2007

PENGARUH FAKTOR EKSTERNAL TERHADAP KETIDAKLULUSAN SISWA SMA/MA/SMK DALAM UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN REGRESI POISSON (Studi Kasus Pada SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang)

TUGAS AKHIR

Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains

HASNARIKA NIM. 83954/2007

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI PADANG 2012

ABSTRAK

Hasnarika

: Pengaruh Faktor Eksternal Terhadap Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK Dalam Ujian Nasional Menggunakan Regresi Poisson (Studi Kasus Pada SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang)

Ujian Nasional (UN) merupakan salah satu alat evaluasi bagi pencapaian tujuan pendidikan. Salah satu permasalahan dalam UN adalah ketidaklulusan, yang mencerminkan mutu pendidikan belum sesuai dengan standar nasional pendidikan. Faktor yang mempengaruhi mutu pendidikan adalah faktor internal dan faktor eksternal. Yang termasuk faktor eksternal adalah lingkungan keluarga, sekolah dan masyarakat. Untuk melihat hubungan antara pengaruh faktor eksternal terhadap ketidaklulusan UN perlu dibentuk suatu model menggunakan regresi Poisson. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan bentuk model regresi Poisson dari faktor eksternal yang mempengaruhi ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN dan menentukan faktor eksternal yang paling dominan mempengaruhinya. Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian terapan. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK Tahun Pelajaran 2010/2011 serta faktor eksternal lingkungan sekolah yang mempengaruhinya. Data ini diperoleh dari Disdikpora dan 22 sekolah yang terdapat di Kota Tanjungpinang. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan metode pendugaan kemungkinan maksimum dengan pendekatan Newton-Raphson, uji rasio kemungkinan, uji Wald, dan kriteria AIC. Hasil penelitian diperoleh bentuk model pengaruh faktor eksternal terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN Tahun Pelajaran 2010/2011 yaitu: y = exp (-5,7073 + 3,5691 X1a(0) + 4,2538 X1b(0) – 0,7965 X2a(0) – 1,6224 X2b(0) + 0,0865 X3 – 0,7771 X4 + 2,3571 X5(0) + 2,8453 X6(0)). Dari model tersebut disimpulkan bahwa faktor yang mempunyai pengaruh nyata adalah akreditasi sekolah B dan C, input siswa rendah dan sedang, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah yang kurang baik, dan kelengkapan alat pembelajaran yang kurang lengkap.

i

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang senantiasa memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi yang berjudul “Pengaruh Faktor Eksternal Terhadap Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK Dalam Ujian Nasional Menggunakan Regresi Poisson (Studi Kasus Pada SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang” akhirnya dapat diselesaikan. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Padang. Seluruh kegiatan ini dapat diselesaikan berkat bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak. Untuk itu peneliti mengucapkan terima kasih kepada : 1. Ibu Dra. Media Rosha, M.Si, Pembimbing I sekaligus Penasehat Akademik. 2. Ibu Dra. Hj. Nonong Amalita, M.Si, Pembimbing II. 3. Bapak Dr. Irwan, M.Si, Bapak Drs. Atus Amadi Putra, M.Si, dan Bapak Dodi Vionanda, S.Si,M.Si, Tim penguji. 4. Ibu Dr. Armiati, M.Pd, Ketua Jurusan Matematika FMIPA UNP. 5. Bapak M. Subhan, S.Si, M.Si, Sekretaris Jurusan Matematika FMIPA UNP. 6. Ibu Dra. Dewi Murni, M.Si, Ketua Program Studi Matematika FMIPA UNP. 7. Bapak dan Ibu dosen Jurusan Matematika FMIPA UNP.

ii

8. Kepala Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kota Tanjungpinang, Kepala Bidang Pendidikan

Menengah dan Pengawas SMA/MA/SMK Kota

Tanjungpinang. 9. Kepala Sekolah, Majelis guru, dan Staf Tata Usaha SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang. 10. Rekan–rekan mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNP, khususnya angkatan 2007. 11. Semua pihak yang telah membantu sampai skripsi ini akhirnya dapat diselesaikan. Semoga bimbingan yang Bapak, Ibu serta teman-teman berikan menjadi amal kebaikan dan mendapat balasan yang sesuai dari Allah SWT. Skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, saran dan kritik yang bersifat membangun sangat diharapakan dari semua pihak untuk kesempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi kita semua. Amin.

Padang, Juli 2012 Peneliti

iii

DAFTAR ISI

Halaman ABSTRAK ........................................................................................................... i KATA PENGANTAR ........................................................................................ ii DAFTAR ISI ...................................................................................................... iv DAFTAR TABEL.............................................................................................. vi DAFTAR GRAFIK .......................................................................................... vii DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................... viii BAB I PENDAHULUAN ............................................................................................... 1 A. Latar Belakang ............................................................................................. 1 B. Perumusan Masalah ...................................................................................... 5 C. Pembatasan Masalah .................................................................................... 5 D. Pendekatan Masalah dan Pertanyaan Penelitian ........................................... 5 E. Tujuan Penelitian .......................................................................................... 6 F.

Manfaat Penelitian ....................................................................................... 6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................................................... 8 A. Ujian Nasional (UN) .................................................................................... 8 1. Pengertian Ujian Nasional (UN) ............................................................... 8 2. Kondisi Hasil Ujian Nasional ................................................................... 9 3. Faktor yang Mempengaruhi Ketidaklulusan ........................................... 10 B. Analisis Regresi Poisson ............................................................................. 16 1. Distribusi Poisson ................................................................................... 16 2. Regresi Poisson ....................................................................................... 17 3. Peubah Dummy ....................................................................................... 25

iv

BAB III METODOLOGI PENELITIAN .................................................................... 27 A. Jenis Penelitian ........................................................................................... 27 B. Data dan Sumber Data ................................................................................ 27 C. Teknik Analisis Data ................................................................................... 29 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................................ 32 A. Hasil Penelitian ........................................................................................... 32 1. Deskripsi Data ........................................................................................ 32 2. Analisis Data .......................................................................................... 33 B. Pembahasan ................................................................................................ 45 BAB V PENUTUP ........................................................................................................ 47 A. Kesimpulan ................................................................................................ 47 B.

Saran .......................................................................................................... 48

DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................... 49 LAMPIRAN ...................................................................................................... 51

v

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman 1. Persentase Hasil Kelulusan UN SMA/MA/SMK Secara Nasional................. 9 2. Persentase Hasil Kelulusan UN SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang............................................................................................... 10 3. Jumlah SMA/MA/SMK Swasta dan Negeri di Kecamatan Kota Tanjungpinang............................................................................................... 27 4. Peubah Penjelas dan Kategorinya ................................................................ 28 5. Jumlah Siswa Tidak Lulus UN Per Sekolah Pada Masing-Masing Kecamatan .................................................................................................... 32 6. Peubah Dummy X1 ........................................................................................ 33 7. Peubah Dummy X2 ........................................................................................ 34 8. Hasil Dugaan Parameter Model Regresi Poisson.......................................... 36 9. Hasil Uji Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Regresi Poisson .. 40 10. Nilai AIC Masing-Masing Model ................................................................. 42 11. Hasil Uji Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Tereduksi Regresi Poisson .......................................................................................................... 44

vi

DAFTAR GRAFIK

Grafik

Halaman

1. Data yang Mengikuti Pola Distribusi Poisson ............................................. 17 2. Plot Peubah Respons Jumlah Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK ......... 35

vii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran

Halaman

1. Data Jumlah Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK Dalam Ujian Nasional dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya .................................................. 51 2. Output SAS 9.1 Untuk Keseluruhan Peubah Penjelas ................................. 52 3. Output SAS 9.1 Tanpa Melibatkan Peubah Penjelas ................................... 54 4. Output SAS 9.1 Model Tereduksi Melibatkan Seluruh Peubah Penjelas ..... 55 5. Output SAS 9.1 Model Tereduksi Tanpa Melibatkan Seluruh Peubah Penjelas ........................................................................................................ 57 6. Nilai Kritis Distribusi χ2 ............................................................................... 58 7. Dokumentasi ................................................................................................. 59

viii

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Pendidikan merupakan salah satu sektor penting dalam pembangunan di setiap Negara. Menurut Undang-Undang No.20 Tahun 2004 pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana untuk mengembangkan segala potensi yang dimiliki peserta didik melalui proses pembelajaran. Pendidikan bertujuan untuk mengembangkan potensi anak agar memiliki kecerdasan, berakhlak mulia serta memiliki keterampilan yang diperlukan sebagai anggota masyarakat dan warga negara. Untuk melihat tingkat pencapaian tujuan pendidikan diperlukan suatu alat evaluasi. Ujian Nasional (UN) merupakan salah satu alat evaluasi bagi pencapaian tujuan

pendidikan.

Menurut

keputusan

Menteri

Pendidikan

Nasional

No.153/U/2003 tentang UN disebutkan bahwa tujuan UN adalah untuk mengukur pencapaian hasil belajar peserta didik melalui pemberian tes pada siswa sekolah lanjutan tingkat pertama dan sekolah lanjutan tingkat atas. Selain itu UN bertujuan untuk mengukur mutu pendidikan dan mempertanggungjawabkan penyelenggaraan pendidikan di tingkat nasional, provinsi, kabupaten sampai pada tingkat sekolah (Ngadirin, 2004).

1

2

Salah satu permasalahan yang dikhawatirkan oleh siswa dan pihak sekolah dalam menghadapi UN adalah jika siswa tidak mampu mencapai standar kelulusan nasional yang telah ditentukan atau yang disebut ketidaklulusan dalam UN. Ketidaklulusan dalam UN mencerminkan mutu pendidikan yang belum sesuai dengan standar nasional pendidikan. Hal ini tidak bisa dibiarkan karena mutu pendidikan itu dipengaruhi oleh hasil belajar siswa. Menurut

Peraturan

BSNP

(Badan

Standar

Nasional

Pendidikan)

No.0011/P/BSNP/XII/2011 (BSNP POS UN, 2011: 3) tentang kriteria dan mekanisme kelulusan SMA/MA/SMK disebutkan bahwa kelulusan peserta didik dari satuan pendidikan ditentukan berdasarkan Nilai Akhir (NA) dimana NA diperoleh dari gabungan nilai Sekolah/Madrasah (S/M) dari mata pelajaran yang diujiannasionalkan dan nilai UN dengan pembobotan 40 % untuk nilai S/M dan 60% untuk nilai UN. Peserta didik dinyatakan lulus UN apabila nilai rata-rata dari semua NA mencapai paling rendah 5,5 dan nilai rata-rata setiap mata pelajaran paling rendah 4,0. Menurut Soekamto (1992: 45) mutu pendidikan atau kualitas pendidikan yang diwakili oleh hasil belajar siswa tidak dapat dilepaskan dari faktor-faktor yang mempengaruhinya, yaitu faktor internal dan eksternal. Faktor internal adalah faktor yang berasal dari dalam diri siswa, seperti kemampuan, motivasi, sikap, dan kepribadian siswa. Sedangkan faktor eksternal adalah faktor yang ada di luar diri siswa yang dapat mempengaruhi hasil belajar siswa, seperti lingkungan sekolah, keluarga, dan masyarakat.

3

Salah satu faktor eksternal yang berpengaruh adalah lingkungan sekolah yang mempunyai peranan penting dalam menentukan hasil belajar siswa. Lingkungan sekolah adalah wahana kegiatan dan proses pendidikan berlangsung. Di lingkungan sekolah nilai-nilai kehidupan ditumbuhkan dan dikembangkan. Oleh karena itu, lingkungan sekolah menjadi wahana yang sangat dominan bagi pengaruh dan pembentukan sikap, perilaku, dan prestasi seorang siswa. Berdasarkan hasil wawancara kepada beberapa guru SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang pada tanggal 28 Februari-1 Maret 2012 bahwa terdapat beberapa faktor eksternal di lingkungan sekolah yang berpengaruh terhadap hasil belajar siswa serta berpengaruh terhadap hasil UN, yaitu: akreditasi sekolah, input siswa yang masuk ke sekolah, jumlah guru, tingkat pendidikan guru yang masih ada di bawah S1, sarana dan prasarana yang masih kurang seperti: kondisi gedung sekolah yang kurang nyaman, kelengkapan alat pembelajaran yang masih kurang seperti: buku pelajaran, alat praktikum dan sarana IPTEK. Faktor eksternal mempunyai pengaruh terhadap pembentukan karakter anak serta sebagai penunjang dalam kegiatan proses pembelajaran untuk mencapai suatu tujuan. Faktor lingkungan sekolah yang mempengaruhi ketidaklulusan UN memang beragam, bukan hanya masalah kualitas pendidiknya, namun sarana dan prasarana juga cukup berperan tinggi. Sekolah yang memiliki sarana prasarana yang memadai dapat dijadikan sebagai sumber belajar bagi siswa yang akan sangat membantu para siswanya menguasai materi yang akan diujikan. Tidaklah heran jika banyak siswa yang berhasil lulus dengan nilai 10 berasal dari sekolah

4

yang sarana prasarananya memadai. Sekolah seperti itu tentu memiliki sumber belajar yang kaya yang memungkinkan para siswanya belajar lebih intens dan fokus. Antara pengaruh faktor eksternal dengan jumlah ketidaklulusan UN bagi siswa di suatu sekolah diduga terdapat sebuah hubungan. Untuk itu perlu diketahui, bagaimana bentuk hubungan antara faktor eksternal dengan jumlah ketidaklulusan siswa di suatu sekolah. Data jumlah ketidaklulusan UN bagi siswa SMA/MA/SMK memiliki pola data diskrit, dimana data diskrit merupakan banyak kejadian pada suatu waktu dengan variabel acak bulat. Cameron dan Trivedi (1998: 5) menyatakan bahwa suatu peristiwa akan mengikuti distribusi Poisson jika peristiwa itu jarang terjadi dalam suatu ruang sampel yang besar. Salah satu analisis hubungan yang menggunakan data diskrit adalah regresi Poisson. Regresi Poisson adalah suatu metode yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah respons Y yang bersifat diskrit yang menyatakan jumlah atau banyaknya suatu peristiwa yang terjadi pada suatu daerah dalam selang waktu tertentu dan berdistribusi Poisson berdasarkan satu atau lebih peubah penjelas X (Montgomery, 2006: 449). Untuk penelitian ini jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN sebagai peubah respons mengikuti distribusi Poisson dengan faktor-faktor eksternalnya sebagai peubah penjelas. Berdasarkan uraian di atas maka dilakukan penelitian dengan judul: ”Pengaruh Faktor Eksternal Terhadap Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK Dalam Ujian

5

Nasional Menggunakan Regresi Poisson (Studi Kasus Pada SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang)”.

B. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah maka perumusan masalah pada penelitian

ini

ketidaklulusan

adalah siswa

“Bagaimana

pengaruh

SMA/MA/SMK

dalam

faktor Ujian

eksternal Nasional

terhadap di

Kota

Tanjungpinang dengan menggunakan regresi Poisson?”.

C. Pembatasan Masalah Melihat luasnya cakupan faktor eksternal maka penelitian ini dibatasi pada faktor lingkungan sekolah yaitu: akreditasi sekolah, input siswa yang masuk ke sekolah, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah, kelengkapan alat pembelajaran, kelengkapan buku di perpustakaan, dan ketersediaannya sarana IPTEK.

D. Pendekatan Masalah Dan Pertanyaan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah maka pendekatan yang dilakukan adalah dengan menggunakan analisis teori yang berkaitan dengan regresi Poisson dan menerapkannya di dalam pengaruh faktor eksternal terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang.

6

Adapun pertanyaan pada penelitian ini adalah: 1. Bagaimana bentuk model regresi Poisson dari faktor eksternal yang mempengaruhi ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang? 2. Faktor-faktor

eksternal

apa

yang

mempunyai

pengaruh

terhadap

ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang?

E. Tujuan Penelitian Adapun tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini yaitu: 1. Untuk menentukan bentuk model regresi Poisson dari faktor eksternal yang mempengaruhi ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang. 2. Untuk menentukan faktor-faktor eksternal yang mempunyai pengaruh terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang.

F. Manfaat Penelitian Dalam penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain: 1. Menambah wawasan peneliti dan pembaca dalam mempelajari analisis regresi Poisson. 2. Sebagai referensi bagi peneliti selanjutnya.

7

3. Sebagai bahan masukan bagi Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kota Tanjungpinang

dalam

menanggulangi

jumlah

ketidaklulusan

siswa

SMA/MA/SMK. 4. Sebagai bahan masukan bagi Pemerintah Kota Tanjungpinang dalam menghasilkan sumber daya manusia yang berkualiatas.

8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Ujian Nasional (UN) 1. Pengertian Ujian Nasional (UN) Ujian Nasional (UN) merupakan bentuk penilaian yang dilakukan oleh pemerintah terhadap peserta didik secara nasional pada jenjang pendidikan dasar dan menengah. Hasil UN dapat digunakan sebagai salah satu acuan untuk penentuan kelulusan peserta didik dari suatu satuan pendidikan. Pemerintah telah mengambil kebijakan untuk menerapkan UN sebagai salah satu bentuk evaluasi pendidikan. Selain itu, UN juga berfungsi sebagai alat pengendali mutu pendidikan secara nasional, pendorong peningkatan mutu pendidikan secara nasional, bahan dalam menentukan kelulusan peserta didik dan sebagai bahan pertimbangan dalam seleksi penerimaan pada jenjang pendidikan yang lebih tinggi (Ngadirin, 2004). Ujian Nasional diselenggarakan untuk memetakan mutu satuan pendidikan

SD,

SMP,

dan

SMA

sederajat

secara

nasional

(http://www.suaramerdeka.com). Peta tersebut selanjutnya akan digunakan untuk memberi bantuan atau pembinaan kepada sekolah yang bersangkutan berupa bantuan sarana prasarana, peningkatan kualitas guru dan lainnya. Jika UN tidak ada, kita tidak mengetahui apakah siswa pada suatu sekolah sudah

8

9

memenuhi standar nasional atau belum. Suatu saat norma kelulusannya akan mencapai 6,00 atau lebih tinggi lagi. Saat ini kita belum mengetahui apakah standar kelulusan siswa di Indonesia telah memenuhi Standar Internasional atau tidak.

2. Kondisi Hasil Ujian Nasional Perkembangan hasil UN dari tahun ke tahun selalu naik meskipun kriteria kelulusan juga dinaikkan. Berikut adalah tabel persentase hasil kelulusan UN secara nasional di seluruh Indonesia menurut tingkat pendidikannya yaitu: Tabel 1: Persentase Hasil Kelulusan UN SMA/MA/SMK Secara Nasional No. 1 2

Tingkat Pendidikan SMA/MA SMK

UN 2008 91,32 % 92,58 %

UN 2009 93,74 % 93,85 %

UN 2010 89,61 % 99,20 %

UN 2011 99,22 % 99,51 %

Sumber: Data Kementerian Pendidikan Nasional

Berdasarkan tabel persentase hasil kelulusan UN SMA/MA/SMK secara nasional di atas terlihat bahwa hasil kelulusan UN pada tahun 2009 mengalami peningkatan

dari

hasil

kelulusan

UN

tahun

2008

untuk

tingkat

SMA/MA/SMK. Tetapi pada tahun 2010 mengalami penurunan hasil kelulusan UN untuk tingkat SMA/MA sebesar 4,13 % dari tahun 2009. Sedangkan hasil kelulusan UN untuk tingkat SMK mengalami peningkatan dari tahun 2008 hingga tahun 2011.

10

Di kota Tanjungpinang terdapat 22 sekolah SMA/MA/SMK yang terdiri dari: 10 SMA, 2 MA, 10 SMK. Berikut adalah tabel persentase hasil kelulusan UN di Kota Tanjungpinang menurut tingkat pendidikannya: Tabel 2: Persentase Hasil Kelulusan UN SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang No. Tingkat Pendidikan 1 SMA 2 MA 3 SMK

UN 2008 93, 43 % 85,60 % 90,29 %

UN 2009 81,19 % 84,39 % 75,19 %

UN 2010 85,74 % 70,09 % 74,89 %

UN 2011 94,65 % 81,25 % 99,36 %

Sumber: Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kota Tanjungpinang

Berdasarkan tabel persentase hasil kelulusan UN SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang di atas terlihat bahwa hasil kelulusan UN untuk tingkat SMA tertinggi terjadi pada tahun 2011 dengan persentase yang tidak lulus UN sebesar 5,35 %. Sedangkan hasil kelulusan UN untuk tingkat MA dan SMK terendah terjadi pada tahun 2010 dengan persentase yang tidak lulus UN sebesar 29,91 % dan 25,11 %.

3. Faktor Yang Mempengaruhi Ketidaklulusan Ketidaklulusan menjadi salah satu hal yang dikhawatirkan oleh pihak sekolah. Dimana tingkat kelulusan siswa hingga 100% menjadi target utama dan

kebanggaan

sekolah, karena hal ini merupakan salah satu indikator

keberhasilan sekolah. Hal ini tidak lepas dari bagaimana proses belajar dari siswa itu sendiri. Menurut Slameto (2010: 54) faktor-faktor yang mempengaruhi proses belajar banyak jenisnya, tetapi digolongkan menjadi dua saja, yaitu faktor

11

internal dan eksternal. Faktor internal adalah faktor yang ada di dalam diri individu yang sedang belajar, sedangkan faktor eksternal adalah faktor yang ada di luar individu. Faktor

eksternal

yang

berpengaruh

terhadap

proses

belajar

dikelompokkan menjadi tiga faktor, yaitu: faktor keluarga, faktor sekolah dan masyarakat. Faktor eksternal yang termasuk pada faktor sekolah, yang mempengaruhi proses belajar yang diperoleh dari berbagai sumber yaitu: a.

Akreditasi Sekolah Menurut Badan Akreditasi Nasional-Sekolah/Madrasah (BAN-SM), akreditasi sekolah adalah kegiatan penilaian sekolah secara sistematis dan komprehensif melalui kegiatan evaluasi diri dan evaluasi eksternal untuk menentukan kelayakan dan kinerja sekolah. Dengan adanya akreditasi sekolah diharapkan kualitas sekolah juga semakin baik, dan sekolah yang berkualitas akan menghasilkan lulusan yang baik dan mempunyai prestasi belajar yang tinggi (Barokah, 2006: 46).

b.

Input Siswa Suatu sekolah akan dapat dijadikan bermutu, jika dimulai dengan input

siswa yang masuk ke sekolah tersebut. Dilihat dari bagaimana

kualitas siswa yang masuk ke sekolah itu. Apabila kualitas siswa yang masuk ke sekolah tersebut baik, maka outputnya bisa juga baik. Namun demikian tentu ada lagi kriterianya, ada lagi ukurannya yang akan dapat membuat sekolah tersebut berkualitas (Bakar, 2009).

12

c.

Jumlah Guru Dalam proses belajar mengajar, guru mempunyai tugas untuk mendorong, membimbing, dan memberi fasilitas belajar bagi siswa untuk mencapai tujuan (Slameto, 2010: 97). Saat ini dalam hal penempatan guru, jumlah guru dirasakan oleh masyarakat maupun pemerintah sendiri masih sangat kurang (Fani, 2011: 2). Sehingga masih ada beberapa guru yang mengajar mata pelajaran yang tidak sesuai dengan bidang keahliannya untuk menutupi kekurangan jumlah guru di sekolah.

d.

Tingkat Pendidikan Guru Tingkat pendidikan adalah tahapan pendidikan yang ditetapkan berdasarkan tingkat perkembangan peserta didik, tujuan yang akan dicapai, dan kemampuan yang dikembangkan. Semakin tinggi tingkat pendidikan yang telah dilalui oleh seseorang, maka akan ada kecenderungan pada meningkatnya berbagai kemampuan sesuai dengan jenis pendidikan yang diikuti (Mendung, 2011). Persyaratan tentang pendidikan formal dan non formal bagi guru pada setiap tingkat pendidikan formal merupakan tuntutan terhadap mutu pendidikan itu sendiri.

e.

Keadaan Gedung Sekolah Dengan jumlah siswa yang banyak serta variasi karakteristik mereka masing-masing menuntut keadaan gedung harus memadai di dalam setiap kelas, dimana bangunan gedung harus memenuhi ketentuan tata bangunan

13

yang telah ditetapkan di dalam Permendiknas tentang sarana dan prasarana. Bagaimana mungkin mereka dapat belajar dengan nyaman, jika kelas tidak memadai bagi setiap siswa (Slameto, 2010: 69). f.

Kelengkapan Alat Pembelajaran Alat pembelajaran erat hubungannya dengan cara belajar siswa, karena alat pembelajaran yang dipakai oleh guru pada waktu mengajar dipakai juga oleh siswa untuk menerima bahan yang diajarkan. Kenyataannya saat ini dengan banyaknya tuntutan yang masuk sekolah, maka memerlukan alat-alat yang membantu lancarnya belajar siswa dalam jumlah yang besar pula, seperti: laboratorium atau media-media yang lain. Kebanyakan sekolah masih kurang memiliki media dalam jumlah maupun kualitasnya (Slameto, 2010: 68).

g.

Kelengkapan Buku di Perpustakaan Ketersediaan buku yang berkualitas merupakan salah satu prasarana pendidikan

yang

sangat

penting

dibutuhkan

dalam

menunjang

keberhasilan proses pendidikan. Menurut Permendiknas No. 24/2007 (Permendiknas, 2007: 357) tentang sarana prasarana, perpustakaan adalah ruang yang mempunyai fungsi sebagai tempat kegiatan peserta didik dan guru memperoleh informasi dari berbagai jenis bahan pustaka dengan membaca, mengamati, mendengar sekaligus tempat petugas mengelola perpustakaan. Namun kenyataannya saat ini masih banyak sekolah yang

14

perpustakaannya kurang lengkap seperti buku pelajaran, buku pengayaan, serta buku referensi yang dapat dijadikan sumber belajar. h.

Ketersediaannya Teknologi Informasi dan Komunikasi (IPTEK) Menurut Permendiknas No. 24/2007 (Permendiknas, 2007: 415) tentang standar sarana dan prasarana, teknologi informasi dan komunikasi adalah satuan perangkat keras dan lunak yang berkaitan dengan akses dan pengelolaan informasi serta komunikasi untuk mendukung pembelajaran. Dimana sekolah yang memiliki teknologi informasi dan komunikasi yang lengkap akan membantu siswa dalam mengakses soal-soal ujian serta informasi pembelajaran.

Ada banyak faktor yang mempengaruhi tingkat ketidaklulusan siswa dalam UN. Tersedianya fasilitas belajar di sekolah, lingkungan belajar yang nyaman di sekolah, dan jumlah guru yang memadai di sekolah tersebut merupakan faktor eksternal yang mempunyai pengaruh terhadap tingkat ketidaklulusan siswa dalam UN. Menurut peraturan BSNP No.0011/P/BSNP/XII/2011 (BSNP POS UN, 2011: 3) tentang kriteria dan mekanisme kelulusan SMA/MA/SMK disebutkan bahwa kelulusan peserta didik dari satuan pendidikan ditentukan dengan menggunakan kriteria sebagai berikut: a. Telah menyelesaikan seluruh program pembelajaran.

15

b. Memperoleh nilai minimal baik pada penilaian akhir untuk seluruh mata pelajaran seperti: kelompok mata pelajaran agama dan akhlak mulia, kelompok mata pelajaran kewarganegaraan dan kepribadian, kelompok mata pelajaran estetika, dan kelompok mata pelajaran jasmani, olahraga dan kesehatan. c. Lulus Ujian Sekolah/Madrasah (US/M) untuk kelompok mata pelajaran ilmu pengetahuan dan teknologi. d. Lulus Ujian Nasional. e. Kelulusan peserta didik dari Ujian Nasional ditentukan berdasarkan Nilai Akhir (NA) dimana NA diperoleh dari gabungan nilai Sekolah/Madrasah (S/M) dari mata pelajaran yang diujianasionalkan dan nilai UN dengan pembobotan 40 % untuk nilai S/M dan 60% untuk nilai UN. f. Nilai S/M diperoleh dari: 1) Gabungan antara nilai US/M dan nilai rata-rata rapor semester 3,4,5 untuk SMA/MA dengan pembobotan 60% untuk US/M dan 40 % untuk nilai rata-rata rapor. 2) Gabungan antara nilai US/M dan nilai rata-rata rapor semester 1,2,3,4,5 untuk SMK dengan pembobotan 60% untuk nilai US/M dan 40% untuk nilai rata-rata rapor. g. Peserta didik dinyatakan lulus UN apabila nilai rata-rata dari semua NA mencapai paling rendah 5,5 dan nilai rata-rata setiap mata pelajaran paling rendah 4,0.

16

B. Analisis Regresi Poisson 1. Distribusi Poisson Menurut Walpole dan Myers (1995: 218), ciri-ciri suatu data berdistribusi Poisson adalah: a. Banyak hasil yang terjadi dalam selang waktu tertentu tidak terpengaruh oleh kejadian pada selang waktu atau daerah lain yang terpisah. b. Peluang terjadinya suatu hasil tidak bergantung pada peluang hasil yang lain. c. Peluang terjadinya suatu hasil dalam jangka waktu yang pendek atau daerah yang sempit dapat diabaikan.

Data yang penyebarannya diskrit dinamakan dengan distribusi Poisson yang memiliki fungsi peluang: ( )

...(1)

dengan parameter µ > 0. Menurut Montgomery (2006: 449) nilai harapan dan ragam dari distribusi Poisson adalah: E (y) = Var (y) = µ

...(2)

Dalam hal ini E (y) adalah rata-rata dan Var (y) adalah keragaman dari distribusi Poisson. Berikut adalah grafik data yang mengikuti pola distribusi Poisson (Usoskin, 2003: 745):

17

Gambar 1: Grafik Data yang Mengikuti Pola Distribusi Poisson

Grafik data distribusi Poisson tersebut mempunyai tujuan untuk menguji distribusi data yang dilakukan dengan memplot data peubah respons dengan membentuk diagram histogram, sehingga dapat diketahui bentuk pola distribusi yang mengikuti penyebaran data. Grafik data distribusi Poisson mempunyai bentuk yang berbeda dari grafik data distribusi Normal, dimana bentuknya tidak simetris dengan sumbu x.

2. Regresi Poisson Regresi Poisson merupakan analisis regresi yang digunakan pada data berbentuk diskrit yang menyatakan jumlah atau banyaknya suatu kejadian yang jarang terjadi dalam suatu daerah pada selang waktu tertentu. Sebagai contoh jumlah panggilan telepon pada suatu kantor, jumlah absensi bulanan pada tempat kerja, jumlah kecelakaan pesawat dan lain-lain. Regresi ini

18

termasuk pada model regresi non linier yang diturunkan dari distribusi Poisson dengan mendefinisikan µ sebagai fungsi peubah penjelas. Dalam

regresi Poisson, data disusun dalam struktur tabulasi silang

(Cros section Data) yang terdiri dari n pengamatan yang saling lepas dan sebagai

pengamatan

ke-i

adalah (yi,xi). Peubah

respon yi adalah suatu

besaran skalar yang menyatakan jumlah terjadinya suatu peristiwa atau kejadian, dan xi adalah besaran vektor yang menyatakan peubah penjelas (Cameron & Trivedi, 1998: 9). Menurut Montgomery (2006: 449) model dari regresi Poisson dituliskan sebagai: ( )

...(3)

E (yi) = µi Dimana : yi : peubah respon ke-i E (yi) : rata-rata dari peubah respon ke-i : galat Dalam model regresi Poisson pada persamaan (3) terdapat rataan peubah respons atau

( ). Untuk menghubungkan rataan respons dengan peubah

penjelas, Montgomery (2006: 449) menyatakan bahwa dapat digunakan suatu fungsi penghubung (link function). Misal: ( )

...(4)

19

Hubungan antara rataan dan peubah penjelas adalah: µi = g-1 (ηi) = g-1 ( Terdapat

beberapa

macam

link function

)

...(5) yang

secara

umum

digunakan pada distribusi Poisson. Satu di antaranya adalah identity link (Montgomery, 2006: 449). Dimana: g ( µi ) =µi = Berdasarkan persamaan (5) diperoleh: µi =

...(6)

Link function yang terkenal lainnya untuk distribusi Poisson adalah log link (Montgomery, 2006: 450). Dimana: g ( µi )= ln µi = Untuk log link ini diperoleh hubungan antara peubah respons dan rataan, yaitu: µi = g-1 (

)

atau dapat dituliskan sebagai: (

)

...(7)

Sehingga diperoleh model regresi Poisson sebagai berikut: ( (

) )

...(8)

20

Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam membentuk model regresi Poisson adalah sebagai berikut: a. Pendugaan Parameter Model Untuk menduga parameter dalam regresi Poisson digunakan Metode Maksimum Likelihood. Menurut (Montgomery, 2006: 450) jika pada sampel acak mempunyai n pengamatan dengan peubah respons y dan peubah bebas x, maka fungsi likelihood dari regresi Poisson adalah: (

)

∏

∏

( )

∏

(

∑

)

...(9)

∏

Dari fungsi likelihood dari persamaan (9) dapat dibentuk log-likelihood yaitu: (

)

∑

( )

∑

∑

(

)

...(10)

Berdasarkan persamaan (7) maka persamaan (10) dapat ditulis sebagai: (

)

∑

∑

(

)

∑

(

) ...(11)

Untuk menduga parameter β diperoleh dengan mendiferensialkan persamaan (11) terhadap β (Agresti, 2007: 10) maka diperoleh: (

)

∑

(

(

))

Nilai dugaan diperoleh dengan memaksimumkan bentuk diferensial tersebut sehingga diperoleh: (

)

∑

(

(

))

...(12)

21

Karena fungsi pada persamaan (12) berbentuk implisit, maka digunakan prosedur iterasi numerik yaitu Newton-Raphson. Secara umum persamaan untuk iterasi Newton-Raphson menurut (Agresti, 2007: 342) adalah: (

)

...(13)

Dimana: ( )

∑

∑

(

)

...(14)

( )

∑

(

)

...(15)

Dengan nilai taksiran awal parameter, yaitu: ̂

(

)

...(16)

Penentuan nilai taksiran awal parameter ini diperoleh dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Jika persamaan (14) dan persamaan (15) disubstitusikan ke persamaan (13), maka diperoleh: ̂

(∑

̂

( )

)

∑ ̂

( )

̂

̂() ̂()

...(17)

Persamaan (17) dapat ditulis menjadi: ̂

(∑

̂(

)

)

∑

̂(

)

̂

̂() ̂()

...(18)

22

Apabila digunakan pendekatan matriks maka persamaan (18) dapat ditulis sebagai berikut: [

]

...(19)

Dimana: X: Matriks peubah bebas, dinotasikan sebgai berikut: [

]

W: Matriks pembobot, dinotasikan sebagai berikut: ( ̂ ( )) Z: Vektor variabel respons [

̂( ) ̂( )

]

b. Uji Signifikansi Model Regresi Poisson Uji signifikansi model ini dilakukan untuk menentukan jika terdapatnya hubungan antara peubah respons dan beberapa peubah penjelas didalam model tersebut. Uji signifikansi model yang digunakan dalam model regresi Poisson adalah uji rasio kemungkinan (likelihood ratio test) Cameron & Trivedi (1998: 45). Uji rasio kemungkinan bertujuan untuk melihat pengaruh peubah penjelas dalam model secara bersama-sama. Untuk uji rasio kemungkinan terlebih dahulu ditentukan dua buah fungsi likelihood yang berhubungan dengan model regresi yang diperoleh. Fungsi likelihood tersebut adalah

23

yaitu nilai likelihood untuk model lengkap dengan melibatkan peubah penjelas dan

yaitu nilai likelihood untuk model sederhana tanpa

melibatkan peubah penjelas. Cameron & Trivedi (1998: 45) menjelaskan mengenai uji signifikansi model regresi Poisson menggunakan uji rasio kemungkinan dengan hipotesis yang digunakan adalah:

Dengan statistik uji yang digunakan pada pengujian ini adalah: (

)

...(20)

Kriteria uji rasio kemungkinan ini mengikuti distribusi

dengan derajat

kebebasan k. Keputusan yang diambil yaitu, jika nilai statistik uji lebih besar dari nilai Dengan kata lain, jika

pada tabel dengan taraf nyata α maka tolak H0. maka tolak

yang berarti pada model

regresi Poisson terdapat paling tidak ada satu parameter yang tidak sama dengan nol.

c. Uji Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Regresi Poisson Pada model regresi Poisson masing-masing parameter yang dihasilkan dari pendugaan parameter belum tentu mempunyai pengaruh yang signifikansi terhadap model, untuk itu perlu dilakukan pengujian

24

terhadap masing-masing parameter model. Uji signifikansi yang digunakan pada model regresi Poisson adalah Uji Wald. Montgomery (2006: 454) menjelaskan mengenai uji signifikansi masing-masing parameter model regresi Poisson menggunakan uji Wald dengan hipotesis yang digunakan adalah: (

)

(

)

Dengan statistik uji yang digunakan adalah: (

̂

) ̂ ( )

...(21)

Kriteria uji statistik ini berdistribusi

dengan derajat kebebasan 1.

Dimana dengan taraf nyata α untuk daerah penolakannya adalah jika

ditolak

, artinya parameter regresi memiliki signifikansi terhadap

model. Dengan kata lain peubah penjelas memiliki pengaruh terhadap model jika peubah penjelas yang lainnya juga ada pada model.

d. Pemilihan Model Terbaik Menurut Bozdogan (2000: 63) dalam menentukan model terbaik pada regresi Poisson dapat menggunakan metode Akaike Information Criterion (AIC). AIC didefinisikan sebagai berikut: 

AIC  2 ln L( )  2k

...(22)

25

Dimana: ( ̂): fungsi maksimum likelihood k : banyak parameter di dalam model Pada metode AIC, untuk menentukan model terbaik dilakukan dengan melihat nilai AIC pada masing-masing model. Model yang memiliki nilai AIC terkecil dan parameternya signifikan terhadap model merupakan model regresi yang terbaik.

3. Peubah Dummy Dalam analisis regresi Poisson akan dilibatkan peubah penjelas yang bersifat kualitatif, dimana peubah tersebut akan diukur dalam skala pengukuran nominal. Karena semua peubah dalam regresi bersifat kuantitatif maka peubah kualitatif tadi harus dijadikan kuantitatif agar regresi dapat digunakan (Sembiring, 1995: 259). Peubah dummy dikenal juga dengan nama peubah indikator atau peubah boneka. Peubah dummy ini bersifat biner, dimana nilainya 0 atau 1 (Sembiring, 1995: 260). Di dalam peubah dummy antara kategori yang satu dengan yang lainnya harus saling bebas. Peubah dummy pada prinsipnya merupakan perbandingan karakteristik. Dalam menentukan peubah dummy perlu diperhatikan jika data terdapat peubah penjelas yang memiliki k kategori maka terdapat k-1 (banyaknya kategori dikurangi satu) peubah dummy, dimana peubah yang tidak

26

diperkenalkan akan langsung masuk menjadi intersep (Kleinbaum dan Kupper, 1978: 189). Jika banyaknya peubah dummy sama dengan banyaknya kategori maka peubah dummy tersebut secara keseluruhan tidak lagi bebas satu sama lainnya (Sembiring, 1995: 266). Pemberian nilai 1 dan 0 pada kategori yang ada bersifat bebas, disesuaikan dengan tujuan. Kategori yang diberi nilai 0 disebut sebagai kategori dasar (kategori pembanding).

27

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian terapan yang diawali dengan analisis teori dan diikuti dengan pengambilan data. Penelitian terapan merupakan penelitian yang mencoba memecahkan suatu persoalan dengan menggunakan matematika.

B. Data dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional Tahun Pelajaran 2010/2011 di Kota Tanjungpinang yang diperoleh dari Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kota Tanjungpinang. Sedangkan data lingkungan sekolah, diperoleh dari masing-masing SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang yang berjumlah 22 yang terdiri dari 11 sekolah swasta dan 11 sekolah negeri dengan jumlah SMA/MA/SMK pada masing-masing Kecamatan dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3: Jumlah SMA/MA/SMK Swasta dan Negeri di Kecamatan Kota Tanjungpinang No. 1 2 3 4

Kecamatan Kec. Tg.Pinang Timur Kec. Tg.Pinang Barat Kec. Tg.Pinang Kota Kec. Bukit Bestari

Swasta 1 1 0 9

27

Negeri 2 3 1 5

28

Adapun peubah-peubah yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan kajian teori dan data yang diperoleh dari pendataan adalah sebagai berikut: a. Peubah respons (Y) yaitu jumlah siswa yang tidak lulus Ujian Nasional. b. Peubah penjelas (X) yang terdiri dari faktor eksternal yang merupakan lingkungan

sekolah

yang

mempengaruhi

ketidaklulusan

siswa

SMA/MA/SMK. Peubah penjelas dan kategorinya dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4: Peubah Penjelas dan Kategorinya Peubah Penjelas X1 : Akreditasi sekolah

X2 : Input siswa

Kategori Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: a. Akreditasi sekolah A b. Akreditasi sekolah B c. Akreditasi sekolah C Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: a. Input siswa tinggi b. Input siswa sedang c. Input siswa rendah Peubah bertipe metrik

X3 : Jumlah guru X4 : Jumlah guru dengan tingkat Peubah bertipe metrik pendidikan masih di bawah S1 X5 : Keadaan gedung sekolah Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: a. Keadaan gedung sekolah yang kurang baik b. Keadaan gedung sekolah yang baik X6 : Kelengkapan alat pembelajaran Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: a. Alat pembelajaran kurang lengkap b. Alat pembelajaran lengkap X7 : Kelengkapan buku di Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: perpustakaan a. Buku kurang lengkap b. Buku lengkap X8 : Ketersediaannya sarana IPTEK Peubah bertipe non metrik, terdiri dari: a. Kurang tersedia sarana IPTEK b. Tersedia sarana IPTEK

29

C. Teknik Analisis Data Penelitian ini menggunakan model regresi Poisson untuk menggambarkan pengaruh faktor eksternal terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional di Kota Tanjungpinang. Pada penelitian ini digunakan bantuan Software SAS versi 9.1 dengan memakai PROC GENMOD. Adapun langkahlangkah yang dilakukan dalam menentukan model tersebut adalah sebagai berikut: 1. Membentuk peubah dummy pada peubah penjelas a. Apabila peubah penjelas memiliki lebih dari dua kategori dilakukan pengurangan antara banyaknya kategori dikurangi satu berdasarkan teori pada halaman (25). b. Apabila peubah penjelas memiliki dua kategori maka diberikan nilai 0 dan 1 pada kategori, dimana kategori yang diberi nilai 0 dianggap sebagai kategori dasar. 2. Memplot data peubah respons Plot data dilakukan terhadap peubah respon untuk menentukan distribusi data dan analisis yang sesuai untuk data penelitian ini dengan langkah-langkah: a. Melakukan plot data terhadap peubah respons dengan menggunakan diagram histogram. b. Membandingkan plot data dari hasil langkah 2a dengan grafik fungsi distribusi yang terdapat pada halaman (17).

30

3. Pendugaan parameter model Pendugaan parameter dilakukan untuk membentuk model regresi poisson dengan mengikutsertakan seluruh peubah penjelas dengan menggunakan persamaan (16). 4. Pengujian signifikansi model regresi Poisson Pengujian signifikansi model regresi Poisson dilakukan untuk melihat pengaruh dari peubah penjelas didalam model dengan menggunakan uji rasio kemungkinan. Untuk uji ini dilakukan langkah-langkah sebagai berikut: a. Menentukan nilai

dan

dengan menggunakan persamaan (11).

b. Menentukan nilai T dengan menggunakan persamaan (20). c. Menentukan nilai χ2α,k kemudian membandingkannya dengan nilai T, dimana jika

maka tolak

.

5. Pengujian signifikansi masing-masing parameter model regresi Poisson Pengujian

signifikansi

masing-masing

parameter

regresi

Poisson

dilakukan untuk melihat pengaruh parameter terhadap model secara terpisah. Adapun langkah-langkah yang dilakukan adalah: a. Melakukan

uji

Wald

untuk

masing-masing

parameter

dengan

menggunakan persamaan (21). b. Menentukan nilai χ2α,1 kemudian membandingkannya dengan nilai uji Wald. Dimana

ditolak jika

.

31

6. Pemilihan model terbaik Pemilihan model terbaik pada regresi poisson dilakukan dengan menggunakan persamaan (22). Dimana dengan melihat nilai yang terkecil dan parameternya signifikan terhadap model merupakan model yang terbaik.

32

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Data yang diperoleh dari Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kota Tanjungpinang, dapat dilihat pada Lampiran 1 halaman 53. Lampiran ini menggambarkan jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN Tahun Pelajaran 2010/2011 dan faktor eksternal lingkungan sekolah

yang

mempengaruhinya. Berikut adalah tabel jumlah siswa yang tidak lulus UN per sekolah pada masing-masing Kecamatan di Kota Tanjungpinang: Tabel 5: Jumlah Siswa Tidak Lulus UN Per Sekolah Pada Masing-Masing Kecamatan No

Kecamatan

Jumlah Siswa Tidak Lulus

1 2 3 4

Kec. Tg.Pinang Timur Kec. Tg.Pinang Barat Kec. Tg.Pinang Kota Kec. Bukit Bestari

17 23 29 34

Jumlah Sekolah yang Tidak Lulus 100 % 3 2 1 4

Rata-Rata Siswa Tidak Lulus Per Sekolah 5,67 11,5 29 8,5

Berdasarkan Tabel 5 dapat dilihat bahwa jumlah siswa yang tidak lulus UN paling banyak terdapat pada Kecamatan Tanjungpinang Kota dengan ratarata siswa yang tidak lulus per sekolah adalah 29 siswa. Sedangkan jumlah siswa yang tidak lulus paling sedikit terdapat pada Kecamatan Tanjungpinang Timur dengan rata-rata siswa yang tidak lulus per sekolah adalah 5,67 siswa.

32

33

2. Analisis Data Dalam menganalisis data penelitian ini, digunakan bantuan software SAS versi 9.1 dengan memakai PROC GENMOD. Adapun hasil analisis yang dilakukan adalah: a. Membentuk Peubah Dummy Pada Peubah Penjelas 1) Peubah penjelas lebih dari dua kategori Peubah dummy ini dibentuk pada peubah penjelas yang memiliki lebih dari dua kategori yaitu: peubah akreditasi sekolah dan peubah input siswa. Dimana dilakukan pengurangan antara banyaknya kategori dikurangi satu sebagai berikut: X1 = Akreditasi sekolah Untuk peubah akreditasi sekolah dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu akreditasi sekolah A, B dan C. Pada data ini terlebih dahulu dibentuk peubah dummy agar dapat dilakukan analisis, yaitu: Tabel 6: Peubah Dummy Pada X1 Kategori Akreditasi sekolah A Akreditasi sekolah B Akreditasi sekolah C

X1a 0 1 0

X1b 0 0 1

Akreditasi sekolah X1a akan bernilai 1 apabila akreditasi sekolah berada pada kategori akreditasi sekolah B dan bernilai 0 untuk akreditasi sekolah lainnya. Akreditasi sekolah X1b akan bernilai 1 apabila akreditasi sekolah berada pada kategori akreditasi sekolah C dan bernilai 0 untuk akreditasi sekolah lainnya.

34

X2 = Input siswa Untuk peubah input siswa dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu input siswa tinggi, sedang, dan rendah. Pada data ini terlebih dahulu dibentuk peubah dummy agar dapat dilakukan analisis, yaitu: Tabel 7: Peubah Dummy Pada X2 Kategori Input Siswa Tinggi Input Siswa Sedang Input Siswa Rendah

X2a 0 1 0

X2b 0 0 1

Input siswa X2a akan bernilai 1 apabila input siswa berada pada kategori input siswa sedang dan bernilai 0 untuk input siswa lainnya. Input siswa X2b akan bernilai 1 apabila input siswa berada pada kategori input siswa rendah dan bernilai 0 untuk input siswa lainnya.

2) Peubah penjelas hanya dua kategori Pada peubah penjelas yang memiliki dua kategori akan diberikan nilai 0 dan 1 pada kategori, dimana kategori yang diberi nilai 0 dianggap sebagai kategori dasar. Adapun peubah penjelas yang memiliki dua kategori adalah: X5 = Keadaan gedung sekolah Untuk peubah keadaan gedung sekolah, diberi nilai seperti: 0: Keadaan gedung sekolah yang kurang baik 1: Keadaan gedung sekolah yang baik X6 = Kelengkapan alat pembelajaran Untuk peubah kelengkapan alat pembelajaran, diberi nilai seperti: 0: Alat pembelajaran kurang lengkap

35

1: Alat pembelajaran lengkap X7 = Kelengkapan buku di perpustakaan Untuk peubah kelengkapan buku di perpustakaan, diberi nilai seperti: 0: Buku kurang lengkap 1: Buku lengkap X8 = Ketersediaannya sarana IPTEK Untuk peubah ketersediaannya sarana IPTEK, diberi nilai seperti: 0: Kurang tersedia sarana IPTEK 1: Tersedia sarana IPTEK

b. Memplot Data Peubah Respons Berdasarkan data pada Lampiran 1 halaman 51 plot data peubah respons (y) dapat dilihat pada grafik berikut ini:

Gambar 2: Plot Peubah Respons Jumlah Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/ SMK

36

Dari hasil grafik tersebut terlihat bahwa grafik di atas berbentuk distribusi Poisson. Grafik dari plot data peubah respons sesuai dengan gambar 1, dimana bentuknya tidak simetris terhadap sumbu x.

c. Pendugaan Parameter Model Dengan mengikutsertakan seluruh peubah penjelas, diperoleh hasil pendugaan parameter model regresi Poisson dengan Metode Maksimum Likelihood menggunakan pendekatan Newton-Raphson pada persamaan (16). Berdasarkan bantuan software SAS versi 9.1 dugaan parameter model dapat dilihat pada Lampiran 2 halaman 53 yang dapat diberikan pada tabel berikut ini: Tabel 8: Hasil Dugaan Parameter Model Regresi Poisson Peubah Penjelas Intersep Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah C) Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah B) Input siswa (Input siswa rendah) Input siswa (Input siswa sedang) Jumlah guru Jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1 Keadaan gedung sekolah (kurang baik) Kelengkapan alat pembelajaran (kurang lengkap) Kelengkapan buku (kurang lengkap) Ketersediaan IPTEK (kurang tersedia)

Nilai Parameter βi -5,5985 3,6749 4,2308 -0,7575 -1,5582 0,0856 -0,7481 2,3023 2,7251 -0,1179 -0,1373

37

Berdasarkan Tabel 8 di atas diperoleh model regresi Poisson dengan mengikutsertakan seluruh peubah penjelas, yaitu: y = exp (-5,5985 + 3,6749 X1a(0) + 4,2308 X1b(0) – 0,7575 X2a(0) – 1,5582 X2b(0) + 0,0856 X3 – 0,7481 X4 + 2,3023 X5(0) + 2,7251 X6(0) – 0,1179 X7(0) + 0,1373 X8(0) ). Model regresi Poisson di atas menunjukkan bahwa koefisien faktor eksternal yang masuk ke dalam model, masing-masing mempunyai pengaruh terhadap jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN. Dengan kata lain nilai koefisien negatif dari tiap faktor eksternal yang masuk ke dalam model menyebabkan jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN menurun.

d. Pengujian Signifikansi Model Regresi Poisson Selanjutnya

dilakukan

pengujian

signifikansi

model

untuk

menggambarkan jika terdapatnya hubungan antara ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional Tahun Pelajaran 2010/2011 dengan beberapa faktor eksternal lingkungan sekolah. Berdasarkan persamaan (11) diperoleh nilai dugaan log likelihood yang mengandung seluruh peubah penjelas adalah

140,4339. Sedangkan untuk nilai dugaan model

yang tidak mengandung peubah penjelas sebesar

55,9997. Ini dapat

dilihat pada nilai log likelihood pada Lampiran 2 halaman 52 dan Lampiran

38

3 halaman 54 secara berturut-turut. Adapun hipotesis yang digunakan adalah: H0 : β1= β2 = ... = β10 = 0

Statistik uji yang digunakan untuk pengujian tersebut adalah: T = 2 ( ln

- ln

)

= 2 (140,4339 - 55,9997) = 2 (84,4342) =168,8684 Berdasarkan tabel Chi-Kuadrat pada Lampiran 6 halaman 58 dengan α = 0,05 dan derajat bebas 10 diperoleh nilai χ20,05;10 = 18,31 . Karena T > χ20,05;10 maka H0 ditolak pada α = 0,05 yang berarti paling tidak ada satu βi yang berpengaruh terhadap model. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi Poisson y = exp (-5,5985 + 3,6749 X1a(0) + 4,2308 X1b(0) – 0,7575 X2a(0) – 1,5582 X2b(0) + 0,0856 X3 – 0,7481 X4 + 2,3023 X5(0) + 2,7251 X6(0) – 0,1179 X7(0) + 0,1373 X8(0) ) signifikan pada taraf nyata 0,05. Artinya pada taraf nyata 0,05 model tersebut dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara pengaruh faktor eksternal lingkungan sekolah terhadap jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional.

39

e. Pengujian Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Regresi Poisson Selanjutnya dilakukan pengujian untuk melihat pengaruh masingmasing peubah penjelas terhadap peubah respons. Uji ini menggunakan persamaan (21). Berdasarkan Lampiran 2 halaman 53 didapatkan uji signifikansi masing-masing parameter regresi Poisson seperti di bawah ini. Hipotesis yang digunakan adalah: (

)

(

)

Dengan menggunakan statistik uji: (

̂

) (̂)

Sehingga, (

̂ ) (̂) ̂ ( )

( )

(

( )

(

( )

(

( )

(

) ( ̂ ( ))

(

̂ ) (̂)

( ̂ ( ) ̂ ( )

) )

(

( )

(

) )

( )

(

) ( ̂ ( ))

( )

(

( )

(

( ̂ ( ) ̂ ( )

̂ ( )

̂ ) (̂) ̂ ( )

(̂ ( )) ̂ ( )

(̂ ( )) ̂ ( )

(̂ ( )) ̂ ( )

)

)

)

(̂ ( ))

)

40

Nilai uji Wald untuk masing-masing parameter dapat dilihat seperti pada tabel berikut ini: Tabel 9: Hasil Uji Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Regresi Poisson Parameter Intersep Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah C) Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah B) Input siswa (Input siswa rendah) Input siswa (Input siswa sedang) Jumlah guru Jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1 Keadaan gedung sekolah (kurang baik) Kelengkapan alat pembelajaran (kurang lengkap) Kelengkapan buku (kurang lengkap) Ketersediaan IPTEK (kurang tersedia)

Uji Wald 19,48

Penerimaan Hipotesis Tolak H0

9,53

Tolak H0

15,98

Tolak H0

2,31

Terima H0

8,81

Tolak H0

35,66

Tolak H0

15,31

Tolak H0

28,35

Tolak H0

13,94

Tolak H0

0,03

Terima H0

0,05

Terima H0

Berdasarkan tabel Chi-Kuadrat pada Lampiran 6 halaman 58 dengan α = 0,05 dan derajat bebas 1 diperoleh nilai χ20,05;1 = 3,84 ,diperoleh hasil uji signifikansi masing-masing parameter model regresi Poisson seperti pada Tabel 9. Penerimaan hipotesis yang dilakukan pada Tabel 9 adalah, jika

>

maka tolak H0.

Berdasarkan ( )

( )

tabel ( )

terlihat ( )

( )

bahwa

parameter

signifikan pada taraf nyata 0,05.

Artinya, pada taraf nyata 0,05 akreditasi sekolah C, akreditasi sekolah B,

41

input siswa yang sedang, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah yang kurang baik dan kelengkapan alat pembelajaran yang kurang lengkap memiliki pengaruh terhadap jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN Tahun Pelajaran 2010/2011 jika bersama-sama berada dalam model.

f. Pemilihan Model Terbaik Untuk memperoleh model terbaik maka dilakukan seleksi model pada model penuh dan model tereduksi dengan menggunakan kriteria AIC pada persamaan (22). Model penuh adalah model signifikan yang terdiri dari seluruh peubah penjelas. Sedangkan model tereduksi adalah model yang terdiri dari masing-masing parameternya signifikan terhadap model. Adapun hasil analisis pemilihan model terbaik tersebut, dimana nilai ln

( ̂) dapat dilihat pada Lampiran 2 halaman 52 dan Lampiran 4

halaman 55 adalah: AIC model penuh

= -2 (140,4339) + 2(11) = -258,8678

AIC model tereduksi = -2 (140,4065) + 2 (9) = -262,813

42

Nilai AIC untuk masing-masing model di atas dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 10: Nilai AIC Masing-Masing Model Model Model Penuh Model Tereduksi

AIC -258,8678 -262,813

Berdasarkan Tabel 10 terlihat bahwa model yang memiliki nilai AIC terkecil adalah model tereduksi dengan nilai AIC = -262,813. Artinya model yang terbaik untuk menggambarkan pengaruh faktor ekstenal lingkungan sekolah terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional adalah model yang tereduksi. Adapun analisis yang dilakukan selanjutnya adalah: 1) Pendugaan Parameter Model Tereduksi Dengan mengikutsertakan seluruh peubah penjelas yang tereduksi menggunakan persamaan (16) diperoleh hasil pendugaan parameter model tereduksi. Berdasarkan bantuan software SAS versi 9.1 diperoleh dugaan parameter model tereduksi yang dapat dilihat pada Lampiran 4 halaman 56 yang dapat ditulis sebagai berikut: y = exp (-5,7073 + 3,5691 X1a(0) + 4,2538 X1b(0) – 0,7965 X2a(0) – 1,6224 X2b(0) + 0,0865 X3 – 0,7771 X4 + 2,3571 X5(0) + 2,8453 X6(0)).

43

2) Pengujian Signifikansi Model Tereduksi Selanjutnya dilakukan pengujian signifikansi model tereduksi dengan menggunakan uji rasio kemungkinan (likelihood ratio test). Uji ini menggunakan dua buah fungsi likelihood yang berhubungan dengan model

regresi

yang

diperoleh

menggunakan

persamaan

(11).

Berdasarkan perhitungannya yang dapat dilihat pada Lampiran 4 halaman 55 dan Lampiran 5 halaman 57, didapatkan nilai log likelihood dengan seluruh peubah penjelas adalah

140,4065.

Kemudian pendugaan terhadap fungsi likelihood yang dilakukan tanpa melibatkan peubah penjelas sehingga diperoleh nilai log likelihoodnya = 55,9997. Adapun hipotesis yang digunakan adalah: H0 : β1= β2 = ... = β8 = 0

Dari nilai log likelihood tersebut didapatkan nilai untuk uji T sebesar 168,8136. Jika dibandingkan dengan uji Chi-Kuadrat pada taraf nyata 0,05 dan derajat bebas 8 nilainya sebesar χ20,05;8 = 15,51 , maka T

> χ20,05;8 sehingga dapat ditarik kesimpulan

ditolak. Hal ini

berarti bahwa secara keseluruhan model tereduksi regresi Poisson diterima kesignifikanannya dan berarti paling tidak ada satu sama dengan nol diantara peubah penjelas.

tidak

44

3) Pengujian Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Tereduksi Kemudian dilakukan uji signifikansi masing-masing parameter model tereduksi untuk melihat pengaruh masing-masing peubah penjelas terhadap peubah respons menggunakan uji Wald pada persamaan (21). Adapun hipotesis yang digunakan adalah: (

)

(

)

Nilai masing-masing parameter model dapat dilihat pada Lampiran 4 halaman 56 yang disajikan dalam tabel berikut ini: Tabel 11: Hasil Uji Signifikansi Masing-Masing Parameter Model Tereduksi Regresi Poisson Parameter Intersep Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah C) Akreditasi sekolah (Akreditasi sekolah B) Input siswa (Input siswa rendah) Input siswa (Input siswa sedang) Jumlah guru Jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1 Keadaan gedung sekolah (kurang baik) Kelengkapan alat pembelajaran (kurang lengkap)

Berdasarkan Tabel 11

Penerimaan Hipotesis Tolak

Uji Wald

Pr > ChiSq

23,03

<.0001

10,71

0,0011

Tolak

16,67

< .0001

Tolak

4,17

0,0412

Tolak

17,22

<.0001

Tolak

37,92

<.0001

Tolak

36,99

< .0001

Tolak

53,21

< .0001

Tolak

29,37

<.0001

Tolak

didapatkan nilai uji Wald untuk setiap

parameter model yang dibandingkan dengan uji Chi-Kuadrat pada taraf

45

nyata 0,05 dan derajat kebebasan 1 dengan nilai χ20,05;1 = 3,84 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa

ditolak jika

>

. Uji ini

menunjukkan bahwa pada taraf nyata 0,05 didapatkan bahwa akreditasi sekolah C, akreditasi sekolah B, input siswa yang rendah, input siswa yang sedang, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah yang kurang baik dan kelengkapan alat pembelajaran yang kurang lengkap memiliki pengaruh terhadap jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN jika bersama-sama berada dalam model.

B. Pembahasan Penelitian ini merupakan penelitian terapan yang diawali dengan analisis teori dan diikuti dengan pengambilan data. Untuk penelitian ini jumlah siswa SMA/MA/SMK yang tidak lulus UN sebagai peubah respons dengan faktor-faktor eksternal sebagai peubah penjelasnya. Berdasarkan teori, akreditasi sekolah, input siswa, jumlah guru, tingkat pendidikan guru yang masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah, kelengkapan alat pembelajaran, kelengkapan buku, dan ketersediaannya sarana IPTEK diduga merupakan faktor eksternal yang berpengaruh terhadap jumlah ketidaklulusan UN. Namun, secara analisis belum tentu semua faktor eksternal tersebut memiliki

46

pengaruh yang signifikan terhadap ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN. Dari hasil analisis data diperoleh suatu model regresi Poisson mengenai jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN Tahun Pelajaran 2010/2011 di Kota Tanjungpinang. Model regresi Poisson tersebut dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan pengaruh faktor eksternal terhadap jumlah ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN. Hasil pengolahan data diperoleh model regresi Poisson yang menunjukkan bahwa faktor eksternal yang berpengaruh adalah akreditasi sekolah C, akreditasi sekolah B, input siswa yang rendah, input siswa yang sedang, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung sekolah yang kurang baik dan kelengkapan alat pembelajaran yang kurang lengkap. Dimana pengaruh faktor eksternal ditentukan dari nilai koefisien faktor eksternal yang masuk ke dalam model. Artinya nilai koefisien negatif dari tiap jenis faktor eksternal yang masuk ke dalam model menyebabkan jumlah siswa yang tidak lulus UN menurun.

47

BAB V PENUTUP

A. Kesimpulan Dari hasil analisis data dan pembahasan diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1.

Bentuk model regresi Poisson dari faktor eksternal yang mempengaruhi ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam Ujian Nasional Tahun Pelajaran 2010/2011 di Kota Tanjungpinang yaitu: y = exp (-5,7073 + 3,5691 X1a(0) + 4,2538 X1b(0) – 0,7965 X2a(0) – 1,6224 X2b(0) + 0,0865 X3 – 0,7771 X4 + 2,3571 X5(0) + 2,8453 X6(0)). Model ini menunjukkan bahwa setiap jenis faktor eksternal yang dimiliki oleh SMA/MA/SMK di Kota Tanjungpinang memberikan peluang terjadinya ketidaklulusan Ujian Nasional.

2.

Faktor-faktor

eksternal

yang mempunyai

pengaruh

terhadap

jumlah

ketidaklulusan siswa SMA/MA/SMK dalam UN adalah akreditasi sekolah C, akreditasi sekolah B, input siswa rendah, input siswa sedang, jumlah guru, jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1, keadaan gedung yang kurang baik, dan kelengkapan alat pembelajaran yang kurang lengkap.

47

48

B. Saran 1. Melalui informasi ini, pihak Dinas Pendidikan Kota Tanjungpinang hendaknya dapat memperhatikan pemerataan penyebaran sekolah, guru dan peserta didik melalui: pembangunan Ruang Kelas Baru, pendataan kompetensi guru dan jumlah guru, serta peningkatan sarana prasarana. 2. Hendaknya peneliti selanjutnya dapat menentukan faktor eksternal dan faktor internal

yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan Ujian Nasional untuk

tingkat Provinsi, sehingga dapat digunakan sebagai pemetaan hasil Ujian Nasional di Provinsi tersebut.

49

DAFTAR PUSTAKA

Agresti, A. 2002. Caterogical of Data. Canada: A John Wiley & Sons, Inc. Publication. Anonim. 2012. Kalau Lulus Semua, Bukan Ujian Namanya. http:// www. suaramerdeka.com/harian/0606/26/nas07.htm. (diakses tanggal 12 Februari 2012). Badan Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah. 2009. Perangkat Akreditasi Sekolah/Madrasah. Jakarta. Bakar, H. S.Pd. 2009. Mutu Output Pendidikan Tergantung Pada Input Proses dan Kualitas Pengelola. http://www.jambieekspress.co.id. (diakses tanggal 20 Juni 2012). Barokah, S. U. N. 2006. Pengaruh Akreditasi Sekolah dan Persepsi Guru Mengenai Supervisi Kepala Sekolah Terhadap Prestasi Belajar Siswa. Semarang: Universitas Negeri Semarang. Bozdogan, H. 2000. Akaike's Information Criterion and Recent Developments in Information Complexity, Mathematical Psychology, 44, 62-91. Cameron, A., dan Trivedi, P. K. 1998. Regression Analysis of Count Data. New York: Cambridge University Press. Dinas Pendidikan Pemuda dan Olah Raga Kota Tanjungpinang. 2011. Capaian Ujian Nasional Tahun Ajaran 2010/2011 Kota Tanjungpinang. Tanjungpinang. Fani, A.M. 2011. Makalah Kesenjangan Pendidikan Antardaerah. Surakarta: Universitas Sebelas Maret. Kementerian Pendidikan Nasional. 2011. Kajian Guru: Sertifikasi Guru dan Impassing. Jakarta. Kleinbaum, G.D., dan Kupper, L.R. 1978. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. California: Wadsworth Publishing Company, Inc.

50

Mendung, S. M. 2011. Pengaruh Tingkat Pendidikan Guru Terhadap Pemberian Motivasi Belajar Bagi Siswa MTSN 1 Rambah Kabupaten Rokan Hulu. Pekanbaru: Universitas Islam Negeri. Montgomery, D. C., Elizabeth, A. P., & G, Geoffrey, V. 2006. Introduction to Linear Regression Analysis 4nd edition. Canada : A John Wiley & Sons, Inc. Publication. Nasution, B. W. 2010. Pengaruh Sertifikasi Guru Terhadap Kompetensi Mengajar Guru Sekolah di Kecamatan Benjeng Kabupaten Gresik. Surabaya: Universitas Negeri Surabaya. Ngadirin. 2004. Ujian Nasional sebagai Issue Kritis Pendidikan. Jakarta: Universitas Negeri Jakarta. Peraturan BSNP POS UN. 2011. Kriteria dan Mekanisme Kelulusan SMP/ MTs/ SMPLB/ SMA/ MA/ SMALB/ SMK tahun 2011/2012. Jakarta. Peraturan Menteri Pendidikan Nasional. 2007. Standar Sarana dan Prasarana SD/SMP/ MTs/ SMPLB/ SMA/MA/SMK. Jakarta. Saefuddin, A., Sartono, B., dan Setiabudi, N. A. 2010. Pengenalan Umum Analisis Statistika dengan SAS 9.2 Seri II: Peringkasan dan Penyajian Data. Bogor: IPB. Sembiring, R.K. 1995. Analisis Regresi. Bandung: Institut Teknologi Bandung. Slameto. 2010. Belajar dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya. Jakarta: PT. Rineka Cipta. Soekamto , T. 1992. Teori Belajar, Teori Instruksional dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Proses Belajar. Pusat Antar Universitas : Jakarta. Usoskin, G., Mursula, K., & Kovaltsov, G.A., 2003. The Lost Sunspot Cycle: Reanalysis of Sunspot Statistics, Diffuse Matter in Space, A&A403, 743-748, doi: 10.1051/0004-6361:20030398. Walpole, R.E., dan Myers,R.H. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuan edisi ke empat. ITB: Bandung.

51

Lampiran 1. Data Jumlah Ketidaklulusan Siswa SMA/MA/SMK Dalam Ujian Nasional dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya

No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Y 29 6 22 0 1 10 0 0 0 0 0 7 1 1 0 0 0 2 1 13 10 0

X1a 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0

X1b 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0

X2a 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0

X2b 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0

X3 22 76 34 55 49 38 54 22 24 9 12 48 15 31 13 26 10 13 11 31 10 57

X4 2 5 0 5 2 4 12 6 5 1 0 2 5 2 0 2 0 1 1 2 1 0

X5 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1

X6 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

X7 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1

Dimana: X1(a) dan (b): Akreditasi sekolah X2(a) dan (b): Input siswa yang rendah X3 : Jumlah guru X4 : Jumlah guru dengan tingkat pendidikan masih di bawah S1 X5 : Keadaan gedung sekolah X6 : Kelengkapan alat pembelajaran X7 : Kelengkapan buku di perpustakaan X8 : Ketersediaannya sarana IPTEK

X8 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1

52

Lampiran 2. Output SAS 9.1 Untuk Keseluruhan Peubah Penjelas

The GENMOD Procedure Model Information Data Set Distribution Link Function Dependent Variable

WORK.SEKOLAH Poisson Log jumlah_siswa

Number of Observations Read Number of Observations Used

22 22

Class Level Information Class

Levels

akreditasi_sekolah input_siswa keadaan_gedung kelengkapan_alat kelengkapan_buku ketersediaan_iptek

Values

3 3 2 2 2 2

1 1 0 0 0 0

2 3 2 3 1 1 1 1

Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion

DF

Value

Value/DF

Deviance Scaled Deviance Pearson Chi-Square Scaled Pearson X2 Log Likelihood

11 11 11 11

54.7498 54.7498 66.1851 66.1851 140.4339

4.9773 4.9773 6.0168 6.0168

Algorithm converged.

53

Analysis Of Parameter Estimates Standard Wald 95% Confidence ChiError Limits Square

Parameter

DF

Estimate

Intercept

1

-5.5985

1.2686

Akreditasi 1

1

3.6749

1.1902

1.3423

Akreditasi 2

1

4.2308

1.0582

Akreditasi 3

0

0.0000

Input_sswa 1

1

input_sswa 2

19.48

<.0001

6.0076

9.53

0.0020

2.1567

6.3049

15.98

<.0001

0.0000

0.0000

0.0000

.

-0.7575

0.4988

-1.7351

0.2202

2.31

0.1289

1

-1.5582

0.5250

-2.5872 -0.5292

8.81

0.0030

input_sswa 3

0

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

.

jumlah_guru

1

0.0856

0.0143

0.0575

0.1137

35.66

<.0001

tingkat_pend

1

-0.7481

0.1912

-1.1228 -0.3734

15.31

<.0001

keadaan_gd 0

1

2.3023

0.4324

1.4548

3.1499

28.35

<.0001

keadaan_gd 1

0

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

.

alat

0

1

2.7251

0.7299

1.2944

4.1557

13.94

alat

1

0

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

.

buku

0

1

-0.1179

0.6637

-1.4188

1.1829

buku

1

0

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

iptek

0

1

0.1373

0.5869

-1.0129

1.2875

iptek

1

0

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

Scale

-8.0849 -3.1121

Pr > ChiSq

NOTE: The scale parameter was held fixed.

0.03 . 0.05 .

.

.

. 0.0002 . 0.8589 . 0.8151 .

54

Lampiran 3. Output SAS 9.1 Tanpa Melibatkan Peubah Penjelas

The GENMOD Procedure Model Information Data Set Distribution Link Function Dependent Variable

WORK.SEKOLAH Poisson Log jumlah_siswa

Number of Observations Read Number of Observations Used

22 22

Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion

DF

Value

Value/DF

Deviance Scaled Deviance Pearson Chi-Square Scaled Pearson X2 Log Likelihood

21 21 21 21

223.6181 223.6181 278.6891 278.6891 55.9997

10.6485 10.6485 13.2709 13.2709

Algorithm converged.

Analysis Of Parameter Estimates

Parameter

DF

Estimate

Intercept Scale

1 0

1.5437 1.0000

Standard Wald 95% Confidence ChiError Limits Square 0.0985 0.0000

1.3506 1.0000

NOTE: The scale parameter was held fixed.

1.7368 1.0000

245.45

Pr > ChiSq <.0001

55

Lampiran 4. Output SAS 9.1 Model Tereduksi Melibatkan Seluruh Peubah Penjelas

The GENMOD Procedure Model Information Data Set Distribution Link Function Dependent Variable

WORK.SEKOLAH Poisson Log jumlah_siswa

Number of Observations Read Number of Observations Used

22 22

Class Level Information Class

Levels

akreditasi_sekolah input_siswa keadaan_gedung kelengkapan_alat

Values

3 3 2 2

1 1 0 0

2 3 2 3 1 1

Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion

DF

Value

Value/DF

Deviance Scaled Deviance Pearson Chi-Square Scaled Pearson X2 Log Likelihood

13 13 13 13

54.8045 54.8045 68.5874 68.5874 140.4065

4.2157 4.2157 5.2760 5.2760

Algorithm converged.

56

Analysis Of Parameter Estimates Standard Wald 95% Confidence ChiError Limits Square

Parameter

DF

Estimate

Intercept

1

-5.7073

1.1894

Akreditasi 1

1

3.5691

1.0904

1.4319

Akreditasi 2

1

4.2538

1.0418

Akreditasi 3

0

0.0000

0.0000

input_ssw

1

1

-0.7965

0.3902

-1.5612 -0.0317

input_ssw

2

1

-1.6224

0.3910

-2.388

input_ssw

3

0

0.0000

0.0000

jumlah_guru

1

0.0865

0.0140

tingkat_pend

1

-0.7771

0.1278

keadaan_gd 0

1

2.3571

0.3231

1.7238

keadaan_gd 1

0

0.0000

0.0000

alat

0

1

2.8453

alat

1

0 0

Scale

-8.0383 -3.3762

Pr > ChiSq

23.03

<.0001

5.7064

10.71

0.0011

2.2120

6.2956

16.67

<.0001

0.0000

0.0000

.

.

4.17

0.0412

-0.8561

17.22

<.0001

0.0000

0.0000

.

0.0590

0.1140

37.92

<.0001

-1.0276 -0.5267

36.99

<.0001

2.9905

53.21

<.0001

0.0000

0.0000

.

0.5250

1.8162

3.8743

29.37

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

.

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

NOTE: The scale parameter was held fixed.

.

. <.0001 .

57

Lampiran 5. Output SAS 9.1 Model Tereduksi Tanpa Melibatkan Seluruh Peubah Penjelas

The GENMOD Procedure Model Information Data Set Distribution Link Function Dependent Variable

WORK.SEKOLAH Poisson Log jumlah_siswa

Number of Observations Read Number of Observations Used

22 22

Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion

DF

Value

Value/DF

Deviance Scaled Deviance Pearson Chi-Square Scaled Pearson X2 Log Likelihood

21 21 21 21

223.6181 223.6181 278.6891 278.6891 55.9997

10.6485 10.6485 13.2709 13.2709

Algorithm converged.

Analysis Of Parameter Estimates

Parameter

DF

Estimate

Intercept Scale

1 0

1.5437 1.0000

Standard Error 0.0985 0.0000

Wald 95% Confidence ChiLimits Square 1.3506 1.7368 1.0000 1.0000

NOTE: The scale parameter was held fixed.

245.45

Pr > ChiSq <.0001

58

Lampiran 6. Nilai Kritis Distribusi χ2 v 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 40 50 60 70 80 90

α 0.995 0.00+ 0.01 0.07 0.21 0.41 0.68 0.99 1.34 1.73 2.16 2.60 3.07 3.57 4.07 4.60 5.14 5.70 6.26 6.84 7.43 8.03 8.64 9.26 9.89 10.52 11.16 11.81 12.46 13.12 13.79 20.17 27.99 35.53 43.28 51.17 59.20

0.95 0.00+ 0.10 0.35 0.71 1.15 1.64 2.17 2.73 3.33 2.94 4.57 5.23 5.89 6.57 7.26 7.96 8.67 9.39 10.12 10.85 11.59 12.34 13.09 13.85 14.61 15.38 16.15 16.93 17.71 18.49 26.51 34.76 43.19 51.74 60.39 69.13

v =derajat kebebasan

0.9 0.02 0.21 0.58 1.06 1.61 2.20 2.83 3.49 4.17 4.87 5.58 6.30 7.04 7.79 8.55 9.31 10.09 10.87 11.65 12.44 13.24 14.04 14.85 15.66 16.47 17.29 18.11 18.94 19.77 20.60 29.05 37.69 46.46 55.33 64.28 73.29

0.5 0.45 1.39 2.37 3.36 4.35 5.35 6.35 7.34 8.34 9.34 10.34 11.34 12.34 13.34 14.34 15.34 16.34 17.34 18.34 19.34 20.34 21.34 22.34 23.34 24.34 25.34 26.34 27.34 28.34 29.34 39.34 49.34 55.33 69.33 79.33 89.33

0.1 2.71 4.61 6.25 7.48 9.24 10.65 12.02 13.36 14.68 15.99 17.28 18.55 19.81 21.06 22.31 23.54 24.77 25.99 27.20 28.41 29.62 30.81 32.01 33.20 34.28 35.56 36.74 37.92 39.09 40.26 51.81 63.17 74.40 85.53 96.58 107.57

0.05 3.84 5.99 7.81 9.49 11.07 12.59 14.07 15.51 16.92 18.31 19.68 21.03 22.36 23.68 25.00 26.30 27.59 28.87 30.14 31.41 32.67 33.92 35.17 36.42 37.65 38.89 40.11 41.34 42.56 43.77 55.76 67.50 79.08 90.53 101.88 113.14

0.01 6.63 9.21 11.34 13.28 15.09 16.81 18.84 20.09 21.67 23.21 24.72 26.22 27.69 29.14 30.58 32.00 33.41 34.81 36.19 37.57 38.93 40.29 41.64 42.98 44.31 45.64 49.69 48.28 49.59 50.89 63.69 76.15 88.38 100.42 112.33 124.12

0.005 7.88 10.60 12.84 14.86 16.75 18.55 20.28 21.96 23.59 25.19 26.76 28.30 29.82 31.32 32.80 34.27 35.72 37.16 38.58 40.00 41.40 42.80 44.18 45.45 46.93 49.29 49.65 50.90 52.34 53.67 66.77 79.49 91.95 104.22 116.32 128.30

59

Lampiran 7. Dokumentasi: keadaan sarana prasarana beberapa sekolah di Kota Tanjungpinang.

60

61

62