Proses membangkitkan data dilakukan dengan menentukan koefisien model (b0 = -11, b1 = 3.5, b2 = 0.5, b3 = 2.7, b4 = 2.2), membangkitkan variabel prediktor (X1: lama pengalaman kerja, X2: status pekerjaan saat ini, X3: tingkat pendidikan, X4: IPK), menghitung probabilitas dengan transformasi logistik, dan membangkitkan variabel respons biner (Y: keputusan menolak/menerima pelamar) dari distribusi Bernoulli. Selanjutnya dibangun model regresi logistik menggunakan fungsi glm() di R. Seluruh proses dilakukan secara reproducible dengan set.seed().

Proses identifikasi dan penanganan missing value, deteksi outlier menggunakan metode statistik, serta pembersihan data duplikat dan inkonsistensi data. Menggunakan R dan packages dplyr, tidyr.