LOGO. Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD Wibawati, S.Si, M.Si

LOGO

Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD

Wibawati, S.Si, M.Si

PENDAHULUAN

1 2

Latar Belakang Tujuan

3 4

Manfaat

Batasan Masalah

Kelas Layanan

Khusus (KLK)

Latar Belakang

Kesempatan memperoleh pendidikan merupakan prioritas utama bagi

pembangunan pendidikan

Bappeko : 9.779 anak usia 7-12 tahun yang tidak bisa sekolah

(35% berasal dari Surabaya Utara) Faktor ekonomi menyebabkan rendahnya minat masyarakat miskin

terhadap dunia pendidikan

Program pemerintah berupa BKM dan BOS belum cukup untuk mengurangi

angka putus sekolah

Regresi Logistik

Kurang dari 6 Bulan

Lama Belajar di KLK

Lebih dari 6 Bulan

Tujuan

1 2

Manfaat

 Dapat menggambarkan keadaan siswa KLK di Surabaya Utara sehingga dapat diambil

kebijakan dari dinas terkait dalam rangka

penggunaan metode pembelajaran di KLK

Batasan Masalah

 Penentuan model regresi logistik dari faktor-

faktor yang mempengaruhi lama kelulusan

siswa KLK di Surabaya Utara

LOGO

 Regresi logistik biner adalah regresi logistik dimana variabel responnya terdiri dari dua kategori yaitu 0 dan 1

 Model regresi logistik dengan k variabel prediktor adalah :

 Dengan transformasi logit diperoleh :

 Nilai β diperoleh melalui turunan parsial pertama

L(β) terhadap β

 Uji Serentak Hipotesis :

H

0

: β

⁰

= β

¹

= … = β

^k

= 0

H

1

: paling sedikit ada satu β

^j

≠ 0 Statistik uji :

dimana

Keputusan : Tolak H

0

bila G >

v = banyak parameter dalam model

 Uji Parsial Hipotesis :

H

⁰

: β

^j

= 0

H

¹

: β

^j

≠ 0 ; j = 1,2,..,k Statistik Uji :

Keputusan :

Tolak H

⁰

bila W > Z

^α/2

atau W < -Z

^α/2

 Uji Hosmer-Lemeshow H

⁰

: Model sesuai

H

1

: Model tidak sesuai Statistik Uji :

dimana : = banyaknya subjek grup ke-l

= jumlah nilai variabel respon grup ke-k

Keputusan : Tolak H

⁰

jika

Variabel Prediktor Dikotomus

 Odds Ratio (ψ) merupakan nilai yang

menunjukkan besarnya pengaruh antara

kategori satu dan kategori dua (kategori dua terhadap respon dengan kategori pembanding)

 Nilai ψ menyatakan bahwa variabel prediktor

dengan kategori 1 berpengaruh ψ kali dari

kategori 0 terhadap variabel respon

Interpretasi Koefisien Model

Variabel Prediktor Kontinu

 Diasumsikan bahwa logit bersifat linier, sehingga persamaannya g(x) = β

⁰

+ β

¹

x

 Artinya koefisien slope β

¹

memberikan perubahan nilai pada ln odds untuk

penambahan “1” unit x

Tinjauan Statistik Non

Program KLK

Prestasi

Belajar

 Bertujuan untuk mempersiapkan anak usia SD yang putus sekolah atau belum sekolah karena alasan ekonomi

 Tergolong anak normal bukan anak berkelainan mental

 Diselenggarakan di Sekolah Dasar Negeri (SDN) yang berada di lokasi yang banyak terdapat anak putus

sekolah

 Merupakan kelas sementara

 Menggunakan Pembelajaran Terpadu dan Pembelajaran

Kelas Rangkap

 Menurut Wahyuningsih (2004), secara garis besar faktor-faktor yang mempengaruhi belajar dan prestasi belajar dapat digolongkan

menjadi dua bagian, yaitu faktor internal dan faktor eksternal

 Faktor internal

Merupakan faktor yang berasal dari dalam diri siswa yang dapat mempengaruhi prestasi belajar. Faktor ini dapat dibedakan menjadi dua kelompok, yaitu faktor fisiologis dan faktor psikologis

 Faktor eksternal

Meliputi faktor lingkungan keluarga (Sosial ekonomi keluarga,

pendidikan orang tua, perhatian orang tua dan suasana hubungan antara anggota keluarga), faktor lingkungan sekolah, dan faktor lingkungan masyarakat

Metodologi

Diagram Alur Langkah

Analisis

Variabel

Sumber Data

 Data Sekunder :

Data siswa yang telah lulus KLK dan masih

sekolah di SD penyelenggara KLK sampai tahun 2009

 Data Primer :

Survey terhadap siswa alumni KLK di SDN Pegirian I dan SDN Wonokusumo XII di

Kecamatan Semampir

Variabel Respon

 Lama studi di KLK kurang dari 6 bulan (1)

 Lama studi di KLK lebih dari 6 bulan (0)

Variabel Prediktor

 X₁ : Jenis Kelamin

 X₂ : Umur

 X₃ : Adanya Saudara yang Putus Sekolah

 X₄ : Jumlah Saudara

 X₅ : Status Kependudukan Bapak

 X₆ : Lama Tinggal di Surabaya

 X₇ : Apakah pernah sekolah sebelumnya

 X₈ : Lama Belajar di rumah

 X₉ : Pendamping Belajar

 X₁₀ : Aktivitas di Luar Sekolah

 Untuk mengetahui karakteristik siswa KLK dilakukan analisis deskriptif dan tabulasi silang

 Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi lama siswa belajar di KLK dan seberapa besar faktor-faktor tersebut

mempengaruhi variabel respon dilakukan analisis regresi logistik biner dengan langkah-langkah sebagai berikut :

a. Menentukan model regresi logistik berganda b. Melakukan uji signifikansi

c. Menentukan model regresi logistik univariat

d. Melakukan pengujian secara serentak dan parsial e. Melakukan uji kesesuaian model (goodness of fit)

f. Menginterpretasikan model regresi logistik berganda (odds ratio) g. Menghitung ketepatan klasifikasi model

LOGO

Laki-Laki 57%

Perempuan 43%

Jenis Kelamin

7 tahun 13%

8 tahun 27%

9 tahun 17%

10 tahun 22%

11 tahun 10%

12 tahun 8%

13 tahun 3%

Usia

Kelas A 70%

Kelas B 27%

Kelas C 3%

Kelas KLK

Status Kependudukan Bapak Status Kepemilikan Rumah

Lama Tinggal di Surabaya Pekerjaan Bapak

Kegiatan Ibu Jumlah Saudara

Saudara Putus Sekolah Sekolah Sebelumnya

Sekolah Sebelumnya

Lama KLK

Total

> 6 bulan ≤ 6 bulan

Pernah Sekolah 9 17 32

Tidak Pernah Sekolah 25 9 28

Total 34 26 60

Aktivitas Siswa di Luar Sekolah

Lama Studi & Sekolah Sebelumnya

Lama Belajar Lama KLK

Total

> 6 bulan ≤ 6 bulan

Tidak Belajar 15 1 16

< 1 jam 14 6 20

> 1 jam 5 19 24

Total 34 26 60

Lama Studi & Lama Belajar

Teman Belajar Lama KLK

Total

> 6 bulan ≤ 6 bulan

Tidak Ada 27 5 16

Dg Keluarga/Teman 7 21 24

Total 34 26 60

Lama Studi & Teman Belajar

Regresi Logistik Berganda

1

Uji Kesesuaian Model

2

Regresi Logistik Parsial

3

Ketepatan Klasifikasi

4

Variabel B S.E. Sig. Exp (B) Jenis Kelamin ( X₁ (1)) 1.217 0.880 0.166 3.379 Umur (X₂) -0.004 0.311 0.991 0.996 Adanya Saudara yang

Putus Sekolah (X₃(1)) -0.535 0.978 0.585 0.586 Jumlah Saudara (X₄) 0.198 0.243 0.414 1.219 Status Kependudukan

(X₅(1)) 0.892 1.009 0.377 2.439

Lama Tinggal (X₆(1)) 0.940 1.035 0.364 2.561 Lama Tinggal (X₆(2)) 1.607 1.172 0.17 4.988 Sekolah Sebelum (X₇

(1)) -0.640 0.845 0.449 0.527

Lama Belajar (X₈(1)) -2.746 1.34 0.040* 0.064 Lama Belajar (X₈(2)) -1.576 0.817 0.054* 0.207 Pendamping (X₉ (1)) -1.744 0.845 0.039* 0.175 Kerja (X₁₀(1)) -2.250 1.355 0.097* 0.105

Constant 1.909 0.619 0.002* 6.743

 Hipotesis

H₀ : β₁ = β₂ = ... = β₁₀ = 0

H₁ : paling sedikit ada satu β_j ≠ 0 , j = 1,2,...,10

 α = 10%

 Model regresi logistik :

) (1) 2.25X (1)

1.744X - (2) 1.576X - (1) 2.746X - (1.909 exp 1

) (1) 2.25X (1)

1.744X - (2) 1.576X - (1) 2.746X - (1.909 ) exp

(

10 9

8 8

10 9

8

x 8

 Hipotesis :

H₀ : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H₁ : Model tidak sesuai (ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)

 Dari hasil analisis Hosmer and Lemeshow Test diperoleh nilai dan nilai = 12.017 sehingga gagal tolak H₀ atau model sudah sesuai artinya tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model

808 . ˆ 0

2 C

) 1 . 0

; 7 (

 Lama Belajar (X₈)

Siswa KLK di Surabaya Utara yang setiap harinya belajar kurang dari 1 jam memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.064 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar di rumahnya. Sedangkan siswa yang belajar di

rumahnya lebih dari 1 jam tiap harinya memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.207 kali lebih besar

dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar

 Pendamping Belajar (X₉)

Siswa KLK di Surabaya Utara yang memiliki pendamping dalam proses belajar di rumah baik itu didampingi oleh keluarga atau belajar dengan teman memiliki kecenderungan untuk lulus KLK

kurang dari 6 bulan 0.175 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang belajar sendirian tanpa pendamping

 Kegiatan di Luar Jam Sekolah (X₁₀)

Siswa KLK di Surabaya Utara yang aktivitas di luar jam sekolah adalah tidak bekerja memiliki kecenderungan 0.105 kali lebih besar untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan jika dibandingkan dengan siswa yang aktivitas di luar jam sekolah bekerja

Variabel B S.E. Sig. Exp (B) Jenis Kelamin ( X₁(1)) 0.203 0.526 0.700 1.224

Constant -0.357 0.348 0.306 0.700

Umur (X₂) 0.028 0.161 0.864 1.028

Constant -0.523 1.512 0.729 0.593

Adanya Saudara yang Putus

Sekolah (X₃(1)) -1.478 0.566 0.009* 0.228

Constant 0.379 0.360 0.292 1.462

Jumlah Saudara (X₄) -0.097 0.153 0.527 0.908

Constant 0.002 0.498 0.996 1.002

Status Kependudukan

(X₅(1)) 0.554 0.672 0.410 1.740

Constant -0.372 0.291 0.201 0.690

Lama Tinggal (X₆(1)) 1.322 0.669 0.048* 3.750 Lama Tinggal (X₆(2)) 0.588 0.637 0.356 1.800

Constant -0.811 0.425 0.056* 0.444

Sekolah Sebelum (X₇(1)) -1.658 0.567 0.003* 0.191

Constant 0.636 0.412 0.123 1.889

Lama Belajar (X₈(1)) -4.043 1.149 0.000* 0.018 Lama Belajar (X₈(2)) -2.182 0.701 0.002* 0.113

Constant 1.335 0.503 0.008* 3.800

Pendamping (X₉(1)) -2.785 0.654 0.000* 0.062

Constant 1.099 0.436 0.012* 3.000

Kerja (X₁₀(1)) -1.461 1.129 0.196 0.232

Constant -0.148 0.273 0.587 0.862

 Hipotesis :

H

₀

: β

_j

= 0

H

₁

: β

_j

≠ 0 , j = 1, 2, ..., 10

 α = 10%

 Ada Tidaknya Saudara yang Putus Sekolah (X₃)

Variabel ini hanya berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara secara parsial saja. Siswa KLK yang tidak memiliki saudara yang putus sekolah cenderung akan lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.228 kali lebih besar dibandingkan siswa yang memiliki saudara yang putus sekolah

 Lama Tinggal di Surabaya (X₆)

Variabel ini secara parsial saja berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara. Siswa yang tinggal di Surabaya

selama 6-10 tahun memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan sebesar 3.75 kali dibandingkan siswa yang tinggal di Surabaya kurang dari 5 tahun

 Pernah Tidaknya Sekolah Sebelumnya (X₇)

Variabel ini hanya berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara secara parsial saja. Siswa KLK yang pernah

bersekolah sebelumnya cenderung akan lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.191 kali lebih besar dibandingkan siswa yang tidak pernah sekolah sebelumnya

 Lama Belajar (X₈)

Siswa KLK di Surabaya Utara yang setiap harinya belajar kurang dari 1 jam memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.018 kali lebih besar jika dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar di rumahnya. Sedangkan siswa yang belajar di

rumahnya lebih dari 1 jam tiap harinya memiliki kecenderungan untuk lulus KLK kurang dari 6 bulan 0.113 kali lebih besar

dibandingkan dengan siswa yang tidak belajar

 Teman Belajar (X₉)

Siswa KLK yang dalam proses belajar di rumah jika ditemani keluarganya atau belajar dengan teman maka siswa tersebut berpotensi 0.062 kali akan lulus KLK kurang dari 6 bulan

Prediksi Persentase kebenaran

> 6 bulan ≤ 6 bulan Observasi

> 6 bulan 28 6 82.4

≤ 6 bulan 4 22 84.6

Persentase 83.3

 Sebanyak 65.4% dari siswa KLK yang bisa transfer ke kelas reguler dalam kurun waktu kurang dari 6 bulan pernah bersekolah

sebelumnya. Siswa yang lulus KLK kurang dari 6 bulan mayoritas belajar di rumah selama > 1 jam sehari, yaitu sebanyak 73% dan ditemani oleh keluarga atau teman dalam proses belajar di rumah

sedangkan untuk siswa yang lulus KLK lebih dari 6 bulan kebanyakan mereka di rumah tidak belajar, yaitu sebanyak 44.1% dan belajar < 1 jam sehari sebanyak 41.2%

 Variabel lama belajar, teman belajar, dan bekerja tidaknya siswa tersebut di luar sekolah, berpengaruh secara serentak dalam menentukan lama siswa menempuh masa studi di KLK

 Secara parsial variabel ada tidaknya saudara yang putus sekolah,lama tinggal di Surabaya, pernah tidaknya sekolah sebelumnya, lama

belajar, teman belajar berpengaruh terhadap lama studi siswa KLK di Surabaya Utara

 Ditambahkan beberapa variabel prediktor agar faktor-faktor yang mempengaruhi lama studi siswa KLK lebih jelas.

 Dilakukan pengembangan penelitian dalam area yang lebih luas lagi karena belum diketahui apakah di daerah lainnya akan

menghasilkan gambaran yang sama.

 Saran bagi pihak yang terkait dengan penyeleggara KLK d

Surabaya Utara adalah agar lebih memberikan perhatian bagi siswa KLK yang bekerja di luar kegiatan sekolahnya, memberikan motivasi agar siswa KLK belajar lebih banyak di rumah, serta bekerja sama dengan pihak orang tua siswa untuk mengontrol dan mendampingi siswa dalam proses belajar di rumah agar siswa KLK bisa lebih cepat untuk transfer ke kelas reguler.

 Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. New York : John Wiley and Sons.

 Anonim.2009. www.koranpendidikan.com/artikel/3913/tentang-klk- di-sd.html. Diakses pada tanggal 30 September 2009 pukul 16.09 WIB.

 Hosmer, D. W. and Lemeshow, S. 2000. Applied Logistic Regression Second Edition. USA : John Wiley and Sons, Inc.

 Jawa Pos (Surabaya). 2009. 5 Mei. 9.779 Anak Usia SD di Surabaya Tak Sekolah.

 Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. 1992. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey : Prentice Hall.

 Kompas (Jakarta). 2009. 23 Agustus. Siswa Miskin di Surabaya Utara Rawan Putus Sekolah.

 Mustakim. 2001. Psikologi Pendidikan. Semarang : Pustaka Pelajar.

 Pribadi, Sikun. 1987. Mutiara-Mutiara Pendidikan. Jakarta : Erlangga.

 Wahid, M. Shodiq Abd. 2009. Disertasi : Manajemen

Penyelenggaraan Pendidikan Model Kelas Layanan Khusus (Studi Multisitus di SDN Kotalimo 10 Mekar dan SDN Tanjungan 5 Mekar).

Pasca Sarjana Universitas Negeri Malang.

 Wahyuningsih, Amalia Sawitri. 2004. Skripsi : Hubungan Antara

Kecerdasan Emosisonal dengan Prestasi Belajar pada Siswa Kelas II SMU Lab School Jakarta Timur. Universitas Persada Indonesia Jakarta.

 Winkel, WS. 1997. Psikologi Pendidikan dan Evaluasi Belajar.

Jakarta : Gramedia.

LOGO