Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan Volume 5, No 2, September 2017 (212-219)
Online: http://journal.uny.ac.id/index.php/jamp

## PATH ANALYSIS TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI SISWA
Rezzy Eko Caraka 1, 2 , Sugiarto 3
1 School of Mathematical Sciences, Faculty of Science and Technology, The National University of Malaysia, Malaysia
2 Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia
3 Kepala Sekolah Menengah Atas Negeri 2 Karimun (SMAN 2) Kabupaten Karimun, Kepulauan Riau, Indonesia rezzyekocaraka@gmail.com

## Abstrak
Pendidikan  merupakan  aspek  fundamental  yang  perlu  diperhatikan    Tujuan  utama  dari pendidikan  adalah  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM)  baik  secara  personal maupun  komunal.  Pencerminan  dari  kualitas  SDM  yang  unggul  salah  satunya  diindikasikan dengan  pencapaian  prestasi  seorang  individu  pada  saat  menempuh  pendidikan  mulai  dari tingkat dasar hingga tingkat tinggi.  Prestasi belajar siswa dipengaruhi oleh faktor yang berasal dari dalam diri dan fakor yang berasal dari luar diri siswa. Faktor yang terdapat dalam diri siswa adalah intelegensi, motivasi, minat, bakat, kondisi fisik, sikap dan kebiasaan siswa. Sedangkan yang  termasuk  faktor  yang  berasal  dari  luar  diri  siswa  adalah  keadaan  sosial  ekonomi, lingkungan,  sarana  dan  prasarana,  guru  dan  cara  mengajarnya.  Pada  penelitian  ini  digunakan analisis  jalur  yang  merupakan  bentuk  modifikasi  dari  analisis  regresi  dimana  variabel  bebas yang  diteliti  tidak  hanya  mempengaruhi  variabel  terikat  secara  langsung,  tetapi  juga  dapat mempengaruhi  variabel  tersebut  secara  tidak  langsung.  Variabel-variabel  bebas  tersebut memiliki pengaruh langsung dan pengaruh tak langsung terhadap variabel terikat. Berdasarkan hasil pembahasan, diperoleh kesimpulan bahwa  untuk meningkatkan nilai rata-rata UN variable uang saku dan lama akses internet menjadi hal yang perlu diperhatikan oleh guru dan juga pihak lainnya yang terlibat pada pendidikan selain itu diketahui dari pengaruh tidak langsung.
Kata kunci : prestasi, siswa, analisis jalur, pendidikan

## PATH ANALYSIS ON FACTORS INFLUENCING STUDENTS ACHIEVEMENT
Rezzy Eko Caraka 1, 2 , Sugiarto 3
1 School of Mathematical Sciences, Faculty of Science and Technology, The National University of Malaysia, Malaysia 2 Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia
3 Kepala Sekolah Menengah Atas Negeri 2 Karimun (SMAN 2) Kabupaten Karimun, Kepulauan Riau, Indonesia rezzyekocaraka@gmail.com

## Abstract
On the one hand, education is a fundamental aspect to pay attention. The main purpose of education is the improvement of the quality of human resources (HR) both personal and communal. The reflection of the superior quality of human resources is indicated by the achievement of individual achievement at the time of education starting from the basic level to high level. Student achievement is influenced by factors that come  from  within  self  and  that  comes  from  outside.  The  factors  contained  within  students  is  the intelligence, motivation, interests, talents, physical conditions, attitudes and habits. Likewise, the factors that  come  from  outside  the  student  is  the  socio-economic  conditions,  environment,  facilities  and infrastructure, teachers and how to teach. Apart from that, In this study, we used path analysis which is a modified form of regression analysis where the independent variables studied not only affect the dependent variable directly but also can affect the variable indirectly. These independent variables have a direct and indirect effect on the dependent variable. Based on the results of the discussion, it can be concluded that to increase the average of the national exam (UN) the variable of allowance and time of internet access become primary factors that need to be considered by teachers and also other parties involved in education other than it is known from indirect influence.
Keywords: Achievement, Student, Path Analysis, Education

## Pendahuluan
Indonesia  bersiap  untuk  meningkat- kan  kesejahteraan,  menghindari  diri  dari terperangkap di zona negara berpenghasil- an menengah, dan bertekad untuk tak me- ninggalkan siapapun dalam upayanya me- ngejar  negara-negara  berpenghasilan  ting- gi.  Semua  ini  adalah  cita-cita  yang  am- bisius.  Untuk  mewujudkan  tekat  tersebut maka  pendidikan  merupakan  aspek  yang perlu  diperhatikan.  Tekat  tersebut  juga tertuang dalam Undang-Undang Nomor 20 Tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional pasal 6 ayat (1) (Depdiknas, 2003) menyebutkan  bahwa  setiap  warga  negara yang berusia 7-15 (tujuh sampai dengan li- ma belas) tahun wajib mengikuti pendidik- an  dasar.  Undang-Undang  Nomor  20  Ta- hun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan  Na- sional  pasal  34  ayat  (2)  (Depdiknas,  2003) menyebutkan  bahwa  Pemerintah  dan  pe- merintah  daerah  menjamin  terselenggara- nya  wajib  belajar  minimal  pada  jenjang pendidikan  dasar  tanpa  memungut  biaya, sedangkan  dalam  ayat  (3)  menyebutkan bahwa  wajib  belajar  merupakan  tanggung jawab  negara  yang  diselenggarakan  oleh lembaga pendidikan pemerintah, pemerin- tah  daerah,  dan  masyarakat.  Konsekuensi dari  amanat  undangundang  tersebut  ada- lah Pemerintah dan pemerintah daerah wa- jib  memberikan  layanan  pendidikan  bagi seluruh  siswa  pada  tingkat  pendidikan dasar (SD dan SMP) serta sekolah lain yang sederajat.
Dana  BOS  salah  satu  porgram  pe- merintah yang dapat digunakan untuk me- nunjang prestasi siswa di sekolah. Besaran dana  BOS  yang  diterima  oleh  setiap  seko- lah  akan  berbeda-beda  sesuai  dengan  ke- butuhan  nyata  dari  sekolah  yang  dinilai urgen oleh pemerintah. Perbedaan ini ber- tujuan  agar  dana  dapat  digunakan  secara maksimal  untuk  meningkatkan  prestasi belajar  siswa.  Aplikasi  penggunaan  dana ini  secara umum mencakup seluruh aspek yang  diperlukan.  Aspek  yang  dimaksud adalah  penyelenggaraan  pendidikan  oleh sekolah  hingga  keperluan  pribadi  peserta didik  dalam  menunjang  kelancarannya mengikuti proses belajar di sekolah.
Beberapa  penelitian  terdahulu  ten- tang dana BOS seperti yang dilakukan oleh Diputra  &  Indra  (2010) mendapatkan  ke- simpulan  bahwa variabel  bantuan  opera- sional sekolah, kemampuan ekonomi orang tua  dan  rata-rata  masa kerja  guru  baik  se- cara simultan maupun parsial berpengaruh signifikan  terhadap  prestasi  belajar  siswa Sekolah Dasar Negeri di Kota Denpasar.
Caraka & Sugiarto (2017) melakukan pemodelan dana bos terhadap prestasi pel- ajar  dan  didapatkan  kesimpulan  bahwa rata-rata  nilai  rapot  siswa  dan  siswi  me- miliki hubungan yang positif apabila dana BOS  digunakan  untuk  penggunaan  per- pustakaan,  pembelajaran  dan  ekstrakuri- kuler  siswa,  dan  siswa  miskin.  Sedangkan hubungan jasa dan penerimaan siswa baru memiliki hubungan yang negative.
Salah satu analisis  statistik yang da- pat  digunakan  untuk  menganalisis  hu- bungan  sebab  akibat  dan  pengaruh  lang- sung  maupun  tidak  langsung  dari  bebe- rapa  variabel  adalah  analisis  jalur  ( Path Analysis ). Pada level  pendidikanyang lebih tinggi  di  Universitas  (Hakam,  2015)  mela- kukan  analisis  prestasi  belajar  diukur  de- ngan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif). Fak- tor-faktor  yang  mempengaruhi  IPK  antara lain  uang  saku,  usia,  nilai  UN  SMA,  ba- nyak  organisasi,  lama  internet,  lama  bel- ajar. Pada penelitian ini peneliti melakukan pengembangan  dan  diapplikasikan  pada tingkat pendidikan sekolah menengah atas dengan  mempertimbangkan  variabel  lama belajar,  usia,  lama  penggunaan  internet, rata-rata  nlai  rapor,  rata-rata  nilai  ujian nasional  dan  juga  banyak  ekskul  yang  di- ikuti oleh siswa.

## Analisis Regresi
Analisis  regresi  menurut  Bates  & Watts (1988) adalah analisis yang berkena- an  dengan  studi  ketergantungan  satu  va- riabel yaitu variabel tidak bebas ( dependent variables ) pada satu atau lebih variabel lain, variabel yang menjelaskan ( independent va- riables )  dengan  tujuan  menaksir  atau  me- ramalkan nilai rata-rata dari variabel tidak bebas  apabila  nilai  variabel  yang  mene- rangkan  sudah  diketahui.  Variabel  yang
menerangkan sering disebut variabel bebas (independent variable ).  Bentuk regresi linier merupakan bentuk regresi yang paling se- ring digunakan. Menurut model regresi li- nier dengan satu variabel bebas X dan satu variabel  tak  bebas  Y  disebut  regresi  linier sederhana, dengan bentuk persamaan:
Y i = b 0 + b 1 X i +e i (1)
dengan i = 1,2,3,…,n
Asumsi-asumsi  untuk  model  regresi linier  adalah  sebagai  berikut  (Atkinson, 1986):
1. E(e i |X i ) = 0
Artinya  nilai  yang  diharapkan  dari  e i tergantung pada X i tertentu adalah nol.
2. Cov (e i ,e j )  = E[e i – E(e i )][e i – E(e j )] = E(e i e j ) = 0 dengan i ≠ j Biasa  dikenal  dengan  sebutan  asumsi tidak  adanya  korelasi  berurutan  atau tidak ada autokorelasi.
3. Var(e i |X i )   = E[e i – E(e i )] 2 = E(e i2 ) = σ 2 Menyatakan  asumsi  homoskesdastisitas atau varian sama. Apabila dalam persama- an regresi tercakup dua variabel atau lebih (termasuk  variabel  tak  bebas  Y),  maka regresi  ini  disebut  regresi  linier  berganda ( multiple  linear  regression ).  Bentuk  umum dari  persamaan  regresi  linier  berganda dengan variabel tak bebas Y dan k variabel X 1 , X 2 , X 3 , …, X k adalah:
Y i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + b 2 X 3i + … + b k X ki + e i (2)
dengan
i = 1,2,3,…,n b 0 = intersep
b 1 , b 2 , …, b k = koefisien regresi e i = unsur gangguan i = observasi ke i n = besarnya sampel
Secara  sederhana  dapat  dikatakan bahwa e i menyatakan selisih antara nilai Y
yang sebenarnya dengan nilai taksiran dari regresi.  Misalkan  variabel  dependen  dari su-atu  model  dilambangkan  dengan  Y, maka:
e i = Y i – Ŷ i (3)
Sedangkan  untuk  model  regresi  linier 3 variabel atau lebih menggunakan asumsi- asumsi sebagai berikut:
1. E(ε i ) = 0 untuk setiap i = 1,2,..,n Artinya, rata-rata kesalahan pengganggu adalah nol. 2. Kov (ε i ,ε j ) = 0, dengan i ≠ j Artinya  tidak  terdapat  korelasi  antara kesalahan pengganggu.
3. Var(ε i ) = σ 2
Artinya  setiap  kesalahan  pengganggu memiliki  varian  yang  sama  (asumsi homoskedastisitas)
4. Tidak  terdapat  kolinieritas  ganda (multikolinieritas)  diantara  variabel bebas X.
Asumsi  heteroskedastisitas  dapat  di- uji  dengan  menggunakan  uji  Glejser  ( Glej- ser  Test )  (Furno,  2005).  Nilai  kesalahan penganggu atau residual dari regresi diberi harga  mutlak.  Untuk  pembuktian  tidak adanya multikolinieritas dapat mengguna- kan nilai VIF ( Variance Inflacion Factor ). Jika nilai  VIF  lebih  besar  dari  10,  maka  dapat diindikasikan  terjadi  gejala  multikolinieri- tas  Untuk  Asumsi  Autokorelasi  dapat  di- ketahui  dengan  uji  d Durbin-Watson yang kemudian  nilai  dw  dibandingkan  dengan nilai  dU  dan  dL  yang  terdapat  pada  tabel Durbin Watson. Asumsi normalitas diuji de- ngan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov (Conover, 1971).
Analisis Jalur ( path analysis)
Land (1969) menjelaskan bahwa Path Analysis ialah suatu teknik untuk mengana- lisis  hubungan  sebab  akibat  yang  terjadi pada  regresi  berganda  jika  variabel  be- basnya mempengaruhi variabel tergantung tidak  hanya  secara  langsung  tetapi  juga secara  tidak  langsung.  Regresi  dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu
model  sebagai  variabel  tergantung  (pem- beri  respon)  sedang  yang  lain  sebagai  pe- nyebab. Analisis Jalur ( Path Analysis ) biasa digunakan  dalam  ilmu  sosial,  ekonomi, dan  ilmu-ilmu  yang  mempelajari  tentang perilaku  manusia.  Seperti  halnya  analisis regresi, analisis jalur juga digunakan untuk melihat dan  menentukan variabel  apa saja atau  jalur  mana  saja  yang  dihipotesiskan memiliki  unit  satuan  yang  berbeda-beda sehingga perlu dilakukan standardisasi un- tuk menjadikan semua unit satuan dari va- riabel yang akan hilang dan  skala tiap va- riabel akan seragam.  Analisis jalur dibuat untuk mempresentasikan hubungan kausal antarvariabel  ke  dalam bentuk  gambar  se- hingga  semakin  mudah  terbaca.  Untuk mempermudah  memahami  istilah-istilah dalam analisis jalur, dapat digunakan con- toh diagram jalur pada Gambar 1.
Model diagram jalur adalah suatu di- agram yang menghubungkan antara varia- bel  bebas,  perantara  dan  tergantung  yang ditunjukkan  dengan  menggunakan  anak
panah. Diagram jalur adalah bentuk grafik dari  keseluruhan  hubungan  yang  ada  da- lam konstruksi model. Diagram jalur disu- sun  berdasarkan  pengetahuan  secara umum  (teoritis)  dengan  mempertimbang- kan  dasar  hubungan  kausal  antarpeubah dan  berdasarkan  pertimbangan-pertim- bangan  dari  penelitian  sebelumnya  atau berdasarkan perkiraan-perkiraan dasar un- tuk  mempermudah  analisis  jalur.  Variabel exogenous merupakan semua variabel yang dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya. Variabel  ini ber- fungsi  sebagai  variabel  bebas  atau  penye- bab  (Contoh:  variabel  X 1 dan  X 2 terhadap Y 1 dalam  sub  struktur  I,  dan  variabel  Y 1 terhadap  Y 2 dalam  sub  struktur  II).  Varia- bel endogenous merupakan  variabel  yang mempunyai  anak  panah  yang  menuju  ke arahnya  (variabel  Y 1 untuk  sub  struktur  I dan  variabel  Y 2 untuk  sub  struktur  II). Variabel yang termasuk di dalamnya ialah mencakup  semua  variabel  perantara  dan tak bebas.
Gambar 1. . Diagram Jalur Pada Penelitian
𝜌 𝑌 3 𝑋 4 𝜌 𝑌 2 𝑌 1 𝜌 𝑌 3 𝑋 3 𝜌 𝑌 3 𝑋 2 𝜌 𝑌 2 𝑋 4 𝜌 𝑌 3 𝑌 2 𝜌 𝑌 3 𝑌 1 𝜌 𝑌 3 𝑋 1 𝑟 𝑋 1 𝑋 4 𝑟 𝑋 2 𝑋 4 𝑟 𝑋 1 𝑋 3 𝑟 𝑋 3 𝑋 4 𝑟 𝑋 2 𝑋 3 𝑟 𝑋 1 𝑋 2 Usia Rata-rata raport Lama Internet Lama Belajar Rata-rata nilai UN Uang Saku Banyak Ekskul 𝜌 𝑌 1 𝑋 1 𝑒 1 𝑒 3 𝑒 2
Koefisien  jalur  (ρ)  adalah  koefisien regresi  standar  yang  menunjukkan  penga- ruh  langsung  dari  suatu  variabel  bebas terhadap  variabel  tergantung  dalam  suatu model jalur tertentu ( 1 1 dan 1 2 untuk sub  struktur  I  serta 2 1 , 2 2 ,  dan 2 1 untuk  sub  struktur  II). Direct  Effect (DE) adalah  pengaruh  langsung  yang  dapat dilihat  dari  koefisien  jalur  dari  variabel eksogen ke variabel endogen. Misalnya va- riabel X 1 dan X 2 terhadap Y 1 , serta variabel X 1 ,  X 2 ,  dan  Y 1 terhadap  variabel  Y 2 .f. Indirect  Effect (IE)  adalah  urutan  jalur melalui  satu  atau  lebih variabel  perantara. Sebagai contoh pengaruh variabel X 1 terha- dap  Y 2 melalui  variabel  Y 1 dan  pengaruh variabel X 2 terhadap Y 2 melalui variabel Y 1 . R esidue mencerminkan adanya varian yang tidak  dapat  diterangkan  atau  pengaruh dari  semua  variabel  yang  tidak  terukur ditambah  dengan  kesalahan  pengukuran (e 1 dan  e 2 pada  Gambar  1)  yang  mereflek- sikan  penyebab  variabilitas  yang  tidak  di- ketahui pada hasil analisis. Struktur model dasar dari analisis jalur adalah:
(4)
Model  analisis  jalur  dibedakan  men- jadi  2  model(Lleras,  2005)  yaitu  model  re- kursif  dan  model  nonrekursif.  Model  re- kursif  terbentuk  apabila  hubungan  yang terjadi  adalah  hubungan  satu  arah  (tidak dapat  berbalik).  Sedangkan  model  non- rekursif  terbentuk  apabila  hubungan  yang terjadi  adalah  hubungan  dua  arah  atau dapat berbalik.
Asumsi  analisis  jalur  adalah  sebagai berikut:
1. Hubungan antarvariabel dalam model adalah  linier,  sebab  akibat  dan  aditif. Linier  maksudnya  hubungan  antar- variabel  bersifat  linier.  Sebab  akibat (kausal)  yaitu  menunjukkan  adanya model  sebab  akibat  dimana  urutan kejadian akhirnya menuju pada variasi dalam variabel dependen ( endogenous ). Aditif maksudnya tidak terdapat efek- efek interaksi.
2. Semua error  tidak berhubungan atau berkorelasi dengan yang lain dalam model.
3. Hanya terdapat hubungan kausal satu arah dalam model.
4. Variabel diukur dengan menggunakan skala interval.
5. Variabel  yang  diamati  diasumsikan diukur tanpa kesalahan.
6. Model  yang  digunakan  diasumsikan atau dispesifikasikan secara tepat, yai- tu dengan memasukkan semua penye- bab ke dalam model

## Hasil dan Pembahasan
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  yang diperoleh  dari  subjek  penelitian  dengan cara  menyebarkan  kuesioner  terhadap  sis- wa kelas XII yang sudah lulus Ujian Nasio- nal.  Adapun  hubungan  kausal  antara  va- riabel dapat dilihat pada gambar 2. Tahap awal  pembentukan  model  adalah  penelliti merencanakan  model  awal  yang  akan terbentuk dengan membuat diagram jalur. Terlebih dahulu dengan mengelompokkan variabel  mana  yang  menjadi  variabel endogen, dan variabel mana yang menjadi variabel  eksogen.v  Mencari  nilai  korelasi antarvariabel.  Menghitung  besar  koefisien jalur  dengan  mengalikan  invers  matriks korelasi  antarvariabel  eksogen  dengan matriks  korelasi  antara  variabel  eksogen dengan  variabel  endogen.  Pengujian  kese- suaian model dan koefisien jalur. Koefisien yang  tidak  signifikan  secara  statistik, dikeluarkan  dari  model.  Pengujian  asumsi analisis jalur. Jika memenuhi asumsi maka bisa  dilanjutkan  ke  langkah  berikutnya. Jika  belum  memenuhi  asumsi  maka  harus dilakukan penanganan pelanggaran asum- si.  Menentukan  besar  pengaruh  tak  lang- sung  dan  pengaruh  total  dari  masing-ma- sing  variabel  eksogen  terhadap  variabel endogen yang dipengaruhi dan melakukan interpretasi model akhir yang diperoleh.
Sebelum dilakukan perhitungan koe- fisien jalur, terlebih dahulu melakukan pe- rancangan  diagram  jalur  model  awal.  Pe- rancangan diagram jalur model awal dibu-
at berdasarkan pengetahuan secara umum (teoritis) dengan mempertimbangkan dasar hubungan kausal antarvariabel dan berda- sarkan  pertimbangan-pertimbangan  pene- litian  sebelumnya  atau  berdasarkan  perki- raan-perkiraan dasar. Berikut diagram jalur model  awal  yang  dihasilkan  dapat  dilihat pada Gambar.2. Berdasarkan analisis dapat dilihat pengaruh hubungan antara masing- masing variabel yang digunakan dalam pe- nelitian ini.
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat be- sar  pengaruh  masing-masing  variable.  La- ma  internet  pada  penelitian  ini  memiliki maksud bahwa seberapa sering mengguna-
kan  internet  (jam/hari).  Selain  itu  respon- den  yang  diambil  adalah  merupakan  pel- ajar  dalam  rumpuan  sains  dan  juga  sosial yang  telah  diambil  berdasarkan  teknik sampling secara acak ( random ). Pada tabel 2 juga dapat dilihat bahwa uang saku siswa memiliki  hubungan  pengaruh  yang  besar terhadap  lama  internet dan  juga  lama bel- ajar siswa. Terdapat hubungan yang positif antara  usia  dengan  rata-rata  nilai  ujian nasional,  terdapat  hubungan  yang  positif antara rata-rata nilai rapor dengan rata-rata nilai  ujian  nasional.  Diagram  model  akhir dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2. Hubungan Kausal Instrumen Penelitian
Tabel 1. Besar Pengaruh setiap variable Arah Hubungan Pengaruh Langsung Pengaruh Tak Langsung Pengaruh Total Uang Saku Lama Internet Uang Saku Lama Belajar Uang Saku Rata UN Banyak Ekskul           Lama Belajar Lama Internet Lama Belajar Usia Rata UN Rata Rapor Rata UN Banyak Ekskul Rata UN Lama Internet Rata UN Lama Belajar Rata UN 0,56 0 0 0,09 0,10 0,27 0,56 -0,18 -0,27 0,24 0 0,33 -0,41 0,20 0 0 0 -0,20 0.55 0 0,5 0,33 -0,41 0,29 -0,10 0,27 0,56 -0,38 0,28 0,24

## Simpulan
Berdasarkan analisis dapat disimpul- kan  bahwa  secara  statistika  dapat  diketa- hui besarnya dilai pengaruh antara variabel tersebut.  Untuk  meningkatkan  nilai  rata- rata UN variable uang saku dan lama akses internet menjadi  hal yang perlu diperhati- kan oleh guru dan juga pihak lainnya yang terlibat  pada  pendidikan.  Selain  itu,  siswa mendapatkan softskill dari ekstrakurikuler yang  diselenggarakan  oleh  sekolah.  Oleh karena  itu  penyediaan  fasilitas  dan  pem- bimbing yang memadai harus diperhatikan

## Daftar Pustaka
Atkinson,  a C. (1986). Regression diagnostics. Encyclopedia of Statistical Sciences , 7 , 689–694.
https://doi.org/10.4135/97814129856
04
Bates, D. M., & Watts, D. G. (1988). Review of linear regression. Nonlinear
Regression Analysis and Its Applications , 1–31. https://doi.org/10.1002/97804703167 57.ch1
Caraka, R. E., & Sugiarto. (2017). Pemodelan penggunaan dana BOS terhadap rata-rata nilai rapot. In M. A. Dr. Nurul Imam, Dr. Bambang Hermanto, Dr. Syarifan Nurjan (Ed.), Semangat Publikasi Dalam Membangun Peradaban Negeri (pp. 144–164). Penerbit Wade.
Conover, W. J. (1971). Practical nonparametric statistics. The Statistician . https://doi.org/10.2307/2986830
Depdiknas. Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional (2003). Jakarta.
Diputra, S., & Indra, G. (2010). Analisi pengaruh dana bantuan operasional sekolah (BOS), rata-rata masa kerja guru, dan rasio siswa tidak mampu terhadap prestasi belajar siswa sekolah dasar negeri di Kota Denpasar. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 2 (1).
Furno, M. (2005). The Glejser test and the median regression. Sankhya: The Indian Journal of Statistics , 67 (2), 335–358.
𝑒 1 𝜌 𝑌 3 𝑋 4 =−0,38 0,4 𝜌 𝑌 2 𝑌 1 =−0,10 𝜌 𝑌 3 𝑋 3 =0,56 𝜌 𝑌 3 𝑋 2 =0,27 𝜌 𝑌 2 𝑋 4 =0,99
𝜌 𝑌 3 𝑌 2 =0,24 𝜌 𝑌 3 𝑌 1 =−0,27 −0, 58 −0,022 0,55 −0,20 −0,4 Usia Rata-rata rapot Lama Internet Lama Belajar Rata-rata UN Uang Saku Banyak Ekskul 𝜌 𝑌 1 𝑋 1 =0,56 𝑒 3 𝑒 2
Hakam, M. (2015). Analisis jalur terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi indeks prestasi kumulatif (IPK) mahasiswa statistika UNDIP . Skripsi. Universitas Diponegoro Semarang.
Land, K. C. (1969). Principles of path analysis. Sociological Methodology ,
1 (1969), 3–37.
https://doi.org/10.2307/270879
Lleras, C. (2005). Path analysis. Encyclopedia of Social Measurement . https://doi.org/http://dx.doi.org/10 .1016/B0-12-369398-5/00483-7