POLA KETIDAKBERHASILAN STUDI MAHASISWA DI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA (ITS) MENGGUNAKAN MODEL LOG LINEAR

Pembimbing :Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si.

Oleh :WINDA AGUNG PUSPITASARI

(1308100100)

JURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA

2013

Surabaya, 8 Juni 2013

1. Pendahuluan2. Latar Belakang

3. Rumusan Masalah4. Tinjauan Pustaka

5. Metodologi Penelitian6. Analisis dan Pembahasan

7. Kesimpulan dan Saran

DROP OUT ?MD ?

EVALUASI?

DESKRIPSIATAU

KARAKTERISTIK

hubungan tahap Fakultas, Jalur masuk

dan asal daerah

hubungan tahap kegagalan, jenis mata

kuliah dan fakultas mahasiswa gagal studi

BISA MENJADI BAHAN PERTIMBANGAN BAGI ITS GUNA MENINGKATKAN KUALITAS PENDIDIKAN

PERATURAN AKADEMIKTAHUN 2009

CARA MERANCANG PENGAJARAN

Enrollment Management(Manajemen Pendaftaran)

PASAL 21

PASAL 22

PASAL 29

Pendidikan

Penelitian

Pengabdian Masyarakat

Faktor Penghambat

Faktor Penunjang

Management

Pembaharuan Pendidikan

Pendidikan

Kurikulum

Pola Masa Studi

Tenaga Kependidikan

LOG LINEAR DIAGRAM ISHIKAWA

DIAGRAM PARETO

UJI K-Way

Person Chi Square

MODEL LOG LINEAR

Statistik Uji : ( )∑∑= =

−=

n

i

n

j ij

ijij

een

1 1

22χ

Rasio Likelihood : ∑∑= =

=n

i

n

j ij

ijij e

nnG

1 1

2 ln2

Environment

Measurements

Methods

Material

Machines

Personnel

Cause-and-Effect Diagram

jumlah cacat 40 30 20Percent 44.4 33.3 22.2Cum % 44.4 77.8 100.0

cacat cacat 1cacat 2cacat 3

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

100

80

60

40

20

0

jum

lah

caca

t

Perc

ent

pareto chart

SUMBER DATA

Data Badan Akademik di ITS tahun 2009 s/d tahun 2012 yang

mengacu pada kurikulum yang telah ditetapkan oleh ITS tahun

2009

METODE PENGUMPULAN DATA

Memanfaatkan data hasil dari Surat Keputusan DO atau MD, serta surat

permohonan mengundurkan diri (MD) dan dikombinasikan dengan data-data dari SIM Akademik tentang kondisi asal

sekolah, kondisi orang tua dan akademik dari mahasiswa yang

bersangkutan

VARIABLE PENELITIAN

VARIABLE PENELITIAN

Variabel Keterangan Variabel Keterangan

Fakultas

1. FMIPA

Asal Daerah

1. Surabaya

2. FTI 2. JawaTimur3. FTSP 3. LuarJawaTimur

4. FTK 4. LuarJawa

5. FTIF

JalurMasuk

1. PMDK Reguler

TahapGagal1. Persiapan

2. PMDK Kemitraan

2. Sarjana3. PMDK Beasiswa

Jenis Mata Kuliah

1. Pendukung4. SNMPTN/SPMB

5. UM Desain

2. Utama6. PMDK Mandiri

7. S1 Kerjasama

Membuat Diagram Ishikawa dan Diagram Pareto untukmengetahui Faktor-faktor

penyebab ketidakberhasilanStudi

MEMBUAT MODEL STATISTIK,MELAKUKAN PENGUJIAN,

LOG LINEAR

MENENTUKAN FAKTORYANG MENYEBABKAN

MAHASISWA GAGAL STUDI DI ITS

Diagram Ishikawa Proses Akademik

DO

Jalur Masuk

Unit/Instansi Kondisi

Penyebab

Evaluasi

Evaluasi3

Evaluasi2

Evaluasi1

Lama Studi

Jenis Mata Kuliah

SemesterLama

lulusJumlah SKS

IPK

Jenjang (S1)

Prodi

Fakultas

Kerjasama

PKM

Bidik Misi

Jalur Undangan

SNMPTN

Pendukung

Mata Kul iah Wajib

Proses Akademik

Diagram Pareto PenyebabKetidakberhasilan Studi Mahasiswa

C8 22 21 20 19 17 66Percent 13,3 12,7 12,1 11,5 10,3 40,0Cum % 13,3 26,1 38,2 49,7 60,0 100,0

StatistikOth

er

Peng

. Met.

Stat

istika

Agam

a Isl

am

Kalku

lus 1

Biolog

i

Fisika

Das

ar 1

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

100

80

60

40

20

0

C8

Pe

rce

nt

Statistik

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Persentase Ketidakberhasilan Studi Mahasiswa

Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD

Fis Mat Stat Kim Bio

1.74

0.70

2.44 2.62

2.92

0.53

2.12 2.09

5.07

0.37

1.87

1.46

5.47

0.30

2.99

2.65

0.58

0.87

1.76

2.46

0.34 0.34

2.4

1.03

2.58

0.470.47

2.35

1.01

1.77

0.94

0.31

3.44

FMIPA

Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Dis DO MD

T.Mes T. Elekt T.Kim T.Fis T.Ind Material

2.03

3.81

1.66 1.66

1.46

2.20

0.59

1.761.88

0.23 0.23

0.921.08

0.71

1.42

2.49

1.08

1.92

3.08

1.06

0.74

1.91

0.15

1.58

1.13

0.68

0.420.28

0.23

1.15

0.67

2.96

0.81

2.40

3.36

0.60

0.31

2.63

1.39

0.73

1.94

3.64

0.75

0.30

1.21

0.27

2.45

0.82

FTI

Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD

T. Sipil Arsi T. Ling Despro Geo PWK

3.38

1.72

2.51

0.71

0.951.43

1.60

1.14

2.492.05

1.02 0.86

3.45 3.45

1.09 1.09

6.80

1.55

2.32 2.49

0.501.00

0.44

1.32

3.59

2.90

0.97

0.410.41

1.96

0.68

2.71

2.04

1.10

1.57

3.10

0.48

1.67

1.09

0.78

1.52

3.86

2.93

1.60

0.75 1.12

1.91

0.64

0.32

FTSP

Disp DO MD Disp DO MD Disp DO MD

T. Pal Sis.Pal T. Kel

3.95

1.04

1.87

0.410.82

2.66 2.54

1.17

1.962.42

0.61

2.42

1.6

2.92

2.061.87

0.621.04

3.23

1.9

0.760.57

4.79

0.76

1.92

0.85

11.32

FTK

Disp DO MD Disp DO MD

T.I S.I

1.16

1.67

2.31

0.73

1.09

3.03

5.58

0.24

0.33

0.82

0.33

2.59

3.70

0.99

0.30

0.76

2.44

FTIF

hubungan Jalur Masuk, Fakultas dan Asal Daerah

Fak Jalur masukPersentase

Total (%)Surabaya Jawa Timur

Luar Jawa Timur

Luar Jawa

FMIPA SNMPTN/SPMB 66,67 0,00 33,33 0,00 100FTI PMDK Reguler 0,00 40,00 20,00 40,00 100

PMDK Kemitraan 53,33 20,00 0,00 26,67 100PMDK Beasiswa 0,00 0,00 100,00 0,00 100SNMPTN/SPMB 29,63 44,44 13,58 12,35 100PMDK Mandiri 64,00 20,00 12,00 4,00 100

FTSP PMDK Kemitraan 0,00 100,00 0,00 0,00 100PMDK Beasiswa 0,00 0,00 0,00 100,00 100SNMPTN/SPMB 61,11 33,33 0,00 5,56 100UM Desain 50,00 31,25 9,38 9,38 100PMDK Mandiri 35,71 50,00 0,00 14,29 100S1 Kerjasama 0,00 0,00 0,00 100,00 100

FTK PMDK Reguler 38,46 30,77 7,69 23,08 100PMDK Kemitraan 0,00 50,00 0,00 50,00 100PMDK Beasiswa 0,00 100,00 0,00 0,00 100SNMPTN/SPMB 22,73 54,55 18,18 4,55 100

FTK PMDK Mandiri 20,00 20,00 40,00 20,00 100FTIF PMDK Reguler 26,92 57,69 3,85 11,54 100

PMDK Kemitraan 33,33 66,67 0,00 0,00 100PMDK Beasiswa 25,00 62,50 0,00 12,50 100SNMPTN/SPMB 14,29 61,90 14,29 9,52 100PMDK Mandiri 53,33 20,00 6,67 20,00 100

K dfLikelihood Ratio Pearson

Chi-Square

Sig,Chi-

SquareSig,

1 139 832,409 0,000 1426,277 0,000

2 126 297,597 0,000 349,108 0,000

3 72 44,868 0,995 42,623 0,998

Effect dfPartial Chi-

SquareSig.

Jalur masuk dengan fakultas

24 203,466 0,000

Jalur masuk dengan asal 18 31,186 0,027

Fakultas dengan asal 12 21,676 0,041

Jalur masuk 6 274,327 0,000

Fakultas 4 160,253 0,000

Asal 3 100,232 0,000

hubungan Fakultas Jenis Mata Kuliah dan TahapMahasiswa Gagal Studi

Jenis Mata Kuliah

Fakultas Persentase

Total (%)Persiapan Sarjana

Pendukung

FMIPA 89,56 10,43 100FTI 90,02 9,97 100

FTSP 87,91 12,08 100FTK 87,80 12,19 100FTIf 89,76 10,23 100

Utama

FMIPA 57,63 42,36 100FTI 54,91 45,08 100

FTSP 57,06 42,93 100FTK 49,12 50,88 100FTIf 59,66 40,33 100

K dfLikelihood Ratio Pearson

Chi-Square

Sig.Chi-

SquareSig.

1 23 9877,593 0,000 9113,653 0,000

2 16 1751,961 0,000 1642,815 0,000

3 5 4,918 0,426 4,999 0,416

Effect dfPartial Chi-

SquareSig.

Fakultas dengan Jenis MK

5 371,574 0,000

Fakultas dengan Tahap gagal

5 20,525 0,001

Jenis MK dengan Tahap gagal

1 1358,463 0,000

Fakultas 5 5926,954 0,000

Jenis MK 1 805,456 0,000

Tahap gagal 1 1393,222 0,000

Model loglinear Tiga Dimensi hubungan Fakultas, Jalur Masuk dan Asal Daerah

Model log linier jika

Model log linier jika

Model log linier jika

Model loglinear Tiga Dimensi hubungan Fakultas, Jenis Mata Kuliah dan Tahap Gagal

Model log linier jika

Model log linier jika

Model log linier jika

Kesimpulan dan SaranKesimpulan

•Karakteristik ketidakberhasilan studi mahasiswa ITS tertinggi terdapat pada Fakultas Teknologi Kelautan sementara kegagalanpaling rendah pada Fakultas Teknologi Informasi.•Terdapat efek interaksi dalam model pada hubungan antara jalur masuk, fakultas dan asal daerah. Kecenderungan bahwa mahasiswa yang masuk malalui jalur PMDK kemitraan dan SNMPTN/SPMB yang mengalami ketidakberhasilan studi cenderung berasal dari FTI. Pada jalur masuk PMDK regular dengan asal daerah Surabaya. Pada jalurPMDK Reguler dengan asal mahasiswa luar Jawa Timur dan masihdalam wilayah pulau Jawa•Mahasiswa gagal studi paling banyak terdaoat pada tahap persiapandengan mata kuliah pendukung sebagai pilihannya. Sedangkan padatahap sarjana mata kuliah wajib merupakan penyebab terbesarnya

Kesimpulan dan Saran

SARANSaran yang dapat disampaikan berdasarkan hasildan pembahasan yang telah dilakukan yaitu ITS

perlu melakukan perbaikan bagi sistem pendidikan dan mengevaluasi mata kuliah yang ada pada tahap persiapan dan agar mahasiswa yang menempuh studi di ITS tidak banyak yang mengalami ketidakberhasilan studi pada tahap

persiapan

•Agresti, A. (2007). An Instruduction to Categorical Data Analysis. New Jersey: Wiley & Sons, Inc.•Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. New York, USA: John Wiley & Sons, Inc.•Akademik, I. (2009). Peraturan Akademik Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya: ITS Press.•BAPSI ITS. (2009). Perkembangan Jumlah Mahasiswa DO/MD Program Sarjana (S1) Tahun 2002/2003 s.d 2008/2009. Diakses 22 Mei 2013, dari http://www.bapsi.its.ac.id/ download/08069 DOMD S1.htm.••Bruinsma M., dan Jansen, E. PWA. (2009). Kapan Saya Akan Berhasil Di Tahun Pertama Saya Diploma? Analisis Survival Pendidikan Tinggi di Belanda. Penelitian & Pengembangan Pendidikan Tinggi. Belanda: University of Groningen. 28, 99-114.••Center for Informatics office of Education an Cultural Research and Development Ministry of Education an Culture. (1990). Jakarta: education: Indonesia.•Dobson, A. J. (2001). An Introductions to Generalized Linier Models. Chapman and Hall.•Ermawati. (2008). Multigroup Structural Equation Model untuk Membandingkan Prestasi Belajar Siswa yang Berasal dari SekolahNegeri dan Sekolah Swasta. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.•Grant, U. L. (1988). Pengendalian Mutu Statistika. (I. H. Kandahjaya, Trans.) Jakarta: PT. Gramedia Pustaka.•Hertati, D. (2009). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Putus Studi (Drop Out) Mahasiswa Universitas Pembangunan Nasional"Veteran" Jawa Timur, Surabaya, UPN Veteran.•Herzog, S. (2005). Retrieved 5 10, 2013, from http://www.studentclearinghouse.org/colleges/Tracker/pdfs/UNRretention.pdf.•Johnson R.A, a. B. (1997). Statistical Concepts and Methods. New York: John Wiley and Sons.•Montgomery, D. C. (2005). Introduction to Statistical Quality Control (5th Edition ed.). John Wiley & Sons, Inc.•Neuman, W. (2000). Sosial Research Methods. Wualitative and Quantitative (Fourth Edition ed.). Singapore: Allyn and Bacon.•Sasongko, D. (2008). Diagram Sebab Akibat. Retrieved from http://djoko-sasongko.blogspot.com.•Seidman, A. Model Manajemen Pendaftaran Parkland College. Champaign, IL.•Walpole, E. R. (2004). Pengantar Statistika. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Tama.•Wayne, W. D. (1998). Statistik Non Parametik. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Tama.•Wulandari, S. P. (2009). Buku Ajar Analisis Data Kuantitatif. Surabaya: Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya.•Yang, F. (2000). Using Survival Analysis to Analyze and Predict Students Achievement from Their Status of Developmental Study. Paper dipresentasikan pada the Annual Meeting of the Association for International Research. Cincinnati: OH.••

TERIMA KASIH