Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Opini Mahasiswa TPB IPB Tahun Akademik 2005/2006 Untuk Memilih Mayor Statistika Sebagai Pilihan Pertama

(1)

KARLINA SERAN. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Opini Mahasiswa TPB

IPB untuk Memilih Statistika sebagai Mayor Pilihan Pertama. Dibimbing oleh Ir.

BUNAWAN SUNARLIM, MS dan Ir. BAMBANG SUMANTRI.

Kurikulum mayor minor yang mulai diterapkan pada tahun 2005 ini

memberikan variasi dan keluwesan bagi mahasiswa untuk dapat mengenali

potensi diri sehingga dapat menentukan yang terbaik bagi dirinya. Perubahan

kurikulum inipun menjadikan setiap program studi berusaha keras menarik minat

mahasiswa baru untuk memilih program studi mereka sebagai mayor, tak

terkecuali program studi statistika. Bagaimana sebenarnya opini mahasiswa baru

mengenai Statistika ditunjukkan melalui analisis statistika deskriptif Sedangkan

analisis regresi logistik mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang

mempengaruhi opini mahasiswa TPB-IPB memilih statistika sebagai mayor

pilihan pertama.

Sebanyak 35% dari 300 mahasiswa TPB-IPB beropini menjadikan statistika

sebagai mayor pilihan pertama dan sisanya menjatuhkan pilihan pada mayor lain

seperti Agribisnis,Teknologi Pangan dan Gizi, Teknologi Industri Pertanian,dan

Ilmu Komputer. Dari 203 mahasiswa yang sudah pernah mendapatkan informasi

tentang statistika sebagian besar mendapatkannya dari teman, kakak kelas dan

open house statistika.

(2)

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI OPINI

MAHASISWA TPB IPB TAHUN AKADEMIK 2005/2006

UNTUK MEMILIH MAYOR STATISTIKA SEBAGAI

PILIHAN PERTAMA

KARLINA SERAN

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(3)

UNTUK

(4)

RINGKASAN

KARLINA SERAN. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Opini Mahasiswa TPB

IPB untuk Memilih Statistika sebagai Mayor Pilihan Pertama. Dibimbing oleh Ir.

BUNAWAN SUNARLIM, MS dan Ir. BAMBANG SUMANTRI.

Kurikulum mayor minor yang mulai diterapkan pada tahun 2005 ini

memberikan variasi dan keluwesan bagi mahasiswa untuk dapat mengenali

potensi diri sehingga dapat menentukan yang terbaik bagi dirinya. Perubahan

kurikulum inipun menjadikan setiap program studi berusaha keras menarik minat

mahasiswa baru untuk memilih program studi mereka sebagai mayor, tak

terkecuali program studi statistika. Bagaimana sebenarnya opini mahasiswa baru

mengenai Statistika ditunjukkan melalui analisis statistika deskriptif Sedangkan

analisis regresi logistik mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang

mempengaruhi opini mahasiswa TPB-IPB memilih statistika sebagai mayor

pilihan pertama.

Sebanyak 35% dari 300 mahasiswa TPB-IPB beropini menjadikan statistika

sebagai mayor pilihan pertama dan sisanya menjatuhkan pilihan pada mayor lain

seperti Agribisnis,Teknologi Pangan dan Gizi, Teknologi Industri Pertanian,dan

Ilmu Komputer. Dari 203 mahasiswa yang sudah pernah mendapatkan informasi

tentang statistika sebagian besar mendapatkannya dari teman, kakak kelas dan

open house statistika.

(5)

PILIHAN PERTAMA

KARLINA SERAN

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Sains pada

Departemen Statistika

DEPARTEMEN STATISTIKA

(6)

Judul : Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Opini Mahasiswa TPB IPB untuk

Memilih Mayor Statistika sebagai Pilihan Pertama

Nama : Karlina Seran

NRP :

G14101035

Menyetujui :

Pembimbing I,

Pembimbing II,

Ir. Bunawan Sunarlim, MS

Ir. Bambang Sumantri

NIP.

130367088

NIP.

130779511

Mengetahui :

Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Institut Pertanian Bogor

Prof. Dr. Ir. Yonny Koesmaryono, M.S

NIP. 131473999

(7)

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini, yang berjudul ”Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Opini Mahasiswa TPB IPB untuk Memilih Mayor Statistika sebagai Pilihan Pertama”.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada Bapak Ir. Bunawan Sunarlim, MS dan Bapak Ir. Bambang Sumantri selaku pembimbing atas bimbingan dan saran yang telah diberikan. Selain itu penulis juga ingin mengucapkan terimakasih kepada :

1. Bapak,Ibu tercinta, kakak dan adikku serta seluruh keluarga atas segala doa , kasih sayang serta dukungan yang diberikan kepada penulis selama ini.

2. Seluruh dosen Departemen Statistika IPB yang telah memberikan bekal ilmu kepada penulis. 3. Bapak-Ibu pengelola Asrama TPB-IPB periode 2005/2006 yang telah membantu memberikan

izin dan informasi selama dilaksanakannya survei penelitian ini.

4. Fitria, Lia Angdelina, Deni, dan Tyo yang telah turut membantu penulis selama survei. Yanti dan Santi yang ikut membantu dengan pinjaman literaturnya. Serta Teny (THH’39) yang telah ikut membantu dalam proses penulisan karya ilmiah ini.

5. Semua teman-teman STK’38, terima kasih atas kebersamaannya selama di Statistika IPB. 6. Terima kasih kepada Bu Dedeh, Bang Sudin, Bu Markonah, Bu Sulis, Pak Herman,

Durrohman, dan seluruh staf Departemen Statistika yang telah banyak membantu penulis selama perkuliahan di Statistika.

7. STK’39 dan STK’40, terima kasih atas kesediaannya sebagai pembahas dan forum dalam seminar.

8. Temen-temenku di kost ”Adinda”, terima kasih atas dukungan dan doanya.

9. Kepada semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, yang telah banyak membantu terselesaikannya karya ilmiah ini.

Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat, terlepas dari kekurangan yang ada. Kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan demi kebaikan tulisan ini.

Bogor, November 2006

(8)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Semarang pada tanggal 19 Juni 1983 sebagai anak kedua dari tiga bersaudara, pasangan Bapak Dawid Muhamad (Alm) dan Ibu Kadaryati.

Penulis menyelesaikan sekolah di SMU Negeri 5 Semarang, dan pada tahun yang sama lulus seleksi masuk IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB dengan memilih Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam. Pada bulan Maret sampai April 2005, penulis melakukan praktek lapang di Dinas Kehutanan Propinsi Jawa Tengah.

(9)

Halaman

DAFTAR TABEL... vii

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN ... vii

PENDAHULUAN... 1

Latar Belakang. ... 1

Tujuan. ... . ... 1

TINJAUAN PUSTAKA... . ... 1

Kurikulum Sistem Mayor Minor IPB... . ... 1

Analisis Statistika Deskriptif ... ... ... 1

Penarikan Contoh Acak Sederhana ... .. .... 1

Analisis Regresi Logistik. ... . ... 1

Jalur Masuk IPB. ... ... 2

BAHAN DAN METODE. ... ... 3

Bahan Penelitian ... ... 3

Metode Penelitian... ... 3

HASIL DAN PEMBAHASAN ... . ... 3

Deskripsi Mahasiswa TPB Tahun Akademik 2005/2006... . ... 3

Analisis Regresi Logistik ... . ... 5

Interpretasi Koefisien ... ... 6

KESIMPULAN. ... . .... 7

SARAN. ... .... .. 7

(10)

DAFTAR TABEL

Halaman

1. Tabel 1. Tabulasi silang antara jenis kelamin dengan minat

mahasiswa memilih mayor Statistika. ... 3

2. Tabel 2. Mayor selain Statistika yang diminati oleh mahasiswa TPB... 4

3. Tabel 3. Sumber informasi tentang Statistika bagi mahasiswa TPB. ... 5

4. Tabel 4. Analisis regresi logistik dengan model reduksi I... 5

5. Tabel 5. Analisis regresi logistik dengan model reduksi II. ... 6

6. Tabel 6. Nilai dugaan rasio odds regresi logistik ... 7

DAFTAR GAMBAR 1. Gambar 1. Pengelompokan mahasiswa TPB berdasarkan jalur masuk IPB...

4

2.

Gambar 2. Pengelompokan mahasiswa TPB berdasarkan asal SMU. ... 4

3. Gambar 3. Pie chart opini mahasiswa TPB untuk memilih mayor Statistika. ... 4

DAFTAR LAMPIRAN 1. Lampiran 1. Peubah penjelas beserta peubah boneka yang terbentuk... 8

2. Lampiran 2. Kuesioner Penelitian ... 11

(11)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Tahun 2005 ini IPB mulai menerapkan kurikulum baru yaitu sistem mayor minor. Dalam kurikulum sistem mayor-minor akan terdapat variasi dan keluwesan bagi mahasiswa untuk menentukan yang terbaik bagi dirinya. Variasi bidang keahlian utama (mayor) maupun keahlian penunjang (minor) serta mata ajaran pilihan sangat tinggi tanpa mengurangi jati diri kesarjanaan lulusan. Hal ini memungkinkan mahasiswa mampu beradaptasi lebih dahulu sebelum menekuni bidang keahlian utamanya dan dapat mengenali potensi dirinya sehingga tidak akan ada istilah “salah masuk jurusan” (Institut Pertanian Bogor, 2005).

Adanya perubahan kurikulum ini pun menjadikan setiap program studi berusaha keras untuk menarik minat mahasiswa baru agar mahasiswa baru memilih program studi mereka sebagai bidang keahlian utamanya (mayor), tak terkecuali bagi program studi Statistika. Oleh karena itu perlu dikaji lebih jauh tentang bagaimana sebenarnya opini mahasiswa baru terhadap Statistika dan faktor-faktor apa saja yang membuat mereka tertarik masuk Statistika.

Dalam penelitian ini respon yang diamati merupakan peubah dengan dua kategori yaitu opini mahasiswa TPB IPB tentang minat mereka untuk memilih mayor Statistika sebagai pilihan pertamanya Analisis regresi yang bisa digunakan dalam menganalisis peubah respon dua kategori (biner) dengan peubah penjelas kategorik atau numerik adalah regresi logistik biner.

Tujuan

1.memberikan gambaran umum tentang karakteristik mahasiswa TPB IPB tahun 2005 dan bagaimana opini mereka terhadap mayor Statistika.

2.mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi opini mahasiswa baru untuk memilih program studi Statistika sebagai mayornya.

TINJAUAN PUSTAKA

Kurikulum Sistem Mayor-Minor IPB

Kurikulum sistem mayor-minor merupakan sistem kurikulum berbasis kompetensi yang dilaksanakan oleh departemen, yang dapat memberikan keleluasaan dalam meramu mata ajaran untuk

memperluas wawasan dan meningkatkan efisiensi penyelenggaraan, serta dapat meningkatkan mutu dan relevansi program pendidikan.

Dalam kurikulum sistem mayor-minor, kompetensi tercirikan dengan jelas oleh sejumlah mata ajaran dalam mayor dan minor. Bidang keahlian utama (mayor) adalah bidang keahlian yang ditawarkan suatu departemen kepada mahasiswa untuk menjadi keahlian utamanya. Mayor merupakan bidang keahlian berdasarkan disiplin (keilmuan) utamanya pada suatu departemen, dimana mahasiswa dapat memperdalam kompetensinya (ilmu pengetahuan, keterampilan dan perilaku) tertentu dalam suatu paket mata ajaran. Sedangkan minor merupakan bidang keahlian pelengkap yang diambil oleh mahasiswa yang berasal dari departemen lain di luar departemen mayornya, untuk melengkapi (menunjang) kompetensi utamanya (mayor) (Institut Pertanian Bogor, 2005).

Analisis Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif adalah suatu metode penyajian segugus data untuk memberikan informasi yang berguna sehingga mengarah kepada penjelasan dan penafsiran (Aunuddin, 1989).

Penarikan Contoh Acak Sederhana

Suatu prosedur penarikan contoh dinamakan penarikan contoh acak sederhana jika suatu contoh berukuran n yang ditarik dari suatu populasi berukuran N sedemikian sehingga setiap contoh berukuran n mempunyai peluang yang sama untuk terambil sebagai contoh (Scheaffer et al, 1990).

Analisis Regresi Logistik

Analisis regresi logistik adalah analisis yang mendeskripsikan hubungan antara peubah respon kategorik dengan satu atau lebih peubah penjelas kategorik maupun interval. Dalam analisis regresi logistik biner terdapat dua kejadian pada peubah respon, yang biasanya dinyatakan dalam Y=1 pada kejadian sukses dan Y=0 pada kejadian gagal, maka Y akan mengikuti sebaran Bernoulli dengan fungsi peluangnya adalah :

f(Y=y) = πy (1- π)1-y

dengan nilai Y adalah 0 atau 1 dan π adalah peluang terjadinya Y=1.

(12)

2

maka model regresi logistik adalah sebagai berikut :

(

)

(

p p

)

p p

x

...

x

exp

1

x

...

x

exp

)

(

1 1 0 1 1 0

β

π

+

=

x

di mana :

β

₀ = konstanta

i

β

= koefisien regresi logistik i = 1,2,....,p

p = banyaknya peubah penjelas Dalam regresi logistik diperlukan fungsi penghubung logit, transformasi logit sebagai fungsi dari π(x) adalah :

g(x)=ln

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

−

(

)

1

)

(

x

π

=

β

₀

+

β

₁

x

₁

+

...

+

β

_p

x

_p

Pendugaan Parameter. Metode umum dalam pendugaan parameter regresi logistik yang mengarah pada fungsi kuadrat terkecil di bawah model regresi linear (jika galat menyebar normal) dinamakan maximum likelihod (Hosmer & Lemeshow, 1989). Untuk menerapkan metode ini, yang pertama harus dilakukan adalah membentuk fungsi likelihood :

( )

∏

( )

[

( )

]

= −

−

=

n i y i y i i i

x

l

1 1

1

π

β

Prinsip dari maximum likelihood adalah dengan memaksimumkan logaritma fungsi likelihood.

( )

β

[ ]

l

( )

β

L

=

ln

( )

[

]

(

)

[

( )

]

{

}

∑

=

−

+

=

n i i i i

i

x

y

x

y

1

ln

1

ln

π

Untuk mendapatkan nilai dugaan koefisien

regresi logistik

( )

β

ˆ

dilakukan dengan

penurunan

L

( )

β

terhadap

β

dan disamakan dengan nol.

Uji Taraf Nyata Parameter. Untuk menguji peranan seluruh peubah penjelas dalam model digunakan statistik uji-G dengan hipotesis sebagai berikut:

H0 : β1=…=βp=0

H1 : paling sedikit ada satu βi≠ 0,i=1,2,…,p

Rumus umum untuk uji-G adalah :

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

=

k o

L

G

2

ln

Lo adalah penduga kemungkinan maksimum

tanpa peubah penjelas dan Lk adalah penduga

kemungkinan maksimum dengan peubah penjelas. Statistik uji ini mengikuti sebaran Khi-kuadrat dengan derajat bebasnya adalah p (banyaknya peubah) (Hosmer & Lemeshow, 1989).

Uji nyata parameter secara parsial yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik uji Wald, yang dirumuskan sebagai berikut :

( )

i i E S W

β

ˆ ˆ ˆ =

dengan hipotesis : H0 : βi = 0

H1 : βi≠ 0, i=1,2,…,p

Statistik uji Wald ini mengikuti sebaran Normal. Hipotesis nol ditolak jika │W│> Zα/2

Interpretasi Koefisien. Untuk menginterpretasikan koefisien regresi logistik digunakan rasio odds. Rasio odds adalah suatu alat untuk mengukur asosiasi, yang memperkirakan berapa besar kecenderungan peubah-peubah penjelas terhadap peubah respon (Hosmer & Lemeshow, 1989). Koefisien model regresi logistik,

β

_i, menggambarkan perubahan nilai fungsi logit g(x) untuk perubahan satu satuan peubah penjelas x. Pada analisis model logit, biasanya nilai rasio odds dirumuskan sebagai berikut :

[

(

1

)

(

0

)

]

exp

)

exp(

_i

=

g

−

g

=

β

ψ

.

Interpretasi dari nilai rasio odds ini adalah bagi peubah penjelas x yang skalanya nominal memiliki kecenderungan untuk Y=1 pada x=1 sebesar ψ kali dibanding x=0. Sedangkan untuk peubah penjelas berskala kontinu, maka apabila ψ lebih atau sama dengan satu, berarti semakin besar pula kecenderungan untuk Y=1. Rasio odds memiliki selang kepercayaan sebagai berikut (Hosmer & Lemeshow, 1989):

( )

⎥⎦

⎤

⎢⎣

⎡

±

×

− i

i

Z

S

E

β

ˆ

_α

ˆ

exp

2 1

Jalur Masuk IPB

Penerimaan lulusan SLTA untuk terdaftar sebagai mahasiswa baru program sarjana IPB dilaksanakan melalui empat jalur (Institut Pertanian Bogor, 2007), yaitu :

(13)

2. SPMB (Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru)

Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) dilaksanakan di seluruh Indonesia menurut peraturan dan atau ketentuan yang ditetapkan oleh Panitia SPMB. Proses pendaftaran peserta ujian diselenggarakan oleh Panitia SPMB yang dibentuk di tiap perguruan tinggi negeri, sesuai dengan tata cara yang ditentukan. SPMB dilakukan serentak di beberapa perguruan tinggi negeri di Indonesia.

3. BUD (Beasiswa Utusan Daerah)

Jalur masuk IPB yang bekerjasama dengan Pemerintahan Daerah di setiap wilayah.

4. PIN (Prestasi Internasional Nasional) Undangan khusus masuk IPB diberikan kepada calon mahasiswa lulusan SLTA yang mempunyai prestasi istimewa baik pada skala nasional maupun internasional.

BAHAN DAN METODE

Bahan Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data hasil survei yang dilaksanakan pada bulan Januari 2006 terhadap mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2005/2006

Peubah responnya terdiri dari dua

kategori yaitu opini mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2005/2006 untuk memilih

mayor Statistika sebagai pilihan pertamanya dalam pemilihan mayor minor (Y=1 jika mahasiswa berminat menjadikan mayor Statistika sebagai pilihan pertamanya, dan Y=0 jika tidak berminat). Di bawah ini merupakan peubah-peubah penjelas yang digunakan :

1. Peubah jenis kelamin 2. Peubah pekerjaan orang tua

3. Peubah hubungan pekerjaan orang tua dengan Statistika

4. Peubah pendapatan orang tua per bulan 5. Peubah pendidikan ayah

6. Peubah pendidikan ibu 7. Peubah jalur masuk IPB 8. Peubah asal SMU

9. Peubah pengeluaran per bulan 10. Peubah rata-rata nilai Matematika di Raport

11. Peubah jumlah nilai UAN

12. Peubah datang tidaknya pada Open House Statistika

13. Peubah kenal tidaknya dengan alumni Statistika

14. Peubah informasi yang diketahui tentang Statistika

15. Peubah kesukaan mahasiswa pada Matematika di SMU

16. Peubah kesukaan mahasiswa pada MK Pengantar Matematika

17. Peubah minat mahasiswa pada bidang pertanian

18. Peubah minat mahasiswa pada bidang ilmu murni

19. Peubah pengaruh orang terdekat dalam memilih mayor

20. Peubah pendapat mahasiswa tentang Statistika IPB dibanding PT lain

Peubah boneka dari masing-masing peubah penjelas ditampilkan pada Lampiran 1.

Metode Penelitian

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui pembagian kuesioner (Kuesioner penelitian ditampilkan pada lampiran 2). Metode penarikan contoh yang digunakan adalah penarikan contoh acak sederhana.

Analisis statistika deskriptif digunakan untuk melihat karakteristik responden. Kemudian dilanjutkan dengan analisis regresi logistik untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa TPB memilih mayor Statistika.

Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah MINITAB 14 dan SPSS 11.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Deskripsi Mahasiswa TPB 2005/2006

Mahasiswa TPB yang terpilih sebagai responden terdiri atas 133 orang laki-laki dan 167 orang perempuan, di mana pada mahasiswa laki-laki 58 orang di antaranya beropini untuk memilih mayor Statistika sedangkan pada mahasiswa perempuan terdapat 47 orang yang beropini untuk memilih mayor Statistika. Hal tersebut dapat dilihat pada hasil tabulasi silang (Tabel 1).

Tabel 1. Tabulasi silang antara jenis kelamin dengan minat mahasiswa memilih mayor Statistika

MINATMSK Total

TIDAK YA

Perempuan 120 47 167

Laki-laki 75 58 133

195 105 300

(14)

4

mahasiswa TPB berasal dari wilayah Jawa dengan Jabotabek sebagai wilayah terbanyak menjadi daerah asal mahasiswa seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 dan Gambar 2.

JALURMASUK

36,0%

59,7% BUD

SPMB

USMI

Gambar 1. Pengelompokan mahasiswa TPB berdasarkan jalur masuk IPB.

ASAL_SMU

23.7%

35.3%

41.0% LUAR JAWA

JAWA(LUAR JABOTABEK)

JABOTABEK

Gambar 2. Pengelompokan mahasiswa TPB berdasarkan asal SMU.

Persentase jumlah mahasiswa TPB yang beropini memilih mayor Statistika sebagai pilihan pertama dapat dilihat pada Gambar 3.

Dari 300 mahasiswa yang telah disurvei terdapat 35% mahasiswa yang beropini menjadikan Statistika sebagai mayor pilihan pertamanya dan sisanya sebanyak 65% mahasiswa beropini menjatuhkan pilihan pertamanya pada mayor lain.

MINATSTK

35.0%

65.0% YA

TIDAK

Gambar 3. Pie chart opini mahasiswa TPB untuk memilih mayor Statistika

Di antara beberapa mayor lain yang menjadi pilihan pertama mahasiswa TPB terdapat mayor Agribisnis yang menempati urutan pertama dari pilihan mahasiswa dengan persentase sebanyak 20% dan diikuti TPG dengan 14.9% di urutan kedua serta TIN dengan 11.3% di urutan ketiga. Beberapa mayor lain yang juga dipilih mahasiswa TPB dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini :

Tabel 2. Mayor selain Statistika yang diminati oleh mahasiswa TPB

Mayor yg dipilih Jml Persen tase

Agribisnis 39 20.0

TPG 29 14.9

TIN 22 11.3

Ilkom 15 7.7

Ilmu Gizi 14 7.2

Manajemen 12 6.2

Kedokteran Hewan 12 6.2

Agrohorti 9 4.6

TEP 6 3.1

KSH 4 2.1

Biokimia 4 2.1

Ilmu&Teknologi

Kelautan 4 2.1

Kimia 3 1.5

Fisika 3 1.5

Ekonomi

Pembangunan 3 1.5

THP 3 1.5

(15)

Dari 300 mahasiswa terdapat 203 orang yang sebelumnya sudah pernah mendapatkan atau mengetahui informasi tentang Statistika. Sebagian besar mendapatkannya dari teman asrama ataupun teman sekelas yang berminat pada Statistika atau teman yang pernah datang pada Open House Statistika. Selain itu mereka juga bisa mendapatkannya dari kakak kelas, melalui Open House Statistika, guru, dan sebagainya seperti yang terlihat pada Tabel 3.

Tabel 3. Sumber informasi tentang Statistika bagi mahasiswa TPB

Sumber Info tentang

Statistika Jumlah

Persen tase

Teman 59 29.1

Kakak kelas 38 18.7

Open House Stk 37 18.2

Guru 17 8.4

Keluarga 14 6.9

Brosur 12 5.9

Alumni 9 4.4

Mahasiswa Statistika 8 3.9

Lainnya 9 4.5

Analisis Regresi Logistik

Pendugaan model penuh menghasilkan nilai Statistik-G sebesar 99.286 dengan nilai-p=0.000. Model penuh dapat diterima secara statistik karena nilai-p yang lebih kecil dari taraf nyata α=0.05 menunjukkan bahwa model yang dibangun layak atau minimal ada satu

βi yang tidak sama dengan nol.

Pada model penuh ini terdapat beberapa peubah yang tidak berpengaruh nyata dikarenakan nilai-p yang dihasilkan lebih besar dari α=0.05 seperti yang terlihat pada Lampiran 3. Peubah-peubah tersebut antara lain adalah :

2. Tingkat pendapatan orang tua 3. Tingkat pendidikan ayah 4. Tingkat pendidikan ibu 5. Jalur masuk IPB 6. Asal SMU

7. Pengeluaran mahasiswa per bulan 8. Jumlah nilai UAN

9. Alumni Statistika, 10. Info tentang Statistika

11. Kesukaan pada Matematika di SMU, 12. Minat mahasiswa terhadap bidang

pertanian

13. Pengaruh orang terdekat dalam memilih mayor

14. Pendapat mahasiswa TPB tentang Statistika IPB

Sedangkan peubah-peubah yang berpengaruh nyata pada taraf α=0.05 adalah :

1. Peubah jenis kelamin 2. Pekerjaan orang tua

3. Rata-rata nilai Matematika di raport 4. Kehadiran mahasiswa pada Open

House Statistika

5. Kesukaan pada kuliah Pengantar Matematika

6. Minat mahasiswa terhadap ilmu murni

Setelah 14 peubah penjelas yang tidak berpengaruh nyata pada taraf α=0.05 direduksi maka diperoleh model di bawah seperti pada Tabel 4 dengan nilai statistik-G sebesar 62.308 dan nilai-p=0.000 sehingga model ini dapat diterima secara statistik.

Tabel 4. Analisis regresi logistik dengan model reduksi I

Peubah

Coef Wald P Konstanta -2.95 -6.55 0.000*

JK_1 0.57 2.07 0.038*

PekerjOrtu_1 -0.44 -1.36 0.175 PekerjOrtu_2 -0.36 -1.07 0.285 Nilai MTK

Raport_1 0.90 3.08 0.002* Dtg tdknya ke OH

Stk_1 0.71 2.57 0.010*

Suka

PengMTK_1 1.35 3.84 0.000* Minat dg Ilmu

Murni_1 0.73 2.63 0.009* Log-Likelihood = -163.080

G = 62.308, DF = 7, P-Value = 0.000

Untuk menguji kebaikan model

reduksi I terhadap model penuh dapat dilakukan dengan menguji kembali menggunakan statistik uji-G. Kedua model tersebut dibandingkan dengan menggunakan nilai uji statistik G sebesar 36.978 yang lebih kecil dari χ²(26, 0.05) =38.885 yang berarti

hipotesis nol diterima, di mana H0 : βj = 0 vs

H1 : βj ≠ 0, j=1,2,…,p. Hal ini menunjukkan

bahwa semua peubah yang direduksi dapat dikeluarkan dari model penuh.

(16)

6

dengan mengeluarkan dua peubah boneka dari peubah pekerjaan orang tua yang tidak nyata.

Setelah dua peubah boneka yang tidak berpengaruh nyata pada taraf α=0.05 direduksi maka diperoleh model di bawah seperti pada Tabel 5 dengan nilai statistik-G sebesar 60.107 dan nilai-p=0.000 sehingga model ini dapat diterima secara statistik.

Tabel 5. Analisis regresi logistik dengan model reduksi II

Peubah

JK_1 0.56 2.06 0.040*

Nilai MTK

Raport_1 0.90 3.13 0.002* Dtg tdknya ke

OH Stk_1 0.70 2.57 0.010* Suka

Murni_1 0.72 2.61 0.009*

Log-Likelihood = -164.181 G = 60.107, DF = 5, P-Value = 0.000

Untuk menguji kebaikan model reduksi II terhadap model reduksi I dapat dilakukan dengan menguji kembali menggunakan statistik uji-G. Kedua model pada Tabel 4 dan Tabel 5 tersebut dibandingkan dengan menggunakan nilai uji statistik G sebesar 2.202 yang lebih kecil dari χ²(2, 0.05) =5.991, hal

ini menunjukkan bahwa dua peubah boneka yang tidak nyata tersebut dapat dikeluarkan dari model.

Model hasil reduksi II pada Tabel 5 menunjukkan semua peubah nyata pada taraf

α=0.05 sehingga diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi minat mahasiswa TPB untuk memilih mayor Statistika. Faktor-faktor tersebut adalah

1. Jenis kelamin

2. Rata-rata nilai raport SMU untuk pelajaran Matematika

3. Kehadiran mahasiswa TPB pada Open House Statistika

4. Kesukaan mahasiswa terhadap mata kuliah Pengantar Matematika

5. Minat mahasiswa TPB terhadap bidang ilmu murni.

Interpretasi Koefisisen

(17)

Peubah terakhir yaitu minat mahasiswa pada Ilmu Murni seperti Matematika, Kimia ,Biologi menghasilkan nilai dugaan rasio odds sebesar 2.05 yang berarti mahasiswa yg memiliki minat terhadap ilmu murni diduga 2.05 kali lebih besar akan memilih mayor Statitika sebagai pilihan pertama dibanding mahasiswa yang tidak berminat terhadap ilmu murni. Sedangkan selang kepercayaan 95 % bagi rasio odds antara 1.20 sampai 3.51 berarti bahwa dengan keyakinan 95 % mahasiswa memiliki minat terhadap ilmu murni akan berpeluang 1.20 sampai 3.51 kali lebih besar untuk memilih mayor Statitika sebagai pilihan pertama dibanding mahasiswa yang tidak berminat terhadap ilmu murni.

Tabel 6. Nilai dugaan rasio odds regresi logistik

SK 95% Peubah

Dugaan Rasio Odds

Lower

Upper

JK_1 1.75 1.03 2.98

Nilai MTK

Raport_1 2.47 1.40 4.36 Dtg tdknya ke

OH Stk_1 2.02 1.18 3.46

Suka

PengMTK_1 3.71 1.87 7.35 Minat dg Ilmu

Murni_1 2.05 1.20 3.51

KESIMPULAN

Opini mahasiswa TPB tahun akademik 2005/2006 untuk memilih mayor Statistika sebagai pilihan pertama masih cukup besar yang ditunjukkan dengan jumlah persentase pemilih sebesar 35% dan sisanya sebesar 65% lebih memilih mayor lain sebagai pilihan pertamanya. Mayor selain Statistika yang paling banyak diminati mahasiswa TPB adalah Agribisnis, Teknologi Pangan dan Gizi, dan Teknik Industri Pertanian.

Hasil analisis regresi logistik menunjukkan bahwa terdapat lima faktor yang mempengaruhi opini mahasiswa TPB IPB untuk memilih mayor Statistika sebagai pilihan pertama. Faktor-faktor yang nyata pada taraf α=5% adalah jenis kelamin, rata-rata nilai raport SMU pada pelajaran Matematika, kehadiran mahasiswa di Open House Statistika, kesukaan mahasiswa TPB pada mata kuliah Pengantar Matematika, dan minat mahasiswa TPB terhadap bidang ilmu murni. Faktor kesukaan mahasiswa terhadap mata kuliah Pengantar Matematika merupakan

faktor yang memiliki nilai dugaan rasio odds yang paling besar.

SARAN

Hasil di atas diperoleh sebelum pemiihan mayor tahap pertama berlangsung. Oleh karena itu akan lebih baik jika dilakukan penelitian kembali setelah pemilihan mayor yang sebenarnya berlangsung, atau dilakukan cross check terhadap hasil pemilihan mayor yang sebenarnya dan dapat dibahas kenapa hasilnya berbeda.

Berdasarkan hasil terlihat pentingnya menciptakan kondisi atau perlakuan yang sangat bebas bagi responden untuk menjawab, sehingga jawaban yang diberikan oleh responden tidak terpengaruh oleh pewawancara.

DAFTAR PUSTAKA

Aunuddin. 1989. Analisis Data. Bogor : PAU Ilmu Hayat IPB.

Hosmer, D.W. & S. Lemeshow. 1989. Applied Logistic Regression. New York : John Wiley & Sons, Inc.

Institut Pertanian Bogor. 2005. Sosialisasi Kurikulum Sistem Mayor Minor.

http://www.ipb.ac.id.html [1 Oktober 2005]

Institut Pertanian Bogor. 2007. Registrasi Mahasiswa. http://www.ipb.ac.id

[24 Januari 2007]

(18)

8

Lampiran 1. Peubah penjelas beserta peubah boneka yang terbentuk

1. Peubah jenis kelamin (JK)

Jenis Kelamin (1)

Laki-laki 1

Perempuan 0

2. Peubah pekerjaan orang tua (PEKERJ)

Pekerjaan Orang Tua (1) (2)

Lainnya 1 0

Karyawan Swasta 0 1

PNS 0 0

3. Peubah hubungan pekerjaan orang tua dengan Statistika (HUB_PEKERJ&STK)

Hubungan pekerjaan orang tua dg Statistika (1)

Ya 1

Tidak 0

4. Peubah pendapatan orang tua per bulan (PENDPTN)

Pendapatan orang tua per bulan (1) (2) (3)

>Rp1.500.000 1 0 0

Rp1.000.001-Rp1.500.000 0 1 0

Rp500.00-Rp1.000.000 0 0 1

<Rp500.000 0 0 0

5. Peubah pendidikan ayah (PENDDK_A)

Pendidikan ayah (1) (2) (3)

S1,S2,S3 1 0 0

Diploma 0 1 0

SMU 0 0 1

<SMU 0 0 0

6. Peubah pendidikan ibu (PENDDK_I)

Pendidikan ibu (1) (2) (3)

S1,S2,S3 1 0 0

Diploma 0 1 0

SMU 0 0 1

(19)

7. Peubah jalur masuk IPB (JALUR_MSK)

Jalur masuk IPB (1) (2) (3)

SPMB (Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru) 1 0 0 PIN (Prestasi Internasional Nasional) 0 1 0

BUD (Beasiswa Utusan Daerah) 0 0 1

USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB ) 0 0 0

8. Peubah asal SMU (ASALSMU)

Asal SMU (1) (2)

Jawa (Luar Jabotabek) 1 0

Luar Jawa 0 1

Jabotabek 0 0

9. Peubah pengeluaran per bulan (PENGLUARN)

Pengeluaran per bulan (1) (2)

>Rp500.000 1 0

Rp300.001-Rp500.000 0 1

<Rp300.000 0 0

10. Peubah rata-rata nilai Matematika di Raport (MTK RAPORT) Rata-rata nilai Matematika di raport (1)

>=8 1

<8 0

11. Peubah jumlah nilai UAN (JML UAN)

Jumlah nilai UAN (1)

>=20 1

<20 0

12. Peubah datang tidaknya pada Open House Statistika (OH_STK) Datang tidaknya ke OH Statistika (1)

Ya 1

Tidak 0

13. Peubah kenal tidaknya dengan alumni Statistika (ALUMNI) Kenal dg alumni Statistika (1)

Ya 1

(20)

10

14. Peubah informasi yang diketahui tentang Statistika (INFO ttg STK)

Tahu info ttg Statistika (1)

Ya 1

Tidak 0

15. Peubah kesukaan mahasiswa pada pelajaran Matematika di SMU (SUKA_MTKdiSMU) Kesukaan thd Matematika di SMU (1)

Ya 1

Tidak 0

16. Peubah kesukaan mahasiswa pada MK Pengantar Matematika (SUKA_ PengMTK) Kesukaan thd MK Peng Matematika (1)

Ya 1

Tidak 0

17. Peubah minat mahasiswa pada bidang pertanian (MINAT_PERTAN) Minat terhadap Bidang Pertanian (1)

Ya 1

Tidak 0

18. Peubah minat mahasiswa pada bidang ilmu murni (MINAT ILMU MURNI) Minat terhadap Bidang Ilmu Murni (1)

Ya 1

Tidak 0

19. Peubah pengaruh orang terdekat dalam memilih mayor (PENG_ORGDEKAT) Pengaruh orang terdekat dlm memilih mayor (1)

Ya 1

Tidak 0

20. Peubah pendapat mahasiswa tentang Statistika IPB dibanding PT lain (PENDPT TTG STK IPB)

Pendpt ttg Stk IPB dibanding Stk PT lain (1) (2) (3)

Tidak tahu 1 0 0

Kurang Berkualitas 0 1 0

Sama saja 0 0 1

(21)

Lampiran 2. Kuesioner Penelitian

KUESIONER FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI OPINI MAHASISWA TPB IPB UNTUK MEMILIH STATISTIKA SEBAGAI MAYOR

Assalamualaikum Wr. Wb. Saya mahasiswa Departemen Statistika sedang melakukan penelitian dalam rangka menyelesaikan tugas akhir. Penelitian ini diharapkan dapat mengetahui bagaimana opini mahasiswa TPB IPB untuk memilih Statistika sebagai mayor. Kami menghargai kejujuran dan menjamin kerahasiaan Anda dalam menjawab kuesioner ini.

Petunjuk : Berikan tanda silang (X) pada salah satu jawaban yang Anda pilih.

Contoh pengisian kuesioner :

1. Pekerjaan orang tua :

฀ PNS

฀ Karyawan swasta

฀ Lainnya

Bagian I

BIODATA RESPONDEN

1. Gedung :

2. NIM :

3. Jenis Kelamin :

฀ Laki-laki

฀ Perempuan

4. Usia :

5. Pekerjaan orang tua/wali :

฀ PNS

฀ Karyawan swasta

฀ Lainnya

6. Apakah pekerjaan orang tua/wali Anda berhubungan dengan bidang Statistika?

฀ Ya

฀ Tidak

7. Pendapatan orang tua/wali per bulan :

฀ Pendapatan <Rp500.000,-

฀ Rp500.000,-≤pendapatan ≤Rp1.000.000,-

฀ Rp1.000.001,- ≤pendapatan≤Rp1.500.000,-

฀ Pendapatan >Rp1.500.000,- 8. Pendidikan Ayah :

฀ <SMU

฀ SMU

฀ Diploma

฀ S1,S2,S3 9. Pendidikan Ibu :

฀ <SMU

฀ SMU

฀ Diploma

฀ S1,S2,S3 10. Jalur masuk IPB :

฀ USMI

฀ SPMB

฀ PIN

฀ BUD

11. Asal SMU :

฀ Jabotabek

฀ Jawa (Luar Jabotabek)

(22)

12

12. Rata-rata pengeluaran Anda per bulan :

฀ Pengeluaran <Rp300.000,-

฀ Rp300.000,- ≤pengeluaran≤Rp500.000,-

฀ Pengeluaran >Rp500.000,-

13.Rata-rata nilai Matematika SMU di raport :

฀ <8

฀ ≥8

14. Jumlah nilai UAN SMU (nilai Matematika, Bahasa Indonesia,&Bahasa Inggris) :

฀ <20

฀ ≥20

Bagian II

1. Apakah Anda berminat untuk memilih Statistika sebagai mayor Anda?

฀ Ya, (Sebutkan alasannya!)...

฀ Tidak, (Sebutkan alasannya!)... 2. Jika tidak berminat memilih Statistika, lalu mayor apa yang Anda minati? ... 3. Apakah Anda mengunjungi Open House Statistika?

฀ Ya

฀ Tidak

4. Apakah Anda pernah mengenal/mengetahui alumni Statistika?

฀ Ya

฀ Tidak

5. Apakah Anda pernah mengetahui/mendapatkan informasi tentang Statistika?

฀ Ya, dari mana/dari siapa Anda mendapatkannya?...

฀ Tidak

6. Apakah Anda menyukai mata pelajaran Matematika di SMU?

฀ Ya

฀ Tidak

7. Apakah Anda menyukai mata kuliah Pengantar Matematika?

฀ Ya

฀ Tidak

8. Apakah Anda berminat dengan bidang Pertanian, Perikanan, Kehutanan, dan Peternakan?

฀ Ya

฀ Tidak

9. Apakah Anda berminat dengan bidang ilmu murni seperti Kimia, Matematika, Biologi, dan Fisika?

฀ Ya

฀ Tidak

10. Adakah pengaruh orang-orang terdekat Anda (seperti : orang tua/keluarga, guru SMU, dan teman) dalam menentukan mayor pilihan Anda?

฀ Ya

฀ Tidak

11. Bagaimana pendapat Anda tentang Statistika IPB dibandingkan Statistika Universitas lainnya?

฀ Lebih berkualitas dibandingkan universitas lainnya

฀ Sama saja dengan universitas lainnya

฀ Kurang berkualitas dibandingkan universitas lainnya

(23)

Lampiran 3. Hasil analisis regresi logistik dengan model penuh

Peubah Coef Wald P

Konstanta -3.72 -2.58 0.010*

JK_1 0.75 2.36 0.018*

PekerjOrtu_1 -1.04 -2.30 0.021*

PekerjOrtu_2 -0.84 -1.99 0.047*

Hub Pekerj&Stk_1 0.14 0.23 0.818

Pendptan_1 0.44 0.58 0.560

Pendptan_2 0.17 0.23 0.816

Pendptan_3 0.36 0.55 0.582

Penddkan Ayah_1 -1.26 -1.94 0.053 Penddkan Ayah_2 -1.06 -1.59 0.111 Penddkan Ayah_3 -0.86 -1.58 0.113 Penddkan Ibu_1 0.24 0.44 0.659 Penddkan Ibu_2 -0.27 -0.49 0.621

Penddkan Ibu_3 0.56 1.26 0.208

Jalur Masuk IPB_1 0.44 1.20 0.229

Jalur Masuk IPB_2 -20.82 0.00 0.999 Jalur Masuk IPB_3 -0.02 -0.02 0.984

Asal SMU_1 -0.53 -1.36 0.174

Asal SMU_2 -0.66 -1.53 0.126

Pengeluaran_1 1.09 1.78 0.075

Pengeluaran_2 -0.06 -0.14 0.890 Nilai MTK Raport_1 0.92 2.57 0.010* JML UAN_1 1.12 1.33 0.185

Dtg tdknya ke OH Stk_1 0.75 2.32 0.020*

Kenal Alumni Stk_1 -0.57 -1.73 0.084 Tahu Info ttg Stk_1 -0.01 -0.03 0.976 Suka MTK DI SMU_1 1.16 1.70 0.090

Suka PengMTK_1 1.16 2.72 0.007*

Minat dg bid Pertan_1 -0.66 -1.93 0.054

Minat dg Ilmu Murni_1 0.76 2.44 0.015*

Pengaruh Org Tdekat_1 0.16 0.47 0.635 Pendpt ttg Stk IPB_1 -0.29 -0.85 0.396 Pendpt ttg Stk IPB_2 -20.03 0.00 0.999 Pendpt ttg Stk IPB_3 0.51 1.06 0.288

(24)