KAITAN TINGKATAN KEBERHASILAN AKADEMIK MAHASISWA DENGAN LATAR BELAKANG
PENDIDIKAN MAHASISWA, PENDIDIKAN ORANG TUA DAN MOTIVASI
DARI FMIPA USU
LAPORAN TUGAS AKHIR
SISKA HARDIYANTI 152407106
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2018
KAITAN TINGKATAN KEBERHASILAN AKADEMIK MAHASISWA DENGAN LATAR BELAKANG
PENDIDIKAN MAHASISWA, PENDIDIKAN ORANG TUA DAN MOTIVASI
DARI FMIPA USU
LAPORAN TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya
SISKA HARDIYANTI 152407106
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2018
PERNYATAAN ORISINALITAS
KAITAN TINGKATAN KEBERHASILAN AKADEMIK MAHASISWA DENGAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN MAHASISWA,
PENDIDIKAN ORANG TUA DAN MOTIVASI DARI FMIPA USU
LAPORAN TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juni 2018
Siska Hardiyanti 152407106
PENGESAHAN LAPORAN TUGAS AKHIR
Judul : KAITAN TINGKATAN KEBERHASILAN
AKADEMIK DENGAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN MAHASISWA, PENDIDIKAN ORANG TUA DAN MOTIVASI DARI FMIPA USU
Kategori : LAPORAN TUGAS AKHIR
Nama : SISKA HARDIYANTI
Nomor Induk Mahasiswa : 152407106
Progam Studi : DIPLOMA 3 STATISTIKA
Fakultas : MIPA-UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Disetujui di Medan, Juni 2018
Ketua Program Studi D-3 Statistika Pembimbing, FMIPA USU
Dr. Elly Rosmaini, M.Si Putri Khairiah Nasution, S.Si, M.Si NIP.19600520 198503 2 002 NIP. 19851209 201504 2 002
KAITAN TINGKATAN KEBERHASILAN AKADEMIK MAHASISWA DENGAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN MAHASISWA,
PENDIDIKAN ORANG TUA DAN MOTIVASI DARI
FMIPA USU ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU. Jenis penelitian ini adalah penelitian kausal asosiatif, dimana populasi pada penelitian ini adalah mahasiswa diploma-3 statistik stambuk 2015 fakultas matematika dan ilmu pengetahuan alam.
Jumlah sampel 20 orang dan pengumpulan penelitian menggunakan kuesioner dan studi pustaka. Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan metode statistik non parametrik. Hasil penelitian menunjukkan secara simultan bahwa latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU secara bersama-sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa. Secara parsial, latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU secara bersama-sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa. Pengaruh Pendidikan orang tua adalah variabel yang dominan berpengaruh terhadap tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa D-3 Statistik FMIPA USU terbukti dari hasil perhitungan koefisien kontingensi yaitu terdapat nilai Q = 0,19% .
Kata Kunci: Latar Belakang Pendidikan Mahasiswa, Motivasi dari FMIPA USU Pendidikan Orang Tua.
LEADING RESULT OF STUDENT ACADEMIC ACHIEVEMENTS WITH BACKGROUND OF STUDENT EDUCATION,
EDUCATION OF PARENTS AND MOTIVATIONSFROM
FMIPA USU ABSTRACT
The purpose of this study is to know and analyze the level of academic success of students with student education background, parent education and motivation from FMIPA USU. The type of this research is associative causal research, where the population in this study is a student of diploma-3 statistics 2015 staple faculty of mathematics and natural sciences. The sample size was 20 people and the research was collected using questionnaire and literature study. Hypothesis testing in this study using non parametric statistical methods. The results showed simultaneously that the background of student education, parent education and motivation from the Faculty of Mathematics and Natural Sciences USU together to positively and significantly influence the level of student academic success. Partially, student education background, parent education and motivation from FMIPA USU together have positive and significant influence to student's academic success level. Influence Parents education is the dominant variable affecting the level of student academic success D-3 Statistics FMIPA USU proven from the calculation of contingency coefficient there is value Q = 0,19%.
Keywords: Background of Student Education, Motivation from FMIPA USU, Parent Education.
PENGHARGAAN
Segala puji dan syukur senantiasa tercurahkan kepada Allah SWT atas berkah dan rahmat-Nya yang telah memberikan nikmat iman, islam, dan kesehatan, karena hanya dengan izin dan kuasa-Nya penulis dapat menyelesaikan penulisan Tugas Akhir ini yang bejudul “Kaitan Tingkatan Keberhasilan Akademik Mahasiswa Dengan Latar Belakang Pendidikan Mahasiswa, Pendidikan Orang Tua dan Motivasi dari FMIPA USU” yang disusun untuk memenuhi persyaratan menyelesaikan Pendidikan Diploma-3 pada Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Terimakasih penulis sampaikan kepada Ibu Putri Khairiah Nst, S.Si, M.Si, selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunyaselama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Ibu Dr. Elly Rosmaini, M.Si dan Bapak Dr. Open Darnius, M. Sc selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Dr. Suyanto, M.Kom dan Bapak Drs. Rosman Siregar, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU, Bapak Dr. Kerista Sebayang, M.S.
selaku Dekan FMIPA USU, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan sahabat-sahabat yang selalu memberi semangat dan seluruh mahasiswa Statistika 2015.
Penulis juga menyadari bahwa tanpa bantuan dari berbagai pihak, tugas akhir ini tidak bisa terwujud. Teristimewa untuk kedua orang tua tercinta, Ayahanda Ishak N Tanjung dan Ibunda Ika Efrida S.Pd, teman-teman seperjuangan dan adik tercinta Yasinta Oriza Sativa serta seluruh keluarga yang telah memberikan dukungan moral dan materil sehingga penulis dapat menyelesaikan pendidikan di Program Studi D3 Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Medan, Juni 2018 Penulis
Siska Hardiyanti 152407106
DAFTAR ISI
Halaman
PERNYATAAN i
PENGESAHAN ii
ABSTRAK iii
ABSTRACK iv
PENGHARGAAN v
DAFTAR ISI vi
DAFTAR TABEL vii
DAFTAR GAMBAR viii
DAFTAR LAMPIRAN ix
BAB 1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Permasalahan 3
1.3 Batasan Masalah 3
1.3 Tujuan Penelitian 3
1.4 Manfaat Penelitian 3
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4
2.1 Statistik Non Parametrik 4
2.2 Uji Chi-Kuadrat 5
2.2.1 Uji Independen Antara Dua Faktor 7
2.2.2 Koefisien Kontingensi 9
2.3 Hipotesis . 11
BAB 3 METODE PENELITIAN 12
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 12
3.2 Peta Lokasi 12
3.3 Gambar Daerah riset 12
3.4 Metode Pengumpulan Data 13
3.5 Metode Pengumpulan Data 13
3.6 Metode Penelitian. 14
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 15
4.1 Hasil Penelitian dan Pembahasan. 15
4.2 Uji Chi - Kuadrat 16
4.2.1 Uji Independen Antara Dua Faktor 16
4.2.2 Koefisien Kontingensi 20
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 21
5.1 Kesimpulan 21
5.2 Saran 21
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
No. Tabel Judul Halaman
2.1 Daftar Kontingensi 10
2.2 Daftar Kontingensi Dari Frekuensi Yang Diharapkan 11
3.1 Skor Skala Likert 13
4.1 Data Hasil Kuesioner Yang Diamati 15
4.2 Daftar Frekuensi Yang Diharapkan 18
4.3 Penentuan Harga Chi - Kuadrat 18
DAFTAR GAMBAR
No. Gambar Judul Halaman
3.1 Gambar Peta Lokasi FMIPA USU 12
3.2 Gambar Lokasi FMIPA USU 12
4.1 Grafik Hasil Kuesioner Penelitian 16
DAFTAR LAMPIRAN
No. Lampiran Judul Halaman
1 Contoh Kuesioner 23
2 Surat Keterangan Dosen Pembimbing 24
3 Surat Keterangan Uji Program 25
4 Formulir Kontrol Bimbingan 26
5 Kartu Bimbingan Tugas Akhir 27
6 Hasil Uji SPS 28
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 LATAR BELAKANG
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara didirikan pada tanggal 25 Agustus 1965. Fakultas ini pada mulanya bernama Fakultas Ilmu Pasti dan Ilmu Alam, Universitas Sumatera Utara (FIPIA USU). Usaha pendirian FIPIA USU sudah dirintis sejak tahun 1959 melalui proses yang panjang dan berliku-liku dalam berbagai Rapat/sidang di Fakultas Teknik USU dan juga Rapat/Sidang pimpinan USU yang ketika itu disebut Rapat "Presiden dan Asesor".
Usaha untuk mendirikan FIPIA USU dilakukan oleh Bapak Prof. A.T. Barus yang menjadi staf pengajar di Fakultas Teknik USU.
Beberapa tahun kemudian FIPIA berubah nama menjadi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) dan proses belajar mengajar kembali ke kampus Padang Bulan USU. Dalamperkembangannya, FMIPA USU juga membuka Program Diploma III seperti Analis Farmasi, Kimia Industri, Ilmu Komputer, Statistik dan Fisika Instrumen.
Pendidikan merupakan suatu proses menyiapkan individu untuk mampu menyesuaikan diri dengan perubahan lingkungan. Pendidikan mempunyai peran penting dalam pembangunan nasional karena pendidikan merupakan salah satu cara untuk membentuk sumber daya manusia yang berkualitas untuk mencapai tujuan pembangunan nasional. Generasi muda merupakan generasi penerus bangsa.
Perkembangan kemajuan bangsa sedikit banyak berada di tangan generasi muda.
Pendidikan pada generasi muda diharap kan mampu mendukung pencapaian tujuan pembangunan nasional. Generasi muda yang berpendidikan dan beprestasi diharapkan mampu membawa negeri ini menghadapi persaingan global, khususnya dalam bidang pendidikan.
Minat muncul dapat dilihat dari sikap seseorang yang mulai menaruh perhatian pada suatu hal yang menjadi keinginan dan kegemarannya. Minat dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain faktor dorongan yang berasal dari dalam
(berhubungan dengan kebutuhan jasmani dan psikologis) dan factor dari luar (keluarga dan sekolah). Tindakan adalah segala kegiatan yang di lakukan oleh individu untuk mencapai keinginan dan kepentingannya. Seseorang yang mempunyai dan menaruh minat pada suatu hal akan berusaha dan melakukan tindakan untuk mencapai hal itu Muhibbin Syah (2011: 141) ”prestasi belajar adalah tingkat keberhasilan mahasiswa mencapai tujuan yang telah di tetapkan dalam sebuah program”. Prestasi belajar ini di gunakan untuk menilai hasil pembelajaran para mahasiswa pada akhir jenjang pendidikan tertentu. “Penguasaan hasil belajar oleh seseorang dapat dilihat dari perilakunya, baik perilaku dalam bentuk penguasaan pengetahuan, keterampilan berpikir maupun keterampilan motorik” (Nana Syaodih, 2003: 102-103).
Dalam kondisi ini, penulis ingin melihat bagaimana hubungan antara latar belakang pendidikan mahasiswa dengan pendidikan orang tua serta motivasi dari FMIPA, USU. Apakah ada kaitannya dengan Keberhasilan Akademik Mahasiswa.
Penulis menggunakan metode non parametrik dalam proses pengolahan data tugas akhir ini. Untuk perhitungannya penulis mengambil pemisalan menentukan variabel pada kelompok data, seperti:
a. Variabel bebas pada kelompok independent variable sebagai Xi
b. Variabel tak bebas pada kelompok dependent variable sebagai Yi
Uji statistik non parametrik ialah suatu uji statistik yang tidak memerlukan adanya asumsi-asumsi mengenai sebaran data populasi. Uji statistik ini disebut juga sebagai statistik bebas sebaran (distribution free). Statistik non parametrik tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi berdistribusi normal. Statistik non parametrik dapat di gunakan untuk menganalisis data yang berskala nominal atau ordinal karena pada umumnya data berjenis nominal dan ordinal tidak menyebar normal. Dari segi jumlah data, pada umumnya statistik non parametrik di gunakan untuk data berjumlah kecil (n <30).
Dari uraian di atas, penulis memilih judul “Kaitan Tingkatan Keberhasilan Akademik Mahasiswa dengan Latar Belakang Pendidikan
Mahasiswa, Pendidikan Orang Tua dan Motivasi dari FMIPA, USU”.
1.2 PERMASALAHAN
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, penulis merumuskan masalah penelitian ini yaitu bagaimana korelasi antara latar belakang pendidikan mahasiswa dengan pendidikan orang tua serta motivasi dari FMIPA, USU.
1.3 BATASAN MASALAH
Untuk memberikan kejelasan dan memberikan kemudahan penelitian ini agar tidak jauh menyimpang dari sasaran yang ingin di capai, penulis hanya meneliti seputar latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA, USU, sebagai faktor yang mempengaruhi keberhasilan akademik mahasiswa dalam hal ini saya mengambil sampel dari Mahasiswa D3 Statistika FMIPA USU Angkatan 2015.
1.4 TUJUAN PENELITIAN
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui secara empiris seberapa besar hubungan antara keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua serta motivasi dari FMIPA, USU.
1.5 MANFAAT PENELITIAN
Dapat menjadi acuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh latar belakang pendidikan mahasiswa pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA, USU dengan keberhasilan akademik mahasiswa.
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Statistik Non Parametrik
Penelitian di bidang ilmu sosial sering kali menjumpai kesulitan untuk memperoleh data kontinu yang menyebar mengikuti distribusi normal. Data penelitian ilmu-ilmu sosial yang diperoleh kebanyakan hanya berupa kategori yang hanya dapat di hitung frekuensinya atau berupa data yang hanya dapat dibedakan berdasarkan tingkatan atau rankingnya.
Menghadapi kasus data kategorikal atau data ordinal seperti itu, tidak mungkin mempergunakan metode statistik parametrik, sebagai gantinya diciptakan oleh para pakar metode statistik lain yang sesuai yang disebut metode statisik non parametrik.
Metode statistik non parametrik ini sering juga disebut metode bebas sebaran (distribution free) karena model uji statistiknya tidak menetapkan syarat-syarat tertentu tentang bentuk distribusi parameter populasinya. Artinya bahwa metode statistika non parametrik ini tidak menetapkan syarat bahwa observasi-observasinya harus ditarik dari populasi yang berdistribusi normal dan tidak menetapkan syarat homoscedasticity.
Metode statistik non parametrik atau sering juga disebut metode bebas sebaran adalah test yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel penelitiannya. Oleh karena itu observasi-observasi independen dan variabel yang diteliti pada dasarnya memiliki kontinuitas.
Dalam kegiatan penelitian, biasanya lebih banyak digunakan analisa statistik parametrik dari pada statistik non parametrik. Statistik parametrik digunakan jika telah diketahui model matematis dan distribusi populasi suatu data yang akan di analisis. Jika tidak diketahui suatu model distribusi populasi dari suatu data dan jumlah data relatif kecil atau asumsi kenormalan tidak selalu dapat dijamin penuh, maka digunakan statistik non parametrik (statistik bebas sebaran).
Statistik non parametrik mempunyai kelebihan atau keunggulan yaitu kebanyakan prosedur parametrik memerlukan asumsi dalam jumlah yang minimal maka kemungkinan untuk beberapa prosedur non parametrik perhitungan- perhitungan dapat di lakukan dengan cepat dan mudah, misalnya secara manual. Jadi penggunaan prosedur-prosedur ini menghemat waktu yang diperlukan untuk perhitungan dan ini merupakan bahan pertimbangan bila hasil penyajian harus secara tersaji atau bila mesin hitung berkemampuan tinggi tidak tersedia. Dengan statistik non parametrik para peneliti dengan dasar matematik dan statistik yang kurang biasanya konsep dan metode prosedur non parametrik mudah dipahami. Prosedur- prosedur non parametrik boleh diterapkan bila data telah diukur dengan menggunakan skala pengukuran.
Sedangkan kelemahan dari statistik non parametrik adalah perhitungan- perhitungan yang dibutuhkan untuk kebanyakan prosedur non parametrik cepat dan sederhana, prosedur-prosedur ini kadang-kadang digunakan untuk kasus-kasus yang lebih tepat bila ditangani prosedur-prosedur non parametrik sehingga cara seperti ini sering menyebabkan pemborosan informasi. Meskipun prosedur non parametrik terkenal karena prinsip perhitungan yang sederhana, pekerjaan hitung-menghitung selalu membutuhkan banyak tenaga dan akan menimbulkan kejenuhan.
Dalam implementasi, penggunaan prosedur yang tepat merupakan tujuan dari peneliti. Beberapa parameter yang dapat digunakan sebagai dasar penggunaan statistik non parametrik :
1. Hipotesis yang diuji tidak melibatkan parameterpopulasi
2. Skala yang digunakan lebih lemah dari skala prosedurparametrik 3. Asumsi-asumsi parametrik tidak terpenuhi.
2.2 Uji Chi-Kuadrat
Uji Chi-kuadrat merupakan salah satu prosedur non parametrik yang dapat digunakan dalam analisis statistik yang sering digunakan dalam praktek.
Uji Chi-kuadrat digunakan untuk menguji kebebasan antara dua sampel (variabel) yang disusun dalam tabel baris kali kolom atau menguji keselarasan dimana pengujian dilakukan untuk memeriksa ketergantungan dan homogenitas
apakah data sebuah sampel yang diambil menunjang hipotesis yang menyatakan bahwa populasi asal sampel tersebut mengikuti suatu distribusi yang telah ditetapkan.
Oleh karena itu, uji ini dapat juga disebut uji keselarasan (goodness of fit test), karena untuk menguji apakah sebuah sampel selaras dengan salah satu distribusi teoritis (seperti distribusi normal, uniform, binomial dan lainnya).
Pada kedua prosedur tersebut selalu meliputi perbandingan frekuensi yang teramati dengan frekuensi yang diharapkan bila H0 yang ditetapkan benar, karena dalam penelitian yang dilakukan data yang diperoleh tidak selamanya berupa data skala interval saja, melainkan juga data skala nominal, yaitu yang berupa perhitungan frekuensi pemunculan tertentu.
Perhitungan frekuensi pemunculan juga sering dikaitkan dengan perhitungan persentase , proporsi atau yang lain yang sejenis. Chi-kuadrat adalah teknik statistik yang dipergunakan untuk menguji probabilitas seperti itu, yang dilakukan dengan cara mempertentangkan antara frekuensi yang benar-benar terjadi, frekuensi yang diobservasi, observe frequencies (disingkat F0 atau O) dengan frekuensi yang diharapkan, expected frequencies (disingkat Fh atau E).
Ada beberapa hal yang perlu di perhatikan dalam menggunakan Chi-kuadrat, yaitu : 1. Chi-kuadrat digunakan untuk menganalisa data yang berbentukfrekuensi.
2. Chi-kuadrat tidak dapat digunakan untuk menentukan besar atau kecilnya korelasi dari variabel-variabel yang dianalisa.
3. Chi-kuadrat pada dasarnya belum dapat menghasilkan kesimpulan yang memuaskan.
4. Chi-kuadrat cocok digunakan untuk data kategorik, data diskrit atau data nominal.
Cara memberikan interpretasi terhadap Chi-kuadrat adalah dengan menentukan df (degree of freedom) atau db (derajat bebas). Setelah itu berkonsultasi tabel harga kritik Chi-kuadrat. Selanjutnya membandingkan antara harga Chi-kuadrat dari hasil perhitungan dengan harga kritik Chi-kuadrat, akhirnya mengambil kesimpulan dengan ketentuan :
1. Bila harga Chi-kuadrat ( 2 ) sama atau lebih besar dari tabel Chi-kuadrat maka
hipotesa nol (H0) ditolak dan hipotesa alternatif (Ha)diterima.
2. Bila harga Chi-kuadrat ( 2 ) lebih kecil dari tabel Chi-kuadrat maka hipotesa nol (H0) diterima dan hipotesa alternatif (Ha)ditolak.
Ada beberapa persoalan yang dapat di selesaikan dengan mengambil manfaat dari Chi - kuadrat di antaranya adalah :
2.2.1 Uji Independen antara Dua Faktor
Banyak data hasil pengamatan yang dapat digolongkan ke dalam beberapa faktor, karakteristik atau atribut terdiri dari beberapa klasifikasi, kategori, golongan atau mungkin tingkatan. Berdasarkan hasil pengamatan terhadap fenomena demikian akan di selidiki mengenai asosiasi atau hubungan atau kaitan antara faktor-faktor itu, bisa dikatakan bahwa faktor-faktor itu bersifat independen atau bebas, tepatnya bebas statistik. Selain dari pada itu akan di selidiki ada atau tidaknya pengaruh mengenai beberapa taraf atau tingkatan sesuatu faktor terhadap kejadian fenomena.
Secara umum untuk menguji independen antara dua faktor dapat di jelaskan sebagai berikut : misalnya diambil sebuah sampel acak berukuran n, dan tiap pengamatan tunggal diduga terjadi karena adanya dua macam faktor I dan II. Faktor I terbagi atas b taraf atau tingkatan dan faktor II terbagi atas k taraf. Banyak pengamatan yang terjadi karena taraf ke-i faktor ke I (i = 1,2,...,b) dan taraf ke-j faktor ke II (j = 1,2,...,k) akan dinyatakan dengan Oij. Hasilnya dapat dicatat dalam sebuah daftar kontingensi b x k. Pasangan hipotesis yang akan diuji berdasarkan data dengan memakai penyesuaian persyaratan data yang diuji sebagai berikut :
Ho : Kedua faktor bebas statistik H1 : Kedua faktor tidak bebas statistik
Tabel yang disajikan akan dianalisis untuk setiap sel yang diperlukan kemudian dibentuk tabel kontingensi. Dari tabel tersebut di atas agar dapat dicari hubungan antara faktor-faktor dengan menggunakan statistik uji Chi-kuadrat.
Pengujian eksak sukar digunakan, karena di sini hanya akan dijelaskan pengujian yang bersifat pendekatan. Untuk itu diperlukan frekuensi teoritik atau banyak gejala yang diharapkan terjadi, di sini akan dinyatakan dengan Eij.
Rumusnya adalah sebagai berikut :
Eij = (nio x noj) (2.2.1.1)
n
dengan:
Eij = Banyak data teoritik (banyak gejala yang diharapkan terjadi) nio = jumlah baris ke-i
noj = jumlah kolom ke-j n = total jumlah data
Dengan demikian misalnya didapat nilai dari teoritik masing-masing data : E11 = ( n10 x n01)/ n ; E12 = ( n10 x n02 )/ n
E21 = ( n20 x n01 )/ n ; E22 = ( n20 x n02 )/ n .
. .
dan seterusnya...
Jelas bahwa n = n10 + n20 + ... + nbo n01 + n02 + ... + nok
Sehingga nilai statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis di atas adalah :
X2=
∑ ∑
dengan :
X2 = Chi-Kuadrat
Oij= Jumlah observasi untuk kasus-kasus yang dikatgorikan dalam baris ke-i dan kolom ke-j
Eij = Banyak kasus yang di harapkan untuk di kategorikan dalam baris ke-i dan kolom ke-j
dengan kriteria pengujian sebagai berikut : Tolak H0 jika X2hitung ≤ X2tabel
Terima H0 jika X2hitung < X2tabel
Dalam taraf nyata = 0,05 dan derajat kebebasan (dk) untuk distribusi Chi- Kuadrat adalah ( b-1 )( k-1), dalam hal yang lainnya kita terima hipotesis H0.
2.2.2 Koefisien Kontingensi
Kegunaan teknik koefisien kontingensi yang diberi simbol C, adalah untuk mencari atau menghitung keeratan hubungan antara duavariabel yang mempunyai gejala ordinal (kategori), paling tidak berjenis nominal.
Cara kerja atau perhitungan koefisien kontingensi sangatlah mudah jika nilai Chi- kuadrat sudah diketahui.Oleh karena itu biasanya para peneliti menghitung harga koefisien kontingensi setelah menemukan harga Chi-kuadrat. Test signifikansi yang digunakan tetap menggunakan tabel kritik Chi-kuadrat, dengan derajat kebebasan (db) sama dengan jumlah kolom dikurangi satu dikalikan dengan jumlah baris dikurangi satu (b-1)(k-1). Rumus untuk menghitung koefisien kontingensi adalah :
C =
√
dimana :
C = Koefisien kontigensi
χ2hitung = Hasil perhitungan Chi-Kuadrat N = Banyak data
Harga koefisien kontingensi maksimum dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Cmaks = √
dengan m harga minimum antara b dan k atau baris dan kolom. Dengan membandingkan C dengan Cmaks maka keeratan hubungan variabel I dan II ditentukan oleh
persentasenya. Hubungan ini disimbolkan dengan Q dan mempunyai nilai antara -1 dan 1.
Bila harga Q mendekati 1 maka hubungan tambah erat dan bila Q menjauh 1 maka hubungannya semakin kurang erat.
Q =
Dari data yang dianalisis maka dapat dibentuk daftar kontingensi frekuensi yang diamati seperti Tabel 2.1 di bawah ini :
Tabel 2.1 Daftar Kontingensi
FAKTOR II (K TARAF)
JUMLAH
1 2 …. K
FAKTOR I (B TARAF)
1 O1
1
O1 2
…. O1
k
N1 0
2 O1
2
O2 2
…. O2
k
N2 0
… … … … … …
… … … … … …
B OB
1
OB 2
…. OB
k
nB 0
Jumlah N0
1
N0 2
…. n0k N
Dimana : faktor I dan faktor II adalah faktor-faktor yang membentuk daftar kontingensi dengan b baris dan k kolom. nij adalah frekuensi yang diamati.
Selain itu frekuensi yang diharapkan dari frekuensi yang diamati dapat dilihat dengan rumus:
Eij = (nio x noj ) n dengan :
Eij : frekuensi yang diharapkan
n : jumlah data yang diamati
Dari rumus di atas dapat disusun tabel kontingensi dari frekuensi yang diharapkan seperti pada Tabel 2.2 di bawah ini :
Tabel 2.2 Daftar Kontingensi dari Frekuensi yang Diharapkan
FAKTOR II (K TARAF)
JUML AH
1 2 …. K
FAKTOR I (B TARAF)
1 E
11
E 12
…. E
1k
n 10
2 E
12
E 22
…. E
2k
n
… … … … … 20 …
… … … … … …
B E
B1
E B2
…. E
Bk
n B0 Jumla
h
n 01
n 02
…. n
0k
N
2.3 Hipotesis
Hipotesa secara etimologis dibentuk dari dua kata yaitu, kata hypo yang berarti kurang dan thesis yang berarti pendapat. Jadi hypotesis artinya suatu kesimpulan yang masih kurang, yang masih belum sempurna. Pengertian ini kemudian diperluas dengan maksud sebagai kesimpulan yang belum sempurna, sehingga perlu di sempurnakan dengan membuktikan kebenaran hipotesa tersebut.
Pembuktian ini hanya dapat dilakukan dengan menguji hipotesis dengan data di lapangan.
Adapun sifat-sifat yang harus dimiliki untuk menentukan hipotesa adalah :
1. Hipotesa harus muncul dan hubungannya dengan teori serta masalah yang diteliti.
2. Setiap hipotesis adalah kemungkinan jawaban terhadap persoalan yang diteliti.
3. Hipotesis harus dapat diuji atau terukir tersendiri untuk menetapkan hipotesis yang besar kemungkinannya di dukung oleh data empirik.
Perlu diingat, apapun syarat suatu hipotesis, yang jelas bahwa penampilan setiap hipotesis adalah bentuk statement, yaitu pernyataan tentang sifat atau keadaan hubungan dua atau lebih variabel yang akan diteliti.
Adapun jenis hipotesis yang mudah dimengerti adalah hipotesis nol (H0), hipotesis alternatif (Ha), hipotesis kerja (Hk). Tetapi yang biasa adalah H0 yang merupakan antara dua variabel x dan variabel y yang akan diteliti atau variabel independen (x) tidak mempengaruhi variabel dependen (y).
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dan riset data dilakukan pada tanggal 18 Maret 2018 sampai dengan 30 Maret 2018 di Kampus Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU), Medan.
3.2 Peta Lokasi
Gambar 3.1 Peta Lokasi FMIPA USU
3.3 Gambar Daerah Riset
Gambar 3.2 Gambar Lokasi FMIPA USU
3.4 Metode Pengumpulan data
Adapun metode pengumpulan data yang digunakan untuk penelitian ini ialah dengan menggunakan metode pengumpulan data primer, yaitu metode pengumpulan data dengan cara melakukan observasi langsung kelapangan.
Data yang diperoleh penulis melalui pengisian kuisioner yang di berikan kepada mahasiswa D3 Statistika FMIPA USU angkatan 2015.
3.5 Skala Pengukuran Likert
Skala pengukuran adalah kesepakatan yang digunakan sebagai acuan menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data kuantitatif (Sugiyono, 2010:131).
Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala Likert.
Tujuannya adalah untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi yang akan diukur, dijabarkan menjadi indikator variabel dan dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen. Dalam penelitian ini, responden menentukan tingkat persetujuan mereka terhadap suatu pernyataan dengan memilih salah satu dari pilihan jawaban yang tersedia, kemudian masing-masing jawaban diberi skor tertentu. Total skor inilah yang akan ditafsir sebagai posisi responden dalam skala Likert. Peneliti memberikan lima alternatif jawaban kepada responden dengan menggunakan skala 1 sampai 5 yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3.1 Skor skala Likert
No. Pernyataan Indikator Skor
1. Sangat Setuju SS 5
2. Setuju S 4
3. Kurang Setuju KS 3
4. Tidak Setuju TS 2
5. Sangat Tidak Setuju STS 1
Sumber : Sugiyono (2010:134)
3.6 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data kuisioner dari mahasiswa D3 Statistika 2015 yang bertujuan untuk menganalisa hubungan tingkat keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA, USU.
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil dan Pembahasan
Adapun data hasil dari kuesioner yang dibagikan kepada mahasiswa D3 Statistik stambuk 2015 FMIPA USU, terangkum dalam Tabel 4.1 berikut ini :
Tabel 4.1 Data hasil kuesioner yang di amati
NO
Variabel
Jumlah Pendidikan
Mahasiswa
Pendidikan Orang Tua
Motivasi dari FMIPA
1 20 20 5 45
2 7 18 8 33
3 18 9 5 32
4 5 19 20 44
5 20 15 8 43
6 18 19 20 57
7 20 15 6 41
8 12 15 14 41
9 20 16 5 41
10 16 5 5 26
11 5 7 6 18
12 5 8 5 18
13 9 13 11 33
14 11 13 5 29
15 9 16 5 30
16
Variabel Pendidikan Mahasiswa
Variabel Pendidikan Orang Tua
Variabel Motivasi dari FMIPA
16 10 4 10 24
17 6 5 8 19
18 5 14 7 26
19 13 15 14 42
20 5 5 9 19
JUMLAH 234 251 176 661
Hasil Kuesioner 2018
Dari seluruh latar belakang yang di peroleh dari 3 latar belakang yaitu pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU.
Jika di lihat menurut latar belakang masih di dominasi pada pendidikan orang tua yaitu sebanyak 35,40 %, pendidikan mahasiswa sebanyak 37,97 % dan motivasi dari FMIPA USU yaitu sebanyak 26,62 %.
Dari Tabel 4.1 di atas dilihat responden lebih banyak memilih latar belakang pendidikan orang tua dengan jumlah 251. Untuk lebih jelasnya di bawah ini adalah gambar grafik dari Tabel 4.1 di atas.
Gambar 4.1 Grafik hasil kuisioner penelitian
4.2 Uji Chi – Kuadrat
4.2.1 Uji Independen Antara Dua Faktor
Untuk mengetahui apakah ada hubungan antara latar belakang pendidikan
17
mahasiswa, pendidikan oranga tua dengan motivasi dari FMIPA USU, maka kita dapat melakukan uji Chi-Kuadrat (X2) yaitu dengan cara mengamati jumlah frekuensi yang di harapkan dari frekuensi yang diamati yang dapat di tentukan dengan menggunakan persamaan (2.2.1.1) :
Eij = (nio x noj)
n
E11 = (45 X 234)/661 = 15,93040847 E111 = (18 X 234)/661 = 6,372163389 E12 = (45 X 251)/661 = 17,08774584 E112 = (18 X 251)/661 = 6,835098336 E13 = (45 X 176)/661 = 11,98184569 E113 = (18 X 176)/661 = 4,792738275
E21 = (33 X 234)/661 = 11,68229955 E121 = (18 X 234)/661 = 6,372163389 E22 = (33 X 251)/661 = 12,53101362 E122 = (18 X 251)/661 = 6,835098336 E23 = (33 X 176)/661 = 8,786686838 E123 = (18 X 176)/661 = 4,792738275
E31 = (32 X 234)/661 = 11,32829047 E131 = (33 X 234)/661 = 11,68229955 E32 = (32 X 251)/661 = 12,15128593 E132 = (33 X 251)/661 = 12,53101362 E33 = (32 X 176)/661 = 8,520423601 E133 = (33X 176)/661 = 18,786686838
E41 = (44 X 234)/661 = 15,57639939 E141 = (29 X 234)/661 = 10,26626324 E42 = (44 X 251)/661 = 16,70801815 E142 = (29 X 251)/661 = 11,01210287 E43 = (44 X 176)/661 = 11,71558245 E143 = (29 X 176)/661 = 7,721633888
E51 = (43 X 234)/661 = 15,22239032 E151 = (30 X 234)/661 = 10,62027231 E52 = (43 X 251)/661 = 16,32829047 E152 = (30 X 251)/661 = 11,39183056 E53 = (43 X 176)/661 = 11,44931921 E153 = (30 X 176)/661 = 7,987897126
E61 = (57 X 234)/661 = 20,1785174 E161 = (24 X 234)/661 = 8,496217852 E62 = (57 X 251)/661 = 21,64447806 E162 = (24 X 251)/661 = 9,113464448 E63 = (57 X 176)/661 = 15,17700454 E163 = (24 X 176)/661 = 6,3903177
E71 = (41 X 234)/661 = 14,51437216 E171 = (19 X 234)/661 = 6,726172466 E72 = (41 X 251)/661 = 15,5688351 E172 = (19 X 251)/661 = 7,214826021
Diperoleh :
Dari hasil di atas dapat di bentuk daftar frekuensi yang di harapkan. Dapat dilihat pada Tabel 4.2 di bawah ini :
Tabel 4.2 Daftar Frekuensi yang Diharapkan
NO
Variabel
Jumlah Pendidikan
Mahasiswa
Pendidikan Orang Tua
Motivasi dari FMIPA
1 15,93040847 17,08774584 11,98184569 45
2 11,68229955 12,53101362 8,786686838 33
3 11,32829047 12,15128593 8,520423601 32
4 15,57639939 16,70801815 11,71558245 44
5 15,22239032 16,32829047 11,44931921 43
6 20,1785174 21,64447806 15,17700454 57
E73 = (41 X 176)/661 = 10,91679274 E173 = (19 X 176)/661 = 5,059001513
E81 = (41 X 234)/661 = 14,51437216 E181 = (26 X 234)/661 = 9,204236006 E82 = (41 X 251)/661 =15,5688351 E182 = (26 X 251)/661 = 9,872919818 E83 = (41 X 176)/661 = 10,91679274 E183 = (26 X 176)/661 = 6,922844175
E91 = (41 X 234)/661 = 14,51437216 E191 = (42 X 234)/661 = 14,86838124 E92 = (41 X 251)/661 = 15,5688351 E192 = (42 X 251)/661 = 15,94856278 E93 = (41 X 176)/661 = 10,91679274 E193 = (42 X 176)/661 = 11,18305598
E101 = (26 X 234)/661 = 9,204236006 E201 = (19 X 234)/661 = 6,726172466 E102 = (26 X 251)/661 = 9,872919818 E202 = (19 X 251)/661 = 7,214826021 E103 = (26 X 176)/661 = 6,922844175 E203 = (19 X 176)/661 = 5,059001513
7 14,51437216 15,5688351 10,91679274 41
8 14,51437216 15,5688351 10,91679274 41
9 14,51437216 15,5688351 10,91679274 41
10 9,204236006 9,872919818 6,922844175 26
11 6,372163389 6,835098336 4,792738275 18
12 6,372163389 6,835098336 4,792738275 18
13 11,68229955 12,53101362 8,786686838 33
14 10,26626324 11,01210287 7,721633888 29
15 10,62027231 11,39183056 7,987897126 30
16 8,496217852 9,113464448 6,3903177 24
17 6,726172466 7,214826021 5,059001513 19
18 9,204236006 9,872919818 6,922844175 26
19 14,86838124 15,94856278 11,18305598 42
20 6,726172466 7,214826021 5,059001513 19
JUMLAH 234 251 176 661
Hasil Kuesioner 2018
Dari jumlah yang diamati dan jumlah frekuensi yang diharapkan dapat ditentukan pada setiap item kejadian berlaku, diamati perbedaan antara nij dan Eij ada tidaknya hubungan antara faktor I dan faktor II dan jumlah beda = 0 dengan penggabungan Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 dapat ditentukan harga X2 seperti yang ditunjukan pada Tabel 4.3 di bawah ini.
Tabel 4.3 Penentuan Harga Chi - Kuadrat
No Oij Eij Oij - Eij (Oij-Eij)^2 (Oij- Eij)^2/Eij 1 20 15,93040847 4,069591528 16,5615752 1,039620248 2 7 11,68229955 -4,682299546 21,92392904 1,876679241 3 18 11,32829047 6,671709531 44,51170807 3,929252007 4 5 15,57639939 -10,57639939 111,8602242 7,181391625 5 20 15,22239032 4,777609682 22,82555428 1,499472409
6 18 20,1785174 -2,178517398 4,745938053 0,23519756 7 20 14,51437216 5,485627837 30,09211276 2,073263137 8 12 14,51437216 -2,514372163 6,322067376 0,435572914 9 20 14,51437216 5,485627837 30,09211276 2,073263137 10 16 9,204236006 6,795763994 46,18240826 5,017516742 11 5 6,372163389 -1,372163389 1,882832366 0,295477729 12 5 6,372163389 -1,372163389 1,882832366 0,295477729 13 9 11,68229955 -2,682299546 7,194730855 0,61586598 14 11 10,26626324 0,733736762 0,538369637 0,052440662 15 9 10,62027231 -1,620272315 2,625282374 0,247195392 16 10 8,496217852 1,503782148 2,261360749 0,266160872 17 6 6,726172466 -0,726172466 0,52732645 0,078399187 18 5 9,204236006 -4,204236006 17,67560039 1,920376703 19 13 14,86838124 -1,868381241 3,49084846 0,234783357 20 5 6,726172466 -1,726172466 2,979671382 0,442996578 21 20 17,08774584 2,91225416 8,481224295 0,49633371 22 18 12,53101362 5,468986384 29,90981207 2,386862946 23 9 12,15128593 -3,15128593 9,930603015 0,817247086 24 19 16,70801815 2,291981846 5,253180781 0,314410766 25 15 16,32829047 -1,328290469 1,76435557 0,108055131 26 19 21,64447806 -2,644478064 6,993264229 0,323096921 27 15 15,5688351 -0,568835098 0,323573369 0,020783403 28 15 15,5688351 -0,568835098 0,323573369 0,020783403 29 16 15,5688351 0,431164902 0,185903172 0,011940725 30 5 9,872919818 -4,872919818 23,74534756 2,405098795 31 7 6,835098336 0,164901664 0,027192559 0,003978371 32 8 6,835098336 1,164901664 1,356995887 0,198533484 33 13 12,53101362 0,468986384 0,219948229 0,017552309
34 13 11,01210287 1,987897126 3,951734982 0,358853802 35 16 11,39183056 4,60816944 21,23522559 1,864074916 36 4 9,113464448 -5,113464448 26,14751866 2,869108538 37 5 7,214826021 -2,214826021 4,905454304 0,679913042 38 14 9,872919818 4,127080182 17,03279082 1,725202993 39 15 15,94856278 -0,948562784 0,899771355 0,056417081 40 5 7,214826021 -2,214826021 4,905454304 0,679913042 41 5 11,98184569 -6,981845688 48,74616922 0,760254779 42 8 8,786686838 -3,786686838 14,33899721 4,393608326 43 5 8,520423601 -0,520423601 0,270840724 6,565878146 44 20 11,71558245 -6,715582451 45,09904765 3,849492575 45 8 11,44931921 8,550680787 73,11414192 1,729049657 46 20 15,17700454 -7,177004539 51,50939415 0,091278861 47 6 10,91679274 -4,916792738 24,17485083 3,206842627 48 14 10,91679274 3,083207262 9,506167019 3,206842627 49 5 10,91679274 -5,916792738 35,00843631 2,214464579 50 5 6,922844175 -1,922844175 3,697329723 0,534076693 51 6 4,792738275 1,207261725 1,457480872 8,039266053 52 5 4,792738275 0,207261725 0,042957423 0,008963023 53 11 8,786686838 2,213313162 4,898755153 1,631900337 54 5 7,721633888 -2,721633888 7,407291021 0,672260847 55 5 7,987897126 -2,987897126 8,927529233 1,83377E-05 56 10 6,3903177 3,6096823 13,0298063 0,058168079 57 8 5,059001513 2,940998487 8,649472101 15,80182448 58 7 6,922844175 0,077155825 0,005953021 0,623237532 59 14 11,18305598 2,816944024 7,935173636 11,18305598 60 9 5,059001513 3,940998487 15,53146908 5,059001513
JUMLAH 114,7980487
Hasil Kuesioner 2018
Dari Tabel 4.3 diperoleh :
X2 =
∑ ∑
X2 = 114,7980487 Dengan hipotesa sebagai berikut :
H0 : tidak ada hubungan antara latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU.
H1 : ada hubungan antara latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU.
Dan harga X2 yang terdapat di dalam tabel dengan derajat kebebasan (dk) dari masalah yang diteliti adalah :
dk = (b-1)(k-1) = (20-1)(3-1) = 38 dan dengan α = 0.05 diperoleh :
X2tabel = X2(0.05)(38) = 53,38
Ternyata X2hit > X2tabel yaitu 114,7980487 > 53,38
Jadi, H0 ditolak maka H1 diterima, artinya ada hubungan antara keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU.
4.2.2 Koefisien Kontingensi
Selanjutnya, untuk mengetahui seberapa dekat hubungan antara keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU ditentukan koefisien kontingensi C (derajat hubungan) sebagai berikut :
C = √
√ C =
C = 0,15
Untuk menentukan derajat asosiasi antara keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU maka harga C diatas dibandingkan dengan C maksimum, yaitu :
Cmaks = √
Dengan m = harga minimum antara b dan k yakni minimum antara banyak baris dan banyak kolom. Dalam penelitian ini banyak baris = 20 dan banyak kolom = 3, jadi minimumnya adalah 5 sehingga :
√
Cmaks =
Cmaks = 0,8
Langkah selanjutnya adalah membandingkan harga C dengan Cmaks sehingga diperoleh :
Q =
√
Q =
Q = 0.19%
Berdasarkan ketentuan Davis (1971) nilai Q berada antara 0.1 dan 0.49, maka dapat diketahui bahwa derajat hubungan antara keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU cukup erat.
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Terdapat hubungan antara tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa dengan latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU. Besarnya keeratan hubungan antara ketiga faktor ini Q = 0,19 yang artinya latar belakang pendidikan mahasiswa dengan pendidikan orang tua serta motivasi dari FMIPA USU mempunyai hubungan yang cukup erat.
2. Pendidikan orang tua masih memberikan sumbangan yang cuku kuat dalam keberhasilan akademik mahasiswa, terbukti dari nilai keeratannya Q = 0,19.
3. Kurangnya Motivasi dari FMIPA USU bagi tingkatan keberhasilan akademik mahasiswa masih dapat dilihat dari hasil analisis data.
4. Kesimpulan-kesimpulan di atas bukan merupakan kesimpulan yang mutlak karena kesimpulan ini hanya di pengaruhi oleh tiga faktor yaitu latar belakang pendidikan mahasiswa, pendidikan orang tua dan motivasi dari FMIPA USU.
5.2 Saran
Berdasarkan teori yang telah dipaparkan dan penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti memberikan saran-saran sebagai berikut :
1. Agar lebih tercapai keberhasilan akademik mahasiswa hendaknya semua pihak berperan untuk meningkatkan keberhasilan akademik mahasiswa, terutama bagi pihak keluarga, fakultas, lingkungan sekitar maupun pemerintah.
2. Melihat faktor Pendidikan Orang Tua mempunyai pengaruh yang cukup besar terhadap keberhasilan akademik mahasiswa pada Mahasiswa D3 Statistik Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam USU tahun 2015, maka peneliti menyarankan agar pihak fakultas merancang kurikulum yang dapat memotivasi.
DAFTAR PUSTAKA
Dicky Samuel, B. 2008. Pengaruh Lama Belajar, Keberadaan Orang Tua dan Jalur Masuk Terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Angkatan 2010. Tugas Akhir. Medan.
Drs. Djarwanto, Ps. Statistik Nonparametrik. Yogyakarta.
Hartono. 2004. Statistik Untuk Penelitian. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Silalahi, U. 2009. Metode Penelitian Sosial.
Bandung: Refika Aditama.
Syani, Abdul. 1995. Pengantar Metode Statistika Nonparametrik.
Jakarta: Pustaka Jaya.
Soepono, Bambang. 1997. Statistik Terapan Dalam Penelitian Ilmu – Ilmu Sosial dan Pendidikan. Jakarta: Rineka Cipta.
LAMPIRAN 1
KUESIONER
“Kaitan Tingkatan Keberhasilan Akademik Mahasiswa dengan Latar belakang Pendidikan Mahasiswa,
Pendidikan Orang Tua dan Motivasi dari FMIPA USU”
I. Identitas Responden
Nama :
Umur : (19 / 20 / 21 / 22 ) Jenis kelamin : ( Laki-laki / Perempuan )
Lulusan Dari : ( SMU / SMK / MA / Pesantren)
Pendidikan Orangtua : (SD / SLTP / SLTA / D1 / D2 / D3 / S1) Lainnya, (tuliskan)...
II. Petunjuk Pengisian
a. Pada lembaran ini terdapat beberapa pernyataan yang harus Saudara/i isi. Kepada Saudara/I untuk menjawab seluruh pernyataan yang ada dengan jujur dan sebenarnya.
b. Dalam menjawab pernyataan-pernyataan ini, tidak ada jawaban yang salah. Oleh karena itu, usahakanlah agar tidak ada jawaban yang dikosongkan.
c. Silahkan Anda pilih jawaban yang menurut Anda paling sesuai dengan kondisi yang ada dengan jalan memberikan tanda ( ) pada pilihan jawaban yang tersedia.
Keterangan :
SS = Sangat Setuju ST = Setuju
KS = Kurang Setuju TS = Tidak Setuju
STS = Sangat Tidak Setuju
1. Pendidikan Mahasiswa
No Pernyataan SS S KS TS STS
1. Saya memperoleh banyak pengetahuan dari pendidikan formal (Kampus) 2. Saya memahami dengan baik
Tentang mata kuliah yang di ajarkan 3. Dosen saya memberikan motivasi dalam
peningkatan minat belajar saya
4. Buku-buku memperluas wawasan saya untuk menyelesaikan tugas
2. Pendidikan Orang Tua
No Pernyataan SS S KS TS STS
1. Pendidikan terakhir orangtua saya sampai jenjang perguruan tinggi 2. Orangtua saya sangat mengedepankan
pendidikan
3. Keluarga saya yang menentukan jurusan yang harus saya ambil
4. Komunikasi yang baik mampu menciptakan harmonisasi di dalam keluarga sehingga komunikasi merupakan hal yang sangat penting dalam keluarga saya
3. Motivasi dari FMIPA USU
No Pernyataan SS S KS TS STS
1.
Lingkungan FMIPA USU sangat membantu dalam meningkatkan semangat belajar
2.
Pegawai-pegawai di FMIPA USU memudahkan saya menyelesaikan segala urusan akademik
3. Dosen-dosen di FMIPA USU sangat berkompeten
4. Perlengkapan belajar mengajar di FMIPA USU sangat lengkap, sehingga memudahkan
mahasiswanya dalam belajar
