## Prima: Jurnal Pendidikan Matematika
Vol. 2, No. 1, Januari 2018, hal. 67-80 P-ISSN: 2579-9827, E-ISSN: 2580-2216

## PENERAPAN MODEL REGRESI LOGISTIK BINER PADA MOTIF FAKTOR KEWIRAUSAHAAN PEREMPUAN
1 Hirlan Khaeri, 2 Gandhi Pawitan
1 Prodi Master Statistika Universitas Padjajaran, Jl. Dipatiukur No. 35 Bandung, (022) 84288888
2 Universitas Katolik Parahiyangan, Jl. Ciumbuleuit No. 94 Bandung, (022) 2032655 e-mail: hirlan16001@mail.unpad.ac.id

## Abstrak
Keterlibatan  perempuan  dalam  kewirausahaan  mengalami  peningkatan  dalam  10  tahun  terakhir.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik wirausaha perempuan Indonesia dan faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan mereka untuk terlibat dalam kegiatan wirausaha. Model regresi logistik biner akan digunakan untuk analisis  empirik  pada  data  hasil  survei Adult  Populations  Survey (APS)  yang  dilakukan Global Entrepreneurship  Monitoring (GEM).  Alat  analisis  ini  umum  digunakan  pada  penelitian  ekonomi  dan  sosial dengan respon biner (0 dan 1). Ada 11 variabel terkait karakteristik pelaku wirausaha yang diduga mempunyai pengaruh  terhadap  keputusan  perempuan  untuk  terlibat  dalam  kegiatan  wirausahan  tahap  awal (Early-stage Entrepreneurship  Activity) .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  sebelas  variabel  yang  dilibatkan  dalam model  hanya  enam  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  keputusan  untuk  terlibat  dalam  aktivitas kewirausahaan, yaitu, knowent, opport, suskill, age, fearfail, dan GEMOCCU dengan reliabilitas prediksi model sebesar 79,9 persen.
Kata Kunci: APS, GEM, Kewirausahaan, Wirausaha Perempuan, Regresi logistik biner

## Abstract
Women's  involvement  in  entrepreneurship  activities  has  improved  in  the  last  10  years.  This  study  aims  to examine the characteristics of Indonesian women entrepreneurs and define influence factors of their decision to engage in entrepreneurial activities. Binary logistic regression model will be used on Adult Populations Survey (APS)  survey  data  that  conducted  by  Global  Entrepreneurship  Monitoring  (GEM).  This  analysis  tool  is commonly used in economic and social studies with binary responses (0 and 1). There are 11 variables related to the characteristics of entrepreneurs who allegedly have an influence on  women's decisions to engage in Early- stage  Entrepreneurship  Activity  (Early-stage  Entrepreneurship  Activity).  The  results  showed  that  only  six variables had a significant effect on the  model. These variables are knowent, opport, suskill, age,  fearfail, and GEMOCCU with model prediction reliability of 79.9 percent.
Keywords : APS, GEM, Entrepreneurship, Woman Entrepreneur, Logistic Biner Regression

## PENDAHULUAN
Aktivitas ekonomi online ( e-commerce ) mengalami peningkatan pesat dalam beberapa tahun  terakhir.  Berdasarkan  catatan  Bank  Indonesia,  nilai  transaksi e-commerce pada  tahun 2014  mencapai  2,6  juta  dolar  Amerika  atau  setara  dengan  Rp.  34,5  Triliun.  Akses  internet yang  makin  mudah  dan  berkembangnya  teknologi  media  sosial  menarik  minat  masyarakat untuk membuat usaha khususnya jasa dan perdagangan. E-commerce membuat pembeli dan penjual berinteraksi tanpa keluar rumah. Pangsa pasar Indonesia yang besar memiliki potensi besar untuk menunjang pertumbuhan ekonomi.
Perempuan  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  laki-laki  dalam  hal  ketekunan, ketelitian,  dan  ketelatenan.  Selain  itu  kemampuan multitasking yang  mereka  miliki
68
memungkinkan mereka melakukan banyak hal dalam waktu bersamaan. Perkembangan usaha e-commerce sangat menguntungkan bagi para perempuan. Kebutuhan akan ruang aktualisasi diri serta tuntutan untuk lebih banyak waktu di rumah dapat terpenuhi secara bersamaan.
Saat ini siapa pun dapat memiliki kegiatan usaha meskipun disibukkan dengan kegiatan rutin  lain  yang  mereka  lakukan  setiap  hari.  Pelajar,  mahasiswa,  bahkan  ibu  rumah  tangga, bisa  mengurus  perusahaan  tanpa  perlu  keluar  rumah,  bolos  sekolah,  atau  cuti  kuliah.  Wajar jika  penduduk  perempuan  dikatakan  sebagai  potensi  sumber  daya  yang  saat  ini  belum diberdayakan  dengan  optimal.  Neila  (2014)  menyebutkan  bahwa  ada  kecenderungan  yang menunjukkan bahwa keterlibatan perempuan dalam kewirausahaan terus meningkat dalam 10 tahun terakhir
Penelitian  ini  akan  mengulas  bagaimana  karakteristik  wirausaha  perempuan  di Indonesia  dan  faktor  apa  saja  yang  mendorong  mereka  memutuskan  untuk  terlibat  dalam kegiatan  wirausaha.  Penelitian  ini  diarapkan  mampu  memberikan  informasi  penting  yang dapat  digunakan  untuk  pembinaan  dan  pemberdayaan  masyarakat  kususnya  kaum perempuan.
Karakteristik  dari  kegiatan  wirausaha  antar  negara  sangat  mungkin  berbeda.  Untuk memahami  karakter  para  pekerja  dan  wirausaha  khususnya  perempuan  umumnya  dapat dilihat  dari  sektor  industri,  penggunaan  teknologi,  pekerjaan  perusahaan,  dan  potensi pertumbuhannya secara umum polanya hampir serupa dengan laki-laki (Allen, Langowitz, & Minniti, 2006).
Pengembangan  usaha  dan  wirausaha  untuk  kaum  perempuan  merupakan  potensi  yang sangat besar untuk memajukan perekonomian, mempercepat laju pertumbahan ekonomi dan meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Selain  itu,  hal  ini  juga  bisa  menjadi  solusi  untuk menurunkan tingkat pengangguran dan angka kemiskinan.

## Data dan Analisis Deskriptif
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  hasil  survei Global Entrepreneurship  Monitoring (GEM)  (2015)  yang  secara  spesifik  melakukan  penelitian dalam  bidang  kewirausahaan  dan  iklim  usaha.  Dari  jumlah  sampel  di  Indonesia  tahun  2015 sebanyak  4.500  responden,  penelitian  ini  hanya  mengambil  responden  survei  perempuan sehingga jumlahnya hanya 2.210 responden dengan kisaran umur 18-64 tahun yang tersebar di 16 provinsi terpilih.
Angka  prevalensi  kegiatan  wirausaha  di  Indonesia  pada  tahun  2006  menunjukkan bahwa  persentase  pengusaha  perempuan  masih  sangat  jauh  dibandingkan  laki-laki,  secara
69 keseluruhan (nascent+new+established) perempuan hanya sekitar 9,65 persen dibandingkan laki-laki  yang  sudah  mencapai  24,76  persen  (Allen  et  al.,  2006).  Dengan  jumlah  penduduk perempuan  yang saat  ini sudah lebih dari 126 juta jiwa dengan laju pertumbuhan penduduk sebesar  1,38  persen  pertahun  (Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  2015)  tidak  salah  jika pengembangan  kewirausahaan  perempuan  bisa  menjadi  salah  satu  solusi  peningkatan kesejahteraan penduduk Indonesia.
Berikut  adalah  beberapa  informasi  yang  bisa  menggambarkan  kondisi  kegiatan wirausaha perempuan di Indonesia pada tahun 2015.

## Gambar 1. Distribusi Persentase Wirausaha Perempuan Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal Tahun 2015
Umumnya di wilayah kota besar persentase wirausaha perempuan cenderung tinggi. Di beberapa  daerah  yang  memiliki  reputasi  unggul  dalam  industri  kreatif  seperti  Bandung, Semarang  dan  Surakarta  (Solo)  dan  Jakarta  persentase  dari  jumlah  wirausaha  perampuan relatif tinggi (Gambar 1).
Gambar 2. Distribusi Persentase Wirausaha Perempuan Berdasarkan Kelompok Umur Tahun 2015
2.94 5.23 3.92 2.29 3.59 5.23 7.52 12.42 10.78 10.46 7.52 3.27 4.25 14.38 3.92 2.29 Banda Aceh Padang Palembang Serang Bandung Surabaya Mataram Pontianak 16.67 15.36 16.01 23.20 14.05 5.23 5.23 4.25 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 <25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56++
70
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  pelaku  wirausaha  perempuan  di  Indonesa  didominasi oleh  kelompok  usia  36-40  tahun.  Kelompok  usia  muda  antara  18-35  tahun  distribusinya relatif merata. Jumlah pengusaha perempuan mulai menurun di kelompok umur 41 tahun ke atas. Perkembangan teknologi informasi, media sosial, dan komunitas-komunitas sosial yang terkait  kewirausahaan  yang  ada  saat  ini  bisa  jadi  merupakan  katalis  dalam  pemberdayaan perempuan untuk membangun usaha yang lebih mapan.
Sementara  jika  dilihat  dari  tingkat  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  (Gambar  3) nampak  bahwa  penduduk  perempuan  lulusan  SMA  menempati  persentase  tertinggi selanjutnya lulusan SMP. Para sarjana ikut serta dalam kegiatan wirausaha namun angkanya tidak besar. Hal ini wajar karena penduduk berpendidikan tinggi lebih memilih untuk menjadi pegawai di perusahaan bereputasi atau di lembaga-lembaga pemerintahan.

## Gambar 3. Distribusi Wirausaha Perempuan Berdasarkan Kelompok Tingkat
Pendidikan Tahun 2015

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  menerapkan  metode  analisis  regresi  logistik  (reglog) pada  data  hasil  survei  APS  yang  dilakukan  GEM.  Reglog digunakan  untuk  menjelaskan hubungan  antara  variabel  respon  dikotomik  (biner)  dengan  variabel  prediktor  berupa  data berskala interval atau kategorik (Hosmer & Lemeshow, 1989). Variabel yang dikotomik/biner adalah  variabel  yang  hanya  mempunyai  dua  kategori,  yaitu  kejadian sukses (𝑌 = 1) dan kejadian gagal (𝑌 = 0) .
GEM  melakukan  survei  APS  dengan  berfokus  pada  pengumpulan  data  terkait kewirausahaan  di  beberapa  negara  di  Dunia  termasuk  Indonesia.  Penerapan  reglog  pada
013 024 051 011 NONE SMP SMA
S1+
71 variabel-variabel terpilih dari APS dalam penelitian ini diharapkan dapat  menjelaskan motif faktor yang menyebabkan para perempuan memutuskan untuk berwirausaha.
Pada  model  linear  umum (general  linear  model) ,  komponen  acak  tidak  harus mengikuti  sebaran  normal,  tapi  harus  masuk  dalam sebaran  keluarga  eksponensial. Variabel respon  Y  dikotomik  pada  kasus  ini  diasumsikan  mengikuti  distribusi  Bernoulli  yang merupakan  bagian  dari  sebaran  keluarga  eksponensial.  Sehingga  reglog  relevan  digunakan untuk analisis pada data yang akan digunakan.
Bentuk umum fungsi regresi logistik sebagaimana berikut:
0 1 1 ( ) ... p p
g x x x        (1)
sehingga persamaan untuk menentukan peluangnya dapat diperoleh:
      1 g x g x e x e    (2)
dengan 0 ≤ 𝜋(𝑥) ≤ 1 merupakan peluang kejadian sukses dan 𝛽 𝑗 adalah parameter dengan 𝑗  =  1,2, . . . , 𝑝. Fungsi 𝜋(𝑥) merupakan  fungsi  non-linier,  sehingga  transformasi  ke  dalam bentuk  logit  perlu  dilakukan.  Transformasi  kedalam  fungsi  linier  untuk  memudahkan interpretasi  hubungan  antara  respon  dan  prediktor.  Transformasi  logit  dari  (1)  dan (2) menghasilkan formulasi yang lebih sederhana, yakni:
       
      0 1 1 0 1 1 0 1 1 ( ) ln ... sehingga
1 exp ... 1 ... p p p p p p x g x x x x x x x x x                          
Variabel-variabel prediktor yang akan digunakan ada sebelas yakni:
1) Usia (age)
2) Status pekerjaan (GEMoccu)
3) Total pendapatan rumah tangga per tahun (idrinc)
4) Kekhawatiran akan kegagalan berwirausaha (fearfail)
5) Mengetahui ada orang lain yang dikenalnya yang memulai usaha (knowent)
6) Tingkat pendidikan tertinggi yang ditamatkan (idreduc)
7) Kemampuan dan pengalaman dalam kewirausahaan (suskill)
8) Peran media dalam memberitakan kemunculan usaha baru (nbmedia)
9) Persepsi tentang peluang usaha enam bulan ke depan (opport)
10) Merasa puas dengan pekerjaan saat ini (ecsatf)
72

## 11) Merasa cukup dengan pendapatan dari pekerjaan saat ini (ecinc)

## Pendugaan Parameter
Metode estimasi parameter dalam reglog ada 3 yakni:
1) Metode kemungkinan maksimum ( Maximum Likelihood -ML )
2) Metode  kuadrat  terkecil  tertimbang  noniterasi ( Noniterative  Weight  Least  Square Method )
3) Analisis fungsi diskriminan ( Discriminant Fuction Analysis )
Dari ketiga metode di atas, metode maksimum likelihood (ML) lebih sering digunakan dengan alasan lebih praktis (Djalal & Usman, 2002). Metode estimasi ML merupakan metode kuadrat  terkecil  tertimbang  dengan  beberapa  proses  iterasi,  sedangkan  metode noniterative weight  least  square tidak  perlu  proses  iterasi.  Kedua  metode  ini ekuivalen  secara  asimtotik, artinya  pada  sampel  berukuran  besar  keduanya  akan  menghasilkan  estimator  yang  identik. Sementara itu, fungsi diskriminan mensyaratkan prediktor yang kuantitatif mengikuti sebaran normal. Penduga dari fungsi diskriminan akan over estimate bila syarat sebaran normal tidak terpenuhi.

## Uji Signifikansi Model
Pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon secara bersama-sama (overall) di dalam model dapat diketahui dengan Uji khi-kuadrat (𝜒 2 ) . Hipotesisnya sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 =. . . = 𝛽 𝑝 = 0 (prediktor  tidak  berpengaruh  signifikan  secara  simultan  pada respon).
𝐻 𝑎 :  minimal  ada  satu 𝛽 𝑗 ≠  0 (sedikitnya  ada  satu  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap respon), untuk j = 1, 2, ..., p .
Statistik uji yang digunakan adalah:
  2 ij ij hitung ij ij f e e     dengan derajat bebas (𝑛 − 1)(𝑝 − 1)
dengan:
𝑓 𝑖𝑗 : ML dari Reduced Model atau model yang terdiri dari konstanta saja.
𝑒 𝑖𝑗 : ML dari Full Model atau dengan semua variabel prediktor dilibatkan.
𝑛 : Jumlah Observasi
𝑝 : Jumlah variabel prediktor
𝐻 0 ditolak pada kondisi 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 atau pada 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  <  𝛼 .
73 Kriteria  lain  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penggunaan  model  logistik  adalah  statistik Hosmer and Lemeshow, Negelkerke R square, dan Plot klasifikasi.
a. Pengujian Hosmer Lemeshow
𝐻 0 : Model cukup mampu menjelaskan data atau sudah sesuai.
𝐻 𝑎 : Model tidak cukup mampu menjelaskan data atau tidak sesuai.
Tolak 𝐻 0 saat signifikansi < 0,05.
b. Negelkerke R square dapat dilihat dari ringkasan model pada hasil pengolahan dengan SPSS.  Nilai  statstik  ini  dapat  diinterpretasikan  sebagaimana  koefisien  determinasi pada regresi linier. Namun, nilai ini hanya bersifat pendekatan koefisien determinasi pada regresi logistik tidak dapat diitung seperti pada regresi linier.
c. Plot klasifikasi atau tabel klasifikasi memberikan gambaran secara umum kemampuan model dalam menentukan klasifikasi secara tepat. Nilai persentase yang diperoleh dari tabel ini merupakan besaran ketepatan model dalam pengklasifikasian.

## Uji Parsial dan Pembentukan Model
Analisis  statistik  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  yang  tepat  dan  memiliki keeratan  hubungan  antara  model  dengan  data  observasi.  Pengujian  keberartian  parameter (koefisien β )  secara  parsial  dapat  dilakukan  melalui Uji  Wald.  Hipotesis  dalam  uji  wald sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 0 =  0 (variabel prediktor ke- j tidak berpengaruh signifikan terhadap respon).
𝐻 𝑎 : 𝛽 𝑗 ≠  0 (variabel prediktor ke- j signifikan berpengaruh pada respon) untuk j = 1, 2, ..., p . dengan statistik uji sebagai berikut:
  2 j j w se         
 
dengan:
𝛽 𝑗 = nilai koefisien regresi logistik untuk variabel ke-j
𝑆𝑒(𝛽 𝑗 ) = nilai standard error untuk variabel ke- j
Hipotesis akan ditolak jika 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  <  𝛼 yang berarti prediktor X j secara parsial signifikan berpengaruh terhadap respon Y.
74

## Odds Ratio
Odds ratio merupakan ukuran risiko atau kecenderungan untuk kejadian “sukses” antara satu kategori dengan kategori lainnya. Definisi ratio odds untuk X j = 1 terhadap X j = 0. Odds ratio menyatakan risiko atau kecenderungan pengaruh observasi dengan X j = 1 adalah berapa kali  lipat  jika  dibandingkan  dengan  observasi  dengan  X j =  0.  Untuk  variabel  bebas  yang berskala kontinyu maka interpretasi dari koefisien β j pada model regresi logistik adalah setiap kenaikan c unit pada variabel bebas menyebabkan risiko terjadinya Y = 1, adalah exp (c.βj) kali lebih besar. Rasio odds dilambangkan dengan θ, didefinisikan sebagai perbandingan dua nilai odds X j = 1 dan X j = 0, sehingga:
            1 / 1 1 0 / 1 0                 (3)

## Model dan Evaluasi Model
Pada  penelitian  ini  model  awal  dengan  sebelas  presiktor  yang  diduga  berpengaruh terhadap respon sebagaimana berikut:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ( ) g x knowent opport suskill Age fearfail GEMoccu idhinc idreduc ecinc escatf nbmedia
                          (4)
Proses dengan paket program SPSS memberikan hasil sebagaimana Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil Uji Signifikansi Parsial Model 11 Variabel
Variabel B S.E. Sig. Knowent 0,363 0,161 0,024 Opport 0,523 0,129 0,000 Suskill 0,520 0,149 0,000 Age -0,024 0,006 0,000 Fearfail -0,448 0,127 0,000 GEMoccu 0,243 0,023 0,000 Idrinc -0,108 0,060 0,072 Idreduc 0,107 0,071 0,130 Ecinc 0,023 0,090 0,801 Ecsatf -0,132 0,097 0,176 Nbmedia -0,066 0,147 0,653 Konstanta -1,307 0,497 0,008
Diperoleh bahwa untuk  variabel  pendapatan, pendidikan, puas terhadap pekerjaan saat ini, puas pada pendapatan dari pekerjaan saat ini, dan perhatian media massa tidak signifikan. Tahap selanjutnya setelah menghilangkan variabel yang tidak signifikan diperoleh informasi sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Signifikansi Parsial Model 6 Variabel
Variabel B S.E. Sig. Knowent 0,568 0,147 0,000 Opport 0,727 0,118 0,000 Suskill 0,810 0,136 0,000 Age -0,015 0,005 0,004 Fearfail -0,546 0,116 0,000 GEMoccu 0,291 0,026 0,000 Konstanta -3,089 0,260 0,000
Dari  Tabel  2  diperoleh  ada  enam  variabel  yang  signifikan  membentuk  model  yang mempengaruhi keputusan perempuan untuk terlibat dalam kegiatan kewirausahaan. Sehingga model berdasarkan fungsi (1) yang digunakan sebagai berikut:
0 1 2 3 4 5 ( ) g
g x knowent opport suskill age fearfail GEMoccu                 (5)
Kemudian  proses  reglog  dilakukan  kembali  dengan  mendefinisikan  variabel  kategorik yang terlibat dalam model dengan struktur berikut:
Tabel 3. Struktur Respon Variabel Kategorik
Variabel Respon involve TEA (Y)  0="tidak" 1="ya" ‘ knowent 1="tidak tahu" 0="tidak" 1="ya" opport 1="tidak tahu" 0="tidak" 1="ya" suskill 0="tidak" 1="ya" fearfail 0="tidak" 1="ya" GEMoccu 1="penuh: penuh atau paruh waktu"  5="Pelajar" 2="hanya paruh waktu" 6="Tidak Bekerja, lainnya" 3="pensiun, tidak bisa" 7="wirausaha mandiri" 4="home maker"
76

## Uji Statistik pada model
Uji signifikansi model dengan khi-kuadrat ( 𝜒 2 )
Dari  hasil  SPSS  didapatkan 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 733,694 dan 𝜒 2 (11,0,05) = 19,675 dengan  nilai signifikansi  0,000  sehingga 𝐻 0 ditolak  dan  berarti  bahwa  secara  simultan  variabel  bebas berpengaruh  terhadap  variabel  tak  bebas  pada  model.  Hal  ini  juga  bermakna  bahwa  model dengan  variabel  bebas  yang  diajukan  cocok (fit). Dari  proses  perhitungan  aket  program  SPSS diperoleh  Statistik  Hosmer  Lemeshow  yang  nilai  signifikansinya  0,369  >  0,05.  Hal  ini  berarti bahwa  berdasarkan  uji  Hosmer  Lemeshow  pada  tingkat  keyakinan  95  persen  model  yang diajukan  sudah  cukup  mampu  menjelaskan  data  yang  digunakan  atau  dengan  kata  lain  model sudah sesuai. Selanjutnya dari ringkasan model diperoleh nilai Negelkerke R square 0,443 artinya diperkirakan  model  yang  diajukan  mampu  menjelaskan  variasi  variabel  independen  sebanyak 44,3  persen  sementara  55,7  persen  lainnya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  model.  Nilai negelkerke harus didukung dengan informasi  pada tabel  klasifikasi  karena sifatnya  yang berupa pendekatan.  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ternyata mampu melakukan prediksi klasifikasi variabel respon cuckup baik, yakni sekitar 79,9 persen.
Tabel 5. Tabel Klasifikasi
Prediksi Terlibat dalam aktifitas Kewirausahaan Total early-stage Persentase Tepat No Yes Terlibat dalam aktifitas Kewirausahaan Total early-stage No 1500 172 89,7 Yes 271 259 48,9 Persentase Keseluruhan 79,9
Informasi-informasi  di  atas  mengarahkan  pada  kesimpulan  bahwa  model  yang  diajukan  sudah cukup  baik  dan  tepat  digunakan  pada  data  yang  digunakan.  Selanjutnya  perlu  diperiksa bagaimana hubungan anara masing-masing prediktor terhadap respon.

## Uji parsial dengan Wald
Uji parsial dialakukan untuk melihat bagaimana pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas secara parsial. Dari pengolahan dengan SPSS diperoleh informasi sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Signifikansi Parsial Model 6 Variabel dengan Penjabaran Kategori
Variabel B S.E. df Sig. knowent(1) 0,371 0,159 1  0,020 opport(1) 0,524 0,127 1  0,000 suskill(1) 0,410 0,148 1  0,006
77 Variabel B S.E. df Sig. Age -0,026 0,006 1  0,000 fearfail(1) -0,485 0,125 1  0,000 GEMoccu 6  0,000 GEMoccu(1) -1,778 0,406 1  0,000 GEMoccu(2) -19,219 8559,948 1  0,998 GEMoccu(3) -3,122 0,398 1  0,000 GEMoccu(4) -20,066 5075,085 1  0,997 GEMoccu(5) -2,111 0,734 1  0,004 GEMoccu(6) 1,160 0,138 1  0,000 Konstanta -0,843 0,279 1  0,003
Tabel 4 menunjukkan bahwa variabel-variabel yang digunakan secara parsial berpengaruh signifikan pada respon kecuali untuk rincian status pekerjaan pada kategori ke-2 dan ke-4. Model akhir yang diperoleh adalah sebagai berikut:
   
( ) ln 0,843 0, 371
(1) 0, 524 (1) 1 0, 410 (1) 0, 026 0, 485 (1) 1, 778 (1) 19, 219 (2) 3,122 (3) 20, 066 (4) 2,111 (5) 1,160 (6)
g x knowent opport suskill age fearfail GEMoccu GEMoccu GEMoccu GEMoccu
GEMoccu GEMoccu
                      
(6)
Model yang diperoleh layak untuk diterima dan dapat diinterpretasikan lebih lanjut.

## Langkah-langkah Analisis
Tahapan yang dilakukan dalam analisis motif faktor kewirausahaan perempuan dengan menggunakan regresi logistik biner sebagai berikut:
1. Memisahkan  responden  perempuan  dan  laki-laki  pada  set  data.  Dilakukan  eliminasi pada observasi yang mengandung missing data pada setiap variabel prediktor.
2. Melakukan analisis deskriptif terhadap data
3. Mengestimasi  parameter  dalam  model  dengan  respon  biner  dengan  menggunakan software SPSS
4. Membuat model analisis regresi logistik
5. Melakukan pegujian kebaikan model

## 6. Membuat kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  pada Classification  Table (tabel  5)  dari  jumlah  sampel sebanyak 2.210 orang perempuan pada data observasi sebagai pembanding bagi model, yang
78
tidak  terlibat  dalam  kegiatan  kewirausahaan  1.500  +  127  =  1.627  orang.  Responden  yang benar-benar  tidak  terlibat  dalam  kegiatan  kewirausahaan  sebanyak  1.500  orang  dan  yang seharusnya tidak terlibat dalam kegiatan kewirausahaan namun terlibat, sebanyak 127 orang. Jumlah  sampel  yang  terlibat  dalam  kegiatan  kewirausahaan  271  +  259  =  530  orang. Responden yang benar-benar terlibat dalam kegiatan kewirausahaan sebanyak 271 orang dan yang  seharusnya  terlibat  namun  tidak  terlibat,  sebanyak  259  orang.  Hasil  tersebut berdasarkan  prediksi  model  yang  memiliki  kemampuan  prediksi  79,9  persen.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  dari  model  reglog  yang  diperoleh  masih  ada  beda  pengklasifikasian sekitar 386 orang atau sekitar 17,46 persen.
Interpretasi model reglog biasa juga dilakukan dengan melihat nilai Rasio Odds (Odds Ratio) .  Dari  model  yang  diperoleh  kita  memiliki  enam  variabel  prediktor (X). Lima diantaranya  bersifat  kategorik.  Nilai  rasio  odds  masing-masing  variabel  diperoleh  dengan membandingkan  dengan  variabel  acuan  pada  masing-masing  variabel  kategori.  Variabel acuan  yang  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  pertama  pada  masing-masing variabel kategori.
Tabel 6. Odds Rasio Variabel Independen Variabel Exp (B)  95% C.I.for EXP (B) Lower Upper knowent(1) 1,449 1,061 1,979 opport(1) 1,689 1,316 2,166 suskill(1) 1,507 1,127 2,014 Age 0,974 0,963 0,986 fearfail(1) 0,616 0,482 0,786 GEMoccu GEMoccu(1) 0,169 0,076 0,374 GEMoccu(2) 0,000 0,000 GEMoccu(3) 0,044 0,020 0,096 GEMoccu(4) 0,000 0,000 GEMoccu(5) 0,121 0,029 0,511 GEMoccu(6) 3,189 2,435 4,177 Constant 0,430
Besarnya  pengaruh  tiap  varaibel  ditunjukkan  oleh  nilai  EXP  (B)  atau  disebut  juga dengan  istilah  Odss  Ratio  (OR).  Responden  yang  mengetahui  seseorang  yang  dekat dengannya berwirausaha dengan OR 1,449 maka responden tersebut lebih cenderung terlibat kegiatan wirausaha 1,449 kali dibandingkan responden yang menjawab tidak mengetahui ada orang  yang  dekat  dengannya  berwirausaha  dengan  hubungan  variabel  dependen  dan
79 independen yang sifatnya positif. Responden yang memiliki persepsi peluang usaha dalam 6 bulan kedepan lebih cenderung terlibat kegiatan kewirausahaan 1,689 kali dibandingkan yang tidak.  Responden  yang  memiliki  kemampuan  dan  pengalaman  lebih  cenderung  1,127  kali untuk  terlibat  dibandingkan  yang  tidak.  Semakin  tua  usia  responden  kecenderungan  untuk terlibat  dalam  kegiatan  wirausaha  makin  berkurang,  dengan  koefisien  negatif  berarti hubungan  variabel  usia  dengan  variabel  independen  berbeda  arah.  Responden  yang  merasa takut  gagal  dalam  berwirausaha  hanya  memiliki  kecenderungan  untuk  terlibat  0,616  kali dibandingkan  yang  tidak,  dengan  kata  lain  responden  yang  tidak  merasa  takut  gagal  lebih cenderung 1,625 kali untuk terlibat.
Untuk  variabel  status  pekerjaan  ada  dua  kategori  yang  tidak  signifikan  sehingga variabel  tersebut  tidak  berbeda  signifikan  dibanding  variabel  acuan  dalam  menjelaskan respon  pada  variabel  independen.  Responden  yang  bekerja  hanya  paruh  waktu  hanya cenderung  0,169  kali  untuk  terlibat  dibanding  pekerja  full  time.  Responden  yang  berstatus homemaker  hanya  0,044  kali  dibanding  pekerja  penuh.  Responden  yang  tidak  bekerja  dan lainnya  memiliki  kecenderungan  0,121  kali.  Terakhir,  wirausaha  mandiri  memiliki kecenderungan terlibat 3,189 kali dari pada pekerja full time.

## SIMPULAN DAN SARAN
Kegiatan  wirausaha  perempuan  di  Indonesia  didominasi  oleh  penduduk  usia  18-40 tahun.  Kelompok  umur  yang  paling  banyak  adalah  36-40  tahun.  Kegiatan  wirausaha perempuan lebih tinggi di wilayah perkotaan yang “besar” hal ini mungkin saja terjadi karena kemudahan  terhadap  pasar  baik  riil  maupun  maya.  Sedangkan  untuk  tingkat  pendidikan tertinggi  yang  ditamatkan  pengusaha  perempuan  di  di  Indonesia  didominasi  oleh  lulusan SMA namun pada uji model ternyata faktor pendidikan tidak signifikan berpengaruh terhadap keikutsertaan peremuan dalam kegiatan kewirausahaan.
Untuk  pengembangan  kewirausahaan  khususnya  penduduk  perempuan  dibutuhkan orang  yang  memiliki  pengetahuan  dan  pengalaman  dalam  berwirausaha,  optimis  melihat peluang,  dan  percaya  diri  usahanya  akan  berhasil.  Faktor  jaringan  sosial  seperti  mengenal atau  mengetahui  orang-orang  disekitarnya  memulai  usaha  juga  bisa  menjadi  motivasi responden  untuk  terlibat  dalam  kegiatan  wirausaha.  Perempuan  yang  masih  berusia  muda terbiasa bekerja berwirausaha ataupun bekerja paruh waktu memiliki potensi yang cukup baik untuk  terlibat  dalam  kegiatan  wirausaha.  Faktor-faktor  tersebut  secara  bersama-sama
80
memiliki  hubungan  erat  dengan  keputusan  seseorang  perempuan  untuk  terlibat  dalam kegiatan kewirausahaan.
Dari  informasi  tersebut,  para  pembuat  kebijakan  bisa  mempertimbangkan  bagaimana cara  merangsang  para  penduduk  khususnya  kaum  perempuan  untuk  terlibat  dalam  kegiatan kewira  usahaan,  misalnya  dengan  memberikan  pendidikan  dan  pelatihan  skill  wirausaha, pelatihan motivasi, program usaha mandiri dan kelompok usaha bersama untuk memberikan pengalaman  berwirausaha,  dan  pengembangan  komunitas  wirausaha  perempuan.  Untuk efektifitas program, pemerintah perlu menentukan sasaran pada penduduk perempuan berusia muda  (18-40  tahun)  dan  penrempuan  yang  terbiasa  melakukan  pekerjaan  baik  itu  pekerja fulltime , paruh waktu, atau wirausaha mandiri yang mau mengembangkan usahanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Allen,  E.  I.,  Langowitz,  N.,  &  Minniti,  M.  (2006). Global  Entrepreneurship  Monitor.  2006 Report on Women and Entrepreneurship . London. Retrieved from http://www.babson.edu/Academics/centers/blank-center/global- research/gem/Documents/gem-2006-women-entrepreneurship-report.pdf Badan Pusat Statistik (BPS). (2015). No Title. Retrieved from https://www.bps.go.id/ Djalal, N., & Usman, H. (2002). Penggunaan Teknik Ekonometri . Jakarta: Rajawali Press.
Global  Entrepreneurship  Monitoring  (GEM).  (2015).  No  Title.  Retrieved  from http://www.gemconsortium.org/
Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.  (1989). Applied  Logistic  Regression .  New  York:  Wiley- Interscience.
Neila,  H.  (2014).  Cultural  and  Socio  Economic  Experiences  of  Female  Entrepreneurs  in Brazil  and  the  United  States :  An  Exploratorial  and  Empirical  Analysis. Journal  of Women’s  Entrepreneurship  and  Education , 3 (1–2),  3–37.  Retrieved  from http://ebooks.ien.bg.ac.rs/id/eprint/522