ANALISIS KORESPONDENSI HUBUNGAN ANTARA KONDISI SEKOLAH, TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA BELAJAR TERHADAP PRESTASI SEKOLAH (Studi kasus SMA dan SMK Jakarta Selatan 2010)
Anggraini
PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2011 M/1432 H
ANALISIS KORESPONDENSI HUBUNGAN ANTARA KONDISI SEKOLAH, TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA BELAJAR TERHADAP PRESTASI SEKOLAH (Studi Kasus SMA dan SMK Jakarta Selatan 2010)
Skripsi Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh: Anggraini 107094002935
PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2011 M/1432 H i
PENGESAHAN UJIAN Skripsi berjudul “Analisis Korespondensi Hubungan antara Kondisi Sekolah, Tenaga Pengajar, dan Sarana Belajar terhadap Prestasi Sekolah” yang ditulis oleh Anggraini, NIM 107094002935 telah diuji dan dinyatakan lulus dalam sidang Munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada tanggal 7 Juni 2011, skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana strata satu (S1) Program Studi Matematika. Menyetujui, Penguji 1
Penguji 2
Yanne Irene, M.Si NIP. 19741231 200501 2 018
Hata Maulana, M.T.I NIDN. 0323108402
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Hermawan Setiawan, M.T.I NIP. 19740623 199312 2 001
Bambang Ruswandi, M.Stat NIDN. 0305108301 Mengetahui,
Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Ketua Prodi Matematika
Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis NIP. 19680117 200112 1 001
Yanne Irene, M.Si NIP. 19741231 200501 2 018
ii
PERNYATAAN DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENARBENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI SKRIPSI PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, Juni 2011
Anggraini 107094002935
iii
PERSEMBAHAN Persembahan kecil awal dari Tujuh Mimpi … Untuk orang tuaku yang paling ku cintai, yang tiada henti memdoakan, menyayangi, selalu mendukung, dan menasehati dengan kesabaran, keluarga besarku, guru-guruku terhebat, sahabat, teman-teman terbaik,. Semoga Allah senantiasa memberkahi setiap titik perjuangan..
MOTTO Mungkin aku tak seberani Ali, tak sehumoris Atikah, tak seteguh Subhan, tak selantang Uswah, aku juga tak memiliki kesabaran yang dimiliki Asqolani dan ketulusan milik Uwaisyul Al-Qorni… Tapi… Aku bangga terlahir dari Ibu Terbaik Tersabar, dan Ayah Terhebat Terpandai -
Terus belajar dan meneladani dari hal yang Terbaik & Terdekat –
Percayalah bahwa kebahagiaan itu bak pohon mawar yang baru ditanam, bunganya tidak muncul dengan segera tapi kemunculannya pasti akan terjadi [Laa Tahzan].
Apabila hamba-hamba-Ku bertanya kepadamu (Muhammad) tentang Aku, maka (jawablah) bahwasanya Aku adalah dekat. Aku mengabulkan permohonan orang yang mendoa jika ia berdoa kepada-Ku. Hendaklah mereka itu memenuhi (perintah)-Ku dan beriman kepada-Ku, agar mereka memperoleh kebenaran, [QS. Al-Baqarah : 186]
Always be there
iv
ABSTRAK Salah satu alat ukur kemajuan suatu sekolah adalah prestasi sekolah. Prestasi sekolah dipengaruhi berbagai faktor diantaranya lingkungan sekolah, lingkungan masyarakat, dan lingkungan keluarga. Dalam penelitian ini, peneliti membatasi masalah pada lingkungan sekolah. Lingkungan sekolah adalah faktor yang paling memiliki interaksi langsung dalam dunia pendidikan diantaranya kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. Penelitian ini bertujuan menghasilkan peta persepsi untuk mendapatkan informasi yang berguna dalam mencari hubungan antara lingkungan sekolah dengan prestasi sekolah pada berbagai kecamatan di Jakarta Selatan dengan menggunakan analisis korespondensi. Analisis korespondensi merupakan metode untuk mereduksi dimensi variabel dan menggambarkan profil vektor baris dan vektor kolom suatu matriks data dari tabel kontingensi. Hasil yang didapat adalah prestasi yang baik lebih dipengaruhi oleh kondisi sekolah dan tenaga pengajar, sedangkan sarana belajar tidak berkontribusi besar. Kata Kunci: Prestasi Sekolah, Lingkungan Sekolah, Analisis Korespondensi, Tabel Kontingensi.
v
ABSTRACT One of measuring instrument school progress is school achievement. School achievement is influenced by many factors, including the school environment, community environment, and family environment. In this research, researchers to limit the problem in the school environment. School environment is a factor that most have a direct interaction in the world of education among the schools, teachers, and learning tools. This research aims to produce maps perception to obtain information useful in finding the relationship between the school environment with school achievement in various districts of South Jakarta using correspondence analysis. Correspondence analysis is a method to reduce the dimension of the variables and describe the profile of a row vector and column vector of a matrix of data from the contingency table. The results are good performance is more influenced by conditions at the school and teachers, while learning tool does not contribute significantly. Kata Kunci: School Achievement, School Environment, Correspondence Analysis, Contingency Table.
vi
KATA PENGANTAR Alhamdulillah segala puji serta syukur hanya kepada Allah SWT, Tuhan Yang Maha Esa, Maha Besar, Pemilik Ilmu, yang memberi nikmat tiada henti serta tempatku mencurahkan doa, harapan, dan rasa syukur. Shalawat teriring salam selalu tercurah kepada junjungan Nabi Besar Muhammad SAW, beserta keluarga, sahabat, dan umatnya. Skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat menempuh ujian Sarjana Sains pada Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.Dalam menyelesaikan skripsi ini, penulis menyadari banyak memperoleh bantuan, doa, dan motivasi sehingga skirpsi ini dapat dilaksanakan dengan baik. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M. Sis, Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. 2. Yanne Irene, M.Si. Ketua Program Studi Matematika dan selaku Penguji I. 3. Suma’inna, M.Si, Sekretaris Program Studi Matematika 4. Hermawan Setiawan, M.TI, selaku Pembimbing I yang selalu memberikan bimbingan, dan motivasi kepada penulis dengan penuh kesabaran. 5. Bambang Ruswandi, M.Stat, selaku Pembimbing II yang selalu memberikan bimbingan, arahan, dan informasi. 6. Nina Fitriyati, M. Si, selaku Pembimbing akademik.
vii
7. Hatta Maulana, M.TI, selaku Penguji II, terima kasih atas saran dan masukan yang sangat bermanfaat. 8. Seluruh Dosen UIN Syarif Hidayatullah yang telah mengajarkan dan memberikan ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan, terutama untuk Dosen Program Studi Matematika. 9. Teristimewa untuk kedua orang tuaku yang selalu memberikan hal terindah dalam hidup penulis. Serta terima kasih kepada keluargaku. Terima kasih atas setiap doa, kasih sayang, canda, dan kesabaran untuk penulis. 10. Afief Aryadhani, Unyil, Sahabat, Teman dekat Terbaik yang selalu menemani, mengingatkan, dan mendoakan. Uhibbu ya nyil. 11. Kak Denis, Kak Epho, Ubai, Rika, Dendy, Gerdy, Dhila, dan seluruh teman-teman matematika angkatan 2007, terima kasih atas setiap canda yang tak akan terlupakan. 12. Seluruh keluarga besar Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah. Pada akhirnya penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca pada umumnya maupun bagi penulis khususnya. Semoga perjuangan dan ikhtiar kita selalu diridhoi oleh Allah SWT. Jakarta, Juni 2011
Penulis
viii
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL .........................................................................
i
PENGESAHAN UJIAN.....................................................................
ii
PERNYATAAN ..................................................................................
iii
PERSEMBAHAN DAN MOTTO ...................................................
iv
ABSTRAK .........................................................................................
v
ABSTRACT .......................................................................................
vi
KATA PENGANTAR .......................................................................
vii
DAFTAR ISI ......................................................................................
ix
DAFTAR TABEL .............................................................................
xii
DAFTAR GAMBAR .........................................................................
xiii
DAFTAR LAMPIRAN .....................................................................
xiv
BAB I PENDAHULUAN ..................................................................
1
1.1 .. Latar Belakang Masalah …………………………………
1
1.2
Perumusan Masalah ……………………………………...
3
1.3
Pembatasan Masalah ……………….…………………….
4
1.4
Tujuan Penelitian …………….…………………….…….
4
1.5
Manfaat Penelitian ……………….………..……………..
4
BAB II LANDASAN TEORI ...........................................................
6
Prestasi Pendidikan ………………………………………
6
2.1.1
Pengertian Prestasi Pendidikan ………………….
6
2.1.2
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi ..…….
6
Analisis Korespondensi ………………………………......
9
2.1
2.2
ix
2.2.1
Sifat-sifat Dasar Analisis Korespondensi …………
10
2.2.2
Tujuan Analisis Korespondensi …………….….....
11
2.2.3
Konsep Analisis Korespondensi …….………...….
11
2.3
Tabel Kontingensi Dua Arah ……………………………..
12
2.4
Matriks Korespondensi ………………………….…….....
14
2.5
Penguraian Nilai Singular ………………………….…….
15
2.6
Penguraian Nilai Singular Umum ………………………..
16
2.7
Dekomposisi Inersia ……………………………………...
17
2.8
Penentuan Jarak Profil …………………………………....
17
2.9
Kontribusi Mutlak dan Kontribusi Relatif …..…………...
18
2.10 Analisis Klaster …………………………………………..
19
2.10.1 Jarak Euclidean ……………………………….…
20
2.10.2 Proses Analisis Klaster …………………..…...…
20
2.10.3 Langkah-langkah Analisis Klaster …………........
20
BAB III METODOLOGI PENELITIAN .......................................
22
3.1
Metode Pengumpulan Data ……………….....…………..
22
3.2
Metode Pengolahan Data ………………………………..
22
3.3
Metode Analisis Data …………………………….….…..
23
3.4
Alur Penelitian ………………………………………..….
27
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ……………………...…...
28
4.1
Transformasi Data ………………………………………..
28
4.2
Analisis Klaster …………………………………………..
28
4.3
Tabel Kontingensi ………………………………………..
30
x
Uji Chi-Square ………………………………….………...
30
4.5 .. Analisis Korespondensi ………………………………......
30
4.4
4.5.1
Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Kondisi Sekolah ……….………………..
4.5.2
Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Tenaga Pengajar …………………….......
4.5.3
30
32
Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Sarana Belajar ……….…..……..……......
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................
34 37
5.1
Kesimpulan ……………………....……………….............
37
5.2
Saran ………………………………………………….......
38
DAFTAR PUSTAKA …………………………………………….... LAMPIRAN
xi
39
DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Kontingensi Dua Arah ........................................................
13
Tabel 2.2 Freskuensi Relatif Dua Dimensi .........................................
14
Tabel 4.1 Kategori Variabel Penelitian ...............................................
29
Tabel 4.2 Uji Chi-Square ....................................................................
30
Tabel 4.3 Inersia dan proporsi varians untuk Prestasi dan kondisi sekolah ................................................................................
31
Tabel 4.4 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan tenaga pengajar ..............................................................................
33
Tabel 4.5 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan sarana belajar .................................................................................
xii
35
DAFTAR GAMBAR Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian .................................................
27
Gambar 4.1 Plot Prestasi Belajar dengan Kondisi Sekolah ................
32
Gambar 4.2 Plot Prestasi Belajar dengan Tenaga Pengajar ................
33
Gambar 4.3 Plot Prestasi Belajar dengan Sarana Belajar ...................
36
xiii
DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Data Asal Nilai Rata-rata Tiap Kecamatan ..................
41
Lampiran 2. Data Asal Kondisi Sekolah Tiap Kecamatan ...............
43
Lampiran 3. Data Asal Tenaga Pengajar Tiap Kecamatan ...............
47
Lampiran 4. Data Asal Sarana Belajar Tiap Kecamatan ..................
51
Lampiran 5. Data Rasio Kondisi Sekolah .........................................
53
Lampiran 6. Data Rasio Tenaga Pengajar .........................................
57
Lampiran 7. Data Rasio Sarana Belajar ............................................
58
Lampiran 8. Output Klaster Kondisi Sekolah ...................................
61
Lampiran 9. Output Klaster Tenaga Pengajar ...................................
62
Lampiran 10. Output Klaster Sarana Belajar ......................................
63
Lampiran 11. Prestasi Sekolah Tiap Kecamatan terhadap Lingkungan Sekolah .........................................................................
64
Lampiran 12. Tabel kontingensi Masing-masing Variabel .................
65
Lampiran 13. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Kondisi Sekolah ...........................................
66
Lampiran 14. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Belajar Terhadap Tenaga Pengajar ...........................................................
66
Lampiran 15. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Sarana Belajar ...............................................................
xiv
66
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pendidikan merupakan modal utama kesejahteraan suatu Negara, tanpa adanya pendidikan Negara tidak akan maju bahkan dapat mengakibatkan kehancuran. Pendidikan yang tidak ditunjang manajemen berkualitas juga akan menghambat perkembangan suatu
Negara.
Pendidikan yang berkualitas
merupakan hasil dari proses pembangunan, dan tercapainya tujuan pembangunan merupakan wujud dari hasil kerja orang-orang yang memiliki pengetahuan, keterampilan dan kemampuan yang merupakan hasil dari suatu proses pendidikan. Tidak mengherankan apabila dalam Pembukaan Undang-Undang Dasar 1945 ditekankan mengenai keinginan kita semua untuk mewujudkan masyarakat yang cerdas. Masyarakat yang cerdas hanya dapat dihasilkan melalui pendidikan yang berkualitas. Prestasi belajar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya adalah dua sisi yang tidak dapat dipisahkan. Secara umum terdapat 2 faktor yang mempengaruhi prestasi belajar yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal yaitu faktor yang datangnya dari seorang yang sedang belajar itu sendiri, seperti kecerdasan yang dimiliki seseorang, kesiapan, motivasi, minat, dan kebiasaan belajar. Sedangkan faktor eksternal merupakan faktor yang datangnya dari lingkungan luar, diantaranya keadaan keluarga, lingkungan sekolah, dan lingkungan masyarakat.
1
Kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar adalah faktor eksternal yang terdapat pada lingkungan sekolah dan berpengaruh terhadap kemajuan prestasi siswa. Kondisi sekolah merupakan hal dasar dalam pendidikan. Hal yang perlu diperhatikan dari kondisi sekolah diantaranya, gedung sekolah yang layak pakai, luas bangunan yang memadai, dan lingkungan yang bebas banjir, sehingga membuat kegiatan belajar-mengajar lebih kondusif. Peran
para
pengajar
sebagai
guru
atau
fasilitator
perlu
ditumbuhkembangkan kemampuannya, yaitu dirangsang motivasi, kreativitas inovasinya, profesionalismenya, sehingga menciptakan iklim pembelajaran yang lebih kondusif serta inovatif dalam memberikan materi pelajaran. Sarana belajar dapat memudahkan siswa menerima materi pembelajaran. Pihak sekolah perlu memperhatikan kelayakan sarana belajar, karena sarana yang lengkap dengan kondisi yang baik membuat kegiatan belajar mengajar menjadi lancar dan teratur [4]. Dari hasil penelitian (Asri,1998) telah dilakukan analisis hubungan prestasi belajar dengan data akademik SMA, motivasi, dan sikap. Diketahui bahwa data akademik SMA, motivasi, dan sikap memiliki hubungan yang positif terhadap prestasi dengan kecenderungan berpola linier yang positif [11]. Berdasarkan penelitian (Gumgum,2009) untuk melihat perbandingan suatu karakteristik maka metode statistika yang dapat dipergunakan adalah pemetaan persepsi (perceptual mapping). Metode perceptual mapping dapat menghasilkan plot yang menampilkan posisi pada sumbu koordinat. Metode ini umumnya
2
digunakan untuk mendeteksi dan memberikan penjelasan tentang hubungan antara dua variabel di dalam data yang berbentuk matriks berdimensi besar [2]. Pemetaan persepsi biasanya dilakukan melalui beberapa analisis statistika, dan analisis-analisis tersebut umumnya memiliki asumsi diantaranya adalah hubungan antar variabel harus linier, menggunakan asumsi tentang distribusi, dan model harus dihipotesiskan. Kenyataannya asumsi-asumsi tersebut sulit terpenuhi. Solusi yang digunakan adalah dengan menggunakan tabel kontingensi yang variabel-variabelnya kualitatif, dengan hubungan antar variabel non linier, tidak ada asumsi tentang distribusi dan model tidak dihipotesiskan [1]. Peneliti menyimpulkan solusi yang dapat ditempuh adalah dengan menggunakan Analisis Korespondensi (Correspondence Analysis), suatu metode analisis yang dapat memberikan output berupa plot antara baris dan kolom dari matriks yang berbentuk data kategorik, dan akurasi hasil tidak kalah baik dengan analisis statistika yang menggunakan asumsi. Oleh Karena itu, berdasarkan latar belakang di atas peneliti membuat skripsi yang berjudul “ANALISIS KOREPONDENSI
HUBUNGAN
ANTARA
KONDISI
SEKOLAH,
TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA BELAJAR TERHADAP PRESTASI SEKOLAH”. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, maka dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut: 1. Apakah terdapat keterkaitan prestasi sekolah dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar?
3
2. Bagaimana pola kecenderungan faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi prestasi sekolah? 1.3 Pembatasan Masalah Agar penelitian ini lebih fokus pada inti permasalahan maka dilakukan pembatasan masalah, yaitu: 1. Dimensi faktor eksternal yang digunakan meliputi kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. 2. Objek penelitian merupakan rangkuman data SMA dan SMK tingkat kota administrasi Jakarta Selatan. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mengetahui keterkaitan prestasi belajar dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. 2. Mengetahui pola kecenderungan faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi prestasi sekolah. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat teoritis dan praktis penelitian ini adalah: 1. Manfaat praktis: a. Memberikan gambaran kepada sekolah mengenai pengaruh kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar terhadap prestasi belajar. b. Memberikan referensi bagi sekolah dalam rangka menciptakan siswa-siswi yang berprestasi.
4
c. Memberikan referensi bagi Suku Dinas Menengah Jakarta memecahkan masalah tingkat prestasi sekolah di Jakarta Selatan. 2. Manfaat Teoritis: a. Memperluas pengetahuan peneliti di bidang ilmu statistika, khususnya dalam mencari hubungan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar menggunakan analisis korespondensi. b. Menjadi referensi untuk penelitian berikutnya.
5
BAB II LANDASAN TEORI 2.1
Prestasi Pendidikan
2.1.1 Pengertian Prestasi Menurut Sardiman A.M, Prestasi adalah kemampuan nyata yang merupakan hasil interaksi antara berbagai faktor yang mempengaruhi baik dari dalam maupun dari luar individu dalam belajar. Sedangkan pengertian prestasi menurut A. Tabrani, prestasi adalah kemampuan nyata (actual ability) yang dicapai individu dari satu kegiatan atau usaha. Menurut Kamus Umum Bahasa Indonesia, Prestasi adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan, dikerjakan dan sebagainya). Prestasi adalah bukti usaha yang telah dicapai [5]. Sehingga dari beberapa pendapat tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa prestasi merupakan nilai kemampuan baik diukur dengan angka maupun benda, yang telah dilakukan seseorang sebagai bukti usaha dalam belajar . 2.1.2
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prestasi Ada dua fakor yang mempengaruhi prestasi akademik seseorang, yaitu
faktor internal/pribadi dan eksternal/lingkungan [5]. a. Faktor Internal 1. Inteligensi Taraf inteligensi seseorang dapat tercermin dalam prestasi sekolahnya disemua mata pelajaran. Jadi, ada korelasi antara intelegensi dengan kesuksesan di sekolah. Namun inteligensi bukan satu-satunya faktor penentu keberhasilan
6
prestasi akademik karena masih ada faktor lainnya seperti motivasi dan kepribadian serta faktor eksternal. 2. Motivasi Motivasi merupakan tenaga dorong selama tahapan proses belajar yang berfungsi untuk: Mencari dan menemukan informasi mengenai hal-hal yang dipelajari. Menyerap informasi dan mengolahnya. Mengubah informasi yang didapat ini menjadi suatu hasil (pengetahuan, perilaku, keterampilan, sikap, dan kreativitas). 3. Kepribadian Kepribadian merupakan suatu organisasi yang dinamis dari sistem psikofisik seseorang yang menentukan bagaimana individu dapat menyesuaikan diri secara unik dengan lingkungannya. Kepribadian dapat berubah dan dimunculkan dalam bentuk tingkah laku . b. Faktor Eksternal Faktor lingkungan dan hal-hal lain yang berada di luar diri peserta didik sangat berpengaruh positif terhadap prestasi belajar yang diperoleh. Mengingat peserta didik adalah makhluk sosial yang sangat mudah dipengaruhi oleh lingkungan sekitarnya. Keadaan keluarga, lingkungan belajar, sarana penunjang dan lingkungan masyarakat adalah beberapa faktor eksternal yang yang besar pengaruhnya terhadap prestasi belajar.
7
1. Keadaan Keluarga Keluarga adalah lingkungan dimana anak pertama kali memahami sebuah proses belajar. Rumah menjadi sekolah pertama bagi anak-anak. Rumah yang selalu dalam atmosfer belajar akan memotivasi anak-anak untuk terus aktif belajar. Kemudian keadaan rumah yang aman, tenang dan nyaman juga akan memberikan dampak positif bagi prestasi belajar siswa. Sebaliknya keadaan rumah yang jauh dari atmosfer belajar cenderung akan membuat anak malas belajar dan ini akan menurunkan prestasi belajarnya. Demikian juga dengan keadaan rumah yang bising, tidak nyaman juga akan berdampak terhadap turunnya prestasi belajar siswa. 2. Lingkungan Sekolah Lingkungan Sekolah di sini termasuk tenaga pengajar, kurikulum, fasilitas belajar, dan lingkungan sekolah secara keseluruhan. Sebagai lembaga pendidikan formal sekolah tentu memiliki sistem belajar yang sudah terprogram. Sistem belajar yang terlaksana dengan baik dan dilakukan secara sungguh-sungguh tentu akan berdampak besar bagi kemajuan prestasi belajar siswa. Peraturan Pemerintah Nomor 19 Tahun 2005 tentang Standar Nasional Pendidikan, Bab VII Standar Sarana dan Prasarana, pasal 42 menegaskan bahwa (1) Setiap satuan pendidikan wajib memiliki sarana yang meliputi perabot, peralatan pendidikan, media pendidikan, buku dan sumber belajar lainnya, bahan habis pakai, serta perlengkapan lain yang diperlukan untuk menunjang proses pembelajaran yang teratur dan berkelanjutan, (2) Setiap satuan pendidikan wajib memiliki prasarana yang meliputi lahan, ruang kelas, ruang pimpinan satuan
8
pendidikan, ruang pendidik, ruang tata usaha, ruang perpustakaan, ruang laboratorium, ruang bengkel kerja, ruang unit produksi, ruang kantin, instalasi daya dan jasa, tempat olahraga, tempat beribadah, tempat bermain, tempat berkreasi, dan ruang yang diperlukan untuk menunjang proses pembelajaran yang teratur dan berkelanjutan. 3.
Lingkungan masyarakat Lingkungan masyarakat adalah lingkungan lain setelah keluarga yang
banyak mempengaruhi prestasi belajar siswa. Lingkungan mengajarkan mereka banyak hal terutama kemampuan dalam berinteraksi dengan orang lain yang bertujuan untuk mengasah kecerdasan interpersonal. Lingkungan masyarakat mempengaruhi prestasi belajar anak melalui proses interaksinya dengan teman-teman sebaya dan sepermainan. Ketika di lingkungan masyarakat anak berkumpul dengan anak-anak yang suka belajar, maka anak tersebut akan ikut terpengaruh untuk belajar. Demikian pula sebaliknya. 2.2
Analisis Korespondensi Analisis Korespondensi merupakan bagian analisis multivariat yang
mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel dengan memperagakan baris dan kolom secara serempak dari tabel kontingensi dua arah dalam ruang vektor berdimensi rendah [3]. Analisis korespondensi digunakan untuk mereduksi dimensi variabel dan menggambarkan profil vektor baris dan vektor kolom suatu matrik data dari tabel kontingensi. Hasil dari analisis korespondensi biasanya menggunakan dua
9
dimensi terbaik untuk mempresentasikan data, yang menjadi koordinat titik dan suatu ukuran jumlah informasi yang ada dalam setiap dimensi yang biasa dinamakan inersia [6]. Analisis Korespondensi Sederhana (Simple Corespondence Analysis) adalah metode yang digunakan untuk menganalisis tabel kontingensi dengan dua klasifikasi. Sedangkan metode yang digunakan untuk menganalisis tabel kontingensi dengan lebih dari dua klasifikasi disebut Analisis Korespondensi Berganda (Multiple Correspondence Analysis). Analisis korespondensi dapat menunjukkan bagaimana variabel-variabel saling berhubungan. Analisis korespondensi juga menggambarkan pola hubungan antar variabel yang dijabarkan dalam bentuk grafik. Bentuk grafik tersebut dapat mendeteksi gambaran awal hubungan antara variabel-variabel kategori. 2.2.1
Sifat-sifat Dasar Analisis Korespondensi Analisis ini mempunyai beberapa sifat dasar yang perlu diperhatikan,
yaitu: a. Digunakan untuk data non-metrik dengan skala pengukuran nominal dan ordinal. b. Dapat digunakan untuk hubungan non linier. c. Tidak ada asumsi tentang distribusi. d. Tidak ada model yang dihipotesiskan. e. Sebagai salah satu metode dalam eksplorasi data yang hasil akhirnya dapat berupa hipotesis yang perlu di uji lebih lanjut. f. Salah satu teknik struktur pengelompokan atau reduksi data.
10
2.2.2
Tujuan Analisis Korespondensi Tujuan dari analisis korespondensi dua arah adalah [1]:
a. Membandingkan kemiripan (similarity) dua kategori dari variabel kualitatif pertama (baris) berdasarkan sejumlah variabel kualitatif kedua (kolom). b. Membandingkan kemiripan (similarity) dua kategori dari variabel kualitatif kedua (kolom) berdasarkan sejumlah variabel kualitatif pertama (baris). c. Mengetahui hubungan antara satu kategori variabel baris dengan satu kategori variabel kolom. d. Menyajikan setiap kategori variabel baris dan kolom dari tabel kontingensi sedemikian rupa sehingga dapat ditampilkan secara bersama-sama pada satu ruang vektor berdimensi kecil secara optimal. 2.2.3
Konsep Analisis Korespondensi Konsep yang digunakan dalam analisis ini adalah penguraian nilai singular
(Singular Value Decomposition, SVD). Analisis korespondensi sederhana menggambarkan kedekatan profil antara kategori pada tiap gugus data dalam bentuk grafik, sehingga menginterpretasikan plot dua dimensi ini. Salah satu cara untuk menilai hasil analisis korespondensi adalah dengan melihat besarnya nilai kontribusi inersia yang diberikan sumbu utama. Jika dua sumbu utama pertama memberikan inersia cukup besar, ini menunjukkan bahwa kedua sumbu utama pertama itu dapat mewakili informasi dan mengabaikan sumbu utama lain dengan tidak banyak menyebabkan kehilangan informasi. Namun, jika sebagian besar persentase dari total inersia berada pada sumbu utama
11
lain, artinya ada sebagian titik (kategori) yang tidak dapat ditampilkan dengan baik oleh kedua sumbu utama yang pertama. Perhitungan informasi dengan menggunakan persentase akar ciri merupakan suatu ide yang konservatif, karena koefisien ini hanya salah satu cara untuk menghitung informasi dan juga bukan alat yang cocok untuk menilai kualitas suatu deskripsi. Koefisien persentase keragaman ini juga tidak dapat digunakan untuk mengukur derajat penyebaran suatu konfigurasi titik-titik [6]. Besarnya inersia suatu sumbu dapat dihitung dengan mengkuadratkan nilai singular, nilai tersebut sama dengan jumlah kuadrat jarak titik ke pusat sumbu yang diboboti massa masing-masing titik. Kuadrat jarak titik ke pusat sumbu terboboti ini dapat dinyatakan sebagai persentase dari akar ciri, dan disebut kontribusi absolute atau kontribusi titik terhadap akar ciri atau terhadap sumbu utama. Kontribusi absolute menunjukkan besarnya proporsi keragaman yang dapat diterangkan oleh setiap kategori terhadap masing-masing sumbu. Maka dapat disimpulkan bahwa titik-titik dengan nilai massa yang lebih besar atau berjarak lebih jauh dari pusat sumbu dapat memberikan kontribusi inersia yang lebih besar. 2.3
Tabel Kontingensi Dua Arah Tabel kontingensi dua arah adalah tabel yang mencatat data hasil
pengamatan dengan melibatkan dua variabel, variabel I dan variabel II . Variabel I sebagai variabel baris terdiri dari i kategori, dan variabel II sebagai variabel kolom terdiri dari j kategori.
12
Sel yang dibentuk baris ke i dan kolom ke
j mempunyai frekuensi
pengamatan nij dapat ditunjukkan sebagai berikut [9]: Tabel 2.1 Kontingensi Dua Arah Variabel I
Variabel II 2 3 … n12 n13 … n22 n23 … n32 n33 … … … … na2 na3 … n.2 n.3 …
1 n11 n21 n31 … na1 n.1
1 2 3 … a Total b
ni.
Total
b n1b n2b n3b … nab n.b
n1. n2. n3. … na. n a
a
nij
n. j
n..
nij i 1
j 1
b
nij i 1 j 1
i 1, 2,..., a j 1, 2,..., b
Uji yang sesuai untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara dua variabel kategori yang berupa tabel kontingensi adalah pearson chi-square test. Uji statistika sebagai berikut[6]: a
b
2 i 1 j 1
nij
mij
2
mij
(2.1)
Dengan: nij = jumlah pengamatan pada baris ke-i dan kolom ke
j
ni. = jumlah pengamatan pada baris ke i n.j = jumlah pengamatan pada kolom ke
j
mij = taksiran nilai harapan a = banyaknya baris
b
= banyaknya kolom 13
2.4
Matriks Korespondensi Matriks data berukuran a b dengan unsur xij sebagai frekuensi. Untuk
mendapatkan sebuah visualisasi baris dan kolom matriks data asli dalam dimensi yang lebih rendah terlebih dahulu dibangun matriks P( a b ) sebagai matriks analisis korespondensi P( a b ) didefinisikan sebagai matriks frekuensi relatif dari x , maka[9]:
P
nij n
Tabel 2.2 Frekuensi Relatif Dua Dimensi Variabel I 1 2 3 … a Massa Kolom p
r = Pi.
pij j 1
1 p11 p21 p31 … pa1
Variabel II 2 3 … p12 p13 … p22 p23 … p32 p33 … … … … pa2 pa3 …
b p1b p2b p3b … pab
p.1
p.2
…
p.b
c’ = P.j
p.3
Massa Baris p1. p2. p3. … pn. 1 n
n
pij i 1
p
P..
pij i 1 j 1
i 1, 2,..., a j 1, 2,..., b
Jika N adalah matriks data yang unsur-unsurnya merupakan bilangan positif berukuran i j dimana i menunjukkan baris dan j menunjukkan kolom, maka P adalah matriks korespondensi yang didefinisikan sebagai matriks yang unsur-unsurnya adalah unsur matriks N yang telah dibagi dengan jumlah total unsur matriks N. Vektor jumlah baris dan kolom dari matriks P masing-masing
14
dinotasikan dengan r dan c. Matriks diagonal dari elemen-elemen vektor jumlah baris r adalah matriks Dr dengan ukuran ( i i ), sedangkan Dc adalah matriks diagonal dengan ukuran ( j
Dr = diag (r) =
p1. 0 0
j ) dari elemen-elemen vektor jumlah kolom c.
0 0 p2. 0 0 pa.
Dc = diag(c) =
p.1 0 0
0 p.2 0
0 0 p.b
(2.2)
Profil baris dan profil kolom dari matriks P diperoleh dengan cara membagi vektor baris dan vektor kolom dengan masing-masing massanya. Matriks profil baris (R) dan profil kolom (C) dinyatakan dengan:
-1
R = Dr P =
-1
C = PDc =
2.5
p11 p1.
p12 p1.
p1b p1.
p21 p2.
p22 p2.
p2b p2.
pa1 pa.
pa 2 pa.
p11 p.1
p12 p.2
p1a p. a
p21 p.1
p22 p.2
p2 a p. a
pa1 p.1
pa 2 p.2
(2.3)
pab pa.
(2.4)
pab p.a
Penguraian Nilai Singular (Singular Value Decompotition) Untuk mereduksi dimensi data berdasarkan keragaman data (nilai
eigen/inersia) terbesar dengan mempertahankan informasi yang optimum,
15
diperlukan penguraian nilai singular. Penguraian nilai singular (SVD) merupakan salah satu konsep Aljabar matriks dan konsep eigen decomposition yang terdiri dari nilai eigen dan vektor eigen. Penguraian nilai singular diekspresikan dalam
i j matriks Z dengan ranking K dilakukan berdasarkan[9]: V'
Z=U
(2.5)
Dengan: U = vektor eigen matriks ZZ ' = diag ( 1 ,
2
,....,
k
)
V = vektor eigen matriks Z ' Z K= min ( (a 1, b 1)) U ' U = V ' V = I dan Elemen-elemen
1,
1
≥
2,
2
≥ ...... ≥
...,
k
k
>0
dari matriks diagonal
disebut nilai singular
dari Z. Berdasarkan sifat penguraian nilai singular ini dapat dibentuk matriks: X = Dr-1A
Y = Dc-1B
dan
(2.6)
Dengan unsur-unsurnya menyatakan koordinat baris dan kolom dari matriks Z. 2.6
Penguraian Nilai Singular Umum
Secara umum penguraian nilai singular dari matriks P – rc ' adalah[9]: Z = Dr-1/2(P-rc ' )Dc-1/2
(2.7)
Dari persamaan (2.5) dan (2.7) diperoleh Dr-1/2(P-rc ' )Dc-1/2 = U
V'
k
a b i'
(P-rc ' ) =
(2.8)
i i i 1
Dengan syarat A ' Dr-1A = B ' Dc-1B = I;
1
>
2
> ......
k
>0 16
dengan: A = Dr1/2U B = Dc1/2V 2.7
Dekomposisi Inersia Nilai inersia menunjukkan kontribusi dari baris ke-i pada inersia total.
Sedangkan yang dimaksud inersia total adalah jumlah bobot kuadrat jarak titiktitik ke pusat, massa dan metric (jarak) yang didefinisikan[9]: 2
Inersia total baris
:
n
a
:
n
(2.9)
p. j (ci-r) ' Dr-1(ci-r)
(2.10)
i 1
2
Inersia total kolom
pi. (ri-c) ' Dc-1(ri-c)
b j 1
Jumlah bobot kuadrat koordinat titik dalam sumbu utama ke-k pada tiaptiap himpunan yaitu
yang dinotasikan dengan
k
. Nilai ini disebut sebagai
Inersia Utama ke-k. 2.8
Penentuan Jarak Profil Jarak yang digunakan untuk menggambarkan titik-titik plot korespondensi
adalah jarak Chi-Square, yang didefinisikan sebagai berikut[3]: a. Jarak antara dua baris ke-i dan ke-i’ adalah: 2
d (i,i’) =
b j 1
1 p. j
pij
pi ' j
pi.
pi '.
2
(2.11)
b. Jarak antara dua kolom ke-j dan ke-j’ adalah: 2
d (j,j’) =
a i 1
1 pij pi. p. j
pij ' p. j '
2
(2.12)
17
Dengan : pij = frekuensi relatif sel baris ke-i kolom ke-j dari matriks P pi. = frekuensi relatif baris ke-i matriks P p.j = frekuensi relatif kolom ke-j matriks P Jarak Chi-Square dapat dikonversikan menjadi nilai similarity dengan memberi tanda yang berlawanan dengan tanda pada nilai difference. Ekspektasi =
2.9
total baris total kolom total keseluruhan
Kontribusi Mutlak dan Kontribusi Relatif Kontribusi mutlak (absolute contribution) adalah proporsi keragaman
yang diterangkan masing-masing titik terhadap sumbu utamanya. Nilai kontribusi mutlak digunakan untuk menentukan suatu titik yang masuk pada suatu faktor atau dimensi dengan kriteria bahwa titik yang masuk ke dalam suatu faktor adalah yang mempunyai nilai atau proporsi terbesar. Sedangkan kontribusi relatif (relative contribution) adalah bagian ragam dari suatu titik yang dapat diterangkan oleh sumbu utamanya. Semakin tinggi nilai korelasi kuadrat menunjukkan bahwa sumbu utama mampu menerangkan nilai inersia dengan baik sekali, dan sebaliknya semakin kecil nilai korelasi kuadrat maka semakin sedikit nilai inersia yang dapat diterangkan oleh sumbu utama. Kontribusi relatif atau korelasi baris ke-i atau kolom ke-j dengan komponen k adalah kontribusi axis ke inersia baris ke-i atau kolom ke-j , dinyatakan dalam persen inersia ke-i atau kolom ke-j [3]. Korelasi axis ke-k dan baris ke-i =
(massa baris ke-i )( Pik ) inersia baris ke-i
18
Korelasi axis ke-k dan kolom ke-j =
(massa kolom ke-j )( Pjk ) inersia kolom ke-j
Dengan: Pik = koordinat profil baris ke-i pada axis ke-k p = koordinat profil kolom ke-j pada axis ke-k jk
Kontribusi baris ke-i atau kolom ke-j ke axis k (kontribusi mutlak), dinyatakan dengan persen inersia axis ke-k . Kontribusi baris ke-i dan axis ke-k =
Kontribusi kolom ke-j dan axis ke-k =
(massa baris ke-i )( Pik ) inersia axis ke-k (massa kolom ke-j )( Pjk ) inersia axis ke-k
2.10 Analisis Klaster Analisis klaster (cluster analysis) bertujuan untuk menentukan suatu kelompok yang alami dari kelompok-kelompok individu. Kelompok individuindividu ini bisa membentuk populasi yang lengkap atau
suatu sampel dari
populasi yang lebih besar. Lebih umum lagi, analisis klaster bertujuan untuk mengalokasikan sekelompok individu pada suatu kelompok-kelompok yang saling bebas sehingga individu-individu di dalam kelompok itu mirip satu dengan yang lainnya, sementara itu individu-individu di dalam kelompok yang berbeda tidak mirip. Penyusunan kelompok ini biasa disebut dengan partisi. Ciri klaster yang baik, yaitu homogenitas (kesamaan) yang tinggi antar anggota dalam satu klaster. Heterogenitas (Perbedaan) yang tinggi antar klaster yang satu dengan klaster lainnya (between cluster) [10].
19
2.10.1 Jarak Euclidean Euclidean merupakan suatu metode perhitungan jarak yang paling sederhana. Jika terdapat n buah variabel maka perhitungan jarak menggunakan metode Euclidean dinyatakan sebagai berikut [7]:
n
d ( x, y )
( xi
yi ) 2
(2.13)
i 1
x dan y merupakan dua objek yang dihitung jaraknya x1,x2,…,xn dan y1,y2,…,yn
merupakan atribut-atribut sebanyak n buah dari objek x dan y, dengan pusat centroids dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
Ck
(
1 n ) di nk i 1
(2.14)
Dengan nk merupakan jumlah data klaster ke-k. 2.10.2 Proses Analisis Klaster Mengukur jarak kesamaan antar obyek (similarity). Sesuai dengan prinsip klaster yang mengelompokkan obyek yang mempunyai kemiripan, maka proses pertama adalah mengukur seberapa jauh ada kesamaan antar objek. Data atau variabel distandarisasi jika mempunyai perbedaan besar atau mencolok dengan cara mengubah Z-Score [10]. 2.10.3 Langkah-langkah K-Means Klaster 1.
Tentukan K sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
2.
Bangkitkan K titik pusat klaster (centroids) awal secara acak.
20
3.
Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroids, seperti pada persamaan (2.13).
4.
Setiap data memilih centroids yang terdekat.
5.
Tentukan posisi centroids baru dengan cara menghitung nilai ratarata dari data-data yang memilih pada centroids yang sama, seperti pada persamaan (2.14).
6.
Kembali ke langkah 3 jika posisi centroids baru dengan centroids lama tidak sama.
21
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan merupakan data sekunder, yaitu data Suku Dinas (SUDIN) Pendidikan Menengah Jakarta Selatan. Data ini merupakan rangkuman data SMA dan SMK tingkat administrasi Jakarta Selatan, dengan sarana belajar, lingkungan belajar, dan tenaga pengajar. Pendefinisian masing-masing variabel akan dijelaskan sebagai berikut: 1. Banyaknya Sarana Belajar Sarana belajar mencakup ruang guru, ruang kelas, ruang UKS, ruang aula, dan mushola. 2. Kondisi Sekolah Kondisi sekolah mencakup kondisi bangunan, jenis rehab, kondisi lingkungan, tipe bangunan, jumlah lantai gedung sekolah, status kepemilikan, jenjang akreditasi, luas tanah dan luas bangunan. 3. Tenaga Pengajar Tenaga pengajar dapat dilihat dari jabatan dan status, pendidikan terakhir, usia guru, dan masa kerja guru. 3.2 Metode Pengolahan Data Jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini sebanyak 10 Kecamatan se-Jakarta Selatan dengan nilai prestasi beragam pada data asal. Setelah dilakukan pengumpulan data maka selanjutnya akan dilakukan
22
pengolahan data. Peneliti mengelompokan tiga variabel indikator prestasi diantaranya adalah: 1.
Berprestasi X dengan nilai 7.00-7.99
2.
Berprestasi Y dengan nilai 6.00-6.99
3.
Berprestasi Z dengan nilai 5.00-5.99
Analisis korespondensi memiliki syarat data berbentuk kategori, maka ke3 variabel di atas ditransformasikan terlebih dahulu dalam tabel kontingensi. 3.3
Metode Analisis Data Langkah analisis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa:
1. Transformasi Data Transformasi data berupa perubahan dari bentuk awal data ke dalam bentuk rasio. Kondisi Sekolah berupa rasio kondisi bangunan, rasio jenis rehab, rasio kondisi lingkungan, rasio tipe bangunan, rasio jumlah lantai gedung sekolah, rasio status kepemilikan, rasio jenjang akreditasi, rasio luas tanah dan rasio luas bangunan. Rasio Kondisi Sekolah =
jumlah ruangan dengan kondisi tertentu Jumlah Sekolah
Tenaga Pengajar dapat dilihat dari rasio jabatan dan status, rasio pendidikan terakhir, rasio usia guru, dan rasio masa kerja guru. Rasio status kepegawaian adalah angka perbandingan banyaknya tenaga pengajar golongan tertentu dengan banyaknya sekolah per kecamatan. Rasio pendidikan terakhir adalah angka perbandingan banyaknya tenaga pengajar berpendidikan tertentu dengan banyaknya sekolah per kecamatan. Rasio lama pengabdian adalah angka
23
perbandingan banyaknya tenaga pengajar dengan masa tertentu dengan banyaknya sekolah per kecamatan. Sarana Belajar berupa rasio ruang guru, rasio ruang kelas, rasio ruang UKS, rasio ruang aula, dan rasio mushola/masjid. Rasio Sarana Belajar =
jumlah ruang jumlah orang
2. Analisis Klaster Analisis klaster dalam penelitian ini digunakan untuk menyesuaikan data yang berbentuk per wilayah kecamatan agar dapat digunakan dalam analisis korespondensi. Terdapat tiga variabel yaitu: a. Kondisi Sekolah Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria sangat baik. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria baik. Klaster 3 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria cukup baik. b. Tenaga Pengajar Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria tenaga pengajar baik. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria tenaga pengajar cukup baik. c. Sarana Belajar Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria sarana belajar lengkap. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria sarana belajar kurang lengkap.
24
3. Tabel Kontingensi Pada tahap awal membuat tabel kontingensi, yaitu:
Prestasi belajar dengan kondisi sekolah
Prestasi belajar dengan tenaga pengajar
Prestasi belajar dengan sarana belajar
4. Uji Chi-Square ( ) Uji ini berguna untuk mengetahui hubungan prestasi sekolah dengan masingmasing variabel pada lingkungan sekolah. Uji yang digunakan adalah uji pearson’s chi-square dengan hipotesisnya adalah sebagai berikut [12]: H0: variabel I tidak berpengaruh nyata terhadap variabel II H1: variabel I berpengaruh nyata terhadap variabel II dengan taraf nyata α = 5%, dan berdasarkan nilai signifikan, maka jika sign > 0.05, maka terima H0, kesimpulannya variabel I tidak berpengaruh secara nyata terhadap variabel II. Sebaliknya jika sign < 0.05, maka tolak H0, kesimpulannya variabel I berpengaruh secara nyata terhadap II. Jika H0 ditolak maka dapat dilanjutkan pada análisis selanjutnya, yaitu analisis korespondensi untuk melihat keterhubungan melalui plot. Jika H0 tidak ditolak maka variabel tersebut perlu diidentifikasi kembali. 5. Analisis Korespondensi Tahap-tahap dalam analisis korespondensi adalah sebagai berikut [8]: a. Dari tabel kontingensi data asal disusun kedalam bentuk matriks dan dilakukan penguraian nilai singular untuk mengetahui nilai variabilitas data asli yang dijelaskan oleh setiap dimensi yang dihasilkan
25
b. Melakukan analisis korespondensi pada masing-masing tabel kontingensi dengan bantuan software. c. Mengamati nilai koordinat dan visuaisasi plot profil vektor baris dan kolom dalam setiap titik yang terdekat pada masing-masing segmen untuk mendeskripsikan prestasi belajar.
26
3.4. Alur Penelitian Tahapan penelitian di atas akan dijelaskan melalui diagram penelitian seperti di bawah ini:
Data
Identifikasi Variabel
Transformasi Data Analysis Cluster
Tabel Kontingensi
Ho tidak ditolak; Variabel tidak memiliki hubungan
Uji Chi-Square H0 ditolak; variabel memiliki hubungan
Analisis Korespondensi
Interpretasi dan Kesimpulan Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian
27
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian
ini
bertujuan
untuk
mengetahui
faktor-faktor
yang
mempengaruhi prestasi belajar siswa-siswi SMA dan SMK se-Jakarta Selatan yang terdapat 10 kecamatan didalamnya, yaitu Jagakarsa, Pasar Minggu, Cilandak, Pesanggrahan, Kebayoran Lama, Kebayoran Baru, Mampang Prapatan, Tebet, dan Setia Budi. Faktor-faktor ini mencakup faktor lingkungan sekolah, yaitu sarana belajar, lingkungan belajar, dan tenaga belajar, data dapat dilihat pada lampiran 1, 2, dan 3. 4.1.
Tranformasi Data Data awal yang terdiri dari kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana
belajar masing-masing diubah ke dalam data rasio, karena setiap kecamatan tidak memiliki jumlah sekolah yang sama, seperti terdapat pada Lampiran 5, 6, dan 7. 4.2.
Analisis klaster Setelah data diubah menjadi data rasio kemudian data diolah
menggunakan analisis klaster sehingga menghasilkan kelompok berdasarkan kedekatan observasi. Kondisi sekolah (KS) terbagi menjadi 3 klaster, klaster 1 kondisi sekolah sangat baik, klaster 2 kondisi sekolah Baik, klaster 3 kondisi sekolah cukup baik terlihat pada Lampiran 8. Klaster tenaga pengajar (TP) terbagi menjadi 3 klaster, klaster 1 tenaga pengajar baik, klaster 2 tenaga pengajar cukup baik, dan klaster 3 tenaga pengajar lebih dari cukup seperti pada Lampiran 9. Hasil analisis klaster sarana belajar terbagi menjadi 4 klaster, klaster 1 sarana belajar lengkap (SBL), klaster 2 sarana belajar cukup lengkap (SBCL), klaster 3 28
sarana belajar kurang lengkap (SBKL), dan yang terakhir klaster 4 yaitu sarana tidak lengkap (SBTL) terlampir dalam Lampiran 10. Untuk lebih jelas berikut merupakan data tiap-tiap variabel: Tabel 4.1 Kategori Variabel Penelitian
Nama Variabel Prestasi Belajar Kondisi Sekolah Tenaga Pengajar
Sarana Belajar
Karakteristik 1 =Prestasi X 2 = Prestasi Y 3 = Prestasi Z 1 = Sangat Baik (KSSB) 2 = Baik (KSB) 3 = Cukup Baik (KSCB) 1 = Baik (TPB) 2 = Cukup Baik (TPCB) 3 = Lebih dari Cukup (TPLDC) 1 = Lengkap (SBL) 2 = Cukup Lengkap (SBCL) 3 = Kurang Lengkap (SBKL) 4 = Tidak Lengkap (SBTL)
Jumlah Persentase 14 18 3 13 14 8 6 8 21 25 6 3 1
40% 51.43% 8.57% 37.14% 40% 22.86% 17.14% 22.86% 60% 71.43% 17.14% 8.57% 2.86%
Pada Tabel 4.1 dapat dijelaskan persentase variabel prestasi belajar yang memiliki karakteristik baik yaitu sebesar 40%, untuk prestasi belajar yang memiliki karakteristik cukup memiliki persentase sebesar 51,43% dan prestasi belajar kurang sebesar 8,57%. Kondisi sekolah dengan karakteristik sangat baik sebesar 37,14% sedangkan kondisi sekolah yang termasuk dalam karakteristik baik dan kurang baik masing-masing sebesar 40% dan 22,86%. Tenaga pengajar dalam kategori baik, cukup baik dan lebih dari cukup berturut-turut sebesar 17,14%, 22,86 dan 60%. Selanjutnya pada Sarana belajar yang termasuk kategori lengkap sebesar 71,43%, kategori cukup lengkap 17,14%, kategori kurang lengkap sebesar 8,57%, dan sisanya merupakan sarana belajar kurang lengkap yaitu sebesar 2,86%. 29
4.3
Tabel Kontingensi Data kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar yang telah
dikelompokan kemudian dianalisis sehingga data berbentuk tabel kontingensi. Tabel kontingensi prestasi dengan kondisi sekolah, prestasi dengan tenaga pengajar, dan tabel prestasi dengan sarana belajar terdapat pada Lampiran 12. 4.4
Uji Chi-Square Di bawah ini adalah uraian mengenai hubungan prestasi dengan kondisi
sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar menggunakan software statistika: Tabel 4.2 Uji Chi-Square Faktor Mempengaruhi Prestasi Kondisi Sekolah Tenaga Pengajar Sarana Belajar
P-Value 0.003 0.000 0.037
Berdasarkan hasil perhitungan dengan bantuan software melihat nilai uji chi-square dari nilai p-value semua faktor bernilai dibawah 0,05 maka H0 ditolak sehingga dapat disimpulkan ada keterkaitan antara prestasi dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. Sehingga untuk mengetahui pola hubungan variabel dapat dilanjutkan menggunakan analisis korespondensi. 4.5
Analisis Korespondensi
4.5.1
Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Kondisi Sekolah Tabel 4.3 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh
faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama mampu menerangkan 92,6% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen)
30
sebesar 0,43. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 7,35% variansi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan kedua adalah 100%. Tabel 4.3 Inersia dan proporsi varians untuk Prestasi dan kondisi sekolah Nilai Nilai Singular Eigen 0.658105 0.433102 1 0.185385 0.034367 2 Total 0.467469 Derajat Bebas 4 Dimensi
ChiPersen Persen Square Proporsi Kumulatif 15.15856 92.64819 92.6482 1.20286 7.35181 100.0000 16.36142 100.00000
Sumbu utama pertama untuk kategori kondisi sekolah yang memiliki kontribusi terbesar diberikan oleh kondisi sekolah dengan kriteria sangat baik (KSSB) sebesar 49,95%, kondisi sekolah dengan kriteria cukup baik (KSCB) sebesar 47,49% sedangkan kondisi sekolah dengan kriteria baik (KSB) hanya sebesar 2,56% (Lampiran 13). Variabel prestasi terbesar diberikan oleh prestasi X, yaitu 52,78%, kategori prestasi Y dan prestasi Z masing-masing sebesar 46,28% dan 0,94%. Sedangkan sumbu utama kedua untuk variabel KSSB sebesar 97,99%, variabel KSCB sebesar 95,28%, dan variabel KSB sebesar 35,99%. Pada prestasi sekolah yang berkontribusi terbesar diberikan oleh prestasi Y sebesar 99,60%, begitu juga prestasi X, yaitu 98,93%. Sedangkan pada prestasi sekolah dengan kategori Z hanya sebesar 11,56%.
31
2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2 Input Table (Rows x Columns): 3 x 3 Standardization: Row and column profiles 0.3
Dimension 2; Eigenvalue: .03437 (7.352% of Inertia)
KSCB 0.2 0.1
KSSB X Y
0.0 -0.1 KSB
-0.2 -0.3 -0.4 -0.5 Z
-0.6 -0.7 -1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
Dimension 1; Eigenvalue: .43310 (92.65% of Inertia)
1.0
1.2
Row.Coords Col.Coords
Gambar 4.1 Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan kondisi sekolah
Variabel yang banyak bergerombol pada gambar 4.1 memperlihatkan bahwa variabel tersebut mempunyai kesamaan. Prestasi belajar X mempunyai jarak yang cukup dekat dengan KSSB. Hal ini membuktikan bahwa kondisi sekolah yang memiliki kualitas sangat baik akan menghasilkan prestasi belajar yang baik. Sedangkan pada KSB dan KSCB menghasilkan prestasi Y dan prestasi Z. 4.5.2
Analisis Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Tenaga Pengajar Tabel 4.4 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh
faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama mampu menerangkan 94,5% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen) sebesar 0,60. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 5,47% variansi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan kedua adalah 100%.
32
Tabel 4.4 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan tenaga pengajar
Dimensi
Nilai Singular
Nilai Eigen
ChiSquare
0.777328 0.604239 0.187158 0.035028 Total 0.639267 Derajat Bebas 4 1 2
Persen Proporsi
Persen Kumulatif
21.14836 94.52058 1.22598 5.47942 22.37434 100.00000
94.5206 100.0000
Sedangkan nilai konntribusi kolom pembentuk sumbu utama pertama pada prestasi belajar diberikan oleh variabel prestasi baik sebesar 57,57% dan prestasi cukup baik sebesar 42,20%. Nilai kontribusi selengkapnya tersaji pada Lampiran 14.
Dimension 2; Eigenvalue: .03503 (5.479% of Inertia)
2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2 Input Table (Rows x Columns): 3 x 3 Standardization: Row and column profiles 0.7
Z
0.6 0.5 0.4
TPB
0.3 0.2 0.1 0.0
TPLDC Y
X
-0.1 -0.2
TPCB
-0.3 -0.4 -1.2
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Row.Coords Col.Coords
Dimension 1; Eigenvalue: .60424 (94.52% of Inertia)
Gambar 4.2 Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan tenaga pengajar Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan tenaga pengajar yang dipetakan pada Gambar 4.2, nilai kontribusi inersia yang diberikan oleh sumbu utama sebesar 0,604239 (94.52058%) sedangkan sumbu utama kedua sebesar 0,035028 (5.47942%). Sehingga total inersia yang didapat dari plot dua dimensi tersebut sebesar 100%. Plot korespondensi yang dihasilkan dapat memberikan total keragaman yang dijelaskan oleh kedua sumbu utama sebesar 100%.
33
Tenaga pengajar baik mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang banyak, didominasi pegawai negeri yang memiliki pengalaman mengajar cukup. Tenaga pengajar cukup baik mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang tidak terlalu banyak, didominasi pegawai negeri berusia di atas 40 tahun dengan pengalaman mengajar di atas 20 tahun. Tenaga pengajar lebih dari cukup mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang sedikit, bukan pegawai negeri tetapi dalam masa usia produktif. Pada plot korespondensi prestasi belajar dengan tenaga pengajar dapat dilihat pada gambar 4.2 di atas. Terlihat pada variabel tenaga pengajar lebih dari cukup memiliki kedekatan dengan prestasi Y. Prestasi Z terlihat cenderung mempunyai jarak yang cukup jauh dengan kategori lainnya. Hal ini membuktikan bahwa hampir tidak ada tenaga pengajar yang membuat prestasi menjadi kurang baik. 4.5.3
Analisis Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Sarana Belajar Tabel 4.5 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh
faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama mampu menerangkan 94,5% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen) sebesar 0,60. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 5,47% variasi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan kedua adalah 100%.
34
Tabel 4.5 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan sarana belajar Nilai Nilai Singular Eigen 0.545440 0.297505 1 0.292513 0.085564 2 Total 0.383069 Derajat Bebas 6 Dimensi
ChiPersen Persen Square Proporsi Kumulatif 10.41268 77.66365 77.6636 2.99473 22.33635 100.0000 13.40741 100.00000
Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan sarana belajar yang dipetakan pada Gambar 4.3, nilai kontribusi inersia yang diberikan oleh sumbu utama sebesar 0,297505 (77.66365%) sedangkan sumbu utama kedua sebesar 0,085564 (22.33635%). Sehingga total inersia yang didapat dari plot dua dimensi tersebut sebesar 100%. Plot korespondensi yang dihasilkan dapat memberikan total keragaman yang dijelaskan oleh kedua sumbu utama sebesar 100%. Pada sumbu utama pertama untuk variabel sarana belajar cukup lengkap 38,54%, sarana belajar lengkap sebesar 28,28%, sarana belajar kurang lengkap sebesar 20,06% dan sarana belajar tidak lengkap sebesar 13,12%. Sedangkan Pada sumbu utama kedua sarana belajar kurang lengkap (71,23%), sarana belajar cukup lengkap (24,29%), sarana belajar tidak lengkap (4,47%) dan sarana belajar lengkap (0,00%). Jika dilihat dari variabel prestasi belajar terbesar diberikan oleh prestasi X yaitu sebesar 54,64%, prestasi Y sebesar 45,12%, sedangkan kontribusi terkecil diberikan oleh prestasi Z yaitu 0,24%. Nilai kontribusi dapat dilihat lebih lanjut pada Lampiran 13. Sarana belajar lengkap mencerminkan jumlah ruang kelas dan ruang guru yang memadai, serta sarana lain yang dimiliki. Sarana belajar cukup lengkap
35
mencerminkan jumlah ruang kelas yang sedikit tetapi ruang guru yang memadai, serta sarana lain yang dimiliki. Sarana belajar kurang lengkap mencerminkan jumlah ruang kelas, ruang guru dan sarana lain yang minim. Sedangkan sarana belajar tidak lengkap mencerminkan jumlah ruang kelas yang tidak sesuai dengan jumlah siswa yang sangat banyak, juga ruang guru yang padat.
2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2 Input T able (Rows x Columns): 3 x 4 Standardization: Row and column profiles Dimension 2; Eigenvalue: .08556 (22.34% of Inertia)
0.6 0.4
SBT L
SBCL
0.2
X SBL
0.0
Y
-0.2 -0.4 -0.6 SBKL
-0.8
Z -1.0 -1.2 -1.4
-1.2
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
Dimension 1; Eigenvalue: .29751 (77.66% of Inertia)
0.6
0.8
Row.Coords Col.Coords
Gambar 4.3. Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan sarana belajar Dari tampilan plot hasil korespondensi pada gambar 4.3 terlihat bahwa variabel prestasi Y dengan SBL (Sarana Belajar Lengkap) saling berdekatan. Prestasi X dekat dengan SBCL (Sarana Belajar Cukup Lengkap) dan SBTL (Sarana Belajar Tidak Lengkap), hal ini mengindikasikan prestasi X lebih disebabkan oleh sarana yang cukup lengkap daripada sarana tidak lengkap. Sedangkan prestasi Z lebih dekat dengan SBKL (Sarana Belajar Kurang Lengkap). Hal ini menunjukkan bahwa sarana belajar tidak terlalu berperan dalam menciptakan prestasi belajar.
36
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Setelah dilakukan analisa dan pengolahan data, maka selanjutnya diambil kesimpulan dan saran untuk penelitian selanjutnya. 5.1
Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis untuk mengetahui hubungan antara prestasi
dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar dengan metode analisis korespondensi maka didapat kesimpulan. 1. Ada keterkaitan prestasi sekolah dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. 2. Prestasi X cenderung diperoleh sekolah dengan kondisi sekolah sangat baik (KSSB), prestasi Y diperoleh sekolah dengan kondisi sekolah baik (KSB) dan kondisi sekolah cukup baik (KSCB). 3. Prestasi X lebih banyak diperoleh dari sekolah dengan tenaga pengajar dengan kriteria baik (TPB) dan cukup baik (TPCB). Sedangkan prestasi Y diperoleh dari sekolah dengan tenaga pengajar yang memiliki kriteria lebih dari cukup (TPLDC). 4. Prestasi X cenderung diperoleh dari sekolah dengan sarana cukup lengkap (SBCL), prestasi Y cenderung diperoleh dari sekolah dengan sarana lengkap (SBL), dan prestasi Z diperoleh dari sekolah yang kurang lengkap (SBKL). Hubungan antara prestasi dan faktor eksternal pada lingkungan sekolah tidak bersifat linier disebabkan karena masih ada faktor lain yang berpengaruh, 37
diantaranya faktor internal seperti motivasi, intelegensi, dan kepribadian, dan faktor eksternal lain seperti lingkungan keluarga, dan lingkungan masyarakat. 5.2
Saran Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan di atas, maka peneliti
menyarankan: 1. Kondisi sekolah sangat berperan dalam menciptakan sekolah yang berprestasi, untuk itu kepala sekolah, para pendidik, serta pihak terkait turut berperan dalam meminalisir kondisi sekolah yang tidak baik, seperti lingkungan yang banjir, lingkungan padat, dan kondisi bangunan yang rusak. 2. Melihat adanya pengaruh yang kuat antara tenaga pengajar terhadap prestasi sekolah maka hendaknya setiap sekolah memiliki jumlah tenaga pengajar yang cukup, latar pendidikan terakhir yang sesuai, dan tenaga pengajar yang masih produktif. 3. Sarana Belajar tidak memiliki pengaruh yang cukup kuat untuk mempengaruhi prestasi sekolah, ini disebabkan sarana belajar yang lengkap namun tidak terpelihara dengan baik. Banyak hal yang ingin dilakukan tetapi karena adanya keterbatasanketerbatasan yang dihadapi penulis terutama dalam hal waktu dan pengetahuan maka penulis menyarankan untuk penelitian selanjutnya agar menggunakan lebih banyak lagi variabel yang merupakan faktor-faktor eksternal, seperti keadaan keluarga dan lingkungan masyarakat, atau membandingkan dengan uji pada metode-metode statistika lainnya.
38
DAFTAR PUSTAKA [1]
Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons. New York.
[2]
Darmawan, Gumgum. 2009. Aplikasi Analisis Korespondensi Untuk Melihat perkembangan Pembangunan Wilayah di Kabupaten Sumedang. Yogyakarta,Universitas Negeri Yogyakarta.
[3]
Greenacre, Michael.J., 2007. Correspondence Analysis in Practice, 2th Edition. Universitat Pompeu Fabra Barcelona, Spain.
[4]
http://arsury.blogspot.com/2009/02/pembangunan-dan-pendidikan.html (Akses 29 Desember 2010 21.12)
[5]
http://smpn2ngawi.sch.id/new/faktor-faktor-yang-mempengaruhi-prestasi (Akses 9 Januari 2011 10.29)
[6]
Johnson, Richard A., and Dean W.Wichern. 2002. Applied Multivariat Statistical Analysis, 5th edition,Practice Hall Inc, New Jersey.
[7]
John, Richard A., and Dean W.Wichern. 2002. Methods of Multivariate Analysis, Third Edition. New Jersey.
[8]
Maryatin D, IM Tirta, dan Y.S.Dewi. 2002. Correspondence Analysis of Criminalogy list in Polres Jember. Jember, Universitas Jember FMIPA.
[9]
Rencher, C.Alvin. 2002. Methods of Multivatiate Analysis Second Edition. A John Wiley dan Sons,Inc.Publication. Canada.
[10]
Ruswandi, Bambang. 2008. Diktat Perkuliahan Praktikum Statistika Multivariat. FST UIN. Jakarta.
39
[11]
Setyowati, Asri. 1998. Penggunaan Analisis Korespondensi untuk Menganalisis Hubungan Antara Data Akademik SMA, Motivasi, dan Sikap Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Akademi Sandi Negara Angkatan 1990-1996. Universitas Indonesia. Depok.
[12]
Walpole, R. E. 1995. Pengantar Statistika. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
40
---------------------------------------------------------Nama
: Anggraini
NIM
: 107094002935
----------------------------------------------------------------------Data Pribadi Nama
: Anggraini
NIM
: 107094002935
Tempat Tanggal Lahir
: Tangerang, 12 Februari 1989
Alamat Rumah
: Jl. Al-Barokah Rt.004/07 No.119 Kreo Selatan 15156 Tangerang Banten
Hp
: 08567279195
Email
:
[email protected]
Jenis Kelamin
: Perempuan
Riwayat Pendidikan -----------------------------------------------------------
1. S1
: Program
Studi
Matematika
Fakultas
Sains
dan
Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Tahun 20072011 2. SMA : SMA Negeri 90 Jakarta, Tahun 2004-2007 3. SMP : MTs Negeri 13 Jakarta, Tahun 2001-2004 4. SD : SDI Al-Hidayah Tangerang, Tahun 1995-2001
Lampiran 1. Data Asal Nilai Rata-rata Tiap Kecamatan Program IPA Sekolah
SMA NEGERI
SMA SWASTA
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Kecamatan Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi
Bhs.Ind 8.04 7.41 8.01 7.67 5.91 7.76 7.86 6.95 7.88 7.61 7.28 6.48 7.23 7.54 7.53 7.08 7.41 6.90 6.87 7.57
Bhs. Ing 7.53 7.81 7.96 7.48 5.78 8.14 7.46 6.81 7.95 7.18 6.87 6.10 7.16 7.13 7.59 6.74 7.35 5.98 6.38 8.01
Program IPS MM 7.31 8.39 7.19 7.75 6.23 7.55 8.01 6.60 8.05 7.52 7.50 6.42 6.42 8.44 7.83 6.98 7.29 7.41 6.99 8.72
Bhs.Ind 7.88 7.29 7.86 7.28 5.77 7.63 7.53 6.77 7.80 7.39 6.88 6.15 4.01 6.98 7.18 6.71 6.88 7.04 6.46 7.30
Bhs. Ing 7.73 7.49 8.07 7.17 5.32 7.94 7.27 6.55 7.94 7.32 6.51 5.72 6.73 6.30 6.72 6.31 6.93 7.03 5.91 6.90
Nilai Ratarata MM 8.08 8.10 7.58 7.45 5.88 7.74 7.34 6.98 8.05 7.10 6.67 5.94 7.20 8.14 7.75 6.59 7.24 7.11 6.74 6.00
7.65 7.67 7.57 7.44 5.78 7.59 7.57 6.67 7.65 7.33 7.05 6.18 6.73 7.39 7.32 6.64 7.12 7.19 6.71 7.05
41
Sekolah
No
Kecamatan
Bhs.Ind Bhs. Ing
MM
Nilai Ratarata
SMK NEGERI
21 22 23 24 25 26
Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru Tebet
6.86 7.17 6.86 6.84 6.58 7.27
7.61 7.42 7.07 6.84 6.59 6.53
8.79 7.95 7.66 8.23 8.00 6.59
7.75 7.51 7.20 7.30 7.06 6.80
SMK SWASTA
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi
6.24 5.73 6.35 6.13 6.23 5.69 6.62 6.67 6.40 6.15
6.68 5.98 6.54 6.55 6.13 5.60 6.69 6.62 6.49 6.50
6.85 6.56 7.18 6.96 7.40 6.14 6.92 6.96 6.65 6.46
6.59 6.09 6.69 6.55 6.59 5.81 6.74 6.75 6.51 6.37
42
Lampiran 2. Data Asal Kondisi Sekolah Tiap Kecamatan Gedung Kondisi Bangunan No.
Kecamatan
Jenis Rehab
Tipe Bangunan
Kondisi Lingkungan
Status Kepemilikan
Lantai
Baik
Rusak Ringan
Rusak Sedang
Rusak Berat
Ringan
Berat
Sedang
Total
Baik
Padat kumuh
Banjir
A
B
C
1
2
3
4
Milik
B. Milik
1
Jagakarsa
4
0
0
0
3
0
0
1
4
0
0
3
1
0
0
0
4
0
4
0
2
Pasar Minggu
2
0
0
0
0
1
0
1
2
0
0
0
1
0
0
1
1
0
2
0
3
Cilandak
2
0
0
0
0
0
0
2
1
1
0
2
0
0
0
0
2
0
2
0
4
5
0
0
0
2
0
0
3
5
0
0
2
2
1
0
0
3
2
5
0
2
1
1
0
0
1
1
2
3
1
0
3
1
0
0
2
2
0
4
0
2
2
0
0
1
3
0
0
3
1
0
3
0
1
0
3
1
0
4
0
7
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
1
0
0
0
0
0
0
1
0
0
1
0
1
0
0
0
1
0
1
0
9
Tebet
2
1
0
0
0
1
0
2
1
1
1
1
2
0
0
1
2
0
3
0
10
Setiabudi
3
0
0
0
1
1
0
1
3
0
0
2
1
0
0
0
2
1
3
0
11
Jagakarsa
7
3
0
0
1
4
1
1
10
0
0
2
7
1
6
2
1
1
10
0
12
Pasar Minggu
7
0
0
0
3
1
0
2
7
0
0
2
3
2
2
3
1
1
6
1
13
Cilandak
8
1
0
0
3
2
0
1
9
0
0
5
4
0
0
2
4
3
9
0
14
2
1
0
0
1
1
0
0
3
0
0
1
0
2
0
2
1
0
3
0
7
1
0
0
1
2
1
0
7
0
1
4
1
3
1
3
3
1
8
0
11
3
0
0
4
2
2
1
13
0
1
10
1
3
0
3
8
3
13
1
17
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
2
0
0
0
1
0
1
0
1
0
1
1
1
0
0
0
0
2
2
0
18
Pancoran
0
1
1
0
1
1
0
0
2
0
0
0
2
0
0
1
1
0
2
0
5 6
15 16
43
19
Tebet
6
1
3
1
0
4
1
1
11
0
0
7
4
0
4
3
4
0
11
0
20
Setiabudi
2
0
0
0
1
0
0
0
2
0
0
1
1
0
2
0
0
0
1
1
21
Jagakarsa
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
1
0
0
1
0
22
Pasar Minggu
5
0
0
0
1
2
1
1
5
0
0
4
1
0
0
2
1
2
5
0
23
2
1
0
0
1
0
0
2
3
0
0
2
1
0
0
1
2
0
3
0
2
0
0
1
0
0
0
3
3
0
0
3
0
0
1
0
1
1
2
1
25
Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru
2
1
1
0
1
1
2
0
4
0
0
4
0
0
1
2
1
0
4
0
26
Tebet
27
Jagakarsa
28
24
0
0
1
0
1
0
0
0
1
0
0
1
0
0
0
0
1
0
1
0
18
3
1
0
8
4
1
2
22
0
0
4
14
4
6
15
1
0
22
0
Pasar Minggu
5
5
1
0
0
7
4
0
11
0
0
0
7
4
4
3
3
1
10
1
29
Cilandak
9
0
2
0
1
6
2
0
11
0
0
5
5
1
1
8
1
1
7
4
30
6
6
0
0
5
1
1
0
12
0
0
3
7
2
2
7
3
0
12
0
15
3
1
1
8
4
1
0
18
2
0
5
7
8
3
10
4
3
17
3
5
2
0
0
4
2
0
0
6
0
1
5
1
1
1
2
4
0
7
0
33
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
3
1
1
0
0
4
0
0
4
0
1
1
4
0
2
1
2
0
5
0
34
Pancoran
3
1
1
0
0
0
2
1
4
1
0
1
4
0
1
2
1
1
5
0
35
Tebet
6
0
2
0
2
1
1
1
8
0
0
4
3
1
2
2
4
0
8
0
36
Setiabudi
4
1
1
0
3
1
0
0
5
1
0
4
2
0
1
2
1
2
6
0
31 32
44
Jenis Bangunan
No.
Kecamatan
Inpres
Pelita
MHT
Jenjang Akreditasi
Eks Baperki
Lainlain
Luas Tanah/Bangunan
A
B
C
TT
IDT
Non IDT
Tanah(M2)
Bangunan (M2)
Jumlah seluruh siswa
Jumlah sekolah
24971
11427
3367
4
1
Jagakarsa
2
0
0
0
2
4
0
0
0
0
4
2
Pasar Minggu
1
1
0
0
0
1
1
0
0
0
2
6810
3071
1104
2
3
Cilandak
2
0
0
0
0
2
0
0
0
0
2
12067
6846
1606
2
4
Pesanggrahan Kebayoran Lama
0
1
0
0
4
5
0
0
0
0
5
48726
44244
3663
5
0
2
0
0
2
4
0
0
0
0
4
23238
46121
3315
3
1
0
2
0
1
4
0
0
0
0
4
31893
14756
3846
4
7
Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
5237
2595
738
1
9
Tebet
1
0
0
0
2
3
0
0
0
0
3
14999
9863
2806
3
10
Setiabudi
2
0
0
0
1
3
0
0
0
0
3
17021
10395
2366
3
11
Jagakarsa
0
0
1
1
8
4
6
0
0
10
0
42656
17843
1133
9
12
Pasar Minggu
0
0
0
0
7
6
1
0
0
6
1
56554
21150
2943
6
13
Cilandak
0
0
1
0
8
7
1
0
1
0
9
52755
16787
2547
9
14
Pesanggrahan Kebayoran Lama
0
0
0
0
3
3
0
0
0
0
3
36282
9434
931
3
0
0
0
0
8
6
2
0
0
3
5
40881
55530
1843
8
1
0
0
0
13
13
1
0
0
13
1
1E+05
33729
2783
14
17
Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
0
0
0
2
1
1
0
0
2
0
8050
7010
227
2
18
Pancoran
0
0
0
0
2
1
1
0
0
2
0
34867
33595
321
2
19
Tebet
0
0
0
0
11
4
6
0
1
10
1
27967
15308
1326
10
5 6
15 16
45
20
Setiabudi
0
0
0
0
2
0
1
0
1
2
0
3672
1500
93
2
21
Jagakarsa
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
4510
2338
506
1
22
Pasar Minggu
3
0
0
0
2
5
0
0
0
0
5
49081
27646
13742
5
23
3
0
0
0
0
3
0
0
0
0
3
13396
12017
1373
3
24
Cilandak Kebayoran Lama
1
1
0
0
1
2
1
0
0
0
3
40389
4747
1509
3
25
Kebayoran Baru
2
0
0
0
2
3
1
0
0
0
4
33086
47035
2845
4
26
Tebet
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
2695
3263
560
1
27
Jagakarsa
2
0
0
0
20
4
15
0
3
20
2
66152
31403
5838
21
28
Pasar Minggu
1
0
0
0
10
5
5
1
0
10
1
28898
15356
6540
10
29
Cilandak
1
0
1
0
9
5
5
0
1
0
11
46178
19593
3516
11
30
Pesanggrahan Kebayoran Lama
1
0
0
0
11
5
7
0
0
1
11
44267
15434
4642
11
0
0
0
0
20
7
12
0
1
8
12
34222
24242
5933
19
1
0
0
0
6
3
4
0
0
4
3
33045
15744
2769
7
33
Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
0
0
0
5
0
5
0
0
5
0
11900
9590
1647
5
34
Pancoran
1
0
0
0
4
0
4
1
0
5
0
12460
5663
2147
5
35
Tebet
0
0
1
0
7
3
4
0
1
5
3
19531
12542
2019
8
36
Setiabudi
1
0
0
0
5
0
4
1
1
6
0
10013
3777
1047
6
31 32
46
Lampiran 3. Data Asal Tenaga Pengajar Tiap Kecamatan Jumlah Guru Pegawai Negeri No.
Kecamatan
Guru Bidang Studi
Bukan Pegawai Negeri
Gol I
Gol II
Gol III
Gol IV
Yys
Honor
Kontrak
Bantu
SLTA Keguruan
SLTA Bk.Keguruan
D-1
D-2
D-3
S-1
S-2
S-3
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
1
Jagakarsa
0
0
45
124
0
69
0
0
0
0
0
0
9
177
12
1
2
Pasar Minggu
0
0
7
56
0
15
0
0
0
0
0
0
3
54
5
0
3
Cilandak
0
0
25
71
0
27
1
0
0
0
0
0
3
85
6
0
4
Pesanggrahan
0
0
50
159
0
55
5
0
0
0
0
0
4
176
25
2
5
Kebayoran Lama
0
0
33
136
0
59
9
0
0
0
0
0
3
169
9
0
6
0
0
45
176
0
59
0
0
0
0
0
0
6
188
17
0
7
Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
0
8
35
0
13
0
0
0
0
0
0
1
34
6
1
9
Tebet
0
0
24
108
0
54
10
1
0
0
0
0
4
135
10
0
10
Setiabudi
0
0
26
115
0
38
0
0
0
0
0
0
3
126
7
0
11
Jagakarsa
0
0
2
5
89
94
5
27
0
3
1
2
10
153
6
0
12
Pasar Minggu
0
0
1
6
111
101
9
15
0
0
0
0
8
173
5
0
13
Cilandak
0
0
0
3
141
120
0
20
0
2
0
0
11
184
10
1
14
Pesanggrahan
0
0
1
5
49
12
0
16
0
0
0
1
1
56
6
0
15
Kebayoran Lama
0
0
1
3
107
74
7
24
0
0
1
0
5
133
13
0
16
Kebayoran Baru
0
0
2
21
219
116
2
19
0
0
2
1
18
238
16
0
17
Mampang Prapatan
0
0
0 6
30
4
0
7
0
0
0
1
2
27
2
0
18
Pancoran
0
0
0
2
18
26
1
1
0
0
0
0
6
34
0
0
19
Tebet
0
0
2
6
77
95
3
38
1
3
1
1
19
131
9
0
47
20
Setiabudi
0
0
0
0
42
15
0
1
0
0
2
0
0
28
2
0
21
Jagakarsa
0
0
9
6
0
16
0
0
0
0
0
0
0
22
4
0
22
Pasar Minggu
0
0
72
123
0
75
11
0
0
0
0
0
15
196
19
0
23
Cilandak
0
0
32
60
0
29
1
0
0
0
1
0
5
79
9
0
24
Kebayoran Lama
0
0
28
43
0
38
2
0
0
0
0
0
5
74
6
0
25
Kebayoran Baru
0
0
31
105
0
45
2
0
0
0
0
0
2
142
8
0
26
Tebet
0
0
9
23
0
4
14
0
0
0
0
0
4
38
1
0
27
Jagakarsa
0
0
0
1
164
303
0
76
1
2
0
2
38
370
14
0
28
Pasar Minggu
0
0
6
5
101
196
0
55
5
3
0
1
31
233
8
0
29
Cilandak
0
0
0
2
82
219
1
19
5
8
3
1
24
209
6
0
30
Pesanggrahan
0
0
0
1
132
113
0
29
2
1
0
0
14
190
10
0
31
Kebayoran Lama
0
0
2
1
125
361
0
56
0
2
3
3
25
383
18
0
32
0
0
1
5
75
99
0
22
0
1
0
0
17
125
9
2
33
Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
0
1
1
73
96
0
10
0
3
0
0
4
113
6
0
34
Pancoran
0
0
1
0
24
91
0
0
0
0
0
0
10
83
3
0
35
Tebet
0
0
0
4
56
101
2
21
0
1
2
1
20
115
4
0
36
Setiabudi
0
0
0
1
33
65
0
10
0
0
1
1
9
74
2
0
48
Guru Bidang Studi
No.
Kecamatan
<20 Th
20-29 Th
3039 Th
4049 Th
5059 Th
>59 Th
<5 Th
5-9 Th
1014 Th
15-19 Th
20-24 Th
>24 Th
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
Lk/pr
jumlah sekolah
1
Jagakarsa
0
16
46
99
77
0
40
32
16
30
72
48
4
2
Pasar Minggu
0
2
10
37
28
1
17
12
5
10
15
19
2
3
Cilandak
0
5
25
42
52
0
28
17
15
16
15
33
2
4
0
24
38
125
81
1
55
19
28
57
62
48
5
0
28
45
73
90
1
56
46
34
19
38
44
3
0
36
37
85
122
0
59
44
21
33
42
81
4
7
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
3
9
25
19
0
12
5
2
10
12
15
1
9
Tebet
0
32
41
51
73
0
48
25
25
20
30
49
3
10
Setiabudi
0
20
25
60
74
0
32
13
23
23
31
57
3
11
Jagakarsa
0
52
79
69
15
7
99
48
34
19
7
15
9
12
Pasar Minggu
0
54
66
83
35
5
91
53
31
31
27
10
6
13
Cilandak
2
67
87
110
12
6
127
53
44
37
15
8
9
14
0
8
23
43
5
4
17
42
10
2
6
6
3
0
45
82
70
16
3
88
55
37
19
13
4
8
2
76
116
142
33
10
130
101
59
40
31
18
14
17
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
17
14
10
5
1
25
7
2
4
4
5
2
18
Pancoran
0
17
9
18
4
0
21
8
8
4
6
1
2
5 6
15 16
49
19
Tebet
1
39
69
79
28
5
81
53
33
29
16
9
10
20
Setiabudi
0
31
14
8
5
0
48
5
0
0
2
3
2
21
Jagakarsa
2
6
8
13
2
0
30
0
0
0
0
1
1
22
Pasar Minggu
0
32
60
121
67
1
58
34
52
39
50
48
5
23
0
11
27
47
36
1
28
29
11
19
17
18
3
0
12
28
42
28
1
46
20
9
5
14
17
3
25
Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru
0
23
30
86
43
1
41
34
13
24
42
29
4
26
Tebet
0
6
15
18
11
0
16
10
7
5
9
3
1
27
Jagakarsa
2
117
176
199
37
13
226
145
86
58
25
4
21
28
Pasar Minggu
0
60
114
140
36
13
128
100
68
38
21
8
10
29
Cilandak
4
61
76
119
39
24
151
51
47
34
21
19
11
30
0
50
114
97
13
1
137
76
31
24
7
0
11
2
102
182
197
44
18
235
111
105
58
29
7
19
1
49
48
77
22
5
74
36
39
30
9
14
7
33
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0
27
54
54
12
4
61
30
18
15
15
12
5
34
Pancoran
0
36
43
33
4
0
73
13
18
12
0
0
5
35
Tebet
1
24
70
57
20
12
81
29
33
16
13
12
8
36
Setiabudi
0
16
39
32
17
5
67
18
10
9
4
1
6
24
31 32
50
Lampiran 4. Data Asal Sarana Belajar Tiap Kecamatan No. 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Kecamatan Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Tebet Setiabudi Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak
R.Guru 4 2 2 6 4 6 2 3 3 9 6 9 3 9 15 2 2 9 2 1 5 3
R.Kelas R.UKS Aula Mushola_Masjid R.OSIS 84 3 1 4 4 31 1 0 1 1 43 2 2 3 2 87 3 1 5 4 78 3 1 4 4 89 4 2 4 4 23 1 0 1 1 81 3 3 3 3 66 3 2 3 3 57 6 1 7 5 98 5 5 6 5 117 7 10 7 9 29 3 3 2 4 92 8 7 5 8 142 13 12 13 12 7 1 2 1 1 16 2 1 2 2 78 7 8 10 6 15 1 1 2 1 11 1 0 1 1 101 5 5 6 5 56 2 3 3 3
51
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Kebayoran Lama Kebayoran Baru Tebet Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi
3 4 1 22 11 11 11 18 7 5 4 7 6
36 53 8 205 140 106 100 192 91 42 63 67 50
2 4 1 14 6 7 9 15 5 2 3 6 5
0 3 1 9 4 5 9 6 5 0 3 5 4
3 3 1 16 7 11 9 18 4 4 4 6 5
2 3 1 19 8 10 10 18 5 5 5 7 6
52
Lampiran 5. Data Rasio Kondisi Sekolah Kondisi Bangunan Sekolah
SMA NEGERI
SMA SWASTA
kecamatan
Jenis Rehab
Kondisi Lingkungan
Baik
Rusak Ringan
Rusak Sedang
Rusak Berat
Ringan
Berat
Sedang
Baik
Padat kumuh
Banjir
Jagakarsa
1.00
0.00
0.00
0.00
0.75
0.00
0.00
1.00
0.00
Pasar Minggu
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.50
0.00
1.00
0.00
Cilandak
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.50
Pesanggrahan
1.00
0.00
0.00
0.00
0.40
0.00
0.00
Kebayoran Lama
0.67
0.33
0.33
0.00
0.00
0.33
Kebayoran Baru
0.50
0.50
0.00
0.00
0.25
Mampang Prapatan
1.00
0.00
0.00
0.00
Tebet
0.67
0.33
0.00
Setiabudi
1.00
0.00
Jagakarsa
0.78
0.33
Pasar Minggu
1.17
Cilandak
Tipe Bangunan
Lantai
A
B
C
Satu
Dua
Tiga
Empat
0.00
0.75
0.25
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.50
0.00
0.00
0.50
0.50
0.00
0.50
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.40
0.40
0.20
0.00
0.00
0.60
0.40
0.33
1.00
0.33
0.00
1.00
0.33
0.00
0.00
0.67
0.67
0.00
0.75
0.00
0.75
0.25
0.00
0.75
0.00
0.25
0.00
0.75
0.25
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.33
0.00
0.33
0.33
0.33
0.33
0.67
0.00
0.00
0.33
0.67
0.00
0.00
0.00
0.33
0.33
0.00
1.00
0.00
0.00
0.67
0.33
0.00
0.00
0.00
0.67
0.33
0.00
0.00
0.11
0.44
0.11
1.11
0.00
0.00
0.22
0.78
0.11
0.67
0.22
0.11
0.11
0.00
0.00
0.00
0.50
0.17
0.00
1.17
0.00
0.00
0.33
0.50
0.33
0.33
0.50
0.17
0.17
0.89
0.11
0.00
0.00
0.33
0.22
0.00
1.00
0.00
0.00
0.56
0.44
0.00
0.00
0.22
0.44
0.33
Pesanggrahan
0.67
0.33
0.00
0.00
0.33
0.33
0.00
1.00
0.00
0.00
0.33
0.00
0.67
0.00
0.67
0.33
0.00
Kebayoran Lama
0.88
0.13
0.00
0.00
0.13
0.25
0.13
0.88
0.00
0.13
0.50
0.13
0.38
0.13
0.38
0.38
0.13
Kebayoran Baru
0.79
0.21
0.00
0.00
0.29
0.14
0.14
0.93
0.00
0.07
0.71
0.07
0.21
0.00
0.21
0.57
0.21
Mampang Prapatan
1.00
0.00
0.00
0.00
0.50
0.00
0.50
0.50
0.00
0.50
0.50
0.50
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
Pancoran
0.00
0.50
0.50
0.00
0.50
0.50
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.50
0.50
0.00
Tebet
0.60
0.10
0.30
0.10
0.00
0.40
0.10
1.10
0.00
0.00
0.70
0.40
0.00
0.40
0.30
0.40
0.00
Setiabudi
1.00
0.00
0.00
0.00
0.50
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.50
0.50
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
53
Status Kepemilikan
Jenjang Akreditasi
Eks Baperki
Lain-lain
A
B
C
TT
IDT
Luas Tanah/Bangunan
Milik
B. Milik
Inpres
Pelita
MHT
Non IDT
Tanah(M2)
Bangunan (M2)
1.00
0.00
0.50
0.00
0.00
0.00
0.50
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
6242.75
2856.75
1.00
0.00
0.50
0.50
0.00
0.00
0.00
0.50
0.50
0.00
0.00
0.00
1.00
3405.00
1535.50
1.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
6033.50
3423.00
1.00
0.00
0.00
0.20
0.00
0.00
0.80
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
9745.20
8848.80
1.33
0.00
0.00
0.67
0.00
0.00
0.67
1.33
0.00
0.00
0.00
0.00
1.33
7746.00
15373.67
1.00
0.00
0.25
0.00
0.50
0.00
0.25
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
7973.25
3689.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
5237.00
2595.00
1.00
0.00
0.33
0.00
0.00
0.00
0.67
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
4999.67
3287.67
1.00
0.00
0.67
0.00
0.00
0.00
0.33
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
5673.67
3465.00
1.11
0.00
0.00
0.00
0.11
0.11
0.89
0.44
0.67
0.00
0.00
1.11
0.00
4739.56
1982.56
1.00
0.17
0.00
0.00
0.00
0.00
1.17
1.00
0.17
0.00
0.00
1.00
0.17
9425.67
3525.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.11
0.00
0.89
0.78
0.11
0.00
0.11
0.00
1.00
5861.67
1865.22
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
12094.00
3144.67
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.75
0.25
0.00
0.00
0.38
0.63
5110.13
6941.25
0.93
0.07
0.07
0.00
0.00
0.00
0.93
0.93
0.07
0.00
0.00
0.93
0.07
8295.71
2409.21
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.50
0.50
0.00
0.00
1.00
0.00
4025.00
3505.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.50
0.50
0.00
0.00
1.00
0.00
17433.50
16797.50
1.10
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.10
0.40
0.60
0.00
0.10
1.00
0.10
2796.70
1530.80
0.50
0.50
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.50
0.00
0.50
1.00
0.00
1836.00
750.00
54
SMK NEGERI
SMK SWASTA
Jagakarsa
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
Pasar Minggu
1.00
0.00
0.00
0.00
0.20
0.40
0.20
1.00
0.00
0.00
0.80
0.20
0.00
0.00
0.40
0.20
0.40
Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru
0.67
0.33
0.00
0.00
0.33
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.67
0.33
0.00
0.00
0.33
0.67
0.00
0.67
0.00
0.00
0.33
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.33
0.00
0.33
0.33
0.50
0.25
0.25
0.00
0.25
0.25
0.50
1.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.25
0.50
0.25
0.00
Tebet
0.00
0.00
1.00
0.00
1.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
0.00
Jagakarsa
0.86
0.14
0.05
0.00
0.38
0.19
0.05
1.05
0.00
0.00
0.19
0.67
0.19
0.29
0.71
0.05
0.00
Pasar Minggu
0.50
0.50
0.10
0.00
0.00
0.70
0.40
1.10
0.00
0.00
0.00
0.70
0.40
0.40
0.30
0.30
0.10
Cilandak
0.82
0.00
0.18
0.00
0.09
0.55
0.18
1.00
0.00
0.00
0.45
0.45
0.09
0.09
0.73
0.09
0.09
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0.55
0.55
0.00
0.00
0.45
0.09
0.09
1.09
0.00
0.00
0.27
0.64
0.18
0.18
0.64
0.27
0.00
0.79
0.16
0.05
0.05
0.42
0.21
0.05
0.95
0.11
0.00
0.26
0.37
0.42
0.16
0.53
0.21
0.16
0.71
0.29
0.00
0.00
0.57
0.29
0.00
0.86
0.00
0.14
0.71
0.14
0.14
0.14
0.29
0.57
0.00
0.60
0.20
0.20
0.00
0.00
0.80
0.00
0.80
0.00
0.20
0.20
0.80
0.00
0.40
0.20
0.40
0.00
Pancoran
0.60
0.20
0.20
0.00
0.00
0.00
0.40
0.80
0.20
0.00
0.20
0.80
0.00
0.20
0.40
0.20
0.20
Tebet
0.75
0.00
0.25
0.00
0.25
0.13
0.13
1.00
0.00
0.00
0.50
0.38
0.13
0.25
0.25
0.50
0.00
Setiabudi
0.67
0.17
0.17
0.00
0.50
1.00
0.00
0.83
0.17
0.00
0.67
0.33
0.00
1.00
0.33
0.17
0.33
55
1.00 1.00 1.00 0.67 1.00 1.00 1.05 1.00 0.64 1.09 0.89 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
0.00 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.10 0.36 0.00 0.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
1.00 0.60 1.00 0.33 0.50 0.00 0.10 0.10 0.09 0.09 0.00 0.14 0.00 0.20 0.00 0.17
0.00 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.40 0.00 0.33 0.50 1.00 0.95 1.00 0.82 1.00 1.05 0.86 1.00 0.80 0.88 5.00
0.00 1.00 1.00 0.67 0.75 1.00 0.19 0.50 0.45 0.45 0.37 0.43 0.00 0.00 0.38 0.00
0.00 0.00 0.00 0.33 0.25 0.00 0.71 0.50 0.45 0.64 0.63 0.57 1.00 0.80 0.50 0.67
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.00 1.00
1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.14 0.00 0.09 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.13 0.17
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.95 1.00 0.00 0.09 0.42 0.57 1.00 1.00 0.63 1.00
1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.10 0.10 1.00 1.00 0.63 0.43 0.00 0.00 0.38 0.00
4510.00 2338.00 9816.20 5529.20 4465.33 4005.67 13463.00 1582.33 8271.50 11758.75 2695.00 3263.00 3150.10 1495.38 2889.80 1535.60 4198.00 1781.18 4024.27 1403.09 1801.16 1275.89 4720.71 2249.14 2380.00 1918.00 2492.00 1132.60 2441.38 1567.75 1668.83 629.50
56
Lampiran 6. Data Rasio Tenaga Pengajar Sekolah
SMA NEGERI
SMA SWASTA
Usia Pengajar 304039 Th 49 Th
5059 Th
>59 Th
<5 Th
4.00
11.50
24.75
19.25
0.00
10.00
8.00
4.00
0.00
1.00
5.00
18.50
14.00
0.50
8.50
6.00
0.00
0.00
2.50
12.50
21.00
26.00
0.00
14.00
5.00
0.40
0.00
4.80
7.60
25.00
16.20
0.20
56.33
3.00
0.00
0.00
9.33
15.00
24.33
30.00
1.50
47.00
4.25
0.00
0.00
9.00
9.25
21.25
0.00
1.00
34.00
6.00
1.00
0.00
3.00
9.00
0.00
0.00
1.33
45.00
3.33
0.00
0.00
10.67
0.00
0.00
0.00
1.00
42.00
2.33
0.00
0.00
23.89
0.33
0.11
0.22
1.11
17.00
0.67
0.00
1.17
39.33
0.00
0.00
0.00
1.33
28.83
0.83
0.33
31.22
0.22
0.00
0.00
1.22
20.44
1.11
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
2.00
25.67
0.00
0.00
0.33
0.33
18.67
0.50
26.50
0.00
0.13
0.00
0.63
1.64
25.43
0.00
0.14
0.07
3.00
20.50
0.00
0.00
Pancoran
1.00
23.00
0.00
Tebet
0.80
21.30
Setiabudi
0.00
29.00
Pegawai Negeri
Bukan Pegawai Negeri
SLTA
D-1
D-2
D-3
S-1
S-2
Jagakarsa
42.25
17.25
0.00
0.00
0.00
2.25
44.25
Pasar Minggu
31.50
7.50
0.00
0.00
0.00
1.50
Cilandak
48.00
14.00
0.00
0.00
0.00
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
41.80
12.00
0.00
0.00
56.33
22.67
0.00
55.25
14.75
43.00
Tebet
kecamatan
S-3
<20 Th
2029 Th
3.00
0.25
0.00
27.00
2.50
0.00
1.50
42.50
3.00
0.00
0.80
35.20
0.00
0.00
1.00
0.00
0.00
0.00
13.00
0.00
0.00
44.00
21.67
0.00
Setiabudi
47.00
12.67
Jagakarsa
0.78
Pasar Minggu Cilandak
5-9 Th
Masa kerja 101514 Th 19 Th
2024 Th
>24 Th
7.50
18.00
12.00
2.50
5.00
7.50
9.50
8.50
7.50
8.00
7.50
16.50
11.00
3.80
5.60
11.40
12.40
9.60
0.33
18.67
15.33
11.33
6.33
12.67
14.67
30.50
0.00
14.75
11.00
5.25
8.25
10.50
20.25
25.00
19.00
0.00
12.00
5.00
2.00
10.00
12.00
15.00
13.67
17.00
24.33
0.00
16.00
8.33
8.33
6.67
10.00
16.33
6.67
8.33
20.00
24.67
0.00
10.67
4.33
7.67
7.67
10.33
19.00
0.00
5.78
8.78
7.67
1.67
0.78
11.00
5.33
3.78
2.11
0.78
1.67
0.00
0.00
9.00
11.00
13.83
5.83
0.83
15.17
8.83
5.17
5.17
4.50
1.67
0.11
0.22
7.44
9.67
12.22
1.33
0.67
14.11
5.89
4.89
4.11
1.67
0.89
2.00
0.00
0.00
2.67
7.67
14.33
1.67
1.33
5.67
14.00
3.33
0.67
2.00
2.00
16.63
1.63
0.00
0.00
5.63
10.25
8.75
2.00
0.38
11.00
6.88
4.63
2.38
1.63
0.50
1.29
17.00
1.14
0.00
0.14
5.43
8.29
10.14
2.36
0.71
9.29
7.21
4.21
2.86
2.21
1.29
0.50
1.00
13.50
1.00
0.00
0.00
8.50
7.00
5.00
2.50
0.50
12.50
3.50
1.00
2.00
2.00
2.50
0.00
0.00
3.00
17.00
0.00
0.00
0.00
8.50
4.50
9.00
2.00
0.00
10.50
4.00
4.00
2.00
3.00
0.50
0.40
0.10
0.10
1.90
13.10
0.90
0.00
0.10
3.90
6.90
7.90
2.80
0.50
8.10
5.30
3.30
2.90
1.60
0.90
0.00
1.00
0.00
0.00
14.00
1.00
0.00
0.00
15.50
7.00
4.00
2.50
0.00
24.00
2.50
0.00
0.00
1.00
1.50
57
SMK NEGERI
SMK SWASTA
Jagakarsa
15.00
16.00
0.00
0.00
0.00
0.00
22.00
4.00
0.00
2.00
6.00
8.00
13.00
2.00
0.00
30.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1.00
Pasar Minggu
39.00
17.20
0.00
0.00
0.00
3.00
39.20
3.80
0.00
0.00
6.40
12.00
24.20
13.40
0.20
11.60
6.80
10.40
7.80
50.00
9.60
Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru
30.67
10.00
0.00
0.33
0.00
1.67
26.33
3.00
0.00
0.00
3.67
9.00
15.67
12.00
0.33
9.33
9.67
3.67
6.33
17.00
6.00
23.67
13.33
0.00
0.00
0.00
1.67
24.67
2.00
0.00
0.00
4.00
9.33
14.00
9.33
0.33
15.33
6.67
3.00
1.67
14.00
5.67
34.00
11.75
0.00
0.00
0.00
0.50
35.50
2.00
0.00
0.00
5.75
7.50
21.50
10.75
0.25
10.25
8.50
3.25
6.00
42.00
7.25
Tebet
32.00
18.00
0.00
0.00
0.00
4.00
38.00
1.00
0.00
0.00
6.00
15.00
18.00
11.00
0.00
16.00
10.00
7.00
5.00
9.00
3.00
Jagakarsa
0.05
25.86
0.14
0.00
0.10
1.81
17.62
0.67
0.00
0.10
5.57
8.38
9.48
1.76
0.62
10.76
6.90
4.10
2.76
25.00
0.19
Pasar Minggu
1.10
35.20
0.80
0.00
0.10
3.10
23.30
0.80
0.00
0.00
6.00
11.40
14.00
3.60
1.30
12.80
10.00
6.80
3.80
21.00
0.80
Cilandak
0.18
29.18
1.18
0.27
0.09
2.18
19.00
0.55
0.00
0.36
5.55
6.91
10.82
3.55
2.18
13.73
4.64
4.27
3.09
21.00
1.73
Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan
0.09
24.91
0.27
0.00
0.00
1.27
17.27
0.91
0.00
0.00
4.55
10.36
8.82
1.18
0.09
12.45
6.91
2.82
2.18
7.00
0.00
0.16
28.53
0.11
0.16
0.16
1.32
20.16
0.95
0.00
0.11
5.37
9.58
10.37
2.32
0.95
12.37
5.84
5.53
3.05
29.00
0.37
0.86
28.00
0.14
0.00
0.00
2.43
17.86
1.29
0.29
0.14
7.00
6.86
11.00
3.14
0.71
10.57
5.14
5.57
4.29
9.00
2.00
0.40
35.80
0.60
0.00
0.00
0.80
22.60
1.20
0.00
0.00
5.40
10.80
10.80
2.40
0.80
12.20
6.00
3.60
3.00
15.00
2.40
Pancoran
0.20
23.00
0.00
0.00
0.00
2.00
16.60
0.60
0.00
0.00
7.20
8.60
6.60
0.80
0.00
14.60
2.60
3.60
2.40
0.00
0.00
Tebet
0.50
22.50
0.13
0.25
0.13
2.50
14.38
0.50
0.00
0.13
3.00
8.75
7.13
2.50
1.50
10.13
3.63
4.13
2.00
13.00
1.50
Setiabudi
0.17
18.00
0.00
0.17
0.17
1.50
12.33
0.33
0.00
0.00
2.67
6.50
5.33
2.83
0.83
11.17
3.00
1.67
1.50
4.00
0.17
58
Lampiran 7. Data Rasio Sarana Belajar Sekolah
Kecamatan Jagakarsa
Aula
Mushola_Masjid
1122.333
3367
841.75
Pasar Minggu
39
35.6129
1104
0
1104
Cilandak
62
37.34884
803
803
535.3333333
44.83333
42.10345
1221
3663
732.6
Kebayoran Lama
59.25
42.5
1105
3315
828.75
Kebayoran Baru
46.66667
43.21348
961.5
1923
961.5
28
32.08696
738
0
738
Tebet
65.66667
34.64198
935.3333
935.3333
935.3333333
Setiabudi
59.66667
35.84848
788.6667
1183
788.6666667
Jagakarsa
24.66667
19.87719
188.8333
1133
161.8571429
40.5
30.03061
588.6
588.6
490.5
Cilandak
31.55556
21.76923
363.8571
254.7
363.8571429
Pesanggrahan
27.66667
32.10345
310.3333
310.3333
465.5
Kebayoran Lama
24
20.03261
230.375
263.2857
368.6
Kebayoran Baru
25.26667
19.59859
214.0769
231.9167
214.0769231
23.5
32.42857
227
113.5
227
24
20.0625
160.5
321
160.5
24.55556
17
189.4286
165.75
132.6
Setiabudi
29
6.2
93
93
46.5
Jagakarsa
31
46
506
56.2
136.0594
2748.4
2748.4
2290.333333
40.66667
24.51786
686.5
457.6667
457.6666667
Pasar Minggu
Mampang Prapatan Pancoran Tebet
SMK NEGERI
R.UKS
40.08333
Mampang Prapatan
SMA SWASTA
R.Kelas 59.5
Pesanggrahan SMA NEGERI
R.Guru
Pasar Minggu Cilandak
506
59
Kebayoran Lama
37
41.91667
754.5
Kebayoran Baru
45.75
53.67925
711.25
948.3333
948.3333333
50
70
560
560
560
24.72727
28.47805
417
648.6667
364.875
33
46.71429
1090
1635
934.2857143
29.36364
33.16981
502.2857
703.2
319.6363636
25
46.42
515.7778
515.7778
515.7777778
Kebayoran Lama
30.27778
30.90104
395.5333
988.8333
329.6111111
Kebayoran Baru
28.85714
30.42857
553.8
553.8
692.25
30.2
39.21429
823.5
29
34.07937
715.6667
715.6667
536.75
Tebet
26.28571
30.13433
336.5
403.8
336.5
Setiabudi
18.16667
20.94
209.4
261.75
209.4
Tebet Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan SMK SWASTA
Mampang Prapatan Pancoran
503
411.75
60
Lampiran 8. Output Klaster Kondisi Sekolah Clus ter M em be rs hip
Case Number 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 31 32 33 34 35
Sekolah_ Perkec a matan AN1 AN2 AN3 AN4 AN5 AN6 AN7 AN9 AN10 AS1 AS2 AS3 AS4 AS5 AS6 AS7 AS8 AS9 AS10 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN7 KN8 KN9 KN10
Clus ter 3 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2
Distance 587.210 988.191 466.301 899.704 535.429 874.644 579.743 801.353 848.395 807.422 161.742 263.010 241.163 346.893 442.104 498.259 476.868 539.764 687.892 455.857 .000 182.673 519.704 723.816 159.955 235.298 1148.177 287.844 84.168 562.214 255.206 557.092 344.781 215.973 433.985
61
Lampiran 9. Output Klaster Tenaga Pengajar Clus ter M em be rs hip
Case Number 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 31 32 33 34 35
Sekolah_ Perkec a matan A N1 A N2 A N3 A N4 A N5 A N6 A N7 A N9 A N10 A S1 A S2 A S3 A S4 A S5 A S6 A S7 A S8 A S9 A S10 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN7 KN8 KN9 KN10
Clus ter 3 2 3 2 3 3 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Distance 12.358 19.116 8.418 16.213 23.888 10.081 16.620 10.719 13.141 8.337 24.503 10.361 8.620 7.475 6.191 11.484 8.928 12.833 16.496 23.809 34.763 13.106 22.835 21.082 22.063 16.471 20.903 15.064 4.780 20.893 6.170 13.986 12.011 10.739 16.890
62
Lampiran 10. Output Klaster Sarana Belajar Clus ter M em be rs hip
Case Number 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 31 32 33 34 35
Sekolah_ Perkec a matan AN1 AN2 AN3 AN4 AN5 AN6 AN7 AN9 AN10 AS1 AS2 AS3 AS4 AS5 AS6 AS7 AS8 AS9 AS10 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN1 KN2 KN3 KN4 KN5 KN6 KN7 KN8 KN9 KN10
Clus ter 4 3 1 4 4 1 3 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 1 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3
Distance 95.052 1020.907 543.005 236.600 143.333 698.582 571.199 319.184 124.846 843.902 267.869 155.159 167.339 253.091 340.104 389.476 388.857 435.225 583.568 387.552 .000 251.840 486.287 350.197 267.218 283.393 456.585 346.759 190.403 625.372 351.281 522.986 450.237 142.832 335.330
63
Lampiran 11. Tabel Prestasi Sekolah Tiap Kecamatan terhadap Lingkungan Sekolah
Sekolah
SMA NEGERI
SMA SWASTA
SMK NEGERI
SMK SWASTA
Kecamatan Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Tebet Setiabudi Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Kebayoran Lama Kebayoran Baru Tebet Jagakarsa Pasar Minggu Cilandak Pesanggrahan Kebayoran Lama Kebayoran Baru Mampang Prapatan Pancoran Tebet Setiabudi
Kondisi Tenaga Prestasi Sekolah Pengajar X KSSB TPB X KSB TPCB X KSSB TPB X KSSB TPCB Z KSSB TPB X KSSB TPB X KSB TPCB X KSB TPB X KSSB TPB Y KSCB TPLDC Z KSB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSSB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSB TPLDC X KSSB TPLDC Y KSCB TPLDC Y KSCB TPLDC X KSB TPLDC X KSSB TPCB X KSSB TPCB X KSSB TPCB X KSSB TPCB Y KSSB TPCB Y KSCB TPLDC Y KSCB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSB TPLDC Z KSB TPLDC Y KSCB TPLDC Y KSCB TPLDC Y KSB TPLDC Y KSCB TPLDC
Sarana Belajar SBKL SBL SBCL SBKL SBKL SBCL SBL SBCL SBCL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBTL SBL SBL SBCL SBL SBL SBCL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL SBL 64
Lampiran 12. Tabel Kontingensi Masing-masing Variabel Prestasi * Kondisi_Sekolah Crosstabulation Count Kondisi_Sekolah KSB Prestasi
KSCB
KSSB
Total
X
4
0
10
14
Y
8
8
2
18
Z
2
0
1
3
14
8
13
35
Total
Pres tas i * Tenaga_Pe ngajar Cross tabulation Count TPB Prestas i
X Y Z
Total
Tenaga_Pengajar TPCB TPLDC 5 7 2 0 1 17 1 0 2 6 8 21
Total 14 18 3 35
Pres tas i * Sarana_Be lajar Cross tabulation Count SBCL Prestas i
Total
X Y Z
5 1 0 6
Sarana_Belajar SBKL SBL 2 6 0 17 1 2 3 25
SBTL 1 0 0 1
Total 14 18 3 35
65
Lampiran 13. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Kondisi Sekolah Koordinat Variabel Dim 1 Dim 2 Prestasi -0.755981 0.078746 X 0.624284 0.039144 Y -0.217795 -0.602347 Z Kondisi Sekolah 0.166578 -0.222147 KSB 0.948609 0.211150 KSCB -0.763151 0.109296 KSSB
NKM Dim 1 Dim 2
Dim1
NKR Dim 2
Mass
Inertia
0.400000
0.494328
0.527827
0.072173
0.989266
0.010734
0.514286
0.430448
0.462785
0.022929
0.996084
0.003916
0.085714
0.075224
0.009388
0.904898
0.115622
0.884378
0.400000
0.065970
0.025627
0.574373
0.359911
0.640089
0.228571
0.461791
0.474905
0.296523
0.952793
0.047207
0.371429
0.472239
0.499467
0.129104
0.979901
0.020099
Lampiran 14. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Belajar Terhadap Tenaga Pengajar Koordinat Dim 1 Dim 2
Variabel Prestasi -0.932569 X 0.704122 Y 0.127258 Z Tenaga Pengajar -0.972474 TPB -0.936520 TPCB 0.634619 TPLDC
NKM Dim 1 Dim 2
NKR Dim1 Dim 2
Mass
Inertia
-0.046108
0.400000
0.545507
0.575723
0.024277
0.997561
0.002439
-0.065886
0.514286
0.402350
0.421980
0.063735
0.991320
0.008680
0.610487
0.085714
0.052143
0.002297
0.911988
0.041643
0.958357
0.338348
0.171429
0.284304
0.268306
0.560265
0.892020
0.107980
-0.259568
0.228571
0.337688
0.331778
0.439651
0.928661
0.071339
0.002212
0.600000
0.378008
0.399916
0.000084
0.999988
0.000012
Lampiran 15. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Sarana Belajar Koordinat Dim 1 Dim 2
Variabel Prestasi -0.637488 X 0.510915 Y -0.090542 Z Sarana Belajar -0.81785 SBCL -0.83451 SBKL 0.34317 SBL -1.16876 SBTL
NKM Dim 1 Dim 2
NKR Dim1 Dim 2
Mass
Inertia
0.107078
0.400000
0.436326
0.546399
0.053601
0.972561
0.027439
0.075735
0.514286
0.358149
0.451239
0.034475
0.978499
0.021501
-0.954107
0.085714
0.205525
0.002362
0.911924
0.008925
0.991075
0.348205
0.171429
0.353591
0.385421
0.242920
0.846548
0.153452
-0.843213
0.085714
0.314917
0.200640
0.712260
0.494810
0.505190
0.002974
0.714286
0.219613
0.282754
0.000074
0.999925
0.000075
0.366063
0.028571
0.111878
0.131186
0.044746
0.910665
0.089335
66
67
