Analisis Faktor untuk Memotivasi Sekolah di Madura Terhadap Tenaga Pengajar Kimia yang Sesuai Lulusan Menggunakan Fuzzy Logistik Regresi
Luluk Nurfitriyah 1 , Tony Yulianto 2 , M. Faris Fadillah Mardianto 3
1 Universitas Islam Madura, LulukNurfitriyah@uim.ac.id
2 Universitas Islam Madura, toniyulianto65@gmail.com 3 Universitas Airlangga, fm.fariz@yahoo.com
DOI 10.31102/zeta.2021.6.2.62-66

## ABSTRACT
Factor analysis using the fuzzy logistic regression method is a study that can provide an estimate of the probability of an outcome, usually defined as "success." It is expected that the probability of success is estimated to be close to the actual probability. In the fuzzy logistic regression  model  it  is  estimated  using  the  maximum  likelihood  estimation  method,  the  fuzzy logistic  regression  model  uses  several  tests.  This  study  aims  to  determine  the  prediction  of school  interest  in  teaching  staff  according  to  their  graduation,  especially  in  the  field  of chemistry. The final result of several tests that have been done is to get a greater MDM value in accordance with the "goodness-of-fit" which is 0.8220 which means that it is very good to be applied to predicting data.
Keywords: factor analysis, fuzzy logistic regression MDM

## ABSTRAK
Analisis  faktor  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  logistik  regresi  merupakan penelitian  yang  dapat  memberikan  perkiraan  probabilitas  suatu  hasil,  biasanya  ditetapkan sebagai  “keberhasilan”  sangat  diharapkan  bahwa  probabilitas  keberhasilan  diperkirakan mendekati  probabilitas  sebenarnya.  Dalam  model  fuzzy  logistik  regresi  diestimasi  dengan metode estimasi kemungkinan maksimum, model fuzzy logistik regresi menggunakan beberapa pengujian. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi minat sekolah terhadap tenaga pengajar yang mengajar sesuai dengan kelulusannya khususnya di bidang kimia. Hasil akhir dari beberapa pengujian yang telah dilakukan maka mendapatkan nilai 𝑀𝐷𝑀 yang lebih besar bersesuaian  dengan”goodness-of-fit”yang  bernilai  0.8220  berarti  sangat  baik  untuk diterapkan pada memprediksi data.
Kata Kunci : Analisis Faktor, Fuzzy Regresi Logistik MDM

## 1. PENDAHULUAN
Suatu bangsa dapat dikatakan besar jika bangsa tersebut  memiliki  karakter  baik  dan  kuat  yang bersumber dari nilai-nilai kearifan lokal masyarakatnya.  Sehingga  penggalian  nilai-nilai kearifan  lokal  merupakan  langkah  strategis  dalam upaya  membangun  karakter  bangsa.  Salah  satunya media yang tepat untuk membangun dan mengembangkan  karakter  bangsa  di  Indonesia  agar memiliki  karakter  baik,  kuat,  unggul,  dan  mulia adalah melalui jalur pendidikan yang harus di mulai sejak sekolah dasar (Ridwan, 2016).
Pendidikan  optimal  sangat  didukung  oleh ketersediaan fasilitas pendidikan, mulai dari sekolah dasar  (SD),  sekolah  menengah  pertengahan  (SMP), dan sekolah menengah atas (SMA). Masyarakat yang telah  menempuh  pendidikan  sampai  jenjang  SMA tentu akan mempunyai pemikiran dan pertimbangan yang  lebih  cermat  dan  akurat  dalam  melakukan berbagai pekerjaan di segala bidang. Oleh karena itu dibutuhkan jumlah SMA yang memadai untuk dapat menampung  jumlah  masyarakat  yang  semakin meningkat (Raviqoh, 2017).
Berdasarkan  dari  permasalahan  tersebut  maka diperlukan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui prediksi minat sekolah terhadap tenaga pengajar dari lulusan  kimia  yang  mengajar  di  bidang  kimia  atau sesuai dengan kelulusannya, jika minat dari  sekolah di Madura ternyata lumayan tinggi, maka kedepannya sangat  di  harapkan  kampus  di  Madura  bisa  menjadi pertimbangan  terbentuknya  prodi  baru  yaitu  prodi kimia  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Logistik Regresi
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pendidikan
Pendidikan adalah pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan sekelompok orang yang diturunkan  dari  satu  generasi  berikutnya  melalui pengajaran,  pelatihan.  Pendidikan  sering  terjadi  di bawah bimbingan orang lain, yetapi juga memungkinkan  secara  otodidak.  Etimologi  kata pendidikan  itu  sendiri  bersal  dari  bahasa  latin  yaitu ducare, berarti“menuntun, mengarahkan,  atau memimpin”  dan  awalan e ,  berarti  “keluar”.  Jadi, pendidikan  berarti  kegiatan  “menuntun  ke  luar”. Setiap pengalaman yang memiliki efek formatif pada cara  orang  berpikir,  merasa,  atau  tindakan  dapat dianggap pendidikan.

## 2.2. Kimia
Pendidikan kimia adalah tentang pengajaran dan pembelajaran dari kimia di semua sekolah, perguruan tinggi dan universitas. Topik dalam kimia pendidikan mungkin  termasuk  memahami  bagaimana  siswa belajar kimia, cara terbaik untuk mengajar kimia, dan bagaimana untuk meningkatkan hasil belajar dengan mengubah metode  pengajaran dan  pelatihan  yang sesuai dalam mengajar kimia, dengan berbagai cara,
termasuk ceramah, demonstrasi, dan kegiatan laboratorium. Ada suatu kebutuhan konstan untuk memperbarui keterampilan guru terlibat dalam mengajar  kimia,  dan  kimia  pendidikan  berbicara mengenai kebutuhan ini.

## 2.3. Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  dikembangkan  oleh Lotfi  A.  Zadeh  melalui  tulisannya  pada  tahun  1965 tentang  teori  himpunan fuzzy (Sumartini,  Hayati,  & Wahyuningsih,  2017).  Logika fuzzy berdasarkan Girona  (2013),  adalah  metode  yang  dasarnya  dari sistem  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ) yang  dapat  menirukan  kemampuan  manusia  dalam berfikir  ke  dalam  bentuk  algoritma  yang  kemudian dijalankan  oleh  mesin.  Algoritma  ini  digunakan dalam berbagai aplikasi pemprosesan data yang tidak dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  biner.  Logika fuzzy menginterpretasikan  statemen  yang  samar menjadi  sebuah  pengertian  yang  logis  (Elfajar, Setiawan, & Dewi, 2017). Istilah fuzzy berarti kabur atau tidak jelas, namun sistem Fuzzy yang dibangun untuk  memodelkan  peramalan  tersebut  tetap mempunyai  cara  kerja  dan  deskripsi  yang  jelas berdasarkan  pada  teori  logika fuzzy (Sumartini, Hayati, & Wahyuningsih, 2017).

## 2.4. Regresi Linear
Regresi merupakan alat ukur yang digunakan untuk  mengetahui  ada  tidaknya  kolerasi  antar variabel.  Analisi  regresi  lebih  akurat  dalam  analisi korelasi  karena  tingkat  perubahan  suatu  variabel terhadap variabel lainnya dapat ditentukan. Jadi pada regresi, peramalan atau perkiraan nilai variabel bebas lebih akurat pula.
Regresi  linear  adalah  regresi  yang  variabel bebasnya  ( 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑋 )  berpangkat  paling  tinggi satu.  Untuk  regresi  sederhana,  yaitu  regresi  linear yang hanya melibatkan dua variabel ( 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑋 𝑑𝑎𝑛 𝑌 ).
Persamaan regresi linear dari 𝑌 terhadap 𝑋 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋
Keterangan : 𝑌 = variabel terikat 𝑋 = variabel bebas 𝑎 = intersep / konstanta 𝑏 = koefisien regresi / slops

## 2.5. Model Regresi Logistik Biasa
Dapat mengambil nilai 1 dengan probabilitas keberhasilan 𝜋 atau  nilai  0  dengan  probabilitas kegagalan 1 − 𝜋 . Hubungan antara variabel prediktor dan respon tidak linear dalam regresi logistik. Alih- alih, transformasi logit 𝜋 digunakan
𝜋 =
1
1 + 𝑒 𝑏0+𝑏1𝑥1+⋯+𝑏𝑛𝑥𝑛
Jadi
ln ( 𝜋 1 − 𝜋 ) = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑥 𝑛

## 2.6. Metode Square Untuk Data Fuzzy
Tentang kuadrat-persetujuan menyangkut ide- ide  bagus  sesuai  kebutuhan  dan  ini  memerlukan pertimbangan jarak antara fuzzynilai diprediksi oleh model  parametrik  dan  data  fuzzy  yang  sebenarnya diperkirakan. Definisi  fungsi  yang  menjelaskan dengan  baik  jarak  antara  dua  bilangan  fuzzy  agak sulit. Tapi,
Kuadrat  teknik  linear untuk review  Pasangan  angka crisp Nyata (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 )1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑚, terdiri Dari menemukan Sebuah, 𝑏 ∈ 𝑅 sepertiitu membahas 𝑟, (𝑎, 𝑏) = ∑(𝑎 + 𝑏𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (2.13)
Akan  diminimalkan. Dalam  data  yang  kasus fuzzy, 𝑢 = 𝐴 1 + 𝐴 2 𝑣, 𝑢,   𝑣 ∈ 𝐸 . Kami mencari angka 𝐴 1 dan 𝐴 2 sedang berusaha  menempuh jaraknya  antara  observasi  dan  estimasi  akan diminimalkan. Oleh  karena  itu  resolusi  yang  tepat untuk fungsi jarak antaradata fuzzy diperlukan.
Definisi 2.5.
Untuk anda
sewenang-wenang 𝑣 ∈ 𝐸 , jaraknya berdasarkan fungsi 𝑓(𝑎) adalah:
𝑑(𝑢. 𝑣) = [∫ 𝑓(𝑎)𝑑 2 (𝑢) 𝛼 . (𝑣 𝛼 )𝑑𝛼 1 2 1 0 ] (2.14) Dengan: 𝑑2((𝑢)𝑎, (𝑣)𝑎) = [𝑎1(𝑎) − 𝑏1(𝑎)]2 + (2.15) [𝑎2(𝑎) − 𝑏2(𝑎)]2 dan (𝑢)𝑎 = [𝑎1(𝑎), 𝑎2(𝑎)], (𝑣)𝑎 = [𝑏1(𝑎), 𝑏2(𝑎)] adalah α
potong masing-masing u dan v (Persamaan. (4), 𝑓(𝑎) adalah  fungsi  yang  meningkat pada [0,1] yang 𝑓(0) = 0 dan ∫ 𝑓(𝑎)𝑑𝛼 = 0,5
−1 0

## 2.7. Estimasi Parameter Model
Rekomendasi  fuzzy-kuadrat,  yang  diajukan oleh Diamond dan Celmins Secara bersamaan, adalah fuzzyPerpanjangan dari kuadratperbedaan biasa pada jarak  yang  ditentukan  baru  pada  ruang  bilangan fuzzy.
Tentang kuadrat-persetujuan menyangkut ide- ide  bagus-sesuai-kebutuhan  dan  ini  memerlukan pertimbangan jarak antara fuzzynilai diprediksi oleh model  parametrik  dan  data  fuzzy  yang  sebenarnya diperkirakan. Definisi fungsi yang Menjelaskan  dengan  baik  jarak  antara  dua  bilangan fuzzy agak sulit. Tapi, keunggulan utai\ma ini SSE = ∑ 𝑑( 𝑊 ̃ 𝑖 . 𝑤 ̃ 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (2.16)
dengan, (𝑊 ̃ 𝑖 , 𝑤 ̃ 𝑖 ) = [ ∫ 𝑓(𝛼)𝑑 2 (𝑤 ̃ 𝑖𝑎 , (𝑊 𝑖𝑎 ̃ ) 1 0 1 2 ]

## 2.8. Metodologi dan Formulasi
Pertimbangan kumpulan data
𝑋 𝑖 = (𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , . , 𝑥 𝑖𝑛 ) 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 dimana 𝑋 𝑖 adalah vektor pengamatan tajam pada variabel independen mampu seperti jenis kelamin, usia, stastus perkawinan, berat
badan,  tekanan  darah,  dan  kolesterol  darah  untuk kasus 𝑖 − 𝑡ℎ . 𝜇 𝑖 ,  pengamatan  respon  yang  sesuai, adalah angka di [0,1] dan menunjukkan kemungkinan 𝑖 − 𝑡ℎ kasus memiliki yaitu property yang relevan i.e. 𝜇 𝑖 = 𝑃𝑜𝑠𝑠 (𝑌 𝑖 = 1) .  Oleh  karena  itu,  model  regresi logistik  fuzzy  dengan  koefisien  fuzzy  klien  sebagai berikut:
𝑊 ̃ 𝑖 = 𝑏̃ 0 + 𝑏̃ 1 𝑥 𝑖1 + ⋯ + 𝑏̃ 𝑛 𝑥 𝑖𝑛 , 𝑖 = 1, … , 𝑚.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  pertama  yaitu  studi  literatur yaitu  dari  jurnal  dan  buku-buku.  Kemudian, Pengambilan data dengan menggunakan data primer yang diperoleh melalui survei yang dilakukan secara online menggunakan google form khusus masyarakat di  Madura.  Setelah  itu,  menganisis  data  kedalam metode fuzzy Logistic Regression , maka selanjutnya memasukkan kepemprograman matlab setalah dimasukkan kemudian didapatkan hasilnya.

## 4. HASIL PENELITIAN
4.1. Uji Hosmer-Lemesshow
Hosmer-Lemeshow  adalah  uji  statistik  untuk goodness of fit, untuk model regresi logistik Ini sering digunakan  dalan  model  prediksi  risiko.  Tes  apakah tingkat  kejadian  yang  diamati  cocok  atau  tidak dengan  laju  kejadian  yang  diharapkan  dalam subkelompok  populasi  model.  Secara  khusus  model ini mengidentifikasi subkelompok sebagai desil nilai risiko  yang  sesuai.  Model  dengan  tingkat  kejadian yang  diharapkan  dan  diamati  dalam  subkelompok yang sama disebut terkalibrasi dengan baik
Proses perhitungan Hosmer-Lemeshow menggunakan  persamaan  (4.1)  dan  menghasilkan Tabel 4.1:
Tabel 4. 1 Hasil uji Hosmer-Lemeshow Df H Chi-square- tabel Kesimpulan 1 11 -168.916 19.6751 Tolak H0 Berdasarkan Tabel 4.1 hasil Hosmer- Lemeshow lebih kecil dari Chi-square tabel sehingga kesimpulannya adalah Tolak 𝐻 0 maka ada perbedaan signifikan antara model dan nilai observasinya model layak untuk di interpretasikan.

## 4.2. Penentuan Goodnes of Fit Dari Model Fuzzy

## Regresi Logistik
Sebagai hasil model optimal, berdasarkan data yang diamati dengan menggunakan persamaan (2.11) diperoleh:
𝑊 ̃ = 𝑙𝑛 ( 𝜇̃ 1 − 𝜇̃ ) = (0.51363,0.8851) 𝑇
+(0.011891,0.10509) 𝑇 𝑥 1
+ (0.10934, −0.024084) 𝑇 𝑥 2 + (−0.026746,0.18644) 𝑇 𝑥 3
+ (−0.052913, −0.11578) 𝑇 𝑥 4 + (0.2741,0.021177) 𝑇 𝑥 5
+ (0.27507, −0.11902) 𝑇 𝑥 6 + (−0.10707,0.22452) 𝑇 𝑥 7
+ (0.20128, −0.18253) 𝑇 𝑥 8 + (−0.41711, −0.26263) 𝑇 𝑥 9
+ (−0.10917,0.18844) 𝑇 𝑥 10 + (0.36124, −0.044371) 𝑇 𝑥 11
+ (−0.026412,0.14898) 𝑇 𝑥 12
Dengan  mengambil  salah  satu  sampel  sebagai berikut:
𝑊 ̃ 1 = 𝑙𝑛 ( 𝜇̃ 1 1 − 𝜇̃ 1 ) = (0.51363,0.8851) 𝑇 + (0.011891,0.10509) 𝑇 × 1
+ (0.10934, −0.024084) 𝑇 × 0
+ (−0.026746,0.18644) 𝑇 × 0
+ (−0.052913, −0.11578) 𝑇 × 1
+ (0.2741,0.021177) 𝑇 × 1
+ (0.27507, −0.11902) 𝑇 × 0 + (−0.10707,0.22452) 𝑇 × 1 + (0.20128, −0.18253) 𝑇 × 1 + (−0.41711, −0.26263) 𝑇 × 1 + (−0.10917,0.18844) 𝑇 × 0
+ (0.36124, −0.044371) 𝑇 × 1
+ (−0.026412,0.14898) 𝑇 × 1 = (0.547758, 0.250318) 𝑇 = (0.55, 0.25) 𝑇
Dengan menggunakan prinsip perluasan diperoleh:
( 𝜇̃ 1 1 − 𝜇̃ 1 ) (𝑥) = exp (𝑊 ̃ 1 (𝑥)) = { 𝑊 ̃ 1 (𝑙𝑛𝑥) 𝑥 > 0 0    𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 = { 1 − 0.55 − 𝑙𝑛𝑥
0.25 − 0.20 ≤ 𝑙𝑛𝑥 ≤  0.55 → 0.81 ≤ 𝑥 ≤ 1.80 1 − 𝑙𝑛𝑥 − 0.55 0.25 0.55 < 𝑙𝑛𝑥  ≤ 1.15 → 1.80 < 𝑥 ≤ 3.15
Sedangkan  peluang  kemungkinan  dari  kasus  ini adalah ( 𝜇 ̃1 1−𝜇 ̃1 ) (𝑥) = ( 𝐻𝑖𝑔ℎ 1−𝐻𝑖𝑔ℎ ) (𝑥) = 𝐻𝑖𝑔ℎ  ( 𝑥 1−𝑥 ) kemungkinan  yang  diperkirakan  dari  SLE  dapat  di hitung 𝜇̃ 1 (𝑥) bernilai 0.64 sedangkan 𝜇̃ 1 = tinggi
𝜇̃ 1 (𝑥) = 𝑊 ̃ 1 (𝑙𝑛 𝑥 1 − 𝑥 )
=
{ 1 − 0.55 − 𝑙𝑛 ( 𝑥 1−𝑥 ) 0.25 , 0.44 ≤ 𝑥 ≤ 0.64
1 − 𝑙𝑛 ( 𝑥 1−𝑥 ) − 0.55
0.25 , 0.64 < 𝑥 ≤ 0.75
Untuk mengevaluasi model berdasarkan pada indeks yang  diaajukan,  maka  didapatkan  persamaan  (2.25) dan mendapatkan hasil 𝑀𝐷𝑀 = 0.8220.
Dengan 0 ≤ 𝑀𝐷𝑀 ≤ 1 sedemikian  hingga  hasil dari 𝑀𝐷𝑀 hampir mendekati 1  bersesuaian dengan goodness-of-fit yang  lebih  baik,  karena  hasil 𝑀𝐷𝑀
tinggi  maka  hasilnya  sangat  baik  untuk  diterapkan pada memprediksi data.

## 5. KESIMPULAN
Setelah dilakukan beberapa  uji ternyata  semua variabel  (Ketersediaan  alat  atau  bahan  kimia  di sekolah,  ( 𝑥 1 ).  Lowongan  kerja,  ( 𝑥 2 ).  Materi perkuliahan/sekolah,  ( 𝑥 3 ).  Materi  praktikum,  ( 𝑥 4 ). Masa  tunggu  kerja,  ( 𝑥 5 ).  Penghasilan,  ( 𝑥 6 ).  Biaya kuliah, ( 𝑥 7 ). Daya saing kerja, ( 𝑥 8 ). Kesempatan studi lanjut, ( 𝑥 9 ). Beasiswa, ( 𝑥 10 ). Jaringan (kerja/organisasi), ( 𝑥 11 ), dapat mempengaruhi untuk memotivasi  sekolah  di  Madura  terhadap  tenaga pengajar  kimia  yang  sesuai  lulusan.  Dan mendapatkan  nilai 𝑀𝐷𝑀 yang  lebih  besar bersesuaian  dengan” goodness-of-fit” yang  bernilai 0.8220 yang hampir mendekati 1 artinya sangat baik untuk diterapkan pada memprediksi data.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmawati,  R.,  &  Wahyuddin,  M.  (2004).  Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Konsumen  pada  Matahari  Departemen  Store Solo  Grand  Mall. Jurnal  Ekonomi  Manejemen Sumber Daya .
Bowles,  S.,  &  Gintis,  H.  (2011). Schooling  In Capitalist  America:  Educational  Reform  And The Contraditional Of Economi Life.
Heady,  J.  E,  Coppala,  B.  P,  &  Titterington,  L.  C., (2001). “Assessment Standards". Dalam Siebert, E. D.; Mcintosh, W. J. College Pathways To The Science Education Standards. NSTA Press. Hlm.
57–63. ISBN 978-0-87355-193-9.
Juwairiyah. (2017). Analisis Faktor-Faktor Penyebab
Tingginya Angka Pernikahan Dini Menggunakan Metode Probit Bivariat . Pamekasan:  Fakultas  Mipa  Universitas  Islam Madura.
Pourahmad,  Ayatollahi,  &  Taheri.  (2011). Fuzzy Logistic  Regresion:  A  New  Possibiisitic  Model And Its Application In Clinical Vaque Status.
Pourahmad,  S.,  Ayatollahi,  S.  M.,  Taheri,  S.  M.,  & Agahi,  Z.  H.  (2011). Fuzzy  Logistic  Regresion Based  On  The  Least  Square  Approach  With Application In Clinical Studies.
Rahman, S. (2015). Membangun Kesadaran Pendidikan. Koranmadura.Com.
Raviqoh,  D.  (2017).  Minimnya  Fasilitas  Pendidikan di
Daerah Pedalaman
Madura.Malang: Koranmadura.Com .
Ridwan,  M.  (2016).  Pendidikan  Karakter  Berbasis Permainan  Tradisional  Siswa  Sekolah  Dasar  di Sumenep Madura.
Sumartini,  Hayati,  M.  N.,  &  Wahyuningsih,  S. (2017). Peramalan Menggunakan Metode. Jurnal Eksponensial , 8 , 51.