IDENTIFY FACTORS AFFECTING STUDENT ACHIEVEMENT USING THE BINARY LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS
IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER
Abstrak
Keberhasilan mahasiswa dalam menyelesaikan program studinya ditunjukkan dengan prestasi yang tercermin dalam Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mereka. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dinyatakan dalam bentuk numerik dan merupakan prestasi akademik yang dihitung berdasarkan seluruh mata kuliah yang ditempuh pada semua semester yang telah dilalui mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model faktor eksternal yang mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan variabel yang mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Variabel respon dalam penelitian ini adalah Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang kategoris dan terbagi dalam dua kategori. Metode yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Penelitian ini menggunakan data primer dengan subjek penelitian adalah mahasiswa semester dua, tiga, dan empat pada Jurusan Pendidikan Matematika Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Indikator pada instrumen dapat dikategorikan valid dan reliabel untuk mengukur variabel pelayanan, pembelajaran, sarana dan prasarana, serta minat mahasiswa memasuki perguruan tinggi. Hasil analisis regresi logistik biner menunjukkan bahwa pelayanan berpengaruh signifikan terhadap Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), selain itu pembelajaran, sarana, sarana prasarana, dan jumlah mahasiswa yang mendaftar kuliah berpengaruh namun tidak signifikan terhadap Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
Agresti, A. (2019). An introduction to categorical data analysis (Third; R. S. T. David J. Balding, Noel A. C. Cressie, Garrett M. Fitzmaurice, GeofH. Givens, Harvey Goldstein, Geert Molenberghs, DavidW. Scott, Adrian F. M. Smith, Ed.). Florida: John Wiley & Sons, Inc.
Bozpolat, E. (2016). Investigation of the self-regulated learning strategies of students from the faculty of education using ordinal logistic regression analysis. Kuram ve Uygulamada Egitim Bilimleri, 16(1), 301–318. https://doi.org/10.12738/estp.2016.1.0281.
Dhania, D. R. (2010). Pengaruh stres kerja, beban kerja terhadap kepuasan kerja (studi pada medical representatif di kota kudus). Jurnal Psikologi Universitas Muria Kudus, 1(1), 15–23.
Frankel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2020). How to design and evaluate research in education (2nd ed., vol. 21; v. malinee & v. b. associates, eds.). New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Black, W. C., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis. https://doi.org/10.1002/9781119409137.ch4.
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression by David W. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Indrajit, R. E., & Djokopranoto, R. (2004). Manajemen perguruan tinggi moderen.
Nadziruddin, U. (2006). Faktor internal yang berkontribusi terhadap pencapaian indeks prestasi kumulatif pada mahasiswa program A FIK unpad. Ilmu Pendidikan.
Oke, J. A.Akinkunmi, W. B, Etebefia, S. O. (2019). Use of correlation, tolerance and variance inflation factor. Global Scientific Journal, 7(5), 652–659.
Peng, C. Y. J., Lee, K. L., & Ingersoll, G. M. (2002). An introduction to logistic regression analysis and reporting. Journal of Educational Research, 96(1), 3–14. https://doi.org/10.1080/00220670209598786.
Rugutt, J. K., & Chemosit, C. C. (2005). A study of factors that influence college academic achievement: a structural equation modeling approach. Journal of Educational Research & Policy Studies, 5(1), 66–90. Retrieved from https://eric.ed.gov/?id=EJ846830.
Sayidah, N., Ady, S. U., Supriyati, J., Sutarmin, Winedar, M., Mulyaningtyas, A., & Assagaf, A. (2019). Quality and university governance in Indonesia. International Journal of Higher Education, 8(4), 10–17. https://doi.org/10.5430/ijhe.v8n4p10.
Semer, C., & Harmening, D. S. (2015). Exploring significant factors that impact the academic success of student veterans in higher education. Journal of Higher Education Theory & Practice, 15(7).
Senaviratna, N. A. M. R., & A. Cooray, T. M. J. (2019). Diagnosing multicollinearity of logistic regression model. Asian Journal of Probability and Statistics, 5(2), 1–9. https://doi.org/10.9734/ajpas/2019/v5i230132.
Setyawati, D. (2020). Analysis of perceptions towards the rooftop photovoltaic solar system policy in Indonesia. Energy Policy, 1444, 111569. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111569.
Suti, M., Syahdi, M. Z., & Didiharyono. (2020). Tata kelola perguruan tinggi dalam era teknologi informasi dan digitalisasi. JEMMA (Journal of Economic, Management and Accounting), 3(2), 203. https://doi.org/10.35914/jemma.v3i2.635.
Sweet, S., & Martin, K. G. (2014). Data Analysis with SPSS: A first Course in Applied Statistics. Boston.
Syamsuryadin, S., & Wahyuniati, C. F. S. (2017). Uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian kuantitatif. Jorpres (Jurnal Olahraga Prestasi), 13(1), 53–59. https://doi.org/10.21831/jorpres.v13i1.12884.
Tampil, Y., Komaliq, H., & Langi, Y. (2017). Analisis regresi logistik untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi indeks prestasi kumulatif (IPK) mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado. D’CARTESIAN: Jurnal Matematika Dan Aplikasi, 6(2), 56–62. https://doi.org/10.35799/dc.6.2.2017.17023.
Yanti, R., Windarto, A. P., & Suhada, S. (2019). Analisis faktor yang mempengaruhi ipk mahasiswa terhadap penentuan kualitas proses pembelajaran dengan metode electre II. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 36–41. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1696.
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##
