Analisis  Regresi  Logistik  Biner  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Indeks  Prestasi  Kumulatif  Mahasiswa  Matematika  Universitas  Islam Negeri Alauddin Makassar

## Andi Mariani
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, andi.mariani@uin-alauddin.ac.id

## Adnan Sauddin
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, adnan.sauddin@uin-alauddin.ac.id

## Adiatma
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, adiatma.rasyid@uin-alauddin.ac.id

## Husnatun  Nufus
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 60600118043d@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK ,  Penelitian  ini  membahas  tentang faktor  yang  memberikan  pengaruh  terhadap capaian  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK) Mahasiswa prodi matematika. Penelitian dilakukan  menggunakan  metode  observasi (kuisioner).  Metode  penentuan  sampel  yang digunakan adalah Proporsional Stratified Random
Sampling .
Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  dari  beberapa  faktor  yang diikutkan  dalam  penelitian    ini  yaitu  faktor motivasi  belajar,  sarana  dan  prasarana  belajar, kinerja  pengajar  dan  lingkungan  keluarga  , diketahui  hanya  faktor  motivasi  belajar (𝑋 1 ) yang        memberikan        pengaruh        signifikan terhadap   capaian  IPK   mahasiswa dengan nilai odds  ratio sebesar  1,102  kali  dan  ketepatan klasifikasi  model  regresi  logistik  biner  sebesar 70%.
Kata  Kunci: x  adalah  variabel  independen, Capaian IPK mahasiwa, Regresi Logistik Biner

## 1. PENDAHULUAN
Semua  mahasiswa  yang  menjalani  proses pendidikan  di  suatu  perguruan  tinggi  pasti menginginkan untuk bisa mencapai nilai Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  terbaik,  namun muncul  permasalahan  dimana  masih  terdapat mahasiswa  yang  tidak  mampu  untuk  mencapai keadaan  tersebut.  Perbedaan  pencapaian  dalam keadaan  tersebut  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor, diantaranya ialah latar belakang mahasiswa serta pengalaman semasa perkuliahan seperti perilaku, kondisi institusi, dan keterlibatan mahasiswa dalam proses
pembelajaran. Mahasiswa yang memperoleh IPK tinggi  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  tersebut mampu mengikuti perkuliahan dengan baik dan sebaliknya  semakin  rendah  IPK  yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  mahasiswa  tersebut  tidak mampu mengikuti perkuliahan dengan baik [1].
Dalam  statistika,  model  yang  sesuai  untuk perbedaan  pencapaian  pada  keadaan  tersebut dikenal  dengan  model  Biner (Binary) .  Variabel respon  yang  memiliki  dua  kategori  atau  lebih, jika  dicari  hubungannya  dengan  variabel  bebas yang  berupa  data  berskala  interval  ataupun kategorik  maka  digunakan  metode  analisis regresi logistik.[2]. Regresi logistik yang sesuai untuk  variabel  respon  yang  bersifat dichotomus seperti  halnya  dalam  penelitian  ini  tercapai (sukses) dan tidak tercapai IPK yang di inginkan (gagal),  ialah metode  regresi  logistik  biner. Sehingga  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor yang menyebabkan tercapai dan tidak tercapainya  nilai  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK)  tersebut    digunakanlah  model  analisis Regresi  Logistik  Biner (Binary  Regretion Logistic ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Distribusi Bernoulli
Distribusi  Bernoulli  digunakan  apabila sebuah percobaan mempunyai dua hasil yaitu antara  sukses  atau  gagal.  Peluang  suksesnya dinyatakan dengan  .
Fungsi probabilitasnya sebagai berikut[3]:
𝑓(𝑦; 𝜋) = 𝜋 𝑦 (1 − 𝜋) 1−𝑦 , 𝑦 = 0,1 (2.1)

## Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  digunakan  untuk memodelkan  suatu  kejadian  dimana  variabel responnya  bertipe  data  kategorikal  dengan  2 keadaan  yaitu  Sukses  (Y=1)  dan  gagal  (Y=0). Model  regresi  logistik  ini  diasumsikan  bahwa variabel biner harus saling bebas. Bentuk model regresi logistik sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑋1+⋯+𝛽𝑛𝑋𝑛)
1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑋1+⋯+𝛽𝑛𝑋𝑛) (2.2)
Untuk mempermudah dalam menaksir parameter regresi,  maka 𝜋 ( x )  pada  persamaan  di  atas ditransformasikan sehingga menghasilkan bentuk logit regresi logistik sebagai berikut[4]:
𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 [ 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 (2.4)

## PENDUGAAN PARAMETER
Estimasi  parameter  yang  belum  diketahui dapat menggunakan metode
Maximum
Likelihood  Estimation  (MLE). Pada  dasarnya metode  tersebut  memberikan  nilai  estimasi parameter 𝛽 dengan  memaksimumkan fungsi Likelihood.  Tahap  penyelesaian  estimasi parameter  dilakukan  menggunakan  iterasi Newton  Raphson  yang membutuhkan  turunan pertama dan turunan kedua dari ln 𝐿(𝛽). Bentuk estimasi  parameter  model  regresi  logistik  biner adalah sebagai berikut:
𝛽 (𝑟+1) = 𝛽 (𝑟) + [(𝐻 (𝑟) (𝛽 (𝑟) ) −1 ]  𝑔(𝛽 (𝑟) ) (2.3)

## UJI SIGNIFIKANSI PARAMETER

## 1. Uji Serentak (Uji G)
Uji  serentak  bertujuan  untuk  melihat bagaimana  peranan  variabel      prediktor terhadap   variable   respon   secara   serentak. Uji  serentak  ini  biasa  juga  disebut  uji Chi- Square . Adapun hipotesis untuk uji ini ialah sebagai berikut[5]:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑖 = 0
𝐻 1 : Paling sedikit ada satu parameter 𝛽 𝑖 ≠ 0
Bentuk statistik uji G atau Likelihood Ratio Test untuk  estimasi  parameter  secara serentak sebagai berikut:
𝐺 = −2 ln (( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ) ∑ 𝜋 ̂(𝑥 𝑖 ) 𝑦𝑖 [1−𝜋 ̂(𝑥 𝑖 )] 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (2.4)
dimana,
𝑛 0 = ∑ (1 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 , 𝑛 1 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 𝑛 = 𝑛 1 + 𝑛 0 H 0 di tolak jika G > 𝜒 𝛼𝑣 2 ;  𝛼: 0,05 , sebaliknya.

## 2.    Uji Hipotesis Parsial (Uji Wald)
Uji  parsial  digunakan  untuk  menguji pengaruh  setiap 𝛽 𝑖 secara  individual  dalam model  yang  diperoleh.  Adapun  hipotesis yang  digunakan  untuk  setiap  variabel  ialah sebagai berikut:[6]
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 𝐻 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 Statistik uji Wald (W):
𝑊 = 𝛽 ̂ 𝑖 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑖 ) (2.5)
dimana:
𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑖 ) = Dugaan galat baku untuk koefisien 𝛽 𝑖 𝛽̂ 𝑖 = Nilai dugaan untuk parameter (𝛽 𝑖 ) kriteria  penolakann  (tolak 𝐻 0 ) jika  nilai 𝑊𝑎𝑙𝑑 > 𝑍 𝛼/2 atau 𝑝 - 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 .

## Odds Ratio
Odds  Ratio merupakan   ukuran   risiko atau kecendrungan untuk mengalami kejadian “ Sukses” antara  satu  kategori  dengan  kategori lainnya.  Untuk  menentukan  nilai odds  ratio dengan rumus sebagai berikut[7] :
𝜓 = 𝜋(𝑥 𝑖 ) 1−𝜋(𝑥 𝑖 ) (2.6)
dimana : 𝜋(𝑥 𝑖 ) = rasio peluang kejadian sukses 1 − 𝜋(𝑥 𝑖 ) = rasio peluang kejadian gagal

## Uji Kesesuaian Model ( Goodness Of Fit)
Hipotesis  pengujian  uji  kesesuaian  model adalah sebagai berikut:
H 0 = Model yang dihipotesiskan fit dengan data
Analisis Regresi Logistik Biner Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Matematika Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar • 8
H 1 = Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji Hosmer dan Lemeshow sebagai berikut:
𝐶̂ = ∑ (𝑂 𝑘 −𝑛 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 (1−𝜋 ̅ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 (2.7)
dimana: g  : banyaknya group
𝑂 𝑘 : Jumlah nilai variabel respon ke-k (∑ 𝑦 𝑖 𝑐 𝑘 𝑗=1 )
dengan 𝑐 𝑘 : respon (0,1)
𝜋̅ 𝑘 : rata-rata taksiran probabilitas (∑ 𝜋 ̂ 𝑗 𝑛 𝑘 𝑐 𝑘 𝑗=1 ) 𝑛 𝑘 : jumlah subjek pada group ke- k
Tolak 𝐻 0 apabila 𝐶̂ > 𝑋 (𝑑𝑓,𝛼) 2 atau p-value < 𝛼 dengan taraf signifikansi ( 𝛼 ) 5 %.

## Ketepatan Klasifikasi
Perhitungan  ketepatan  klasifikasi  bertujuan untuk mengetahui apakah data klasifikasi sudah benar atau tidak. Perhitungan ketepatan klasifikasi yang digunakan pada regresi logistik adalah Apparent Error Rate (APER) [8].
Tabel 2.1. Matriks Konfusi
Nilai  APER  dari  hasil  perhitungan  merupakan proporsi  yang  diprediksi  tidak  benar  oleh klasifikasi sebagai berikut:
𝐴𝑃𝐸𝑅(%) = 𝑛 12 +𝑛 21 𝑛 11 +𝑛 12 +𝑛 21 +𝑛 22 (2.8)
(2.12)
Ketepatan Klasifikasi = 1 – APER (%)

## 3 .  METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer yang  diperoleh  dengan    cara    membagikan kuesioner atau angket  kepada  Mahasiswa  Prodi Matematika      Fakultas      Sains    dan    Teknologi Universitas      Islam    Negeri  Alauddin  Makassar
pada  angkatan  2018-2020.  Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  capaian IPK  mahasiswa  (Y),  motivasi  belajar (𝑋 1 ) , kinerja dosen (𝑋 2 ) , sarana dan prasarana belajar (𝑋 3 ) , dan lingkungan keluarga (𝑋 4 ) .

## Prosedur Analisis
Adapun  analisis  data  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Transformasi data ordinal ke data interval
2. Melakukan  uji  kesesuaian  model Regresi Logistik  Biner dengan  menggunakan  nilai Chi-Square dan  uji Hosmer  and  Lemeshow dengan  melihat  nilai Goodness  Of  Fit yang diukur  dengan  nilai Chi-Square pada  tingkat signifikansi 5 %.
3. Melakukan  uji  parameter  secara  simultan dengan  menggunakan  statistik  uji  G  dan melakukan  uji  hipotesis  parsial  dengan menggunakan  statistik uji  Wald untuk menguji pengaruh setiap 𝛽 𝑖 secara individual dalam model yang diperoleh.
4. Interpretasi model berdasarkan variabel yang signifikan terhadap model yang dapat dilihat pada  uji Wald dan    menarik  kesimpulan dengan nilai Odds Ratio.

## 4 . HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Regresi Logistik Biner
Berdasarkan hasil uji statistik, diperoleh model regresi   logistik   biner   untuk    capaian IPK mahasiswa matematika  sebagai berikut: 𝒀 =
{ 𝟏;      𝝅 = 𝒆 −𝟒,𝟖𝟏𝟓𝟔𝟗+𝟎,𝟎𝟗𝟕𝟕𝟐𝑿𝟏+𝟎,𝟎𝟏𝟒𝟐𝟐𝑿𝟐−𝟎,𝟎𝟔𝟒𝟎𝟑𝟕𝑿𝟑+𝟎,𝟎𝟏𝟗𝟗𝟏𝑿𝟒
𝟏+𝒆 −𝟒,𝟖𝟏𝟓𝟔𝟗+𝟎,𝟎𝟗𝟕𝟕𝟐𝑿𝟏+𝟎,𝟎𝟏𝟒𝟐𝟐𝑿𝟐−𝟎,𝟎𝟔𝟒𝟎𝟑𝟕𝑿𝟑+𝟎,𝟎𝟏𝟗𝟗𝟏𝑿𝟒
𝟎;  𝟏 − 𝝅 = 𝟏
𝟏+𝒆 −𝟒,𝟖𝟏𝟓𝟔𝟗+𝟎,𝟎𝟗𝟕𝟕𝟐𝑿𝟏+𝟎,𝟎𝟏𝟒𝟐𝟐𝑿𝟐−𝟎,𝟎𝟔𝟒𝟎𝟑𝟕𝑿𝟑+𝟎,𝟎𝟏𝟗𝟗𝟏𝑿𝟒
Untuk  mendapatkan  bentuk  linear  dari  model diatas,  maka  dilakukan  transformasi  logit  yang merupakan natural log dari  odds ratio:
ln ( 𝜋 1−𝜋 ) = ln 𝑒 −4,815+0,097𝑋 1 +0,0142𝑋 2 −0,064𝑋 3 +0,0199𝑋 4
𝑌 =   ln ( 𝜋 1 − 𝜋 ) = −4,815 + 0,097𝑋 1 + 0,0142𝑋 2 − 0,064𝑋 3 + 0,0199𝑋 4
Hasil  Observasi Taksiran
𝒚 𝟏 𝒚 𝟐
𝒚 𝟏 𝑛 11 𝑛 21 𝑛 12 𝑛 22
𝑌 = −4,815 + 0,097𝑋 1 + 0,0142𝑋 2 − 0,064𝑋 3 + 0,0199𝑋 4

## Uji  Kesesuaian Model
Berdasarkan hasil uji statistik menunjukkan bahwa  nilai  p-value  (0,3942)    lebih  besar  dari 𝛼 (0,05)  dan  nilai Chi-Square (8,4125)  kurang dari Chi-Square  tabel (15,50731),  Sehingga keputusan  terima 𝐻 0 .  Dapat  diartikan  bahwa model  yang  digunakan  sesuai  atau  tidak  ada perbedaan  nyata  antara  hasil  observasi  dengan kemungkinan  hasil  prediksi  model.  Diperoleh pula  hasil  uji  untuk  nilai  ketepatan  klasifikasi sebesar      70  %  dan  diperoleh    kesalahan klasifikasinya yaitu sebesar 30 %

## Uji Signifikansi Parameter Simultan
Hasil uji statistik menunjukkan bahwa nilai Likelihood Ratio (14,00277824) lebih besar dari Chi-Square tabel (9,48773), sehingga keputusan tolak 𝐻 0 .  Artinya  bahwa  paling  sedikit  terdapat minimal satu variabel independen yang signifikan berpengaruh terhadap varabel capaian IPK  mahasiswa.  Diperoleh  pula  hasil  uji  nilai Nagelkerke - 𝑅 2 sebesar  0,1431875  yang  artinya bahwa  variabel  motivasi  belajar,  kinerja pengajar,  sarana  dan  prasarana  belajar,  dan lingkungan  keluarga  yang  digunakan  dalam model  ini  mampu  mempengaruhi    capaian  IPK mahasiswa sebesar 14,32% dan sisanya 85,68% dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak  masuk dalam pengujian model ini.

## Uji Signifikansi Parameter Parsial
Uji  signifikansi  menunjukkan  bahwa pada variabel 𝑋 1 diketahui memiliki nilai p-value (0,0076)    kurang  dari 𝛼 (0,05) dan  nilai Wald (2,667)  lebih  besar  dari 𝑍 𝛼 2 ⁄ (1,96),  sehingga keputusan  tolak 𝐻 0 . Dengan  ini  menunjukkan bahwa variabel motivasi belajar ( 𝑋 1 ) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel capaian  IPK  mahasiswa.    Sedangkan  untuk variabel  kinerja  pengajar  ( 𝑋 2 ), Sarana  dan prasarana  belajar (𝑋 3 )  dan  lingkungan  keluarga ( 𝑋 4 ), diketahui memiliki nilai p-value yang lebih besar  dari 𝛼(0,05) sehingga    tidak  signifikan berpengaruh terhadap capaian IPK mahasiswa.
Analisis  Pengaruh  Motivasi  Belajar  ( 𝑿 𝟏 ) Terhadap Capaian IPK Mahasiswa
Berdasarkan  hasil  analisis,  dapat  diketahui bahwa dari semua variabel yang diikutkan dalam model  persamaan  (4.2)  dinyatakan  tidak  ada yang signifikan kecuali variabel motivasi belajar (𝑋 1 ) dengan nilai koefisien regresi (𝛽 1 ) sebesar 0,09772. Secara statistik, dapat kita lihat bahwa nilai koefisien regresi tersebut hanya 10% yang artinya bahwa besar kontribusi variabel motivasi belajar  terhadap  capaian  IPK  mahasiswa termasuk sangat kecil, dimana terdapat 90% yang dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  lain.    Artinya dapat  dikatakan  bahwa  variabel    ini  tidak bermakna secara statistik. Hal  tersebut  sejalan dengan  nilai Odds Ratio dari   variabel   motivasi belajar    yaitu Exp  ( 𝛽 1 ) =  1,102    yang    artinya bahwa  ratio  pengaruh  motivasi  belajar  terhadap prestasi akademik seorang mahasiswa itu sebesar 0,102  atau  hanya  10%  dibandingkan  dengan variabel  yang   lain.  Dengan  demikian,  berdasar pada  keadaan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa jika  seorang  mahasiswa  menginginkan  untuk bisa mencapai nilai IPK yang tinggi maka harus memperhatikan  semua  faktor-faktor  lain  diluar motivasi belajar yang mungkin bisa mempengaruhinya berupa minat belajar, semangat,  patuh  pada  peraturan    yang  berlaku dan lain sebagainya.
Analisis  Pengaruh  Kinerja  Pengajar (𝑿 𝟐 ) Terhadap capaian IPK Mahasiswa
Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa variabel  kinerja  pengajar (𝑋 2 ) tidak  signifikan dan  terlihat  dari  nilai  parameternya (𝛽 2 ) yang juga  sangat  kecil  yaitu  0,01422  atau  hanya  1% dari seluruh faktor yang mungkin mempengaruhinya.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa tidak ada pengaruhnya antara baik-buruk kinerja  pengajar  terhadap  peluang  seorang mahasiswa        untuk dapat mencapai IPK yang tinggi.  Secara  statistik  dapat  dilihat  bahwa variabel kinerja  pengajar  ini  tidak  signifikan, maka  nilai Odds Ratio nya  yaitu Exp (𝛽 2 ) = 1,01 menjadi tidak  signifikan  pula.  Dengan demikian,  dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakan bahwa  bagi  setiap  mahasiswa  yang  menjalani proses  belajar  ketika  ingin  mencapai  nilai  IPK yang  tinggi  maka  tidak  boleh  bergantung  pada keadaan seorang dosen, melainkan perlu melihat kembali bagaimana minat serta usahanya dalam belajar. Sehingga apapun keadaan seorang dosen
Analisis Regresi Logistik Biner Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Matematika Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar • 10
dalam  hal  baik-buruknya  atau  rajin–tidak rajinnya, sesungguhnya tidak menjadi tolak ukur seorang  mahasiswa  untuk  bisa  mencapai  nilai IPK  yang  tinggi.  Seorang  mahasiswa  ketika masuk dalam kampus untuk belajar, maka harus memperbaiki  niatnya  sehingga  mempunyai berusaha semaksimal mungkin untuk  mencapai prestasi yang tinggi selama belajar.
Hasil  dalam  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nur  Annisa (2021)    yang  menyatakan  bahwa  kedisiplinan dosen dan kompetensi sosial seorang dosen tidak signifikan dalam mempengaruhi capaian akademik  seorang mahasiswa.
Analisis  Pengaruh  Sarana  dan  Prasarana Belajar (𝑿 𝟑 ) Terhadap Capaian IPK Mahasiswa
Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa untuk  variabel  sarana  dan  prasarana  belajar  ini tidak  signifikan  dan  tampak  pula  dari  nilai parameternya (𝛽 3 ) yang negatif yaitu  -0,06403. Jika  kita  melihat  nilai Odds  ratio nya  yaitu sebesar Exp( 𝛽 3 ) =  0,937 , dapat kita nyatakan bahwa  ketika  variabel  sarana  dan  prasarana belajar ini tidak signifikan maka nilai Odds Ratio nya juga tidak signifikan. Artinya bahwa variabel sarana dan prasarana belajar ini tidak memberikan pengaruh terhadap peluang mahasiswa  untuk  dapat  mencapai  IPK  yang tinggi.  Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  bagi  setiap mahasiswa yang ingin mencapai prestasi tinggi, maka tidak boleh bergantung pada bagaimanapun  kondisi  sarana  dan  prasarana belajar  yang  didapatkan.  Memadai  atau  tidak memadainya sarana dan prasarana  belajar yang didapatkan,  dikembalikan  lagi  pada  bagaimana tingkat  usaha    pada  diri  seorang  mahasiswa tersebut  untuk  sungguh-sungguh  mencapai prestasi tinggi.
Usaha  yang  maksimal  selama  belajar  tentu didorong  karena  adanya  keinginan  yang  kuat dalam  diri  seorang  mahasiswa,  sekalipun  jika fasilitas  belajarnya  tidak  memadai    asalkan  ada keinginan  kuat  untuk  belajar  maka  mahasiswa akan  dapat  mencapai  prestasi  tinggi  yang  di inginkan.    Hasil  dalam  penelitian  ini  tidak mendukung  peneltian  yang  dilakukan  oleh Tadbir  Muwahhid  (2015)  yang  menyatakan
bahwa kontribusi pengaruh sarana dan prasarana belajar terhadap hasil belajar siswa adalah positif dan signifikan.
Analisis Pengaruh Lingkungan Keluarga (𝑿 𝟒 )

## Terhadap Capaian IPK Mahasiswa
Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel lingkungan keluarga ini tidak signifikan, dengan nilai  parameternya (𝛽 4 ) yang  juga  cukup  kecil yaitu 0,01991 atau hanya 1% dari seluruh faktor yang mungkin mempengaruhinya. Artinya dapat dinyatakan bahwa variabel lingkungan keluarga tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  peluang seorang  mahasiswa  untuk  bisa  mencapai  IPK yang  tinggi.  Secara  statitistik  telah  diketahui bahwa  variabel  ini  tidak  signifikan,  maka  nilai Odds  Ratio nya yaitu  sebesar Exp( 𝛽 4 ) =  1,02 menjadi tidak signifikan pula.  Dengan demikian, berdasarkan  uraian  hasil  analisis  tersebut  dapat kita  katakan  bahwa  bagaimanapun  keadaan lingkungan keluarga seorang mahasiswa tidaklah menjadi  tolak  ukurnya  dalam  meraih  prestasi terbaik.
Melihat  bagaimana  banyaknya  tokoh-tokoh pendidikan  yang  berpretasi  lahir  dari  keluarga yang  dikatakan  tidak  mendukungnya  atau bahkan  harus  tumbuh  tanpa  memiliki  keluarga yang  utuh,  yang  artinya  bahwa  seseorang  bisa berpretasi  asalkan  ia  mampu  mengelola  pola pikirnya sendiri dengan menumbuhkan semangat dalam  dirinya  menjadi  pribadi  yang  mampu meraih apa yang ingin dicapainya selama belajar. Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang dilakukan  oleh  Dian  Idriana,  dkk  (2016)  yang menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan capaian  akademik  antara  mahasiswa  yang memiliki  keluarga  yang  mendukung  dan  tidak mendukungnya. Artinya dukungan dalam lingkungan keluarga tidak memberikan pengaruh terhadap capaian akademik seorang mahasiswa.

## 5 . KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik biner yang melibatkan 124 responden mahasiswa Matematika  UIN  Alauddin  Makassar,  maka diperoleh  model  regresi  logistik  biner  sebagai berikut:
𝑌 = −4,815 + 0,097𝑋 1 + 0,0142𝑋 2 − 0,064𝑋 3 + 0,0191𝑋 4
Dari model persamaan di atas dapat disimpulkan bahwa  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  capaian  IPK  mahasiswa  dalam penelitian  ini,  yaitu  variabel  motivasi  belajar (𝑋 1 ) dengan  besar  kontribusi  variabel  sebesar 0,09772  atau  9,772%  dan  diperoleh  ketepatan klasifikasi model sebesar 70 %.

## 6 . DAFTAR PUSTAKA
[1]  George  Boeree. Metode  Pembelajaran  dan Pengajaran. Jogjakarta:  Ar-Ruz  Media,
2006.
[2]   David W. Hosmer  dan Stanley Lemeslow. Applied  Logistic  Regression. New  York: John Wiley and Sons, Inc, 1989.
[3]        Anonim.  Bahan  Ajar  : Statistika  dan
Probabilitas . Universitas Komputer
Indonesia (UNIKOM).
[4]    Yanti  Anggraeni  dan  Ismaini  Zain.  .  “ Pemodelan Regresi Logistik Biner Terhadap
Peminat  ITS  di  seleksi  Bersama  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014”.
Jurnal Sains dan Seni ITS 4,no. 1 (2015): h. D-116.
[5]    Sepang,  dkk.”  Penerapan  Regresi  Logistik untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Pemilihan Jenis Alat Kontrasepsi di Kecamatan Modayag Barat”.
Jurnal MIPA Unsrat Online 1, no.1 (2012): h.1-5 .
[6] Alan Agresti. Categorial Data Analysis . New
York: John Wiley and Sons, 1991.
[7]  M. Zainal Mahmudin, Altien Rindengan dan Winsy  Weku,  “  Penggunaan  Association
Rule Data Mining Untuk Menentukan Pola Lama Studi Mahasiswa F-MIPA UNSRAT”, Jurnal de Cartesian Vol.3 No. 1
(2014), h. 1-8.
[8]    Johnson  dan  Wichen. Applied  Multivariate Statistical  Analysis .    New  Jersey  :  Prentice
Hall Inc, 2006.