Evaluasi Faktor Sosial dan Ekonomi terhadap IPK<2.10 di TPB IPB

EVALUASI FAKTOR SOSIAL DAN EKONOMI TERHADAP

IPK<2.10 DI TPB IPB

WAHYU BODROMURTI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

ABSTRAK

WAHYU BODROMURTI. Evaluasi Faktor Sosial dan Ekonomi terhadap IPK<2.10 di TPB IPB. Dibimbing oleh TOTONG MARTONO dan ANIK DJURAIDAH.

IPB menerima mahasiswa melalui ujian tulis (SNMPTN Ujian Tertulis dan Ujian Talenta Masuk IPB), Beasiswa Utusan Daerah, dan Prestasi Internasional-Nasional. Mayoritas penerimaan mahasiswa berasal dari jalur SNMPTN Undangan, yaitu sekitar 67%. Pola seleksi undangan beracuan utama pada kualitas sekolah yang tercermin pada Direktori PERAK SLTA-IPB, potensi akademik pelamar, dan prinsip kebhinekaan mahasiswa IPB sebagai miniatur bangsa Indonesia. Potensi akademik pelamar terepresentasikan oleh nilai sains dan matematika, dan peringkat siswa di sekolah. Pada hakikatnya seleksi masuk PTN berupaya menjaring mahasiswa dengan potensi akademik terbaik sesuai daya tampung yang tersedia sehingga tentunya bukan merupakan proses acak. Pola sebaran indeks prestasi kumulatif (IPK) TPB menunjukkan sebaran yang menjulur ke kiri. Mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2011/2012 yang memiliki IPK<2.10 sebanyak 9.1% dengan persentase yang tidak merata di setiap jalurnya dan 16% di antaranya diberhentikan studinya dari IPB. Hubungan IPK dengan faktor sosial dan ekonomi dengan regresi kuantil menunjukkan bahwa jalur seleksi SNMPTN Undangan, jenis kelamin perempuan, program studi kategori BPIF 1, dan daerah asal Jawa Tengah – Yogyakarta – Jawa Timur memberikan tingkat kegagalan yang rendah di TPB. Daya listrik dan penghasilan orang tua/wali tidak berpengaruh di IPK<2.1. Selain itu, nilai UN tidak berpengaruh terhadap IPK rendah sehingga nilai UN belum dapat mencerminkan kualitas sekolah serta potensi akademik lulusan SLTA untuk berhasil di TPB.

Kata kunci: IPK, PERAK SLTA-IPB, Regresi Kuantil

ABSTRACT

WAHYU BODROMURTI. Evaluation of Social and Economic Factors in GPA<2.10 at TPB IPB. Supervised by TOTONG MARTONO and ANIK DJURAIDAH.

is not a random process. Relationship between GPA and social and economic factors with quantile regression shows that SNMPTN Undangan, female student, study program BPIF category 1, and area from Central Java - Yogyakarta - East Java provides a low failure rate in the TPB. Electric power and income of parents has not effect on the low GPA. In addition, the UN does not affect the value of a low GPA then the UN has not been able to reflect the value of school quality and academic potential high school graduates to succeed in the TPB.

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika

pada

Departemen Statistika

EVALUASI FAKTOR SOSIAL DAN EKONOMI TERHADAP

IPK<2.10 DI TPB IPB

WAHYU BODROMURTI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Judul Skripsi : Evaluasi Faktor Sosial dan Ekonomi terhadap IPK<2.10 di TPB IPB

Nama : Wahyu Bodromurti NIM : G14090051

Disetujui oleh

Dr Totong Martono Pembimbing I

Dr Ir Anik Djuraidah, MS Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr Ir Hari Wijayanto, MSi Ketua Departemen

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas rahmat dan karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan. Tema dalam penelitian ini adalah IPK TPB IPB, dengan judul “Evaluasi Faktor Sosial dan Ekonomi terhadap IPK<2.10 di TPB IPB”. Karya ilmiah ini dapat diselesaikan dengan baik berkat dukungan banyak pihak dan penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Dr Totong Martono sebagai pembimbing yang telah memberikan arahan, nasihat, masukan, dukungan dan semangat.

2. Ibu Dr Ir Anik Djuraidah MS sebagai pembimbing yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan.

3. Mbak Susi, Mbak Wina, Teh Lilis dan kawan-kawan yang telah meluangkan waktu untuk menyediakan data dan informasi seleksi mahasiswa baru.

4. Bapak Amir Warsono dan Ibu Supri Hartini sebagai orang tua tercinta yang selalu memberikan dukungan, doa, kasih sayang, masukan dan semangatnya setiap hari.

5. Kakak tercinta, Mbak Retno dan Mbak Arini yang selalu memberikan semangat dan dukungan.

6. Keluarga besar Statistika 46, terutama Septian Rahardiantoro, Casia Nursyifa, Rizky Nurkhaerani, Astri Wiliastri, Azyl Yunia, Rafika, Fira, Riad yang telah memberikan semangat, saran, dan masukan.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL viii

DAFTAR GAMBAR viii

DAFTAR LAMPIRAN viii

PENDAHULUAN

Latar Belakang 1

Tujuan 1

METODOLOGI

Data 2

Metode 2

HASIL DAN PEMBAHASAN

Deskripsi IPK Mahasiswa TPB IPB Tahun Akademik 2011/2012 4

Regresi Kuantil 13

SIMPULAN 16

DAFTAR PUSTAKA 17

LAMPIRAN 18

DAFTAR TABEL

1 Peubah pada data mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2011/2012 2 2 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jalur seleksi 4 3 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jenis kelamin 6 4 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kategori BPIF 7 5 Deskripsi IPK<2.1 berdasarkan kategori BPIF, pilihan, dan jalur seleksi 7 6 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kategori daerah asal 8 7 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan daya listrik 10 8 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kelompok penghasilan orang tua/wali 11 9 Deskripsi nilai UN mahasiswa TPB berdasarkan jalur dan IPK TPB 13 10 Dugaan parameter regresi kuantil pada kuantil 0.01332 (IPK≤1.5) 14 11 Dugaan parameter regresi kuantil pada kuantil 0.08626 (IPK<2.1) 15

DAFTAR GAMBAR

1 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan jalur seleksi 4

2 Histogram IPK TPB 5

3 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan jalur seleksi 5 4 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan jenis kelamin 6 5 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan jenis kelamin 6 6 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan kategori BPIF 7 7 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan kategori BPIF 8 8 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan daerah asal 9 9 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan daerah asal 9 10 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan daya listrik 10 11 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan daya listrik 11 12 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan kelompok penghasilan

orang tua/wali 12

13 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan kelompok penghasilan

orang tua/wali 12

14 Diagram kotak garis penghasilan orang tua/wali berdasarkan daya

listrik 12

DAFTAR LAMPIRAN

1 Keterangan peubah pada data mahasiswa TPB tahun akademik

2011/2012 18

2 Peubah sosial dan ekonomi mahasiswa TPB 19

3 Deskripsi IPK<2.1 mahasiswa TPB tahun ajaran 2011/2012

1

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Seleksi mahasiswa baru IPB tahun akademik 2011/2012 terdiri dari sekitar 67 persen melalui SNMPTN Undangan (UND), 7 persen melalui jalur Beasiswa Utusan Daerah (BUD), 17 persen melalui SNMPTN Ujian Tertulis (UTUL), 9 persen melalui Ujian Talenta Masuk IPB (UTM), dan 0.1 persen melalui Prestasi Internasional-Nasional (PIN). Pada hakikatnya mahasiswa baru IPB tersebut diterima melalui pola seleksi undangan atau seleksi ujian tulis. Pola seleksi undangan mengandalkan potensi akademik siswa kelas 3 SLTA yang direfleksikan oleh nilai Matematika, Fisika, Kimia, dan Biologi selama di sekolah dan kualitas (peringkat) sekolah yang diukur melalui besaran persentase IPK alumninya selama studi tahun pertama di IPB dan pertimbangan sebaran geografis sekolah. Pola seleksi UTUL dan UTM beracuan pada skor ujian tulis lulusan SLTA. Pola seleksi BUD lebih dekat dengan jalur UND tetapi dengan calon pelamar yang telah diusulkan oleh penyandang dana.

Dua faktor utama yang dapat menjadi hambatan dalam capaian keberhasilan studi mahasiswa baru adalah faktor sosial dan ekonomi. Keberhasilan studi mahasiswa baru di IPB dapat diamati melalui Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) pada Tingkat Persiapan Bersama (TPB). Pada hakikatnya seleksi masuk PTN berupaya menjaring mahasiswa dengan potensi akademik terbaik sesuai daya tampung yang tersedia sehingga tentunya bukan merupakan proses acak. Proses seleksi tersebut idealnya menghasilkan sebaran IPK yang menjulur ke kiri dan terdapat pencilan. Semakin menjulur ke kiri suatu sebaran IPK maka proses seleksi dapat dikatakan semakin baik.

Mahasiswa TPB tahun akademik 2011/2012 yang memiliki IPK≤1.5 sebanyak 1.45% dan mereka dengan IPK<2.1 sebanyak 7.65% atau sekitar 9 persen mahasiswa TPB tergolong pada IPK rendah. Regresi kuantil dapat digunakan untuk mengevaluasi pengaruh faktor sosial dan ekonomi terhadap mahasiswa dengan IPK rendah, karena metode ini dapat digunakan untuk mengukur pengaruh peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data tetapi juga bagian atas atau bawah ekor sebaran (Djuraidah & Wigena 2011). Faktor sosial yang akan ditelaah adalah daerah asal sekolah, nilai ujian nasional (UN), kelompok BPIF, jalur seleksi, dan jenis kelamin. Faktor ekonomi yang akan ditelaah adalah daya listrik dan penghasilan orang tua/wali.

Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah:

1. Mendeskripsikan karakteristik IPK mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2011/2012 berdasarkan faktor sosial dan ekonomi.

2

METODE

Data

Data penelitian ini merupakan data mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2011/2012 sebanyak 3384 orang dengan peubah pada Tabel 1 dan keterangan lengkap pada Lampiran 1.

Tabel 1 Peubah pada data mahasiswa TPB IPB tahun akademik 2011/2012

No. Peubah Keterangan

1 IPK TPB Skala 0-4

2 Jalur Seleksi 4 jalur

3 Jenis Kelamin L/P

4 BPIF 2 kategori

5 Daerah Asal 7 kategori

6 Daya Listrik 7 kategori

7 Penghasilan Orang Tua/Wali Numerik 8 Nilai Matematika UN 0-10

9 Nilai Fisika UN 0-10

10 Nilai Kimia UN 0-10

11 Nilai Biologi UN 0-10

12 Nilai Bahasa Indonesia UN 0-10 13 Nilai Bahasa Inggris UN 0-10

Metode

Kuantil adalah nilai-nilai amatan yang membagi data menjadi n bagian yang sama. Metode regresi kuantil dikembangkan pada tahun 1970 untuk menduga tingkat perubahan nilai di setiap bagian pada sebaran peubah respon (Cade & Noon 2003). Metode ini mengatasi masalah pendugaan model regresi yang memiliki ragam sisaan tidak konstan (heteroskedastisitas) dan kekar terhadap pencilan peubah respon (Chamaille & Blumstein 2012). Hal ini sangat berguna dalam penerapan, terutama ketika nilai ekstrem merupakan fokus penelitian. Model regresi kuantil ke-τ didefinisikan sebagai

QY(τ|x)=Xβ(τ)+εdengan τ � (0,1)

dengan Y sebagai peubah acak respon berordo n×1 (n adalah banyaknya amatan), X matriks peubah penjelas berordo n×(p+1) (p peubah penjelas dan intersep), β vektor parameter pada kuantil ke-τ berordo (p+1)×1, dan ε vektor sisaan berordo n×1 (Young et al 2008).

3 dugaan parameter yang diperoleh tidak akan sama untuk kuantil yang berbeda pada sebaran sisaan yang tidak homogen.

Evaluasi IPK dilakukan dengan tahapan sebagai berikut: 1. Eksplorasi data

Deskripsi data sosial dan ekonomi berdasarkan lima kelompok IPK dalam Peringkat Riwayat Akademik Sekolah di IPB (PERAK SLTA-IPB): IPK≤1.5 (mahasiswa diberhentikan studinya/gagal), 1.5<IPK<2.1, 2.1≤IPK<2.75, 2.75≤IPK<3.5, dan 3.5≤IPK≤4.

2. Menduga dan menguji parameter model regresi kuantil dengan uji t pada taraf nyata 0.05 menggunakan regresi kuantil di kuantil IPK≤1.5 dan IPK<2.10 menggunakan software R 3.0.1.

Penentuan letak kuantil sebagai berikut:

a. Mengurutkan IPK dari terkecil hingga terbesar. b. Menentukan letak kuantil pada IPK 1.5.

4

HASIL DAN PEMBAHASAN

Deskripsi IPK Mahasiswa TPB IPB Tahun Akademik 2011/2012

Mahasiswa yang diberhentikan studinya (gagal) pada tingkat IPB ada 1.45% dan mereka dengan IPK<2.1 ada 7.65%. Dari deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jalur seleksi pada Tabel 2 dan Gambar 1, tampak bahwa tingkat kegagalan tertinggi dan terendah terjadi pada jalur BUD (sekitar enam kali lebih tinggi) dan jalur UND (sekitar sepertiga) dari tingkat kegagalan IPB. Tingkat kegagalan jalur ujian tertulis relatif sama untuk UTUL dan UTM sekitar 1.5 kali dari tingkat IPB. Pada 1.5<IPK<2.1, risiko kegagalan tertinggi berasal dari jalur BUD dan UTM sekitar dua kali lebih tinggi dari tingkat IPB (7.65%) atau sekitar tiga kali lebih tinggi dari risiko kegagalan terendah (jalur UND).

Tabel 2 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jalur seleksi

Jalur Seleksi IPK (%) Total

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

UND 10 (0.44) 131 (5.73) 535 (23.38) 1211 (52.93) 401 (17.53) 2288

Gambar 1 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan jalur seleksi 0.44

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

5 Sebaran data IPK TPB IPB menyebar menjulur kiri (Gambar 2) dengan sebagian besar mahasiswa memiliki 2.1≤IPK<2.75 sebanyak 49.94% (Tabel 2). IPK mahasiswa jalur UND dan UTUL memiliki pola sebaran yang menjulur kiri pada Gambar 3 sedangkan pola sebaran IPK mahasiswa jalur BUD dan UTM relatif menyebar normal dengan rataannya berada di bawah jalur UND dan UTUL. Hal ini mengindikasikan bahwa jalur seleksi memberikan keragaman yang cukup tinggi bagi keragaman IPK TPB.

4.0

Gambar 2 Histogram IPK TPB

IPB

Gambar 3 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan jalur seleksi

Pada deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jenis kelamin terlihat bahwa tingkat kegagalan mahasiswa laki-laki sekitar 1.5 kali lebih tinggi dari tingkat kegagalan IPB dan persentase mahasiswa laki-laki dengan 1.5<IPK<2.1 sekitar 1.5 kali dari persentase mahasiswa dengan 1.5<IPK<2.1 (Tabel 3 dan Gambar 4). Risiko kegagalan mahasiswa laki-laki yang diberhentikan studinya sekitar tiga kali lebih tinggi dari mahasiswa perempuan dan risiko kegagalan mahasiswa laki-laki dengan 1.5<IPK<2.1 sekitar dua kali lebih tinggi dari mahasiswa perempuan. Diagram kotak garis mahasiswa perempuan pada Gambar 5 lebih tinggi dari diagram kotak garis mahasiswa laki-laki dan keduanya

6

menjulur kiri, artinya mahasiswa perempuan memiliki tingkat keberhasilan tertinggi di TPB.

Tabel 3 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan jenis kelamin

Jenis Kelamin

IPK (%)

Total

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Laki-laki 33 (2.38) 161 (11.60) 394 (28.41) 590 (42.54) 209 (15.07) 1387

Perempuan 16 (0.80) 98 (4.91) 398 (19.93) 1100 (55.08) 385 (19.28) 1997

IPB 49 (1.45) 259 (7.65) 792 (23.40) 1690 (49.94) 594 (17.55) 3384

Gambar 4 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan jenis kelamin

IPB

Gambar 5 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan jenis kelamin

Lima dari 36 program studi tergolong ke dalam Biaya Pengembangan Institusi dan Fasilitas (BPIF) kategori 1 karena tingkat popularitasnya tertinggi dibanding program studi lainnya. Kelima program studi tersebut adalah Teknologi Pangan (ITP), Statistika (STK), Ilmu Komputer (KOM), Agribisnis (AGB), dan Ilmu Gizi (GIZ). Tingkat popularitas pada jalur UND merupakan suatu indikator keketatan tingkat persaingan yang diwakili oleh rasio pelamar pilihan pertama terhadap daya tampung (dalam persen). Fakta ini terungkap pada deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan kategori BPIF di Tabel 4 dan Gambar 6, tingkat

2.38

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Laki-laki Perempuan

7 kegagalan terendah ada pada program studi ITP, STK, ILKOM, sedangkan tingkat kegagalan tertinggi ada pada program studi BPIF 2. Pada Tabel 5, program studi BPIF 2 yang memiliki 1.5<IPK<2.1 berasal dari pilihan 1 ada sebanyak 84 mahasiswa, dan 42 mahasiswa dari pilihan lainnya pada jalur UND. Hal ini merupakan indikator bahwa minat utama belum tentu selaras dengan potensi akademiknya.

Tabel 4 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kategori BPIF

Program

berasal dari jalur BUD

Gambar 6 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan kategori BPIF Tabel 5 Deskripsi IPK<2.1 berdasarkan kategori BPIF, pilihan, dan jalur seleksi

Program

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

8

Tingkat kegagalan tertinggi pada tingkat IPB berasal dari fakultas Kedokteran Hewan (B), Perikanan (C), Peternakan (D), dan Kehutanan (E). Fakultas tersebut menghasilkan mahasiswa dengan IPK<2.1 sebanyak 24 orang, 56 orang, 23 orang, dan 46 orang (Lampiran 3). Selain itu, dari diagram kotak garis IPK kedua kelompok BPIF di Gambar 7 tampak bahwa secara umum mahasiswa pada kelompok BPIF 1 memiliki IPK lebih tinggi daripada mereka dalam kelompok BPIF 2. Salah satu upaya untuk memperbaiki ketimpangan ini ialah dengan melakukan promosi lebih baik lagi untuk program studi kategori BPIF 2 ke sekolah-sekolah terbaik pada PERAK SLTA-IPB disesuaikan dengan potensi daerahnya.

IPB

Gambar 7 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan kategori BPIF Tabel 6 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kategori daerah asal

Daerah Asal IPB (%) Total

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.752.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Jawa Barat 23 (1.62) 130 (9.10) 359 (25.34) 694 (48.98) 212 (14.96) 1417

Dari deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan daerah asal, mahasiswa yang berasal dari Jawa sebanyak 78% dengan sebagian besar berasal dari Jawa Barat dan Banten. Berdasarkan Tabel 6 dan Gambar 8, mahasiswa yang bukan dari daerah Jawa dan Sumatra memiliki risiko tertinggi diberhentikan studinya di IPB (7.48%) sedangkan mahasiswa yang berasal dari Jawa Tengah – Yogyakarta – Jawa Timur tidak ada yang gagal. Pada kelompok IPK kurang berhasil (1.5<IPK<2.1), risiko kegagalan tertinggi dan terendah masing-masing berasal

9 dari mahasiswa yang bukan dari daerah Jawa dan Sumatra (sekitar dua kali lebih tinggi) dan mahasiswa yang berasal dari daerah Jakarta (sekitar sepertiga) dari tingkat IPB.

Gambar 8 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan daerah asal

Pola sebaran IPK di setiap daerah pada Gambar 9 relatif heterogen terlihat dari lebar kotak dan rataan yang berbeda-beda artinya daerah asal memberikan keragaman yang cukup tinggi bagi keragaman IPK. Diagram kotak garis IPK mahasiswa asal Jawa Tengah – Yogyakarta – Jawa Timur paling tinggi, artinya rataan IPK dan pencilan pada IPK rendah di daerah tersebut lebih tinggi dibanding daerah-daerah lain. Pola sebaran IPK mahasiswa yang berasal dari Sumatra memiliki kemiripan dengan pola sebaran IPK mahasiswa yang berasal dari Jawa Barat, artinya karakteristik IPK mahasiswa pada daerah tersebut hampir sama.

IPB

Gambar 9 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan daerah asal 1.62

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Jawa Barat Banten Jakarta Jawa Tengah - Yogyakarta - Jawa Timur Sumatra Lainnya

10

Dari deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan daya listrik di Tabel 7, terdapat 175 mahasiswa yang daya listriknya tidak diketahui (daya listrik lainnya dan kosong). Mahasiswa TPB yang memiliki daya listrik ≤1300 watt ada sebanyak 84% dengan modus 900 watt. Tingkat kegagalan tertinggi dan terendah masing-masing terjadi pada mahasiswa dengan daya listrik 2200 watt (sekitar 1.8 kali lebih tinggi dari tingkat IPB) dan mahasiswa dengan daya listrik 450 watt atau sekitar setengah dari tingkat IPB (Tabel 7 dan Gambar 10). Persentase tertinggi dan terendah pada mahasiswa kurang berhasil (1.5<IPK<2.1) masing-masing terjadi pada mahasiswa dengan daya listrik >2200 watt atau sekitar 1.5 kali lebih tinggi dari tingkat IPB dan mahasiswa dengan daya listrik 450 watt (5.84%). Hal ini mungkin karena faktor bantuan biaya pendidikan dari Ditjen Dikti yang dikenal dengan sebutan Bidik Misi.

Tabel 7 Deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan daya listrik

Daya Listrik IPK (%) Total

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

450 6 (0.76) 46 (5.84) 182 (23.10) 415 (52.66) 139 (17.64) 788

Gambar 10 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan daya listrik 0.76

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

11 Pada diagram kotak garis IPK di Gambar 11, sebaran IPK mahasiswa dengan daya listrik >2200 watt memiliki keragaman yang paling tinggi tetapi sebaran IPK di setiap kategori daya listrik relatif homogen terhadap rataannya, artinya keragaman IPK yang dapat dijelaskan dari keragaman daya listrik tidak terlalu besar.

IPB

Gambar 11 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan daya listrik

Dari deskripsi IPK mahasiswa TPB berdasarkan penghasilan, mahasiswa yang memiliki penghasilan orang tua/wali antara 2.5 juta dan 5 juta rupiah ada sebanyak 31%. Berdasarkan Tabel 8 dan Gambar 12, tingkat kegagalan terendah dan tertinggi masing-masing berasal dari mahasiswa dengan penghasilan orang tua/wali antara lima ratus ribu dan satu juta rupiah (sekitar seperenam dari tingkat IPB) dan mahasiswa dengan penghasilan orang tua/wali tidak lebih dari lima ratus ribu (sekitar dua kali lebih tinggi dari tingkat IPB). Risiko kegagalan terendah dan tertinggi pada 1.5<IPK<2.1 masing-masing terjadi pada mahasiswa dengan penghasilan orang tua/wali di atas lima belas juta rupiah (sekitar setengah dari tingkat IPB) dan mahasiswa dengan penghasilan orang tua/wali antara sepuluh juta dan lima belas juta (sekitar 1.5 kali lebih tinggi dari tingkat IPB).

Tabel 8 Deskripsi IPK TPB berdasarkan kelompok penghasilan orang tua/wali

Kelompok Penghasilan (juta rupiah)

IPK (%)

Total

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.752.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

P≤0.5 10 (3.13) 19 (5.94) 80 (25.00) 155 (48.44) 56 (17.50) 320

12

Gambar 12 Kelompok IPK mahasiswa TPB berdasarkan kelompok penghasilan orang tua/wali

Gambar 13 Diagram kotak garis IPK TPB berdasarkan kelompok penghasilan orang tua/wali

Gambar 14 Diagram kotak garis penghasilan orang tua/wali berdasarkan daya listrik

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

P≤500rb 500rb<P≤1jt 1jt<P≤2.5jt 2.5jt<P≤5jt 5jt<P≤7.5jt 7.5jt<P≤10jt 10jt<P≤15jt P>15jt

13

Tabel 9 Deskripsi nilai UN mahasiswa TPB berdasarkan jalur dan IPK TPB

Jalur Seleksi IPK TPB

0≤IPK≤1.5 1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Mahasiswa TPB IPB yang berasal dari sekolah kejuruan (SMK) dan jurusan IPS di SMA ada sebanyak 76 orang. Pada Tabel 9, rataan nilai UN pada jalur UND, UTUL, dan UTM berada di sekitar 50.00 pada setiap selang IPK. Selain itu, nilai minimum UN mahasiswa jalur UND pada IPK≤1.5 (47.15) sekitar 23 angka lebih tinggi dari nilai minimum pada selang IPK di atasnya (24.05). Nilai minimum UN mahasiswa jalur UTUL (47.55) dan UTM (47.65) di IPK≤1.5 sekitar 12 angka lebih tinggi dari nilai minimum pada selang IPK di atasnya (33.80 pada UTUL dan 35.20 pada UTM). Hal ini mengindikasikan bahwa nilai UN belum dapat merepresentasikan kualitas sekolah yang tercantum pada PERAK SLTA-IPB dan atmosfir akademik serta budaya belajar lulusan SLTA belum tercermin di nilai UN sehingga nilai UN yang tinggi tidak menjamin lulusan SLTA berpotensi akademik baik di TPB.

Regresi Kuantil

14

itu, dengan pertimbangan daya listrik lebih valid daripada penghasilan maka faktor ekonomi diwakili oleh daya listrik. Dalam hal ini, data yang lengkap ada sebanyak 3138 orang. Pendugaan parameter dilakukan di kuantil 0.01332 (IPK≤1.5) dan 0.08626 (IPK<2.1). Keterangan peubah yang digunakan pada regresi kuantil terlampir pada Lampiran 2. Dari Tabel 10, pada kuantil untuk IPK≤1.5 (mahasiswa dikeluarkan) dengan taraf nyata 0.05 parameter-parameter yang berpengaruh signifikan adalah jalur seleksi BUD, jenis kelamin perempuan, program studi kategori BPIF 1, daerah asal Jakarta, Jawa Tengah –Yogyakarta - Jawa Timur, nilai UN Bahasa Inggris, kecuali nilai UN mata pelajaran lainnya dan daya listrik.

Tabel 10 Dugaan parameter regresi kuantil pada kuantil 0.01332 (IPK≤1.5) Koefisien Dugaan Parameter Galat Baku t Pr(>|t|)

Intersep _{0.17 0.70 0.25 0.80}

Signifikan pada taraf nyata 0.05.

15 Bahasa Inggris lebih tinggi satu satuan memberikan pengaruh IPK 0.17 lebih tinggi di kuantil 0.01332.

Berdasarkan Tabel 11, pada kuantil untuk IPK≤2.1 dengan taraf nyata 0.05 parameter-parameter yang berpengaruh signifikan adalah jalur seleksi UTM dan BUD, jenis kelamin perempuan, BPIF 1, daerah asal Jakarta, Jawa Tengah – Yogyakarta – Jawa Timur, Banten, nilai UN Fisika, Kimia, Bahasa Inggris, kecuali nilai UN mata pelajaran lainnya. Seperti pada kuantil 0.01332, daya listrik tidak berpengaruh signifikan terhadap IPK di kuantil ini. Hal ini menunjukkan bahwa faktor ekonomi tidak berpengaruh terhadap IPK<2.1. Mahasiswa yang berasal dari Jakarta dan Jawa Tengah –Yogyakarta - Jawa Timur memberikan kontribusi terbesar, yaitu IPK 0.38 lebih tinggi dari mahasiswa yang berasal dari Jawa Barat. Pada nilai UN Kimia, perbedaan satu satuan lebih tinggi menyebabkan IPK 0.06 lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa nilai UN belum dapat mengukur potensi akademik pelamar di TPB (Tabel 10 dan 11). Hal tersebut dapat disebabkan karena model tes UN berupa tes objektif dalam bentuk pilihan ganda berdampak kecenderungan siswa untuk belajar dengan metode menghafal pada try out, trik-trik tertentu (jalan pintas) pada bimbingan belajar, drilling (Ariyanto 2013).

Tabel 11 Dugaan parameter regresi kuantil pada kuantil 0.08626 (IPK<2.1) Koefisien Dugaan Parameter Galat Baku t Pr(>|t|)

Intersep -0.40 0.34 -1.17 0.24

16

SIMPULAN

17

DAFTAR PUSTAKA

Ariyanto M. 2013. Tinjauan Kritis Ujian Nasional [internet]. [diacu 2013 Juni 12]. Tersedia dari: http://www.wawasanews.com.

Chamaille-Jammes S, Blumstein DT. 2012. A Case for Quantile Regression in

Behavioral Ecology: Getting More Out of Flight Initiation Distance Data. Behav Ecol Sociobiol.doi:10.1007/s00265-012-1354-z.

Cade BS, Noon BR. 2003. A Gentle Introduction to Quantile Regression for Ecologists.Front Ecol Environ 1(8):412–420.

Djuraidah A, Wigena AH. 2011. Regresi Kuantil untuk Eksplorasi Pola Curah Hujan di Kabupaten Indramayu. Jurnal Ilmu Dasar. 12(1):50-56.

Institut Pertanian Bogor. 2012. Laporan Kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru Program Sarjana (S1).

Koenker R. 2005. Quantile Regression: Econometric Society Monograph Series. Cambridge: Cambridge University Press.

18

Lampiran 1 Keterangan peubah pada data mahasiswa TPB tahun akademik 2011/2012

Peubah Keterangan

IPK pada PERAK SLTA-IPB 0≤IPK≤1.5

1.5<IPK<2.1 2.1≤IPK<2.75 2.75≤IPK<3.5 3.5≤IPK≤4

Jalur Seleksi SNMPTN Undangan (UND)

SNMPTN Ujian Tertulis (UTUL) UTM

BUD PIN

Jenis Kelamin Laki-Laki

Perempuan

Daerah Asal Jakarta

Jawa Barat Penghasilan Orang Tua/Wali

×Rp 1000000 (P)

Daya Listrik (watt) 450

19 Lampiran 2 Peubah sosial dan ekonomi mahasiswa TPB

Nama Peubah Keterangan Peubah Semu

IPK 0-4

Jalur Seleksi SNMPTN Undangan (UND) - 0 0 0 SNMPTN Ujian Tertulis (UTUL) UTUL 1 0 0

UTM UTM 0 1 0

BUD BUD 0 0 1

Jenis Kelamin Laki-laki - 0

Perempuan JK 1

Daerah Asal Jakarta DKI 1 0 0 0 0

Jawa Barat - 0 0 0 0 0

Jawa Tengah – Yogyakarta –

Jawa Timur

JG/Y/JT 0 1 0 0 0

Banten BTN 0 0 1 0 0

Sumatra S 0 0 0 1 0

Lainnya L 0 0 0 0 1

BPIF BPIF 1 BPIF 1

BPIF 2 - 0

Daya Listrik (watt)

450 450 1 0 0 0

900 900 0 1 0 0

1300 1300 0 0 1 0

≥2200 - 0 0 0 0

Tidak diketahui T 0 0 0 1

Matematika UN MAT

Fisika UN FIS

Kimia UN KIM

Biologi UN BIO

B. Inggris UN ING

Lampiran 3 Deskripsi IPK<2.10 mahasiswa TPB tahun akademik 2011/2012 berdasarkan program studi

Mayor Dikeluarkan (IPK≤1.5) 1.5<IPK<2.1

SNMPTN

BUD UTM Total SNMPTN BUD UTM Total

UND UTUL UND UTUL

A1 Manajemen Sumberdaya Lahan 0 6 3 9

A2 Agronomi dan Holtikultura 0 5 2 4 1 12

A3 Proteksi Tanaman 1 1 2 3 1 2 6

A4 Arsitektur Lanskap 0 3 1 2 6

B0 Kedokteran Hewan 3 1 4 13 1 4 2 20

C1 Teknologi dan Manajemen Perikanan Budidaya 2 2 4 1 1

C2 Manajemen Sumberdaya Perairan 1 1 8 3 1 12

C3 Teknologi Hasil Perairan 1 1 5 2 2 9

C4 Teknologi dan Manajemen Perikanan Tangkap 2 2 7 1 8

C5 Ilmu dan Teknologi Kelautan 1 2 1 4 9 4 1 14

D1 Teknologi Produksi Ternak 1 1 5 6 3 14

D2 Nutrisi dan Teknologi Pakan 0 2 3 1 2 8

E1 Manajemen Hutan 2 1 3 5 5 2 3 15

E2 Teknologi Hasil Hutan 1 2 1 4 2 1 5 8

E3 Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata 1 1 2 6 1 1 8

E4 Silvikultur 1 2 1 4 1 1 2

F1 Teknik Mesin dan Biosistem 0 11 3 1 15

F2 Teknologi Pangan 0 0

Mayor Dikeluarkan (IPK≤1.5) 1.5<IPK<2.1 SNMPTN

BUD UTM Total SNMPTN BUD UTM Total

UND UTUL UND UTUL

F3 Teknologi Industri Pertanian 1 1 2 3 2 5

F4 Teknik Sipil dan Lingkungan 0 4 3 2 9

G1 Statistika 0 1 1

G2 Meteorologi Terapan 0 2 2

G3 Biologi 1 1 3 2 1 2 8

G4 Kimia 0 2 2

G5 Matematika 0 2 2 4

G6 Ilmu Komputer 0 2 4 2 8

G7 Fisika 0 5 2 7

G8 Biokimia 0 2 2 4

H1 Ekonomi Studi Pembangunan 0 2 1 1 4

H2 Manajemen 3 1 4 2 4 1 1 8

H3 Agribisnis 0 1 2 5 8

H4 Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan 4 1 5 5 2 7

H5 Ilmu Ekonomi Syariah 1 1 1 1 2

I1 Ilmu Gizi 0 2 2 4

I2 Ilmu Keluarga dan Konsumen 2 2 2 2

I3 Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat

2 2 3 2 3 8

Total 10 13 19 7 49 131 48 34 47 260

22

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Depok pada tanggal 23 April 1992 dari Ayah bernama Amir Warsono dan Ibu bernama Supri Hartini. Penulis adalah putri ketiga dari empat bersaudara. Tahun 2009 penulis lulus dari SMA Negeri 1 Depok dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB dan diterima di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.