• Tidak ada hasil yang ditemukan

ANALISIS KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA PROGRAM MAGISTER SEKOLAH PASCASARJANA IPB SITI KHOIRIYAH

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "ANALISIS KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA PROGRAM MAGISTER SEKOLAH PASCASARJANA IPB SITI KHOIRIYAH"

Copied!
42
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISIS KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA

PROGRAM MAGISTER SEKOLAH PASCASARJANA IPB

SITI KHOIRIYAH

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR 2014

(2)
(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister Sekolah Pascasarjana 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

Siti Khoiriyah

(4)

ABSTRAK

SITI KHOIRIYAH. Analisis Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister Sekolah Pascasarjana IPB. Dibimbing oleh HARI WIJAYANTO dan DAHRUL SYAH.

Status penerimaan mahasiswa Magister Institut Pertanian Bogor (IPB) dibagi menjadi dua, yaitu status percobaan dan status biasa. Hasil studi mahasiswa Magister dievaluasi berdasarkan status penerimaan tersebut. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan karakteristik mahasiswa Magister, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa Magister tahap evaluasi, dan mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan lulusan mahasiswa Magister berdasarkan IPK dan masa studi. Analisis deskriptif digunakan untuk mendapatkan gambaran umum karakteristik mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan mahasiswa, sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa baik tahap evaluasi maupun kelulusan dianalisis menggunakan analisis CART (Classification and Regression Tree). Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa pada tahap evaluasi adalah pilihan fakultas program studi S2, IPK S1, dan sumber biaya pendidikan. Mahasiswa yang memilih program studi berasal Ilmu Formal memiliki persentase kegagalan tertinggi dibandingkan yang memilih fakultas lainnya. Secara umum, faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan lulusan mahasiswa Magister adalah pilihan fakultas program studi S2, IPK S1, status perguruan tinggi S1, akreditasi program studi S1, letak perguruan tinggi S1, keserumpunan program studi, sumber biaya pendidikan, profesi, dan status perkawinan.

Kata kunci: Classification and Regression Tree (CART), keberhasilan mahasiswa, status biasa, status percobaan

ABSTRACT

SITI KHOIRIYAH.Analysis on Study Achivement of Master Program Student in Bogor Agricultural University Graduate School. Advised by HARI WIJAYANTO and DAHRUL SYAH.

The admission type of master student in Bogor Agricultural University (IPB) is divided into two parts, there are trial type and common type. The study result of master program student are evaluated by the admission type. This research aims to describe the characteristic of magister student, analyze factors that influence the achievement of master student on evaluation process, and assess factors that influence the achievement of master student graduate based on Grade Point Average (GPA) and study period. The descriptive analysis is used to get the general description of master student characteristic based on admission type of master student, meanwhile the factors that influence the achievement of student either evaluation process or graduating process are analyzed by CART (Classification and Regression Tree) analysis. The factors that influence the achievement of student on evaluation step are the choice of master student faculty, the GPA of bachelor, and the source of education fund. The students that choose the Formal Science as the

(5)

study program have the highest failure percentage. Generally, the factors that influence the achievement of master student graduate are the choice of master study program, the bachelor GPA, the type of university for bachelor, study program accreditation, the location of university for bachelor, the source of education fund, profession, and marriage identity.

Keyword: Classification and Regression Tree (CART), achievement of student, common type, trial type

(6)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada

Departemen Statistika

ANALISIS KEBERHASILAN STUDI MAHASISWA

PROGRAM MAGISTER SEKOLAH PASCASARJANA IPB

SITI KHOIRIYAH

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR 2014

(7)
(8)

Judul Skripsi : Analisis Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister Sekolah Pascasarjana IPB

Nama : Siti Khoiriyah NIM : G14100092

Disetujui oleh

Dr Ir Hari Wijayanto, MSi Pembimbing I

Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr Anang Kurnia, MSi Ketua Departemen

(9)

PRAKATA

Puji syukur Alhamdulillah penulis panjatkan kepada Allah SWT. atas segala nikmat dan karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2014 ini ialah pascasarjana, dengan judul Analisis Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister Sekolah Pascasarjana IPB.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Hari Wijayanto, MSi dan Bapak Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr selaku pembimbing, serta Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MSi selaku dosen penguji luar yang telah banyak memberi saran dan masukan dalam penyelesaian penyusunan skripsi ini. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Kementerian Agama yang telah membiayai pendidikan penulis selama di IPB termasuk proses penelitian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Mbak Fatma, Pak Aman, dan Pak Rohmad yang telah membantu proses pengumpulan data. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada almarhum bapak, ibuk, neng, paman, serta seluruh keluarga besar di Pasuruan, atas segala doa dan kasih sayang yang tak pernah berujung. Tak lupa pula ungkapan terima kasih kepada sahabat-sahabat seperjuang CSS MoRA IPB 47, STK 47, Wisma Az-Zahra atas kebersamaan dan kekompakan selama ini.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Agustus 2014

(10)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR vii

DAFTAR LAMPIRAN vii

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 2

METODOLOGI 2

Data 2

Metode Analisis Data 3

HASIL DAN PEMBAHASAN 6

Analisis Deskriptif Karakteristik Mahasiswa Magister IPB 6 Analisis Pohon Klasifikasi Evaluasi Keberhasilan Mahasiswa

Magister 11

Analisis Pohon Regresi IPK dan Masa Studi Mahasiswa

Magister 14

IPK dan Masa Studi Lulusan Mahasiswa Magister Status

Percobaan 14

IPK dan Masa Studi Lulusan Mahasiswa Magister Status

Biasa 16

Daftar Peubah Penjelas yang Berpengaruh terhadap IPK dan Masa Studi Mahasiswa Program Magister 17

SIMPULAN DAN SARAN 19

Simpulan 19

Saran 19

DAFTAR PUSTAKA 19

LAMPIRAN 21

(11)

DAFTAR TABEL

1 Klasifikasi mahasiswa status percobaan berdasarkan evaluasi pada

akhir semester pertama 13

2 Tabulasi silang IPK dan masa studi mahasiswa status percobaan 16 3 Tabulasi silang IPK dan masa studi mahasiswa status biasa 17 4 Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap IPK mahasiswa

Magister 18

5 Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap masa studi

mahasiswa Magister 18

DAFTAR GAMBAR

1 Sebaran persentase mahasiswa Magister berdasarkan status

penerimaan pada (a) usia saat diterima (b) profesi saat diterima 7 2 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada

(a) jenis kelamin (b) status perkawinan 7

3 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada

(a) sumber biaya pendidikan (b) IPK S1 8

4 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada

(a) status PT S1 (b) letak PT S1 9

5 Sebaran persentase akreditasi perguruan tinggi S1 mahasiswa

Magister berdasarkan status penerimaan 9

6 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a) latar belakang program studi S1 (b) keserumpunan program studi

S1-S2 10

7 Persentase fakultas program studi S2 mahasiswa Magister

berdasarkan status penerimaan 10

8 Pohon klasifikasi evaluasi tahap pertama (akhir semester pertama)

status percobaan 11

9 Pohon regresi IPK lulusan mahasiswa Magister status percobaan 15

DAFTAR LAMPIRAN

1 Peubah yang akan digunakan pada tahap evaluasi dan penentuan

keberhasilan mahasiswa Magister SPs-IPB 21

2 Latar belakang program studi (PS) S1 dan minat program studi S2

mahasiswa yang tidak serumpun 22

3 Diagram kotak garis IPK dan masa studi lulusan Program Magister 23 4 Klasifikasi mahasiswa status biasa berdasarkan evaluasi pada akhir

semester kedua 24

5 Klasifikasi evaluasi keberhasilan mahasiswa Magister 25 6 Klasifikasi keberhasilan mahasiswa lulusan status percobaan 27 7 Klasifikasi keberhasilan mahasiswa lulusan status biasa 28

(12)
(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Institut Pertanian Bogor (IPB) merupakan pelopor pendidikan formal lanjut di Indonesia. Sekolah Pascasarjana IPB (SPs-IPB) dirintis sejak tahun 1975 dengan tujuh program studi Magister. Seiring perkembangannya saat ini Magister IPB terdiri dari 9 fakultas dengan 67 program studi (IPB 2011).

Alasan penting sehingga memilih SPs-IPB antara lain : kualifikasi akademik dan kompetensi dosen tinggi, standar akademik yang tinggi, dll. Alasan ini menjadi daya tarik tersendiri bagi pelamar Magister IPB. Kualifikasi dan standar akademik yang tinggi tentu output lulusan yang dihasilkan juga memiliki kompetensi yang tinggi pula. Oleh karena itu, Magister IPB diminati banyak alumni S1 dari berbagai universitas baik dari dalam maupun luar negeri.

Kualifikasi yang tinggi terlihat dari seleksi penerimaan mahasiswa Magister IPB. Calon mahasiswa Magister IPB diseleksi berdasarkan beberapa penilaian yaitu: transkrip S1, kesesuaian dengan program studi S1, akreditasi program studi S1, pengalaman kerja dan penelitian, karya ilmiah pada jurnal ilmiah, nilai TOEFL, nilai TPA, rekomendasi dari akademisi atau sejawat yang kompeten, ketersedian biaya pendidikan, dan izin pimpinan institusi bagi calon mahasiswa yang bekerja.

Status mahasiswa yang diterima di Magister IPB dibedakan menjadi dua, yaitu status biasa dan status percobaan. Syarat minimum untuk dapat dipertimbangkan menjadi mahasiswa status biasa adalah memiliki gelar sarjana baik dari dalam maupun luar negeri yang ijazahnya di sahkan oleh pemerintah dan selama masa pendidikan sarjana memiliki IPK≥2.75 pada skala 0-4, atau IPK≥6.25 pada skala 0-10.

Mahasiswa yang tidak memenuhi persyaratan tersebut, maka akan diterima dengan status percobaan. Dasar pertimbangannya adalah mempunyai kemampuan yang baik di bidang pekerjaannya, memiliki karya ilmiah yang diterbitkan dalam jurnal ilmiah terakreditasi atau memiliki nilai-nilai yang baik pada program studi/mayor yang akan diikuti sehingga bagi yang memiliki IPK<2.75 harus melampirkan nilai TPA≥450. Status percobaan juga diberlakukan untuk mahasiswa yang memiliki IPK≥2.75 tetapi program studi/mayor yang dipilih tidak sesuai dengan dengan latar belakang pendidikan sebelumnya. Mahasiswa yang diterima dengan percobaan wajib memperoleh IPK≥3.00 pada akhir semester pertama dengan beban minimum 9 sks. Jika persyaratan minimum ini tidak dipenuhi, maka mahasiswa dapat dikeluarkan (IPB 2011).

Secara umum alur proses studi di Magister IPB adalah kuliah, penelitian, tesis, dan ujian akhir. Masa studi Magister reguler adalah 4 semester (2 tahun) dan maksimal perpanjangan hingga 8 semester. Sedangkan untuk beban studi yang harus diselesaikan adalah 39 sks termasuk karya ilmiah. Tetapi tidak sedikit mahasiswa Magister yang dikeluarkan sebelum masa studinya selesai, khususnya mahasiswa yang diterima dengan status percobaan. Hal ini dapat disebabkan IPK yang tidak mencukupi yang dievaluasi oleh SPs-IPB pada tiap semesternya.

Hasil studi mahasiswa akan dievaluasi berdasarkan status penerimaan mahasiswa tersebut. Mahasiswa yang diterima dengan status biasa harus mempertahankan IPK≥3.00 pada seluruh mata kuliah yang diambil. Jika pada akhir

(14)

2

semester II mahasiswa tersebut tidak dapat mempertahankan IPK≥3.00 , maka mahasiswa tersebut tidak diizinkan melanjutkan pendidikan di SPs-IPB. Sedangkan bagi mahasiswa yang diterima dengan status percobaan harus mempertahankan IPK≥3.00 pada akhir semester I. Jika tidak, maka tidak diizinkan melanjutkan pendidikan di SPs-IPB.

Hasil evaluasi tersebut merupakan pertimbangan untuk dapat meneruskan studi di SPs-IPB. Penelitian ini secara garis besar mengkaji keberhasilan studi mahasiswa Magister IPB hingga semua proses studinya selesai (lulus) baik diterima dengan status biasa maupun status percobaan. Indikator keberhasilan mahasiswa yang digunakan pada penelitian ini adalah IPK dan masa studi, sedangkan peubah penjelasnya di sebutkan di Lampiran 1. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan rujukan bagi SPs-IPB dalam mengambil keputusan pada tahap seleksi penerimaan calon mahasiswa maupun evaluasi guna meningkatkan kualitas mahasiswa Magister IPB.

Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa akan di analisis menggunakan CART (Classification and Regression Tree). CART merupakan statistika non parametrik yang tidak membutuhkan asumsi sebaran data (Melillo at

al. 2013). Peubah respon yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah status

kelanjutan studi mahasiswa pada tahap evaluasi, IPK, dan masa studi, sedangkan peubah penjelasnya berupa campuran antara data kategorik dan numerik. Oleh karena itu, CART merupakan metode yang tepat untuk mengatasi masalah yang tidak dapat ditangani pada analisis regresi.

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mendeskripsikan karakteristik mahasiswa Magister IPB berdasarkan status penerimaan mahasiswa.

2. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa Magister IPB pada tahap evaluasi berdasarkan status penerimaan mahasiswa. 3. Mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan lulusan mahasiswa

Magister IPB berdasarkan IPK dan masa studi.

METODOLOGI Data

Data yang digunakan adalah data sekunder berupa data akademik mahasiswa Magister Sains SPs-IPB angkatan 2003-2013. Peubah respon yang digunakan pada penelitian ini adalah status kelanjutan studi mahasiswa pada tahap evaluasi, IPK, dan masa studi. Sedangkan daftar peubah penjelas yang digunakan tersedia di Lampiran 1. Data yang digunakan merupakan data mahasiswa yang dapat dievaluasi (kelayakan melanjutkan studi di SPs-IPB sesuai status penerimaan mahasiswa). Pada penelitian ini evaluasi dilakukan sebanyak 3 kali untuk mahasiswa status percobaan dan 2 kali untuk mahasiswa status biasa. Mahasiswa status percobaan di evaluasi pada akhir semester pertama, akhir semester kedua,

(15)

3 dan akhir masa studi. Mahasiswa status biasa dievaluasi di akhir semester kedua dan akhir masa studi.

Metode Analisis Data Persiapan Data

Persiapan data merupakan tahapan yang paling penting sebelum melakukan analisis data. Hal ini diperlukan karena banyak data yang tidak memenuhi format. Selain itu, format data yang digunakan SPs pada periode tertentu juga sering berbeda. Adapun tahapan persiapan data yang dilakukan sebagai berikut:

1. Menyamakan format isian data yang ada. Perbedaan standar penilaian yang digunakan oleh masing-masing perguruan tinggi membuat format yang digunakan pun berbeda. Misalnya IPK S1, pada beberapa perguruan tinggi ada yang menggunakan skala IPK 0-10 sedangkan umumnya skala yang digunakan adalah 0-4. Selain itu, status perkawinan juga memiliki format yang berbeda. Pada periode tertentu memiliki 4 kategori (kawin, belum kawin, duda, dan janda) dan pada periode lainnya hanya memiliki 2 kategori (kawin dan belum kawin).

2. Mengatasi kolom yang tidak terisi. Pengisian kolom ini dilakukan dengan cara menduga dari kolom lain yang juga mengandung informasi peubah yang dimaksud. Akan tetapi jika belum ditemukan informasi dari kolom lainnya, maka data tersebut dibuang.

3. Mengkategorikan peubah yang digunakan dalam analisis

- Berdasarkan demografi mahasiswa peubah yang diamati adalah jenis kelamin, usia (numerik), status perkawinan, dan profesi saat mendaftar Magister. Peubah jenis kelamin dibedakan menjadi 2 kategori (laki-laki dan perempuan), begitu pula dengan status perkawinan (kawin dan tidak kawin). Sedangkan untuk profesi dibagi menjadi 5 kategori (dosen/pengajar, peneliti, advanced professional, fresh graduate, dan lainnya).

- Terdapat 6 peubah yang menggambarkan latar belakang pendidikan mahasiswa Magister. Pengkategorian keenam peubah tersebut sebagai berikut: status perguruan tinggi (negeri atau swasta), akreditasi program studi (A, B, C, atau T), latar belakang program studi (sains atau pendidikan), keserumpunan program studi S1-S2 (serumpun atau tidak serumpun), letak perguruan tinggi (Jawa atau luar Jawa), dan IPK S1(numerik). Pada peubah keserumpuanan, standar keserumpunan yang digunakan bersumber dari Direktorat Pendidikan Tinggi yang membagi rumpun ilmu menjadi 12 rumpun (DIKTI 2012). Kriteria tidak serumpun diberikan ketika terjadi perbedaan lintas rumpun dan sub rumpun. - Berdasarkan deskripsi saat terdaftar di Magister diwakili oleh peubah

sumber biaya pendidikan (beasiswa atau mandiri) dan fakultas program studi S2. Fakultas program studi S2 dalam hal ini dibagi menjadi 10 kategori dengan catatan fakultas matematika dan ilmu pengetahuan alam (FMIPA) dibagi menjadi dua yaitu: Ilmu Formal dan Ilmu Pengetahuan Alam (IPA).

(16)

4

Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif Analisis digunakan untuk mengetahui karakteristik mahasiswa Magister IPB. Adapun langkah-langkah yang digunakan sebagai berikut:

1. Membuat diagram batang untuk menunjukkan gambaran umum karakteristik mahasiswa Magister.

2. Membuat diagram kotak garis untuk menunjukkan keberhasilan lulusan mahasiswa Magister (IPK dan masa studi).

CART (Classificasion and Regression Tree)

CART merupakan salah satu metode eksplorasi yang termasuk dalam pohon keputusan. CART dikembangkan oleh Breiman (1984) yang mendeskripsikan pembentukan pohon keputusan biner (Han dan Kamber 2006). Dikatakan biner karena pada CART peubah respon dikelompokkan berdasarkan peubah penjelasnya menjadi dua kelompok. Algoritme CART dilakukan secara berulang-ulang sehingga terbentuk skema pohon biner. Tujuan CART adalah melihat hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas. Peubah penjelas yang paling berpengaruh terhadap peubah respon akan diseleksi oleh CART.

Peubah respon yang digunakan dalam analisis CART dapat berupa data kategorik maupun numerik. CART akan membentuk pohon klasifikasi jika peubah respon berupa data kategorik, sedangkan jika peubah respon berupa data numerik maka CART akan membentuk pohon regresi. CART pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa Magister IPB baik pada tahap evaluasi maupun kelulusan berdasarkan status penerimaan mahasiswa. Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa Magister IPB hingga lulus juga akan dikaji menggunakan CART. Peubah respon yang digunakan pada analisis CART adalah: 1. Status kelanjutan studi mahasiswa Magister (pada tahap evaluasi); 2. IPK; dan 3. Masa studi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibentuk pohon klasifikasi dan pohon regresi.

Pohon Klasifikasi

Algoritme pembentukan CART terdiri dari empat tahapan, yaitu pemilihan penyekat (Classifier), penentuan simpul terminal, penandaan label kelas, dan penentuan ukuran optimum pohon (Kardiana at al. 2006).

1. Pemilihan penyekat (Classifier)

Pemilihan penyekat hanya berdasarkan satu peubah penjelas. Jika peubah penjelas tersebut merupakan peubah yang berskala ordinal atau merupakan peubah numerik, maka proses penyekatan akan dilakukan dengan cara mebagi xa≤c atau xa>c, dengan c∈R dan c adalah nilai tengah antara dua nilai amatan

yang berurutan dan berbeda (Breiman at al. 1993). Akan tetapi, jika peubah penjelas tersebut merupakan peubah berskala nominal, maka penyekat akan dipilih dari semua kemungkinan kategori yang ada pada peubah penjelas tersebut (Izenman 2008). Berikut tahapan pemilihan penyekat:

1.1 Menentukan semua kemungkinan penyekat (s) pada tiap peubah penjelas. Jika peubah penjelas tersebut merupakan peubah numerik atau berskala ordinal dengan r merupakan banyaknya nilai yang berbeda pada peubah x𝑎, maka r-1 adalah banyaknya kemungkinan penyekat dari peubah xa. Jika peubah penjelas merupakan peubah berskala nominal dengan M adalah

(17)

5 banyaknya kategori dari peubah tersebut, maka terdapat 2M-1-1 kemungkinan penyekat yang ada pada peubah penjelas tersebut.

1.2 Menentukan penyekat terbaik yang dipilih berdasarkan penurunan tingkat keheterogenan paling tinggi yang diukur berdasarkan nilai impuritas. Fungsi impuritas yang digunakan pada penelitian ini adalah indeks Gini. Nilai impuritas menggunakan indeks Gini pada simpul t, i(t), dapat ditulis sebagai berikut :

i(t)=1-∑ p2(j|t) j

dengan p(j|t) adalah peluang unit pengamatan dalam kelas ke-j dari simpul t. Kebaikan dari penyekat s didefinisikan sebagai penurunan impuritas:

∆i(s,t)=i(t)- pLi( tL)-pRi( tR)

dengan ∆i(s,t) adalah penurunan impuritas, pL adalah peluang pengamatan pada simpul kiri, i( tL) adalah nilai impuritas simpul ke-t kiri, pR adalah peluang pengamatan pada simpul kanan, dan i( tR) nilai impuritas simpul

ke-t kanan.

2. Penentuan simpul terminal

Penentuan suatu simpul t akan menjadi simpul terminal jika jumlah pengamatannya lebih kecil dari jumlah minimum atau batasan minimum n. Biasanya jumlah amatan minimum pada simpul berjumlah 5.

3. Penandaan label kelas

Label kelas simpul akhir ditentukan berdasarkan aturan jumlah terbanyak, yaitu ketika p(j0|t)=maxj(p(j|t)) sehingga label kelas untuk terminal t adalah j0.

4. Penentuan pohon optimum dengan V-fold cross validation

Metode validasi silang digunakan untuk ukuran data yang tidak terlalu besar. V yang digunakan pada penelitian ini adalah 10 (10-fold cross validation). Metode validasi ini membagi data secara acak menjadi V bagian yang sama besar sehingga membentuk L1, L2, L3, ... , Lv yang disebut test set untuk validasi.

Sedangkan L(V) adalah learning set yang digunakan untuk membangun pohon keputusan, diperoleh dari L(V) = L - Lv, dengan v = 1, 2, 3, ..., V. Pohon optimum

jika memiliki tingkat kesalahan klasifikasi yang paling kecil.

Pohon Regresi

Terdapat tiga tahapan penting dalam penentuan pohon regresi (Breiman at al. 1993), yaitu pemilihan penyekat pada tiap simpul, penentuan simpul terminal, dan penentuan nilai dugaan respon pada setiap simpul terminal.

1. Pemilihan penyekat pada pohon regresi ditentukan berdasarkan ukuran kehomogenan simpul dengan cara mencari nilai jumlah kuadrat sisaan simpul t:

R(t)=∑ (yn-y̅(t))2

xn∈t dengan y̅(t)= 1

n(t)∑xn∈tyn, 𝑛(𝑡) adalah banyaknya amatan pada simpul ke-t

dan yn merupakan nilai respon pada simpul t. Kebaikan penyekat (s) pada simpul t dilihat dari fungsi kebaikan penyekat dengan cara membagi simpul t menjadi tR dan tL dan perhitungannya sebagai berikut:

(18)

6

dengan R( tL) dan R(tR) adalah jumlah kuadrat sisaan simpul kiri dan simpul kanan. Penyekat terbaik adalah penyekat yang memiliki nilai kebaikan penyekat terbesar:

∆R(s*,t)=max

s∈S∆R(s,t)

Tahapan yang sama juga dilakukan untuk pemilihan penyekat pada semua simpul.

2. Penentuan simpul terminal pada pohon regresi sama seperti ketentuan yang berlaku di pohon klasifikasi. Ukuran minimum amatan yang digunakan biasanya 10% dari ukuran data learning (Timofeev 2004).

3. Penentuan nilai dugaan respon pada tiap simpul, yaitu nilai rataan dan standar deviasi respon.

Kriteria pohon optimum diperoleh sama halnya dengan kriteria yang terdapat pada pohon klasifikasi, yaitu pohon yang meminimumkan tingkat kesalahan prediksi.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis Deskriptif Karakteristik Mahasiswa Magister IPB

Analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik mahasiswa Magister IPB. Gambar 1 menunjukkan usia dan profesi mahasiswa saat diterima di Magister. Usia mahasiswa Magister berkisar antara 19-57 tahun dengan rataan usia mahasiswa percobaan dan biasa berturut-turut 29.35 dan 27.61 tahun serta simpangan baku masing-masing 6.59 dan 5.19.

Gambar 1(a) menunjukkan bahwa baik mahasiswa dengan status percobaan maupun biasa keduanya didominasi oleh mahasiswa yang berusia kurang dari 25 tahun dengan persentase masing-masing yaitu 34.38% dan 38.84%. Artinya usia mahasiswa Magister sebagian besar tergolong sangat muda. Urutan usia berikutnya untuk status percobaan terdapat pada usia lebih besar sama dengan 32 tahun (29.44%), diikuti dengan usia 25-28 tahun (19.91%), dan terakhir 29-31 tahun (16.26%). Urutan usia berikutnya untuk mahasiswa biasa terdapat pada mahasiswa yang berusia 25-28 tahun (25.68%), 29-31 tahun (18.16%), dan usia lebih besar sama dengan 32 tahun (17.32%). Hal ini menunjukkan kesenjangan usia mahasiswa percobaan, yaitu mahasiswa yang terbilang sangat muda dan cukup tua diperkuat dengan nilai simpangan bakunya yang cukup besar.

Gambar 1(b) menunjukkan profesi mahasiswa saat mendaftar Program Magister IPB. Sebagian besar mahasiswa Magister IPB berprofesi sebagai dosen/pengajar, yaitu masing-masing untuk mahasiswa status percobaan dan biasa 36.68% dan 34.92%. Selain itu, fresh graduate berada diurutan kedua sebagai profesi mahasiswa Magister, artinya sebagian besar mahasiswa Magister masih banyak yang belum memiliki pekerjaan. Persentase mahasiswa yang berprofesi sebagai peneliti maupun lainnya tidak terlalu berbeda jauh dan hanya sedikit mahasiswa baik status biasa maupun percobaan yang berprofesi sebagai advanced

professional.

( a)

(19)

7

Berdasarkan Gambar 2(a) sebagian besar mahasiswa Magister status percobaan berjenis kelamin laki-laki, sebaliknya untuk mahasiswa status biasa sebagian besar berjenis kelamin perempuan. Secara umum perbedaan persentase jenis kelamin laki-laki maupun perempuan berdasarkan status penerimaan mahasiswa tidak terlalu berbeda. Pada Gambar 2(b) ditunjukkan status perkawinan mahasiswa saat diterima di Magister. Baik mahasiswa status percobaan maupun biasa keduanya sebagian besar telah menikah dengan persentase masing-masing 51.65% dan 55.89%, sedangkan sisanya belum menikah.

Sumber biaya pendidikan mahasiswa Magister dikategorikan menjadi dua, yaitu beasiswa dan mandiri. Terlihat pada Gambar 3(a), sebagian besar sumber biaya pendidikan mahasiswa status percobaan berasal dari biaya mandiri (51.58%) dan sisanya (48.42%) berasal dari beasiswa. Sebaliknya untuk mahasiswa status biasa sebagian besar sumber biaya pendidikannya diperoleh dari beasiswa. Hal ini dikarenakan semakin banyak beasiswa untuk Magister baik beasiswa unggulan (BPP-DN dan BPP-DL), BPPS, maupun lainnya yang lebih disyaratkan bagi Gambar 1 Sebaran persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan

pada (a) usia saat diterima (b) profesi saat diterima

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se u sia (% )

Status penerimaan mahasiswa usia≥32 29≤usia<32 25≤usia<29 usia<25 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se ka tegori p ro fe si (% )

Status penerimaan mahasiswa lainnya fresh graduate advanced professional peneliti dosen/pengajar (b)

Gambar 2 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a) jenis kelamin (b) status perkawinan

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta si b erd asark an je n is kelam in (% )

Status penerimaan mahasiswa perempuan laki-laki (a) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se s ta tu s p erk awina n (% )

Status penerimaan mahasiswa kawin tidak kawin

(b) (a)

(20)

8

mahasiswa yang memiliki IPK S1≥3.00 (Kemdikbud 2014). Syarat ini akan lebih mudah ditembus oleh mahasiswa dengan status biasa.

IPK merupakan salah satu elemen penting sebagai penentu status penerimaan mahasiswa Magister. Penggunaan batas 2.75 sebagai acuan disesuaikan dengan kebijakan SPs-IPB dalam menetapkan status penerimaan mahasiswa, sedangkan 3.5 merupakan kriteria cum laude bagi sarjana S1. Nilai rataan IPK S1 mahasiswa Magister untuk status percobaan dan biasa berturut-turut 3.00 dan 3.16 dengan simpangan bakunya sebesar 0.42 dan 0.32. IPK S1 terendah yang diperoleh mahasiswa Magister adalah 2.00 dan tertinggi 4.00 baik mahasiswa status percobaan dan biasa.

Karakteristik IPK mahasiswa Magister ditunjukkan oleh Gambar 3(b). Terlihat bahwa persentase mahasiswa status percobaan yang memiliki IPK S1 kurang dari 2.75 cukup besar (32.02%), sedangkan pada mahasiswa status biasa kriteria IPK ini masih ada dan sangat kecil (2.69%). Artinya IPK sangat menentukan status penerimaan mahasiswa. Selain itu, untuk mahasiswa status biasa yang memiliki IPK seperti ini biasanya terdapat pertimbangan lain sehingga dapat diterima dengan status biasa, misalnya akreditasi program studi S1, dll. Berikutnya IPK mahasiswa status percobaan dan biasa sebagian besar tersebar di interval 2.75-3.5.

Gambar 3 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a) sumber biaya pendidikan (b) IPK S1

Status asal perguruan tinggi (PT) mahasiswa dikategorikan menjadi dua, yakni negeri dan swasta. Terlihat pada Gambar 4(a) sebagian besar asal perguruan tinggi mahasiswa Magister berasal dari perguruan tinggi negeri (PTN) dan hanya sebagian kecil saja yang berasal dari perguruan tinggi swasta (PTS). Letak PT S1 mahasiswa dibedakan menjadia dua, yaitu di pulau Jawa dan luar Jawa. Baik mahasiswa percobaan maupun biasa letak PT S1 sebagian besar terletak di pulau Jawa. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se s u m b erb iay a p en d id ika n (% )

Status penerimaan mahasiswa mandiri beasiswa (a) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se IPK (% )

Status penerimaan mahasiswa IPK≥3,5 2,75≤IPK<3,5 IPK<2,75

(21)

9

Gambar 4 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a) status PT S1 (b) letak PT S1

Akreditasi program studi S1 merupakan unsur penting yang menentukan status penerimaan mahasiswa selain IPK. Gambar 5 menunjukkan sebaran akreditasi program studi S1 mahasiswa Magister. Terlihat bahwa persentase akreditasi A, B, dan C untuk mahasiswa status percobaan hampir proporsional dan hanya beberapa yang termasuk dalam kategori akreditasi T. Mahasiswa biasa lebih didominasi oleh mahasiswa dengan akreditasi program studi S1 A dan B. Hanya sedikit program studi mahasiswa yang termasuk dalam akreditasi C dan kategori T. Kategori akreditasi T diberikan pada program studi yang memiliki akreditasi D atau belum terakreditasi.

Gambar 5 Sebaran persentase akreditasi program studi S1 mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan

Gambar 6(a) menunjukkan bahwa pada mahasiswa percobaan sebesar 89.26% berasal dari program studi sains dan untuk status biasa sebesar 96.08%. Artinya, pada mahasiswa status percobaan latar belakang program studi S1 pendidikan masih cukup besar. Keserumpunan program studi S1 dengan S2 dapat dilihat berdasarkan Gambar 6(b). Terlihat jelas bahwa mahasiswa yang tergolong tidak serumpun sebagian besar diterima dengan status percobaan, sebaliknya untuk mahasiswa status biasa lebih didominasi oleh kategori serumpun. Fakultas yang dipilih oleh mahasiswa yang termasuk dalam kriteria tidak serumpun ini secara

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa P erse n ta se st at u s P T S 1 (%)

Status penerimaan mahasiswa swasta negeri (a) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se le ta k PT S1 (% )

Status penerimaan mahasiswa luar Jawa Jawa (b) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se ak re d ita si p ro gram stu d i S1

Status penerimaan mahasiswa T C B A

(22)

10

berturut-turut untuk mahasiswa percobaan dan biasa adalah FEM dan FPIK (Lampiran 2.2). Adapun program studi yang paling banyak diminati oleh mahasiswa kategori tidak serumpun tersebut adalah PWD (Lampiran 2.3) dan IKL (Lampiran 2.4). Persentase mahasiswa kategori tidak serumpun dengan latar belakang program studi asal pendidikan masing-masing untuk status percobaan dan biasa sebesar 17.24% dan 10.28% (Lampiran 2.1).

Berdasarkan program studi S2 yang dipilih, pada penelitian ini dikelompokkan berdasarkan fakultas seperti yang dijelaskan pada bagian metodologi. Fakultas program studi S2 yang paling banyak diminati adalah FPIK baik mahasiswa status percobaan maupun biasa masing-masing 16.33% dan 16.12%. Sedangkan program studi yang kurang diminati berasal dari fakultas peternakan (Gambar 7).

IPK lulusan mahasiswa Magister status percobaan berkisar antara 3.00-4.00, sedangkan untuk status biasa 3.01-4.00 (Lampiran 3.1). Rataan IPK status percobaan dan biasa masing 3.56 dan 3.64 dengan simpangan baku masing-Gambar 6 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a)

latar belakang program studi S1 (b) keserumpunan program studi S1-S2

Gambar 7 Persentase fakultas program studi S2 mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan

0% 20% 40% 60% 80% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se kes eru m p u n an (% )

Status penerimaan mahasiswa pendidikan sains 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se kes eru m p u n an PS S1 -S2 (% )

Status penerimaan mahasiswa tidak serumpun serumpun (b) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se f ak u lta s P S S2 (% )

Status penerimaan mahasiswa IPA Ilmu Formal FEMA FEM FATETA FAHUTAN FAPET FPIK FKH FAPERTA (a)

(23)

11 masing 0.24 dan 0.23. Artinya, IPK mahasiswa status biasa lebih tinggi dibandingkan status percobaan, dengan keragaman yang relatif kecil karena IPK minimal lulusan Program Magister adalah 3.00. Begitu pula dengan masa studi mahasiswa Magister, rata-rata masa studi mahasiswa status biasa lebih singkat dibandingkan status percobaan (Lampiran 3.2).

Analisis Pohon Klasifikasi Evaluasi Keberhasilan Mahasiswa Magister

Evaluasi keberhasilan mahasiswa Magister dibedakan berdasarkan status penerimaan mahasiswa. Mahasiswa status percobaan dievaluasi sebanyak 3 kali yaitu di akhir semester pertama, akhir semester kedua, dan akhir masa studi. Pada mahasiswa status biasa evaluasi dilakukan hanya 2 kali yaitu diakhir semester kedua dan akhir masa studi. Mahasiswa dikatakan berhasil (layak melanjutkan studi di Program Magister) jika dapat mempertahankan IPK≥3.00 pada setiap tahapan evaluasi tersebut. Berikut ini akan dipaparkan hasil evaluasi mahasiswa status percobaan di akhir semester pertama.

Pohon klasifikasi evaluasi tahap pertama (akhir semester pertama) pada mahasiswa status percobaan menghasilkan 13 simpul dengan 7 simpul terminal. Amatan minimum yang digunakan untuk simpul induk adalah 30 amatan dan 15 amatan untuk simpul anak. Peubah penciri yang menyekat kelanjutan studi mahasiswa Magister status percobaan antara lain: fakultas program studi S2, sumber biaya pendidikan mahasiswa, profesi, IPK S1, dan usia (Gambar 8).

Gambar 8 Pohon klasifikasi evaluasi tahap pertama (akhir semester pertama) status percobaan

(24)

12

Berdasarkan hasil pohon klasifikasi, peubah pertama yang menjadi penyekat adalah fakultas program studi S2. Artinya, pilihan fakultas program studi S2 adalah peubah penjelas yang paling berpengaruh terhadap kelanjutan studi mahasiswa pada evaluasi tahap pertama. Fakultas Ilmu Formal terletak pada simpul kiri terpisah dengan FAPERTA, FKH, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FATETA, FEM, FEMA, dan IPA yang berada di simpul kanan. Persentase kegagalan pada simpul kiri sebesar 21.20%, sementara pada simpul kanan sebesar 4.80%. Artinya, persentase kegagalan mahasiswa yang memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal cenderung lebih tinggi dibandingkan yang memilih fakultas lainnya.

Peubah penjelas kedua yang berpengaruh adalah sumber biaya pendidikan. Peubah ini menyekat mahasiswa yang mengambil program studi S2 yang berasal dari Ilmu Formal. Mahasiswa yang tidak mendapat beasiswa cenderung memiliki persentase kegagalan lebih tinggi (30.9%) dibandingkan mahasiswa yang mendapat beasiswa (12.4%). Hal ini menunjukkan beasiswa merupakan salah satu motivator keberhasilan mahasiswa.

Mahasiswa yang memperoleh beasiswa disekat berdasarkan profesi saat mendaftar Program Magister. Mahasiswa fresh graduate dan mahasiswa dengan kategori berprofesi lainnya memiliki persentase kegagalan lebih tinggi (46.7%) dibandingkan mahasiswa yang berprofesi sebagai dosen/pengajar, peneliti, dan

advanced professional (5.4%).

Mahasiswa yang tidak memperoleh beasiswa disekat oleh IPK S1. Mahasiswa yang memiliki IPK S1>3.00 memiliki persentase kegagalan lebih tinggi (48.4%) dibandingkan dengan mahasiswa yang memiliki IPK S1≤3.00 (20.0%). Simpul 7 (mahasiswa yang memiliki IPK S1 ≤3.00 ) disekat lagi berdasarkan usia saat diterima. Mahasiswa yang berusia>30.5 tahun memiliki persentase kegagalan lebih tinggi (33.3%) dibandingkan mahasiswa yang berusia≤30.5 tahun (7.7%).

Simpul 6 (mahasiswa yang berprofesi sebagai dosen/pengajar, peneliti, dan

advanced professional) disekat oleh IPK S1. Mahasiswa yang memiliki IPK

S1 ≤2.89 juga memiliki persentase kegagalan yang lebih tinggi (15.8%) dibandingkan mahasiswa yang memiliki IPK S1>2.89 (1.8%). Penandaan label kelas berdasarkan aturan jumlah terbanyak dapat dilihat pada Tabel 1.

Berdasarkan tabel klasifikasi tersebut, kelas 3 dan kelas 7 memiliki persentase kegagalan tertinggi pada evaluasi tahap pertama (di akhir semester pertama) mahasiswa status percobaan. Mahasiswa yang gagal di dalam kelas ke-3 sebagian besar adalah mahasiswa yang tidak serumpun antara program studi S1 dengan S2, serta akreditasi program studi S1 mahasiswa tersebut sebagian besar adalah B dan C. Mahasiswa yang gagal dalam kelas ke-7, selain memiliki ciri-ciri seperti yang terdapat dalam kelas ke-3, sebagian besar latar belakang program studi mahasiswa tersebut adalah pendidikan. Persentase ketepatan klasifikasi secara umum adalah 93.20%. Pohon klasifikasi ini lebih tepat jika digunakan untuk menduga mahasiswa yang berhasil di evaluasi tahap pertama mahasiswa status percobaan.

(25)

13 Tabel 1 Klasifikasi mahasiswa status percobaan berdasarkan evaluasi pada akhir

semester pertama Kelas N Persentase

kegagalan (%) Peubah Penciri

1 1226 4.80 Memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FATETA, IPA, FEMA, FKH. 2 55 1.80 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, memperoleh beasiswa, profesi sebagai dosen/pengajar, peneliti, dan advanced professional,

memiliki IPK S1>2.89.

3 31 48.40 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, tidak mendapatkan beasiswa, memiliki IPK S1>3.00.

4 26 7.70 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, tidak mendapatkan beasiswa, memiliki IPK S1≤3.00, berusia ≤30.5 tahun.

5 24 33.30 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, tidak mendapatkan beasiswa, memiliki IPK S1≤3.00, berusia >30.5 tahun.

6 19 15.80 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, memperoleh beasiswa, profesi sebagai dosen/pengajar, peneliti, dan advanced professional, IPK S1≤2.89

7 15 46.80 Memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal, memperoleh beasiswa, profesi sebagai fresh graduate dan profesi lainnya.

Pada evaluasi berikutnya kriteria keberhasilan hampir mahasiswa sama, yaitu memiliki IPK≥3.00 untuk evaluasi di akhir semester kedua, sedangkan untuk evaluasi di akhir masa studi mahasiswa dikatakan berhasil jika telah dinyatakan lulus Program Magister. Berikut ini adalah hasil ringkasan evaluasi di akhir semester kedua dan akhir masa studi untuk mahasiswa status percobaan dan biasa. Terdapat 5 peubah yang berpengaruh terhadap hasil evaluasi mahasiswa status biasa di akhir semester kedua, yaitu sumber biaya pendidikan, fakultas program studi S2, status perguruan tinggi S1, IPK S1, dan jenis kelamin. Pada evaluasi ini terlihat bahwa mahasiswa yang tidak mendapatkan beasiswa, berasal dari perguruan tinggi negeri, berjenis kelamin laki-laki, memilih program studi S2 yang berasal dari FATETA dan Ilmu Formal memiliki persentase kegagalan tertinggi (Lampiran 4).

Evaluasi di akhir semester kedua dan di akhir masa studi mahasiswa status percobaan dan biasa tersedia pada Lampiran 5. Kelas yang memiliki kegagalan

(26)

14

tertinggi pada evaluasi di akhir semester kedua mahasiswa status percobaan dicirikan oleh mahasiswa yang memilih program studi yang berasal dari Ilmu Formal. Persentase kegagalan pada kelas tersebut sebesar 6.90% (Lampiran 5.1).

Berikutnya pada Lampiran 5.2 tersedia hasil evaluasi di akhir masa studi mahasiswa Magister status biasa. Berdasarkan hasil klasifikasi tersebut terlihat bahwa hasil evaluasi untuk mahasiswa status biasa kelas yang memiliki persentase kegagalan tertinggi dicirikan oleh mahasiswa yang tidak mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari FKH, dan Ilmu Formal (13.2%). Di sisi lain, hasil evaluasi mahasiswa status percobaan di akhir masa studi (Lampiran 5.3) yang memiliki persentase kegagalan tertinggi dicirikan oleh mahasiswa yang berjenis kelamin laki-laki, berprofesi sebagai advanced profesional, fresh graduate, dan lainnya, memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FAHUTAN, dan Ilmu Formal (22.20%). Dalam hal ini Ilmu Formal berpengaruh secara konsisten terhadap semua hasil evaluasi mahasiswa Magister IPB.

Analisis Pohon Regresi IPK dan Masa Studi Mahasiswa Magister IPK dan Masa Studi Lulusan Mahasiswa Magister Status Percobaan

Pohon regresi IPK S2 mahasiswa status percobaan menghasilkan 11 simpul dengan 6 simpul terminal (Gambar 9). Terdapat lima peubah penjelas yang berpengaruh terhadap IPK yaitu: fakultas program studi S2, status perguruan tinggi S1, akreditasi program studi S1, letak perguruan tinggi S1, dan profesi ketika mendaftar di SPs-IPB. Peubah penjelas pertama yang berpengaruh adalah fakultas program studi S2. FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, FEMA terletak di simpul kiri terpisah dengan FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FKH yang terletak di simpul kanan. Mahasiswa yang memilih fakultas program studi S2 dari simpul kanan cenderung memiliki rataan IPK yang lebih tinggi dibandingkan yang memilih fakultas yang terletak di simpul kiri.

Peubah kedua yang berpengaruh adalah status perguruan tinggi S1. Peubah ini menyekat mahasiswa yang mengambil program studi S2 dari FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, dan FEMA. Mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi negeri (PTN) memiliki rataan IPK lebih tinggi dibandingkan mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi swasta (PTS).

Berikutnya peubah yang berpengaruh adalah akreditasi program studi S1. Peubah ini menyekat mahasiswa yang mengambil program studi yang berasal dari FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, dan FKH. Mahasiswa yang memiliki program studi S1 dengan akreditasi A dan T cenderung memiliki rataan IPK lebih tinggi daripada yang B dan C.

Mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi negeri disekat lagi oleh letak perguruan tinggi S1. Mahasiswa yang perguruan tinggi S1-nya terletak di Jawa memiliki rataan IPK lebih tinggi dibandingkan yang terletak di luar Jawa. Hal ini dikarenakan pembangunan infrastruktur termasuk pendidikan di pulau Jawa lebih maju dibandingkan di luar Jawa.

Profesi juga berpengaruh terhadap IPK mahasiswa status percobaan. Mahasiswa yang berprofesi sebagai peneliti, fresh graduate, dan lainnya memiliki rataan IPK lebih tinggi daripada mahasiswa yang berprofesi sebagai dosen/pengajar,

(27)

15 di Program Magister sebagian besar adalah mahasiswa lulusan terbaik di perguruan tingginya masing-masing.

Gambar 9 Pohon regresi IPK lulusan mahasiswa Magister status percobaan Hasil pohon regresi berdasarkan IPK mahasiswa Magister status percobaan menunjukkan bahwa IPK terendah terdapat pada kelas 4 dan 5 (Lampiran 6). IPK terendah ini dicirikan oleh mahasiswa yang memilih program studi yang berasal dari FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, FEMA, yang berasal dari PTN di luar Jawa atau berasal dari PTS. Oleh karena itu, mahasiswa yang memiliki karakteristik seperti kelas tersebut lebih diberi bobot rendah untuk terseleksi di Magister SPs-IPB.

Terdapat 3 peubah yang berpengaruh terhadap masa studi mahasiswa status percobaan yaitu IPK S1, fakultas program studi S2, dan status perkawinan. Rataan masa studi terlama mahasiswa status percobaan terdapat pada kelas 3 dan 4 (Lampiran 6). Pada kedua kelas tersebut masa studi yang ditembuh lebih dari 4

(28)

16

semester. Oleh karena itu, mahasiswa yang memiliki karakteristik seperti tertera dalam kedua kelas tersebut harus lebih dikontrol oleh SPs-IPB.

Tabulasi silang IPK dan masa studi ditunjukkan oleh Tabel 2. Sebesar 5.94% mahasiswa status percobaan memiliki IPK tertinggi dan masa studi tersingkat. Mahasiswa tersebut sebagian besar adalah mahasiswa yang memilih program studi dari FPIK. Sedangkan IPK terendah dan masa studi terlama sebesar 16.55% didominasi oleh mahasiswa yang pengambil program studi dari FEM. Sebagian besar mahasiswa status percobaan menempuh masa studi≥3 tahun (32.38%) dan 38.13% mahasiswa mendapatkan IPK<3.5.

Tabel 2 Tabulasi silang IPK dan masa studi mahasiswa status percobaan

IPK dan Masa Studi Lulusan Mahasiswa Magister Status Biasa

Peubah penjelas yang berpengaruh pada IPK mahasiswa status biasa antara lain: letak perguruan tinggi S1, fakultas program studi S2, status perguruan tinggi S1, IPK S1, dan sumber biaya pendidikan. Tabel klasifikasi mahasiswa lulusan status biasa berdasarkan IPK ditunjukkan oleh Lampiran 7.

Berdasarkan hasil pohon regresi, rataan IPK terendah mahasiswa status biasa terdapat pada kelas 1. Mahasiswa tersebut adalah mahasiswa yang perguruan tinggi S1-nya terletak di luar Jawa, memilih program studi yang berasal dari FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FPIK, Ilmu Formal, IPA, dan IPK S1 ≤3.32 . Meskipun secara umum terbilang cukup baik, akan tetapi mahasiswa yang memiliki karakteristik tersebut harus lebih di perhatikan dalam proses seleksi.

Pada pohon regresi masa studi mahasiswa status biasa peubah penjelas yang berpengaruh adalah fakultas program studi S2, IPK S1, keserumpunan program studi S1-S2, serta profesi mahasiswa. Rataan masa studi terlama mahasiswa status biasa terdapat pada kelas 4 yang dicirikan oleh mahasiswa yang memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, IPK S1≤2.90 (Lampiran 7). Mahasiswa tersebut sebagian besar merupakan mahasiswa yang membutuhkan data primer dalam penyelesaian tugas akhirnya.

Tabulasi silang antara IPK dan masa studi mahasiswa status biasa ditunjukkan oleh Tabel 3. Pada tabel tersebut ditunjukkan bahwa sebesar 11.24% mahasiswa Magister memiliki IPK tertinggi dan masa studi tersingkat. Mahasiswa tersebut sebagian besar berasal dari fakultas IPA. Sedangkan IPK terendah dan masa studi terlama terdapat pada mahasiswa yang mengambil program studi di FATETA (9.57%). Sebagian besar mahasiswa status biasa menempuh studi dalam selang waktu 2-2.5 tahun (29.78%) dan sebesar 39.59% mendapatkan IPK≥3.75.

IPK Masa Studi

MS<2 2≤MS<2.5 2.5≤MS<3 MS≥3

IIPK<3.5 2.88% 10.25% 8.45% 16.55%

3.5≤IPK<3.75 6.29% 11.69% 8.09% 10.97%

(29)

17

Tabel 3 Tabulasi silang IPK dan masa studi mahasiswa status biasa

Daftar Peubah Penjelas yang Berpengaruh terhadap IPK dan Masa Studi Mahasiswa Program Magister

Berdasarkan Tabel 4 terdapat kesamaan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap IPK kedua status penerimaan mahasiswa Magister. Peubah penjelas tersebut adalah pilihan fakultas program studi S2, status perguruan tinggi S1, letak perguruan tinggi S1. Artinya, secara umum peubah-peubah penjelas ini yang mengklasifikasikan IPK mahasiswa Magister.

Mahasiswa yang memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas Ilmu Formal cenderung memiliki IPK yang lebih rendah dibandingnya yang memilih fakultas lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa Ilmu Formal memiliki tingkat kesulitan yang lebih dibandingkan fakultas lainnya. Hal tersebut juga ditunjukkan berdasarkan hasil evaluasi sebelumnya.

Selain itu, mahasiswa yang berasal perguruan tinggi swasta juga memiliki IPK yang lebih rendah dibandingkan mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi negeri. Hal ini dikarenakan perguruan tinggi negeri memiliki kualitas yang lebih baik dibandingan perguruan tinggi swasta. Oleh karena itu, output mahasiswanya pun juga berkualitas.

Jika dilihat berdasarkan IPK mahasiswa status percobaan yang cenderung lebih rendah juga terdapat pada mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi di luar Jawa. Kemajuan pendidikan di Jawa yang lebih tinggi dibandingkan di luar Jawa juga menentukan kualitas pendidikan, termasuk kompetensi lulusannya. Oleh karena itu, mahasiswa yang letak perguruan tinggi S1-nya di Jawa memiliki kompetensi yang lebih baik dibandingan mahasiswa di luar Jawa.

Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap IPK yang berbeda antara kedua status penerimaan mahasiswa Magister antara lain: akreditasi program studi S1 dan profesi untuk mahasiswa status percobaan serta IPK S1 dan sumber biaya pendidikan untuk mahasiswa status biasa. Semakin baik akreditasi program studi S1 mahasiswa status percobaan, maka semakin baik pula IPK yang diperoleh. Dalam hal ini akreditasi merupakan tolok ukur kompetensi output mahasiswa yang dihasilkan.

Mahasiswa status percobaan yang berprofesi sebagai dosen/pengajar dan

advanced professional juga memiliki IPK yang lebih rendah dibandingkan yang

berprofesi sebagai peneliti, fresh graduate, dan kategori profesi lainnya. Hal ini dikarenakan mahasiswa fresh graduate yang diterima di Program Magister sebagian besar adalah mahasiswa lulusan terbaik di perguruan tingginya masing-masing.

IPK Masa Studi

MS<2 2≤MS<2.5 2.5≤MS<3 MS≥3

IPK<3.5 2.99% 6.08% 6.43% 9.57%

3.5≤IPK<3.75 5.67% 11.09% 8.35% 10.23%

(30)

18

Semakin tinggi IPK S1 mahasiswa status biasa, maka semakin tinggi pula IPK S2 yang dihasilkan. Dalam hal ini, IPK S1 dan IPK S2 berkorelasi positif. Selain itu, mahasiswa status biasa yang tidak mendapatkan beasiswa cenderung memiliki IPK yang lebih rendah dibandingkan yang memperoleh beasiswa.

Tabel 4 Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap IPK mahasiswa Magister

Kesamaan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap masa studi kedua status penerimaan mahasiswa Magister antara lain : pilihan fakultas program studi S2 dan IPK S1 (Tabel 5). Artinya, secara umum peubah-peubah ini yang mengklasifikasikan masa studi mahasiswa Magister. Mahasiswa yang memilih program studi yang berasal dari FAPERTA, FEM, dan FATETA cenderung masa studinya lebih lama dibandingkan yang memilih fakultas lainnya. Selain itu, semakin tinggi IPK S1 mahasiswa Magister, maka semakin singkat pula masa studi yang ditempuh.

Status perkawinan merupakan peubah penjelas yang hanya berpengaruh terhadap masa studi mahasiswa status percobaan. Mahasiswa yang menikah cenderung memiliki masa studi yang lebih singkat. Mahasiswa ini sebagian besar adalah mahasiswa yang memperoleh beasiswa ketika mengenyam pendidikan Program Magister.

Keserumpunan program studi S1-S2 dan profesi merupakan peubah penjelas yang hanya berpengaruh terhadap masa studi mahasiswa status biasa. Semakin serumpun program studi yang diambil oleh mahasiswa Magister status biasa, maka masa studinya pun akan semakin singkat. Hal tersebut dikarenakan mahasiswa yang serumpun sudah mendapat bekal yang cukup dan sesuai dengan program studi S2 yang akan diambil dibandingkan mahasiswa yang tidak serumpun. Jika dilihat berdasarkan profesi mahasiswa, maka mahasiswa status biasa yang berprofesi sebagai peneliti dan kategori profesi lainnya juga memiliki kecenderungan masa studi yang lebih lama.

Status penerimaan

mahasiswa Peubah penjelas yang sama Peubah penjelas yang berbeda Percobaan Pilihan fakultas program

studi S2, status perguruan tinggi S1, letak perguruan tinggi S1

Akreditasi program studi S1, profesi

Biasa IPK S1, sumber biaya

pendidikan

Tabel 5 Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap masa studi mahasiswa Magister

Status penerimaan

mahasiswa Peubah penjelas yang sama Peubah penjelas yang berbeda Percobaan Pilihan fakultas program

studi S2, IPK S1

Status perkawinan

Biasa Keserumpunan program

(31)

19

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Secara umum, faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa Magister pada tahap evaluasi adalah pilihan fakultas program studi S2, IPK S1, dan sumber biaya pendidikan. Pilihan fakultas program studi S2 merupakan peubah yang konsisten berpengaruh terhadap hasil evaluasi. Mahasiswa yang memilih program studi yang berasal Ilmu Formal, memiliki IPK S1 yang cukup rendah, dan tidak memperoleh beasiswa memiliki persentase kegagalan tertinggi dibandingkan mahasiswa lainnya.

Peubah yang berpengaruh terhadap pohon regresi IPK mahasiswa Magister adalah pilihan fakultas program studi S2, status perguruan tinggi S1, letak perguruan tinggi S1. Jika dilihat berdasarkan masa studi mahasiswa Magister, maka peubah yang berpengaruh pada kedua status penerimaan mahasiswa tersebut adalah pilihan fakultas program studi S2, IPK S1. Hasil klasifikasi menunjukkan IPK terendah dan masa studi terlama terdapat pada mahasiswa status percobaan.

Saran

Penelitian ini hanya menggunakan data sekunder akademik mahasiswa Magister yang lebih menggambarkan latar belakang identitas mahasiswa. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan menambahkan data primer baik dari mahasiswa maupun SPs-IPB untuk memperkuat hasil analisis. Misalnya mengenai metode belajar mahasiswa, proses belajar mengajar, dll.

Pilihan fakultas program studi S2 merupakan peubah yang konsisten berpengaruh terhadap hasil evaluasi. Ilmu Formal merupakan fakultas yang rentan mengalami risiko kegagalan. Oleh karena itu, mahasiswa yang memilih program studi dari fakultas tersebut sebaiknya proses seleksinya diperketat.

Selain itu, pilihan fakultas program studi S2, IPK S1, status perguruan tinggi S1, akreditasi program studi S1, letak perguruan tinggi S1, keserumpunan program studi, sumber biaya pendidikan, profesi, dan status perkawinan merupakan peubah yang berpengaruh terhadap keberhasilan mahasiswa (IPK dan masa studi) sehingga peubah tersebut perlu mendapat penekanan dalam seleksi mahasiswa.

DAFTAR PUSTAKA

Breiman L, Friedman JH, Olshen RA, Stone CJ. 1984. Classification And

Regression Trees. New York (US) : Chapman & Hall.

[DIKTI] Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi. 2012. Nama Rumpun Ilmu, Sub

Rumpun Ilmu, dan Bidang Ilmu dalam Rumpun. Jakarta (ID) : KEMDIKNAS.

Han J, Kamber M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco (US) : Morgan Kaufmann Publisher.

[IPB] Institut Pertanian Bogor. 2006. Pascasarjana Institut Pertanian Bogor

(32)

20

[IPB] Institut Pertanian Bogor. 2011. Katalog Sekolah Pascasarjana. Bogor (ID) : IPB Pr.

Izenman AJ. 2008. Modern Multivariate Statistical Techniques Regression,

Classification, and Manifold Learning. Philadelphia (US) : Springer.

Kardiana A. 2006. Metode Klasifikasi Berstruktur Pohon Biner (Studi Kasus pada Prakiraan Hujan Bulanan di Bogor). Di dalam: Aunuddin, Wigena AJ, Wijayanto H, editor. Seminar Nasional Aplikasi teknologi Informasi; 2006 Juni 17; Yogyakarta, Indonesia. Program Pasca Sarjana, Institut Pertanian Bogor. Bogor(ID). hlm G-21 – G-25.

[Kemdikbud] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. 2014. Beasiswa Unggulan 2014. Jakarta (ID): Kemdikbud [diakses 2014 Mei 17]. Tersedia pada: http://beasiswaunggulan.kemdiknas.go.id.

Melillo P, Pecchia L, Bath PA, Bracale M. 2013. The use of Classification and Regression Tree to Predict 15-Year Survival in Community-Dwelling Older People. International Journal of Health Information Management Research

January 2013. 1 (1): 48-54.

Timofeev R. 2004. Classification and Regression Tree (CART) Theory and Applications [Tesis]. Berlin (DE): Humboldt University.

(33)

21 Lampiran 1 Peubah yang akan digunakan pada tahap evaluasi dan penentuan

keberhasilan mahasiswa Magister SPs-IPB

Peubah Keterangan Peubah Kategori

X1 jenis kelamin 1 = laki-laki

2 = perempuan X2 status perkawinan saat diterima 1 = belum kawin

2 = sudah kawin X3 usia saat diterima

X4 profesi saat diterima 1 = dosen/pengajar

2 = peneliti

3 = advaced profesional 4 = fresh graduate 5 = lainnya

X5 status perguruan tinggi S1 1 = negeri

2 = swasta X6 status akreditasi program studi S1 1 = A/U

2 = B 3 = C 4 = T X7 latar belakang program studi S1 1 = sains

2 = pendidikan X8 keserumpunanan program studi S1

dengan S2

1 = serumpun 2 = tidak serumpun

X9 letak perguruan tinggi S1 1 = Jawa

2 = luar Jawa

X10 IPK S1

X11 sumber biaya pendidikan 1 = beasiswa

2 = mandiri X12 fakultas program studi S2 1 = FAPERTA

2 = FKH 3 = FPIK 4 = FAPET 5 = FAHUTAN 6 = FATETA 7 = Ilmu Formal 8 = IPA 9 = FEM 10 = FEMA Y1 status kelanjutan studi mahasiswa 1 = lanjut

2 = dikeluarkan (DO)

Y2 IPK

(34)

22

Lampiran 2 Latar belakang program studi (PS) S1 dan minat program studi S2 mahasiswa yang tidak serumpun

2.3 Program studi pilihan mahasiswa status percobaan

EKO PWD MAN ESL

ESK EPN AGB

2.4 Program studi pilihan mahasiswa status biasa AKU SDP SPL THP TPL IKL TEK c ) a )

2.1 Latar belakang PS S1 dari mahasiswa yangmemiliki program studi tidak serumpun 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se lat ar b elak an g PS S1 (% )

Status penerimaan mahasiswa pendidikan sains

2.2 Fakultas pilihan mahasiswa berdasarkan status penerimaan mahasiswa 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Percobaan Biasa Pers en ta se f ak u lta s P S S2 (% )

Status penerimaan mahasiswa IPA Ilmu Formal FEMA FEM FATETA FAHUTAN FAPET FPIK FKH FAPERTA

(35)

23 Lampiran 3 Diagram kotak garis IPK dan masa studi lulusan Program Magister

3.1 IPK b a 4,0 3,8 3,6 3,4 3,2 3,0 D at a Boxplot of a; b

a) Mahasiswa status percobaan b) Mahasiswa status biasa 3.2 Masa studi b a 9 8 7 6 5 4 3 2 1 D at a Boxplot of a; b

(36)

24

Lampiran 4 Klasifikasi mahasiswa status biasa berdasarkan evaluasi pada akhir semester kedua

Kelas N Persentase kegagalan (%)

Peubah Penciri

1 1507 1.40 Mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, FAHUTAN, dan IPA.

2 833 3.60 Tidak mendapat beasiswa, berasal dari perguruan tinggi negeri, dan berjenis kelamin perempuan.

3 461 4.60 Tidak mendapat beasiswa, berasal dari perguruan tinggi negeri, dan berjenis kelamin laki-laki, memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FEMA, FKH, FPIK, FAPET, FAHUTAN, dan IPA.

4 187 3.20 Mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari FEM dan Ilmu Formal, dan memiliki IPK S1>3.06.

5 170 11.20 Tidak mendapat beasiswa dan berasal dari perguruan tinggi swasta.

6 139 12.20 Tidak mendapat beasiswa, berasal dari perguruan tinggi negeri, berjenis kelamin laki-laki, memilih program studi S2 yang berasal dari FATETA dan Ilmu Formal.

7 122 9.80 Mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari FEM dan Ilmu Formal, memiliki IPK S1≤3.06.

(37)

25 Lampiran 5 Klasifikasi evaluasi keberhasilan mahasiswa Magister

5.1 Hasil klasifikasi evaluasi mahasiswa status percobaan di akhir semester kedua Kelas N Persentase

kegagalan (%)

Peubah Penciri

1 604 0.20 Memilih program studi S2 yang berasal dari FAPERTA, FAPET, FAHUTAN, FATETA, IPA, FEMA, FKH, dan berusia>44.5 tahun 2 194 0.50 Memilih program studi yang berasal dari FEM

dan FPIK, berusia ≤44.5 tahun, dan IPK S1≤3.06

3 128 3.90 Memilih program studi yang berasal dari FEM dan FPIK, berusia ≤44.5 tahun, dan IPK S1>3.06

4 101 6.90 Memilih program studi yang berasal dari Ilmu Formal

5 35 5.70 Memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FATETA, IPA, FEMA, FKH, usia >44.5 tahun

5.2 Hasil klasifikasi evaluasi mahasiswa status biasa di akhir masa studi Kelas N Persentase

kegagalan (%)

Peubah Penciri 1 1105 2.20 Mendapat beasiswa

2 827 5.40 Tidak mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari fakultas FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, IPA.

3 129 13.20 Tidak mendapat beasiswa, memilih program studi S2 yang berasal dari FKH dan Ilmu Formal.

(38)

26

5.3 Hasil klasifikasi evaluasi mahasiswa status percobaan di akhir masa studi Kelas N Persentase

kegagalan (%)

Peubah Penciri

1 280 1.4 Berjenis kelamin perempuan.

2 171 5.3 Berjenis kelamin laki-laki, berprofesi sebagai dosen/pengajar dan peneliti.

3 76 9.2 Berjenis kelamin laki-laki, berprofesi sebagai

advanced profesional, fresh graduate, dan

lainnya, memilih program studi S2 yang berasal dari FPIK, FAPET, FATETA, IPA, FEMA, dan FKH.

4 63 22.2 Berjenis kelamin laki-laki, berprofesi sebagai

advanced profesional, fresh graduate, dan

lainnya, memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FAHUTAN, dan Ilmu Formal.

(39)

27 Lampiran 6 Klasifikasi keberhasilan mahasiswa lulusan status percobaan

6.1 Hasil klasifikasi berdasarkan IPK Kelas N Dugaan Rataan

IPK

Peubah Penciri

1 165 3.57 Memilih program studi dari fakultas FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FKH, akreditasi program studi S1 B dan C.

2 124 3.58 Memilih program studi dari fakultas FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, FEMA, berasal dari PTN yang terletak di Jawa.

3 80 3.72 Memilih program studi dari fakultas FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FKH, akreditasi program studi S1 A dan T, berprofesi sebagai fresh graduate, peneliti, dan lainnya

4 75 3.46 Memilih program studi dari fakultas FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, FEMA, berasal dari PTN di luar Jawa.

5 70 3.40 Memilih program studi dari fakultas FEM, FATETA, Ilmu Formal, IPA, FEMA, berasal dari PTS.

6 42 3.60 Memilih program studi dari fakultas FAPERTA, FPIK, FAPET, FAHUTAN, FKH, akreditasi program studi S1 A dan T, berprofesi sebagai dosen/pengajar dan

advanced professional.

6.2 Hasil klasifikasi berdasarkan masa studi Kelas N Dugaan Rataan

Masa Studi

Peubah Penciri

1 188 2.54 Memiliki IPK S1 >2.60 , memilih program studi yang berasal dari FAPERTA, FPIK, FAHUTAN, Ilmu Formal, IPA, FEMA, FKH, sudah menikah.

2 152 2.83 Memiliki IPK S1 >2.60 , memilih program studi yang berasal dari FAPERTA, FPIK, FAHUTAN, Ilmu Formal, IPA, FEMA, FKH, belum menikah.

3 114 3.04 Memiliki IPK S1 >2.60 , memilih program studi yang berasal dari FEM, FAPET, dan FATETA.

(40)

28

Lampiran 7 Klasifikasi keberhasilan mahasiswa lulusan status biasa

7.1 Hasil klasifikasi berdasarkan IPK Kelas N Dugaan Rataan

IPK

Peubah Penciri

1 415 3.49 Letak perguruan tinggi S1 di luar Jawa, memilih program studi yang berasal dari FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FPIK, Ilmu Formal, IPA, dan IPK S1≤3.32.

2 302 3.69 Letak perguruan tinggi S1 di Jawa, berasal dari PTN, memilih program studi S2 yang berasal dari FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, FAPET, FAHUTAN, IPA, IPK S1 ≤3.30, dan tidak mendapatkan beasiswa. 3 294 3.75 Letak perguruan tinggi S1 di Jawa, berasal dari

PTN, memilih program studi S2 yang berasal dari FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, FAPET, FAHUTAN, IPA, IPK S1 ≤3.30, mendapatkan beasiswa.

4 285 3.82 Letak perguruan tinggi S1 di Jawa, berasal dari PTN, memilih program studi S2 yang berasal dari FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, FAPET, FAHUTAN, IPA, IPK S1 >3.30,

5 205 3.61 Letak perguruan tinggi S1 di luar Jawa, memilih program studi yang berasal dari FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FPIK, Ilmu Formal, IPA, IPK S1>3.32.

6 191 3.53 Letak perguruan tinggi S1 di Jawa, berasal dari PTS.

7 150 3.69 Letak perguruan tinggi S1 di luar Jawa, memilih program studi yang berasal dari FKH, FAPET, dan FAHUTAN.

8 133 3.59 Letak perguruan tinggi S1 di Jawa, berasal dari PTN, memilih program studi yang berasal dari FEM dan Ilmu Formal.

(41)

29 7.2 Hasil klasifikasi berdasarkan masa studi

Kelas N Dugaan Rataan Masa Studi

Peubah Penciri

1 663 2.57 Memilih program studi S2 yang berasal dari FAPET, FAHUTAN, Ilmu Formal, dan IPA. 2 511 2.91 Memilih program studi S2 yang berasal dari

FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, IPK S1 >2.90 , latar belakang pendidikan tidak serumpun.

3 226 2.51 IPK S1 >2.90 , latar belakang pendidikan serumpun, memilih program studi yang berasal dari FATETA, FEMA, FKH, FPIK, berprofesi sebagai dosen/pengajar, advanced professional,

fresh graduate.

4 219 3.12 Memilih program studi S2 yang berasal dari FEM, FAPERTA, FATETA, FEMA, FKH, FPIK, IPK S1≤2.90.

5 132 2.97 Latar belakang pendidikan serumpun, memilih program studi yang berasal dari FEMA, FAPERTA, 2.90<IPK S1≤3.30.

6 117 2.78 PK S1 >2.90 , latar belakang pendidikan serumpun, memilih program studi yang berasal dari FATETA, FEMA, FKH, FPIK, berprofesi sebagai peneliti dan lainnya.

7 107 2.61 IPK S1 >2.90 , latar belakang pendidikan serumpun, memilih program studi yang berasal dari FEMA, FAPERTA.

(42)

30

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Pasuruan, 23 Januari 1991 merupakan putri kedua dari tiga bersaudara pasangan Bapak Samsul Arifin (Alm) dan Ibuk Umi Kulsum. Pendidikan sekolah dasar hingga sekolah menengah diselesaikan penulis di Pasuruan. Pada tahun 2003 penulis lulus dari SDN 1 Ngabar, 2006 lulus MTs. Al-Yasini dan Madin Al-Kiromi. Pada tahun 2009 penulis lulus dari MA. Al-Al-Yasini (sekarang MAN 1 Kraton Al-Yasini). Tahun 2010 penulis diterima di Departemen Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB melalui jalur Beasiswa Utusan Daerah (BUD) Kementerian Agama dengan minor Matematika Keuangan dan Aktuaria.

Selama masa perkuliahan penulis aktif mengikuti beberapa kegiatan kampus antara lain Seminar Nasional Statistika Ria 2010 dan 2013, Surveyor tentang Pola Hidup Bersih dan Sehat Dinas Kesehatan Kota Bogor 2013, panitia Semirata 2014 Bidang MIPA BKS-PTN Barat. Penulis juga pernah menjadi Anggota KMNU IPB, Staf Departemen Minat dan Bakat CSS MoRA IPB 2013, Staf Departemen Analisis Data (GSB) 2013, pengajar di Nurul Ilmi Centre, Asisten mata kuliah Metode Statistika (semester ganjil 2013/2014), Metode Penarikan Contoh (semester genap 2012/2013), dan Analisis Data Kategorik (semester ganjil 2013/2014). Selain itu penulis juga aktif sebagai pengajar Metode Statistika dan Kalkulus di salah satu lembaga bimbel di kawasan kampus Dramaga. Pada bulan Juli-Agustus 2013 penulis melaksanakan praktik lapang di Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) bidang Pendayagunaan dan Pelayanan Data Pendidikan.

Gambar

Gambar 2 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada   (a) jenis kelamin (b) status perkawinan
Gambar 3 Persentase mahasiswa Magister berdasarkan status penerimaan pada (a)  sumber biaya pendidikan (b) IPK S1
Gambar  6(a)  menunjukkan  bahwa  pada  mahasiswa  percobaan  sebesar  89.26%  berasal  dari  program  studi  sains  dan  untuk  status  biasa  sebesar  96.08%
Gambar 7 Persentase fakultas program studi S2 mahasiswa   Magister berdasarkan status penerimaan
+4

Referensi

Garis besar

Dokumen terkait

Organisasi pemerintah bidang cipta karya telah sesuai dengan kebutuhan Kabupaten Aceh Utara.

ANALISIS LAKUAN PERTUTURAN DALAM WACANA WAWANCARA Pengenalan Lakuan Permintaan Maklumat Lakuan Pernyataan Lakuan Pembuka Komunikasi LakuanVokatif Lakuan Performatif Lakuan

IX.E.2 mengenai Transaksi Material dan Perubahan Kegiatan Usaha Utama dan karena rencana divestasi aset Goodway Hotel dan anak usaha PT Warga Tri Manunggal tersebut diatas,

Faktor-faktor yang diperkirakan berpengaruh terhadap keberlanjutan perkebunan ditinjau dari dimensi sosial adalah (1) tingkat pendidikan formal masyarakat, (2) status

Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 13 Tahun 2006 tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah sebagaimana telah diubah beberapa kali terakhir dengan Peraturan

Topan and Kutoglu (2009) apply 3D sensor- independent transformation model for IKONOS, QuickBird and OrbView-3 images. This session presents the developments in

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian dosis urea berbeda pada kultur skala laboratorium memiliki perbedaan yang nyata terhadap pertumbuhan (kepadatan

pada kasus ini yaitu terdapat hidung pelana dan fraktur os nasal tertutup pasca trauma. Insiden kasus ini biasanya lebih sering terjadi pada laki-laki