FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT SISWA MELANJUTKAN PENDIDIKAN KE PERGURUAN TINGGI DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK (Studi Kasus: minat siswa SMU/Sederajat di Kab. Garut Terhadap Perguruan Tinggi)
ADEN GINANJAR ANDANAWARI
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010
SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis saya yang berjudul Faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dengan menggunakan Regresi Logistik ( Studi kasus : minat siswa SMU/Sederajat di Kabupaten Garut terhadap STAI Al-Musaddadiyah) adalah benar merupakan hasil karya sendiri dan belum pernah dipublikasikan. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Bogor, Juni 2010
Aden Ginanjar Andanawari NRP G152080014
ABSTRACT Interest is a desire that tends to settle in a person to drive on a particular option as a necessity, then continue to be realized in real action with the attention on an object that wants to seek information as knowledge for themselves. Logistic regression is used for describing between dependent variable and independent variable to categorical data. In logistics regression analysis, y=0 showed that students are not interested in continuing their study while y=1 showed that students are interested in continuing their study to the university. STAI characteristics of the students who most of the madrasah aliyah. look at the existing market potential, it is necessary to investigate any factors that influence students' interest to continue their education into college. one analysis can be used to model the relationship is logistic regression. from the regression results indicate that factors that affect, among others, the job of parents, parents' education, average income of parents, the students achievement and there were some brothers or sister who continue study to college. The result of logistic regression method shows that interest that the parents education, average income of parents, motivating factor. keywords : students interest, logistics regression
RINGKASAN ADEN GINANJAR ANDANAWARI. Faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dengan menggunakan Regresi Logistik (Studi kasus : minat siswa SMU/sederajat di Kabupaten Garut terhadap Perguruan Tinggi). Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan UTAMI DYAH SYAFITRI. Sekolah Tinggi Agama Islam (STAI) Al- Musadaddiyah Garut merupakan salah satu sekolah yang berada di bawah naungan Departemen Agama. STAI menyelenggarakan pendidikan Agama Islam dan Muamalat yang dimana karakteristik mahasiswa di kedua jurusan tersebut kebanyakan berasal dari Madrasah Aliyah. Hal ini disebabkan karena STAI adalah salah satu perguruan tinggi swasta yang menyelenggarakan pendidikan keagamaan. Masalah banyaknya siswa SMU atau sederajat yang tidak melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dan masalah banyaknya siswa yang melanjutkan pendidikan ke STAI yang pada umumnya dari Madrasah Aliyah, maka akan dilakukan penelitian terhadap minat siswa untuk melanjutkan ke STAI dari berbagai strata sekolah yaitu jalur Sekolah Menengah Umum, SMK dan Madrasah Aliyah. Faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa untuk melanjutkan ke perguruan tinggi akan dianalisis dengan menggunakan regresi logistik biner. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi dan menyusun pemodelan mana yang cocok untuk kasus minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi berdasarkan peubah-peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dengan teknik sampling purposive dan stratifikasi berdasarkan jenis sekolah baik umum, kejuruan maupun madrasyah aliyah. Adapun alat yang digunakan adalah kuisioner. Jumlah responden yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 300 responden yang terdiri atas 45% siswa SMU, 27% siswa SMK dan 28% Madrasah Aliyah. Adapun dilihat dari jenis kelamin dimana siswa perempuan lebih berminat untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dibandingkan dengan siswa laki-laki yaitu sebesar 33%, sedangkan dari faktor pendidikan ayah sebesar 31% dan pendidikan ibu sebesar 28% bahwa minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Respon yang digunakan dalam regresi logistik adalah kategori biner yaitu siswa yang berminat melanjutkan ke perguruan tinggi (y=1) dan siswa yang tidak berminat melanjutkan ke perguruan tinggi (y=0). Sedangkan peubah penjelasnya meliputi jenis kelamin, status anak, pendidikan ayah, pendidikan ibu, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, rata-rata penghasilan orang tua, mata pelajaran yang disukai, tempat saudara berkuliah, faktor pendorong memilih perguruan tinggi, nilai raport serta tempat tinggal siswa. Semua peubah penjelas tersebut bersifat kategorik. Berdasarkan ekplorasi data awal yang disajikan dalam bentuk histogram dan frekuensi relatif diperoleh bahwa siswa yang berminat melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi jika dilihat dari beberapa faktor adalah sebesar 33% perempuan, 21,67% anak pertama, 29,5% yang orang tuanya berpendidikan sarjana, 22,5%
sebagai pegawai swasta, 24,33% orang tuanya berpenghasilan rata-rata Rp. 500.000 sampai Rp. 2.000.000-, dan 44,33% yang ikut orang tua, 43,67% siswa yang menyukai pelajaran selain agama dan matematika, 2,33% yang saudaranya kuliah di perguruan tinggi swasta (PTS) serta 41,67% siswa yang memiliki nilai rata-rata raport 65-75, serta siswa yang memiliki faktor pendorong dari orang tua dan saudara. Hasil dari regresi logistik menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi antara jenis kelamin, ratarata penghasilan orang tua serta faktor pendorong. Peubah-peubah tersebut secara statistik tidak signifikan pada taraf nyata 5% dan berpengaruh positif kecuali pada peubah rata-rata penghasilan orang tua. Artinya bahwa dari ketiga peubah tersebut cenderung minat melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Berdasarkan nilai odds rasio untuk rata-rata penghasilan orang tua yang berpenghasilan antara Rp.500.000 sampai Rp.2.000.000-, memiliki peluang lebih besar dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi yaitu sebesar 5.743 kali atau sekitar 57,43% lebih tinggi dibandingkan orang tua siswa yang rata-rata penghasilan di atas Rp. 2.000.000,Kata kunci : regresi logistik, minat siswa
@ Hak Cipta milik IPB, tahun 2010 Hak Cipta dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh Karya tulis dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT SISWA MELANJUTKAN PENDIDIKAN KE PERGURUAN TINGGI DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ((Studi Kasus: minat siswa SMU/Sederajat di Kab. Garut Terhadap Perguruan Tinggi)
ADEN GINANJAR ANDANAWARI
Tesis Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Statistika Terapan
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010
Judul Tesis
Nama Mahasiswa Nomor Register Pokok Program Studi
: Faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dengan menggunakan Regresi Logistik (Studi Kasus: minat siswa SMU/sederajat di Kab.Garut terhadap STAI AlMusaddadiyah) : Aden Ginanjar Andanawari : G152080014 : Statistika Terapan
Menyetujui, Komisi Pembimbing
Dr Ir. I Made Sumertajaya, MSi Ketua
Utami Dyah Syafitri, S.Si, M.Si Anggota
Mengetahui,
Ketua Program Studi Statistika
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr. Ir. Aji Hamim Wigena, M.Sc
Prof. Dr. Ir. Khairil A. Notodiputro, M.S
Tanggal Lulus :5 Agustus 2010
Tanggal Ujian : 25 Juni 2010
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karuniaNya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Januari dan Maret 2010 ini adalah minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi, dengan judul faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dengan menggunakan Regresi Logistik (studi kasus : minat siswa SMU/sederajat di Kabupaten Garut terhadap STAI Al-Musadaddiyah). Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si dan Ibu Utami Dyah Syafitri,S.Si, M.Si selaku pembimbing yang telah banyak memberi masukan, serta Bapak Dr. Ir. Aji Hamim Wigena, M.Sc yang telah banyak memberi saran. Ungkapkan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya tidak lupa penulis ucapkan terima kasih kepada teman-teman Program Studi Statistika Terapan IPB atas dukungannya selama pembuatan karya ilmiah ini. Semoga tulisan ini dapat bermanfaat.
Bogor, Juni 2010
Aden Ginanjar Andanawari
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Garut pada tanggal 16 Oktober 1984 dari ayah Dadang Andanawari dan Ibu Farida. Penulis merupakan putra ke delapan dari sembilan bersaudara.penulis menyelesaikan pendidikan SD hingga MAN di Garut. Penulis lulus dari SDN 1 Wanaraja tahun 1997, MTSN 1 Cibatu tahun 2000, MAN 1 Garut tahun 2003, kemudian melanjutkan studinya di Institut Pendidikan dan Ilmu Keguruan PGRI jurusan pendidikan matematika tahun 2007. Lulus dari perguruan tinggi, penulis bekerja menjadi asisten dosen di Sekolah Tinggi Agama Islam (STAI) Al-Musadaddiyah pada tahun 2007. Penulis bekerja sebagai dosen tetap yayasan Al-Musadaddiyah Garut sejak tahun 2008 sampai sekarang. Pada tahun 2008 penulis diterima di Program Studi Statistika Terapan Sekolah Pascasarjana IPB dengan beasiswa Departemen Agama.
PENDAHULUAN Latar Belakang Salah Satu tujuan penyelenggaraan pendidikan menengah di Sekolah Menengah Umum (SMU) adalah meningkatkan pengetahuan siswa untuk melanjutkan pendidikan pada jenjang yang lebih tinggi. Berdasarkan kurikulum tahun 1994 program pengajaran di SMU terbagi menjadi tiga program pengajaran khusus yang dapat dipilih oleh siswa sesuai bakat dan kemampuannya yaitu program IPA, IPS dan Bahasa (Soeaidy et al, 1994). Berdasarkan informasi yang diperoleh dari Dinas pendidikan Kabupaten Garut pada tahun 2007 sampai tahun 2009 bahwa jumlah siswa sekolah lanjut tingkat akhir yang tidak melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dimana datanya 1178 orang, 1197 orang dan 1214 orang meningkat secara signifikan pada tiap tahunnya dan berbagai penelitian menunjukkan bahwa kasus putus sekolah termasuk tidak melanjutkan pada jenjang pendidikan yang lebih tinggi erat kaitannya dengan latar belakang sosial ekonomi anak dan keluarganya (Jones & Hagul, 2001). Sekolah Tinggi Agama Islam (STAI) Al- Musadaddiyah Garut merupakan salah satu sekolah tinggi agama Islam yang berada di bawah naungan Departemen Agama. STAI menyelenggarakan pendidikan Agama Islam dan Muamalat yang dimana karakteristik mahasiswa di kedua jurusan tersebut kebanyakan berasal dari Madrasyah Aliyah. Hal ini disebabkan karena STAI adalah salah satu perguruan tinggi swasta
yang
menyelenggarakan
pendidikan
keagamaan.
Dengan
memperhatikan masalah banyaknya siswa SMU atau sederajat yang tidak melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dan masalah banyaknya siswa yang melanjutkan pendidikan ke STAI yang pada umumnya dari Madrasah Aliyah, maka akan dilakukan penelitian terhadap minat siswa untuk melanjutkan ke STAI dari berbagai strata sekolah yaitu jalur Sekolah Menengah Umum, SMK dan Madrasah Aliyah. Beberapa analisis statstistik telah banyak dikembangkan untuk membantu menyelesaikan masalah-masalah dalam bidang pendidikan. Beberapa di antaranya adalah analisis regresi logistik, analisis diskriminan, pohon klasifikasi dan
Artificial Neural Network (ANN). Analisis yang akan dikaji dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Analisis regresi logistik sering dilakukan untuk membandingkan kemampuan prediksi melalui model yang disusun. Menurut Press and Wilson (dalam Nany Salwa, 2006) bahwa penggunaan regresi logistik akan baik digunakan apabila asumsi sebaran normal ganda dan kesamaan matrik peragam tidak terpenuhi. Tujuan dari analisis regresi logitik itu sendiri adalah untuk melihat hubungan antara peubah respon yang berskala kategorik denga peubah penjelas yang berskala kategorik atau kontinu. Dari analisis ini juga dapat diperoleh peubah-peubah penjelas yang berpengaruh terhadap minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah analisis regresi logistik. Analisis regresi logistik merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah dimana responnya merupakan data biner (minat dan tidak minat). Di sisi lain, regresi logistik dipilih karena ingin melihat pengaruh secara simultan dan parsial dari faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi.
Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini antara lain : 1. Mengetahui karakteristik minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. 2. Mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi minat siswa SMU melanjutkan ke perguruan tinggi dengan menggunakan model regresi logistik
TINJAUAN PUSTAKA
Pengertian Minat Arti minat menurut kamus umum Bahasa Indonesia berarti kesukaan (kecenderungan hati) kepada sesuatu atau keinginan. Menurut Slameto (1991) Minat adalah suatu rasa lebih suka dan rasa keterikatan pada suatu hal atau aktivitas, tanpa ada yang menyuruh. Minat pada dasarnya adalah penerimaan akan suatu hubungan antara diri sendiri dengan sesuatu diluar diri. Semakin kuat atau dekat hubungan tersebut semakin besar. Sedangkan menurut Kasijan (1988) mengatakan bahwa “Minat adalah kemampuan untuk memberi stimuli yang mendorong kita untuk memperhatikan seseorang, sesuatu barang atau kegiatan yang dapat memberi pengaruh terhadap pengalaman yang distimuli oleh kegiatan itu sendiri”. Berdasarkan dua definisi di atas tentang minat maka disimpulkan minat merupakan suatu keinginan yang cenderung menetap pada diri seseorang untuk mengarahkan pada suatu pilihan tertentu sebagai kebutuhannya, kemudian dilanjutkan untuk diwujudkan dalam tindakan yang nyata dengan adanya perhatian pada obyek yang diinginkannya itu untuk mencari informasi sebagai wawasan bagi dirinya. Menurut Kartono (1985) faktor-faktor yang berhubungan dengan minat dibedakan menjadi beberapa faktor sebagai berikut : 1. Faktor-faktor yang dapat menimbulkan minat a). Faktor motif sosial Minat dapat timbul dengan adanya motifasi dan keinginan tertentu dari lingkungan sosialnya. Seseorang akan melakukuan sesuatu dengan maksud agar mendapat respon. b). Faktor Emosi Minat berhubungan dengan perasaan dan emosi. Suksesnya pelaksanaan sesuatu kegiatan membuat perasaan senang dan semangat untuk melakukan kegiatan yang serupa, Sebaliknya kegagalan akan menurunkan minat atau malah sebaliknya menambah minat.
c). Faktor lingkungan Adalah faktor yang dapat memunculkan minat yang berasal dari keadaan sekitar seperti lingkungan keluarga, lingkungan sekolah. 2. Faktor-faktor yang dapat menurunkan minat antara lain: Secara alami faktor-faktor yang dapat menurunkan minat sebagai berikut : a. Faktor ketidakcocokan Minat seseorang terhadap sesuatu hal akan berkembang jika hal tersebut menarik dan sesuai dengan dirinya dan minat tersebut akan turun apabila tidak sesuai dengan dirinya. b. Faktor kebosanan Melakukan suatu aktifitas secara terus menerus secara monoton akan membosankan, hal ini dapat menyebabkan menurunnya minat. c. Faktor kelelahan Orang yang karena minatnya terhadap sesuatu aktivitas, akan melakukan aktivitas tersebut dengan tidak memperhatikan batas waktu kerja. Hal ini dapat mengakibatkan kelelahan. Orang yang lelah akan malas melakukan pekerjaan.
Analisis Regresi Logistik Regresi logistik adalah prosedur pemodelan
yang diterapkan untuk
memodelkan variable respon (Y) yang bersifat kategori berdasarkan satu atau lebih variabel prediktor (X), baik itu yang bersifat kategori maupun kontinu. Apabila variabel responnya terdiri dari 2 kategori yaitu Y=1 (sukses) dan Y=0 (gagal), maka metode regresi logistik yang dapat diterapkan adalah regresi logistik biner (Agresti, 1990). Seandainya memiliki p peubah bebas X’= (X1, X2, X3,…Xp) yang berpasangan dengan peubah tak bebas Y yang bernilai 0 dan 1. Peluang Y=1 dinotasikan dengan π(X). Fungssi regresi logistik antara π(X) dan X adalah : π ( x) =
exp [g ( x)]
1 + exp [g ( x)]
Model regresi diatas merupakan fungsi regresi yang berbentuk curvalinier sehingga dengan transformasi logit maka fungsi tersebut akan menjadi fungsi linier (Agresti, 1990).
Model logit mentransformasi masalah pendugaan
peluang dengan
kemungkinan (0,1) menjadi masalah pendugaan log odds. Transformas logit dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut : log it [π ( x ) ]= ln
π(x)
=g(x) 1−π(x)
dengan g ( X ) = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ... + β p X p ( Hosmer & Lemeshow 1999). Jika n pengamatan (xi,yi) diasumsikan bebas, maka untuk menduga parameter (β0,β1,β2,…βp) dilakukan dengan metode kemungkinan maksimum sebagai berikut : n
(Y ) = g (Y1 , Y 2 , ...., Y n ) =
g (Y
)
i
i =1
n
=
n
∏ g( y ) = ∏ π (x ) i
i=1
i
yi
(1 − π ( xi )1− y
i
i=1
n L (β ) = ln [( β )] = ln ∏ π ( x i ) y i (1 − π ( xi ) )1 − y i i=1
Dengan melihat hasil fungsi L(β), yang selanjutnya akan dilakukan penurunan terhadap β0, β1, β2, …, βp. yang nantinya solusi dari persamaan diferensial ini bisa diperoleh dengan cara iterasi (Ryan,1997). Setelah diperoleh nilai dugaan β0, β1, β2, …, βp, maka dapat diperoleh penduga dari π(x) dengan persamaan : πˆ ( x ) =
exp( gˆ ( x )) 1 + exp( gˆ ( x ))
Dimana gˆ(x) = βˆ0 + βˆ1 x1 + ... + βˆ p x p , adalah penduga logit yang merupakan fungsi linier dari peubah penjelas (Hosmer & Lemeshow, 1999)
Pengujian Kesesuaian Model Pengujian kesesuaian model dilakukan untuk memeriksa pengaruh peubahpeubah penjelas dalam model. Pengujian dilakukan untuk masing-masing parameter model β. Pengujian secara simultan dilakukan dengan menggunakan uji G yaitu uji nisbah kemungkinan(likelihood ratio test). Uji-G untuk pengujian parameter βi dengan hipotesis : H0
: β1 = β2 =…. = βp = 0
H1
: minimal salah satu βi ≠ 0
Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji G : L G = − 2 log L1
0
= −2[log( L0 ) − log( L1 )] = −2(L0 − L1 )
Dimana : L0 = likelihood tanpa peubah bebas L1 = likelihood dengan peubah bebas P = banyaknya parameter dari peubah bebas Jika Ho benar, statistik G ini mengikuti sebaran χ 2 dengan derajat bebas p, Kriteria keputusan yang diambil adalah menolak Ho jika Ghitung ≥ χ 2α ( p ) ( Hosmer & lemeshow 1999). Seandainya Ho ditolak, maka selanjutnya dilakukan uji Wald untuk menguji parameter βi secara parsial. Hipotesis yang diujikan adalah : H0
: βi = 0
H1
: βi ≠ 0, dimana i =1,2,…p
Sedangkan statistik uji Wald sebagai berikut : W=
βˆ i ˆ S E ( ˆβ i )
Statistik uji Wald mengikuti sebaran normal baku, dengan dan
Sˆ E ( βˆ i )
sebagai penduga galat baku
menolak Ho jika |W| ≥
β
β
sebagai penduga i
. Dengan kriteria keputusan adalah i
atau nilai p ≤ α.
Pereduksian Peubah Dalam penelitian mengenai minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi peneliti menggunakan analisis backward elimination. Menurut Weisberg (dalam Sartika, 2009) bahwa metode backword eleminanation merupakan salah satu metode pereduksian peubah penjelas yang digunakan dalam analisis regresi baik linier maupun logistik. Analisis ini dimulai dengan model penuh yaitu memasukkan seluruh peubah penjelas ke dalam model, kemudian peubah-peubah penjelas yang tidak nyata mulai dikeluarkan dari model melalui proses iterasi. Pada tiap proses iterasi peubah yang memiliki nilai-p yang terbesar akan berakhir ketika peubah penjelas yang berada dalam model memiliki nilai-p kurang dari 0.05. Setiap eliminasi selesai maka akan dilakukan uji kebaikan model untuk menguji bahwa model dapat menggambarkan data dengan baik. Analisis akan selesai jika tidak ada lagi peubah yang dapat dieliminasi dari model.
Interpretasi Koefisien Logistik Ukuran untuk melihat seberapa besar kecenderungan pengaruh peubah penjelas terhadap respon digunakan rasio odds (Hosmer & Lemeshow, 1999). Sedangkan interpretasi koefisien pada model regresi logistik biner dapat dilakukan dengan melihat nilai rasio odds dan selang kepercayaan rasio oddsnya. Odds sendiri diartikan sebagai peluang kejadian sukses dengan tidak sukses dari peubah respon. Rasio odds mengindikasikan seberapa lebih mungkin munculnya kejadian sukses pada suatu kelompok dibandingkan dengan kelompok lainnya. Tanda positif koefisien menunjukan bahwa nilai rasio odds lebih dari satu. Begitupun sebaliknya, untuk tanda koefisien negatif maka nilai rasio odds-nya kurang dari satu. Nilai odds ( rasio antara Y=1 dengan Y=0 untuk X=1) adalah
[π (1) /{1 − π (1)}], sedangkan untuk X=0 adalah [π (0) /{1 − π (0)}]. Log dari kedua odds tersebut didefinisikan sebagai g(1) dan g(0). Rasio odds (ψ ) didefinisikan sebagai rasio dari odds untuk X=1 dengan X=0, sehingga odds rasio dengan mudah dapat ditulis sebagai berikut : (ψ ) =
[π (1) / {1 − π (1) }] = [π ( 0 ) / {1 − π ( 0 ) }]
exp ( β 1 )
Dengan demikian, pada model logistik dengan satu peubah bebas dikotom koefisien β1 adalah beda logit, sedangkan exp(α+ β(X)) adalah nilai dari rasio odds (Agresti, 1990). Rasio odds (ψ ) =1 berarti bahwa individu dengan nilai X=1 mempunyai resiko yang sama dengan individu dengan nilai X=0 dalam kaitannya dengan Y=1. Jika 1<ψ < ∞, maka individu dengan X=1 mempunyai resiko yang lebih besar dibanding dengan X=0. Sebaliknya jika 0<ψ < 1 individu dengan X=1 mempunyai risiko yang lebih kecil dibanding X=0 dalam kaitannya dengan Y=1 (Hosmer dan Lemeshow, 1999). Dimana Odds rasio memiliki selang kepercayaan (1-α) 100 % sebagai berikut : exp
βˆ
i
±Z
α
2
( )
S E βˆ i
DATA DAN METODE PENELITIAN ‘ Data Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer hasil yang diperoleh melalui penyebaran kuisioner dan metode wawancara sebagai data pelengkap. Pengumpulan data dilaksanakan bulan Januari dan Maret tahun 2010. Populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 1200 siswa kelas tiga. Ukuran contoh yang diambil sebanyak 300 siswa, dimana sebanyak 134 siswa diambil dari sekolah menengah umum dan sebanyak 86 siswa diambil dari madrasah aliyah serta 80 siswa diperoleh dari sekolah menengah kejuruan. Unit sampling dalam penelitian ini adalah siswa kelas tiga pada sekolah terpilih di kabupaten Garut Jawa Barat.
Metode Penarikan Contoh Tahapan pengambilan contoh siswa mengikuti pengambilan kaidah acak berlapis sebagai berikut : 1. Menyiapkan ukuran contoh Menurut Mendenhall (1990) untuk menentukan ukuran contoh yang dibutuhkan untuk menduga alokasi proporsional dengan kesalahan pendugaan sebesar 0,05 adalah sebagai berikut : n=
N pq ( N − 1) D + pq
=
1200 (0,535) (0,465) (1200 − 1).0,05 + (0,535) (0,465)
= 299,8
Dimana : N = Jumlah Strata dalam populasi n = Jumlah anggota strata dalam contoh p = Alokasi proporsional yang sukses q = Alokasi proporsional yang gagal = (1-p) D = kesalahan relatif yang ditoleransi = e Dengan salah satu pendekatan alternatif penarikan contoh acak sederhana sehingga dari perhitungan rumus diatas maka diperoleh ukuran contoh sebesar 300 siswa kelas tiga.
2. Membagi lapisan menjadi
tiga lapisan, Lapisan pertama adalah sekolah
menengah umum (SMU) dan lapisan kedua adalah sekolah madrasyah aliyah (MA) serta lapisan ketiga adalah sekolah menegah kejuruan (SMK), dengan jumlah populasi sebanyak 1200 siswa dengan masing-masing jumlah siswa SMU sebanyak 539 orang, siswa SMK sebanyak 317 orang dan siswa MA sebanyak 344 orang. Dalam hal ini ketiga strata sekolah tersebut dibentuk berdasarkan level atau jenjang sekolah Contoh diambil secara acak dari masing-masing strata sekolah secara alokasi proporsional ni = n dimana : ni
Ni N
= Alokasi Proporsional
Ni
= Jumlah sub-populasi
N
= Jumlah populasi
n
= Jumlah contoh
Sehingga dari rumus alokasi tersebut diperoleh jumlah contoh untuk masingmasing lapisan, untuk SMU sebanyak 134 orang, SMK sebanyak 80 orang, dan untuk MA sebanyak 86 orang. 3. Memilih sekolah dan jumlah siswa pada setiap jurusan yang akan dijadikan ruang contoh pada setiap lapisan Dalam menentukan sekolah dan jumlah siswa kelas tiga berdasarkan jurusannya. Yang akan dipilih menjadi target penyebaran kuisioner dilakukan dengan menggunakan metode penarikan contoh acak sederhana dengan mempertimbangkan karakteristik mahasiswa yang ada di lingkungan STAI AlMusadaddiyah Garut. Pemilihan sekolah dilakukan dengan purposive dimana alokasi sampel proporsional berdasarkan jumlah siswa pada masing-masing sekolah dilakukan dengan pendekatan contoh secara acak pada setiap sekolah. Hasil dari penarikan contoh acak sederhana dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Penyebaran kuisioner berdasarkan pemilihan sekolah dan jurusan
Nama Sekolah
III-IPA
SMA 1 Garut SMA 1 Sukawening SMA 1 Cibatu SMU Muh 1 Garut SMU Darussalam Wanaraja SMK Hikmah SMK Pasundan 1 Cilawu SMK YPPT Tarogong SMK 1 Garut MA Nurul Islam MAN 1 Garut MA Pesantren Cipari MA Darul Ulum Total
Banyaknya kuisioner yang disebar Manajemen/ TataBoga/ III-IPS Sekretaris Akuntansi
Total Siswa
21 15 11 9 13
17 9 12 11 16
-
-
38 24 23 20 29
-
-
11 7
9 12
20 19
7 15 15 8 114
9 12 11 9 106
3 15
13 10
36
44
16 25 16 27 26 17 300
Metode Pengumpulan data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode wawancara yang dituangkan dalam pemberian kuisioner untuk masing-masing siswa pada
kelas tiga
dengan siswa yang telah dipilih sebagai contoh.
Sedangkan informasi yang diamati adalah : 1.
Identitas responden meliputi jenis kelamin dan status dalam keluarga
2.
Minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi .
3.
Faktor yang mempengaruhi minat siswa seperti tingkat dan bidang pendidikan orang tua, status dan bidang pekerjaan orang tua, tempat tinggal dan keberadaan anggota keluarga yang kuliah dan sumber informasi mengenai minatnya. Bentuk pertanyaan dalam kuisioner adalah pertanyaan tertutup, terbuka, dan
semi terbuka. Responden adalah siswa dalam kelas contoh yang hadir saat survei dilaksanakan. Sedangkan wawancara dilakukan di sekolah setelah waktu belajar selesai atau pada waktu belajar atas izin pihak sekolah. Kuisioner lengkap dapat dilihat pada Lampiran 1.
Langkah-langkah Analisis Data Langkah-langkah dari penelitian minat siswa SMU melanjutkan ke perguruan tinggi dilakukan dengan tahap sebagai berikut: 1. Analisis Deskripsi data Dalam tahapan ini data kuisioner dilakukan analisis secara deskriptif dan analisis deskriptif yang akan disajikan dalam bentuk tabel sebaran frekuensi, frekuensi relatif, histrogram dan tabulasi silang untuk melihat kaitan antar peubah. 2. Analisis Regresi Logistik Seperti yang telah dikemukakan pada bagian tinjauan pustaka, maka beberapa tahapan analisis regresi logistic adalah sebagai berikut : a. Mengumpulkan pengamatan dan mendefinisikan peubah respon (y) adalah minat siswa SMU/sederajat melanjutkan ke perguruan tinggi dengan 2 kategori yaitu minat siswa SMU/sederajat yang melanjutkan ke Perguruan Tinggi (y = 1) dan yang tidak minat (y = 0). Dimana peluang Y=1 dinotasikan dengan
.
Tabel 2 Peubah-peubah yang mempengaruhi minat Peubah bebas Minat Siswa
Keterangan 1. Jenis kelamin (JK) 2. Status Anak (SA) 3. Pendidikan Ayah (PDDA) 4. Pendidikan Ibu (PDDI) 5. Pekerjaan Ayah (PKJA) 6. Pekerjaan Ibu (PKJI) 7. Rata-rata pendapatan orang tua (RPDT) 8. Pelajaran yang disukai (PD) 9. Perguruan tinggi saudara berkuliah (PS) 10. Faktor pendorong memilih Perguruan tinggi (FP) 11. Nilai raport (NR) 12. Tempat Tinggal siswa (TTS)
Keterangan Pengkodingan dapat di lihat pada lampiran 2
b. Melakukan fungsi logit dari peubah penjelas, yang mana transformasi logit adalah sebagai berikut (Agresti, 1990) :
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
π(x)
log it [π ( x ) ]= ln
=g(x) 1−π(x)
c. Menyelesaikan dugaan parameter dengan metode Kemungkinan Maksimum. Cara metode Kemungkinan Maksimum adalah dengan mengasumsikan yi saling bebas, maka : n
(Y ) = g (Y1 , Y 2 , ...., Y n ) =
g (Y
i
i =1
)
n
=
n
∏ g( y ) = ∏ π (x ) i
i
i=1
yi
(1 − π ( xi )1− y
i
i=1
n L (β ) = ln [( β )] = ln ∏ π ( x i ) y i (1 − π ( xi ) )1 − y i i=1
Setelah diperoleh nilai dugaan β0, β1, β2, ., βp, maka dapat diperoleh penduga dari π(xi) dengan persamaan : πˆ ( x ) =
exp( gˆ ( x )) 1 + exp( gˆ ( x ))
Dimana
, merupakan penduga logit yang
merupakan fungsi linier dari peubah penjelas (Hosmer & Lemeshow, 1999) d. Pengujian signifikansi model dilakukan secara bersama-sama Dalam menguji peranan variabel penjelas di dalam model secara bersamasama, dalam hal ini di gunakan Statistik uji- G dengan hipotesis : H0 : β1 = β2 = … = βp = 0 H1 : minimal ada satu βi ≠ 0 Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji G : L G = − 2 log L1
0
= −2[log( L0 ) − log( L1 )] = −2(L0 − L1 )
Dimana : L0 = likelihood tanpa peubah bebas L1 = likelihood dengan peubah bebas P = banyaknya parameter dari peubah bebas Jika Ho benar, statistik G ini mengikuti sebaran χ 2 dengan derajat bebas p. e. Pengujian Parameter secara Parsial Dalam hal ini kita dapat menguji signifikansi dari parameter koefisien secara parsial dengan statistik uji Wald. Dimana Statistik uji Wald yaitu : W=
βˆ i Sˆ E ( βˆ i )
Hipotesis yang akan diuji adalah : H0 : βi = 0 H1 : βi ≠ 0
i = 1,2...... p
jika H0 benar statistik W akan mengikuti sebaran normal baku atau p-value ≥ α. f. Menghitung Odds Ratio untuk interpretasi dari regresi logistik Nilai odds (rasio antara Y=1 dengan Y=0 untuk X=1) adalah [π
(1 ) /
{1 − π (1 ) }],
sedangkan untuk X=0 adalah [π ( 0 ) / {1 − π ( 0 ) }]. Log dari
kedua odds tersebut didefinisikan sebagai g(1) dan g(0). Rasio odds (ψ ) didefinisikan sebagai rasio dari odds untuk X=1 dengan X=0, sehingga
odds rasio dengan mudah dapat ditulis sebagai berikut : (ψ ) =
[π (1) / {1 − π (1) }] = exp ( β ) [π (0 ) / {1 − π ( 0 ) }]
1
Dimana Odds rasio memiliki selang kepercayaan (1-α) 100 % sebagai berikut : exp βˆ i ± Z α
( )
S E βi 2
Penelitian ini menggunakan bantuan pengangkat lunak Mx Excel dan SPSS 16
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Data Banyaknya kuisioner yang disebarkan pada ketiga strata adalah 134 buah pada SMU, 80 buah pada SMK dan 86 buah pada MA. Komposisi penyebaran kuisioner dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 Komposisi penyebaran kuisioner minat siswa
Nama Sekolah SMA 1 Garut SMA 1 Sukawening SMA 1 Cibatu SMU Muh 1 Garut SMU Darussalam SMK Hikmah SMK Pasundan 1 Cilawu SMK YPPT Tarogong SMK 1 Garut MA Nurul Islam MAN 1 Garut MA Pesantren Cipari MA Darul Ulum Total
Banyaknya kuisioner yang disebar Manajemen/ III-IPA III-IPS Akuntansi
TataBoga/ Sekretaris
Total Siswa
21 15 11 9 13
17 9 12 11 16
-
-
38 24 23 20 29
-
-
11 7
9 12
20 19
7 15 15 8 114
9 12 11 9 106
3 15
13 10
36
44
16 25 16 27 26 17 300
Berdasarkan Tabel 3 diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa jumlah kuisioner terbanyak disebar di SMU 1 Garut. Hal ini disebabkan karena jumlah siswanya paling banyak jika dibandingkan dengan sekolah yang lain. Gambar 1 mendeskripsikan bahwa siswa dengan jenis perempuan memiliki presentase terbesar yaitu sebesar 23 % terhadap minat melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi.
34.00% 35.00% 30.00% 25.00%
23%
21.33%
21.33%
20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% Perempuan (tdk Perempuan Laki-laki (tdk minat lanjut ke (minat lanjut ke minat lanjut ke PT) PT) PT)
Laki-laki (minat lanjut ke PT)
Gambar 1. Minat siswa berdasarkan jenis kelamin Gambar 2 mengilustrasikan persentase siswa yang berstatus sebagai anak pertama cenderung lebih besar minatnya melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dibandingkan yang lainnya. Hal ini dapat dilihat dari jumlah siswa sebesar 35,67% dari jumlah keseluruhan. 35.67% 40.00%
25.67%
21.67% 17%
30.00% 20.00% 10.00% 0.00% Anak pertama Minat
Lainnya Tidak minat
Gambar 2. Minat siswa berdasarkan status siswa Salah satu faktor yang mendukung minat siswa melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi adalah dari latar belakang pendidikan orang tuanya. Semakin tinggi pendidikan orang tua cenderung mempengaruhi minat siswa untuk melanjutkan ke perguruan tinggi, tetapi dari Gambar 3 diperoleh sebesar 31% pendidikan ayah dan sebesar 28% pendidikan ibu itu bahwa siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi.
minat
(a) Persentase Pendidikan Ayah
(b) Persentase Pendidikan Ibu
Gambar 3. Minat siswa berdasarkan pendidikan orang tua Berdasarkan Gambar 4 diperoleh kesimpulan bahwa siswa yang pekerjaan orang tuanya sebagai pegawai swasta lebih tinggi dibandingkan dengan pekerjaan orang tua yang bekerja sebagai PNS atau lainnya. Persentase siswa yang orang tuanya bekerja sebagai pegawai swasta masing-masing sebesar 22,33% dan 23%.
25.00% 20.00%
22.33%
19.67%
17.00%
15.00%
25.00% 15.33%
15.00%
10.67%
19.00%
20.00% 15.00%
10.00%
10.00%
5.00%
5.00%
0.00%
23.00%
21.00%
13.33% 10.67%
13.00%
0.00% PNS
PegawaiSwasta
Lainnya
Minat
PNS
PegawaiSwasta
Lainnya
Minat Tidak minat
(a) Persentase Pekerjaan Ayah
Tidak minat
(b) Persentase Pekerjaan Ibu
Gambar 4. Minat siswa berdasarkan pekerjaan orang tua Ditinjau dari segi ekonomi, faktor penghasilan orang tua juga ikut mempengaruhi minat siswa dalam melanjutkan ke perguruan tinggi. Hal ini disebabkan karena semakin tingginya biaya pendidikan untuk jenjang yang lebih tinggi. Gambar 5
mengindikasikan jumlah siswa yang penghasilan orang tuanya berkisar antara Rp. 500.000,- sampai Rp. 2.000.000,- memiliki minat siswa yang tinggi dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi yaitu sebesar 24,33%. 24.33% 25.00%
16.67%
16.33% 16.67%
20.00%
14.33%
11.67%
15.00% 10.00% 5.00% 0.00% 500rb - 2jt
Kurang dari 500rb Minat
Lebih dari 2jt
Tidak minat
Gambar 5. Minat siswa berdasarkan penghasilan orang tua Gambar 6 menunjukkan bahwa jumlah siswa yang tinggalnya bersama dengan orang tua memiliki jumlah lebih besar dari siswa yang ikut saudara ataupun lainnya. Dari sekian banyak siswa, ada sebanyak 44% siswa yang ikut orang tua, 6,67% siswa yang ikut bersama saudara dan sisanya sebanyak 6,33% yang memilih lainnya.
50.00% 40.00%
44.00% 35.33%
30.00% 20.00% 6.67%
10.00%
3.33%
6.33% 4.33%
0.00% Ikut orang Tua
Ikut saudara
Lainnya
Minat Tidak minat
Gambar 6. Minat siswa berdasarkan tempat tinggal siswa Jenis pelajaran yang disukai, tidak menjadi alasan utama penyebab minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi. Jumlah siswa yang menyukai pelajaran matematika lebih tinggi yaitu sebesar 43,67%. Mata pelajaran yang disukai oleh siswa identik berpengaruh terhadap jurusan yang akan dipilih setelah memasuki lingkungan
perguruan
tinggi.
43.67%
50.00% 40.00%
30.00%
30.00% 20.00% 10.00%
7.00% 7.67%
6.67% 5.00%
0.00% Agama
matematika
Lainnya
Minat Tidak minat
Gambar 7. Minat siswa berdasarkan pelajaran yang disukai Pengalaman terdahulu yang berkaitan dengan tempat saudara siswa berkuliah sebelumnya juga tidak dapat dikatakan sebagai penyebab dasar minat siswa melanjutkan ke perguruan tinggi. Hasil penyebaran kuisioner mengidentifikasikan bahwa jumlah siswa terbesar yang berminat melanjutkan ke perguruan tinggi justru mereka adalah siswa yang saudaranya tidak memiliki pengalaman kuliah sebelumnya.
60.00%
50.33%
50.00%
36.00%
40.00% 30.00% 20.00% 10.00%
2.33%
6.33%
2.67% 2.33%
0.00% PTN
STAI Minat
PTS Lainnya
Tidak minat
Gambar 8. Minat siswa berdasarkan tempat saudara berkuliah Dari Gambar 8 menunjukkan bahwa tempat saudara berkuliah dalam minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguguruan tinggi sebanyak 50,33% siswa mengatakan saudaranya berkuliah di PTS lainnya, sebanyak 2,33% di STAI dan sebanyak 2,67% siswa menyebutkan di PTN.
Minat Siswa Berdasarkan Faktor Pendorong Dilihat dari faktor pendorong siswa dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dimana keinginan orang tua, saudara atau keinginan sendiri merupakan pendorong dalam minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. walaupun dari hasil data terlihat jumlah siswa yang berminat melanjutkan ke perguruan tinggi didominasi oleh siswa yang minat bukan karena keinginan sendiri, orang tua atau saudara.
Minat Siswa Berdasarkan Nilai Rata-rata Raport
41.67% 45.00% 40.00%
32% 26.33%
35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% 65 - 75
76 - 86
87 - 97
Gambar 9. Minat siswa berdasarkan nilai rata-rata raport siswa Dari Gambar 9 dimana minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi berdasarkan nilai rata-rata raport sebesar 41,67% terdapat pada nilai raata-rata raport antara 65 sampai 75 adalah.
Analisis Regresi Logistik Analisis regresi logistik biner dengan menggunakan program SPSS for windows Versi 16, dengan menggunakan metode Backward elimination. Sebelum melakukan analisis regresi logistik biner sebaiknya perhatikan ukuran contoh yang diambil dengan mempertimbangkan banyaknya kategori dari setiap peubah penjelas yang akan dianalisis secara simultan. Banyaknya kategori dari setiap peubah penjelas mengakibatkan pemodelan yang kurang baik dilihat dari
kemampuan mengklasifikasikan peubah penjelas terhadap peubah respond an pendugaan parameter yang didapatkan menjadi tidak logis. Untuk mengatasi masalah ini dapat dilakukan penggabungan kategori-kategori dari peubah penjelas. Penggabungan kategori ini dapat mengurangi banyaknya sel yang harus terisi dan hasil analisis regresi logistik yang didapat akan lebih baik. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam uji signifikansi model maupun signifikansi koefisien adalah sebesar 5 %. Artinya pada uji signifikansi model, jika tingkat signifikansi dalam model tersebut lebih kecil atau sama dengan 5% maka model tersebut sudah tepat. Pada uji signifikansi koefisien jika tingkat signifikansi suatu peubah lebih kecil atau sama dengan 5%, maka peubah tersebut berpengaruh secara nyata terhadap model. Pendugaan model yang dibentuk dari 12 peubah penjelas menghasilkan nilai statistik-G sebesar 106,625. Model tersebut menghasilkan nilai-p=0,000 sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa sedikitnya ada satu βi tidak sama dengan nol diantara peubah penjelas tersebut pada taraf nyata 5%.
Uji Parameter Model dan odds ratio Hasil uji parsial dengan menggunakan statistik uji Wald diperlihatkan oleh Tabel 4. Tabel ini mengkonfirmasikan bahwa hanya lima peubah yaitu pendidikan ayah, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, penghasilan orang tua, tempat perguruan tinggi saudara berkuliah berpengaruh signifikan secara statistik terhadap minat siswa dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi di kabupaten Garut. Hal tersebut terlihat dari nilai signifikansi (p-value=0) yang lebih kecil dari α=0,05 untuk semua peubah penjelas.
Tabel 4 Penduga parameter, statistik uji Wald, tingkat signifikansi, odds ratio dan selang kepercayaan dari model minat siswa melanjutkan ke PT Peubah
B
SE
Wald
Jenis_Kelamin (1) Rata_rata_penghasilan (1) Rata_rata_penghasilan (2) Faktor_Pendorong (1) Faktor_Pendorong (2) Constanta
0,110 0,026 1,748 23,489 23,437 -1,533
0,494 0,528 0,821 3,263 1,165 0,471
0,050 0,0002 4,533 0,000 0,000 10,594
Signifikansi
Odds Ratio
0,823 1,11628 0,961 1,02634 0,033 5,74310 0,994 1,6E+10 0,998 1,5E+10 0,001 0,216
SK 95% Lower
Upper
0,42391 2,939501 0,36463 2,888912 0,03483 0,870367 2,7E+07 9,52E+12 1,5E+09 1,48E+11 0,08576 0,543438
Sumber : Diolah dari data Kuisoner minat siswa melanjutkan pendidikan ke PT
Nilai B dan exp(B) atau odds ratio dalam Tabel 4 menginformasikan tentang hubungan dan kecenderungan peubah penjelas terhadap minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Hubungan dan kecenderungan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut : Adanya hubungan negatif antara rata-rata penghasilan orang tua dengan minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi (B=-1,748). Hal ini menunjukan bahwa rata-rata penghasilan orang tua yang berpenghasilan antara Rp.500.000 sampai Rp.2.000.000,- memiliki peluang lebih besar dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi yaitu sebesar 5.743 kali atau sekitar 57,43% lebih tinggi dibandingkan orang tua siswa yang rata-rata penghasilan di atas Rp. 2.000.000,-
Evaluasi Kebaikan Model Dari uji parameter dan odds rasio maka di peroleh model yang dapat digunakan dalam menduga faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi, dimana model peluang regresi logistik dengan transformasi logit adalah sebagai berikut : gˆ ( x) = −1,533 + 0,110D101 + 0,026D62 + 1,748D61 + 23,489D11 + 23,437 D12
SIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Dari hasil analisis dan pembahasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi minat melanjutkan pendidikan pada berbagai strata sekolah dengan menggunakan regresi logistik berdasarkan peubah-peubah yang digunakan dalam penelitian ini dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Terdapat perbedaan banyaknya siswa yang berminat melanjutkan berdasarkan asal Sekolah, dimana siswa SMU lebih berminat melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dibandingkan siswa yang berasal dari sekolah SMK dan Madrasyah Aliyah, Namun perbedaan minat tersebut lebih didasarkan pada pendapatan orang tua
yang memang berbeda pada ketiga strata sekolah
tersebut. 2. Peubah yang memiliki pengaruh terhadap minat siswa dalam melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi adalah jenis kelamin, rata-rata penghasilan orang tua dan faktor pendorong.
Saran Faktor-faktor yang mempengaruhi pola minat setiap siswa dalam melanjutkan
pendidikan
ke
perguruan
tinggi,
oleh
karena
itu
untuk
mengoptimalkan penggunaan model pada minat ini perlu dengan menambahkan ruang contoh dan sebagai rekomendasi untuk perguruan tinggi STAI yaitu dengan melihat faktor-faktor yang mempengaruhi minat siswa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi maka dapat menyediakan fasilitas yang lengkap dan adanya jalur beasiswa sebagai daya tarik siswa dalam memilih STAI.
DAFTAR PUSTAKA Agresti A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Wiley and Sons. Anonim. 1986. Bagaimana Mengembangkan Bakat Anak Sejak Dini?. Intisari 279: 146-150. Cochran WG.2001. Teknik penarikan contoh. Rudiansyah, Penerjemah ; Jakarta: UI-Pr. Terjemahan dari: Sampling Techniques. Kasijan. 1988. Psikologi Pendidikan terjemahan Kasijan. Jakarta: Rineka Cipta Hosmer, D.W. dan Lemeshow (1999). Applied Logistic Regression. John Wiley, New York. Jones, G.W. & Hagul, P (2001). Schooling in Indonesia: Crisis-Related and Longer-Term Issues. Bulletin of Indonesian Economic Studies Vol 37 No.2. Jakarta : Center for Strategic and International Studies(CSIS). Kartono, Kartini. 1985. Bimbingan Belajar di SMA dan Perguruan Tinggi. Jakarta: CV. Rajawali. Kleinbaum, (1994). Weighted Estimation in Multilevel Ordinal and Binary Models to Presence of Informative Sampling Designs. Statistics Canada, Catalogue No.1-001, Vol.30, No.1, hal. 93-103. Kutner, M.H., C.J. Nachtsheim dan J. Neter. Applied Linear Regression Models. Fourth Edition. The McGraw-Hill Companies, Inc. Singapore. Ryan, T.P. (1997). Modern Regression Method. New York : John Wiley & Sons. Sartika E. 2009. Analisis Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keberhasilan mahasiswa POLITEKNIK. {tesis}. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Levy PS, Lemeshow S. 1999. Sampling of Populations. New York: A Wiley Lathersience publication. Salwa N. 2006. Analisis Regresi Ordinal dan Analisis Diskriminan untuk Klasifikasi Keberhasilan Anggota LPP-UMKM Kabupaten Tangerang. {tesis}. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Scheaffer R., Mendenhall W, Ott L. 1990. Elementary Survey Sampling. Fourth edition. Boston: PWS-KENT Publishing Company.
Soeaidy, S., Hery S., Sumaryo., Suwarno & Puntoro. 1994. Garis-Garis Besar Program Pengajaran (GBPP) SMU 1994. YTNI & Dharmabakthi, Surabaya & Jakarta. Slameto, 1991. Belajar dan Faktor yang Mempengaruhinya. Jakarta: Rineka Cipta
LAMPIRAN
Lampiran 1 Penyebaran komposisi Kuisioner Tabel 2 Penyebaran kuisioner berdasarkan kelas Nama Sekolah
SMA 1 Garut
Jurusan IPA Jurusan IPS Jumlah Jumlah Siswa Jurusan Jurusan Siswa IPA 1 7 IPS 1 5 IPA 3 6 IPS 2 7 IPA 4
8 IPS 3 21
5 17
IPA 1 IPA 3
5 IPS 1 6 IPS 2
4 2
IPA 4
4 IPS 3 15
3 9
IPA 1 IPA 3
4 IPS 1
4
2 IPS 2
2
IPA 4
5 IPS 3 11
3 12
IPA 1 IPA 3
3 IPS 1
4
4 IPS 2
3
IPA 4
2 IPS 3 9
4 11
IPA 1
4 IPS 1
5
IPA 3 IPA 4
4 IPS 2 5 IPS 3 13
5 6 16
IPA 1 IPA 3
3 IPS 1
3
2 IPS 2
4
IPA 4
2 IPS 3 7
2 9
IPA 1 IPA 3
5 IPS 1
3
6 IPS 2
4
IPA 4
4 IPS 3 15
5 12
IPA 1 IPA 3
5 IPS 1
4
6 IPS 2
3
IPA 4
4 IPS 3 15
4 11
Total SMA 1 Sukawening Total SMA 1 Cibatu Total SMU Muh. 1 Garut Total SMU Darussalam Wanaraja Total MA Nurul Islam Total MAN 1 Garut Total MA Pesantren Cipari Total
MA Darul Ulum
IPA 1 IPA 3
3 IPS 1 4 IPS 2
3 4
IPA 4
2 IPS 3 8
2 9
Total
Tabel 3 Penyebaran kuisioner berdasarkan kelas
Nama Sekolah
SMK Hikmah
Jurusan Manajemen/Akuntansi Jumlah Jurusan Siswa MJ 1 AK 4
Total SMK Pasundan 1 Cilawu
Jurusan TB 2 SK 3
11 MJ 3 AK 5
Total SMK YPPT Tarogong Total
AK 2 MJ 3
SMK 1 Garut
MJ 4 AK 5
Total
5 6
Jurusan Tata Boga/ Sekretaris
7 1 2 3 7 8 15
Jumlah Siswa 4 5 9
TB 4 SK 6
7 5 12
TB 4 SK 6
8 5 13
TB 2 SK 4
6 4 10
Lampiran 2. Kuisioner Minat siswa dalam melanjutkan pendidikan ke Perguruan Tinggi
Angket Pernyataan Nama Sekolah Jurusan No. Responden
A. IDENTITAS RESPONDEN Nama Responden :……………………………. Jenis kelamin Responden : …………………………….. Jumlah Saudara Responden :………………….orang Responden Anak Ke : a. Anak Pertama b. Lainnya :…………… 5. Nama Orang Tua :………………………………….. a. Ayah b. Ibu :…………………………………… 6. Pendidikan Terakhir Orang Tua: 1. 2. 3. 4.
a. Ayah 1. Tidak sekolah/ Tamat SD
2. Tamat SMP-SMU
3. Sarjana
2. Tamat SMP-SMU
3. Sarjana
b. Ibu : 1. Tidak sekolah/ Tamat SD 7. Pekerjaan Orang Tua a. Ayah : 1. PNS b. Ibu
2. Pegawai Swasta :
3. Lainya :……
1. PNS
2. Pegawai Swasta
3. Lainya :……
8. Berapa rata-rata pendapatan perbulan orang tua Anda :… 1. kurang 500ribu rupiah 2. antara 500ribu – 2 juta rupiah 3. Diatas 2 juta rupiah
9. Tempat tinggal Responden : 1. Ikut Orang Tua 2. Ikut Saudara 3. Lainnya… 10. Anggota keluarga yang melanjutkan ke Perguruan Tinggi : a. Ada b. Tidak ada 11. Tempat Perguruan Tinggi anggota keluarga siswa yang berkuliah : 1. STAI Al-Musadadiyah- Garut 2 . Perguruan Tinggi Negeri 3. Perguruan Tinggi Swasta lain : ……………………………… B. PENILAIAN TERHADAP PERGURUAN TINGGI 1. Apakah Anda akan melanjutkan pendidikan ke Perguruan Tinggi : 1. Ya 2. Tidak 2. Jika ya, Sebutkan alsannya : 1. Meupakan Perguruan Tinggi ternama dan berkualitas 2. Adanya Jurusan yang diminati 3. Dekat dengan rumah tinggal 4. Lingkungan Sekitar Perguruan Tinggi menyenangkan 5. Mengikuti jejak dan keinginan orang tua 6. Mewujudkan cita-cita sebelum SMU 7. Tinggal di asrama/ kos atau tinggal dengan saudara 8. Lainnya : …………………………………… 3. Perguruan Tinggi yang diinginkan : 1. STAI Al-Musadadiyah- Garut 2 . Perguruan Tinggi Negeri 3. Perguruan Tinggi Swasta lain : ……………………………… 4. Bidang Ilmu yang diinginkan : 1. Agama 2. Matematika 3. Lainnya …… 4. Tidak tahu 5. Faktor pendorong dalam memilih Perguruan Tinggi dan bidang ilmu : 1. Keinginan sendiri 2. Orang Tua dan Saudara 3. Lainnya :………………………..
Lampiran 3. Pengkodean peubah penjelas kategorik Frekuensi Jenis Kelamin Status Anak Pendidikan Ayah
Pendidikan Ibu
Pekerjaan Ayah
Pekerjaan Ibu
Rata-rata Penghasilan Ortu
Mata Pelajaran Yg Disukai
PT tempat saudara berkuliah
Laki-Laki Perempuan Anak Pertama Lainnya SD SMP - SMA Sarjana SD SMP - SMA Sarjana PNS Pegawai Swasta Lainnya PNS Pegawai Swasta Lainnya
134 166 184 116 51 90 159 51 90 159 104
Pembanding
0 0 0 0 0 0 0
√
√
118 78 102
0 0 1
0 1 0
0 0 0
√
126 72
0 0
0 1
0 0
√
< 500rb 500rb - 2jt > 2jt
99 116 85
1 0 0
0 0 1
0 0 0
Agama Matematika Lainnya
44 35 221
0 1 0
0 0 1
0 0 0
15 12 11 262 18 11 143 128 240 30 30
1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
STAI PTN PTS lainnya Tidak Ada Faktor Pendorong Pilih PT Sendiri Ortu/saudara Lainnya Tidak Ada Tempat Tinggal Siswa Orang tua Saudara Lainnya Keterangan : D : Peubah dummy √ : Sebagai pembanding
Parameter Koding D1 D2 D3 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0
√ √
√
√ √
