merupakan  data  ke-869  dengan  nilai numerikal  sebesar  383,7;  nilai  verbal  sebesar  378,7;  nilai
figural  sebesar  562,8;  nilai  matematika  dasar  sebesar  728,8; nilai bahasa Indonesia sebesar 729,3; serta nilai bahasa Inggris sebesar  476,3.  Meskipun  nilai  tersebut  rendah,  akan  tetapi memenuhi kriteria untuk dapat diterima di ITS.
Berikut  merupakan box-plot untuk  nilai  TKD  Saintek tidak diterima dan nilai TKD Saintek diterima.
Biologi Kimia Fisika Matematika IPA 1100 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 D a ta Boxplot of Nilai TKD Saintek Tidak Diterima Biologi Kimia Fisika Matematika IPA 1200 1000 800 600 400 200 D a ta Boxplot of TKD Saintek Diterima Gambar 4 Box-plot Nilai TKD Saintek
Berdasarkan  Gambar  4 pada box-plot untuk  nilai  TKD Saintek  peminat  yang  dinyatakan  tidak  diterima  lebih  banyak memiliki  outlier.  Salah  satu  contoh  perolehan  nilai  peminat yang  tidak  diterima,  pada box-plot untuk  perolehan  nilai matematika  IPA, outlier tertinggi  merupakan  data  ke-12902 dengan  fisika  sebesar  523,4;  nilai  kimia  sebesar  424,4;  serta nilai  biologi  sebesar  379,6.  Nilai-nilai  tersebut  belum mencukupi kriteria untuk diterima di ITS.

## B. Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Peminat ITS di SBMPTN 2014.
Pemodelan  regresi  logistik  biner  terhadap  peminat  ITS  di SBMPTN  2014  dilakukan  dengan  menggunakan  variabel respon  yaitu  status  penerimaan,  dimana  bernilai  nol  apabila peserta  dinyatakan  tidak  diterima  dan  bernilai  satu  apabila peserta dinyatakan diterima.
1. Uji Independensi
Berikut  merupakan  tabel  uji  independensi  untuk  setiap variabel.
Tabel 4 Uji Independensi Chi-square Variabel 2 hitung Df P-Value Keterangan Jenis Kelamin(X 1 ) 0,781 a 1 0,377 Tidak ada hubungan Domisili(X 2(1) ) 38,367 a 1 0,000 Ada hubungan Tabel 5 Uji Independensi untuk Nilai dengan Spearman Variabel S R P-Value Keterangan Nilai Verbal(X 3 ) 0,224 0,000 Ada hubungan Nilai Numerikal 0,334 0,000 Ada hubungan Nilai Figural(X 5 ) 0,285 0,000 Ada hubungan Tabel 6 Uji Independensi untuk Nilai dengan Spearman (lanjutan)
Nilai Matematika Dasar(X 6 ) 0,387 0,000 Ada hubungan Nilai Bahasa Indonesia(X 7 ) 0,251 0,000 Ada hubungan Nilai Bahasa Inggris(X 8 ) 0,292 0,000 Ada hubungan Nilai Matematika IPA(X 9 ) 0,260 0,000 Ada hubungan Nilai Fisika(X 10 ) 0,371 0,000 Ada hubungan Nilai Kimia(X 11 ) 0,339 0,000 Ada hubungan Nilai Biologi(X 12 ) 0,232 0,000 Ada hubungan
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa hanya ada 11 variabel  yang  signifikan.  Ini  berarti  ada  hubungan  antara variabel  prediktor  terhadap  variabel  respon.  Hal  ini ditunjukkan oleh  nilai  P- value yang kurang dari  α =  5%  atau nilai 2 hitung  lebih besar dari 2 (0,05; ) df  .
2. Analisis Regresi Logistik Secara Individu
Analisis regresi logistik secara univariat dilakukan untuk mengetahui  adanya  pengaruh  dari  masing-masing  variabel dependen terhadap variabel independen secara individu.
Tabel 7 Model Regresi Logistik Uji Individu Variabel Keterangan Estimasi B Wald P- Value Exp (B) Domisili (X 2(1) ) Constant -2,994 879,430 0,000 0,050 Domisili 0,646 37,160 0,000 1,908 Nilai Verbal (X 3 ) Constant -8,285 1166,476 0,000 0,000 Verbal 0,010 651,147 0,000 1,010 Nilai Numerikal (X 4 ) Constant -14,853 1424,402 0,000 0,000 Numerikal 0,020 1121,804 0,000 1,020 Nilai Figural (X 5 ) Constant -11,087 1398,907 0,000 0,000 Figural 0,014 961,078 0,000 1,014 Nilai Matema- tika Dasar (X 6 ) Constant -10,163 2554,650 0,000 0,000 Matematika Dasar 0,012 1829,545 0,000 1,012 Nilai Bahasa Indone-sia (X 7 ) Constant -8,366 1595,365 0,000 0,000 Bahasa Indonesia 0,010 931,696 0,000 1,010 Nilai Bahasa Inggris (X 8 ) Constant -7,724 2194,525 0,000 0,000 Bahasa Inggris 0,009 1256,975 0,000 1,009 Nilai Matematika IPA (X 9 ) Constant -7,796 1795,081 0,000 0,000 Matematika IPA 0,010 993,905 0,000 1,010 Nilai Fisika (X 10 ) Constant -11,437 2248,630 0,000 0,000 Fisika 0,015 1660,878 0,000 1,015 Nilai Kimia (X 11 ) Constant -9,789 2308,874 0,000 0,000 Kimia 0,013 1550,404 0,000 1,013 Nilai Biologi (X 12 ) Constant -7,294 1523,101 0,000 0,001 Biologi 0,009 783,062 0,000 1,009
Berdasarkan tabel 7 dapat diketahui bahwa variabel yang mempunyai  pengaruh signifikan terhadap  status  penerimaan peminat ITS di SBMPTN 2014 adalah variabel Domisili (X 2 ), Nilai  Verbal(X 3 ),  Nilai  Numerikal(X 4 ),  Nilai  Figural(X 5 ), Nilai  Matematika  Dasar(X 6 ),  Nilai  Bahasa  Indonesia(X 7 ), Nilai  Bahasa  Inggris(X 8 ),  Nilai  Matematika  IPA(X 9 ),  Nilai Fisika(X 10 ),  Nilai  Kimia(X 11 ),  dan  Nilai  Biologi(X 12 ). Hal  ini didapatkan  karena  nilai  Wald  lebih  besar  dari  nilai 2 (0,05;1) 
yaitu 3,841 atau nilai P- Value yang kurang dari 0, 05   . 3. Analisis Regresi Logistik Secara Multivariabel Analisis  regresi  logistik  secara  multivariat  dilakukan untuk  mengetahui  signifikansi  seluruh  variabel  independen dan variabel dependen.
a. Uji Serentak
Pembentukan model regresi logistik serentak bertujuan untuk  memperoleh  model  yang  tepat  dan  sederhana berdasarkan faktor-faktor yang dianggap berpengaruh terhadap variabel respon.
Tabel 8 Uji Serentak Chi-square df P- Value Step 6375,880 11 0,000 Block 6375,880 11 0,000 Model 6375,880 11 0,000
Berdasarkan tabel 8 diperoleh bahwa nilai P- Value untuk model  sebesar  0,000  lebih  kecil  dari  nilai  taraf  signifikan sebesar  0,05  maka  tolak  H 0 ,  sehingga  koefisien  berpengaruh  signifikan  secara  serentak.  Kemudian  dilakukan analisis secara parsial.
b. Uji Parsial Uji parsial dilakukan  untuk  mengetahui  adanya pengaruh  dari masing-masing  variabel  dependen  terhadap variabel independen secara parsial.
Tabel 9 Uji Parsial Variabel Estimasi B Wald df P- Value Exp (B) Constant -66,084 774,726 1 0,000 0,000 Domisili(X 2(1) ) 0,799 13,668 1 0,000 2,223 Nilai Verbal(X 3 ) 0,012 153,041 1 0,000 1,012 Nilai Numerikal(X 4 ) 0,007 33,017 1 0,000 1,007 Nilai Figural(X 5 ) 0,009 86,723 1 0,000 1,009 Nilai Matematika Dasar(X 6 ) 0,010 320,059 1 0,000 1,010 Nilai Bahasa Indonesia(X 7 ) 0,012 263,002 1 0,000 1,012 Nilai Bahasa Inggris(X 8 ) 0,010 301,583 1 0,000 1,010 Nilai Matematika IPA(X 9 ) 0,011 225,873 1 0,000 1,011 Nilai Fisika(X 10 ) 0,011 247,635 1 0,000 1,011 Nilai Kimia(X 11 ) 0,010 256,260 1 0,000 1,010 Nilai Biologi(X 12 ) 0,012 261,801 1 0,000 1,012
Berdasarkan tabel 9 dapat diketahui bahwa variabel yang mempunyai  pengaruh signifikan terhadap  status  penerimaan peminat ITS di SBMPTN 2014 adalah variabel Domisili (X 2 ), Nilai  Verbal(X 3 ),  Nilai  Numerikal(X 4 ),  Nilai  Figural(X 5 ), Nilai  Matematika  Dasar(X 6 ),  Nilai  Bahasa  Indonesia(X 7 ), Nilai  Bahasa  Inggris(X 8 ),  Nilai  Matematika  IPA(X 9 ),  Nilai Fisika(X 10 ),  Nilai  Kimia(X 11 ),  dan  Nilai  Biologi(X 12 ). Hal  ini didapatkan  karena  nilai Wald lebih  besar  dari  nilai 2 (0,05;1)  yaitu  3,841  atau  nilai  P- Value yang  kurang  dari 0, 05   sehingga  keputusan  yang  didapatkan  adalah  tolak  H 0 dan diperoleh kesimpulan bahwa paling tidak terdapat satu variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen. 4. Interpretasi Model Interpretasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  model regresi  logistik  biner  pada  peminat  ITS  di  SBMPTN  2014 yang  dihasilkan  dari  variabel-variabel  yang  signifikan, interpretasi model yaitu sebagai berikut.
exp( ( ))
( ) 1 exp( ( )) g x x g x
  
dimana
2(1) 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
( ) 66,084 0,799 0,012 0,007 0,009 0,010 0,012 0,010 0,011 0,011 0,010 0,012 g x X X X X X X X X X X X             
5. Interpretasi Koefisien Parameter Interpretasi  terhadap  koefisien  parameter  ini  dilakukan untuk  menentukan  kecenderungan antara  variabel  independen dengan variabel dependen. Salah satu ukuran yang digunakan untuk  menginterpretasi  koefisien  variabel  prediktor  disebut odds ratio .
Tabel 10 Odds Ratio Variabel Exp (B) Domisili(X 2(1) ) 2,223 Nilai Verbal(X 3 ) 3,32 Nilai Numerikal(X 4 ) 2,01 Nilai Figural(X 5 ) 2,46 Nilai Matematika Dasar(X 6 ) 2,71 Nilai Bahasa Indonesia(X 7 ) 3,32 Nilai Bahasa Inggris(X 8 ) 2,72 Nilai Matematika IPA(X 9 ) 3,004 Nilai Fisika(X 10 ) 3,004 Nilai Kimia(X 11 ) 2,72 Nilai Biologi(X 12 ) 3,32
Berdasarkan  tabel  10 dapat  diketahui  nilai odds  ratio untuk  seluruh  variabel  prediktor.  Pada  variabel  domisili diperoleh  nilai odds  ratio sebesar  2,223.  Hal  ini  berarti peluang  diterima  untuk  peminat  berdomisili  luar  Jawa  2,223 kali lebih besar dibandingkan peminat berdomisili Jawa.  Nilai odds  ratio untuk variabel nilai TKPA dan variabel nilai TKD Saintek  diperoleh  dari  persamaan  2.14  dimana c merupakan suatu bilangan yang biasanya cukup besar (10, 100, 1000, dst). Dalam  hal  ini  ditentukan  sebesar  100,  kemudian  disubstitusi kedalam  persamaan.  Dari  hasil  perhitungan  menunjukkan resiko diterima apabila kenaikan nilai sebesar 100 pada setiap mata uji.
6. Kesesuaian Model Pengujian  kesesuaian  model  dilakukan  menggunakan Hosmer-Lemeshow Goodness-of-fit test .
Tabel 11 Uji Kesesuaian Model Step Chi-square df P-Value 1 14,325 8 0,074
Berdasarkan  tabel  11 dapat  diketahui  bahwa  P- Value yang dihasilkan adalah 0,074 atau lebih dari 0,05   sehingga menghasilkan  keputusan  gagal  tolak  H 0 maka  model  sesuai (tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model).

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  maka  dapat diambil kesimpulan bahwa gambaran umum dari peminat ITS di  SBMPTN  2014,  berdasarkan  data  Biodata  Peminat  ITS
diperoleh  bahwa  jumlah  peminat  keseluruhan  adalah  sebesar 14.163 dengan jumlah diterima sebesar 1.150 peserta, sisanya sebesar  13.013  peserta  dinyatakan  tidak  diterima.  Dari keseluruhan peminat, diketahui bahwa sebanyak 9.800 peserta berjenis  kelamin  laki-laki,  sisanya  sebanyak  4.363  peserta berjenis  kelamin  perempuan.  Berdasarkan  domisili  peminat, diperoleh  bahwa  peminat  terbesar  berasal  dari    daerah  Jawa Timur yaitu sebesar 9.013 peserta. Berdasarkan analisis regresi logistik biner diperoleh model sebagai berikut.
2(1) 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
( ) 66,084 0,799 0,012 0,007 0,009 0,010 0,012 0,010 0,011 0,011 0,010 0,012 g x X X X X X X X X X X X             
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka saran  yang  dapat  diberikan  oleh  peneliti  adalah Perlu  adanya persiapan  yang  matang  untuk  menghadapi  SBMPTN dikarenakan  persaingan  yang  semakin  ketat  dan  jumlah penerimaan  yang  sangat  sedikit. Metode  yang  digunakan dalam  penellitian  ini  kurang  sesuai  dikarenakan  proporsi antara  diterima  dan  tidak  diterima  tidak  seimbang,  sehingga sebaiknya  menggunakan  metode  lain  untuk  memperbaiki penelitian  ini.  Disarankan  menggunakan  metode  yang  lebih sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] SBMPTN. (2014). Diambil kembali dari http://sbmptn.or.id/?mid=13 [2] Vaus, D. A. (2002). Survey in Social Research 5th Edition. New South Wales : Allen and Unwin .
[3] Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. USA: John Wiley & Sons.
[4] Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. New York: John Wiley & Sons.