ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET"

Transkripsi

1 ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET LUH PUTU IDA HARINI 1, I GEDE SANTI ASTAWA 2, I GUSTI AYU MADE SRINADI 3 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, ballidah@unud.ac.id 2 Jurusan Ilmu Komputer FMIPA Universitas Udayana, santi.astawa@cs.unud.ac.id 3 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, srinadiigustiayumade@yahoo.co.id Extended abstract Kurikulum Berbasis Kompetensi (KBK) menghendaki adanya reorientasi pembelajaran (classroom reform) dari model teching ke model learning dengan berpusat pada peserta didik (student centered learning). Selama ini dalam proses pelaksanaan pembelajaran sistem KBK suatu mata kuliah, apabila terjadi kegagalan, yang akan dikaji adalah model pembelajaran yang telah dilakukan, dan jarang sekali seorang pengajar mengkaji kegagalan tersebut dari sudut pandang mahasiswa. Berawal dari fenomena tersebut maka dilakukan analisa penyebab ketidaktuntasan mahasiswa dalam memahami matakuliah matematika dalam hal ini mengambil studi kasus materi peluang dan pencacahan pada mata kuliah Matematika Diskret. Materi peluang dan pencacahan yang sebenarnya sudah dikenalkan dari tingkat sekolah menengah pertama ternyata paling sulit dipahami oleh sebagian besar mahasiswa dan bahkan menjadi penyebab utama turunnya nilai hasil pembelajaran Matematika Diskret secara umum. Kajian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang secara signifikan memengaruhi ketuntasan pemahaman mahasiswa pada pembelajaran konsep pencacahan dan peluang. Variabel-varibel yang digunakan dalam kajian ini meliputi: Jenis Kelamin (JK), Asal Sekolah (SMA/SMK), Nilai UN Matematika, Rataan Nilai UN, Nilai Kalkulus I, Tes Kemampuan Dasar (TKD), Ketuntasan Pre Test, dan Ketuntasan Post Test (Penguasaan Konsep Peluang dan Pencacahan). Teknik analisis data yang digunakan adalah statistik inferensial terhadap data yang diperoleh dari hasil observasi, wawancara, dan data-data yang diperoleh dari hasil TKD, Pre Test dan Post Test. Dalam hal ini Uji Khi-Kuadrat (Chi-Square) digunakan untuk melihat ketergantungan dua variabel dan analisis regresi logistik digunakan untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel yang digunakan. Dari hasil observasi diperoleh deskripsi kendala yang dialami mahasiswa dalam memahami materi diantaranya:1) mahasiswa kurang menguasai mata kuliah dasar yang digunakan sebagai prasyarat, sehingga mereka akan mengalami kesulitan yang lebih berat lagi pada saat memahami konsep yang lebih abstrak, 2) mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami soal akibat kurangnya kemampuan mengiterpretasi masalah nyata (soal

2 cerita) ke dalam bahasa matematika, 3) mahasiswa mengalami kesulitan dalam memilih bahasan mana yang harus di gunakan untuk menyelesaikan konsep pencacahan dan peluang. Melihat hal tersebut dapat diketahui bahwa letak kesulitan belajar mahasiswa cenderung diakibatkan oleh kekurangan mereka dalam menguasai konsep dasar dan bukan berasal dari ketidakjelasan materi yang telah diberikan selama proses pembelajaran mata kuliah Matematika Diskret. Hasil uji ketergantungan dua variabel menunjukkan bahwa variabel ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang memiliki ketergantungan dengan variabel nilai Kalkulus I, sedangkan dengan variabel lainnya seperti JK mahasiswa, asal sekolah mahasiswa, dan Ketuntasan Pre Test memiliki hubungan saling bebas. Dari hasil uji untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel JK, asal sekolah, Nilai Kalkulus I, Nilai UN_Math, Rataan Nilai UN, Pre Test, dan nilai TKD diperoleh bahwa hanya nilai UN Matematika yang berpengaruh secara signifikan terhadap ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang. Kata Kunci: analisis regresi logistic, peluang, pencacahan, uji ketergantungan Daftar Pustaka [1] Hosmer, D.W., and Lemeshow, S., Applied Logistic Regression, 2 nd edition, John Wiley and Sons Inc., New York, 2000 [2] Kiat, Seah Eng, Analysis of Students Difficulties in Solving Integration Problems, The Mathematics Educator Vol. 9, No.1, 39-59, 2005 [3] Kleinbaum, D.G. dan Klein, M., Logistic Regression, 3 rd edition, Springer, 2010 [4] Myers,R.H., Classical and Modern Regresion with Aplication, 2 nd edition, PWS- KENT Publishing Company, Boston, 1990

3 3

4 ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET LUH PUTU IDA HARINI 1, I GEDE SANTI ASTAWA 2, I GUSTI AYU MADE SRINADI 3 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, ballidah@unud.ac.id 2 Jurusan Ilmu Komputer FMIPA Universitas Udayana, santi.astawa@cs.unud.ac.id 3 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, srinadiigustiayumade@yahoo.co.id Abstract Kurikulum Berbasis Kompetensi (KBK) menghendaki adanya reorientasi pembelajaran (classroom reform) dari model teching ke model learning dengan berpusat pada peserta didik (student centered learning). Selama ini dalam proses pelaksanaan pembelajaran sistem KBK suatu mata kuliah, apabila terjadi kegagalan, yang akan dikaji adalah model pembelajaran yang telah dilakukan, dan jarang sekali seorang pengajar mengkaji kegagalan tersebut dari sudut pandang mahasiswa. Berawal dari fenomena tersebut maka dilakukan analisa penyebab ketidaktuntasan mahasiswa dalam memahami matakuliah matematika dalam hal ini mengambil studi kasus materi peluang dan pencacahan pada mata kuliah Matematika Diskret. Materi peluang dan pencacahan yang sebenarnya sudah dikenalkan dari tingkat sekolah menengah pertama ternyata paling sulit dipahami oleh sebagian besar mahasiswa dan bahkan menjadi penyebab utama turunnya nilai hasil pembelajaran Matematika Diskret secara umum. Kajian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang secara signifikan memengaruhi ketuntasan pemahaman mahasiswa pada pembelajaran konsep pencacahan dan peluang dengan menggunakan Uji Khi- Kuadrat (Chi-Square) dan analisis regresi logistik. Dari hasil uji ketergantungan dua variabel menunjukkan bahwa variabel ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang memiliki ketergantungan dengan variabel nilai Kalkulus I, sedangkan dari hasil uji untuk melihat pengaruh bersama variabel diperoleh bahwa nilai rataan UN, nilai UN Matematika dan nilai Kalkulus I berpengaruh secara signifikan terhadap ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang pada mata kuliah Matematika Diskrit. Kata Kunci: analisis regresi logistik, peluang, pencacahan, uji ketergantungan. 1. Pendahuluan Kurikulum Berbasis Kompetensi (KBK) yang telah banyak diterapkan menghendaki adanya reorientasi pembelajaran (classroom reform) dari model

5 teching ke model learning dengan berpusat pada peserta didik (student centered learning). Namun demikian dalam operasionalnya masih banyak terjadi ketimpangan sehingga terdapat banyak hal yang kemudian membuat sistem KBK tidak bisa diterapkan dengan baik dalam suatu proses belajar. Selama ini apabila terjadi kegagalan dalam proses pelaksanaan pembelajaran sistem KBK maka yang akan di kaji adalah model pembelajaran yang telah dilakukan, dan jarang sekali seorang pengajar mengkaji kegagalan tersebut dari sudut pandang mahasiswanya. Berawal dari fenomena tersebut, penelitian ini bermaksud melakukan analisa penyebab kesulitan mahasiswa dalam memahami matakuliah matematika. Apakah kesulitan tersebut disebabkan karena kurangnya kemampuan mahasiswa dalam menterjemahkan maksud soal, lemahnya kemampuan mahasiswa pada materi prasyarat, karena sistem evaluasi yang diterapkan, atau faktor-faktor lain. Sebagai suatu studi kasus, dalam penelitian ini diambil materi peluang dan pencacahan pada mata kuliah Matematika Diskret. Materi ini diambil mengingat seringkali terjadi kontradiksi dalam pembelajaran dan hasil pembelajaran yang susah dijelaskan secara umum. Materi peluang dan pencacahan sebenarnya sudah dikenalkan dari tingkat sekolah menengah pertama. Akan tetapi berdasarkan pengalaman peneliti dalam mengajar matakuliah Matematika Diskret, materi peluang dan pencacahan ini yang paling sulit dipahami oleh sebagian besar mahasiswa. Mahasiswa sebagian besar sangat mengerti apabila sedang mendengarkan penjelasan langsung dari pengajar, akan tetapi apabila dihadapkan dengan permasalahan atau soal yang dimodifikasi sedikit, mahasiswa cenderung kebingungan dan hasilnya materi ini menjadi sebab utama turunnya nilai hasil pembelajaran Matematika Diskret secara umum. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat diperoleh faktor dan penyebab kesulitan yang dialami mahasiswa dalam materi tersebut sehingga pengajar lebih memahami karakteristik mahasiswa dan dapat mengevaluasi sekaligus menentukan metode pembelajaran yang lebih baik dari yang telah dilakukan. Dengan demikian niscaya arah pembelajaran dapat disesuaikan untuk menjangkau tingkat pemahaman mahasiswa secara umum sehingga pembelajaran secara KBK dapat terlaksana dengan baik.

6 2. Tujuan Penelitian Berdasarkan hal-hal yang telah dikemukakan pada bagian sebelumnya maka masalah yang akan diteliti dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. mengetahui faktor-faktor utama penyebab kesulitan belajar pada mahasiswa 2. mengetahui variabel-variabel apa saja yang berpengaruh signifikan terhadap capaian penguasaan konsep dasar dengan ketuntasan pemahaman materi pencacahan dalam Matematika Diskret. 3. Metode Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Udayana dengan pelaksanaan tindakan selama 3 bulan. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas karena ingin memperbaiki kualitas pembelajaran untuk mata kuliah konsep dasar yang bermuara pada peningkatan kemampuan pemahaman dan penalaran komunikasi matematis mahasiswa. Mata kuliah konsep dasar yang diambil dalam penelitian ini adalah mata kuliah matematika diskret, mengingat mata kuliah tersebut sebenarnya merupakan salah satu mata kuliah yang sangat terhubung dengan dunia nyata akan tetapi di satu sisi menjadi salah satu mata kuliah yang susah di pahami oleh sebagian besar mahasiswa matematika. Adapun kerangka pemecahan masalah yang akan dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut: 1. Melakukan tes diagnostik berupa tes kemampuan awal (tes kompetensi dasar) mahasiswa yang harus dikuasai sebelumnya (mata kuliah prasyarat), pre test dan post test setiap kali dilakukan tatap muka. 2. Mengidentifikasi siswa yang mengalami kesulitan belajar berdasar tes kompetensi dasar. (hasil evaluasi kurang dari 75%) 3. Melokalisasi letak terjadinya kelemahan berdasarkan hasil tes yang telah diperoleh. 4. Mencari faktor dan penyebab terjadinya kesulitan belajar. 5. Mencari alternatif penanganan untuk mengatasi faktor penyebab kesulitan belajar yang telah diperoleh. Penelitian ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilakukan untuk melakukan analisis kesulitan belajar mata kuliah Matematika Diskret

7 khususnya pada materi Peluang dan Pencacahan. Langkah yang dilakukan dalam analisa adalah sebagai berikut: 1. Membuat prangkat pembelajaran berupa tes kompetensi dasar, pre test dan post test (untuk setiap tatap muka), Lembar Pengamatan, Lembar Evaluasi Formatif, Instrumen Pengukuran Sikap dan Motivasi Belajar. 2. Langkah dan analisa pembuatan perangkat tes diagnostic. a. Spesifikasi tes meliputi: tujuan, kisi-kisi, bentuk dan panjang tes. Tujuan tes ini digunakan untuk mendiagnosis kesulitan. Penyusunan kisi-kisi disesuaikan dengan materi yang dipilih berdasarkan pokok bahasan yang essensial, berkelanjutan, bernilai praktis, jika ada konsep maka konsep tersebut untuk mempelajari bidang lain serta ranah kognitif yang diukur. Bentuk tes yang sesuai dengan tujuan tes adalah bentuk uraian. b. Menulis soal c. Validitas Tes yang menggunakan validitas isi d. Uji coba soal dilakukan untuk mahasiswa yang tidak menjadi subyek penelitian e. Setelah diuji coba, dilakukan analisis soal untuk menentukan reliabilitas soal, penentuan reliabilitas soal dengan rumusan r 11 k p = 1 k 2 Sx ( 1 p) dengan k = banyaknya item, Sx 2 = Varian Skor Tes, P = proporsi subyek yang benar menjawab dibagi banyaknya subyek yang menjawab suatu item, f. Menyusun soal kembali. Melakukan Pembelajaran dan Tindakan Kelas. Untuk setiap kegiatan tatap muka diupayakan agar diperoleh data tentang hasil belajar, respon dan motivasi mahasiswa. Pada setiap pelaksanaan tindakan akan dilakukan evaluasi kepada subyek penelitian menggunakan test yang sudah disusun sebelumnya. Analisis data dilakukan untuk menentukan materi mana yang belum dikuasai siswa, mengidentifikasi jenis kesalahan yang dilakukan siswa, kemudian menentukan kesulitan atau kekurangan yang diduga menjadi penyebab kesalahan siswa dalam 2

8 menjawab soal. Analisis dilakukan terhadap tingkat pencapaian tiap-tiap butir untuk menentukan tingkat penguasaan belajar mahasiswa, dengan kata lain tes ini menggunakan acuan kriteria. Batasan yang digunakan untuk mengukur tingkat pencapaiannya/penguasaan materi adalah 75 %, dan selanjutnya hasil analisis digunakan untuk memberikan perlakuan tambahan pada proses belajar. Selain itu dilakukan pula Identifikasi Variabel. Dari data respon yang diperoleh akan ditentukan faktor-faktor yang mempengaruhi kesulitan belajar mahasiswa. Kemudian dari faktor-faktor tersebut dibuat variabel yang akan dianalisis dalam penelitian. Variabel ini dibagi ke dalam dua kelompok, yaitu : 1. Variabel bebas dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin mahasiswa (JK), asal sekolah (SMA/SMK), Rataan Nilai UN, Nilai Kalkulus I, Nilai UN Matematika, TKD dan variabel lain yang diperoleh dari analisa faktor yang ada. 2. Variabel respon dalam penelitian ini adalah status pemahaman mahasiswa terhadap materi yang diberikan (Y). Pada tahap observasi dan evaluasi dilakukan analisis perbandingan antara hasil test pendahuluan dengan test akhir dari mahasiswa. Tujuannya untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari perlakuan yang diberikan. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan bantuan program SPSS versi 20.0 For Window, untuk mencapai tujuan penelitian digunakan metode regresi Logistik Biner dan Regresi Poisson. Adapun langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah: 1. Melakukan perancangan data dengan mengadakan survei terhadap responden yang menjadi objek penelitian pada setiap tatap muka. 2. Melakukan summary data dan analisis deskriptif untuk melihat gambaran umum masing masing peubah yang diperoleh. 3. Analisis data untuk melihat ketergantungan dua variabel menggunakan Uji Khi-Kuadrat (Chi-Square) 4. Analisis data untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel yang digunakan dengan analisis regresi logistik digunakan. 5. Intepretasi model. Variabel-varibel yang digunakan dalam kajian ini meliputi: Jenis Kelamin (JK), Asal Sekolah (SMA/SMK), Nilai UN Matematika, Rataan Nilai UN, Nilai

9 Kalkulus I, Tes Kemampuan Dasar (TKD), Ketuntasan Pre Test, dan Ketuntasan Post Test (Penguasaan Konsep Peluang dan Pencacahan). Teknik analisis data yang digunakan adalah statistik inferensial terhadap data yang diperoleh dari hasil observasi, wawancara, dan data-data yang diperoleh dari hasil TKD, Pre Test dan Post Test. Dalam hal ini Uji Khi-Kuadrat (Chi-Square) digunakan untuk melihat ketergantungan dua variabel dan analisis regresi logistik digunakan untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel yang digunakan. 4. Hasil dan Pembahasan Dari hasil observasi diperoleh deskripsi kendala yang dialami mahasiswa dalam memahami materi diantaranya: 1) mahasiswa kurang menguasai mata kuliah dasar yang digunakan sebagai prasyarat, sehingga mereka akan mengalami kesulitan yang lebih berat lagi pada saat memahami konsep yang lebih abstrak, 2) mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami soal akibat kurangnya kemampuan mengiterpretasi masalah nyata (soal cerita) ke dalam bahasa matematika, 3) mahasiswa mengalami kesulitan dalam memilih bahasan mana yang harus di gunakan untuk menyelesaikan konsep pencacahan dan peluang. Melihat hal tersebut dapat diketahui bahwa letak kesulitan belajar mahasiswa cenderung diakibatkan oleh kekurangan mereka dalam menguasai konsep dasar dan bukan berasal dari ketidakjelasan materi yang telah diberikan selama proses pembelajaran mata kuliah Matematika Diskret. Selanjutnya akan dilakuakan analisis data hasil observasi dan variabel-variabel yang telah diperoleh Analisis Uji Ketergantungan (Kebebasan) Dua Variabel Pada saat menguji kebebasan antar dua variabel, frekuensi data obserbasi dinyatakan dalam tabel kontingensi. Tabel kontingensi mempunyai r baris dan c kolom disebut sebagai tabel. Total baris dan total kolom dalam tabel kontingensi disebut sebagai frekuensi marginal. Tabel frekuensi data observasi digambarkan sepertiterlihat pada Tabel 1. Tabel 1. Tabel Frekuensi Data Observasi Variabel A Total A1 A2 Ac Variabel B1. B B2.

10 Br. Total..... dengan : frekuensi observasi dari baris ke-i kolom ke-j;. : frekuensi marginal baris ke-i ;. : frekuensi observasi kolom ke-j dan.. : Total observasi/pengamatan. Untuk menguji H 0 bahwa tidak ada hubungan (ketergantungan) antar Variabel A dan Variabel B, dihitung frekuensi harapan setiap sel pada tabel dibawah asumsi bahwa H 0 benar. Frekuensi harapan dihitung dengan : = =.... Dengan : frekuensi harapan baris ke-i kolom ke-j. Untuk menguji hipotesis nol bahwa kedua variabel saling bebas, maka dilakukan uji Khi-Kuadrat sebagai berikut : Keputusan : = Bila > dengan derajat bebas = 1 1 maka tolak H 0 yang menyatakan kedua variabel saling bebas, ini menunjukkan bahwa kedua variabel saling bergantung, satu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Bila maka terima H 0 bahwa kedua variabel saling bebas. Adapun Output Analisis Uji Ketergantungan (Kebebasan) Dua Variabel sebagai berikut: 1. Dari hasil uji ketergantungan variabel jenis kelamin dengan ketuntasan penguasaan konsep peluang dan pencacahan diperoleh bahwa kedua variabel saling bebas, dan tidak ada kecenderungan jenis kelamin tertentu menunjukkan ketuntasan yang berbeda dibanding jenis kelamin lainnya. Hasil analisis data tersaji pada Tabel 2. berikut.

11 Tabel Dari hasil uji ketergantungan variabel Asal Sekolah dengan ketuntasan penguasaan konsep peluang dan pencacahan diperoleh bahwa kedua variabel saling bebas, dan tidak ada kecenderungan mahasiswa dengan latar belakang SMA menunjukkan ketuntasan yang berbeda dibanding mahasiswa dengan latar belakang sekolah SMK. Hasil analisis data tersaji pada Tabel 3 berikut. Tabel 3.

12 3. Dari hasil uji ketergantungan variabel Nilai Mata Kuliah Kalkulus I dengan ketuntasan penguasaan konsep peluang dan pencacahan diperoleh bahwa kedua variabel saling bergantung (tidak saling bebas), artinya ada kecenderungan Nilai Mata Kuliah Kalkulus I mahasiswa memengaruhi ketuntasan mahasiswa dalam memahami konsep peluang dan pencacahan. Hasil analisis data tersaji pada Tabel 4. berikut. Tabel Dari hasil uji ketergantungan variabel Ketuntasan Pre Test dengan ketuntasan penguasaan konsep peluang dan pencacahan diperoleh bahwa kedua variabel saling bebas, artinya tidak ada kecenderungan mahasiswa yang tuntas dalam penyelesaian soal-soal Pre Test juga akan tuntas dalam penguasaan konsep peluang dan pencacahan.hasil analisis data tersaji pada Tabel 5 berikut. Tabel 5

13 Hasil uji ketergantungan dua variabel menunjukkan bahwa variabel ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang memiliki ketergantungan dengan variabel nilai Kalkulus I, sedangkan dengan variabel lainnya seperti JK mahasiswa, asal sekolah mahasiswa, dan Ketuntasan Pre Test memiliki hubungan saling bebas. 4.2.Analisis Regresi Logistik Analisis regresi logistik adalah metode statistika yang mempelajari tentang pola hubungan secara matematis antara satu peubah tak bebas (dependen/respon) dengan satu atau lebih peubah bebas (independen/prediktor). Secara umum regresi logistik dibedakan menjadi Regresi Logistik Biner, Regresi Logistik Ordinal, Regresi Logistik Nominal dan Regresi Logistik Polikotomus. Selanjutnya regresi logistic yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Logistik Biner. Analisis regresi logistik biner adalah suatu analisis regresi logistik antara peubah independen ( ) dengan peubah dependen ( ) yang terdiri dari dua kategori. Estimasi parameternya menggunakan metode maksimum likelihood. Peubah dependen dengan dua kategori yaitu 0 dan 1 akan mengikuti distribusi Bernoulli dengan fungsi peluang berikut = 1 dengan = 0,1. (1)

14 Jika =0 maka = 1 dan jika = 1 maka =. Tujuan dari analisis regresi logistik biner adalah untuk mencari pola hubungan secara peluang antara peubah dengan peluang (peluang kejadian yang diakibatkan oleh ). Berapapun nilai bila disubstitusikan ke dalam fungsi logistik hasilnya akan berkisar antara 0 dan 1. Fungsi logistik dapat dilihat sebagai berikut : = 1+ Regresi logistik sebenarnya menggambarkan peluang terjadinya suatu kejadian dimana kemungkinan nilai yang berkisar antara 0 dan 1 atau yang menyatakan resiko dari seorang individu. Bentuk Persamaan Regresi Logistik adalah sebagai berikut : π = [ β +β +...+β ][1+ β +β +...+β ] (2) dengan adalah jumlah parameter. Dengan suatu transformasi yang dikenal sebagai transformasi logit digunakan untuk memperoleh fungsi yang linear dalam parameter sehingga mempermudah mengestimsi parameter-parameternya. Model transformasi tersebut adalah sebagai berikut : = [π 1 π ] = β +β +...+β (3) Estimasi parameter dilakukan dengan metode maksimum likelihood. Selanjutnya untuk melihat pengaruh bersama semua variabel/peubah penelitian terhadap ketuntasan pemahaman materi pencacahan dengan melihat model regresi logistik, dilihat variabel apa saja yang signifikan dalam model. Dicoba memodelkan dengan menggunakan metode metode langkah mundur (Backward Stepwise (Likelihood Ratio/LR)) dan hasil akhir analisisnya tampak seperti Tabel 6. Dan Tabel 7. Diperoleh bahwa ada tiga variabel yang signifikan dalam model regresi logistic biner yaitu Rataan UN, Nilai UN Math, dan nilai Kalkulus I. Tabel 6.

15 Untuk melihat variabel yang signifikant dalam model, yang dilihat adalah hasil pada step terakhir (Step 5), signifikansi dilihat dari nilai pada kolom sig, jika sig < 0,05 (misal kita menetapkan taraf nyata 5 %) berarti variabel tersebut signifikan. Tabel 7. Step 1 a RataUAN MathUAN NILAIKAL1 NILAIKAL1(1) NILAIKAL1(2) NILAIKAL1(3) Model regresi logistik ketuntasan pemahaman materi pencacahan pada matematika diskret diperoleh sbb : Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) a. Variable(s) entered on step 1: RataUAN, MathUAN, NILAIKAL1. ln = 3,402 +2,767 h +7, , ,

16 Dengan demikian hasil uji untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel JK, asal sekolah, Nilai Kalkulus I, Nilai UN_Math, Rataan Nilai UN, Pre Test, dan nilai TKD diperoleh bahwa nilai UN Matematika, Rataan Nilai UN dan Nilai Kalkulus I yang berpengaruh secara signifikan terhadap ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang. 5. Kesimpulan dan Saran Berdasarkan hasil dan pembahasan diperoleh bahwa: 1. Hasil uji ketergantungan dua variabel menunjukkan bahwa variabel ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang memiliki ketergantungan dengan variabel nilai Kalkulus I, sedangkan dengan variabel lainnya seperti JK mahasiswa, asal sekolah mahasiswa, dan Ketuntasan Pre Test memiliki hubungan saling bebas. 2. Hasil uji untuk melihat pengaruh bersama variabel-variabel JK, asal sekolah, Nilai Kalkulus I, Nilai UN_Math, Rataan Nilai UN, Pre Test, dan nilai TKD diperoleh bahwa nilai UN Matematika, Rataan Nilai UN dan Nilai Kalkulus I yang berpengaruh secara signifikan terhadap ketuntasan penguasaan konsep pencacahan dan peluang. 6. Ucapan Terima Kasih Atas dipublikasikannya hasil penelitian ini, maka pada kesempatan ini kami mengucapkan terima kasih kepada Universitas Udayana atas bantuan dana yang diberikan melalui hibah penelitian skim Dosen Muda tahun 2013 dengan Surat Perjanjian Penugasan dalam Rangka Pelaksanaan Penelitian Dosen Muda Universitas Udayana Tahun Anggaran 2013, Nomor: /UN14.2/PNL /2013. Daftar Pustaka [1] Hosmer, D.W., and Lemeshow, S., Applied Logistic Regression, 2 nd edition, John Wiley and Sons Inc., New York, 2000 [2] Kiat, Seah Eng, Analysis of Students Difficulties in Solving Integration Problems, The Mathematics Educator Vol. 9, No.1, 39-59, 2005 [3] Kleinbaum, D.G. dan Klein, M., Logistic Regression, 3 rd edition, Springer,

17 2010 [4] Myers,R.H., Classical and Modern Regresion with Aplication, 2 nd edition, PWS-KENT Publishing Company, Boston, 1990

18 15

ANALISIS PENGUASAAN KONSEP DASAR DAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET

ANALISIS PENGUASAAN KONSEP DASAR DAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET ANALISIS PENGUASAAN KONSEP DASAR DAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET Luh Putu Ida Harini 1, I Gede Santi Astawa 2, I Gusti Ayu Made Srinadi 3, 1 Jurusan Matematika FMIPA

Lebih terperinci

Saintia Matematika ISSN: Vol. 02, No. 04 (2014), pp

Saintia Matematika ISSN: Vol. 02, No. 04 (2014), pp Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 04 (2014), pp. 313 321. SUATU KAJIAN TENTANG PELAYANAN KESEHATAN DI PUSKESMAS PEMBANTU JATI UTOMO BINJAI Nida Elhaq, Pasukat Sembiring, Djakaria Sebayang

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK PADA PEMAKAIAN ALAT KONTRASEPSI WANITA

PENERAPAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK PADA PEMAKAIAN ALAT KONTRASEPSI WANITA Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 51 61. PENERAPAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK PADA PEMAKAIAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi kasus di desa Dolok Mariah Kabupaten Simalungun) Oktani Haloho, Pasukat

Lebih terperinci

ponsel, purposive sampling, regresi logistik politomus

ponsel, purposive sampling, regresi logistik politomus JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013, Halaman 49-58 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS PEMILIHAN MEREK TELEPON SELULER PADA MAHASISWA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK

MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK Mohammad Farhan Qudratullah Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas

Lebih terperinci

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN:

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN: E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 23-28 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON (Studi Kasus: Ketidaklulusan Siswa SMA/MA

Lebih terperinci

MODEL REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANAK PUTUS SEKOLAH DI SULAWESI TENGAH

MODEL REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANAK PUTUS SEKOLAH DI SULAWESI TENGAH JIMT Vol. 13 No. 1 Juni 2016 (Hal. 24 37) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X MODEL REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANAK PUTUS SEKOLAH DI SULAWESI

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab IV Hasil Penelitian dan Pembahasan 54 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Uji Validitas Untuk mengetahui tingkat validitas dari setiap pernyataan dalam kuisioner, digunakan rumus korelasi product

Lebih terperinci

(R.2) KAJIAN PREDIKSI KLASIFIKASI OBYEK PADA VARIABEL RESPON BINER

(R.2) KAJIAN PREDIKSI KLASIFIKASI OBYEK PADA VARIABEL RESPON BINER (R.2) KAJIAN PREDIKSI KLASIFIKASI OBYEK PADA VARIABEL RESPON BINER Drs. Soekardi Hadi P. Prodi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam As-Syafi iyah Email : s.hadip@yahoo.co.id Abstrak

Lebih terperinci

pendekatan regresi logistik biner Oleh :Wida Suliasih ( )

pendekatan regresi logistik biner Oleh :Wida Suliasih ( ) Analisis kepuasan karyawan pt. x dengan pendekatan regresi logistik biner Oleh :Wida Suliasih (1308 030 059) Pembimbing : Wibawati, S.Si, M.Si 1 2 Latar belakang permasalahan Tujuan manfaat Batasan penelitian

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 50 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statisik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Sebanyak 25 perusahaan yang masuk

Lebih terperinci

Jurnal Gradien Vol 8 No 2 Juli 2012: Yuli Andriani, Uxti Mezulianti, dan Herlina Hanum

Jurnal Gradien Vol 8 No 2 Juli 2012: Yuli Andriani, Uxti Mezulianti, dan Herlina Hanum Jurnal Gradien Vol 8 No 2 Juli 2012:809-814 Model Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Bank Menggunakan Model Regresi Logistik Ordinal (Studi Kasus: Bank Rakyat Indonesia Tbk Unit Pasar Bintuhan) Yuli

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN ANALISIS

BAB IV HASIL DAN ANALISIS 51 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Deskripsi Data Penelitian 4.1.1 Profil Obyek Penelitian Obyek penelitian dalam penelitian ini adalah Pasar Sleman. Pasar Sleman merupakan pasar terbesar di Kecamatan Sleman.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini, penulis menggunakan dua sumber data, yaitu :

III. METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini, penulis menggunakan dua sumber data, yaitu : III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Salah satu yang mempengaruhi kualitas penelitian adalah kualitas data yang dikumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai cara. Dalam

Lebih terperinci

ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER

ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER Kimmy Octavian Yongharto Binus University, DKI Jakarta, Jakarta, Indonesia Abstrak Salah satu

Lebih terperinci

Kata Kunci: Model Regresi Logistik Biner, metode Maximum Likelihood, Demam Berdarah Dengue

Kata Kunci: Model Regresi Logistik Biner, metode Maximum Likelihood, Demam Berdarah Dengue Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 9 16 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN DBD (DEMAM BERDARAH DENGUE) MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK

Lebih terperinci

MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY

MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY KELOMPOK : Karlina Siti Faresha 135020200111071 Rezky Ridhowati 135020200111074 Pahriyatul Ummah 135020201111002 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI

Lebih terperinci

PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)

PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK 1. Data Biner Data biner merupakan data yang hanya memiliki dua kemungkinan hasil. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) dengan peluang masing-masing

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Hasil Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Instrumen Uji coba instrumen penelitian dilakukan di Sekolah Taman Kanak-kanak Desa Demakan Kecamatan Mojolaban Kabupaten Sukoharjo.

Lebih terperinci

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI DAN SIKAP RESPONDEN TERHADAP PRODUK OREO SETELAH ADANYA ISU MELAMIN

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI DAN SIKAP RESPONDEN TERHADAP PRODUK OREO SETELAH ADANYA ISU MELAMIN VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI DAN SIKAP RESPONDEN TERHADAP PRODUK OREO SETELAH ADANYA ISU MELAMIN Penelitian ini menggunakan regresi logistik untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Signifikansi Parameter a. Uji serentak parameter regresi logistik Uji serentak adalah uji yang mempunyai fungsi dimana untuk mengetahui signifikansi

Lebih terperinci

Sem 5-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)

Sem 5-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Sem -. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Nama Matakuliah : Analisis Data Kategorik Kode MK/SKS : 309H203/3SKS Semester : Awal/ (Tahun III) Mata Kuliah Prasyarat : Metode Statistika, Komputasi Statistika

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH STATUS BEKERJA TERHADAP JENIS KELAMIN DAN UMUR DENGAN PENDEKATAN BINARY LOGISTIC REGRESSION

ANALISIS PENGARUH STATUS BEKERJA TERHADAP JENIS KELAMIN DAN UMUR DENGAN PENDEKATAN BINARY LOGISTIC REGRESSION ANALISIS PENGARUH STATUS BEKERJA TERHADAP JENIS KELAMIN DAN UMUR DENGAN PENDEKATAN BINARY LOGISTIC REGRESSION Syamsul Rizal 1, Imaroh Izzatun Nisa 2, Moh. Yamin Darsyah 3 1,2,3 Program Studi S1 Statistika

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL J u r n a l E K B I S / V o l. V I / N o. / e d i s i M a r e t 2 0 2 379 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

Lebih terperinci

MODEL LOGIT DAN MODEL PROBIT FAKTOR-FAKTOR KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PADA SISTEM PEMBELAJARAN JARAK JAUH (SPJJ)

MODEL LOGIT DAN MODEL PROBIT FAKTOR-FAKTOR KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PADA SISTEM PEMBELAJARAN JARAK JAUH (SPJJ) JURNAL MODEL LOGIT DAN MODEL PROBIT FAKTOR-FAKTOR KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PADA SISTEM PEMBELAJARAN JARAK JAUH (SPJJ) (Studi Kasus: Mahasiswa Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Terbuka

Lebih terperinci

Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS)

Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS) Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS) Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Salah satu persyaratan dalam mengestimasi persamaan regresi dengan metode OLS (Ordinary Least Square)

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 1. Karakteristik Demografi Responden Penelitian

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 1. Karakteristik Demografi Responden Penelitian BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data A.1. Analisis Deskriptif 1. Karakteristik Demografi Responden Penelitian Demografi responden terdiri dari Jenis Kelamin. Usia, Tingkat Pendidikan, Jumlah

Lebih terperinci

PERLUASAN REGRESI COX DENGAN PENAMBAHAN PEUBAH TERIKAT-WAKTU

PERLUASAN REGRESI COX DENGAN PENAMBAHAN PEUBAH TERIKAT-WAKTU E-Jurnal Matematika Vol. 3 3), Agustus 2014, pp. 86-91 ISSN: 2303-1751 PERLUASAN REGRESI COX DENGAN PENAMBAHAN PEUBAH TERIKAT-WAKTU Luh Putu Ari Dewiyanti 1, Ni Luh Putu Suciptawati 2, I Wayan Sumarjaya

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Tingkat Literasi Keuangan di Kabupaten Mempawah Kalimantan Barat 1. Uji Validitas a. Tingkat Literasi Keuangan Data mengenai tingkat literasi keuangan memiliki

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. mahasiswa. Setiap responden mempunyai karakteristik yang berbeda. Oleh

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. mahasiswa. Setiap responden mempunyai karakteristik yang berbeda. Oleh 43 BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Jumlah responden yang diambil dalam penelitian ini ada sebanyak 72 mahasiswa. Setiap responden mempunyai karakteristik yang berbeda. Oleh karena

Lebih terperinci

Polres Tapanuli Selatan merupakan bagian dari Kepolisian Republik Indonesia yang melayani di bidang pemeliharan dan keamanan, ketertiban

Polres Tapanuli Selatan merupakan bagian dari Kepolisian Republik Indonesia yang melayani di bidang pemeliharan dan keamanan, ketertiban Saintia Matematika Vol. 1, No. 5 (2013), pp. 435 444. ANALISA TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP PROSES PELAYANAN PEMBUATAN SIM (SURAT IZIN MENGEMUDI) DI SATLANTAS POLRES TAPANULI SELATAN Lisna Astria,

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik 1. Uji Klasifikasi Model Uji klasifikasi model dapat menunjukkan kekuatan atau ketepatan prediksi dari model regresi untuk mempredikasi tingkat nilai willingness

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang diperoleh langsung dari sumber asli (tidak melalui perantara).

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 70 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Logistic Regression Binery Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai sampel penelitian.

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis data menggunakan software SPSS 11.5 for windows, Microsoft Excel, dan SAS 9.1. Profil Responden

HASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis data menggunakan software SPSS 11.5 for windows, Microsoft Excel, dan SAS 9.1. Profil Responden disusun ke dalam bentuk kartu stimuli, diantara tiap kartu berisi kombinasi dari taraftaraf atribut yang berbeda dengan kartu-kartu lainnya (Lampiran 4). 3. Pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner.

Lebih terperinci

BINARY LOGISTIC REGRESSION (BLR) TERHADAP STATUS BEKERJA DI KOTA SURABAYA

BINARY LOGISTIC REGRESSION (BLR) TERHADAP STATUS BEKERJA DI KOTA SURABAYA BINARY LOGISTIC REGRESSION (BLR) TERHADAP STATUS BEKERJA DI KOTA SURABAYA Moh. Yamin Darsyah 1 Arianto Wijaya 2 1,2 Program Studi S1 Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

Saintia Matematika ISSN: Vol. 2, No. 3 (2014), pp FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESADARAN WAJIB PAJAK PBB (PAJAK BUMI DAN BANGUNAN)

Saintia Matematika ISSN: Vol. 2, No. 3 (2014), pp FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESADARAN WAJIB PAJAK PBB (PAJAK BUMI DAN BANGUNAN) Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 2, No. 3 (2014), pp. 201 211. FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESADARAN WAJIB PAJAK PBB (PAJAK BUMI DAN BANGUNAN) Mimmy Sari Syahputri, Suwarno Ariswoyo, Ujian Sinulingga

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI JUMLAH SISWA SMA/SMK YANG TIDAK LULUS UN DI BALI

PENERAPAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI JUMLAH SISWA SMA/SMK YANG TIDAK LULUS UN DI BALI PENERAPAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI JUMLAH SISWA SMA/SMK YANG TIDAK LULUS UN DI BALI KOMANG AYU YULIANINGSIH 1, KOMANG GDE SUKARSA 2, LUH PUTU SUCIPTAWATI 3 1,2,3

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.. Deskripsi Objek Penelitian Kemampuan laba (profitabilitas) merupakan hasil akhir bersih dari berbagai kebijakan dan keputusan manajemen. Rasio kemampulabaan akan memberikan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIA HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIA HASIL DAN PEMBAHASAN 39 BAB IV ANALISIA HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Dari 144 perusahaan manufaktur

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1. Hasil Tabulasi Kuesioner Harga (X 1 ) Butir Soal/item No. Responden. Skor Total. Universitas Sumatera Utara

LAMPIRAN 1. Hasil Tabulasi Kuesioner Harga (X 1 ) Butir Soal/item No. Responden. Skor Total. Universitas Sumatera Utara LAMPIRAN 1 Hasil Tabulasi Kuesioner Harga (X 1 ) No. Responden Butir Soal/item 1 2 3 1 5 5 5 15 2 4 5 5 14 3 3 2 2 7 4 5 5 5 15 5 5 5 5 15 6 5 5 5 15 7 5 5 4 14 8 5 5 5 15 9 5 5 3 13 10 5 4 4 13 11 5 5

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1. Pada table 4.1 diatas menunjukan bahwa hasil uji statistik deskriptif untuk

BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1. Pada table 4.1 diatas menunjukan bahwa hasil uji statistik deskriptif untuk BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif Tabel 4.1 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation IS 81 0 1.23.426 SIZE 81 4.8932 7.4245 6.171004.6447805 NPM 81.0002.2895.093994.0754724

Lebih terperinci

Pemodelan Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Laboratorium Komputer Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya

Pemodelan Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Laboratorium Komputer Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 2(A) April 2013 Pemodelan Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Laboratorium Komputer Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya Dian Cahyawati

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA 47 BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA 3.1 Metodologi Penelitian Sesuai dengan bentuk data dan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu untuk mengetahui bagaimana pengaruh office channeling

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menyebabkan, kebutuhan pangan tidak hanya sebatas produk pelengkap dengan

BAB III METODE PENELITIAN. menyebabkan, kebutuhan pangan tidak hanya sebatas produk pelengkap dengan 14 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Pola hidup masyarakat yang menyadari pentingnya kesehatan menyebabkan, kebutuhan pangan tidak hanya sebatas produk pelengkap dengan citarasa yang enak,

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR Oleh AUDDIE VIENEZA M. NRP 1310030043 DOSEN PEMBIMBING Dr. Vita Ratnasari,M.Si DOSEN PENGUJI Dr. Dra. Ismaini

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berkaitan dengan pengumpulan dan peringkat data yang menggambarkan karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Deskriptif Statistik Statistik deskriptif digunakan untuk menjelaskan atau menggambarkan secara umum berbagai karakteristik data yang telah dikumpulkan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Analisis Data Kategori Kode/sks : MAS 4232/3 Semester : IV Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGAMBILAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP PENGGUNAAN BENIH PADI DI KECAMATAN NISAM KABUPATEN ACEH UTARA

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGAMBILAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP PENGGUNAAN BENIH PADI DI KECAMATAN NISAM KABUPATEN ACEH UTARA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGAMBILAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP PENGGUNAAN BENIH PADI DI KECAMATAN NISAM KABUPATEN ACEH UTARA 18 Hayatul Rahmi 1, Fadli 2 email: fadli@unimal.ac.id ABSTRAK Pengambilan

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK

IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK Mohamad Jajuli Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sehingga analisis deskriptif dipisahkan dari variabel lain. Tabel 4.1. Statistik Deskriptif

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sehingga analisis deskriptif dipisahkan dari variabel lain. Tabel 4.1. Statistik Deskriptif BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Statistik Deskriptif Penelitian menggunakan lima variabel independen dan satu variabel dependen. Dari kelima variabel tersebut terdapat satu buah variabel yaitu reputasi

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) UNTUK PENDUGAAN KEMATIAN ANAK BALITA

PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) UNTUK PENDUGAAN KEMATIAN ANAK BALITA E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 11-16 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) UNTUK PENDUGAAN KEMATIAN ANAK BALITA NI MADE SEKARMINI 1, I KOMANG GDE SUKARSA

Lebih terperinci

Keywords:Pendidikan, Ketidaktuntasan, Putus Sekolah, Logistik

Keywords:Pendidikan, Ketidaktuntasan, Putus Sekolah, Logistik FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETIDAKTUNTASAN BELAJAR 12 TAHUN PADA PENDUDUK USIA 18 TAHUN KEATAS DI PROVINSI PAPUA BARAT BERDASARKAN HASIL SUSENAS TAHUN 2011 PROVINSI PAPUA BARAT Yaya Setiadi 1, Robert

Lebih terperinci

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian. Nim :

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian. Nim : 1 Lampiran 1 Kuisioner Penelitian Nama : Zikri Nim : 140823033 Universitas : Sehubungan akan adanya penelitian yang dilakukan untuk tugas akhir program strata satu (S1) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

maksimum, rata-rata, dan deviasi standar tentang masing-masing variabel

maksimum, rata-rata, dan deviasi standar tentang masing-masing variabel BAB IV HASIL DAN ANALISIS DATA 4.1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran tentang nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan deviasi standar tentang masing-masing variabel dalam penelitian.

Lebih terperinci

2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE

2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 1 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Sumber Data Sumber data yang digunakan adalah data hasil survei demografi dan kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2007. SDKI merupakan survei yang dilaksanakan oleh badan pusat

Lebih terperinci

PEMODELAN JUMLAH ANAK PUTUS SEKOLAH DI PROVINSI BALI DENGAN PENDEKATAN SEMI-PARAMETRIC GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION

PEMODELAN JUMLAH ANAK PUTUS SEKOLAH DI PROVINSI BALI DENGAN PENDEKATAN SEMI-PARAMETRIC GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 29-34 ISSN: 2303-1751 PEMODELAN JUMLAH ANAK PUTUS SEKOLAH DI PROVINSI BALI DENGAN PENDEKATAN SEMI-PARAMETRIC GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION GUSTI

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan pengujian hipotesis (hypothesis testing) yang

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan pengujian hipotesis (hypothesis testing) yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan pengujian hipotesis (hypothesis testing) yang menjelaskan sifat dari hubungan tertentu, memahami perbedaan antara kelompok

Lebih terperinci

Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017

Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017 Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017 Generalized Ordinal Logistic

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian dilakukan di enam kelurahan di Kota Depok, yaitu Kelurahan Pondok Petir, Kelurahan Curug, Kelurahan Tapos, Kelurahan Beji, Kelurahan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Obyek Penelitian Obyek penelitian yang diteliti adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2015. B. Jenis Data Jenis data pada penelitian

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN SPREADSHEET SOLVER (ADD-IN MICROSOFT EXCEL)

PENDUGAAN PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN SPREADSHEET SOLVER (ADD-IN MICROSOFT EXCEL) PENDUGAAN PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER Shaifudin Zuhdi, Dewi Retno Sari Saputro Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret ABSTRAK. Model regresi logistik

Lebih terperinci

Analisis Data Kategorikal

Analisis Data Kategorikal Analisis Data Kategorikal Topik: Data & skala pengukuran Uji hipotesis untuk data kontinu Uji hipotesis untuk data kategorikal Desain penelitian kesehatan Ukuran asosiasi Regresi Logistik Target: Mahasiswa

Lebih terperinci

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. aktif regular jurusan akuntansi S1.

BAB III METODE PENELITIAN. aktif regular jurusan akuntansi S1. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan mulai dari 6 Februari 2017 hingga 10 Febriari 2017 di Universitas Mercu Buana dan Universitas Indonesia. Data yang digunakan

Lebih terperinci

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN:

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN: E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 40-45 ISSN: 2303-1751 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOMPIT (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas

Lebih terperinci

MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD. Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK

MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD. Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK Analisis regresi logistik biner dengan metode penalized maximum likelihood digunakan

Lebih terperinci

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I.

Lebih terperinci

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL 1 PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL Uaies Qurnie Hafizh, Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut

Lebih terperinci

Kegiatan Anak Usia Tahun di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Suatu Peranan Urutan Kelahiran

Kegiatan Anak Usia Tahun di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Suatu Peranan Urutan Kelahiran Kegiatan Anak Usia 10-15 Tahun di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Suatu Peranan Urutan Kelahiran Rudi Salam Badan Pusat Statistik, Tinggi Ilmu Statistik, Jakarta, Indonesia rudisalam@stis.ac.id

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Variabel Penelitian Berdasarkan hasil penelitian tentang Willingness To Pay pengunjung Umbul Ponggok didapatkan hasil berikut ini : 1. Uji Klasifikasi Model

Lebih terperinci

LAMPIRAN A :HASIL OUTPUT SPSS UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS

LAMPIRAN A :HASIL OUTPUT SPSS UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS LAMPIRAN A :HASIL OUTPUT SPSS UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS a) Variabel Individu ( X 1) Item-Total Statistics Cronbach's Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Alpha if Item Total Correlation

Lebih terperinci

Model Log Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok (Studi Kasus Perokok Di Kelurahan Kandang Limun)

Model Log Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok (Studi Kasus Perokok Di Kelurahan Kandang Limun) Jurnal Gradien Vol. 11 No. 1 Januari 2015 : 1054-1060 Model Log Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok (Studi Kasus Perokok Di Kelurahan Kandang Limun) Dian Agustina, Joko Purnomo Jurusan

Lebih terperinci

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Vol.14, No. 2, 159-165, Januari 2018 Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Sutrianah Burhan 1, Andi Kresna Jaya 1

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA

PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

Peningkatan Self-Efficacy Mahasiswa dalam Pembelajaran Analisis Real Bermuatan Peta Pikiran

Peningkatan Self-Efficacy Mahasiswa dalam Pembelajaran Analisis Real Bermuatan Peta Pikiran SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Peningkatan Self-Efficacy Mahasiswa dalam Pembelajaran Analisis Real Bermuatan Peta Pikiran Luh Putu Ida Harini, Tjokorda Bagus Oka Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Populasi dan Sampel Penelitian Analisis Statistik Deksriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti nilai minimum, maksimum, rata-rata

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini berdasarkan pendekatannya yaitu penelitian kuantitatif. Menurut Sutama (2015: 43) penelitian kuantitatif adalah penelitian

Lebih terperinci

Oleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya ABSTRAK

Oleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya   ABSTRAK (M.3) ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERKAITAN DENGAN RISIKO ANAK PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR (Kasus : Wilayah Kabupaten Ogan Ilir Provinsi Sumatera Selatan) Oleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pendekatan crossectional yaitu penelitian non-eksperimental dalam rangka

BAB III METODE PENELITIAN. pendekatan crossectional yaitu penelitian non-eksperimental dalam rangka 31 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis Penelitian ini yaitu deskriptif kuantitatif dengan menggunakan pendekatan crossectional yaitu penelitian non-eksperimental dalam rangka mempelajari

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK Latar Belakang Katarak Indonesia Klinik

Lebih terperinci

di masa yang akan datang dilihat dari aspek demografi dan kepuasannya. PENDAHULUAN

di masa yang akan datang dilihat dari aspek demografi dan kepuasannya. PENDAHULUAN 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Saat ini ada dua teknologi yang diusung oleh perusahaan-perusahaan telekomunikasi Indonesia yaitu teknologi Global System for Mobile communication (GSM) dan teknologi Code

Lebih terperinci

MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS

MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 33 41 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FREKUENSI KEDATANGAN PELANGGAN DI PUSAT PERBELANJAAN X

ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FREKUENSI KEDATANGAN PELANGGAN DI PUSAT PERBELANJAAN X ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FREKUENSI KEDATANGAN PELANGGAN DI PUSAT PERBELANJAAN X Erna Hayati Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAKSI Kepuasan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan tempat penelitian Penelitian untuk penulisan skripsi ini berlangsung pada 1 Maret 2016 s.d selesai yang dilakukan di Jakarta. B. Desain penelitian Penelitian ini

Lebih terperinci

Dosen Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc

Dosen Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc Citra Fatimah Nur / 1306 100 065 Dosen Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc Outline 1 PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA 3 METODOLOGI PENELITIAN 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 5 KESIMPULAN Latar Belakang 1960-1970 1970-1980

Lebih terperinci

PIKA SILVIANTI, M.SI

PIKA SILVIANTI, M.SI PIKA SILVIANTI, M.SI No. Materi Pokok (Materi Ajar) Alokasi Waktu (menit) 1 Pengenalan analisis regresi 2 x 50 2: Bab 1 2 Model regresi linier sederhana 2 x 50 Bahan / Sumber Belajar 2: Bab 2 3: Bab 1

Lebih terperinci

Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT

Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT 1 Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT Variabel I Variabel II Jenis uji statistik yang digunakan Katagorik Katagorik - Kai kuadrat - Fisher Exact Katagorik Numerik - Uji T - ANOVA Numerik

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 19 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 19 Bandar Lampung yang terletak di 24 III. METODE PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 19 Bandar Lampung yang terletak di Jl. Turi Raya No.1 Labuhan Dalam, Kecamatan Tanjung Senang, Kota Bandar Lampung.

Lebih terperinci

PEMBAHASAN Pelaksanaan Survei

PEMBAHASAN Pelaksanaan Survei 4 Populasi penelitian dibagi menjadi dua lapisan berdasarkan cluster perumahan BNR. Cluster-cluster dengan ukuran rumah 1 m 2 digolongkan sebagai lapisan 1 sedangkan cluster-cluster dengan ukuran rumah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian eksperiman sungguhan dengan desain control group pre-test post-test yaitu membandingkan hasil belajar matematika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan dan hipotesis penelitian, penelitian ini

BAB III METODE PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan dan hipotesis penelitian, penelitian ini digilib.uns.ac.id BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Model Penelitian Berdasarkan permasalahan dan hipotesis penelitian, penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif, tujuannya

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARES

ESTIMASI PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARES ESTIMASI PARAMETER REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARES Selpadina Indriyani 1, Raupong 2, Anisa 3 1 Mahasiswa Program Studi Statistika FMIPA Universitas Hasanuddin 2,3 Dosen Program

Lebih terperinci

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI KOTA PADANG TAHUN 2013 DAN 2014 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI KOTA PADANG TAHUN 2013 DAN 2014 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 74 82 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI KOTA PADANG TAHUN 2013 DAN 2014 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

Lebih terperinci

Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial

Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Statistika, Vol. 16 No. 1, 29 39 Mei 2016 Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Keberhasilan Belajar 1. Pengertian Keberhasilan Belajar Dalam kamus besar bahasa Indonesia, keberhasilan itu sendiri adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan, dikerjakan dan

Lebih terperinci

Kuisioner Penelitian Pengaruh Harga, Loaksi, Promosi, dan Gaya Hidup Terhadap Minat Pembelian Ulang Ke SOGO Department Store Sun Plaza Medan

Kuisioner Penelitian Pengaruh Harga, Loaksi, Promosi, dan Gaya Hidup Terhadap Minat Pembelian Ulang Ke SOGO Department Store Sun Plaza Medan Lampiran 1. Kuisioner Penelitian Kuisioner Penelitian Pengaruh Harga, Loaksi, Promosi, dan Gaya Hidup Terhadap Minat Pembelian Ulang Ke Medan Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh harga, loaksi, promosi,

Lebih terperinci

SILABUS MA: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-2. Prasyarat: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-1 Hari/Jam : Jumat, Hari/Jam : Jumat,

SILABUS MA: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-2. Prasyarat: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-1 Hari/Jam : Jumat, Hari/Jam : Jumat, DEPARTEMEN BIOSTATISTIKA & KEPENDUDUKAN FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS INDONESIA Telp: (62-21) 786 3473 Fax: (62-21) 787 1636 SILABUS MA: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-2 Prasyarat: MANAJEMEN & ANALISIS

Lebih terperinci