KAJIAN KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA
PROGRAM DOKTOR MANAJEMEN BISNIS
SEKOLAH PASCASARJANA IPB
FAHMY ANDRIYAN NUGRAHA
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Kajian Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis Sekolah Pascarsarjana IPB adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. 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 skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2014
Fahmy Andriyan Nugraha
ABSTRAK
FAHMY ANDRIYAN NUGRAHA. Kajian Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis Sekolah Pascarsarjana IPB. Dibimbing oleh HARI WIJAYANTO dan NOER AZAM ACHSANI.
Persentase kelulusan mahasiswa pada Program Doktor Manajemen Bisnis IPB masih rendah. Oleh karena itu, pihak Program Doktor Manajemen Bisnis IPB pelu mengevaluasi guna mencari karakteristik serta faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa. Metode analisis korespondensi berganda dapat menggambarkan karakteristik keberhasilan studi mahasiswa. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa dapat dianalisis dengan analisis regresi logistik biner sedangkan untuk melihat faktor yang paling dominan menggunakan analisis dominan.
Hasil dari analisis menunjukkan bahwa karakteristik mahasiswa yang lulus cenderung merupakan mahasiswa perempuan, berusia antara 35 sampai dengan 45 tahun, sudah menikah, memiliki IPK S1 lebih dari sama dengan 3.00, memiliki IPK S2 lebih dari sama dengan 3.50, lulusan S1 dan S2 yang berasal dari IPB, ITB dan UGM, universitas luar negeri, mahasiswa yang berasal dari program studi S2 ekonomi, manajemen, teknik dan MIPA serta mahasiswa dengan status penerimaan S3 non percobaan sedangkan karakteristik mahasiswa yang tidak lulus sebaliknya. Peubah usia, tempat bekerja, perguruan tinggi S1 dan perguruan tinggi S2 berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa pada taraf nyata 10%. Faktor yang paling dominan adalah peubah tempat bekerja. Faktor lain yang tidak ada dalam model yang dapat mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa yaitu pada proses pembuatan disertasi, komunikasi antara mahasiswa dengan komisi pembimbing, serta motivasi dan komitmen mahasiswa.
Kata kunci: analisis dominan, analisis korespondensi berganda, analisis regresi logistik biner, keberhasilan studi mahasiswa.
ABSTRACT
FAHMY ANDRIYAN NUGRAHA. Assessment of Student Achievement in Doctoral Program of Business Management at IPB Postgraduate School. Advised by HARI WIJAYANTO and NOER AZAM ACHSANI.
The percentage of graduate student at Business Management Doctoral Program rate is still low. Therefore, the Doctoral Program in Business Management have to evaluate to find the characteristics and factors that may affect the student achievement. Multiple correspondence analysis can describe the characteristics of student achievement. Factors that may affect student achievement can be analyzed by binary logistic regression analysis, while to see the most dominant factor use dominance analysis.
graduates S1 and S2 from IPB, ITB and UGM, foreign university, students S2 with courses economics, management, engineering and MIPA, and non-probation student. However, the characteristics of students who do not pass S3 is vice versa. Variables of age, work place, college S1 and S2, affect the student achievement on the level 10%. The most dominant factor is work place. Other factors outside the model that can affect student achievement are the process of dissertation, communication between students and lecturers, student motivation and commitment.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika
pada
Departemen Statistika
KAJIAN KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA
PROGRAM DOKTOR MANAJEMEN BISNIS
SEKOLAH PASCASARJANA IPB
FAHMY ANDRIYAN NUGRAHA
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Skripsi : Kajian Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis Sekolah Pascarsarjana IPB
Nama : Fahmy Andriyan Nugraha NIM : G14100058
Disetujui oleh
Dr Ir Hari Wijayanto, MSi Pembimbing I
Prof Dr Noer Azam Achsani Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Anang Kurnia, MSi Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah yang berjudul Kajian Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis Sekolah Pascarsarjana IPB.
Penyusunan karya ilmiah ini tidak terlepas dari kerja sama dengan berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Dr Ir Hari Wijayanto, MSi dan Bapak Prof Dr Noer Azam Achsani selaku komisi pembimbing yang selalu memberikan bimbingan kepada penulis dalam menyelesaikan karya ilmiah ini.
2. Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MS selaku penguji luar yang telah memberikan arahan dan saran kepada penulis dalam mengembangkan karya ilmiah ini.
3. Teman-teman statistika 47 yaitu Asty K, Siti K, Faisal T dan Elmail C yang berjuang bersama-sama di bawah bimbingan Bapak Dr Ir Hari Wijayanto, MSi.
4. Teman-teman statistika angkatan 2009 dan 2010 terutama Septian Rahardiantoro, S.Stat, Doni Saun Saputra, Ardian Firmansyah, Meta A dan Meita yang telah membantu dalam diskusi untuk mengembangkan dan menyelesaikan karya ilmiah ini.
5. Keluarga tercinta atas segala dukungan dan doa kepada penulis. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2014
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL ix
DAFTAR GAMBAR ix
DAFTAR LAMPIRAN ix
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 2
METODOLOGI 2
Sumber Data 2
Prosedur Analisis Data 2
HASIL DAN PEMBAHASAN 5
Gambaran Umum Mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB
Angkatan 1-5 5
Karakteristik Keberhasilan Studi Mahasiswa 9 Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Keberhasilan Studi Mahasiswa 11
SIMPULAN DAN SARAN 16
Simpulan 16
Saran 16
DAFTAR PUSTAKA 16
LAMPIRAN 18
DAFTAR TABEL
1 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala kategorik terhadap keberhasilan studi mahasiswa 7
2 Matriks korelasi antar peubah penjelas 12
3 Pengujian parameter secara parsial dengan uji Wald 12 4 Nilai kontribusi masing-masing peubah penjelas yang berpengaruh
terhadap keberhasilan studi mahasiswa 13
5 Ketepatan klasifikasi model 14
DAFTAR GAMBAR
1 Sebaran jenis kelamin, status pernikahan, sumber biaya dan program
studi S2 mahasiswa 5
2 Sebaran tempat bekerja, perguruan tinggi S1, perguruan tinggi S2 dan
status penerimaan S3 mahasiswa 6
3 Sebaran keberhasilan studi mahasiswa setiap angkatan 8 4 Plot korespondensi berganda keberhasilan studi mahasiswa 10 5 Proses tahapan disertasi Program Doktor Manajemen Bisnis IPB 15
DAFTAR LAMPIRAN
6 Rincian demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa (peubah)
yang digunakan dalam penelitian 18
7 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah
berskala numerik 19
8 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala numerik terhadap keberhasilan studi mahasiswa 20 9 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah
berskala kategorik terhadap keberhasilan studi mahasiswa setiap
angkatan 21
10 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala numerik terhadap keberhasilan studi mahasiswa setiap
angkatan 25
11 Akar ciri non trivial keberhasilan studi mahasiswa 26 12 Hasil perhitungan analisis korespondensi berganda keberhasilan studi
mahasiswa 27
13 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah tempat
bekerja dengan peubah kategorik lainnya 29
14 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah perguruan
tinggi S1 dengan peubah kategorik lainnya 30
15 Tabulasi silang antara peubah perguruan tinggi S2 dengan peubah
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Program Manajemen dan Bisnis IPB (MB-IPB) merupakan salah satu program studi pada Sekolah Pascasarjana IPB. Awalnya, program ini bernama Magister Manajemen Agribisnis IPB (MMA-IPB). Program Pascasarjana MB-IPB merupakan perluasan dari MMA-IPB untuk lebih berperan serta dalam perkembangan manajemen dan bisnis di Indonesia. Berdasarkan visi dan misi MB-IPB, salah satu tujuan MB-IPB adalah menghasilkan lulusan yang mempunyai kompetensi berintegritas tinggi, berakar kokoh pada budaya nasional, berwawasan internasional, mampu melakukan analisis dan sintesis dalam pemecahan masalah manajemen dan bisnis (Manajemen Bisnis IPB 2010).
Masyarakat sering menilai kualitas perguruan tinggi dari mutu lulusan perguruan tinggi. Menurut Abbas (2008), peran perguruan tinggi dalam menghasilkan sumberdaya manusia yang berkualitas semakin menurun. Peran yang ditampilkan perguruan tinggi semakin dekat pada kondisi “stagnan”. Ini merupakan tantangan untuk Program Pascasarjana MB-IPB dalam meningkatkan kualitas mahasiswa khususnya pada Program Doktor Manajemen Bisnis IPB seiring dengan daya saing lulusan perguruan tinggi pada bidang manajemen dan bisnis semakin meningkat. Guna meningkatkan kualitas mahasiswa, pihak Program Doktor Manajemen Bisnis IPB perlu melihat keberhasilan studi Program Doktor Manajemen Bisnis IPB saat ini. Hal ini dapat menjadi acuan untuk menentukan kebijakan yang akan dibuat.
Salah satu indikator untuk melihat keberhasilan studi Program Doktor Manajemen Bisnis IPB saat ini adalah persentase mahasiswa yang lulus dan tidak lulus. Keberhasilan studi yang baik ditunjukkan dengan persentase kelulusan yang tinggi. Berdasarkan data kelulusan, persentase kelulusan mahasiswa pada Program Doktor Manajemen Bisnis IPB masih rendah. Hal ini perlu dievaluasi oleh pihak Program Doktor Manajemen Bisnis IPB guna mencari karakteristik serta faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa. Salah satu indikator yang perlu dievaluasi sesuai dengan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia nomor 19 tahun 2005 tentang standar nasional pendidikan yaitu dari segi input (standar masukan), proses maupun output (standar keluaran). Segi input
dapat dilihat dari demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa sedangkan segi proses dapat dilihat dari proses perkuliahan mahasiswa sampai akhir. Keberhasilan studi mahasiswa yaitu lulus dan tidak lulus merupakan segi output
yang dapat dievaluasi oleh pihak Program Doktor Manajemen Bisnis IPB.
2
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menganalisis karakteristik keberhasilan studi mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB berdasarkan indikator persentase mahasiswa yang lulus dan tidak lulus.
2. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa dan menentukan faktor yang paling dominan.
METODOLOGI
Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data primer merupakan hasil wawancara peneliti dengan mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB secara sukarela mengenai persepsi keberhasilan studi mahasiswa. Hasil wawancara ini akan menjadi informasi tambahan untuk mendukung hasil analisis pada data sekunder. Data sekunder adalah data kelulusan mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB angkatan 1 (DMB 1) sampai angkatan 5 (DMB 5) sebanyak 137 orang yang diperoleh dari bidang akademik Program Pascasarjana Manajemen dan Bisnis IPB. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari demografi mahasiswa, latar belakang pendidikan mahasiswa dan keberhasilan studi mahasiswa (Lampiran 1).
Prosedur Analisis Data
Tahapan yang dilakukan untuk mencapai tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengeksplorasi data demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa dengan menggunakan pie chart dan box plot.
2. Melakukan analisis korespondensi berganda terhadap semua peubah untuk melihat karakteristik keberhasilan studi mahasiswa. Menurut Kaciak dan Louviere (1990), algoritma analisis korespondensi berganda sebagai berikut :
a. Membentuk matriks korespondensi dari matriks indikator � = �1,�2,�3,…,�q yaitu pembagian matriks � dengan jumlah semua
elemenya, dirumuskan sebagai berikut :
�= 1
totZ � ; totZ = n x q
dengan n merupakan jumlah individu dan q merupakan jumlah peubah pada data.
b. Menentukan massa kolom dari matriks indikator yaitu proporsi suatu kategori terhadap semua kategori. Massa kolom dapat dirumuskan sebagai berikut :
c = 1
�����
3
dengan �′ = [1 1…1] , j = 1,2, ..., p dan cj adalah massa pada kategori
ke-j.
c. Menentukan nilai akar ciri dan vektor ciri dari matriks S dengan rumus :
�= n�−1 2�′��−1 2
�= (dij)pxp merupakan matriks diagonal dengan dij = cj. λi akar ciri ke-i dari matriks S dan = 1, 2 vektor ciri yang bersesuaian
dengan dua akar ciri terbesar λ1 > λ2.
d. Menentukan koordinat kolom. Misalkan = 1, 2 =�−1 2 ,
koordinat kolom Z pada sumbu utama ke-i adalah komponen dari vektor � = �λi
1 2
.
e. Pemetaan koordinat kolom. f. Interpretasi plot korespondensi.
3. Melakukan analisis regresi logistik biner untuk melihat faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa. Menurut Hosmer dan Lemeshow (2000), algoritma analisis regresi logistik biner adalah sebagai berikut :
a. Menduga parameter i dalam model regresi logistik dengan metode kemungkinan maksimum. Fungsi kemungkinannya adalah
l = πni=1 (xi)yi 1− π(xi) 1−yi
dengan :
l : 1,2,...,p.Simbol p merupakan peubah penjelas.
yi : pengamatan pada peubah respon ke-i. �(xi) : peluang untuk peubah penjelas ke-i.
b. Melakukan pengujian parameter secara keseluruhan dengan uji-G. Hipotesis pada uji-G adalah :
H0 ∶ 0 = 1 = 2 = ⋯= p = 0 H1 ∶ ∃ i ≠0dengan i = 1,2,3,…,p
Statistik uji-G didefinisikan sebagai berikut :
G = −2 ln L0 Lp
dengan :
L0 : nilai fungsi kemungkinan maksimum tanpa peubah penjelas. Lp : nilai fungsi kemungkinan maksimum dengan peubah penjelas.
Statistik G mengikuti sebaran χ2 dengan derajat bebas p. Jika nilai G >
χp( )2 maka hipotesis nol ditolak.
c. Melakukan pengujian parameter secara parsial dengan uji Wald. Hipotesis yang diuji adalah :
H0 ∶ i = 0
4
Statistik uji Wald didefinisikan sebagai berikut :
W = i
SE( i)
dengan i penduga bagi i dan SE( i) merupakan penduga galat baku i .
Asumsi H0 benar maka uji Wald mengikuti sebaran normal baku. H0
ditolak pada kondisi |W| > Z 2.
d. Melakukan evaluasi terhadap model penuh menggunakan tabel ketepatan klasifikasi.
e. Interpretasi hasil.
4. Memeringkatkan faktor (peubah) yang mempengaruhi indikator keberhasilan studi mahasiswa dengan analisis dominan. Menurut Azen dan Traxel (2009), algoritma untuk melihat faktor yang paling dominan adalah sebagai berikut : a. Kepentingan sebuah peubah penjelas pada model regersi logistik dapat
dilihat dari nilai kontribusinya dengan rumus adalah sebagai berikut :
Dik = Ry.A2 − Ry.B2
dengan :
Dik ∶ Nilai penambahan kontribusi peubah penjelas ke-i ke dalam
model dengan k peubah.
R2y.A : Nilai R2 setelah ada penambahan peubah penjelas ke-i ke dalam model.
R2y.B : Nilai R2 sebelum ada penambahan peubah penjelas ke-i ke dalam model.
Kontribusi penambahan peubah penjelas pada model regresi logistik biner menggunakan R2semu. R2semu yang digunakan adalah R2 McFadden (R2M) dengan rumus adalah sebagai berikut :
R2M = ln L0−ln Lp
ln L0 = 1−
ln Lp ln L0
dengan :
L0 : nilai fungsi kemungkinan maksimum tanpa peubah penjelas. Lp : nilai fungsi kemungkinan maksimum dengan peubah penjelas.
b. Peringkat kepentingan peubah penjelas ditentukan oleh besar kontribusi penambahan (Di k ) di semua kemungkinan model disimbolkan dengan Gi. Semakin besar nilai Gi, maka semakin tinggi pula peringkat peubah
penjelas. Persamaan Gi adalah sebagai berikut :
Gi =
Di(k) p−1 k=0 p
dengan :
Di(k) : rata-rata kontribusi penambahan peubah penjelas ke-idalam model
dengan kpeubah.
p : jumlah peubah penjelas pada model.
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum Mahasiswa
Program Doktor Manajemen Bisnis IPB Angkatan 1-5
Gambaran umum berdasarkan demografi pada Gambar 1a, persentase mahasiswa laki-laki (83.90%) lebih besar dibandingkan mahasiswa perempuan (16.10%). Dilihat dari status pernikahan, persentase mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB dengan status sudah menikah sebesar 94.20% sedangkan persentase mahasiswa yang belum menikah sebesar 5.80% (Gambar 1b). Kondisi ini menunjukkan bahwa persentase kategori tidak merata. Sebaran kategori lainnya yang tidak merata terlihat pada Gambar 1c dan 1d yaitu pada peubah sumber biaya dan program studi S2. Mahasiswa yang tidak menerima beasiswa (94.90%) lebih banyak daripada mahasiswa yang menerima beasiswa (5.10%). Mahasiswa Program Doktor MB-IPB cenderung berasal dari lulusan program studi S2 ekonomi dan manajemen. Hal ini ditunjukkan dengan persentase mahasiswa yang berasal dari lulusan program studi S2 ekonomi dan manajemen sebesar 83.20%.
Gambar 1 Sebaran (a) Jenis Kelamin, (b) Status Pernikahan, (c) Sumber Biaya dan (d) Program Studi S2 Mahasiswa
Berdasarkan Gambar 2a, mahasiswa yang bekerja di instansi pemerintah (54.00%) lebih banyak daripada mahasiswa yang bekerja di instansi non pemerintah (46.00%). Ditinjau dari latar belakang perguruan tinggi, mahasiswa Program Doktor MB-IPB berasal dari lulusan S1 perguruan tinggi IPB (20.40%), ITB dan UGM (16.80%), UI (14.60%), universitas luar negeri (5.80%),
83.90% 16.10%
Laki-Laki
Perempuan (a)
94.20% 5.80%
Sudah Menikah
Belum Menikah (b)
5.10%
94.90%
Beasiswa
Non Beasiswa (c)
83.20% 9.50%7.30%
Ekonomi dan Manajemen
Teknik dan MIPA
6
universitas swasta dan sekolah tinggi (22.60%) serta universitas negeri lainnya (19.70%) selain IPB, ITB, UGM, UI (Gambar 2b). Lulusan perguruan tinggi S2 dari universitas luar negeri mendominasi di kalangan mahasiswa Program Doktor MB-IPB. Hal ini ditunjukkan dengan persentase mahasiswa yang berasal dari universitas luar negeri sebesar 40.10% (Gambar 2c). Lulusan S2 yang berasal dari ITB dan UGM memiliki persentase paling kecil dibandingkan dengan lulusan S2 lainnya. Persentase lulusan yang berasal dari ITB dan UGM hanya sebesar 9.50%. Berdasarkan status penerimaan S3 pada Gambar 2d, mahasiswa non percobaan (63.50%) lebih banyak daripada mahasiswa percobaan (36.50%).
Gambar 2 Sebaran (a) Tempat Bekerja, (b) Perguruan Tinggi S1, (c) Perguruan Tinggi S2 dan (d) Status Penerimaan S3 Mahasiswa
Deskripsi mengenai peubah penjelas numerik dapat dilihat pada Lampiran 2. Lampiran 2 menunjukkan bahwa rata–rata umur mahasiswa berkisar pada usia 42 tahun 11 bulan dengan keragaman sebesar 47.66. Rata-rata IPK S1 (2.85) lebih kecil dibandingkan rata-rata IPK S2 (3.48). Akan tetapi, keragaman IPK S1 (0.13) lebih besar daripada IPK S2 (0.06).
7 dengan status penerimaan S3 non percobaan dan mahasiswa yang menerima beasiswa. Hal yang menarik dari tabulasi silang antara peubah penjelas dengan keberhasilan studi mahasiswa, persentase kelulusan mahasiswa yang berasal program studi S2 teknik dan MIPA (76.90%) lebih besar daripada mahasiswa yang berasal dari program studi S2 ekonomi dan manajemen (72.80%). Kondisi ini menunjukkan bahwa lulusan program studi S2 ekonomi dan manajemen belum memberikan tingkat keberhasilan studi mahasiswa yang signifikan.
Tabel 1 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala kategorik terhadap keberhasilan studi mahasiswa
Peubah Kategori Tidak Lulus Lulus
Jumlah Persen Jumlah Persen
Jenis Kelamin Laki-Laki 35 30.40 80 69.60
Perempuan* 3 13.60 19 86.40
Status Pernikahan Sudah Menikah* 35 27.10 94 72.90
Belum Menikah 3 37.50 5 62.50
Tempat Bekerja Instansi Pemerintah 25 33.80 49 66.20
Instansi Non Pemerintah* 13 20.60 50 79.40
Perguruan Tinggi S1 IPB 6 21.40 22 78.60
ITB dan UGM 4 17.40 19 82.60
UI 9 45.00 11 55.00
Universitas Luar Negeri* 1 12.50 7 87.50
Universitas Negeri Lainnya (Selain IPB, ITB,UGM, UI)
11 40.70 16 59.30
Universitas Swasta dan Sekolah Tinggi
7 22.60 24 77.40
Perguruan Tinggi S2 IPB 6 28.60 15 71.40
ITB dan UGM* 1 7.70 12 92.30
UI 5 23.80 16 76.20
Universitas Luar Negeri 18 32.70 37 67.30
Universitas Negeri Lainnya 8 29.60 19 70.40
Program Studi S2 Ekonomi dan Manajemen 31 27.20 86 72.80
Teknik dan MIPA* 3 23.10 10 76.90
Sosial dan Lainnya 4 40.00 6 60.00
Status Penerimaan S3 Percobaan 18 36.00 32 64.00
Non Percobaan* 20 23.00 67 77.00
Sumber Biaya Beasiswa* 1 14.30 6 85.70
Non Beasiswa 37 28.50 93 71.50
*kategori yang memiliki persentase kelulusan paling tinggi
8
lulusan S1 yang berasal dari UI sangat kecil sebesar 55.00% dibandingkan dengan IPB, ITB dan UGM. Oleh karena itu, pengelompokan perguruan tinggi seperti IPB, ITB, UGM dan UI perlu dipertimbangkan lagi.
Pada peubah berskala numerik (Lampiran 3), rata-rata umur mahasiswa yang lulus berkisar pada usia 43 tahun 6 bulan sedangkan rata-rata umur mahasiswa yang tidak lulus berkisar pada usia 41 tahun 3 bulan. Jika ditinjau dari nilai IPK, rata-rata IPK S2 antara mahasiswa yang lulus dan tidak lulus cenderung sama berkisar sebesar 3.40. Akan tetapi, rata-rata IPK S1 antara mahasiswa yang lulus dan tidak lulus berbeda. Rata-rata IPK S1 mahasiswa yang lulus (2.89) lebih besar dibandingkan dengan mahasiswa yang tidak lulus (2.73).
Keberhasilan studi mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB setaip angkatan dapat dilihat pada Gambar 3. Pada angkatan DMB 3, persentase mahasiswa yang tidak lulus lebih besar daripada angkatan lainnya. Mahasiswa DMB 3 yang tidak lulus sebesar 60.90%. Persentase mahasiswa yang lulus terbesar berada pada angkatan DMB 4 sebesar 82.40% (Gambar 3).
Gambar 3 Sebaran keberhasilan studi mahasiswa setiap angkatan
Pada angkatan DMB 3 (Lampiran 4), persentase kelulusan mahasiswa yang berjenis kelamin perempuan (100.00%) lebih besar dibandingkan mahasiswa yang berjenis kelamin laki-laki (33.30%). Kondisi ini sama dengan angkatan DMB 2 dan DMB 5. Pada angkatan DMB 4, persentase kelulusan berdasarkan jenis kelamin adalah cenderung sama besar berkisar sebesar 80.00%. Hal ini dapat dikatakan keberhasilan studi mahasiswa pada angkatan DMB 4 antara mahasiswa yang lulus dan yang tidak lulus cenderung sama.
Persentase kelulusan angkatan DMB 1 dan DMB 5 berdasarkan status pernikahan sangat berbeda dengan angkatan DMB 3. Pada angkatan DMB 1 dan DMB 5, persentase mahasiswa yang belum menikah dan lulus sebesar 100% sedangkan pada angkatan DMB 3 hanya sebesar 50.00%. Jika dilihat dari angkatan DMB 4, mahasiswa yang belum menikah dan lulus (33.30%) lebih kecil daripada mahasiswa yang sudah menikah dan lulus (87.10%).
Keberhasilan studi mahasiswa angkatan DMB 3 sangat berbeda dengan angkatan DMB 1, DMB 2, DMB 4 dan DMB 5 pada peubah lainnya yaitu pada
DMB 1 DMB 2 DMB 3 DMB 4 DMB 5 29.20%
17.90%
60.90%
17.60% 21.40% 70.80%
82.10%
39.10%
82.40% 78.60%
P
er
sen
tase K
elu
lu
san
Angkatan Program Doktor Manajemen Bisnis IPB
Lulus
9 peubah tempat bekerja. Mahasiswa yang bekerja di instansi pemerintah dan lulus memiliki persentase sebesar 15.40%. Mahasiswa yang bekerja di instansi non pemerintah dan lulus memiliki persentase sebesar 70.00%.
Latar belakang pendidikan merupakan indikator penting dalam keberhasilan studi mahasiswa. Berdasarkan lulusan yang berasal dari perguruan tinggi S1, keberhasilan studi mahasiswa angkatan DMB 3 berbeda dengan angkatan lainnya. Hal ini dapat ditunjukkan dengan persentase kelulusan setiap perguruan tinggi S1 sangat kecil dibandingkan dengan persentase kelulusan setiap perguruan tinggi S1 pada angkatan DMB 1, DMB 2, DMB 4 dan DMB 5. Kondisi ini sama jika dilihat berdasarkan perguruan tinggi S2, program studi S2, status penerimaan S3 dan sumber biaya. Keberhasilan studi mahasiswa angkatan DMB 3 sangat berbeda dengan angkatan lainnya.
Deskripsi peubah yang berskala numerik dapat dilihat pada Lampiran 5. Lampiran 5 menerangkan keberhasilan studi mahasiswa setiap angkatan berdasarkan sebaran usia mahasiswa, sebaran IPK S1 dan IPK S2. Rata-rata umur mahasiswa DMB 1 berkisar pada usia 44 tahun 1 bulan. Hal ini berbeda dengan rata-rata umur mahasiswa DMB 3 yang berkisar pada usia 41 tahun 9 bulan. Hal yang menarik terlihat bahwa rata-rata umur mahasiswa DMB 3 lebih kecil daripada rata-rata umur mahasiswa angkatan lainnya, akan tetapi persentase kegagalan studi DMB 3 lebih besar daripada angkatan lainnya. Kondisi ini dapat menunjukkan bahwa mahasiswa yang berusia lebih muda cenderung mengalami kegagalan studi.
Berdasarkan rata-rata IPK S1, rata-rata IPK S1 mahasiswa DMB 3 (2.76) lebih kecil daripada rata-rata IPK S1 mahasiswa angkatan lainnya. Akan tetapi, rata-rata IPK S2 mahasiswa DMB 3 paling tinggi (3.52). Kondisi ini sama dengan rata-rata IPK S2 mahasiswa DMB 2.
Karakteristik Keberhasilan Studi Mahasiswa
Karakteristik keberhasilan studi mahasiswa dapat dianalisis dengan metode analisis korespondensi berganda. Peubah yang digunakan pada analisis korespondensi adalah peubah kategorik (Sumertajaya dan Matjik 2011). Oleh karena itu, peubah numerik usia, IPK S1 dan IPK S2 harus dijadikan peubah kategorik. Peubah numerik usia menjadi 3 kelompok yaitu usia kurang dari sama dengan 35 tahun (B1), usia antara 35 tahun sampai 45 tahun (B2) dan usia lebih dari 45 tahun (B3). Peubah IPK S1 menjadi 2 kelompok yaitu IPK S1 kurang dari 3.00 (E1) dan IPK S1 lebih dari sama dengan 3.00 (E2). Peubah IPK S2 menjadi 2 kelompok yaitu IPK S2 kurang dari 3.50 (F1) dan IPK S2 lebih dari sama dengan 3.50 (F2).
Plot dari hasil perhitungan analisis korespondensi berganda terdiri dari dua sumbu utama. Sumbu ini menggambarkan keragaman karakteristik data. Dua sumbu utama ini menjelaskan 18.96% dari total keragaman (Lampiran 6). Pengaruh peubah yang paling besar dalam membentuk sumbu utama pertama adalah IPK S2 (x6). Nilai kontribusi mutlak dari peubah IPK S2 sebesar 26.00%.
Usia mahasiswa (x2) merupakan peubah yang memiliki pengaruh besar terhadap
10
Berdasarkan sumbu utama pertama, kategori peubah yang dijelaskan dengan baik adalah kategori IPK S2 (F1,F2) dengan nilai kontribusi sebesar 56.50%. Kategori peubah pada sumbu utama kedua yang dijelaskan dengan baik adalah kategori program studi S2 teknik dan MIPA dengan nilai kontribusi sebesar 33.90%. Jika dilihat dari kategori lulus (Y2) dan tidak lulus (Y1), nilai kontribusi mutlak pada sumbu 1 (2.30%) lebih besar dari pada sumbu 2 (0.70%). Berdasarkan nilai kontribusi relatif, sumbu 1 dapat menerangkan kategori lulus dan tidak lulus dengan baik. Hal ini diperkuat dengan nilai kontribusi relatif pada sumbu 1 (0.050) lebih besar daripada sumbu 2 (0.012) (Lampiran 7).
K2
Gambar 4 Plot korespondensi berganda keberhasilan studi mahasiswa Karakteristik mahasiswa yang lulus (Y2) dan tidak lulus (Y1) dapat dilihat berdasarkan plot-plot yang jaraknya berdekatan dengan Y1 atau Y2. Karakteristik mahasiswa yang lulus (Y2) berbeda dengan karakteristik mahasiswa yang tidak lulus (Y1). Perbedaan ini ditunjukkan dengan posisi Y1 dan Y2 yang bersebrangan (Gambar 4).
11 kategori IPK, karakteristik mahasiswa yang lulus memiliki IPK S1 lebih dari sama dengan 3.00 (E2) dan IPK S2 lebih dari sama dengan 3.50 (F2) sedangkan karakteristik mahasiswa yang tidak lulus memiliki IPK S1 kurang dari 3.00 (E1) dan IPK S2 kurang dari 3.50 (F1).
Keberhasilan studi mahasiswa S3 dapat dipengaruhi oleh kualitas perguruan tinggi S1 dan S2. Hasil analisis korespondensi berganda menunjukkan bahwa lulusan S1 IPB (G1), ITB dan UGM (G2), universitas luar negeri (G4) serta universitas negeri lainnya (G5) merupakan karakteristik dari mahasiswa yang lulus. Karakteristik mahasiswa yang tidak lulus cenderung merupakan lulusan S1 yang berasal dari UI (G3), universitas swasta dan sekolah tinggi (G6). Pada peubah perguruan tinggi S2, posisi kategori lulusan yang berasal dari IPB (H1), ITB dan UGM (H2) serta universitas luar negeri (H4) lebih dekat dengan posisi kategori mahasiswa yang lulus (Y2) sedangkan posisi kategori lainnya berdekatan dengan kategori mahasiswa yang tidak lulus (Y1).
Karakteristik antara mahasiswa yang lulus dan tidak lulus dapat dilihat dari peubah lainnya seperti program studi S2, status penerimaan S3 dan sumber biaya. Karakteristik yang dihasilkan antara mahasiswa yang lulus dan tidak lulus cukup berbeda. Mahasiswa yang berasal dari program studi S2 ekonomi dan manajemen (I1), teknik dan MIPA (I2) serta mahasiswa dengan status non percobaan (J2) merupakan karakteristik dari mahasiswa yang lulus sedangkan karakteristik mahasiswa yang tidak lulus sebaliknya. Berdasarkan peubah sumber biaya (K), kedua posisi antara K1 dan K2 cenderung berada di daerah karakteristik mahasiswa yang lulus (Y2).
Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Keberhasilan Studi Mahasiswa
Analisis regresi logistik biner dapat melihat faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa. Pada analisis regresi logistik biner mengasumsikan tidak boleh ada multikolinieritas. Multikolinieritas merupakan kondisi peubah penjelas saling berkorelasi. Jika koefisien korelasi antar peubah penjelas terlalu tinggi (berkisar diatas 0.8) menunjukkan adanya multikolinieritas (Gujarati dan Porter 2010). Besarnya korelasi dapat dilihat dengan menggunakan koefisien korelasi Spearman Rank. Korelasi Spearman Rank dapat digunakan pada peubah numerik dan kategorik (Daniel 1990). Pada Tabel 2, koefisien korelasi tertinggi berkisar 0.496 yaitu korelasi antarax6 dan x10.
Koefisien korelasi antara x9 dan x11merupakan koefisien korelasi paling kecil.
Koefisien korelasi antara x9 dan x11 sebesar 0.002. Oleh karena itu, dapat
disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat multikolinieritas.
Pengujian parameter secara keseluruhan dengan uji-G menghasilkan nilai statistik uji-G sebesar 37.382. Pengambilan keputusan dilakukan dengan membandingkan nilai statistik uji-G dengan nilai khi-kuadrat dari tabel, χ219,0.1 = 27.204. Nilai statistik uji-G lebih besar daripada nilai khi-kuadrat dari tabel sehingga keputusannya adalah tolak H0. Hal ini menunjukkan bahwa ada peubah
12
Tabel 2 Matriks korelasi antar peubah penjelas
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
x1 1.000
x2 -0.052 1.000 x3 0.145 -0.258 1.000 x4 0.035 -0.203 0.020 1.000 x5 0.009 -0.174 0.112 0.056 1.000
x6 0.061 -0.178 -0.024 0.067 0.050 1.000 x7 -0.129 -0.004 0.116 -0.006 0.101 -0.099 1.000 x8 -0.037 0.067 -0.058 0.018 -0.112 -0.141 0.063 1.000
x9 -0.039 -0.104 -0.021 -0.068 0.021 0.009 0.044 -0.018 1.000
x10 0.043 0.010 -0.070 -0.213 0.060 0.496 -0.138 -0.276 -0.069 1.000 x11 -0.260 0.064 0.058 -0.052 0.015 0.029 0.220 -0.076 0.002 0.031 1.000
Tabel 3 Pengujian parameter secara parsial dengan uji Wald
Peubah SE Wald Nilai-p Rasio
Odds
Intersep -10.213 5.154 1.980 0.048
Jenis Kelamin (2) vs (1) 0.991 0.766 1.290 0.196 2.690
Usia* 0.139 0.045 3.110 0.002* 1.150
Status Penikahan (2) vs (1) -0.519 0.995 0.520 0.602 0.600
Tempat Bekerja (2) vs (1)* 1.236 0.576 2.150 0.032* 3.440
IPK S1 1.005 0.702 1.430 0.152 2.730
IPK S2 0.423 1.121 0.380 0.706 1.530
Perguruan Tinggi S1 (2) vs (1) -0.612 0.873 0,700 0.484 0.540
Perguruan Tinggi S1 (3) vs (1)* -1.496 0.792 1.890 0.059* 0.220
Perguruan Tinggi S1 (4) vs (1) 1.451 1.439 1.010 0.314 4.270
Perguruan Tinggi S1 (5) vs (1) -1.036 0.767 1.350 0.177 0.350
Perguruan Tinggi S1 (6) vs (1) -0.413 0.745 0.550 0.580 0.660
Perguruan Tinggi S2 (2) vs (1)* 3.145 1.391 2.26 0.024* 23.230
Perguruan Tinggi S2 (3) vs (1) 1.710 1.058 1.620 0.106 5.530
Perguruan Tinggi S2 (4) vs (1) 0.543 0.755 0.720 0.472 1.720
Perguruan Tinggi S2 (5) vs (1) 0.556 0.845 0.660 0.510 1.740
PRODI S2 (2) vs (1) -0.291 0.900 0.320 0.747 0.750
PRODI S2 (3) vs (1) -0.998 0.910 1.100 0.273 0.370
Status Penerimaan S3 (2) vs (1) 0.967 0.595 1.630 0.104 2.630
Sumber Biaya (2) vs (1) -0.320 1.271 0.250 0.801 0.730
*signifikan pada taraf nyata 10%
Pengujian parameter secara parsial dengan uji Wald secara umum dapat dilihat pada Tabel 3. Peubah penjelas yang berpengaruh pada taraf nyata 10% adalah usia mahasiswa (x2), tempat mahasiswa berkerja (x4), perguruan tinggi S1
(x7) dan perguruan tinggi S2 (x8). Kepentingan peubah penjelas dari peubah usia
mahasiswa (x2), tempat mahasiswa berkerja (x4), perguruan tinggi S1 (x7) dan
13 rata-rata kontribusi keseluruhan (Gi), peubah penjelas yang mempunyai pengaruh
paling dominan terhadap keberhasilan studi mahasiswa adalah peubah tempat mahasiswa berkerja (x4) dengan nilai kontribusi sebesar 0.025.
Tabel 4 Nilai kontribusi masing-masing peubah penjelas yang berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa
Peubah R
2 x
2 x4 x7 x8
k = 0 0.018 0.018 0.003 0.005
x2 0.018 - 0.029 0.003 0.006
x4 0.018 0.029 - 0.003 0.007
x7 0.003 0.018 0.018 - 0.004
x8 0.005 0.019 0.020 0.002 -
k = 1 0.022 0.022 0.003 0.006
x2x4 0.047 - - 0.003 0.010
x2x7 0.021 - 0.029 - 0.006
x2x8 0.024 - 0.033 0.003 -
x4x7 0.021 0.029 - - 0.007
x4x8 0.025 0.032 - 0.003 -
x7x8 0.007 0.020 0.021 - -
k = 2 0.027 0.028 0.003 0.008
x2x4x7 0.050 - - - 0.009
x2x4x8 0.057 - - 0.002 -
x2x7x8 0.027 - 0.032 - -
x4x7x8 0.028 0.031 - - -
k = 3 0.031 0.032 0.002 0.009
x2x4x7x8 0.059 - - - -
Gi 0.024 0.025 0.003 0.007
Interpretasi koefisien pada regresi logistik menggunakan nilai rasio odds (Tabel 3). Nilai rasio odds merupakan ukuran asosiasi yang memperkirakan besar kecenderungan pengaruh peubah-peubah penjelas terhadap keberhasilan studi mahasiswa. Nilai rasio odds dapat dikatakan juga sebagai perbandingan nilai odds atau perbandingan kejadian sukses dengan tidak sukses antar kategori peubah penjelas. Pada penelitian ini, lulus merupakan kejadian sukses sedangkan tidak lulus merupakan kejadian tidak sukses.
Dugaan parameter peubah penjelas perguruan tinggi S1 UI (x7(3)) bernilai negatif sebesar -1.496 sehingga akan menurunkan peluang keberhasilan studi mahasiswa. Nilai rasio odds pada peubah penjelas perguruan tinggi S1 UI (x7(3))
sebesar 0.220 sehingga nilai odds mahasiswa yang berasal dari UI sebesar 0.220 kali dari nilai odds mahasiswa yang berasal dari IPB (x7(1)). Jika dilihat dari
14
memiliki persentasi kelulusan yang tinggi. Lulusan S1 dari UI yang melanjutkan ke perguruan tinggi S2 ITB dan UGM mendapat keberhasilan studi yang sempurna. Hal ini ditunjukkan dengan persentase kelulusan sebesar 100%.
Peubah penjelas usia mahasiswa (x2) , tempat berkerja instansi non
pemerintah (x4(2)) dan perguruan tinggi S2 ITB dan UGM (x8(2)) memiliki nilai
dugaan parameter positif. Hal ini mencerminkan peubah tersebut akan meningkatkan peluang keberhasilan studi mahasiswa. Dilihat dari peubah usia, semakin bertambah usia mahasiswa maka keberhasilan studi mahasiswa akan meningkat. Pada peubah penjelas tempat berkerja instansi non pemerintah (x4(2)),
nilai odds mahasiswa yang bekerja di instansi non pemerintah sebesar 3.440 kali dari nilai odds mahasiswa yang bekerja di instansi pemerintah (x4(1)) .
Karakteristik dari mahasiswa yang bekerja di instansi non pemerintah yang lulus serta memiliki persentase kelulusan yang tinggi cenderung merupakan mahasiswa perempuan, mahasiswa yang sudah menikah, lulusan yang berasal dari universitas luar negeri, ITB dan UGM, mahasiswa yang berasal dari program studi S2 teknik dan MIPA, mahasiswa dengan status non percobaan dan mahasiswa yang tidak menerima beasiswa (Lampiran 8).
Hal yang menarik dari hasil pengujian uji Wald terlihat pada peubah perguruan tinggi S2. Lulusan yang berasal dari perguruan tinggi S2 ITB dan UGM memiliki kecenderungan lulus lebih besar dibandingkan lulusan yang berasal dari perguruan tinggi S2 IPB. Hal ini terlihat pada nilai odds lulusan yang berasal dari perguruan tinggi S2 ITB dan UGM (x8(2)) sebesar 23.230 kali dari
nilai odds lulusan yang berasal dari perguruan tinggi S2 IPB (x8(1)) sehingga
harus dijadikan evaluasi bagi IPB dalam peningkatan mutu lulusan S2. Jika dilihat karakteristiknya (Lampiran 10), lulusan perguruan tinggi S2 ITB dan UGM yang lulus serta memiliki persentase kelulusan yang tinggi cenderung merupakan mahasiswa perempuan, mahasiswa yang belum menikah, mahasiswa yang bekerja di instansi non pemerintah, lulusan S1 yang berasal dari UI, lulusan S1 universitas swasta, lulusan sekolah tinggi serta universitas negeri lainnya, mahasiswa yang berasal dari program studi S2 ekonomi dan manajemen, mahasiswa dengan status penerimaan pecobaan dan mahasiswa yang menerima beasiswa.
Tabel 5 Ketepatan klasifikasi model
Aktual Prediksi % Benar
Tidak Lulus Lulus
Tidak Lulus 21 17 55.30
Lulus 8 91 91.90
% keseluruhan 81.80
15 Berdasarkan hasil wawancara, faktor yang tidak ada dalam model yaitu pada proses pembuatan disertasi. Mahasiswa mengalami kesulitan menyelesaikan studi pada Program Doktor Manajemen Bisnis IPB pada tahap tersebut. Tahapan pembuatan disertasi yang ditetapkan oleh pihak MB-IPB sangat banyak. Tahapan disertasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Proses Tahapan Disertasi Program Doktor Manajemen Bisnis IPB Pada tahap prelim tertulis menuju tahap sidang komisi 1, mahasiswa seringkali mengalami kesulitan. Pada proses tersebut, mahasiswa dituntut untuk mengeluarkan kemampuan akademisnya dalam menuangkan ide untuk menyusun proposal sampai dengan pengumpulan data serta pengolahannya. Topik yang dituangkan dalam proposal seringkali berbeda dengan sinopsis awal ketika penerimaan mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB, sehingga akan menghambat mahasiswa dalam mempercepat pembuatan disertasi. Hal ini dikarenakan membutuhkan waktu yang lama dalam mengembangkan topik baru.
Selain itu, pengumpulan data merupakan hal yang penting dalam proses pembuatan disertasi. Mahasiswa sering terhambat dalam mengumpulkan data khususnya pada data primer dikarenakan respon dari responden yang sangat kurang. Setelah pengumpulan data, mahasiswa dituntut untuk bisa mengolah data dengan baik supaya dapat memberikan hasil yang menarik.
Hal lain yang dapat menghambat pada proses pembuatan disertasi yaitu komunikasi dengan komisi pembimbing. Komunikasi antara mahasiswa dengan komisi pembimbing masih kurang lancar dikarenakan kesibukan para dosen yang sangat padat. Hal ini akan menunda proses pembuatan disertasi khususnya pada tahapan sidang komisi, ujian tertutup dan terbuka. Semua dosen harus menghadiri sidang komisi 1, 2, 3, 4, ujian tertutup dan ujian terbuka. Sidang komisi, ujian tetutup dan terbuka seringkali tertunda dikarenakan kesibukan para dosen yang sangat padat.
Faktor lain yang paling utama adalah motivasi dan komitmen mahasiswa. Motivasi dan komitmen yang kurang dapat menghambat dalam menyelesaikan pembuatan disertasi. Oleh karena itu, mahasiswa harus memprioritaskan diri untuk menyelesaikan studi sampai dengan akhir.
16
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Karakteristik antara mahasiswa yang lulus dengan mahasiswa yang tidak lulus cukup berbeda. Karakteristik mahasiswa yang lulus cenderung merupakan mahasiswa perempuan, berusia antara 35 sampai dengan 45 tahun dan sudah menikah. Jika dilihat berdasarkan latar belakang pendidikan, karakteristik mahasiswa yang lulus cenderung memiliki IPK S1 lebih dari sama dengan 3.00, memiliki IPK S2 lebih dari sama dengan 3.50, lulusan S1 dan S2 yang berasal dari IPB, ITB dan UGM, universitas luar negeri, mahasiswa yang berasal dari program studi S2 ekonomi, manajemen, teknik dan MIPA, serta mahasiswa dengan status penerimaan S3 non percobaan sedangkan karakteristik mahasiswa yang tidak lulus sebaliknya.
Ditinjau dari hasil analisis regresi logistik biner, peubah usia, tempat mahasiswa bekerja, perguruan tinggi S1 dan perguruan tinggi S2 berpengaruh terhadap keberhasilan studi mahasiswa pada taraf nyata 10%. Faktor yang paling dominan yaitu peubah tempat bekerja. Faktor-faktor lain yang tidak ada dalam model yang dapat mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa yaitu pada proses pembuatan disertasi, komunikasi antara mahasiswa dengan komisi pembimbing, serta motivasi dan komitmen mahasiswa.
Saran
Pihak MB-IPB perlu mempertimbangkan lagi pengelompokan perguruan tinggi khususnya bagi lulusan S1 seperti IPB, ITB, UGM dan UI. Pada tahapan pembuatan disertasi, topik yang dibuat diharapkan sama dengan sinopsis awal ketika penerimaan mahasiswa Program Doktor Manajemen Bisnis IPB. Hal ini dapat mempercepat proses pembuatan disertasi. Selain itu, penyesuaian pembawaan dan kebiasaan setiap individu sangat diperlukan dalam meningkatkan interaksi antara mahasiswa dengan komisi pembimbing, sehingga komunikasi antara mahasiswa dengan komisi pembimbing lancar.
DAFTAR PUSTAKA
Abbas S. 2008. Manajemen Perguruan Tinggi : Beberapa Catatan. Jakarta (ID): Kencana Prenada Media Group.
Azen R, Traxel N. 2009. Using dominance to determine predictor importance in logistic regression. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 34:319-347.doi:10.3102/1076998609332754.
Daniel. 1990. Aplplied Nonparametric Statistics. Boston (US): PWS-KENT Publishing Company.
17 Hosmer DW, Lemeshow S. 2000. Apllied Logistic Regression Second Edition.
New York (US): John Wiley and Sons.
Kaciak E, Louviere J. 1990. Multiple Correspondence Analysis of Multiple Choice Experiment Data. Journal of Marketing Research. 27(1):455-465. [Kemendikbud] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. 2005. Peraturan
Pemerintah Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2005 Tentang Standar Nasionaal Pendidikan. Jakarta (ID): Kemendikbud
Manajemen Bisnis IPB. 2010. Buku Panduan Program Doktor Manajemen Bisnis Angkatan VII. Bogor (ID): MB IPB.
18
Lampiran 1 Rincian demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa (peubah) yang digunakan dalam penelitian.
Peubah Kategori Keterangan
1 Jenis Kelamin (x1) 1 = Laki-laki
3 Status Pernikahan
saat diterima
2 = Instansi Non Pemerintah
(D1)
4 = Universitas Luar Negeri 5 = Universitas Negeri lainnya (selain IPB, ITB,UI,UGM)
4 = Universitas Luar Negeri 5 = Universitas Lainnya
19
(a) (b)
Lampiran 2 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala numerik.
Usia Nilai
Rata-rata 42.91
Ragam 47.66
IPK S1 Nilai
Rata-rata 2.85
Ragam 0.13
IPK S2 Nilai
Rata-rata 3.48
Ragam 0.06
20
Lampiran 3 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala numerik terhadap keberhasilan studi mahasiswa
Usia Tidak Lulus Lulus Rata-rata 41.29 43.53
Ragam 38.37 50.25
IPK S1 Tidak Lulus Lulus Rata-rata 2.73 2.89
Ragam 0.15 0.12
IPK S2 Tidak Lulus Lulus
Rata-rata 3.45 3.49
Ragam 0.06 0.06
(a) (b)
21 Lampiran 4 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala kategorik terhadap keberhasilan studi mahasiswa setiap angkatan.
22 Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi IPB ITB dan UGM UI Universitas Luar Negeri Universitas Negeri Lainnya Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi IPB ITB dan UGM UI Universitas Luar Negeri Universitas Negeri Lainnya Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi IPB ITB dan UGM UI Universitas Luar Negeri Universitas Negeri Lainnya Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi IPB ITB dan UGM UI Universitas Luar Negeri Universitas Negeri Lainnya Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi
25
(a)
(b)
(c)
Lampiran 5 Sebaran demografi dan latar belakang pendidikan mahasiswa peubah berskala numerik terhadap keberhasilan studi mahasiswa setiap angkatan.
Usia Rata-Rata Ragam
DMB 1 44.12 44.64
DMB 2 44.00 42.52
DMB 3 41.78 52.27
DMB 4 42.09 43.23
DMB 5 42.68 59.56
IPK S1 Rata-Rata Ragam
DMB 1 2.86 0.09
DMB 2 2.92 0.13
DMB 3 2.76 0.19
DMB 4 2.92 0.16
DMB 5 2.77 0.09
IPK S2 Rata-Rata Ragam
DMB 1 3.44 0.06
DMB 2 3.52 0.08
DMB 3 3.52 0.07
DMB 4 3.47 0.06
26
Lampiran 6 Akar ciri non trivial keberhasilan studi mahasiswa No Akar Ciri Persen Persen
Kumulatif Histogram
1 0.1808 0.1033 0.1033 ****************************** 2 0.1510 0.0863 0.1896 ************************* 3 0.1480 0.0846 0.2742 ************************ 4 0.1276 0.0729 0.3471 ********************* 5 0.1266 0.0724 0.4194 ********************* 6 0.1121 0.0641 0.4835 ****************** 7 0.1081 0.0618 0.5453 ***************** 8 0.0942 0.0538 0.5991 *************** 9 0.0870 0.0497 0.6488 ************** 10 0.0797 0.0455 0.6943 ************* 11 0.0735 0.0420 0.7363 ************ 12 0.0643 0.0368 0.7731 ********** 13 0.0628 0.0359 0.8090 ********** 14 0.0620 0.0354 0.8444 ********** 15 0.0552 0.0315 0.8760 ********* 16 0.0467 0.0267 0.9026 ******* 17 0.0420 0.0240 0.9267 ****** 18 0.0407 0.0233 0.9499 ****** 19 0.0325 0.0186 0.9685 ***** 20 0.0302 0.0173 0.9858 ***** 21 0.0249 0.0142 1.000 ****
27 Lampiran 7 Hasil perhitungan analisis korespondensi berganda keberhasilan studi
mahasiswa
Peubah Sumbu 1 Sumbu 2
Koord. Relatif Mutlak Koord. Relatif Mutlak Keberhasilan Studi
Y1 0.362 0.050 0.017 -0.180 0.012 0.005
Y2 -0.139 0.050 0.006 0.069 0.012 0.002
0.023 0.007
Jenis Kelamin
A1 0.057 0.017 0.001 -0.057 0.017 0.002
A2 -0.300 0.017 0.007 0.298 0.017 0.008
0.008 0.010
Usia Mahasiswa
B1 0.362 0.024 0.009 1.231 0.274 0.128
B2 -0.210 0.041 0.010 0.042 0.002 0.000
B3 0.125 0.009 0.003 -0.573 0.189 0.066
0.022 0.194
Status Pernikahan
C1 -0.060 0.059 0.002 -0.073 0.086 0.003
C2 0.975 0.059 0.026 1.178 0.086 0.045
0.028 0.048
Tempat Bekerja
D1 -0.208 0.051 0.011 -0.220 0.057 0.014
D2 0.244 0.051 0.013 0.258 0.057 0.017
0.024 0.031
IPK S1
E1 0.022 0.001 0.000 -0.390 0.272 0.054
E2 -0.040 0.001 0.000 0.700 0.272 0.097
0.000 0.151
IPK S2
F1 0.890 0.565 0.152 -0.045 0.001 0.000
F2 -0.634 0.565 0.108 0.032 0.001 0.000
0.260 0.000
Perguruan Tinggi S1
G1 -0.838 0.180 0.066 -0.359 0.033 0.015
G2 0.000 0.000 0.000 0.214 0.009 0.004
G3 0.725 0.090 0.035 -0.333 0.019 0.009
G4 -0.248 0.004 0.002 0.113 0.277 0.144
G5 -0.034 0.000 0.000 -0.149 0.005 0.002
G6 0.383 0.043 0.015 -0.036 0.000 0.000
28
Perguruan Tinggi S2
H1 -0.923 0.154 0.060 -0.848 0.130 0.061
H2 -0.238 0.006 0.002 1.189 0.148 0.074
H3 1.118 0.226 0.088 -0.278 0.014 0.007
H4 -0.310 0.065 0.018 0.285 0.055 0.018
H5 0.595 0.087 0.032 -0.278 0.019 0.008
0.200 0.168
PRODI S2
I1 -0.014 0.001 0.000 -0.168 0.139 0.013
I2 -0.774 0.063 0.026 1.798 0.339 0.169
I3 1.167 0.107 0.046 -0.427 0.014 0.007
0.072 0.189
Status Penerimaan S3
J1 0.955 0.524 0.153 0.235 0.032 0.011
J2 -0.549 0.524 0.088 -0.135 0.032 0.006
0.241 0.017
Sumber Biaya
K1 -0.310 0.005 0.002 0.582 0.018 0.010
K2 0.017 0.005 0.000 -0.031 0.018 0.001
Lampiran 8 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah tempat bekerja dengan peubah kategorik lainnya
Peubah Kategori
Instansi Pemerintah Instansi Non Pemerintah*
Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus*
Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen
Jenis Kelamin Laki-Laki 23 36.50 40 63.50 12 23.10 40 76.90
Perempuan* 2 18.20 9 81.80 1 9.10 10 90.90
Status Pernikahan Sudah Menikah* 23 32.90 47 67.10 12 20.30 47 79.70
Belum Menikah 2 50.00 2 50.00 1 25.00 3 75.00
Perguruan Tinggi S1 IPB 3 20.00 12 80.00 3 23.10 10 76.90
ITB dan UGM 3 25.00 9 75.00 1 9.10 10 90.90
UI 3 33.30 6 66.70 6 54.50 5 45.50
Universitas Luar Negeri* 1 25.00 3 75.00 0 0.00 4 100.00
Universitas Negeri Lainnya 10 50.00 10 50.00 1 14.30 6 85.70
Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi 5 35.70 9 64.30 2 11.80 15 88.20
Perguruan Tinggi S2 IPB 5 41.70 7 58.30 1 11.10 8 88.90
ITB dan UGM* 1 14.30 6 85.70 0 0.00 6 100.00
UI 3 30.00 7 70.00 2 18.20 9 81.80
Univ. Luar Negeri 14 36.80 24 63.20 4 23.50 13 76.50
Univ. Negeri Lainnya. 2 28.60 5 71.40 6 30.00 14 70.00
Program Studi S2 Ekonomi dan Manajemen 20 33.30 40 66.70 11 20.40 43 79.60
Teknik dan MIPA* 2 28.60 5 71.40 1 16.70 5 83.30
Sosial dan Lainnya 3 42.90 4 57.10 1 33.30 2 66.70
Status Penerimaan S3 Percobaan 9 45.00 11 55.00 9 30.00 21 70.00
Non Percobaan* 16 29.60 38 70.40 4 12.10 29 87.90
Sumber Biaya Beasiswa 0 0.00 3 100.00 1 25.00 3 75.00
Non Beasiswa* 25 35.20 46 64.80 12 20.30 47 79.70
Lampiran 9 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah perguruan tinggi S1 dengan peubah kategorik lainnya
Peubah Kategori
G1 G2 G3*
Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus*
Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen
Jenis Kelamin Laki-Laki 6 31.60 13 68.40 4 19.00 17 81.00 8 47.10 9 52.90
Perempuan* 0 0.00 9 100.00 0 0.00 2 100.00 1 33.30 2 66.70
Status Pernikahan Sudah Menikah* 6 22.20 21 77.80 3 13.6 19 86.40 8 42.10 11 57.90
Belum Menikah 0 0.00 1 100.00 1 100.00 0 0.00 1 100.00 0 0.00
Tempat Bekerja Instansi Pemerintah* 3 20.00 12 80.00 3 25.00 9 75.00 3 33.30 6 66.70
Instansi Non Pemerintah 3 23.10 10 76.90 1 9.10 10 90.90 6 54.50 5 45.50
Perguruan Tinggi S2
IPB 3 33.30 6 66.70 0 0.00 2 100.00 1 50.00 1 50.00
ITB dan UGM* 0 0.00 0 0.00 1 20.00 4 80.00 0 0.00 1 100.00
UI 0 0.00 2 100.00 0 0.00 4 100.00 2 33.30 4 66.70
Univ. Luar Negeri 1 7.70 12 92.30 2 33.30 4 66.70 4 50.00 4 50.00
Univ. Negeri Lainnya. 2 50.00 2 50.00 1 16.70 5 83.30 2 66.70 1 33.30
Program Studi S2
Ekonomi dan Manajemen
5 20.00 20 80.00 3 16.70 15 83.30 9 47.40 10 52.60
Teknik dan MIPA 0 0.00 1 100.00 1 25.00 3 75.00 0 0.00 0 0.00
Sosial dan Lainnya* 1 50.00 1 50.00 0 0.00 1 100.00 0 0.00 1 100.00
Status Penerimaan
S3 Percobaan Non Percobaan* 3 3 60.00 13.00 20 2 40.00 87.00 1 3 18.80 14.30 13 6 81.30 85.70 4 5 40.00 50.00 6 5 50.00 60.00
Sumber Biaya
Beasiswa* 1 33.30 2 66.70 0 0.00 3 100.00 0 0.00 1 100.00
Non Beasiswa 5 20.00 20 80.00 4 20.00 16 80.00 9 47.40 10 52.60
*Kategori yang memiliki persentase kelulusan paling tinggi pada lulusan S1 di UI (G3)
G1 : IPB
G2 : ITB dan UGM
G3 : UI
G4 : Universitas Luar Negeri
3 Lampiran 9 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah perguruan tinggi S1 dengan peubah kategorik lainnya (Lanjutan)
Peubah Kategori
G4 G5 G6
Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus
Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jenis Kelamin
Laki-Laki 1 14.30 6 85.70 10 40.00 15 60.00 6 23.10 20 76.90
Perempuan 0 0.00 1 100.00 1 50.00 1 50.00 1 20.00 4 80.00
Status Pernikahan Sudah Menikah 1 12.50 7 87.50 10 38.50 16 61.50 7 25.90 20 74.10
Belum Menikah 0 0.00 0 0.00 1 100.00 0 0.00 0 0.00 4 100.00
Tempat Bekerja
Instansi Pemerintah 1 25.00 3 75.00 10 50.00 10 50.00 5 35.70 9 64.30
Instansi Non Pemerintah 0 0.00 4 100.00 1 14.30 6 85.70 2 11.80 15 88.20
Perguruan Tinggi S2
IPB 0 0.00 0 0.00 1 50.00 1 50.00 1 16.70 5 83.30
ITB dan UGM 0 0.00 0 0.00 0 0.00 4 100.00 0 0.00 3 100.00
UI 0 0.00 0 0.00 2 66.70 1 33.30 1 16.70 5 83.30
Univ. Luar Negeri 1 12.50 7 87.50 6 42.90 8 57.10 4 66.70 2 33.30
Univ. Negeri Lainnya. 0 0.00 0 0.00 2 50.00 2 50.00 1 10.00 9 90.00
Program Studi S2
Ekonomi dan Manajemen 0 0.00 3 100.00 9 39.10 14 60.90 5 19.20 21 80.80
Teknik dan MIPA 0 0.00 4 100.00 1 33.30 2 66.70 1 100.00 0 0.00
Sosial dan Lainnya 1 100.00 0 0.00 1 100.00 0 0.00 1 25.00 3 75.00
Status Penerimaan
S3 Percobaan 1 20.00 4 80.00 5 41.70 7 58.30 3 27.30 8 72.70
Non Percobaan 0 0.00 3 100.00 6 40.00 9 60.00 4 20.00 16 80.00
Sumber Biaya
Beasiswa 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00
Non Beasiswa 1 12.50 7 87.50 11 40.70 16 59.30 7 22.60 24 77.40
*Kategori yang memiliki persentase kelulusan paling tinggi pada lulusan S1 di UI (G3)
G1 : IPB
G2 : ITB dan UGM
G3 : UI
G4 : Universitas Luar Negeri
Lampiran 10 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah perguruan tinggi S2 dengan peubah kategorik lainnya
Peubah Kategori
H1 H2* H3
Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus* Tidak Lulus Lulus
Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jenis Kelamin
Laki-Laki 6 33.30 12 66.70 1 8.30 11 91.70 4 25.00 12 75.00
Perempuan* 0 0.00 3 100.00 0 0.00 1 100.00 1 20.00 4 80.00
Status Pernikahan Sudah Menikah 6 28.60 15 71.40 1 9.10 10 90.90 4 22.20 14 77.80
Belum Menikah* 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 100.00 1 33.30 2 66.70
Tempat Bekerja
Instansi Pemerintah 5 41.70 7 58.30 1 14.30 6 85.70 3 30.00 7 70.00
Instansi Non Pemerintah* 1 11.10 8 88.90 0 0.00 6 100.00 2 18.20 9 81.80
Perguruan Tinggi S1
IPB 3 33.30 6 66.70 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 100.00
ITB dan UGM 0 0.00 2 100.00 1 20.00 4 80.00 0 0.00 4 100.00
UI* 1 50.00 1 50.00 0 0.00 1 100.00 2 33.30 4 66.70
Universitas Luar Negeri 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00
Universitas Negeri Lainnya* 1 50.00 1 50.00 0 0.00 4 100.00 2 66.70 1 33.30
Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi* 1 16.70 5 83.30 0 0.00 3 100.00 1 16.70 5 83.30
Program Studi S2
Ekonomi dan Manajemen* 6 28.60 15 71.40 0 0.00 10 100.00 3 20.00 12 80.00
Teknik dan MIPA 0 0.00 0 0.00 1 33.30 2 66.70 0 0.00 0 0.00
Sosial dan Lainnya 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 33.30 4 66.70
Status Penerimaan
S3 Percobaan* 0 0.00 0 0.00 0 0.00 3 100.00 5 45.50 6 54.50
Non Percobaan 6 28.60 15 71.40 1 10.00 9 90.00 0 0.00 10 100.00
Sumber Biaya
Beasiswa* 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 100.00 0 0.00 1 100.00
Non Beasiswa 6 28.60 15 71.40 1 8.30 11 91.70 5 25.00 15 75.00
*Kategori yang memiliki persentase kelulusan paling tinggi pada perguruan tinggi S2 ITB dan UGM
5 Lampiran 10 Tabulasi silang keberhasilan studi mahasiswa antara peubah perguruan tinggi S2 dengan peubah kategorik lainnya (Lanjutan)
Peubah Kategori
H4 H5
Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Lulus
Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen Jumlah Persen
Jenis Kelamin Laki-Laki 16 36.40 28 63.60 8 32.00 17 68.00
Perempuan 2 18.20 9 81.80 0 0.00 2 100.00
Status Pernikahan Sudah Menikah 16 30.20 37 69.80 8 30.80 18 69.20
Belum Menikah 2 100.00 0 0.00 0 0.00 1 100.00
Tempat Bekerja Instansi Pemerintah 14 36.80 24 63.20 2 28.60 5 71.40
Instansi Non Pemerintah 4 23.50 13 76.50 6 30.00 14 70.00
Perguruan Tinggi S1 IPB 1 7.70 12 92.30 2 50.00 2 50.00
ITB dan UGM 2 33.30 4 66.70 1 16.70 5 83.30
UI 4 50.00 4 50.00 2 66.70 1 33.30
Universitas Luar Negeri 1 12.50 7 87.50 0 0.00 0 0.00
Universitas Negeri Lainnya 6 42.90 8 57.10 2 50.00 2 50.00
Univ. Swasta dan Sekolah Tinggi 4 66.70 2 33.30 1 10.00 9 90.00
Program Studi S2 Ekonomi dan Manajemen 14 33.30 28 66.70 8 30.80 18 69.20
Teknik dan MIPA 2 20.00 8 80.00 0 0.00 0 0.00
Sosial dan Lainnya 2 66.70 1 33.30 0 0.00 1 100.00
Status Penerimaan S3 Percobaan 8 36.40 14 63.60 5 35.70 9 64.30
Non Percobaan 10 30.30 23 69.70 3 23.10 10 76.90
Sumber Biaya Beasiswa 0 0.00 3 100.00 1 50.00 1 50.00
Non Beasiswa 18 34.60 34 65.40 7 28.00 18 72.00
*Kategori yang memiliki persentase kelulusan paling tinggi pada perguruan tinggi S2 ITB dan UGM
RIWAYAT HIDUP
Pada tanggal 22 September 1991 di Tasikmalaya, penulis lahir dari pasangan Ibu Idah Dahlia dan Bapak Jaja Hidayat (Alm). Penulis merupakan anak pertama dari empat bersaudara. Penulis merupakan lulusan tahun 2010 dari SMA Negeri 1 Tasikmalaya. Tanggal 28 Juni 2010, penulis resmi menjadi mahasiswa jurusan Statistika FMIPA Institut Pertanian Bogor melalui Undangan Seleksi Mahasiswa IPB (USMI).
