ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI KEBERHASILAN MAHASISWA POLITEKNIK (Studi Kasus Mahasiswa Tata Niaga Polban)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2. Tinjauan Teoritis

X a, TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

BAB II LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA Pendidikan Politeknik

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

REGRESI LINIER SEDERHANA

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Bab II Teori Pendukung

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

Pengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

Statistika ITS Surabaya

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

*Corresponding Author:

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

MODUL ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

PENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB III METODE PENELITIAN A.

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

2.2.3 Ukuran Dispersi

; θ ) dengan parameter θ,

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

BAB III METODE PENELITIAN

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

PENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS

Analisis Regresi dan Korelasi

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

Transkripsi:

60 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI KEBERHASILAN MAHASISWA POLITEKNIK (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING POLYTECHNIC STUDENT SUCCESS (Case Study Studet of Tata Naga Polba Agus Barto da Eus Sartka (Staf Pegaar UP MKU Poltekk Neger Badug ABSTRAK Keberhasla stud mahasswa dalam belaar d Poltekk Neger Badug dtetuka oleh keberhasla setap mahasswa pada setap semester. Metode yag dguaka dalam megaalss faktor-faktor yag memegaruh keberhasla mahasswa Poltekk Neger Badug adalah Aalss Regres Logstk. Aalss Regres Logstk dguaka utuk memerksa hubuga atara peubah respo yag berupa peubah kualtatf, yatu peubah berskala omal atau ordal dega peubah-peubah peelas (predctor yag bsa terdr atas peubah kualtatf maupu kuattatf. Peubah respo dalam regres logstk dapat berupa peubah dkotom (ber maupu poltom (ordal atau omal. Kata kuc: Aalss regres logstk, peubah respo, peubah peelas. ABSTRACT Study of studet success learg Badug State Polytechc determed by the success of every studet every semester. The method used aalyzg the factors that fluece the success of Badug State Polytechc studet s Logstc Regresso Aalyss. Logstc regresso aalyss s used to exame the relatoshp betwee the respose varable the form of qualtatve varables, e omal or ordal scale varables wth explaatory varables (predctors whch ca cosst of both qualtatve ad quattatve varables. Respose varable logstc regresso ca be dkhotom varables (bary or poltom (ordal or omal. Keywords: Logstc regresso aalyss, varable respose, the explaatory varables.

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 6 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba PENDAHULUAN Peddka d poltekk merupaka alur peddka vokas yag membekal lulusaya dega keterampla, ddukug pegetahua teorts da skap dspl yag tagguh. Alum poltekk dharapka mead teaga vokasoal d bdagya, khususya d bdag rekayasa da tata aga. Pegkata kualtas lulusa pergurua tgg d Poltekk Neger Badug sagat bergatug pada tga faktor utama, yatu put (calo mahasswa, proses peddka, da kompetes lulusa. Ketga hal tersebut mead sasara utama dalam pegkata mutu lulusa d Poltekk Neger Badug (Polba. Pada evaluas akhr semester, dtetapka mahasswa yag berhasl lulus dapat melautka kulah ke semester berkutya da mahasswa, yag tdak lulus, tdak dapat melautka ke semester berkutya (drop out. Pada dasarya, setap pergurua tgg berusaha semaksmal mugk megkatka kelulusa para mahasswaya, bak secara kuattas maupu kualtas. Secara kuattas, umlah mahasswa yag masuk / terdaftar sama dega umlah mahasswa yag lulus, berart tdak ada yag DO. Secara kualtas, dharapka mahasswa lulus dega la IPK yag maksmal da lulus tepat waktu. Terkat dega proses belaar mahasswa, teryata bayak hal yag dapat memegaruh keberhasla mahasswa sehgga mahasswa dapat melautka ke semester berkutya. Faktor-faktor yag memegaruh keberhasla mahasswa bsa berasal dar dalam dr mahasswa sedr atau faktor teral da faktor dar luar mahasswa atau faktor eksteral. Faktor-faktor yag dbawa sebelum masuk Polba atau faktor teral, atara la la NEM, latar belakag orag tua, asal daerah. Faktor dar luar mahasswa atau faktor eksteral, atara la lgkuga belaar bak d kampus maupu d rumah, lgkuga pergaula, termasuk mekasme belaar megaar. Peelta aka dka faktorfaktor apa saa yag memegaruh keberhasla stud mahasswa Polba. Pada peelta sebelumya, terdapat seumlah hasl yag meuukka faktor-faktor yag memegaruh keberhasla stud mahasswa. D atara faktor-faktor tersebut, sebaga dguaka sebaga peubah-peubah peelas dalam peelta. D ataraya adalah faktor asal daerah, la NEM, da es kelam (Hadaya 996 dalam Sr Rezek. Peelta yag dlakuka oleh Agus Barto da Eus Sartka (200 meuukka bahwa IP semester I, es kelam, da program stud memegaruh keberhasla mahasswa dalam studya d Poltekk Neger Badug. Dalam kods yata, formas yag utuh (legkap sagat dbutuhka dalam aalss statstka. Pada keyataaya, sagat sedkt data yag terseda dalam kods utuh (kods deal. Utuk tu, dperluka adaya sebuah metode (pedekata yag mampu memmalka error akbat kesalaha pegambla kesmpula oleh peelt,

62 Sgma-Mu Vol.4 No. Maret 202 yag dakbatka data tdak utuh (tdak legkap. Megea keberhasla mahasswa Polba, aka dperhatka mahasswa yag bertaha (tdak DO da mahasswa yag tdak bertaha (DO, maka aalss yag tepat utuk respo demka adalah Regres Logstk. Perumusa Masalah Permasalaha dalam peelta adalah. faktor-faktor apa yag memegaruh keberhasla mahasswa Polba (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Agkata 2005 sampa dega Agkata 200 bak faktor teral maupu eksteral. 2. membadgka keberhasla mahasswa Polba (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Agkata 2005/2006 da 2006/2007 dega Agkata 2008/2009 da 2009/200. Tuua Peelta Tuua peelta adalah. megdetfkas faktor-faktor yag memegaruh keberhasla mahasswa Tata Naga Polba selama studya; 2. meduga parameter model yag aka memperlhatka berbaga karakterstk yag berpegaruh yata terhadap keberhasla mahasswa Tata Naga Polba. Mafaat Peelta Peelta dharapka dapat member mafaat sebaga berkut.. Acua bag Polba utuk megambl kebaka berkata dega kemaua peddka d Poltekk, khususya yag berkata dega pegkata kualtas da kuattas kelulusa. 2. Masuka bag POLBAN utuk meetuka kebaka peermaa mahasswa baru, terutama yag berkata dega mater ua seleks masuk POLBAN agar lebh berkualtas sehgga dharapka proses seleks lebh kompettf utuk memperoleh mahasswa yag memlk kemampua optmal. 3. Masuka bag POLBAN utuk meetuka kebaka atau perlakua khusus berkata dega evaluas mahasswa, terutama mahasswa yag memlk karakterstk tertetu agar Polba dapat megkatka agka kelulusa mahasswaya. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Logstk Aalss Regres Logstk dguaka utuk memerksa hubuga atara peubah respo yag berupa peubah kualtatf, yatu peubah berskala omal atau ordal dega peubah-peubah peelas (predctor yag bsa terdr atas peubah kualtatf maupu kuattatf. Peubah respo dalam regres logstk dapat berupa peubah dkotom (ber maupu poltom (ordal atau omal. Msalka, data hasl pegamata mempuya peubah peelas yag dyataka oleh vektor x = (X,X 2,..., X yag berpasaga dega peubah respo Y yag berla da 0. Nla peubah y= meyataka bahwa respo memlk krtera yag dharapka da y=0 tdak

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 63 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba memlk krtera yag dharapka, maka peubah respo Y memlk sebara Beroull dega parameter π (x da fugs sebara peluagya adalah f ( y ( x ( ( x ( y y Model Regres Logstk atara (x dega x adalah exp( g( x ( x (2 exp( g( x Fugs regres d atas berbetuk curvlear. Dega trasformas logt, curvlear tersebut aka mead fugs lear (Agrest 996. Model Logt metrasformas masalah predks peluag dega rage (0, mead masalah predks log odds dega rage (0,. Trasformas Logt dyataka dalam persamaa berkut. (x log ( (x l g(x (3 (x dega g (x (4 0 X 2X2... X merupaka logt (Hosmer & Lemeshow 2000. Jad, ( x logt ( ( x l g( x ( x Betuk (4 dapat uga dtuls sebaga g( x 0 x... sehgga persamaa (2 dapat dotaska mead x 0 x da - ( x (x exp( exp( 0 0 exp( x 0 x Selautya, karea ada pegamata (x,y yag dasumska bebas, utuk meduga parameter (β 0, β,..., β dlakuka dega metode kemugka maksmum sebaga berkut. l( f (y, y2,..., y f (y y f (y y (x ( (x L( L( (x L( L( l(l( l y l y l( x y (x ( (x y (( y l( y l( y Fugs L(β tersebut dturuka terhadap parameter β 0, β,..., β sehgga dperoleh sstem persamaa dferesal yag bsa dselesaka dega cara teras. Setelah dperoleh la dugaa β 0, β,..., β, dapat dperoleh peduga dar π(x dega persamaa

64 Sgma-Mu Vol.4 No. Maret 202 dega exp( g( x ( x exp( g( x g( x 0 x... X merupaka peduga logt yak fugs lear dar peubah peelas (Hosmer & Lemeshow 2000. 2. Pegua Kesesuaa Model Pegua kesesuaa model dlakuka dega memerksa peraa peubah-peubah peelas dalam model. Pegua dlakuka terhadap parameter model (β. Pegua secara smulta (melbatka seluruh peubah peelas dlakuka dega megguaka u sbah kemugka (lkelhood rato test atau u-g. U-G dguaka utuk pegua parameter β dega hpotess sebaga berkut. H 0 : β = β 2 =... = β p =0 H : mmal ada satu β yag tdak sama dega ol Statstk u yag dguaka adalah statstk G : G 2 l lkelhoodtapapeubah peelas lkelhooddega peubah peelas Statstk U- G secara teorts megkut sebara 2 dega deraat bebas k. Krtera keputusa yag dambl adalah meolak H 0, \ ka G htug 2 ( k (Hosmer & Lemeshow 2000. Apabla pada U G, H 0 dtolak, lautka dega U-Wald yag dguaka utuk megu parameter β secara parsal (tuggal. Hpotess yag aka du adalah H 0 : β = 0 H : β 0 =,2,...,k Statstk u Wald adalah : W SE( Secara teor, statstk W megkut sebara ormal baku dega krtera keputusa adalah meolak H 0 ka W Z α/2 atau la p α. 3. Pereduksa Peubah Peelas Pereduksa peubah dalam regres logstk dkeal sebaga aalss regres logstk bertatar (stepwse logstc regresso dega lagkah yag dlakuka adalah meambah da megurag peubah-peubah peelas satu dem satu dar model sampa ddapatka model dega peubah-peubah peelas yag mempuya pegaruh sgfka. Aalss regres logstk bertatar (stepwse logstc regresso terdr atas forward selecto da backward elmato. Dalam metode forward selecto, prosedur dmula dega tersep kemuda peubah peelas dmasukka satu per satu ke dalam model da du dega u Kh-Kuadrat. Apabla peubah peelas tdak sgfka pada la α yag dtetuka, peubah dkeluarka dar model. Aka tetap, peubah peelas yag sgfka aka dmasukka ke dalam model. Dalam metode backward elmato, prosedur dmula dega memasukka semua peubah peelas ke dalam model kemuda peubah du satu per satu dega u Kh-Kuadrat. Peubah

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 65 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba peelas yag tdak sgfka pada la α yag dtetuka dkeluarka dar model, sedagka peubah peelas yag sgfka tetap berada dalam model (Gozales 2003. Tekk pereduksa peubah peelas telah terseda dalam paket pegolaha komputer. Dalam peelta, metode pereduksa yag dguaka adalah backward elmato. METODOLOGI PENELITIAN Data Peelta Peelta megguaka data sekuder yag dperoleh dar baga Akadems Polba. Sebaga pedukug, dguaka data prmer dalam betuk kuesoer yag dperoleh dar respode mahasswa Tata Naga agkata 2005/2006, 2006/2007, 2008/2009, da 2009/200. Defs Peubah yag Damat Utuk lebh memperelas pegerta peubah peelas da peubah respo (outcome varable yag damat dalam peelta, d bawah dsaka defs operasoal peubah da cara megukurya.. Keberhasla mahasswa Pada regres logstk ber, peubah respo adalah Katagor ber yak mahasswa tdak berhasl (DO dega Katagor la da mahasswa berhasl (tdak DO dega Katagor la adalah 0. Peubah dukur seak mahasswa terdaftar sebaga mahasswa Polba secara akadems sampa teradya perubaha status akadems (DO/tdak DO selama kuru waktu dua tahu atau empat semester. Satua pegukuraya adalah semester. Mahasswa dkataka gagal (falure ka status akademk mahasswa megalam perubaha dar mahasswa aktf mead gagal (tdak berhasl / DO. Mahasswa dkataka berhasl (success ka mahasswa aktf sampa waktu peelta berakhr. 2. Jes Kelam Dar peelta sebelumya, peubah es kelam memegaruh keberhasla mahasswa. Mahasswa Polba khususya Tata Naga ddomas oleh kaum perempua. Pegelompokaya adalah es kelam lak-lak dber la Katagor da la Katagor 0 utuk perempua. 3. Program Stud Poltekk Neger Badug terdr atas dua bdag, yak rekayasa da tata aga. Fokus dalam peelta adalah mahasswa urusa Tata Naga dega lma program stud, melput ( Akutas, (2 Keuaga da Perbaka, (3 Admstras Bss da (4 Maaeme Pemasara. (5 Usaha Peralaa Wsata. Program stud Tata Naga Program D-4 tdak dlbatka karea mash daggap baru sehgga belum devaluas. Begtu uga dega Usaha Peralaa Wsata (UPW tdak dsertaka karea mata kulah Matematka Bss sudah dtadaka. 4. Nla Ideks Prestas (IP Semester Satu.

66 Sgma-Mu Vol.4 No. Maret 202 Ideks Prestas adalah prestas akademk yag dcapa mahasswa. IP merupaka la tap mata kulah yag dambl pada semester satu dega memperhtugka umlah kredt masg-masg mata kulah. IP semester satu sagat berkata dega keberhasla mahasswa. Mahasswa, yag mempuya la tgg pada semester satu, mempuya kecederuga memlk tgkat keberhasla yag tgg pada semester berkutya. Nla IP semester merupaka data kotu atau data kuattatf yag dalam peelta tdak megalam pegelompoka. 5. Nla Skor Ua Seleks Masuk Polba yag dambl adalah skor total yag terdr atas la mata pelaara Matematka, Bahasa Iggrs, Bahasa Idoesa, da Ekoom. Nla Skor Total Seleks Masuk Polba uga merupaka data kotu (kuattatf ad tdak dkelompokka. 6. Asal Daerah Dar peelta sebelumya, peubah peelas asal daerah dduga memegaruh keberhasla mahasswa. Pegelompokaya adalah kota Badug dber la Katagor da la Katagor 0 utuk luar Badug. 7. Rata-rata NEM. Rata-rata NEM merupaka data kotu (kuattatf ad tdak dkelompokka. 8. Nla Matematka Semester Satu Nla Matematka Semester Satu merupaka data ordal sehgga dalam peelta megalam pegelompokka sebaga berkut. 4 pegodea utuk la A 3 pegodea utuk la B 2 pegodea utuk la C pegodea utuk la D Secara gars besar, tabel aka member formas lebh elas megea peubah peelas yag damat, Tabel Peubah-peubah Peelas yag Damat Notas Peubah Katagor X Jes kelam ( Lak-lak (0 perempua X 2 Program Stud X 3 Nla IP Smt I X 4 Nla Ua Masuk X 5 Asal Daerah X 6 X 7 Rata-rata NEM Nla Matematka Smt I (Akutas (2Keuaga da Perbaka (3Admstra s Bss (4Maaeme Pemasara (Badug (0Luar Badug (4 Nla A (3 Nla B (2 Nla C ( Nla D

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 67 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba Metode Peelta Lagkah-lagkah peelta.. Melakuka eksploras data bak data prmer, maupu data sekuder. 2. Medeskrpska data tersebut ke dalam betuk tabel berdasarka peubah-peubah yag damat. 3. Pemlha model dlakuka dega megguaka metode backward elmato. 4. Megaalss data melput pedugaa parameter peubah peelas yag memegaruh keberhasla mahasswa dega regres logstk. PEMBAHASAN Peelta megguaka data prmer da data sekuder. Data sekuder berupa data mahasswa Tata Naga agkata 2005/2006, 2006/2007 da agkata 2008/2009, 2009/200 yag dperoleh dar baga Akadems Polba. Alasa pegambla agkata 2005/2006 da 2006/2007 dsebabka agkata tersebut mempuya umlah mahasswa DO tertgg. Pegambla data agkata 2008/2009 da 2009/200 ddasarka alasa mahasswa agkata 2008/2009 mash berala, da agkata 2009/200 sudah selesa sehgga daggap mahasswaya sudah berhasl. Alasa la adalah agar model yag dbuat dapat dguaka utuk mempredks keberhasla mahasswa agkata terbaru atau tepatya data lebh bersfat up to date. Hasl aalss regres logstk data sekuder mahasswa Tata Naga Agkata 2005/2006 da 2006/2007 dyataka dalam tabel 2. Dega megambl la α=0,, dapat dsmpulka bahwa faktorfaktor yag memegaruh keberhasla mahasswa Polba Tata Naga adalah Jes Kelam, Program Stud, Nla IP semester I, da Rata-rata la NEM karea la probabltas (sgfkas kurag dar 0,. Nla peduga parameter (koefse β semuaya postf kecual Program Stud Akutas da Program Stud Maaeme Pemasara. Nla koefse β yag egatf megdkaska bahwa peambaha la peubah peelas dalam model aka meuruka la rsko gagal. Sebalkya, la koefse β postf megdkaska bahwa setap keaka la peubah peelas aka meakka rsko kegagala. Pada Tabel 2, dperlhatka mahasswa dega es kelam perempua bersko atara,36 sampa dega 6,323 kal utuk gagal (DO dbadgka mahasswa lak-lak. Berdasarka la Raso Odds yatu 2,885, dapat dartka bahwa mahasswa beres kelam lak-lak mempuya rsko gagal sebesar 0,3466(/2,885 kal mahasswa perempua. Berdasarka tabel 2, model Regres Logstk yag dberka adalah Logt ( 2,322X3 6,629,060X 0,352X6 0,480X2

68 Sgma-Mu Vol.4 No. Maret 202 Tabel 2 Hasl Pegolaha Regres Logstk Data Sekuder Mahasswa Tata Naga Agkata 2005/2006 da 2006/2007 Peubah β SE Wald df Sg. Exp(β 95.0% CI for Exp(B Lower Upper JENKEL(,060,400 7,004 0,008 2,885,36 6,323 Progstud 9,24 4 0,055 Progstud( -0,048 0,758 0,004 0,950 0,953 0,26 4,22 Progstud(2,085 0,748 2,03 0,47 2,959 0,683 2,825 Progstud(3 0,629 0,962 0,427 0,53,875 0,285 2,346 Progstud(4-0,492 0,668 0,542 0,462 0,62 0,65 2,264 IPSEMSAT 2,322 0,464 24,996 0,000 0,95 4,03 25,333 RATANEM 0,352 0,27 7,639 0,006,42,08,824 Costat -6,629,62 6,903 0,000 0,00 Hasl Berdasarka Tabel Klasfkas Klasfkas metode Regres Logstk dtuukka dalam tabel 3. Dalam tabel tersebut, dperlhatka bahwa dega megguaka la cutpot sebesar 0,5, dperoleh la sestvty sebesar 99,6% da la specfcty sebesar 25%. Meurut Hosmer & Lemeshow (2000, salah satu ukura kebaka model dalam Regres Logstk adalah ka memlk peluag salah klasfkas yag mmal. Jad, berdasarka hasl dalam tabel 3, dapat dsmpulka bahwa model d atas sudah bak karea memlk la kesalaha klasfkas yag mmal yak 6,49%. Tabel 3 Tabel Klasfkas Regres Logstk Mahasswa Tata Naga Agkata 2005/2006 da 2006/2007 Amata Dugaa DO TIDAK DO Total Percetage Correct DO 9 27 36 25 TIDAK DO 2 57 59 99,6 Total 544 555 94,8 Msclassfcato rate (%,53% 4,96% 6,49%

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 69 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba Sebaga pembadg, berkut adalah hasl pegolaha data mahasswa Tata Naga Agkata 2008/2009 da 2009/200. Tabel 4 Hasl Regres Logstk Mahasswa Tata Naga Agkata 2008/2009 da 2009/200 95.0% CI for Peubah β SE Wald df Sg. Exp(β Exp(B Lower Upper JENKEL(,980,22 2,63 0,05 7,246 0,662 79,36 IPSEMSAT 3,030,9 2,55 0,3 20,693 0,489 875,343 NILMAT -,827,050 3,028 0,082 0,6 0,02,260 Costat 0,332 3,608 0,008 0,927,394 Hasl aalss regres logstk data sekuder mahasswa tata aga agkata 2008/2009 da 2009/200 dyataka dalam tabel 4. Dega la α=0,, dapat dsmpulka bahwa faktor-faktor yag member pegaruh sgfka terhadap keberhasla mahasswa Polba adalah la Matematka. Hal dtuukka dega la probabltas (p yag kurag dar 0,, sedagka faktor-faktor la yak, asal daerah, la ua masuk, da la matematka kurag member pegaruh sgfla karea la p > 0,. Semua la peduga parameter (β postf kecual peubah Nla Matemtka berla egatf. Nla koefse β yag egatf megdkaska bahwa peambaha la peubah peelas dalam model aka meuruka la rsko gagal. Sebalkya, la koefse β postf megdkaska bahwa setap keaka la peubah peelas aka meakka rsko kegagala. Pada tabel 4, dperlhatka mahasswa dega es kelam perempua bersko atara 0,662 sampa dega 79,36 kal utuk gagal (DO dbadgka mahasswa lak-lak. Berdasarka la raso odds-ya yatu 7,246, dapat dartka bahwa mahasswa dega es kelam lak-lak mempuya rsko gagal 3,8(/7,246 kal mahasswa perempua. Hal dapat dpaham karea umlah mahasswa perempua d Tata Naga lebh doma. Jad, kecederuga mahasswa lak-lak utuk gagal kecl. Berdasarka tabel 4, model Regres Logstk yag dberka adalah exp(0,332,827 X 7 exp(0,332,827 X 7 atau dtuls dalam betuk Logt ( 0,332,827 X 7 Hasl Berdasarka Tabel Klasfkas Klasfkas metode Regres Logstk dtuukka dalam tabel 5. Dalam tabel tersebut, dperlhatka bahwa dega megguaka la cutpot sebesar 0,5, dperoleh la sestvty sebesar 00% da la specfcty sebesar 0%. Meurut Hosmer & Lemeshow (2000, salah satu ukura kebaka model dalam Regres Logstk adalah ka memlk peluag

70 Sgma-Mu Vol.4 No. Maret 202 salah klasfkas yag mmal. Jad, meurut hasl dalam tabel 0, dsmpulka bahwa model d atas sudah bak karea memlk la kesalaha klasfkas yag mmal yak 0,957%. Tabel 5 Tabel Klasfkas Regres Logstk Mahasswa Tata Naga Agkata 2008/2009 da 2009/200 Amata Dugaa DO TIDAK DO Total Percetage Correct DO 0 4 36 0 TIDAK DO 0 44 59 00 Total 0 48 555 99 Msclassfcato rate (% 0% 0,9575% 0,957% Berdasarka data sekuder, umlah mahasswa agkata 2008/2009 da 2009/200 yag gagal sagat sedkt dbadgka agkata 2005/2006 da 2006/2007 sehgga hasl olah data memperlhatka perbedaa yag cukup auh dega agkata 2005/2006 da 2006/2007. SIMPULAN Berdasarka aalss data, dperoleh smpula sebaga berkut.. Mahasswa Tata Naga agkata 2005/2006 da 2006/2007 mempuya kecederuga gagal (DO lebh tgg dbadgka dega agkata 2008/2009 da 2009/200. 2. Berdasarka hasl Regres Logstk, peubah peelas yag memegaruh keberhasla mahasswa Polba Tata Naga dalam studya agkata 2005 da 2006 adalah faktor Jes Kelam, Program Stud, Nla IP semester I, da rata-rata la NEM. Pada agkata 2008 da 2009, faktor yag palg berpegaruh terhadap keberhasla mahasswa Polba adalah la Matematka semester I dalam hal mata kulah Matematka Bss. SARAN Sara yag dapat dberka adalah sebaga berkut.. Baha aar yag berkualtas sagat dbutuhka karea hal sagat memotvas mahasswa utuk membatu pemahama. 2. Dseleggarakaya pelatha metodolog pegaara bag dose Polba. 3. Para dose dsaraka member latha da tugas bak peroraga maupu kelompok sehgga memudahka mereka utuk memaham mater yag dsampaka karea sela memotvas mereka utuk belaar, mereka dapat

Aalss Faktor-faktor yag Memegaruh 7 Keberhasla Mahasswa Poltekk (Stud Kasus Mahasswa Tata Naga Polba berkomukas da berdskus dega tema dega memafaatka fasltas belaar yag ada d Polba. DAFTAR PUSTAKA Agus Barto, Eus Sartka. 20. Pemodela Daya Taha Mahasswa Poltekk Dega Megguaka Aalss Survval, Sgma-Mu, Vol.3 No. Maret 20. Badug: POLBAN Agrest A. 996. A Itroducto to Categorcal Data Aalyss. New York: Joh Wley ad Sos. Aderso S. 980. Statstcal Methods for Comparatve Studes. Techques for Bas Reducto. New York: Joh Wley & Sos Ic. [DEPDIKNAS] Departeme Peddka Nasoal Republk Idoesa. 2004. Strateg Peddka Jagka Paag 2003-200, Buku Pedukug HELTS 2003-200. Drektorat Jedral peddka Tgg. Hosmer DW, Lemeshow. 2000. Appled Logstc Regresso, New York: Joh Wley ad Sos. Rezek S. 2002. Kaa Daya Taha Mahasswa FMIPA-IPB yag Berprestas Redah d TPB dega pedekata Regres Cox, (Tess Bogor: Pascasaraa, IPB. Suryabrata S. 995. Proses Belaar Megaar d Pergurua Tgg, Yogyakarta: Ad Offset. Wdyat H. 2005. Pemodela Keberhasla Stud Mahasswa Statstka FMIPA IPB Agkata 996-999, (Skrps Bogor: FMIPA Isttut Pertaa Bogor. [ITB] Isttut Tekolog Badug 997. Buku Padua Poltekk Neger Badug, Gozales MP. 2003. A Model for Proflg Rado Stato Lsteers usg Logstc Regresso, CART ad CHAID for a gve data set. Uversty of the Phlppes.