ANALISIS PENGARUH ANTARA NILAI RAPOR DI SMA DENGAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF PADA MAHASISWA D3 STATISTIKA

Transkripsi

1 ANALISIS PENGARUH ANTARA NILAI RAPOR DI SMA DENGAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF PADA MAHASISWA D3 STATISTIKA Andi Jumaena Program Studi D3 Statistika Program Pendidikan Vokasi Universitas Halu Oleo andijumaena74@gmail.com Abstrak ANDI JUMAENA. Analisis Hubungan antara Nilai Rapor di SMA dengan Indeks Prestasi Kumulatif pada Mahasiswa D3 Statistika. Dibimbing oleh GUSTI NGURAH ADHI WIBAWA dan IRMA YAHYA. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara empiris seberapa besar hubungan antara nilai rapor di sekolah Menengah Atas (SMA) dengan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) pada mahasiswa D3 Statistika PPV UHO dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dengan dummy variabel. Teknik pengambilan sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik stratified sampling dengan banyaknya responden sebanyak 33 responden. Penelitian ini menggunakan lima variabel yang diduga mempunyai pengaruh terhadap IPK. Variabel tersebut adalah nilai matematika, nilai Bahasa Inggris, nilai rata-rata rapor, akreditasi sekolah dan lokasi sekolah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari lima variabel, hanya dua variabel yang berpengaruh terhadap IPK. Variabel tersebut adalah variabel nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah. Maka diperoleh model regresi adalah Yˆ { 1,258 0,0258 1,03 0,0258 X, X, untuk untuk lokasi lokasi sekolah sekolah Arti dari model jika nilai rata-rata rapor (X3) adalah 70 dengan lokasi sekolah SMA di Kota maka nilai rata-rata IPK yang di capai sebesar 3,064. untuk model kedua apabila nilai rata-rata rapor (X3) adalah 70 dengan lokasi sekolah SMA di Desa maka nilai rata-rata IPK yang di capai sebesar 2,836. Kata Kunci: Stratified sampling di di Kota Desa

2 ABSTRACT ANDI JUMAENA. Analysis of the influence between the Values score in SMA with the Grade Point Average in D3 Statistics Students. Guided by GUSTI NGURAH ADHI WIBAWA and IRMA YAHYA This study aims to determine empirically how much influence between the value of report cards in high school with grade point average (GPA) on D3 Statistika PPV UHO students by using multiple linear regression analysis with variable dummy. Sampling technique used in this research is stratified sampling technique with the number of respondents as much as 33 respondents. This study uses five variables that are suspected to have an effect on the GPA. The variables are the math score, the English score, the average score of the report card, the school accreditation and the location of the school. The results of this study indicate that of the five variables, only two variables that affect the GPA. These variables are the average value of the report card and the location of the school. Then obtained regression model is Yˆ { 1,258 0,0258 X, 1,03 0,0258 X, For school locations For the location of in the city the school in the village The meaning of the model if the average value of the report card (X3) is 70 with the location of the high school in the City, the average value of GPA reached For the second model if the average value of the report card (X3) is 70 with the location of the high school in the village then the average value of GPA is achieved at Keywords: Stratified Sampling Pendahuluan Pendidikan merupakan usaha sadar yang dilakukan oleh keluarga, masyarakat dan pemerintah melalui kegiatan bimbingan, pengajaran dan latihan yang berlangsung di sekolah dan luar sekolah sepanjang hayat untuk mempersiapkan peserta didik agar dapat memainkan peranan dalam berbagai lingkunagan hidup secara tetap untuk masa yang akan datang (Dale, 1999). Sekolah sebagai lembaga formal merupakan sarana dalam rangka pencapaian tujuan pendidikan tersebut. Melalui lembaga formal, peserta didik diberikan pengajaran agar dapat menunjukkan adanya perubahaan ynag sifatnya positif sehingga pada tahap akhir akan didapat keterampilan, kecakapan dan pengetahuan baru. Diakhir pengajaran para peserta didik akan memperoleh hasil yang disebut prestasi belajar. Perstasi belajar adalah hasil yang dicapai seorang mahasiswa dalam usaha belajarnya sebagaimana dicantumkan di dalam nilai Kartu Hasil Studi (Murjono, 1996).

3 Program Studi D3 Statistika merupakan salah satu program studi yang ada di Fakultas Program Pendidikan Vokasi (PPV) UHO. Program studi tersebut didirikan pada tanggal 22 juni Program studi ini didasari oleh keinginan universitas Halu Oleo untuk mengambil peran dalam pengembangan SDM dengan kualitas khusus dibidang statistika. Tujuan didirikan D3 Statistika yaitu untuk mendidik mahasiswa dengan konsep teoritis dan pengalaman praktis dibidang statistika yang bermanfaat sebagai dasar dalam menempuh jenjang pendidikan yang lebih tinggi ataupun persaingan di dunia kerja. Dalam penilaian terhadap tingkat pengetahuan mahasiswa dalam mengikuti pendidikan di perguruan tinggi, telah diterapkan sistem penilaian yang dinamakan Indeks Prestasi (IP). Sistem ini menggunakan huruf dimulai dari huruf A untuk yang sangat baik, B untuk baik, C untuk cukup, D untuk kurang, dan E untuk yang sangat buruk dalam menunjukkan kemampuan mahasiswa dalam menguasai suatu materi perkuliahan ( Mahasiswa dalam Program Studi D3 Statistika Program Pendidikan Vokasi (PPV) UHO, sebagaimana di ketahui telah menjalani pendidikan terlebih dahulu di Sekolah Menengah Atas (SMA). Di SMA, tingkat belajar mahasiswa dapat diukur melalui peringkat kelas yang diperoleh setiap semesternya di kelas X, XI, dan XII. Setiap penerimaan mahasiswa baru di jurusan D3 Statistika PPV UHO biasanya melihat nilai Ujian Nasional sebagai pertimbangan apakah calon mahasiswa tersebut bisa lulus di jurusan D3 Statistika atau tidak, disini penulis melakukan penelitian apakah nilai rapor juga bisa digunakan dalam pertimbangan penerimaan mahasiswa baru, sehingga penulis mengambil judul analisis hubungan antara nilai Rapor dengan indeks prestasi kumulatif pada mahasiswa D3 Statistika. Prestasi Belajar TinjauanPustaka Hamalik dalam Hipniati menyatakan prestasi belajar adalah hal-hal yang dicapai oleh seseorang. Ada dua faktor yang harus diperhatikan dalam melaksanakan evaluasi saat belajar: kesehatan fisik, kemampuan mental, kondisi emosional, minat dan kebutuhan serta lingkungan rumah tangga dan sosial. Kedua bermacam-macam tuntutan sosial dan ekonomi disekitar kehidupan di sosial dan ekonomi disekitar kehidupan siswa dimana siswa berpartisipasi aktif didalamnya (Crow, 2007). Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Indeks prestasi kumulatif (IPK) adalah indeks prestasi yang dihitung pada akhir suatu program pendidikan lengkap atau pada akhir semester kedua dan seterusnya untuk semua mata kuliah yang diambilnya, yang dinyatakan dengan rentang angka 0,00-4,00. Teknik Stratified Sampling Stratified Sampling adalah cara mengambil sampel dengan memperhatikan strata (tingkatan) didalam populasi. Teknik ini biasa digunakan apabila populasi terdiri dari susunan kelompok-kelompok yang bertingkat-tingkat. Penelitian pendidikan sering menggunakan teknik ini, misalnya apabila meneliti tingkat-tingkat pendidikan tingkat kelas. Berikan metode stratified sampling: 1. Pupolasi dikelompokkan menjadi sub-sub populasi berdasarkan kriteria tertentu yang dimiliki unsur populasi. Masing-masing sub populasi diusahakan homogen.

4 2. Dari masing-masing sub selanjutnya diambil sebagian anggota secara acak dengan komposisi proporsional /disproporsional. 3. Total anggota yang diambil ditetapkan sebagai jumlah anggota sampel penelitian (Fuller, 2009). Analisis Deskripif Analisis deskriptif merupakan analisis yang paling sederhana, akan tetapi mampu menerangkan hubungan antara dua peubah dengan cukup baik. Dalam analisis tabulasi silang, penelitian menggunakan distribusi persentase pada sel-sel dalam tabel sebagai dasar untuk menyimpulkan hubungan antara variabel-variabel penelitian (Lestari, 2015). Regresi Linier Berganda Sekumpulan data yang terdiri atas n observasi dari variabel tak bebas Y dan X variabel bebas, X1, X2,..., Xp. Hubungan antara Y dan X1, X2,..., Xp dapat dirumuskan sebagai suatu model linier sebagai berikut: Y X X X p p dimana 0, 1, 2,..., p adalah parameter (koefisien regresi) yang harus ditaksir berdasarkan data dan ε adalah galat [ε N (0,σ 2 )]. Metode Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang dikumpulkan dengan cara melakukan penyebaran angket berupa kuesioner yang diberikan kepada mahasiswa D3 Statistika dengan populasi mahasiswa angkatan 2014 dan 2015 yang aktif kuliah sebanyak 91 mahasiswa dengan metode pengambilan sampel adalah Stratified sampling. Jumlah sampel dalam penelitian ini yaitu 33 mahasiswa, dimana 13 mahasiswa laki-laki dan 20 mahasiswa perempuan. 4.1Statistika Deskriptif Hasil danpembahasan Jenis Kelamin Berdasarkan Gambar 4.1 menunjukkan bahwa mahasiswa D3 statistika yang dijadikan sampel penelitian terdiri dari 33 responden dimana jenis kelamin laki-laki dengan persentase sebesar 39% dan jenis kelamin perempuan dengan persentase sebesar 61%.

5 61% 39% Laki-laki Perempuan Gambar 4.1 persentase responden berdasarkan jenis kelamin Akreditasi Sekolah Berdasarkan Gambar 4.2 menunjukkan bahwa akreditasi sekolah SMA dari 33 responden memiliki akreditasi A atau B dengan persentase sebesar 85% sedangkan reponden yang memiliki akreditasi lainnya memiliki persentase sebesar 15%. 15% 85% Akreditasi A atau B Lainnya Gambar 4.2 Persentase responden berdasarkan akreditasi sekolah Lokasi Sekolah Berdasarkan Gambar 4.3 menunjukkan bahwa sebagian besar dari reponden memiliki lokasi sekolah di Desa dengan persentase sebesar 58% dan lokasi sekolah di Kota memiliki persentase sebesar 42%. 58% 42% Kota Desa Gambar 4.3 Persentase responden berdasarkan lokasi sekolah Diagram Akreditasi Sekolah Terhadap Nilai IPK Berdasarkan Gambar 4.4 menunjukkan bahwa mahasiswa asal sekolah SMA berakreditasi A atau B memiliki nilai rata-rata IPK sebesar 3,17 sedangkan mahasiswa asal sekolah SMA berakreditasi Lainnya memiliki nilai rata-rata IPK sebesar 2,97.

6 IPK IPK Akreditasi Lainnya Akreditasi A atau B Series Gambar 4.4 Akreditasi Sekolah terhadap nilai IPK Diagram Lokasi Sekolah Terhadap Nilai IPK Berdasarkan Gambar 4.5 menunjukkan bahwa mahasiswa asal sekolah SMA di Kota memiliki nilai rata-rata IPK sebesar 3,24 sedangkan mahasiswa asal sekolah SMA di Desa memiliki nilai rata-rata IPK sebesar 3, Lokasi sekolah di Desa Lokasi sekolah di Kota Series Gambar 4.5 Lokasi sekolah terhadap nilai IPK Deskripsi Plot Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPK Plot Nilai Matematika Terhadap Nilai IPK Berdasarkan Gambar 4.6 terlihat bahwa ada kecenderungan terdapat hubungan linear nilai matematika terhadap nilai IPK, namun ada 3 amatan diduga pencilan yaitu amatan ke- 23, 31 dan 32. 3,8 S catterplot of IP K v s M atematika 3,6 3,4 3,2 3,0 IP K 2,8 2,6 2,4 2,2 2, M a t e m a t ika Gambar 4.6 Plot nilai matematikaa terhadap nilai IPK Plot Nilai Bahasa Inggris Terhadap Nilai IPK Berdasarkan Gambar 4.7 terlihat bahwa ada kecenderungan terdapat hubungan linear nilai bahasa inggris terhadap nilai IPK, namun ada 3 amatan diduga pencilan yaitu amatan ke- 23, 31 dan 32.

7 9 5 S catterplot of IP K v s Bahasa Inggris 3,8 3,6 3,4 3,2 3,0 IP K 2,8 2,6 2,4 2,2 2, Ba ha sa Inggris Gambar 4.7 Plot nilai bahasa inggris terhadap nilai IPK Plot Nilai Rata-Rata Rapor Terhadap Nilai IPK Berdasarkan Gambar 4.8 terlihat bahwa ada kecenderungan terdapat hubungan linear nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK, namun ada 3 amatan diduga pencilan yaitu amatan ke- 23, 31 dan 32. 3,8 S c a tte r p l o t o f I P K v s R a ta -r a ta R a p o r 3,6 3,4 3,2 3,0 IP K 2,8 2,6 2,4 2,2 2, R a t a - r a t a R a p o r Gambar 4.8 plot nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK Berdasarkan hasil analisis pada lampiran 4 diperoleh 3 amatan pencilan yaitu amatan ke-23, 31 dan 32. Sehingga ke-3 amatan tersebut disisihkan karena pada responden ke 23, 31 dan 32 memiliki nilai IPK rendah sedangkan dilihat dari nilai matematika di SMA tinggi hal ini disebabkan bahwa responden jarang masuk kuliah dengan alasan sakit, ada urusan keluarga dan tanpa keterangan sehingga nilai IPK yang dicapai sekarang menurun. 4.1 Persmaan Regresi dan Penaksiran Parameter Persamaan regresi untuk penelitian ini yaitu: Y i = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 D 1 + β 5 D 2 + ε i Dengan Y adalah variabel terikat yaitu nilai IPK mahasiswa dan untuk variabel bebasnya yakni nilai matematika sebagai variabel X, nilai Bahasa Inggris sebagai 1 X2, nilai rata-rata rapor sebagai variabel X3, akreditasi sekolah sebagai D 1 dan lokasi sekolah sebagai D 2. Berdasarkan metode kuadrat terkecil diperoleh nilai-nilai taksiran untuk setiap parameter regresi (Lampiran 5). Taksiran untuk koefisien regresi yaitu β 0 = 0,939, β 1 = -0,0057, β 2 = 0,0066, β 3 = 0,0263 dan β 4 = 0,030, β 5 = 0,230 sehingga diperoleh model taksiran dari persamaan (2.6) yaitu: Y i = 0,939 0,0057X 1 + 0,0066X 2 + 0,0263X 3 0,030D 1 + 0,230D Uji Multikolinearitas Pengujan multikolinearitas menggunakan koefisien determinasi ganda (R 2 ) yang diperoleh dengan meregresi tiap variabel (Xi) terhadap variabel terikaat (Y)

8 yang lain. Selanjutnya untuk mendeteksi multikolinearitas dihitung besaran VIF sesuai persamaan (2.11). Tebel 4.1 Nilai VIF Model Colinearity Statistics VIF Nilai Matematika 3,339 Nilai Bahasa Inggris 3,540 1 Nilai Rata-rata Rapor (x3) 4,741 Akreditasi Sekolah 1,023 Lokasi sekolah (D2) 1,080 Berdasarkan Tabel 4.1 nilai VIF seperti pada Lampiran 2 yang diperoleh tidak lebih besar dari 10, hal ini menujukkan bahwa data tidak mengalami masalah multikolinearitas. 4.3 Uji Simultan Pengujian hipotesis secara simultan untuk membuktikan apakah variabel Y berhubungan linear dengan variabel X1, X2, X3, D1 dan D2 atau setidak-tidaknya dengan salah satu diantara lima variabel bebas tersebut. Hipotesis yang digunakan adalah: H0 : β1 = β2 =... = β5 = 0 (Tidak ada pengaruh antara nilai matematika, nilai Bahasa Inggris, nilai rata-rata rapor, akreditasi sekolah dan lokasi sekolah terhadap nilai IPK) H1 : Minimal ada satu j dimana βj 0; j = 1,2,...,5 (minimal ada satu variabel yaitu nilai matematika, nilai Bahasa Inggris, nilai rata-rata rapor, akreditasi sekolah dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK). Pada (Lampiran 5) diuraikan perhitungan analisis ragam berdasarkan pengolahan minitab. Secara sederhana di tampilkan pada tabel berikut ini. Tabel 4.2 Analisis ragam faktor-faktor yang mempengaruhi nilai IPK Sumber Derajat Bebas (db) Jumlah Kuadrat Kuadrat Tengah F P Regresi 4 0, , ,05 0,029 Sisa 25 1, ,06503 Total 29 2,55214 Kesimpulan Hasil analisis pada Tabel 4.2 diperoleh P-value sebesar (0,029) < α (0,05) sehingga H0 ditolak. Hal ini berarti bahwa minimal ada satu variabel yaitu nilai

9 matematika, nilai bahasa inggris, nilai rata-rata rapor, akreditasi sekolah dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK. 4.4 Uji Parsial Uji parsial yaitu pengujian parameter-parameter dalam model regresi linear berganda yang dilakukan secara parsial atau masing-masing dari variabel-variabel penjelas apakah terdapat pengaruh atau tidak terhadap variabel respon. Statistik uji t sebagai pedoman pengambilan keputusan dihitung berdasarkan persamaan (2.19). Tabel 4.3 Nilai-nilai statistik uji t bagi uji parsial Model Koefisien Kesalahan Regresi (β j) Standar (β j) Thitung Pvalue Konstanta 0,9386 0,9463 0,99 0,331 Nilai matematika -0, , ,49 0,631 Nilai bahasa inggris 0, , ,43 0,668 Nilai rata-rata rapor 0, , ,16 0,258 Akreditasi sekolah -0,0300 0,1385-0,22 0,830 Lokasi sekolah 0, , ,33 0, Konstanta H0 : β0 = 0 (Tidak ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK) H1 : β0 0 (Ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,331 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK Variabel Nilai Matematika H0 : β1 = 0 (Tidak ada pengaruh nilai matematika terhadap nilai IPK) H1 : β1 0 (Ada pengaruh nilai matematika terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,631 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh nilai matematika terhadap nilai IPK.

10 4.4.2 Variabel Nilai Bahasa Inggris H0 : β2 = 0 (Tidak ada pengaruh nilai Bahasa Inggris terhadap nilai IPK) H1 : β2 0 (Ada pengaruh nilai Bahasa Inggris terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,668 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh nilai Bahasa Inggris terhadap nilai IPK Variabel Nilai Rata-rata Rapor Hipoteisis: H0 : β3 = 0 (Tidak ada pengaruh nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK) H1 : β3 0 (Ada pengaruh nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,258 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK Variabel Akreditasi Sekolah H0 : β4 = 0 (Tidak ada pengaruh akreditasi sekolah terhadap nilai IPK) H1 : β4 0 (Ada pengaruh akreditasi sekolah terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,830 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh akreditasi sekolah terhadap nilai IPK Variabel Lokasi Sekolah H0 : β5 = 0 (Tidak ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK) H1 : β5 0 (Ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK)

11 Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,028 < α (0,05) maka H0 ditolak. Artinya ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK. Berdasarkan hasil pengujian signifikansi parameter di atas dapat disimpulkan bahwa variabel penjelas yang signifikan pada model awal yaitu variabel lokasi sekolah. Model yang terbentuk dengan metode di atas menghasilkan nilai R 2 sebesar 23,1% (Lampiran 6). Sehingga dilakukan pengujian regresi bertahap. 4.5 Hasil Stepwise Regression Jika dilihat dari plot antara variabel nilai Matematika, nilai Bahasa Inggris dan nilai Rata-rata Rapor dengan IPK ada kecenderungan bahwa IPK dipengaruhi oleh variabel-variabel tersebut. Oleh karena itu untuk mengetahui variabel mana yang signifikan dilakukan melalui regresi bertahap (stepwise regression) Persamaan Regresi dan Penaksiran Parameter Berdasarkan hasil regresi bertahap terdapat dua variabel yang signifikan sehingga model dugaannya adalah: ˆ ˆ Y i 0 ˆ X 3 3 ˆ D 5 2 dengan y adalah variabel terikat yaitu nilai IPK mahasiswa dan untuk variabel bebasnya yakni nilai rata-rata rapor sebagai variabel X3 dan lokasi sekolah sebagai D 2. Berdasarkan metode kuadrat terkecil diperoleh nilai-nilai taksiran untuk setiap parameter regresi (Lampiran 8). Taksiran untuk koefisien regresi yaitu β 0 = 1,03, β 3 = 0,0258 dan β 5 = 0,228 sehingga diperoleh model taksiran dari persamaan (2.6) yaitu: Y i = 1,03 + 0,0258X 3 + 0,228D Uji Simultan Pengujian hipotesis secara simultan untuk membuktikan apakah variabel Y berhubungan linear dengan variabel X3 dan D2 atau setidak-tidaknya dengan salah satu diantara dua variabel bebas tersebut. Hipotesis yang digunakan adalah: H0 : β3 = β5 = 0 (Tidak ada pengaruh antara nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah terhadap nilai IPK) H1 : Minimal ada satu j dimana βj 0; j = 3,5 (minimal ada satu variabel yaitu nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK)

12 Hasil analisis diperoleh P-value sebesar (0,002) < α (0,05) sehingga H0 ditolak. Hal ini berarti bahwa paling sedikit terdapat satu dari beberapa faktor yaitu nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK. (Lampiran 8) Uji Parsial Uji parsial yaitu pengujian parameter-parameter dalam model regresi linear berganda yang dilakukan secara parsial atau masing-masing dari variabel-variabel penjelas apakah terdapat pengaruh atau tidak terhadap variabel respon. Statistik uji t sebagai pedoman pengambilan keputusan dihitung berdasarkan persamaan (2.19). Tabel 4.4 Nilai-nilai statistik uji t bagi uji parsial Model Koefisien Kesalahan Regresi (β j) Standar (β j) Thitung Pvalue Konstanta 1,0308 0,8313 1,24 0,226 Nilai rata-rata rapor 0, , ,52 0,018 Lokasi sekolah 0, ,9327 2,45 0, Konstanta H0 : β0 = 0 (Tidak ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK) H1 : β0 0 (Ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,226 > α (0,05) maka H0 diterima. Artinya tidak ada pengaruh konstanta terhadap nilai IPK Variabel Nilai Rata-rata Rapor H0 : β3 = 0 (Tidak ada pengaruh nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK) H1 : β3 0 (Ada pengaruh rata-rata rapor terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,018 > α (0,05) maka H0 ditolak. Artinya ada pengaruh nilai rata-rata rapor terhadap nilai IPK Variabel Lokasi Sekolah

13 H0 : β5 = 0 (Tidak ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK) H1 : β5 0 (Ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK) Hasil analisis diperoleh P-value sebesar 0,021 < α (0,05) maka H0 ditolak. Artinya ada pengaruh lokasi sekolah terhadap nilai IPK. 4.6 Pengujian Asumsi Regresi Linear Berganda Uji Multikolinearitas Pengujan multikolinearitas menggunakan koefisien determinasi ganda (R 2 ) yang diperoleh dengan meregresi tiap variabel (Xi) terhadap variabel terikaat (Y) yang lain. Selanjutnya untuk mendeteksi multikolinearitas dihitung besaran VIF sesuai persamaan (2.11). Tebel 4.5 Nilai VIF Colinearity Statistics Model VIF Nilai Rata-rata Rapor (x3) 1,065 1 Lokasi sekolah (D2) 1,065 Berdasarkan Tabel 4.5 nilai VIF seperti pada Lampiran 7 yang diperoleh tidak lebih besar dari 10, hal ini menujukkan bahwa data tidak mengalami masalah multikolinearitas Uji Kebebasan Galat Pengujian kebebasan galat menggunakan statistik d dari Durbin-Watson. Lampiran 12 mengilustrasikan perhitungan nilai statistik d berdasarkan persamaan (2.12). Hipotesis yang diuji yaitu: H0 : ρ = 0 (Tidak ada korelasi antar galat) H1 : ρ 0 (Ada korelasi antar galat) Berdasarkan tabel batas-batas statistik d dari Durbin-Watson pada lampiran 13, untuk n= 30 dan 2 variabel bebas (k = 2), nilai kritis d pada α = 0,05 adalah d L = 1,2837 dan d U = 1,5666 sedangkan 4 - d U = 2,4334. Nilai d hasil perhitungan yaitu 2,012 berada dalam batas d U <d <4 - d U sebagai kriteria penerimaan hipotesis nol sehingga dapat disimpulan bahwa tidak ada korelasi antar galat Uji Heteroskedastisitas Pengujian heteroskedastisitas menggunakan koefisien korelasi peringkat spearman pada persamaan (2.14). Hipotesis yang diuji yaitu: H0 : Tidak terdapat heterskodastisitas H1 : Terdapat heterkodastisitas Model regresi teridiri atas 2 variabel bebas, dengan demikian berdasarkan analisis diperoleh dua koefisien korelasi peringkat spearman. Pengujian tingkat penting koefisien korelasi ini menggunakan perbandingan P-value dengan tingkat signifikansi α = 0,05.

14 Tabel 4.6 Koefisien korelasi peringkat dari spearman (rs) antara variabel bebas dan galat berdasarkan keluaran SPSS. X3 D2 Spearman srho Galat Koefisien korelasi -0,118-0,071 Pvalue 0,536 0,680 n Berdasarkan Tabel 4.6 diperoleh P-value masing-masing variabel bebas lebih besar dari α (0,05) maka H0 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat heterskodastisitas Uji Normalitas Pengujian normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov-smirnov dapat dilihat pada Lampiran 11. Hipotesis yang diuji yaitu: H0 : galat menyebar normal[ε~n(0, σ 2 )] H1 : galat tidak menyebar normal [ε N(0, σ 2 )] Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai D = 0,121, dengan α = 0,05 dan 30 diperoleh nilai Dtabel yaitu 0,242 (Lampiran 12). Nilai D (0,121) < Dtabel (0,242) maka hipotesis nol diterima, artinnya bahwa nilai-nilai galat dari model regresi berdistribusi normal. 4.7 Makna dari Model yang Terbentuk Berdasarkan hasil stepwise regression diperoleh bahwa variabel rata-rata rapor dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK. Dengan demikian diperoleh persamaan regresi yaitu: Yˆ { 1,258 0,0258 X 1,03 0,0258 X, untuk untuk lokasi lokasi sekolah sekolah di di Kota Desa Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: Jika nilai rata-rata rapor (X3) adalah 70 dengan lokasi sekolah SMA di Kota maka rata-rata nilai IPK yang di capai sebesar 3,064. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara nilai rata-rata rapor dan nilai IPK, semakin tinggi nilai rata-rata rapor maka semakin tinggi pula nilai IPK. Jika nilai rata-rata rapor (X3) adalah 70 dengan lokasi sekolah SMA di Desa maka rata-rata nilai IPK yang di capai sebesar 2,836. Jika nilai rata-rata rapor mahasiswa adalah 10 maka IPK akan meningkat sebesar 0, Uji Kebaikan Model Regresi Nilai R 2 sebesar 0,378 atau 37,8%, ini menunjukkan bahwa keragaman nilai IPK hanya dapat dijelaskan oleh variabel nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah sebesar 37,8% sedangakan sisanya 62,2% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model.

15 PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa variabel nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah berpengaruh terhadap nilai IPK pada mahasiswa D3 Statistika. Sedangkan variabel nilai matematika, Bahasa Inggris dan akreditasi sekolah tidak berpengaruh signifikan. Model regresi yang terbentuk sebagai berikut: Yˆ { 1,258 0,0258 X, 1,03 0,0258 X, untuk untuk lokasi lokasi sekolah sekolah di Kota di Desa Nilai R 2 sebesar 37,8%, ini menunjukan bahwa keragaman nilai IPK hanya dapat dijelaskan oleh variabel nilai rata-rata rapor dan lokasi sekolah sebesar 37,8% sedangkan sisanya 62,2% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model. 5.2 Saran Diharapkan kepada peneliti selanjutnya untuk menambahkan variabelvariabel lain yang belum dimasukkan dalam penelitian ini yang diperkirakan mempengaruhi IPK. DAFTAR PUSTAKA Chatterjee, S. & Ali, A.S Regression Analysis by Example 4thedition. New Jersey: Wiley. Crow, A An Outline of Psicology (Terjemahan Z.Kazijan). Surabaya: PT. Bina Ilmu. Dale, E Pentingnya Pendidikan, Artikel Pendidikan. No. 7:11-13 Fuller, A.W Sampling Statistics. New York (US): John Wiley and Sons. Inc. Gujarati, D.N Ekonometrika Dasar. Jakarta: Erlangga Lestari, A.M Analisis Tingkat Kepuasan Nasabah Terhadap Pelayanan Bank BRI Cabang Kendari [Tugas Akhir]. Kendari: Universitas Halu Oleo, Fakultas Pendidikan Vokasi. Murjono Teori-Teori Belajar. Jakarta: Erlangga. Steel, R.G.S. & Torrie, J.H Prinsip dan Prosedur Statistika suatu Pendekatan Biometrik. Jakarta: Gramedia. Sugiarto. (1990). Analisis Regresi. Jakarta: Andi Offset Walpole & Myers, R.H Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan, Edisi ke-4. Bandung: Institut Teknologi Bandung.