HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Peubah Penjelas

19 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Peubah Penjelas Hasil analisis mengenai persentase responden berdasarkan peubah-peubah penjelas ditunjukkan pada Gambar 2. Usia responden 22 tahun sebanyak 66.2% lebih banyak dibandingkan yang usia > 22 tahun yaitu 33.8% artinya mahasiswa yang masuk pada prodi Farmasi sebagian besar berusia sesuai dengan perkiraan usia responden pada semester enam. Persentase responden berdasarkan asal daerah, yang berasal dari luar Jabodetabek sebanyak 14.6% lebih sedikit dibandingkan dari Jabodetabek yaitu 85.4% ini disebabkan kurangnya promosi dari prodi Farmasi di luar Jabodetabek. Berdasarkan asal sekolah yang berasal dari SMA sebanyak 53.3% sedangkan yang berasal dari Non SMA sebanyak 46.7% artinya prodi Farmasi lebih diminati oleh siswa SMA dibandingkan siswa Non SMA. Berdasarkan tenggang waktu, yang memiliki masa tenggang waktu < 1 tahun sebanyak 58.1% lebih besar dibandingkan 1 tahun yaitu 41.9% artinya yang diterima pada prodi Farmasi sebagian besar mereka yang baru lulus sekolah atau tidak menganggur dulu. Berdasarkan rataan nilai STTB sebagian besar responden memiliki rataan nilai 6.99 sebanyak 55.4% sedangkan yang rataan nilai 7.00-7.99 sebanyak 27.8% dan yang rataan nilai STTB 8.00 sebanyak 16.8% artinya siswa yang diterima sebagian besar yang memiliki prestasi cukup. Persentase responden berdasarkan kelas, yang kelas sore 37% lebih sedikit dibandingkan kelas pagi yaitu 63% hal ini disebabkan belajar di pagi hari akan lebih nyaman dibanding sore hari sehingga kelas pagi lebih banyak diminati mahasiswa. Berdasarkan jenis kelamin, perempuan sebanyak 75.2% jauh lebih banyak dibandingkan laki-laki yaitu 24.8% artinya prodi Farmasi lebih diminati perempuan dibanding laki-laki. Berdasarkan jarak kampus ke tempat tinggal, yang memiliki jarak kampus ke tempat tinggal 5 km sebanyak 58.1% lebih banyak dibandingkan yang berjarak < 5 km yaitu 41.9% artinya masih kurang minat anak sekeliling kampus untuk memilih prodi Farmasi. Berdasarkan status tempat tinggal yang kos/kontrak sebanyak 15.1% lebih sedikit dibandingkan yang tinggal dengan keluarga yaitu

20 84.9% ini disebabkan tempat tinggal keluarga kampus sehingga tidak perlu kos. mereka tidak terlalu jauh dari >22 tahun 33.8% Usia Asal Daerah 22 tahun 66.2% Jabode tabek 85.4% Luar Jabode tabek 14.6% Asal Sekolah Tenggang Waktu Non SMA 46.7% SMA 53.3% 1Thn 41.9% <1Thn 58.1% 8.00 16.8% Rataan STTB Kelas Sore 37% 7.00.99 27.8% 6.999 55.4% Pagi 63% Laki laki 25% Jenis Kelamin Perem puan 75% Jarak Kampus Ke Tempat Tinggal < 5km 41.9% 5km 58.1% Status Tempat Tinggal Keluarga 84.9% Kos/Kon trak 15.1% Gambar 2 Persentasee Respondenn Berdasarkan Peubah-Peubah Penjelas.

21 Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat kean Karakteristik responden berdasarkan peubah penjelas pada Tabel 3 dan tabulasi silang pada Lampiran 1, dapat diamati pada Gambar 3. Pada gambar 3 ditunjukkan bahwa responden yang memiliki usia 22 tahun tingkat keannya 35.0%, lebih tinggi dibandingkan responden yang memiliki usia > 22 tahun yaitu 16.7%, hal ini disebabkan jika pada semester enam mahasiswa berusia > 22 tahun artinya mahasiswa tersebut pada saat sekolah dasar atau sekolah lanjutan mengalami suatu masalah mungkin terlambat mendaftar sekolah atau pernah tidak naik kelas, hal ini dapat mempengaruhi tingkat kean. Responden yang berasal dari Jabodetabek tingkat keannya 44.1% jauh lebih besar dibandingkan dengan responden yang berasal dari luar Jabodetabek yaitu 7.6% artinya mahasiswa yang berasal dari Jabodetabek memiliki daya saing lebih tinggi dibandingkan mahasiswa yang dari luar Jabodetabek. Responden yang berasal dari SMA tingkat keannya 26.7% hampir sama dengan tingkat kean responden yang berasal dari Non SMA yaitu 25%. Responden yang memiliki tenggang waktu < 1 tahun artinya tidak sempat menganggur memiliki tingkat kean 30.6% sedangkan responden yang memiliki tenggang waktu 1 tahun tingkat keannya 21.1% artinya responden yang baru lulus akan lebih dibandingkan yang sempat menganggur. Responden yang memiliki rataan nilai STTB 6.99 tingkat keannya 22.3%, yang rataan nilai STTB 7.00-7.99 tingkat keannya 14.5% dan yang rataan nilai STTB 8.00 tingkat keannya 14.8%, ini menunjukkan tingkat kean paling tinggi diperoleh pada kategori rataan nilai STTB 6.99. Responden yang masuk pada kelas pagi tingkat keannya 32.4% lebih tinggi dibandingkan responden yang kelas sore, artinya mahasiswa akan lebih mudah menerima kuliah pada pagi hari dibandingkan pada sore hari karena kuliah pagi hari lebih nyaman dibanding kuliah sore hari..

22 Respondenn perempuan tingkat keannya 41.5% lebih tinggi dari pada laki-laki yaitu 10.2% hal ini disebabkan perempuan lebih tekun dibandingkan laki-laki. Respondenn yang jarak kampus ke tempat tinggalnya 5 km memiliki tingkat kean 29.5% dan responden jarak kampus ke tempat tinggal < 5 km memiliki tingkat kean 22.1%. Respondenn yang bertempat tinggal dengan keluarga tingkat keannya 44.0% lebih tinggi dibandingkan yang kos/kontrak yaitu 7.7% ini disebabkan tinggal dirumah sendiri tidak perlu memikirkan biaya tempat tinggal, hal ini mengurangi beban pikiran mahasiswa sehingga diduga untuk memperoleh kean akan lebih mudah dibandingkan mahasiswa yang harus memikirkan biaya tempat tinggal. Kesembilan peubah penjelas yang diamati adaa dua peubah yang menunjukkan bahwa antaraa tingkat kean dan tingkat kurang dari masing-masing kategori jauh berbeda yaitu kategori rataan nilai STTB dan jenis kelamin. 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 3 1 2 1 2 1 2 1 2 Kurang Berhasil Berhasil X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Gambar 3 Persentase Peubah Penjelas Terhadap Tingkat Kean. Keterangan: X1= =Usia X2= =Asal Daerah X3= =Asal Sekolah X4= =Tenggang Waktu X5= =Rataan Nilai STTB X6=Kelas X7=Jenis Kelamin X8= Jarak Kampu Ke Tempat Tinggal X9=Status Tempat Tinggal

23 Model Regresi Logistik Analisis regresi logistik dengan menggunakan 9 peubah penjelas dapat dilihat pada Tabel 4 yang menghasilkan nilai statistik uji-g sebesar 157.156 dengan derajat bebasnya 10 dan log likelihood sebesar -669.421 dengan nilaip=0.000, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa paling sedikit ada satu tidak sama dengan nol diantara peubah penjelas tersebut pada taraf nyata 5%. Uji Wald pada model regresi logistik menunjukkan hanya ada dua peubah penjelas yaitu X 5 dan X 7 yang nyata pada taraf 5%, jadi rataan nilai STTB (X 5 ) dan jenis kelamin (X 7 ) berpengaruh terhadap kean untuk mendapatkan IPK lebih dari 2.75. Tabel 4 Hasil Analisis Regresi Logistik Model Penuh Peubah Penjelas SE Wald Nilai-p Rasio Odds X 1(1) -0.069 0.185 0.138 0.710 0.933 X 2(1) -0.122 0.205 0.354 0.552 0.885 X 3(1) 0.052 0.146 0.125 0.724 1.053 X 4(1) -0.060 0.178 0.114 0.735 0.942 X 5(1) 0.521 0.145 12.848 0.000 1.684 X 5(2) 2.385 0.245 95.071 0.000 10.858 X 6(1) -0.053 0.141 0.140 0.708 0.949 X 7(1) 0.592 0.155 14.671 0.000 1.807 X 8(1) 0.045 0.139 0.103 0.748 1.046 X 9(1) 0.084 0.210 0.161 0.689 1.088 Konstant -0.778 0.277 7.866 0.005 0.459 Metode backward elimination digunakan untuk mencari peubah-peubah yang tidak nyata dan peubah tersebut dikeluarkan dari model satu persatu mulai dari peubah yang memiliki nilai-p paling besar. Setelah dilakukan reduksi terhadap peubah-peubah yang tidak nyata maka nilai uji G diperoleh sebesar 155.979 dengan derajat bebas 3 dan nilai log likelihoodnya sebesar -670.009

24 dengan nilai nilai-p sebesar 0.000. Pada Tabel 5 dapat dilihat peubah yang masuk dalam model dan nilai nilai-p dari hasil uji Wald sebagai berikut: Tabel 5 Analisis Regresi Logistik Hasil Uji Backward Elimination Peubah SE Wald Nilai-p Rasio Odds X 5(1) 0.522 0.144 13.105 0.000 1.685 X 5(2) 2.389 0.244 96.256 0.000 10.907 X 7(1) 0.601 0.153 15.414 0.000 1.825 Constant -0.857 0.147 34.021 0.000 0.424 Berdasarkan peubah penjelas yang nyata pada Tabel 5 diperoleh model logit sebagai berikut: -0.857 + 0.522X 5(1) + 2.389X 5(2) + 0.601X 7(1) Berdasarkan kedua peubah penjelas dan peubah boneka yang terpilih maka didapat nilai dugaan peluang kean untuk setiap kombinasi peubah penjelas, nilai tersebut ditunjukkan pada Tabel 6. Tabel 6 Nilai Dugaan Peluang untuk Setiap Kombinasi Peubah Penjelas Peubah Rataan Jenis kelamin Frekuensi SK 95% bagi Respon Nilai STTB Batas bawah Batas atas Kurang 6.99 perempuan 256 0.4364 0.1162 0.8201 Kurang 6.99 Laki-laki 101 0.2979 0.0672 0.7142 Kurang 7.00 7.99 perempuan 92 0.5661 0.1813 0.8848 Kurang 7.00 7.99 Laki-laki 51 0.4169 0.1083 0.8081 Kurang 8 perempuan 16 0.8941 0.5891 0.9803 Kurang 8 Laki-laki 6 0.8223 0.4400 0.9646 Berhasil 6.99 perempuan 198 0.4364 0.1162 0.8201 Berhasil 6.99 Laki-laki 43 0.2979 0.0672 0.7142 Berhasil 7.00 7.99 perempuan 122 0.5661 0.1813 0.8848 Berhasil 7.00 7.99 Laki-laki 35 0.4169 0.1083 0.8081 Berhasil 8 perempuan 128 0.8941 0.5891 0.9803 Berhasil 8 Laki-laki 32 0.8223 0.4400 0.9646

25 Interpretasi Koefisien Interpretasi koefisien pada regresi logistik dapat dilakukan dengan menggunakan rasio odds. Jika suatu peubah memiliki nilai koefisien yang bertanda positif maka nilai rasio odds di atas satu, sedangkan nilai koefisien yang bertanda negatif maka nilai rasio odds di bawah satu. Nilai dugaan rasio odds beserta selang kepercayaan 95% untuk masing-masing peubah penjelas dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7 Rasio Odds dari Peubah Penjelas yang Nyata Peubah Penjelas Dugaan Rasio Odds SK 95% Bagi Rasio Odds Batas Bawah Batas Atas Rataan_nilai_STTB(1) 1.685 1.270 2.236 Rataan_nilai_STTB(2) 10.907 6.767 17.580 Jenis_kelamin(1) 1.825 1.351 2.463 Peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap tingkat kean mahasiswa Farmasi UHAMKA adalah rataan nilai STTB dan jenis kelamin. Rataan nilai STTB 7.00 7.99 memiliki nilai rasio odds 1.685, artinya dugaan peluang mahasiswa yang memiliki rataan nilai STTB 7.00 7.99 adalah 1.685 kali dibanding mahasiswa yang memiliki rataan nilai STTB 6.99. Rataan nilai STTB 8 memiliki nilai rasio odds 10.907, artinya dugaan peluang mahasiswa yang memiliki rataan nilai STTB 8 adalah 10.907 kali dibanding mahasiswa yang memiliki rataan nilai STTB 6.99. Untuk jenis kelamin perempuan memiliki nilai rasio odds 1.825, artinya dugaan peluang perempuan adalah 1.825 kali dibanding laki-laki, artinya dugaan peluang perempuan lebih besar dari peluang laki-laki. Keakuratan Model Salah satu cara untuk mengetahui keakuratan model, diperoleh dari hasil analisis regresi logistik yaitu melalui tabel klasifikasi yang dapat dilihat pada Tabel 8 untuk cut off 0.3 sampai dengan 0.4, Tabel 9 untuk cut off 0.5, dan Tabel 10 untuk cut off 0.6 sampai dengan 0.8.

26 Tabel 8 Klasifikasi Metode Regresi Logistik dengan Cut Off 0.3 sampai dengan 0.4 Aktual Kurang Berhasil Dugaan Kurang Berhasil 101 421 43 515 TOTAL 522 558 Ketepatan 19.35% 92.29% TOTAL 144 936 1080 57.04% Kesalahan 29.86% 44.98% 42.96% Tabel 8 menunjukkan berdasarkan regresi logistik dengan nilai cut off sebesar 0.3 sampai dengan 0.4 maka diperoleh nilai sensitivity 92.29% dan nilai specificity 19.35% dengan nilai kesalahan positif 44,98%, nilai kesalahan negatif 29.86% dan nilai total ketepatan klasifikasi 57.04% serta nilai total kesalahan klasifikasi 42.96%. Tabel 9 Klasifikasi Metode Regresi Logistik dengan Cut Off 0.5 Aktual Kurang Berhasil Dugaan Kurang Berhasil 408 114 276 282 TOTAL 522 558 Ketepatan 78.16% 50.54% TOTAL 684 396 1080 63.89% Kesalahan 40.35% 28.79% 36.11% Tabel 9 menunjukkan berdasarkan regresi logistik dengan nilai cut off sebesar 0.5 maka diperoleh nilai sensitivity 50.54% dan nilai specificity 78.16% dengan nilai kesalahan positif 28.79%, nilai kesalahan negatif 40.35% dan nilai total ketepatan klasifikasi 63.89 % serta nilai total kesalahan klasifikasi 36.11%. Tabel 10 Klasifikasi Metode Regresi Logistik dengan Cut Off 0.6 sampai dengan 0.8 Dugaan Aktual Kurang TOTAL Berhasil Ketepatan Kurang 500 22 522 95.79% Berhasil 398 160 558 28.68% TOTAL 898 182 1080 61.11% Kesalahan 44.32% 12.09% 38.89% Tabel 10 menunjukkan berdasarkan regresi logistik dengan nilai cut off sebesar 0.6 sampai dengan 0.8 maka diperoleh nilai sensitivity 28.68% dan nilai

27 specificity 95.79% dengan nilai kesalahan positif 12.09%, nilai kesalahan negatif 44.32% dan nilai total ketepatan klasifikasi 61.11% serta nilai total kesalahan klasifikasi 38.89%. Cut off yang digunakan yaitu 0.5 karena dari semua nilai yang dicobakan (0.3 sampai dengan 0.4, 0.5, 0.6 sampai dengan 0.8), nilai 0.5 merupakan cut off yang paling optimum dalam ketepatan keseluruhan model, ketepatan dugaan mahasiswa yang kurang sebesar 78.16% dari 522 mahasiswa yang kurang sebanyak 408 mahasiswa diklasifikasikan dengan benar. Sedangkan dari 558 mahasiswa yang sebanyak 282 atau 50.54% diklasifikasikan dengan benar. Ketepatan untuk keseluruhan model sebesar 63.89%. Metode CHAID Dendogram hasil pemisahan analisis CHAID pada Gambar 4 dengan α=0.05 menunjukkan bahwa peubah yang memiliki asosiasi paling kuat dengan tingkat kean yaitu kategori rataan nilai STTB, dari 1080 responden 27.8% merupakan responden dengan nilai STTB antara 7.00-7.99 dan 52.3% diantaranya yang, responden dengan rataan nilai STTB 6.99 yang hanya 40.3%, sedangkan pada responden dengan rataan nilai STTB 8.00 yang sangat besar yaitu 87.9%. Pada responden yang memperoleh rataan nilai STTB < 8.00 kategori jenis kelamin berasosiasi dengan tingkat kean, 57% dari total perempuan dan laki-laki 40.7% pada yang rataan nilai STTB 7.00-7.99, sedangkan untuk yang rataan nilai STTB 6.99 diperoleh 43.6% dari total perempuan dan laki-laki lebih kecil yaitu 29.9%. Pada responden yang memperoleh rataan nilai STTB 8.00 kategori jarak dari tempat tinggal ke kampus mempunyai asosiasi dengan tingkat kean yaitu 93.9% untuk yang jaraknya < 5 km dan 83% untuk yang jaraknya 5 km, Tabel 11 menunjukkan ringkasan dendogram CHAID.

28 IPK gagal Node 0 gagal 48.3 522 51.7 558 Total 100.0 1080 STTB Adj. P-value=0.000, Chi-square=140. 207, df=2 7.00-7.99 Node 1 gagal 47.7 143 52.3 157 Total 27.8 300 <= 6.99 Node 2 gagal 59.7 357 40.3 241 Total 55.4 598 >=8.00 Node 3 gagal 12.1 22 87.9 160 Total 16.9 182 JK Adj. P-value=0.010, Chi-square=6. 560, df=1 JK Adj. P-value=0.003, Chi-square=8. 823, df=1 Jarak Adj. P-value=0.021, Chi-square=5. 358, df=1 perempuan laki-laki perempuan laki-laki < 5 km >=5 km Node 4 gagal 43.0 92 57.0 122 Total 19.8 214 Node 5 gagal 59.3 51 40.7 35 Total 8.0 86 Node 6 gagal 56.4 256 43.6 198 Total 42.0 454 Node 7 gagal 70.1 101 29.9 43 Total 13.3 144 Node 8 gagal 6.1 5 93.9 77 Total 7.6 82 Node 9 gagal 17.0 17 83.0 83 Total 9.3 100 Gambar 4 Dendogram CHAID Status Kean Mahasiswa. Tabel 11 menunjukkan bahwa mahasiswa yang yaitu yang memiliki rataan nilai STTB 7.00-7.99 berjenis kelamin perempuan dan mahasiswa dengan rataan nilai STTB 8, sedangkan yang kurang yaitu mahasiswa memiliki rataan nilai STTB 7.00-7.99 berjenis kelamin laki-laki dan mahasiswa memiliki rataan nilai STTB 6.99. Berhasil Tabel 11 Segmentasi CHAID Kurang Rataan nilai STTB 7.00-7.99. Rataan nilai STTB 7.00-7.99. perempuan laki-laki Rataan nilai STTB 8 Rataan nilai STTB 6.99

29 Perbandingan Hasil Klasifikasi Regresi Logistik dan Metode CHAID Tabel 9 menunjukkan berdasarkan regresi logistik dengan nilai cut off sebesar 0.5 maka diperoleh nilai sensitivity 50.54% dan nilai specificity 78.16% dengan nilai kesalahan positif 28.79%, nilai kesalahan negatif 40.35% dan nilai total ketepatan klasifikasi 63.89% serta nilai total kesalahan klasifikasi 36.11%. Tabel 12 menunjukkan berdasarkan metode CHAID diperoleh nilai sensitivity 50.54% dan nilai specificity 78.16% dengan nilai kesalahan positif 28.79%, nilai kesalahan negatif 40.35% dan nilai total ketepatan klasifikasi 63.89% serta nilai total kesalahan klasifikasi 36.11%. Tabel 12 Klasifikasi Metode CHAID Dugaan Aktual Kurang Berhasil TOTAL Ketepatan Kurang 408 114 522 78.16% Berhasil 276 282 558 50.54% TOTAL 684 396 1080 63.89% Kesalahan 40.35% 28.79% 36.11%