KARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK) DI SURABAYA UTARA Oleh : Lina Firdausiyah (1306 100 001) Pembimbing : Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD. dan Wibawati, S.Si., M.Si. ABSTRAK Kelas Layanan Khusus (KLK) merupakan salah satu dari program pemerintah yang dilaksanakan di beberapa kota, salah satunya di Kota Surabaya yang bertujuan untuk memberikan layanan pendidikan bagi anak-anak dari keluarga miskin. Waktu persiapan untuk program ini bagi tiap anak berbeda, sesuai dengan kemampuan anak tersebut dalam penyesuaian diri terhadap pelajaran. Ini dibutuhkan waktu antara 3-12 bulan. Sebanyak 65.4% dari siswa KLK yang bisa transfer ke kelas reguler dalam kurun waktu kurang dari 6 bulan pernah bersekolah sebelumnya. Siswa yang lulus KLK kurang dari 6 bulan mayoritas belajar di rumah selama lebih dari 1 jam sehari, yaitu sebanyak 73% dan ditemani oleh keluarga atau teman dalam proses belajar di rumah. Regresi logistik dapat menghitung peluang seorang siswa KLK untuk lulus kurang dari 6 bulan atau lebih dari 6 bulan dengan melihat beberapa variabel prediktor kontinu dan kategorik. Variabel jenis kelamin, lama belajar, perhatian orang tua, dan bekerja tidaknya siswa tersebut di luar sekolah, berpengaruh secara serentak dalam menentukan lama siswa menempuh masa studi di KLK. Secara parsial variabel ada tidaknya saudara yang putus sekolah, lama tinggal di Surabaya, pernah tidaknya sekolah sebelumnya, lama belajar, perhatian orang tua berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara. Kata kunci: Regresi logistik biner, KLK
1.
Pendahuluan Dari 9.779 siswa yang putus sekolah di wilayah Surabaya, proporsi tertinggi berasal dari kawasan Surabaya Utara yaitu sebanyak 35%. Kondisi keluarga yang miskin menyulitkan siswa melanjutkan pendidikan ke tingkat yang lebih tinggi. Selain rawan putus sekolah, ada juga yang tidak mampu mengenyam bangku pendidikan. Mereka yang tidak sekolah kebanyakan berusia 7-12 tahun dan jumlahnya mencapai 894 anak (Kompas, 2009). Kelas Layanan Khusus (KLK) merupakan salah satu dari program pemerintah yang dilaksanakan di beberapa kota, salah satunya di Kota Surabaya yang bertujuan untuk memberikan layanan pendidikan bagi anak-anak dengan kondisi tersebut di atas. Program kelas layanan khusus SD ini adalah alternatif model pendidikan untuk menjaring anak usia SD yang belum bersekolah atau putus sekolah. Program KLK ini merupakan program yang mempersiapkan anak yang putus sekolah atau yang terlambat mengenyam pendidikan SD dengan cara memberikan bekal agar
anak tersebut siap memperoleh pelajaran di kelas reguler. Waktu persiapan untuk program ini bagi tiap anak berbeda, sesuai dengan kemampuan anak tersebut dalam penyesuaian diri terhadap pelajaran. Ini dibutuhkan waktu antara 3-12 bulan. Regresi logistik merupakan suatu metode statistika untuk menggambarkan hubungan antara variabel respon yang bersifat kategori dan variabel-variabel prediktor yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif (Agresti, 1990). Dengan menggunakan regresi logistik dapat menghitung peluang seorang siswa KLK untuk lulus kurang dari 6 bulan atau lebih dari 6 bulan dengan melihat beberapa variabel prediktor kontinu dan katagorik. Berdasarkan model yang diperoleh dapat ditentukan besarnya peluang siswa KLK dapat lulus setelah menempuh pendidikan di KLK selama kurang dari 6 bulan atau lebih dari 6 bulan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui karakteristik siswa KLK di Surabaya Utara, mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi lama kelulusan siswa KLK 1
di Surabaya Utara, serta memodelkannya baik secara serentak maupun secara individu. Dengan adanya penelitian diharapkan dapat menggambarkan keadaan siswa KLK di Surabaya Utara. Dengan demikian dapat memberikan masukan dalam mengambil kebijakan dari dinas terkait (guru atau dinas Pendidikan) dalam rangka penggunaan metode pembelajaran di KLK sehingga siswa KLK dapat lebih cepat menyelesaikan program penyesuaian di KLK. 2. Regresi Logistik Biner Analisis regresi logistik biner adalah suatu regresi logistik antara variabel respon dan variabel prediktor dimana variabel responnya terdiri dari dua kategori yaitu 0 dan 1, sehingga variabel respon tersebut mengikuti distribusi bernoulli dengan fungsi probabilitas sebagai berikut : (Agresti, 1990) y 1 y ; = 0, 1 (1) f yi ( x i ) (1 ( x i )) adalah peluang kejadian yang diakibatkan oleh variabel prediktor. Fungsi logistik adalah sebagai berikut : 1 , x f x (2) x i
1
i
e
Bentuk model regresi logistiknya adalah : exp(
π(x ) 1
0
exp(
1
x)
0
1
1
(5)
exp( 1
exp(
0
1 0
( xi ) i 1 n y
( x i ) i [1
x1 1
x1
... ...
k
xk) k
xk)
(6)
( x i )]
1 yi
(9) Apabila dilakukan transformasi logit terhadap model regresi logistik persamaan (9) maka didapatkan : l( ) = i 1
k j
x ij exp
k
1
exp
j
exp
n
j 0 i 1
i 1
x ij
j
k
x ij
exp
j 0
y i ln
j
exp
k j
x ij
1
exp
j 0
n
1
k
exp
x j ij
j
x ij
j 0
k
n
j 0
i 1
exp
j 0
i 1
x ij
j 0 k
1
j 0
1
1
k
exp
y i x ij
j
(10)
i
Berikut adalah nilai maksimum dari persamaan (10) yang disebut log likelihood (Agresti, 1990). L β
ln l β k
Model regresi logistik dengan lebih dari satu variabel prediktor disebut juga model berganda. Model regresi logistik dengan k variabel prediktor adalah : π(x)
n
l( )
n
( x)
1 yi
π xi
1
(8) Karena pengamatan bersifat independen maka likelihood pengamatan merupakan perkalian dari fungsi l ( ) likelihood masingmasing, misalnya dinyatakan :
(3)
( x)
ln
yi
π xi
xi
x)
Persamaan (3) tersebut kemudian ditransformasi yang dikenal dengan transformasi logit. Untuk memudahkan dalam mengestimasi parameternya maka transformasi logit ini digunakan untuk memperoleh fungsi g(x) yang linier dalam parameternya. g(x) = 0 1 x (4) dengan g ( x)
Model pada persamaan (6) ditransformasi menggunakan transformasi logit, menjadi g(x) = 0 x ... xk , 1 1 k k = jumlah parameter (7) Suatu model yang memiliki variabel respon biner, dimana antar pengamatan diasumsikan independen dan nilai harapan variabel responnya tidak linier terhadap parameter β, maka penduga β dapat diperoleh dengan metode maximum likelihood. Pada dasarnya metode maximum likelihood memberikan nilai dugaan β dengan memaksimumkan suatu fungsi likelihood. Fungsi likelihood yang dimaksimumkan adalah : (Hosmer dan Lemeshow, 2000)
n
n
y i x ij j 0
k
ln 1
j
i 1
i 1
exp
x ij
(11 )
j
j 0
Nilai diperoleh melalui turunan parsial pertama L(β) terhadap β sehingga persamaan (11) menjadi : L β j
n
n
x ij πˆ x i
y i x ij i 1
(12)
i 1
2
dengan
Statistik uji : k
ˆ
ˆ x j ij
exp k
1
ˆ x j ij
exp
Dimana : SE ( ˆ j )
j 0
Sedangkan untuk mengestimasi kovarians diperoleh dari turunan parsial kedua persamaan (11), diperoleh : 2
L β
n
x ij x iu j
i
1
(13)
i
i 1
u
Untuk u = j adalah estimasi varians, sehingga persamaan (13) dapat ditulis menjadi : 2
n
L( )
(
x ij
2
) j
2 i
1
(14)
i
i 1
dengan
(xi )
i
Pengujian estimasi parameter dilakukan untuk mengetahui apakah variabel yang ada dalam model memiliki hubungan dengan variabel responnya. Pengujiannya adalah sebagai berikut : (Hosmer dan Lemeshow, 2000) a. Uji Serentak Uji serentak dilakukan untuk mengetahui signifikansi parameter β secara keseluruhan atau serentak. Pengujian yang dilakukan sebagai berikut : H0 : β0 = β1 = ... = βk = 0 H1 : paling sedikit ada satu j ≠ 0 Statistik uji : n1
n1 G Likelihood
Ratio Test
2 Ln
n0
n
n0
n
(15)
n
πˆ x i
yi
1
πˆ x i
1 yi
i 1
dimana : n
n1
n
yi
; n0
i 1
1
yi
;n
n0
n1
i 1
Tolak H0 bila G > 2 ,v , dengan v yaitu banyaknya parameter yang ada dalam model (Hosmer dan Lemeshow, 2000). b. Uji Parsial Uji parsial digunakan untuk mengetahui signifikansi parameter β secara parsial. Pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut : H0 : j = 0 ; j = 1,2,...,k H0 :
SE ( ˆ j )
j 0
xi
j
≠0;
(16)
j
Wald (W)
2
(
j
)
Tolak H0 bila W > Zα/2 atau W < -Zα/2 Pengujian kesesuaian model digunakan untuk menilai apakah model dengan satu atau lebih variabel prediktor merupakan model yang sesuai atau tidak. Uji kesesuaian model menggunakan Uji Hosmer-Lemeshow test ( ). Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah model tanpa variabel-variabel yang signifikan merupakan model yang sesuai atau tidak. Pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut : H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan prediksi) H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan antara hasil observasi dengan prediksi) Statistik uji yang digunakan : Cˆ
g
l 1
nl ' π l
ol nl '
l
1
2
πl
(17)
dimana : n l ' = Banyaknya subjek pada grup ke-l ck
ok
y
j
, jumlah nilai variabel respon
j 1
pada grup ke-k Apabila g adalah jumlah grup yang bi-sa dibentuk oleh model yang sedang diuji dan α adalah tingkat kepercayaan maka H0 2 ditolak jika Cˆ (Hosmer dan Leme( g 2, ) show, 2000). Interpretasi koefisien model regresi logistik menggunakan odd ratio. Odds ratio (ψ) yaitu nilai yang menunjukkan besarnya pengaruh antara kategori satu dengan kategori dua (kategori dua terhadap respon dengan kategori pembanding) dalam satu variabel tersebut. Jika variabel respon dikategorikan dalam 2 kategori dan dinyatakan dengan 0 dan 1 dan variabel prediktor juga dibagi dalam 2 kategori dan dinyatakan dengan kode 0 dan 1. Sehingga akan didapatkan model dengan 2 nilai π(x) dan 2 nilai 1π(x). (18) exp 1 3
Apparent Error Rate (APER) merupakan ukuran yang dipakai untuk menghitung proporsi kesalahan klasifikasi (Johnson dan Wichern, 1992). Jika dilakukan pengklasifikasian untuk dua kelompok, maka penentuan kesalahan klasifikasi ditunjukkan pada Tabel 1 berikut. Tabel 1 Hasil Klasifikasi
Prediksi
Aktual
y1 y2 y1 n11 n12 y2 n21 n22 dimana : n11 : Jumlah subjek dari y1 tepat diklasifikasikan sebagai y1 n12 : Jumlah subjek dari y1 tidak tepat diklasifikasikan sebagai y2 n21 : Jumlah subjek dari y2 tidak tepat diklasifikasikan sebagai y1 n22 : Jumlah subjek dari y2 tepat diklasifikasikan sebagai y2 Nilai APER diperoleh dengan persamaan berikut : APER n 11
3.
n 12
n 21
n 12
n
21
(19) n 22
Program KLK dan Proses Belajar Program KLK ini bertujuan untuk mempersiapkan anak usia SD yang putus sekolah atau belum bersekolah karena alasan geografis dan ekonomi agar dapat melanjutkan atau memperoleh pendidikan formal di SD hingga tamat dan dapat melanjutkan hingga ke jenjang pendidikan SMP. Sasarannya anak-anak usia SD yang belum bersekolah atau putus sekolah di Indonesia. Kriteria peserta didik program KLK antara lain : a. Anak berusia 8 –14 tahun b. Belum bersekolah atau telah putus sekolah minimal 1(satu) tahun karena alasan ekonomi c. Memiliki orang tua/wali dan tempat tinggal yang tetap d. Tergolong anak normal bukan anak berkelainan mental Sekolah yang berhak menyelenggarakan program KLK adalah SDN yang berada di suatu lokasi dengan konsentrasi anak-
anak yang belum bersekolah atau putus sekolah dan memiliki minimal 3 (tiga) ruang kelas yang dapat dipergunakan untuk proses belajar mengajar KLK, serta memiliki murid KLK minimal 20 orang. Program KLK merupakan kelas sementara bukan kelas permanen dan pembelajarannya dilaksanakan di luar jadwal kelas regular. Setiap peserta didik diberi kesempatan selama 3 (tiga) bulan s/d 1 (satu) tahun duduk di KLK sampai ia memiliki kemampuan psikologis, sosiologis, dan akademis yang memadai untuk dialihkan ke kelas regular berdasarkan hasil tes penempatan (placement test). Peserta didik dibagi menjadi 3 (tiga) kelas yaitu kelas rangkap A (KRA) terdiri dari peserta didik dengan tingkat kelas 1 dan 2, kelas rangkap B (KRB) terdiri dari peserta didik dengan tingkat kelas 3 dan 4, dan kelas rangkap C (KRC) terdiri dari peserta didik dengan tingkat kelas 5 dan 6 (Anonim, 2009). Penelitian pendahulu tentang KLK dilakukan oleh M. Shodiq Abd. Wahid yang meneliti tentang manajemen pengelolaan KLK Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan rancangan studi multisitus di SDN Kutolimo 10 Mekar dan SDN Tanjungan 5 Mekar. Winkel (1997) berpendapat bahwa belajar pada manusia dapat dirumuskan sebagai suatu aktivitas mental atau psikis yang berlangsung dalam interaksi aktif dengan lingkungan, yang menghasilkan perubahanperubahan dalam pengetahuan dan nilai sikap. Menurut Wahyuningsih (2004), secara garis besar faktor-faktor yang mempengaruhi belajar dan prestasi belajar dapat digolongkan menjadi dua bagian, yaitu faktor internal dan faktor eksternal. a. Faktor internal Merupakan faktor yang berasal dari dalam diri siswa yang dapat mempengaruhi prestasi belajar. Faktor ini dapat dibedakan menjadi dua kelompok, yaitu : - Faktor fisiologis
4
Dalam hal ini, faktor fisiologis yang dimaksud adalah faktor yang berhubungan dengan kesehatan dan pancaindera. - Faktor psikologis Ada banyak faktor psikologis yang dapat mempengaruhi prestasi belajar siswa, antara lain adalah faktor intelegensi, sikap, dan motivasi. Mustakim (2001) menyatakan bahwa perhatian siswa dalam proses belajar menentukan prestasi belajar. Makin intensif perhatian belajar maka makin berhasil proses belajar tersebut. b. Faktor eksternal Selain faktor-faktor yang ada dalam diri siswa, ada hal-hal lain di luar diri yang dapat mempengaruhi prestasi belajar yang akan diraih, antara lain adalah : - Faktor lingkungan keluarga, meliputi sosial ekonomi keluarga, pendidikan orang tua, perhatian orang tua dan suasana hubungan antara anggota keluarga - Faktor lingkungan sekolah, meliputi sarana dan prasarana, kompetensi guru dan siswa, kurikulum dan metode mengajar - Faktor lingkungan masyarakat dimana lingkungan siswa akan mempengaruhi prestasi belajar siswa. Pribadi (1987) menyatakan bahwa gejala-gejala kenakalan anak akibat pengaruh lingkungannya seperti sering membolos dan lebih banyak bermain daripada belajar akan mempe-ngaruhi efektifitas belajar siswa tersebut. 4. Metodologi Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data sekunder merupakan data siswa yang telah lulus KLK dan masih sekolah di SD penyelenggara KLK sampai tahun 2009. Sedangkan data primer diperoleh dengan cara melakukan survey terhadap populasi siswa yang telah lulus KLK dan masuk di kelas reguler yang saat ini masih sekolah di SD penyelenggara KLK di kawasan Surabaya Utara. Jumlah responden sebanyak 60 siswa. Penelitian dilakukan di SDN Pegirian I dan SDN Wonokusumo XII yang terletak di kecamatan Semampir.
Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. a. Variabel respon, terdiri atas dua kategori yaitu: - Siswa KLK yang lulus kurang dari 6 bulan, diberi kode 1 - Siswa KLK yang lulus lebih dari 6 bulan, diberi kode 0 b. Variabel-variabel prediktor Tabel 2 Variabel Prediktor
Var
Keterangan
X1
Jenis Kelamin
X2
Umur Adanya Saudara yang Putus Sekolah Jumlah Saudara Status Kependudukan Bapak
X3 X4 X5
X6
Lama Tinggal di Surabaya
X7
Apakah pernah sekolah sebelumnya
X8
Lama Belajar di rumah
X9
Perhatian Orang Tua
X10
Aktivitas di luar sekolah
Koding Data 0 : Laki-Laki 1 : Perempuan Kontinyu 0 : tidak ada 1 : Ada Kontinyu 0 : penduduk asli 1 : pendatang 0 : kurang dari 5 tahun 1 : 6-10 tahun 2 : lebih dari 10 tahun 0 : tidak pernah 1 : pernah 0 : tidak belajar 1 : kurang dari 1 jam sehari 2 : lebih dari 1 jam sehari 0 : tidak ada perhatian 1 : ada perhatian 0 : bekerja 1 : tidak bekerja
Langkah analisis dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut : - Untuk mengetahui karakteristik siswa KLK dilakukan analisis deskriptif dan tabulasi silang. - Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi lama siswa belajar di KLK dan seberapa besar faktor-faktor 5
tersebut mempengaruhi variabel respon dilakukan analisis regresi logistik biner dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Menentukan model regresi logistik berganda untuk semua variabel prediktor dengan variabel respon. b. Melakukan uji signifikansi parameter dari setiap model regresi logistik berganda untuk mengetahui variabelvariabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon. c. Menentukan model regresi logistik univariat antara variabel respon dengan masing-masing variabel prediktor. d. Melakukan pengujian secara serentak dan parsial terhadap model yang diperoleh. e. Melakukan uji kesesuaian model (goodness of fit). f. Menginterpretasikan model regresi logistik berganda dan odds ratio yang diperoleh. g. Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik berganda. 5. Karakteristik Siswa KLK Siswa KLK di Surabaya Utara sebanyak 57% berjenis kelamin laki-laki dan 43% siswa berjenis kelamin perempuan. Namun perbedaan jumlah tersebut tidak terlalu signifikan. Usia siswa KLK di Surabaya Utara saat pertama kali mengikuti program ini yang ditampilkan pada Gambar 1 menunjukkan bahwa mayoritas usia siswa pertama kali masuk KLK di Surabaya Utara adalah usia 8 tahun yaitu sebanyak 27%. Terbanyak kedua adalah siswa dengan usia 10 tahun yaitu sebanyak 22%, dan disusul berturutturut oleh siswa dengan usia 9 tahun, 7 tahun, 11 tahun, 12 tahun, dan 13 tahun.
Gambar 1 Usia Siswa KLK
Di antara siswa yang mengikuti program KLK tersebut, sebanyak 43% pernah menginjak bangku sekolah sebelumnya dan sisanya sebanyak 57% tidak pernah bersekolah sebelum mengikuti program KLK ini. Siswa yang pernah sekolah sebelumnya mengalami drop out dari sekolah tersebut dengan beberapa alasan, antara lain karena tidak mempunyai biaya untuk membayar uang sekolah dan membeli buku-buku pelajaran. Alasan lainnya adalah mengikuti kepindahan orang tuanya ke Surabaya serta alasan akibat dikeluarkan sekolah karena tidak bisa mengikuti pelajaran dengan baik dan alasan tidak naik kelas di sekolah asal. Dilihat dari segi status kependudukan bapak, dimana mayoritas orang tua siswa KLK di Surabaya Utara merupakan penduduk pendatang dari luar Surabaya yaitu sebanyak 82%. Daerah asal penduduk pendatang di wilayah Surabaya Utara tersebut mayoritas berasal dari Pulau Madura. Dalam berkomunikasi sehari-hari, mereka kebanyakan menggunakan bahasa Madura. Sedangkan yang berkomunikasi menggunakan bahasa Jawa hanya sebanyak 26.7%. Hampir separuh dari orang tua siswa yang menempati tempat tinggal di Surabaya di rumah kontrak/sewa yaitu sebesar 53%. Dengan tinggal di rumah kontrak/sewa tersebut maka kemungkinan siswa untuk drop out akan besar karena mengikuti kepindahan tempat tinggal orang tuanya. Tingginya angka putus sekolah di kawasan Surabaya Utara juga disebabkan oleh kondisi ekonomi masyarakatnya yang masih rendah. Hal itu tergambar dari jenis pekerjaan Bapak dari siswa KLK yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Jenis Pekerjaan Orang Tua Siswa KLK
6
Pada Gambar 2 di atas terlihat bahwa mayoritas Bapak dari siswa KLK di Surabaya Utara berprofesi sebagai kuli/buruh dan tukang becak yaitu sebesar 32% dan 30%. Untuk kuli/buruh disini adalah kuli bangunan, kuli pelabuhan di Tanjung Perak, serta buruh pabrik. Sedangkan yang berprofesi sebagai wiraswasta sebesar 17% termasuk di dalamnya adalah penjahit, usaha bengkel, tukang parkir, serta usaha jasa penitipan motor di pelabuhan. Orang tua yang berprofesi sebagai sopir sebesar 8%. Sopir disini adalah sopir bemo, sopir taksi, dan tukang ojek. Sebesar 5% berprofesi sebagai pedagang, yaitu pedagang kain serta pedagang barang-barang bekas. Orang tua yang tidak bekerja atau yang sudah meninggal sebesar 8%. Dari 60 siswa KLK di Surabaya Utara, hanya sebanyak 63% yang ibunya bekerja sedangkan 37% yang lainnya tidak bekerja. Masih banyaknya ibu yang tidak bekerja tersebut juga merupakan salah satu faktor yang menyebabkan status ekonomi keluarga juga masih rendah karena kehidupan ekonomi hanya ditopang oleh orang tua laki-laki saja. Kesulitan ekonomi keluarga juga semakin diperparah karena keluarga tersebut menanggung hidup anggota keluarganya dimana mayoritas siswa KLK di Surabaya Utara mempunyai jumlah saudara 2-4 orang. Sedangkan untuk keluarga dengan jumlah saudara yang lebih dari 5 orang juga relatif banyak. Selengkapnya dapat dilihat di Gambar 3.
Gambar 3 Jumlah Saudara Siswa KLK
Dengan anggota keluarga yang besar dimana mayoritas kehidupan ekonomi keluarga hanya bergantung pada hasil pekerjaan
bapak dengan jenis pekerjaan seperti pada Gambar 2 maka keluarga tersebut akan rawan terhadap adanya kasus anak putus sekolah. Hampir separuh (47%) dari siswa KLK di Surabaya Utara memiliki saudara yang putus sekolah. Hal itu menggambarkan bahwa siswa KLK di Surabaya Utara berasal dari keluarga yang masih rendah kesadaran dan minat terhadap dunia pendidikan akibat faktor ekonomi yang masih sulit. Program KLK ini ditujukan salah satunya untuk anak yang putus sekolah atau drop out dari sekolah sebelumnya. Untuk KLK di Surabaya Utara ini sebanyak 43% siswanya pernah sekolah sebelum mengikuti program KLK. Karena mayoritas siswa KLK berasal dari keluarga yang tidak mampu secara ekonomi, maka masih terdapat beberapa siswa yang membantu orang tuanya bekerja agar dapat menambah penghasilan bagi keluarga tersebut. Sebanyak 10% siswa KLK di Surabaya Utara yang bekerja di luar kegiatan sekolahnya. Mereka bekerja sebagai buruh/ kuli bangunan dan pekerjaan serabutan lain yang dapat menghasilkan uang. Siswa yang bekerja tersebut harus mendapatkan perhatian lebih dari pihak sekolah karena mereka berpeluang besar untuk berhenti sekolah akibat pekerjaannya tersebut. Dari hasil analisis tabulasi silang dimana dilihat dari perbedaan proporsi yang cukup besar dalam membedakan anak yang lulus KLK kurang dari 6 bulan dan lebih dari 6 bulan. Anak yang mempunyai saudara yang putus sekolah, sebelum mengikuti program KLK ini tidak pernah menempuh pendidikan formal sebelumya, ketika mengikuti program KLK ini selama di luar jam sekolah mereka tidak belajar atau belajar kurang dari 1 jam setiap harinya, dalam proses belajar di rumah mereka belajar sendiri tanpa ada pendamping maka akan cenderung lulus dari program KLK ini lebih dari 6 bulan dibandingkan dengan anak yang tidak mempunyai saudara yang putus sekolah, sebelum masuk KLK pernah bersekolah sebelumnya, setiap harinya belajar di rumah selama lebih dari 1 jam dan selama belajar di rumah mereka di7
temani oleh keluarga atau belajar dengan temannya maka akan cenderung lulus KLK kurang dari 6 bulan. 6. Analisis Regresi Logitik secara Serentak Untuk memperoleh model yang terbaik dan variabel yang berpengaruh secara signifikan secara serentak maka dilakukan eliminasi backward wald. Hipotesis yang digunakan untuk uji serentak ini adalah : H0 : β1 = β2 = ... = β10 = 0 H1 : paling sedikit ada satu βj ≠ 0 Hasil analisis secara serentak dapat dilihat pada Tabel 3. Variabel
B
Sig.
Exp (B)
X1 (1) X2 X3 (1) X4 X5 (1) X6 (1) X6 (2) X7 (1) X8 (1) X8 (2) X9 (1) X10 (1) Constant
1.217 -0.004 -0.535 0.198 0.892 0.94 1.607 -0.640 -2.746 -1.576 -1.744 -2.250 1.909
0.166 0.991 0.585 0.414 0.377 0.364 0.17 0.449 0.040* 0.054* 0.039* 0.097* 0.002*
3.379 0.996 0.586 1.219 2.439 2.561 4.988 0.527 0.064 0.207 0.175 0.105 6.743
*) signifikan untuk α = 10%
Berdasarkan Tabel 2 maka terlihat bahwa nilai signifikansi variabel yang mempengaruhi lama belajar siswa KLK untuk transfer ke kelas reguler yang kurang dari α (α = 10%) adalah variabel lama belajar, teman belajar, dan bekerja tidaknya siswa tersebut di luar sekolah, maka H0 ditolak yang berarti bahwa variabel-variabel tersebut berpengaruh secara serentak dalam menentukan lama siswa menem-puh masa studi di KLK. Berdasarkan hasil analisis tersebut maka dapat disusun model regresi logistiknya sebagai berikut : exp (1.909 - 2.746X 1
8
exp (1.909 - 2.746X
(1) - 1.576X
8
(1) - 1.576X 8
(2) - 1.744X
9
(2) - 1.744X 8
(1) (1) 9
Cˆ
10
l 1
Tabel 3 Hasil Analisis Secara Serentak
( x)
Untuk menguji kesesuaian model apakah model sesuai dalam artian tidak ada perbedan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model dilakukan dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut : H0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model) Statistik uji yang digunakan adalah :
2.25X
10
2.25X
(1) ) 10
(1) )
nl ' π l
ol nl '
l
1
2
πl
Berdasarkan Hosmer and Lemeshow Test diperoleh nilai Cˆ 0 .808 dan nilai 2 = 12.017 sehingga gagal tolak H0 ( 7 ; 0 .1 ) atau model sudah sesuai artinya tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model. Besarnya pengaruh pada masing-masing variabel prediktor yang signifikan dapat dijelaskan sebagai berikut. a. Lama Belajar (X8) Siswa KLK di Surabaya Utara yang setiap harinya belajar kurang dari 1 jam memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.064 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar di rumahnya. Sedangkan siswa yang belajar di rumahnya lebih dari 1 jam tiap harinya memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.207 kali lebih besar dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar. Hal ini berarti semakin berkurangnya intensitas belajar siswa di rumah maka kecenderungan siswa untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan akan semakin kecil. b. Perhatian Orang Tua (X9) Siswa KLK di Surabaya Utara yang diberi perhatian oleh orang tua dalam proses belajar di rumah baik memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.175 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang tidak ada perhatian dari keluarga. Hal ini berarti siswa yang dalam proses belajar di rumah semakin tidak diberi perhatian maka kecenderungan siswa untuk 8
lulus KLK kurang dari 6 bulan akan semakin kecil. c. Kegiatan di Luar Jam Sekolah (X10) Siswa KLK di Surabaya Utara yang aktivitas di luar jam sekolah adalah tidak bekerja memiliki kecenderungan 0.105 kali lebih besar untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan jika dibandingkan dengan siswa yang aktivitas di luar jam sekolah bekerja. Regresi logistik secara parsial bertujuan untuk melihat pengaruh masing-masing variabel independen secara individu terhadap variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : βj = 0 H1 : βj ≠ 0 , j = 1, 2, ..., 10 Pada Tabel 4 terlihat bahwa dengan α = 10% maka secara parsial variabel ada tidaknya saudara yang putus sekolah, lama tinggal di Surabaya, pernah tidaknya sekolah sebelumnya, lama belajar setiap harinya, dan ada tidaknya pendamping dalam belajar berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara karena nilai signifikannya kurang dari α. Berdasarkan hasil analisis di atas maka dapat dijelaskan hubungan variabelvariabel tersebut adalah sebagai berikut : 1. Variabel Ada Tidaknya Saudara yang Putus Sekolah (X3) Variabel ini hanya berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara secara parsial saja. Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai odd ratio sebesar 0.228 artinya siswa KLK yang tidak memiliki saudara yang putus sekolah cenderung akan lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.228 kali lebih besar dibandingkan siswa yang memiliki saudara yang putus sekolah. 2. Lama Tinggal di Surabaya (X6) Variabel ini secara parsial saja berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara. Siswa yang tinggal di Surabaya selama 6-10 tahun memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan sebesar 3.75 kali dibandingkan siswa yang tinggal di Surabaya kurang dari 5 tahun.
Tabel 4 Hasil Regresi Logistik secara Parsial
Variabel X1 (1)
B 0.203
Sig. 0.700
Exp (B) 1.224
Constant
-0.357
0.306
0.700
X2
0.028
0.864
1.028
Constant
-0.523
0.729
0.593
X3 (1)
1.478
0.009*
0.228
Constant
-1.099
0.012*
0.333
X4
-0.097
0.527
0.908
Constant
0.002
0.996
1.002
X5 (1)
0.554
0.410
1.740
Constant
-0.372
0.201
0.69
X6 (1)
1.322
0.048*
3.750
X6 (2)
0.588
0.356
1.800
Constant
-0.811
0.056*
0.444
X7 (1)
1.658
0.003*
5.247
Constant
-1.022
0.009*
0.360
X8 (1)
-4.043
0.000*
0.018
X8 (2)
-2.182
0.002*
0.113
Constant
1.335
0.008*
3.800
X9 (1)
-2.785
0.000*
0.062
Constant
1.099
0.012*
3.000
X10 (1)
1.461
0.196
4.310
Constant
-1.609
0.142
0.200
*) Signifikan dengan α = 10%
3. Pernah Tidaknya Sekolah Sebelumnya (X7) Variabel ini hanya berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara secara parsial saja. Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai odd ratio sebesar 0.191 artinya siswa KLK yang pernah bersekolah sebelumnya cenderung akan lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.191 kali lebih besar dibandingkan siswa yang tidak pernah sekolah sebelumnya. 4. Lama Belajar (X8) Siswa KLK di Surabaya Utara yang setiap harinya belajar kurang dari 1 jam memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.018 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar 9
di rumahnya. Sedangkan siswa yang belajar di rumahnya lebih dari 1 jam tiap harinya memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.113 kali lebih besar dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar. 5. Perhatian Orang Tua (X9) Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai odd ratio sebesar 0.062 artinya siswa KLK dimana dalam proses belajar di rumah jika mendapat perhatian orang tua maka siswa tersebut berpotensi 0.062 kali akan lulus KLK kurang dari 6 bulan. Setelah diperoleh model regresi logistik sudah layak setelah dilakukan pengujian, kemudian dilakukan analisis ketepatan klasifikasi model regresi logistik tersebut. Ketepatan prediksi model yang diperoleh adalah sebesar 83.3% diketahui dengan cara: 100
28
22
%
83 . 3 %
7. Daftar Pustaka
60
Untuk lebih jelasnya disajikan dalam Tabel 5 berikut ini. Tabel 5 Ketepatan Hasil Prediksi Model Prediksi
Observasi
waktu kurang dari 6 bulan pernah bersekolah sebelumnya, rata-rata lama belajar di rumah selama lebih dari 1 jam sehari, dan mendapatkan perhatian orang tua dalam proses belajar di rumah sedangkan untuk siswa yang lulus KLK lebih dari 6 bulan kebanyakan mereka di rumah tidak belajar atau belajar kurang 1 jam sehari 2. Variabel lama belajar, perhatian orang tua, dan bekerja tidaknya siswa tersebut di luar sekolah, berpengaruh secara serentak dalam menentukan lama siswa menempuh masa studi di KLK. 3. Secara parsial variabel ada tidaknya saudara yang putus sekolah, lama tinggal di Surabaya, pernah tidaknya sekolah sebelumnya, lama belajar, perhatian orang tua berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara.
> 6 bulan
≤ 6 bulan
Persentase kebenaran
> 6 bulan
28
6
82.4
≤ 6 bulan
4
22
84.6
Persentase
83.3
Dari 60 siswa yang diprediksi tidak tepat sebanyak 10 orang, terbagi atas siswa yang lama studi di KLK kurang dari 6 bulan namun hasil prediksi lebih dari 6 bulan sebanyak 4 orang. Sedangkan siswa dengan lama studi lebih dari 6 bulan namun hasil prediksi kurang dari 6 bulan sebanyak 6 orang. 6. Kesimpulan Dari hasil analisis data hasil survey terhadap siswa KLK di Surabaya Utara maka diperoleh hasil sebagai berikut. 1. Karakteristik siswa KLK di Surabaya Utara sebagian besar merupakan penduduk pendatang dari luar Surabaya. KLK ini didominasi oleh siswa kelas rangkap A yaitu setara kelas 1 dan 2 yaitu sebesar 70%. Mayoritas siswa KLK yang bisa transfer ke kelas reguler dalam kurun
Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. New York : John Wiley and Sons. Anonim.2009.www.koranpendidikan.com/artikel/391 3/tentang-klk-di-sd.html. Diakses pada tanggal 30 September 2009 pukul 16.09 WIB. Hosmer, D. W. and Lemeshow, S. 2000. Applied Logistic Regression Second Edition. USA : John Wiley and Sons, Inc. Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. 1992. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey : Prentice Hall. Kompas (Jakarta). 2009. 23 Agustus. Siswa Miskin di Surabaya Utara Rawan Putus Sekolah. Mustakim. 2001. Psikologi Pendidikan. Semarang : Pustaka Pelajar. Pribadi, Sikun. 1987. Mutiara-Mutiara Pendidikan. Jakarta : Erlangga. Wahid, M. Shodiq Abd. 2009. Disertasi : Manajemen Penyelenggaraan Pendidikan Model Kelas Layanan Khusus (Studi Multisitus di SDN Kotalimo 10 Mekar dan SDN Tanjungan 5 Mekar). Pasca Sarjana Universitas Negeri Malang. Wahyuningsih, Amalia Sawitri. 2004. Skripsi : Hubungan Antara Kecerdasan Emosional dengan Prestasi Belajar pada Siswa Kelas II SMU Lab School Jakarta Timur. Universitas Persada Indonesia Jakarta. Winkel, WS. 1997. Psikologi Pendidikan dan Evaluasi Belajar. Jakarta : Gramedia.
10
