## Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Prestasi Belajar Lulusan Mahasiswa di ITS Berbasis SKEM
Zakariyah dan Ismaini Zain Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail: ismainizain@gmail.com; zakariyah77@gmail.com
Abstrak–– Pentingnya  pengembangan  soft  skill mahasiswa telah  tertuang  dalam  peraturan  akademik  ITS  yang mengharuskan  mahasiswa  memenuhi  nilai  SKEM  sebagai syarat  lulus  di  ITS.  Untuk  itulah  ITS  mulai  tahun  2008 memberlakukan Satuan Kegiatan Ekstrakurikuler Kemahasisawaan  (SKEM)  bagi  mahasiswa  sebagai  salah  satu syarat  kelulusan  (yudisium).  Peraturan  SKEM  diatur  melalui Peraturan  ITS  no  3112/KM/2008  yang  kemudian  diperbarui dengan Peraturan ITS no 05942/I2/KM/2010 [1]. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor–faktor yang mempengaruhi  predikat  kelulusan  SKEM  di  ITS. Pada penelitian ini digunakan metode regresi logistik ordinal untuk memodelkan. Diperoleh  hasil  bahwa  yang  berpengaruh terhadap  SKEM  adalah  fakultas,  ,  kegiatan  organisasi  dan prestasi.
Kata Kunci––SKEM, Regresi Logistik Ordinal, Soft Skill.

## I. PENDAHULUAN
ISI ITS yaitu Menjadi perguruan tinggi dengan reputasi internasional  dalam  ilmu  pengetahuan,  teknologi,  dan seni,  terutama  yang  menunjang  industri  dan  kelautan  yang berwawasan  lingkungan mengandung  makna  sarat  akan muatan soft  skill . Pentingnya  pengembangan soft  skill mahasiswa  telah  tertuang  dalam  peraturan  akademik  ITS yang  mengharuskan  mahasiswa  memenuhi  nilai  SKEM sebagai syarat lulus di ITS. SKEM telah diberlakukan sejak tahun 2008 .
Dalam  kehidupan  pendidikan  di  ITS,  peningkatan  mutu dan  prestasi  akademik  merupakan  sorotan  utama yaitu dengan mengembangkan hard skill dan soft skill , dalam hal ini hard  skill dapat  dilihat  pada  prestasi  mahasiswa  yang ditunjukkan  oleh  indeks  prestasi  (IP) sedangkan soft  skill ditunjukkan  dengan  nilai  SKEM.  Di sisi lain banyak kenyataan yang kita jumpai di dalam masyarakat pada saat ini, seorang  sarjana banyak  yang menjadi menjadi pengangguran, sementara itu orang  yang berpendidikan rendah justru dapat mencapai sukses dalam hidupnya karena berbekal soft skills yang kuat.  Kenyataan ini sesuai dengan hasil  penelitian terhadap 50 orang tersukses di Amerika [2] yang menunjukkan  bahwa yang paling menentukan kesuksesan mereka bukanlah keterampilan  teknis ( hard skills ), melainkan kualitas diri yang termasuk dalam katagori keterampilan lunak ( softskills ). Oleh  karena  itu, menjadi  penting  bahwa  prestasi  belajar  diteliti  tidak  hanya dalam  bidang hard  skill saja  namun  kemampuan soft  skill juga jauh lebih penting.
.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Regresi Logistik
Metode regresi merupakan analisis data yang digunakan untuk  mencari  hubungan  antara  variabel respon (y)  dengan satu atau lebih variabel prediktor ( x ) [3]. Tujuan dari metode ini adalah memperoleh model yang baik dan sederhana yang menggambarkan  variabel  respon  dengan  sekumpulan variabel prediktor. Regresi logistik merupakan suatu analisis regresi  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan antara  variabel  respon  yang  bersifat  dikotomus  (berskala nominal atau ordinal dengan dua kategori) atau polikotomus (berskala  nominal  atau  ordinal  dengan  lebih  dari  dua kategori)  dengan  sekumpulan  variabel  prediktor  bersifat kontinu atau kategorik [4].
Menurut [3], persamaan regresi logistik yang digunakan dari bentuk taksiran fungsi peluang ) ( ) ( x Y E x   dinyatakan dalam persamaan 1.
p p p p x x x x x x e e x         
            2 2 1 1 0 2 2 1 1 0 1 ) ( (1)
Kemudian
dilakukan transformasi logit untuk menyederhanakan  persamaan  2 dalam  bentuk  logit  sebagai berikut.
p p x x x x x x g                     2 2 1 1 0 ) ( 1 ) ( ln ) ( (2)
B. Regresi Logistik Ordinal
Regresi  logistik  ordinal  merupakan  salah  satu  analisis regresi yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel  respon  dengan variabel  prediktor,  dimana  variabel respon  bersifat  polikotomus  dengan  skala  ordinal.  Peluang kumulatif ) ( i x r Y P  didefinisikan sebagai berikut.
                   
  p k ik k r p k ik k r i x x x r Y P 1 0 1 0 exp 1 exp π(x) ) (     (3)
dimana 
 ip i i i x x x x ,..., , 2 1  merupakan  nilai  pengamatan ke-i (i = 1, 2, …, n) dari setiap variabel p variabel prediktor [4]. Pendugaan parameter regresi dilakukan dengan cara me-
V
nguraikannya  menggunakan  transformasi  logit  dari
) ( i x r Y P  .
             ) ( 1 ) ( ln ) ( i i i x r Y P x r Y P x r Y LogitP
(4)
Persamaan 5 didapatkan dengan mensubsitusikan persamaan 3 dan persamaan 4.
          
        


                                         p k ik k r p k ik k r p k ik k r p k ik k r i x β β x β β x β β x β β x r Y LogitP 1 0 1 0 1 0 1 0 exp 1 exp 1 exp 1 exp ln ) (      p k ik k r i x β β x r Y LogitP 1 0 ) ( (5)
dengan nilai β k untuk setiap k = 1, 2, …, p pada setiap model regresi logistik ordinal adalah sama.
Jika  terdapat  tiga  kategori  respon  dimana  r  =  0,  1,  2 maka  peluang  kumulatif  dari  respon  ke-r  seperti  pada persamaan 6 dan 7.
                  
  p k ik k p k ik k i x β β x β β x Y P 1 01 1 01 exp 1 exp ) 1 ( (6)
                  
  p k ik k p k ik k i x β β x β β x Y P 1 02 1 02 exp 1 exp ) 2 ( (7)
Berdasarkan kedua peluang kumulatif pada persamaan 6 dan 7, didapatkan peluang untuk masing-masing kategori respon sebagai berikut.
                                                         
      p k ik k p k ik k p k ik k p k ik k r p k ik k p k ik k r x β β x β β x β β x β β x Y P x β β x β β x Y P 1 01 1 01 1 02 1 02 2 1 01 1 01 1 exp 1 exp exp 1 exp ) ( ) 2 ( exp 1 exp ) ( ) 1 (   (8)
C. Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  model  regresi  logistik  ordinal menggunakan Maximum  Likelihood  Estimator (MLE). Metode  MLE  memberikan nilai  estimasi β dengan memaksimumkan  fungsi  likelihood.  Jika i merupakan sampel  dari  suatu  populasi  maka  bentuk  umum  dari  fungsi likelihood  untuk  sampel  sampai  dengan  n  independen observasi sesuai persamaan 9.
        
    n i y i y i y i i i i
x x x l 1 2 1 0 2 1 0    β
(9)
dengan  i  =  1,  2,  …,  n.  Sehingga  didapatkan  fungsi  ln- likelihood menjadi
                 
   n i i i i i i i x y x y x y L 1 2 2 1 1 0 0 ln ln ln    β (10)
Maksimum  ln-likelihood  dapat  diperoleh  dengan  cara mendiferensialkan L(β) terhadap β dan menyamakan dengan nol  akan  diperoleh  persamaan.  Penyelesaian  turunan pertama  dari  fungsi  ln-likelihood  tidak  linier,  sehingga digunakan  metode  numerik  yaitu  iterasi Newton-Raphson untuk mendapatkan estimasi parameternya [4].
(t) 1 (t) (t) 1) (t q ) (H β β     dimana,
T t L L L                 ) ( ) ( ) ( 02 01 ) ( β β β q (11)
T
t L L L L L L L L L                                            2 2 02 01 02 2 02 2 02 01 01 02 01 2 01 2 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (                β β β β β β β β β Η
(12)          dengan  banyaknya  iterasi  t  =  0,  1,  2,  …Iterasi
Newton-Raphson akan berhenti apabila       ) ( ) 1 ( t t .

## D. Pengujian Parameter
Model yang telah diperoleh perlu diuji signifikansi pada koefisien  β terhadap  variabel  respon,  yaitu  dengan  uji serentak dan uji parsial.
1. Uji Serentak
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memeriksa  kemaknaan koefisien  β  terhadap  variabel  respon  secara  bersama-sama dengan menggunakan statistik uji.
Hipotesis : H 0 : β 1 = β
2 = …= β p =0 H 1 : paling sedikit ada satu β k ≠ 0 ; k = 1, 2, …, p Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  uji  G 2 atau Likelihood Ratio Test .
             
                            n i y i y i y i n n n i i i x x x n n n n n n G 1 2 1 0 2 1 0 2 2 1 0 2 1 0 ln 2    (13)
dimana,
   n i i y n 1 0 0 ,    n i i y n 1 1 1
,    n i i y n 1 2 2 , 2 1 0 n n n n    Daerah  penolakan  H 0 adalah  jika 2 ) , ( 2 df G    dengan derajat bebas v. atau p-value < α. Statistik uji G 2 mengikuti distribusi Chi-square dengan derajat bebas p [3].
2. Uji Parsial Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memeriksa  kemaknaan koefisien β secara parsial dengan menggunakan statistik uji.
H 0 : β k = 0 H 1 : β k ≠ 0 ; k = 1, 2, …, p
Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji Wald .
  k k SE W   ˆ ˆ  Daerah penolakan H 0 adalah
2  Z W  atau   v W , 2 2    atau p-value < α. dengan derajat bebas v[3].
E. Uji Kesesuaian Model Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kesesuaian suatu model. Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji pearson , dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : model sesuai H 1 : model tidak sesuai Statistik uji sebagai berikut.
           
                      n i ij ij ij ij ij ij y y y y D 1 1 ˆ 1 ln 1 ˆ ln 2     i j ij x   ˆ
ˆ  merupakan  peluang  observasi  ke-i  pada  ke-j.
Daerah penolakan H 0 adalah jika 2 ) ( df D   , derajat bebas pada uji ini adalah J – ( k +1) dimana J adalah jumlah kovariat dan k  adalah  jumlah  variabel  prediktor.  Semakin  besar  nilai deviance atau  semakin  kecil  nilai p-value mengindikasikan bahwa  terdapat  kemungkinan  model  tidak  sesuai  dengan data.
F. Interpretasi Model Interpretasi  model  merupakan  bentuk  mendifinisikan unit  perubahan  variabel  respon  yang  disebabkan  oleh variabel  prediktor  serta  menentukan  hubungan  fungsional antara  variabel  respon  dan  variabel  prediktor.  Agar memudahkan  dalam  menginterpretasikan  model  digunakan nilai odds  ratio [3].  Interpretasi  dari  intersep  adalah  nilai peluang  ketika  semua  variabel x =  0,  perhitungan berdasarkan π.
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini merupakan data sekunder dari Badan Akademik ITS tentang IPK sedangkan data SKEM lulusan mahasiswa  program S1 ITS angkatan 2010, 2009 dan 2008 bereasal dari LPTSI ITS sebanyak 5613 data.
3.2 Variabel Penelitian
a. Variabel Respon
Variabel  respon  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Satuan kredit ekstrakulikuler lulusan mahasiswa ITS. Berikut dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 Variabel respos penelitian Variabel Notasi Keterangan Predikat SKEM y1_1 Cukup y1_2 Baik y1_3 Sangat Baik b. Variabel Prediktor
Variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini bisa dilihat dalam tabel 2
Tabel 2 Variabel presiktor penelitian Variabel Notasi Keterangan Fakultas x1_1 FMIPA x1_2 FTI x1_3 FTSP x1_4 FTK x2_5 FTIF Jenis Kelamin x2_1 Laki-laki x2_2 Perempuan Jalur Masuk x3_1 PMDK Reguler x3_2 PMDK Prestasi x3_3 PKM kemitraan x3_4 PKM Mandiri x3_5 Bidik Misi x3_6 Unggulan Mandiri x3_7 S1 Kerjasama x3_8 UM Desain IPK x4 Prestasi x5 Kegiatan Organisasi x6 Pelatihan x7
3.3 Definisi Operasional Variabel
Konsep  definisi  beberapa  variabel  yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Predikat  Kelulusan SKEM  merupakan  predikat yang  diberikan  kepada  lulusan  yang  terdiri  dari empat tingkatan yiatu cukup, cukup baik, baik dan sangat  baik.Namun  dalam  penelitian  ini  yang kategori  digunakan  adalah  sebanyak  3  kategori yaitu  cukup,  baik  dan  sangat  baik. Jadi  ada penggabungan antara kategori cukup baik dan baik menjadi satu kategori yaitu kategori baik.
a. Cukup  yaitu  lulusan  dengan  nilai  SKEM <1500
b. Baik  yaitu  lulusan  dengan  nilai  SKEM  1500- 2500
c. Sangat  Baik  lulusan  dengan  nilai  SKEM >2500
2. Fakultas  adalah  bagian  dari  perguruan  tinggi  yang mempelajari  bidang  ilmu  tertentu. Dalam  hal  ini fakultas  di  ITS  terdiri  dari  FMIPA,  FTI,  FTSP, FTK dan FTIF
3. Jalur masuk adalah  jenis-jenis seleksi masuk calon mahasiswa  baru. Terdiri  dari  8 antara lain  sebagai berikut. PMDK  reguler,  PMDK  prestasi,  PKM kemitraan,  PKM  mandiri,  SBMPTN/SNMPTN, Unggulan Mandiri, S1 kerjasama dan UM desain.
4. IPK merupakan indeks prestasi komulatif. Terdapat 3  predikat  yang  diberikan  kepada  lulusan  yang terdiri  dari dengan  pujian,  sangat  memuaskan  dan memuaskan.
5. Prestasi merupakan suatu pencapaian, dalam hal ini prestasi  yang  digunakan  adalah  frekuensi memenangkan suatu event baik  itu  dalam  lingkup jurusan,  fakultas,  institut  maupun  nasional  bahkan internasional.
6. Kegiatan  Organisasi merupakan  kegiatan  yang diadakan  oleh  suatu  organisasi  untuk  mencapai tujuan  dari  organisasi  tersebut  baik  itu  khusus anggotanya  sendiri  maupun  masyarakat  umum sekalipun.  Dalam  penelitian  ini  yang  digunakan
adalah  frekuensi  mengikuti  kegiatan  organisasi baik  itu  dalam  lingkup  jurusan,  fakultas,  institut maupun nasional bahkan internasional.
7. Pelatihan  pengembangan  diri  merupakan  suatu kegiatan  untuk  menembuh  kembangkan  potensi diri. Dalam hal ini yang digunakan adalah frekuensi mengikuti pelatihan baik itu dalam lingkup jurusan, fakultas,  institut  maupun  nasional  bahkan internasional.
8. Forum  komunikasi  ilmiah adalah  suatu  kegiatan yang  membicarakan  informasi  atau  isu-isu  ilmiah. Dalam  hal  ini  yang  digunakan  adalah  frekuensi mengiukuti  forum  ilmiah baik  itu  dalam  lingkup jurusan,  fakultas,  institut  maupun  nasional  bahkan internasional.
9. Dalam analisis deskriptif  peneliti mengkoding poin prestasi, kegitan organisasi,
pelatihan pengembangan  diri  dan  forum  komunikasi  ilmiah menjadi 3 yaitu tidak pernah, pernah dan sering.
a. Tidak  pernah  merupakan  penjabaran  dari kegiatan  yang  diikuti  sebanyak  0  atau  tidak pernah mengikuti kegiatan.
b. Pernah  merupakan  penjabaran  dari  kegiatan yang diikuti sebanyak 1-3 kegiatan.
c. Sering  merupakan  penjabaran  dari  kegiatan yang diikuti sebanyak lebih dari 3.
3.4 Langkah Penelitian Tahap analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  analisis  deskriptif  terhadap  prestasi lulusan mahasiswa
2. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi predikat kelulusan SKEM
mahasiswa  S1  ITS  Surabaya  dengan  menggunkan regresi logistik ordinal.
Langkah-langkahnya sebagai berikut.
a. Melakukan uji Multikolinieritas
b. Melakukan  uji  parsial  antara  variabel  prediktor dengan variabel respon.
c. Melakukan  uji  serentak  antara  variabel  prediktor dengan  variabel  respon  berdasarkan  variabel  yang signifikan pada uji parsial.
d. Melakukan  uji  signifikansi  parameter  dari  setiap model regresi logistik ordinal secara serentak untuk mengetahui  variabel-variabel  prediktor  yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon.
e. Membuat  dan  menginterpretasikan  model  regresi logistik  ordinal  yang  variabelnya  signifikan  pada uji serentak.
f. Melakukan  pengujian  kesesuaian  model  dengan menggunakan statistik uji pearson .
g. Menghitung  dan  menginterpretasikan  ketepatan klasifikasi model.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan ini akan dilakukan analisis regresi logistik  ordinal  dengan  menggunkan  variabel  respon predikat kelulusan SKEM (sangat baik, baik, cukup baik dan cukup)  dan  beberapa  variabel  prediktor.  Data  yang digunakan sebanyak 5613 mahasiswa.
4.1 Karakteristik Lulusan Mahasiswa ITS Surabaya Karakteristik mahasiswa ITS dapat diketahui melalui statistika  deskriptif  sebagai  berikut. Analilis  ini  digunakan untuk menemukan gambaran secara sederhana terhadap data atau lulusan mahasiswa ITS dari berbagai sisi. Pada Gambar 4.1 ITS memiliki lulusan dengan predikat kelulusan SKEM sangat baik  yang cukup banyak yaitu sebanyak  34,24%  hal ini  berarti  sebagian  besar  lulusan  mahasiswa  ITS  angkatan 2008-2010 mempunyai kemampuan soft skill yang tinggi.

## Gambar 1 Persentase Predikat SKEM ITS  angkatan 2008-2010
4.2 Faktor yang Mempengaruhi Predikat SKEM Lulusan Mahasiswa S1 Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pemodelan regresi  logistik  ordinal.  Banyaknya  prediktor  yang digunakan sebanyak 8 variabel dan variabel respon dengan 4 kategori yaitu  cukup,  cukup  baik,  baik  dan  sangat  baik. Tujuan dari pemodelan ini adalah untuk mengetahui faktor- faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  mahasiswa  S1 ITS Surabaya.
4.2.1 Pengujian Independensi
Tabel 3. Uji Indepedensi Variabel Pearson Chi-Square P-value Keputusan Keterangan Fakultas 48,994 0,000 Tolak H 0 Dependen Jenis Kelamin 15,720 0,046 Tolak H 0 Dependen Jalur Masuk 34,659 0,024 Tolak H 0 Dependen IPK 3,847 0,497 Gagal Tolak H 0 Independen Pelatihan 19,918 0,38 Tolak H 0 Dependen Prestasi 20,041 0,33 Tolak H 0 Dependen Forum Ilmiah 20,907 0,031 Tolak H 0 Dependen
Diketahui    bahwa  hanya  ada  7  variabel  yang signifikan. Ini berarti ada hubungan antara variabel prediktor terhadap  variabel  respon.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  P- value yang kurang dari α = 5% atau nilai 2 hitung lebih besar dari ( , ; ) .

## 4.2.2 Pengujian Secara Parsial
Langkah  pertama  dalam  regresi  logistik  ordinal adalah  meregresikan  seluruh  variabel  yang  prediktor  yang diduga  berpengaruh  terhadap  prestasi  mahasiswa,  hingga memperoleh model yang memiliki variabel signifikan.
H 0 : β 1 = β 2 = … = β 8 = 0 H 1 : Minimal ada satu β k ≠ 0, k = 1, 2, …, 8. Hasil pengujian parsial dapat dilihat pada Tabel 4.10.
Tabel 4. Uji Parsial Variabel Kategori Estimasi Wald P-value Fakultas Konstanta (1) -0.792 132.564 0.00
32.66% 33.10% 34.24% CUKUP BAIK SANGAT BAIK
(X 1 ) Konstanta (2) 0.591 74.664 0.000 FMIPA -0.079 1,005 0.316 FTI 0.134 2.312 0.128 FTSP -0.275 10.707 0.001 FTK -0.007 0.005 0.942 Jenis Konstanta (1) -0.685 303.687 0.000 Kelamin Konstanta (2) 0.692 309.695 0.000 (X 2 ) Laki-laki 0.071 2.064 0.151 Jalur Konstanta (1) -0.405 7.852 0.005 Masuk Konstanta (2) 0.974 45.057 0.000 (X 3 ) Unggulan Mandiri -0.083 0.075 0.784 PKM Kemitraan 0.141 0.709 0.4 PKM Mandiri 0.328 4.435 0.035 PMDK Prestasi 0.347 4.043 0.044 PMDK Reguler 0.389 5.897 0.015 S1 Kerjasama 0.296 2.267 0.132 SBMPTN 0,355 5.711 0.017 Pelatihan Konstanta (1) -0.682 247.430 0.000 (X 5 ) Konstanta (2) 0.695 256.763 0.000 0.011 1.675 0.196 Prestasi Konstanta (1) -0.690 465.440 0.000 (X 6 ) Konstanta (2) 0.688 463.412 0.000 0.037 5.529 0.019 Forum Konstanta (1) -0.699 395.720 0.000 Ilmiah Konstanta (2) 0.677 372.920 0.000 (X 7 ) 0,010 1.425 0.233 Kegiatan Konstanta (1) -0.577 230.179 0.00 Organisasi Konstanta (2) 0.806 431.102 0.00 (X 8 ) 0.041 33.30 0.00
*) Signifikan untuk α = 5%
Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui  bahwa terdapat beberapa  variabel  yang  signifikan  terhadap  variable  respon yaitu fakultas, jalur masuk, kegiatan organisasi dan prestasi. Terdapat  4  variabel  prediktor  yang  tidak  signifikan  yaitu jenis kelamin, IPK, pelatihan dan forum ilmiah. Interpretasi variabel yang tidak signifikan adalah variabel tersebut tidak ada  hubungan  dalam  menentukan  predikat  kelulusan mahasiswa.
Pengujian parsial memperoleh nilai odds ratio untuk lulusan  mahasiswa  dengan  Fakultas  Teknologi  Sipil  dan perencanaan sebesar exp(-0,275) = 0.760 yang berarti bahwa Fakultas Teknik Sipil memiliki resiko mendapat nilai SKEM dengan  predikat  sangat  baik  dibanding  mendapat  nilai SKEM  cukup  atau  baik  sebesar 0.760  kali  lebih  kecil dibandingkan dengan  Fakultas Teknologi Informasi (FTIF). Untuk  mahasiswa  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  memiliki odds  ratio sebesar  exp(0,071)  =  1.074  yang  menunjukkan bahwa  lulusan  yang  berjenis  kelamin  laki-laki  memiliki memiliki  resiko mendapat  nilai  SKEM  dengan  predikat sangat  baik  dibanding  mendapat  nilai  SKEM  cukup  atau baik  sebesar 1.074  kali  lebih  besar  dibandingkan  denan lulusan  dengan  jenis  kelamin  perempuan.  Jalur  masuk melalui  unggulan  mandiri  mempunyai odds  ratio sebesar exp(-0,083)  =  0.92 yang  menunjukkan  bahwa  jalur  masuk melalui  program  unggulan  mandiri mempunyai  memiliki resiko mendapat  nilai  SKEM  dengan  predikat  sangat  baik dibanding  mendapat  nilai  SKEM  cukup  atau  baik  sebesar 0.92 kali  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  jalur  masuk melalui program UM desain.
4.2.3 Pengujian Secara Serentak Pada pengujian serentak ini, variabel yang dimasukan adalah  variabel-variabel  yang  telah  signifikan  pada  uji parsial sebelumnya, dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Uji Serentak Varibel Signifikan Variabel Kategori Estimasi Wald P-value Predikat Konstanta (1) -1.699 15,346 0.00 SKEM  (y) Konstanta (2) 0.723 17.918 0.00 Fakultas FMIPA -0.173 4.440 0.035 (X 1 ) FTI 0.048 0.251 0.617 FTSP -0.340 14.896 0.000 FTK -0.014 0.018 0.894 Jalur Unggulan Mandiri -0.322 1.095 0.295 Masuk (X 3 ) PKM Kemitraan -0.140 0.642 0.423 PKM Mandiri 0.072 0.194 0.659 PMDK Prestasi 0.001 0.000 0.995 PMDK Reguler -0.020 0.012 0.911 S1 Kerjasama -0.065 0.100 0.752 SBMPTN 0.037 0.054 0.816 Prestasi (X 6 ) 0.028 3,101 0.078 KegOrg (X 8 ) 0.041 31.585 0.00
*) Signifikan untuk α = 5%
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui variabel yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  predikat  SKEM adalah variabel-variabel yang memiliki nilai p_ value kurang dari alfa yaitu  sebesar  0,05  karena  merupakan  batas kesalahan  yang  ditoleransi,  sehingga  diputuskan  tolak  H 0. Terdapat 3 variabel  yang  signifikan  yaitu fakultas, prestasi, dan kegiatan organisasi.
Setelah mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh  langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  fungsi logit yangdigunakan untuk menghitung peluang model logit.
8 041 , 0 6 028 , 0 1 014 , 0 1 34 , 0 ) ( 1 0480 , 0 1 173 , 0 699 , 1 ) ( 1 ) 4 ( ) 3 ( 2 ) 1 ( x x x x x x x g
        8 041 , 0 6 028 , 0 1 014 , 0 1 34 , 0 ) ( 1 0480 , 0 1 173 , 0 723 , 0 ) ( 2 ) 4 ( ) 3 ( 2 ) 1 ( x x x x x x x g
      
Setelah  mengetahui  funsi  logit,  dapat  dilakukan perhitungan peluang untuk mendapatkan peluang berdasarkan variabel yang dikehendaki. Nilai peluang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Peluang Fungsi Model Peluang cukup baik sangat 0,157 0,520 0,323 0,138 0,505 0,357 0,162 0,524 0,314 0,143 0,510 0,347 0,143 0,509 0,348 0,138 0,505 0,357 0,182 0,533 0,285
Nilai odds  ratio untuk  variabel  fakultas  dengan kategori  FMIPA  mempunyai  nilai  sebesar  0.841  yang artinya, lulusan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam    memiliki  resiko  mendapat  predikat  SKEM  sangat baik dibandingkan mendapat predikat  SKEM cukup, cukup baik  atau  baik  0.841  kali  lebih  kecil  dibandingkan  lulusan Fakultas  Teknologi  Informasi.  Sedangkan  pada  FTSP mempunyai  nilai odds  ratio sebesar  0.712  yang  artinya,
lulusan  Fakultas  Teknik  Sipil  dan  Perencanaan  memiliki resiko  mendapat  predikat  SKEM  sangat baik  dibandingkan mendapat  predikat  SKEM  cukup,  cukup  baik  atau  baik 0.712  kali  lebih  kecil  dibandingkan  lulusan  Fakultas Teknologi Informasi.
Nilai odds  ratio untuk  variabel  jalur  masuk  dengan kategori  program  unggulan  mandiri  mempunyai  nilai sebesar  0.725  yang  artinya,  lulusan  program  unggulan mandiri  memiliki  resiko  mendapat  predikat  SKEM  sangat baik dibandingkan mendapat predikat  SKEM  cukup, cukup baik  atau  baik  0.725  kali  lebih  kecil  dibandingkan  UM Desain.
Pengujian  secara  serentak  juga  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  model  telah  signifikan  berdasarkan faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  predikat  SKEM lulusan mahasiswa ITS angkatan 2008-2010.
Tabel 7 Uji Likelihood Ratio Model -2 Log Likelihood Chi-Square df Sig. Intercept Only 4862.068 Final 4786.655 75.413 13 0.000
Berdasarkan tabel 7 dapat diketahui bahwa pengujian secara serentak,  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 yang  artinya  bahwa koefisien  nilai  β  signifikan  terhadap  model  regresi  logistik ordinal.
4.3 Uji Kesesuaian Model
Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah persamaan  model  yang  telah  dibentuk  sesuai.  Statistik  uji yang  digunakan  adalah  uji pearson dengan  hipotesis sebagai berikut.
H 0 :  Model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)
H 1 :  Model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  yang  nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)

## Tabel 8. Uji Kesesuaian Model
Dari  tabel  8 dapat  disimpulkan  bahwa  model    sesuai atau  tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  antara  hasil  observasi dengan  kemungkinan  hasil  prediksi  model  karena  nilai p_ value lebih  besar  dari  alfa  yaitu  0,084  lebih  besar dibandingkan  dengan  0,05  sehingga  didapatkan  keputusan Tolak H 0 .

## 4.4 Ketepatan Klasifikasi Model
Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai ketepatan  klasifikasi  antara  nilai  sebenarnya  dengan  nilai prediksi yang diperoleh dari model yang telah dibentuk.
Tabel 9. Ketepatan Klasifikasi Observasi Prediksi Total Ketepatan Klasifikasi 1 2 3 1 857 63 913 1833 63,35% 2 730 75 1053 1858 3 712 85 1125 1922 Total 2299 223 3091 5613
Berdasarkan tabel 9 didapatkan hasil bahwa Ketepatan klasifikasi model diperoleh sebesar 63,35%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Pada analisis dan pembahasan data terhadap faktor- faktor yang mempengaruhi skem lulusan mahasiswa S1 ITS Surabaya, maka diperoleh hasil sebagai berikut.
1. Karakteristik  mahasiswa  ITS  menunjukkan  bahwa predikat  kelulusan  yang  paling  banyak  adalah  sangat baik. Untuk lulusan yang berjenis kelamin pria, FMIPA, FTK, IPK sangat memuaskan predikat SKEM cenderung meningkat  dari  predikat  SKEM  cukup  hingga  predikat SKEM  sangat  baik.  Begitu  juga  lulusan  yang  tidak pernah  mengikuti  pelatihan,  lulusan  yang  tidak berprestasi dan lulusan yang sering mengikuti organisasi predikat SKEM cenderung meningkat juga.
2. Secara  pengujian  serentak,  faktor  yang  berpengaruh adalah  fakultas,  prestasi  dan  kegiatan  organisasi. Ketepatan  klasifikasi  dari  model  serantak  yang didapatkan  sebesar  63,35%,  yang  berarti  sudah  cukub baik.
B. Saran
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  penulis setelah penelitian ini dilakukan untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut.
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  perlu  dikaji lagi tentang variabel lain yang belum tercantum dalam penelitian misalkan lama studi.
2. Perlunya  sosialisasi  kepada  mahasiswa  mengenai kewajiban  untuk  mencantumkan  semua  nilai  SKEM yang pernai diraih selama kuliah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Anon.,  n.d.  Peraturan  Institus  Teknologi  Sepuluh Nopember  nomor  :  05942/I2/KM/2010  tentang pedoman pelaksanaan SKEM pada tahun 2010.
[2].  Illah,  Sailah.,  2008, Pengembangan Soft Skills Di Perguruan Tinggi. Jakarta : Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi.
[3] Hosmer, D.W. & Lemeshow, S., 2000. Applied Logistic Regression . New York: John Wiley & Sons, Inc.
[4]  Agresti,  A.,  1990. Categorical  Data  Analysis .  New York: John Wiley & Sons, Inc.
Chi-Square df Sig. Pearson 2560.314 2436 0,084