14
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Model multilevel merupakan teknik statistik yang telah mengalami pengembangan dari regresi klasik/sederhana. Pengembangan itu didasari karena dalam penelitian diberbagai disiplin ilmu antara lain ilmu sosial sering dijumpai perbedaan latar belakang pada responden yang diteliti sehingga data tersebut memiliki struktur yang bertingkat, berjenjang (hierarchy) atau berklaster. Perbedaan ini muncul karena data yang diperoleh pada survei yang dilakukan menggunakan penarikan random sampling bertahap (multistage random sampling) dan adanya hubungan antara variabel pada tingkat yang berbeda (Goldstein, 1995) sehingga kondisi tersebut akan menghasilkan data yang berstruktur hirarki (Hox, 2002). Analisis yang dilakukan pada data yang berstruktur hirarki jika menggunakan regresi sederhana akan memberikaan interpretasi dan analisis statistik yang keliru. Karena pada data hirarki individu-individu yang terdapat dalam kelompok yang sama cenderung memiliki kesamaan sehingga akan cenderung melanggar asumsi homogenitas. Goldstein (1995) memperkenalkan pengembangan dari regresi biasa untuk mengatasi permasalahan yang ditimbulkan dari data yang berstruktur hirarki yaitu analisis Multilevel Modeling. Dalam bidang pendidikan hasil evaluasi dari sistem pendidikan yang diterapkan oleh masing-masing wilayah atau Negara memiliki peran yang tidak bisa diabaikan. Melalui evaluasi dapat diketahui hasil dari kebijakan-kebijakan dalam pendidikan yang dibuat sebagai parameter perbaikan kualitas pendidikan. Di Indonesian salah satu evaluasi akbar yang masih rutin dilakukan dengan adanya pembaharuan-pembaharuan sistem evaluasi
iii
Universitas Sumatera Utara
15
adalah Ujian Nasional (UN) yang dilakukan oleh semua jenjang pendidikan di Indonesia mulai dari level Sekolah Dasar sampai Sekolah Menengah Atas pada tingkat akhir sebagai suatu syarat kelulusan. Beberapa penelitian yang berkaitan dengan prestasi belajar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya telah banyak dilakukan diantara faktor - faktor tersebut pada umumnya yaitu faktor internal dan eksternal. Menurut Usman dan Setiawati (2001) faktor yang memengaruhi prestasi belajar yaitu faktor eksternal seperti sosial, budaya, teknologi, lingkungan sedangkan faktor internal seperti jasmaniah, psikologi (jenis kelamin), kematangan fisik dan psikis. Secara psikologis laki-laki dan perempuan berbeda. Faktor psikologis terkait dengan intelegensi, perhatian, minat, bakat, motivasi, kematangan, dan kesiapan. Berdasarkan beberapa ahli dibidang psikologis, Bratanata (1987) mengatakan perempuan pada umumnya lebih baik pada ingatan dan laki-laki lebih baik dalam berpikir logis. Penelitian yang dilakukan dalam bidang pendidikan memiliki struktur berjenjang dimana siswa sebagai level-1 bersarang dalam sekolah sebagai level-2 (Germana et al., 2007), maka beberapa penilitian dalam bidang yang memiliki struktur data berjenjang seperti pendidikan menggunakan regresi multilevel. Tantular (2009) menggunakan regresi multilevel untuk mengetahui faktor yang memengaruhi prestasi siswa yaitu faktor diri sendiri, orang tua, dan kecamatan. Widyani (2009) menggunakan regresi dua level untuk mengetahui faktor yang memengaruhi keragaman capaian nilai akhir mahasiswa. Kurnia (2011) mengaplikasikan regresi dua level untuk melihat faktor yang memengaruhi nilai UN siswa SMP. Analisis multilevel modeling digunakan untuk mengetahui evaluasi prestasi siswa pada suatu lembaga pendidikan. Model multilevel yang paling sederhana adalah model 2level dimana level-1 adalah data individu dan level-2 adalah data kelompok (West et al., 2007) dengan peubah respon diukur pada level bawah (level-1) sedangkan peubah penjelas dapat didefinisikan pada setiap level. Keberadaan nilai Ujian Nasional sebagai parameter perbaikan kualitas pendidikan, beragamnya karakter sekolah sebagai faktor eksternal yang memengaruhi capaian siswa, terdapatnya asumsi perbedaan hasil belajar berdasarkan jenis kelamin sebagai faktor internal,
iii
Universitas Sumatera Utara
16
maka dalam penelitian ini ingin mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap capaian nilai UN siswa yang memiliki data berstruktur hirarki dengan judul penelitian: Aplikasi Model Regresi Multilevel pada Hasil Kelulusan Siswa SMA Rayon 1 Kota Medan.
1.2. Perumusan Masalah
Regresi linier berganda atau ANOVA kurang tepat diaplikasikan dalam kasus pendidikan karena datanya yang memiliki struktur hirarki. Hal ini menyebabkan model dan kesimpulan yang dihasilkan kurang tepat karena pada data hirarki observasi tidak sepenuhnya independen. Implikasi lain adalah terdapatnya informasi pada level rendah yang diabaikan dan akan menyebabkan multikolineritas.
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian adalah menerapkan model regresi 2-level pada data pendidkan yang berstruktur hirarki untuk memodelkan hasil pencapaian siswa serta menganalisis faktorfaktor yang berpengaruh terhadap pencapaian hasil nilai Ujian Nasional siswa SMA di Medan.
1.4. Batasan Masalah Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data yang bersumber dari Departemen Pendidikan Nasional Medan. Batasan masalah dalam penelitian ini yaitu : 1. Nilai akhir Ujian Nasional siswa SMA rayon 01 Kota Medan T.A. 2011-2012 iii
Universitas Sumatera Utara
17
2. Nilai akhir Ujian Nasional yang diambil adalah nilai UN siswa program studi IPA Data diproses dengan menggunakan regresi linier 2-level dengan penaksiran parameter menggunakan metode Iterative Generalized Least Square (IGLS).
1.5. Manfaat Penelitian Model regresi 2-level yang terbentuk dapat menggambarkan keragaman dan mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap capaian hasil Ujian Nasional siswa sehingga dapat dilakukan kebijakan-kebijakan dalam bidang pendidikan untuk memaksimalkan pencapaian hasil kelulusan dalam perbaikan kualitas pendidikan.
1.6. Metodologi Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1.
Penelitian akan dilakukan di Kota Medan
2.
Metode Pengumpulan Data Data yang diambil adalah data sekunder yang diambil dari Dinas Pendidikan Medan pada tahun 2012 yakni: a. Hasil nilai Ujian Nasional SMA rayon 01 Kota Medan T.A. 2011-2012 b. Data sekolah dan status sekolah dalam lingkup rayon 1
3.
Urutan Pengolahan Data 1. Melakukan analisis statistika deskriptif terhadap data 2. Uji validitas dan reabilitas 3. Memodelkan hubungan antara hasil nilai UN dengan peubah-peubah penjelas pada tiap level dengan memilih model terbaik. Langkah-langkah pemilihan model terbaik (Hox, 2002) :
iii
Universitas Sumatera Utara
18
a) Membangun model regresi sederhana b) Menggambarkan struktur tersarang pada level 2 c) Membangun model intersep acak d) Membangun model koefisien acak e) Menguji kecocokan model f) Menentukan keragaman Analisis data dilakukan dengan menggunakan software MLwiN versi 2.26
1.7. Tinjauan Pustaka Regresi linier multilevel telah banyak digunakan oleh beberapa peneliti, diantaranya Germana dan Retno (2007) mengunakan model multilevel untuk melihat perbedaan hasil tes Psikologi di beberapa SMU Swasta di Bandung. Tantular (2009) menggunakan regresi multilevel untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi pendidikan dengan memerhitungkan keragamana antar kecamatan. Widyarini (2008) menggunakan analisis multilevel untuk memodelkan prilaku kewargaorganisasian. Pada data berstruktur 2-level juga telah digunakan oleh peneliti sebelumnya, Wiwid (2007) menggunakan metode 2-level untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi pencapaian nilai akhir Metode Statistika. Kurnia (2011) mengaplikasikan model regresi linier 2-level untuk data berstruktur hirarki (studi kasus: nilai Ujian Nasional siswa SMP, Bandung).
iii
Universitas Sumatera Utara