## PENGARUH IPK DAN MASA STUDI TERHADAP WAKTU TUNGGU MENDAPATKAN PEKERJAAN
Trismawati Piga Kiri 1* , Astri Atti 1
1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains danTeknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
*Penulis Korespondensi: alikeindah2019@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model  regresi  linier  berganda  mengenai pengaruh  IPK  dan  masa  studi  terhadap  waktu    tunggu  mendapatkan  pekerjaan,  dan variabel  yang  paling  signfikan  dalam  mempengaruhi  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif.  Subjek penelitian  ini  adalah  Alumni  Prodi  Matematika  FST  UNDANA  dengan  pengambilan sampel  sebanyak  95  responden.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah kuesioner.  Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linier  berganda. Hasil  penelitian  ini  adalah  model  regresi  linier  berrganda  untuk  pengaruh  IPK  dan masa  studi  terhadap  waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  pertama  yakni  Y=0,555- 0,080X 1 +0,021X 2 ,  dan  tidak  ada  variabel  yang  dominan  dalam  mempengaruhi  waktu tunggu  mendapatkan  pekerjaan  karena  berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  secara parsial  IPK  dan  masa  studi  Alumni  Prodi  Matematika  FST  UNDANA  tidak mempengaruhi waktu tunggu mendapatkan pekerjaan pertama.
Kata Kunci: IPK, Masa Studi, Waktu Tunggu Mendapatkan Pekerjaan.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  instrument  utama  dalam  menghasilkan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas.  Diharapkan  semakin  tinggi  jenjang  pendidikan  yang ditempuh  oleh  seseorang,  maka  tentu  semakin  tinggi  juga  kualitas  seorang  lulusan yang  diharapkan.  Salah  satu  tolak  ukur  kualitas  seseorang  terlihat  dari  bagaimana seorang lulusan itu mampu bersaing di dunia kerja termasuk lulusan dari perguruan tinggi  [1].  Setelah  menyelesaikan  masa  studi,  seseorang  akan  membutuhkan  waktu untuk  mendapatkan  pekerjaan  atau  job  search  period  yang  dikenal  sebagai pengangguran  friksional.  Pengangguran  friksional  terjadi  diakibatkan  karena  adanya kesenjangan  waktu  dan  informasi,  serta  kondisi  geografis  yang  terjadi  antara  pihak lowongan kerja dan si pencari kerja. Fenomena pengangguran friksional berlangsung tergantung  dari  berapa  lama  seorang  lulusan  mendapatkan  suatu  pekerjaan  setelah mereka  menyelesaikan  masa  studi  di  perguruan  tinggi.  Fenomena  pengangguran
friksional ini tidak dapat dihindari sebab setiap tahun perguruan tinggi menghasilkan lulusan-lulusan yang akan membutuhkan waktu untuk mendapatkan suatu pekerjaan.
Salah  satu  syarat  utama  dalam  melamar  pekerjaan  adalah  skor  indeks  prestasi kumulatif  (IPK).  Keputusan  Menteri  Pendidikan  Nasional  RI  Nomor  232/U/2000 mengatakan bahwa IPK seorang lulusan sarjana masih menjadi patokan keberhasilan seseorang  di  Perguruan  Tinggi  [2].  Biasanya  setiap  perusahaan  masing-masing memiliki  batasan  IPK  sebagai  syarat  calon  penerima  pekerja.  Selain  nilai  IPK,  masa studi  juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  waktu  tunggu mendapatkan  pekerjaan  [3].  Salah  satu  metode  analisis  data  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  pengaruh  antar  variabel  adalah  analisis  regresi  linier.  Analisis regresi linier adalah  teknik yang digunakan untuk memperoleh model hubungan dan sebab akibat antara satu variabel terikat dengan satu atau lebih variabel bebas [4]–[6]. Jika  menggunakan  dua  variabel  bebas,  maka  digunakan  analisis  regresi  linier berganda.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (i)  menentukan  model  regresi  linier  berganda mengenai  pengaruh  IPK  dan  masa  studi  terhadap  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan  pertama.  (ii)  mengetahui  variabel  yang  paling  signifikan  dalam mempengaruhi waktu tunggu mendapatkan pekerjaan pertama.

## 2. METODE

## 2.1. Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer diperoleh  dari  responden  melalui  kuesioner  yang  dibagikan  pada  Alumni  Program Studi  Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknik  UNDANA  secara  online  dalam  bentuk google forms.

## 2.2. Variabel Penelitian
Definisi operasional dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Waktu Tunggu Mendapatkan Pekerjaan Pertama (Y) Masa tunggu dalam penelitian ini adalah lama alumni mendapat pekerjaan pertama setelah  lulus  kuliah.  Masa  tunggu  dinyatakan  dalam  bulan.  Variabel  masa  tunggu dalam penelitian ini dibagi menjadi dua kategori yaitu masa tunggu kurang dari 3 bulan (cepat) dan masa tunggu lebih dari 3 bulan (tidak cepat).
2. Indeks Prestasi Kumulatif  ( )
Prestasi  belajar  merupakan  hasil  yang  diperoleh  dari  seluruh  kegiatan  yang dilakukan  seseorang  berupa  hasil  belajar,  pengalaman,  maupun  latihan.  Prestasi belajar  mahasiswa  selama  kuliah  diukur  melalui  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK) yang dinyatakan dalam rentang angka 0,00-4,00.
3. Masa Studi ( )
Masa  studi  dalam  penelitian  ini  didefinisikan  sebagai  lama  alumni  menyelesaikan kuliah.  Tolak  ukur  mahasiswa  dikatakan  sudah  lulus  apabila  telah  mengikuti yudisium.  Masa  studi  maksimal  yang  harus  ditempuh  program  sarjana  adalah  14 semester dengan kebulatan program sebanyak 144 SKS, IPK minimal 2,50 [7].

## 2.3. Metode Analisis Data
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh IPK dan masa  studi  terhadap  waktu  tunggu  mendapatkan  pekérjaan  pertama.  Dalam  regresi linier  berganda,  variabel  Y  merupakan  variabel  yang  tak  bebas,  besarnya  tergantung dari variabel X atau variabel bebas. Analisis regresi linier berganda digunakan untuk melihat  pengaruh  IPK  (X 1 ),  masa  studi  (X 2 )  terhadap  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan pertama (Y). Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah :
Y =   + + + e (3) Keterangan :
Y = waktu tunggu mendapatkan pekerjaan pertama
= Konstanta = Koefisien regresi dari variabel X 1
X 1 = IPK = Koefisien regresi dari variabel X 2
X 2 = masa studi e  = Galat
Ada  4  asumsi  klasik  dan  2  uji  signifikan  yang  harus  dipenuhi  dalam  analisis regresi  linier  berganda, sehingga  perlu  dilakukan  pemeriksaan  untuk  masing-masing asumsi dan masing-masing uji.
1. Uji Normalitas
2. Uji Autokorelasi
3. Uji Multikoliniearitas
4. Uji Heteroskedastisitas
5. Uji Simultan (Uji F)
6. Uji Parsial (Uji t)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif
3.1.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Tahun Angkatan
Gambar 3.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Tahun Angkatan
Berdasarkan Gambar 3.1 dari 95 responden, diperoleh 3% dan 1% dari angkatan 2000 dan 2001. Untuk angkatan 2004, 2005, dan 2006 masing-masing terdapat 5%, 12% dan  2%  responden.  Dari  angkatan  2007,  2008  dan  2009  terdapat  masing-masing  2%, 11%  dan  13% responden.  Dan  angkatan 2010,  2011  dan  2012 terdapat  masing-masing 7%, 11% dan 7% responden. Sementara untuk angkatan 2013, 2014 dan 2015 terdapat masing-masing 11%, 6% dan 9% responden.

## 3.1.2 Kategorisasi Prestasi Belajar (IPK)

## Gambar 3.2 Kategorisasi Indeks Prestasi Belajar (IPK)
Berdasarkan  Peraturan  Rektor  Universitas  Nusa  Cendana  Nomor  520  Tahun  2012 tentang  Norma  dan  Tolak  Ukur  Penyelenggaraan  Pendidikan  di  Universitas  Nusa Cendana  (2012:43)  IPK  dibagi  dalam  3  kategori  yakni  memuaskan  2,00-2,74,  sangat memuaskan  2,75-3,49  dan  dengan  pujian  3,50-4,00  [6].  Gambar  3.2  menunjukkan bahwa dari 95 orang responden, terdapat 11% responden memperoleh IPK pujian, 86% responden  dengan  IPK  sangat  memuaskan,  dan  3%  responden  dengan  IPK
memuaskan. Dari data tersebut, maka dapat disimpulkan mayoritas responden dalam penelitian ini memperoleh IPK sangat memuaskan, yaitu sebanyak 86%.

## 3.1.3 Kategorisasi Masa Studi

## Gambar 3.3 Kategorisasi Masa Studi
Kategorisasi variabel masa studi didasarkan atas perhitungan beban belajar yang harus dipenuhi untuk dapat dikatakan lulus. Paling tidak masa studi minimal adalah 4 tahun dan batas masa studi maksimal seperti yang telah ditetapkan dalam Pasal 16 Peraturan Menteri  Ristek  dan  Dikti  Nomor  44  Tahun  2015  adalah  7  tahun  [2].  Gambar  3.3 kategorisasi masa studi dibagi menjadi masa studi tepat waktu yaitu kurang dari sama dengan  empat  tahun  dan  tidak  tepat  waktu  atau  lebih  dari  empat  tahun.  Dari  95 responden, terdapat 28% responden lulus tepat waktu ( tahun) dan 72% responden lulus tidak tepat waktu ( tahun).

## 3.1.4 Kategorisasi Masa Tunggu Mendapatkan Pekerjaan Pertama
Gambar 3.4 Kategorisasi Masa Tunggu Mendapatkan Pekerjaan Pertama
Kategori  masa  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  berdasarkan  Divisi  Riset  ITB pada  2016  menjelaskan  bahwa  waktu  tunggu  Alumni  ITB  memperoleh  pekerjaan dengan cepat adalah dalam jangka waktu 3 bulan [7]. Gambar 3.4 menunjukkan bahwa kategori masa tunggu yang ada dalam penelitian ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu
masa  tunggu  memperoleh  pekerjaan  dengan  cepat  ( bulan)  dan  masa  tunggu memperoleh pekerjaan tidak cepat ( 3 bulan). Responden dengan masa tunggu cepat sebesar 56%. Sementara responden dengan masa tunggu tidak cepat  sebesar 44%.

## 3.2 Analisis Regresi Linier Berganda

## 3.2.1 Asumsi Normalitas
Pengujian  asumsi  normalitas  pada  penelitian  ini  menggunakan  sebaran  data residual dari kurva normal (P-P Plot). Sebaran data yang mendekati garis kenormalan dapat diasumsikan bahwa data tersebut menyebar secara normal, sedangkan jika data tidak mendekati garis kenormalan maka dapat diasumsikan bahwa data tersebut tidak menyebar secara normal.
Gambar 3.5 Kurva Normal P-P Plot Lama Mendapatkan Pekerjaan
Berdasarkan  Gambar  3.5  sebaran  data  yang  terdapat  pada  P-P  Plot  diketahui bahwa data menyebar di sekitar garis kenormalan, sehingga dapat disimpulkan bahwa data  tersebut  memenuhi  asumsi  kenormalan.  Hasil  uji  normalitas  dengan  metode statistik dapat dilihat pada uji one sample kolmogorov smirnov.
Tabel 3.1 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 95 Normal Parameters Mean 0.0000000 Std. Deviation 0.44889020 Most Extreme Differences Absolute 0.133 Positive 0.133
Negative -0.080 Kolmogorov-Smirnov Z 1.295 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.070
Dari  Tabel  3.1  dapat  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,070.  Karena signifikansi lebih dari 0,05 (0,070>0,05) maka nilai residul tersebut normal. Oleh karena itu  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  layak  dipakai  karena  memenuhi  asumsi normalitas.

## 3.2.2 Asumsi Autokorelasi
Untuk  mendeteksi  gejala  autokorelasi  dapat  menggunakan  uji  Durbin-Watson. Pengambilan  keputusan  ada  tidaknya  autokorelasi  dapat  dilihat  dari  ketentuan berikut:
a. Jika d<  atau d>4-  berarti terdapat autokorelasi.
b. Jika  <d<4-  berarti bebas dari autokorelasi positif maupun negatif.
c. Jika d atau  4-
berarti  tidak  dapat  dipastikan  adanya
autokorelasi.
Tabel 3.2 Hasil Uji Autokorelasi Waktu Tunggu Mendapatkan Pekerjaan

## Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0.121 0.015 -0.007 0.45374 1.735
Berdasarkan Tabel 3.2 menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson (d) sebesar 1,735 dan sebesar  1,7091  (lihat  pada  tabel  Durbin-Watson).  Dikatakan  tidak  terjadi autokorelasi  apabila <d<4- =1,7091<1,735<2,2909.  Karena  nilai  Durbin-Watson terletak  diantara dan  4- ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  yang digunakan dinyatakan baik dan layak dipakai karena tidak terjadi autukorelasi.

## 3.2.3 Asumsi Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antara  variabel  bebas  (indenpenden).  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  antar  variabel  indenpenden.  Dalam  penelitian  ini gejala  multikolinieritas  dapat  dilihat  dari  nilai  Tolerance    dan  Variance  Inflation  Factor (VIF) dengan kriteria sebagai berikut:
1. Apabila  VIF  melebihi  angka  10  atau  toleransi  kurang  dari  0,10  maka  dinyatakan terjadi gejala multikolinieritas.
2. Apabila  nilai  VIF  kurang  dari  atau  sama  dengan  10  atau  toleransi  lebih  dari  0,10 maka dinyatakan tidak terjadi gejala multikolieritas.
Tabel 3.3 Hasil Uji Multikolinieritas Lama Mendapatkan Pekerjaan
Model Colinearity Statistics Tolerance VIF IPK 0.554 1.806 Masa Studi 0.554 1.806
Dari Tabel 3.3 terlihat bahwa nilai tolerance semua variabel lebih besar dari 0,10 dan hasil perhitungan VIF menunjukkan tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai yang  lebih  dari  10.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  korelasi  antar  variabel bebas atau tidak terjadi multikolinieritas dalam regresi tersebut.

## 3.2.4 Asumsi Heteroskedastisitas
Pengujian  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain.  Model  regresi  yang  baik  adalah  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Untuk menentukan  apakah  terdapat  heteroskedstisitas  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan melihat grafik scatter plot, jika hasil data menyebar, yaitu di atas dan di bawah nilai nol maka model regresi layak pakai karena bebas heteroskedstisitas.
Gambar 3.6 Scatter Plot Lama Mendapatkan Pekerjaan
Dari  Gambar  3.6  terlihat  bahwa  distribusi  data  tidak  teratur    dan  tidak membentuk  pola  tertentu,  baik  di  atas  sumbu  0  maupun  di  bawah  sumbu  0.  Hal  ini dapat disimpulkan bahwa pada uji regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.

## 3.2.5 Uji Simultan (Uji F)
Uji  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  secara  keseluruhan terhadap variabel terikat. Berdasarkan nilai
, dan nilai signifikan: a. Jika nilai atau nilai signifikan  0,05 maka variabel bebas secara
keseluruhan berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. Jika nilai atau nilai signifikan >0,05 maka variabel bebas secara keseluruhan tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
Tabel 3.4 Tabel Analisis Varian Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Regression 0.283 2 0.142 0.687 0.505 Residual 18.941 92 0.206 Total 19.224 94
Hasil  dari  Tabel  3.4  diperoleh  nilai sebesar  0,687<  nilai
sebesar  3,09  dan  nilai  signifikan  sebesar  0,505>0,05.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  IPK  dan  masa  studi  secara  keseluruhan  tidak  berpengaruh terrhadap waktu tunggu mendapatkan pekerjaan.

## 3.2.6 Uji Parsial (Uji t)
Uji  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  dari  masing-masing  variabel  bebas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Berdasarkan nilai
,
dan nilai signifikan:
a. Jika  nilai dan  nilai  signifikan  0,05  maka  variabel  bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. Jika nilai dan nilai signifikan >0,05 maka variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
Tabel 3.5 Tabel Pengujian Secara Parsial Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta Constant 0.555 0.972 0.571 0.569 IPK -0.080 0.222 -0.050 -0.358 0.721 Masa Studi 0.021 0.036 0.082 0.591 0.556
Dari Tabel 3.5 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Hasil  statistik  uji-t  untuk  variabel  IPK  diperoleh  nilai sebesar  -0,358
sebesar  1,98609  dengan  tingkat  signifikansi  0,721,  maka  variabel
IPK  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan pertama.
b. Hasil  statistik  uji-t  untuk  variabel  masa  studi  diperoleh  nilai sebesar  0,591 sebesar  1,98609  dengan  tingkat  signifikansi  0,556,  maka  variabel masa  studi  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan.

## 3.3 Koefisien Determinasi (R Square)
Untuk mengetahui seberapa besar kontribusi pengaruh variabel IPK dan masa studi  secara  simultan  terhadap  variabel  masa  tunggu  mendapatkan  pekerjaan,  maka diperlukan  analisis  koefisien  determinasi.  Berdasarkan  Tabel  3.2  diketahui  hasil pengujian koefisien determinasi pengaruh IPK dan masa studi terhadap waktu tunggu mendapatkan pekerjaan sebesar 0,015 atau 1,5%. Artinya kontribusi variabel IPK dan masa studi mempengaruhi waktu tunggu mendapatkan pekerjaan adalah sebesar 1,5% saja dan terdapat 98,5% faktor lain di luar model penelitian ini.
Berdasarkan  hasil  pengujian hipotesis  secara  parsial  diperoleh sebesar - 0,358 sebesar  1,98609  dengan  tingkat  signifikansi  0,721>0,05  maka variabel  IPK  tidak  berpengaruh  terhadap  waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan pertama  Alumni  Prodi  Matematika  FST  UNDANA.  Hal  tersebut  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan [8] yang menyatakan bahwa nilai IPK tidak mempengaruhi waktu tunggu kerja.
IPK  tidak  mempengaruhi  waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  karena  saat ini terdapat banyak pertimbangan lain selain IPK yang disyaratkan oleh para pencari tenaga  kerja  terhadap  pencari  kerja.  Kualitas  tenaga  kerja  ternyata  tidak  hnya  dilihat dari  IPK  tapi  juga  bisa  dilihat  dari  pengalaman  kerja.  Hal  tersebut  sesuai  dengan
pendapat [8] bahwa kualitas seseorang dapat dikembangkan malalui pengalaman kerja karena  dapat  meningkatkan  keterampilan  seseorang  untuk  bekerja  dengan  lebih efisien dan efektif. IPK hanya memperlihatkan hasil belajar secara akademis seseorang sewaktu  kuliah,  sementara  bekerja  memperlukan  sesuatu  yang  sifatnya  tidak  hanya akademis.  Sehingga  IPK  tidak  cukup  menentukan  apakah  seseorang  cepat mendapatkan pekerjaan atau tidak.
Hasil pengujian hipotesis secara parsial menunjukkan bahwa masa studi tidak berpengaruh  terhadap waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  pertama Alumni  Prodi Matematika FST UNDANA. Nilai sebesar 0,591 sebesar 1,98609 dengan tingkat signifikansi 0,556>0,05. Hal tesebut juga didukung oleh penelitian yang dilakukan  [8]  yang  menyatakan  bahwa  hasil  penelitian  tersebut  ditemukan  bahwa masa studi tidak mempengaruhi waktu tunggu kerja.
Masa  studi  tidak  berpengaruh  terhadap  lama  Alumni  memperoleh  pekerjaan pertama  karena  sebenarnya  banyak  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  masa  studi  itu sendiri.  Kuliah  karena  keterpaksaan,  salah  memilih  jurusan,  terlalu  menikmati kebebasan  karena  jauh  dari  orang  tua,  terlalu  aktif  mengikuti  organisasi kemahasiswaan  dan  tidak  adanya  jaminan  mendapatkan  pekerjaan  setelah  lulus sehingga  dapat mengakibatkan masa studi semakin lama.

## 3.4 Interprestasi Model Regresi
Persamaan model regresi yang diperoleh yaitu:
Y=
Y=0,555-0,080 +0,021 (4)
Persamaan  (4)  adalah  model  regresi  dengan  mengabaikan  pengaruh  variabel,  jika model tersebut diinterprestasikan maka akan memberikan model sebagai berikut:
1. Ketika  IPK  bertambah  1,  maka  masa  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  pertama berkurang sebesar 0,080 bulan dimana masa studi tetap.
2. Jika masa studi bertambah 1 semester, maka masa tunggu mendapatkan pekerjaan pertama bertambah sebesar 0,021 bulan  dimana IPK tetap.

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan tersebut dapat disimpulkan bahwa:
4.1 Model regresi linier berganda untuk kasus Pengaruh Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan Masa Studi terhadap Waktu Tunggu Mendapatkan Pekerjaan Pertama yaitu Y= 0,555 - 0,080  + 0,021
4.2 Tidak  ada  variabel  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  waktu  tunggu mendapatkan  pekerjaan.  Karena  berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  secara parsial  IPK  dan  masa  studi  Alumni  Prodi  Matematika  FST  UNDANA  tidak mempengaruhi waktu tunggu mendapatkan pekerjaan pertama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  D.  Ruben,  Quality  in  Higher  Education.  Taylor  &  Francis,  2018.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=bJRXDwAAQBAJ
[2]  Kementerian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi,  “Peraturan  Menteri Riset,  Teknologi,  Dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia  Nomor  44
Tahun 2015 Tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi.”
Kemenristekdikti, 2015.
[3]  H.  H.  Dukalang,  “Analisis  Regresi  COX  Proportional  Hazard  pada Pemodelan  Waktu  Tunggu  Mendapatkan  Pekerjaan,”  Jambura  Journal  of Mathematics; Vol 1, No 1: Januari 2019, 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i1.1744.
[4]  K.  Nggonde,  “Model  Regresi  Poisson  Tergeneralisasi  Pada  Kasus  Angka Kematian  Ibu  Akibat  Melahirkan  Di  Nusa  Tenggara  Timur,”  Jurnal Diferensial, vol. 2, no. 1, pp. 54–94, 2020.
[5]  R.  B.  Darlington  and  A.  F.  Hayes,  Regression  Analysis  and  Linear  Models: Concepts,  Applications,  and  Implementation.  Guilford  Publications,  2016. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=YDgoDAAAQBAJ
[6]  G. A. F. Seber and A. J. Lee, Linear Regression Analysis. Wiley, 2003. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=BSW5QgAACAAJ
[7]  Universitas  Nusa  Cendana,  “Peraturan  Rektor  Universitas  Nusa  Cendana Nomor  520_Pp_2012  Tentang  Norma  dan  Tolok  Ukur  Penyelenggaraan Pendidikan di Universitas Nusa Cendana.” Undana, 2012.