## PENERAPAN REGRESI POISSON TERHADAP PELUANG LULUS DENGAN MASA STUDI MAHASISWA KURANG DARI EMPAT TAHUN DI FMIPA UNSRAT
Petrus Togi Heriyanto Pangaribuan 1 , Hanny A. H Komalig 1 ,Nelson Nainggolan 1
1 Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Sam Ratulangi Manado
e-mail : Petrus_togi@yahoo.com;hanoy07@gmail.com;n-nelson@unsrat.ac.id

## ABSTRAK
Belajar merupakan hak setiap orang, tetapi kegiatan belajar di suatu perguruan tinggi merupakan suatu  hak  istimewa  karena  hanya  orang  yang  memenuhi  syarat  saja  yang  berhak  belajar  di lembaga  pendidikan  tersebut.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peluang  lulus  di  bawah  empat tahun  di  FMIPA  unsrat  bisa  berasal  dari  beberapa  faktor  internal  dan  eksternal.  Penelitian  ini dilakukan  selam  4  bulan  sejak  bulan  November  2018  sampai  bulan  Maret  2019.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  peluang  lulus  dengan  masa  studi  mahasiswa  di  bawah  empat tahun  di  FMIPA  Unsrat  dan  menentukan  faktor-faktor  yang  signifikan  terhadap  peluang  lulus dengan  mahasiswa  kurang  dari  empat  tahun  menggunakan  regresi  poisson.  Dari  hasil  analisis pada penerapan regresi poisson terhadap peluang lulus dengan masa studi mahasiswa di FMIPA Unsrat  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  variabel      mengikuti  dan  aktif  sebagai  KSB  (Ketua, Sekretaris, Bendahara ) ( ) dan mengikuti dan sebagai perwakilan Unsrat pada  ON MIPA ( ) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap peluang lulus dengan masa studi mahasiswa kurang dari empat tahun di FMIPA Unsrat dan untuk variabel IPK ( ) berpengaruh terhadap model dan diperoleh model sebagai berikut :   = exp ( -3,828 + 1,072 )
Kata kunci : Peluang, Regresi Poisson, FMIPA UNSRAT, maximum likelihood .

## THE APPLICATION OF POISSON REGRESSION TO PROBABILITY OF LESS THAN GRADUATED AT FACULTY OF MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES SAM RATULANGI UNIVERSITY

## ABSTRACT
Learning is the right of every  people, but learning activities in a college are a privilege because only people who meet the requirements are entitled to study at the educational institution. Factors that  influence the The  probability  of  less than  graduated at  Faculty  of  Mathematics  and  Natural Sciences Sam Ratulangi University can come from several internal and external factors. The study was  conducted  for  4  months  from  November  2018  to  March  2019. The  probability  of  on  time graduated  at  Faculty  of  Mathematics  and  Natural  Sciences  Sam  Ratulangi  University using poisson regression. From the results of the analysis on the application of Poisson regression The purpose  of  the  study  was  to  determine  the  probability  of  on  time  graduated  at  Faculty  of Mathematics and Natural Sciences Sam Ratulangi University and to determine the factors which influence  on  it.  T he  variable  of  involvement  as  KSB(Chair,  Secretary  and  treasurer)  ( )  and member  of  delegation  ON  MIPA  ( )  has  no  significant  effect  and  for  the  GPA  variable  ( ) affects the model and the final model is obtained as follows: = exp ( -3,828 + 1,072 )
Keywords : Probability , Poisson Regression, FMIPA UNSRAT, maximum likelihood
Article History:
Received: July 4, 2019 Accepted:  July 9, 2019 Published: July 9, 2019

## PENDAHULUAN
Pada  dasarnya  setiap  perguruan tinggi  berusaha  semaksimal  mungkin  untuk meningkatkan  kelulusan  para  mahasiswanya, baik secara kuantitas maupun kualitas. Secara kuantitas  artinya  jumlah  mahasiswa  yang masuk terdaftar sama dengan jumlah mahasiswa yang lulus, berarti tidak ada yang
Drop  Out (DO).  Secara  kualitas,  diharapkan mahasiswa lulus dengan nilai Indeks Prestasi Kumulatif  (IPK)  maksimal  dan  tepat  waktu, terdapat  sejumlah  hasil  yang  menunjukkan faktor-faktor  yang  memengaruhi  peluang lulus  kurang  dari  empat  tahun.  Di  antara faktor-faktor  tersebut,  sebagian  digunakan sebagai  variabel    penjelas  dalam  penelitian ini,  diantaranya  adalah  faktor  IPK,  kegiatan organisasi dan menjabat sebagai KSB ( ketua ,  sekretaris  dan  bendahara  ),  mengikuti Olimpiade  Sains  dan  menjadi  utusan  Unsrat. Penulis  ketahui  penelitian  tentang  analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peluang lulus  mahasiswa  dengan  masa  studi  kurang dari empat tahun di Fakultas Matematika dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  (FMIPA)  yang menggunakan  regresi  poisson  belum  pernah dilakukan.  Oleh  karena  itu,  dalam  tulisan  ini disampaikan  hasil  penelitian  tentang  analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peluang lulus  mahasiswa  dengan  masa  studi  kurang dari  empat  tahun  mahasiswa  di  FMIPA Unsrat dengan menggunakan regresi poisson.

## Regresi Poisson
Model  Regresi  Poisson  merupakan model  regresi  nonlinear  yang  digunakan untuk  menganalisis  data  diskrit  ( count) . Beberapa  karakteristik  dari  percobaan  yang mengikuti sebaran distribusi Poisson
1. Kejadian  yang  terjadi  pada  jumlah anggota  populasi  yang  besar  dengan probabilitas  yang  kecil  (kejadian  yang jarang terjadi)
2. Kejadian  yang  termasuk  ke  dalam counting  process atau  termasuk  ke  dalam lingkungan proses stokastik
3. Bergantung pada interval waktu tertentu Model  Regresi  Poisson  merupakan Generalized  Linear  Model (GLM)  yang  data responnya diasumsikan berdistribusi Poisson. Model  regresi  Poisson  diberikan  sebagai berikut :
Maka, Ln ( ) = ..... + (1) Dimana : , =  parameter /
koefisien regresi
=  konstanta yang
diketahui nilainya

## Penaksiran Parameter Regresi Poisson
Metode MLE ( Maximum Likelihood) adalah salah satu metode penaksiran parameter  yang  dapat  digunakan  untuk menaksir  parameter  suatu  model  yang diketahui distribusinya. Sebagaimana diketahui  bahwa  taksiran  parameter  melalui metode  MLE  adalah  melakukan  turunan parsial fungsi kemungkinan terhadap parameter  yang  akan  ditaksir  (  Cameron  dan Trevedi, 1998).

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk melihat  apakah  variabel-variabel    yang terdapat  dalam  model  memiliki  hubungan yang  signifikan  dengan  variabel  respon. Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  (2000), pengujian  dapat  dilakukan  dengan  uji serentak dan uji parsial.
Uji parsial dilakukan terhadap masing-masing  variabel  prediktor  yang  ada secara  individual  untuk  melihat  pengaruh masing-masing  variabel  prediktor  terhadap nilai respon.
Statistik uji yang digunakan adalah  :
W = (2)
Jika  nilai W  > atau  P  – value <    maka tolak artinya  koefisien    regresi  tersebut signifikan  ( Uyanto,2009 ).
Dalam metode regresi Poisson diasumsikan bahwa mean dan varian responnya  sama.  Namun  adakalanya  nilai varian lebih besar dari nilai mean (overdispersi)  atau  varian  lebih  kecil  dari mean respon menyatakan bahwa overdispersi terjadi  apabila  nilai  rasio  antara  varian  dan mean lebih besar dari 2,5.  (Agresti, A. 1990; Purhadi, 2013).
Ukuran Goodness of Fit Model Regresi Poisson Kleinbaum (1988) menjelaskan bahwa  untuk  melihat  kesesuaiann  model regresi  poisson  dapat  digunakan  ukuran
goodness  of  fit yang  disebut  juga  sebagai devian .  Devian  pada  regresi  poisson  analog dengan  SSE  =
pada  regresi linear berganda  ( multiple linear regression ).
Nilai  devian  model  merupakan  selisih antara  nilai  log  likelihood  model  sederhana (tanpa  melibatkan  variabel  prediktor  )  dan nilai log likelihood model yang lebih lengkap (dengan melibatkan variabel ).

## Indeks Prestasi Kumulatif
Indeks  Prestasi  Kumulatif  yang selanjutnya  disingkat  IPK  adalah  angka prestasi  akademik  mahasiswa  yang  dihitung dari semua matakuliah untuk semua  semester yang sudah diikuti oleh mahasiswa ( Peraturan Rektor Unsrat No. 01/UN12/PP/2013) .  IPK  dihitung  dari  semua matakuliah untuk semua semester yang sudah diikuti oleh mahasiswa dengan menggunakan rumus berikut :
(3) Keterangan
K =  besarnya bobot kredit     matakuliah dari semua semester N = nilai huruf setelah dikonversi ke bentuk bilangan
Penilaian hasil belajar program diploma, program sarjana, program  magister, profesi,  program  spesialis,  dan  program doktor  dinyatakan  dengan  huruf  A,  B+,  B,
C+,  C,  D,  dan  E  yang  masing  -masing melalui  nilai  konversi  bilangan  4;  3,5;  3,0; 2,5; 2,0; 1,0; dan 0 ( Peraturan Rektor Unsrat No. 01/UN12/PP/2013).

## Organisasi
Organisasi  merupakan  suatu  sistem yang  saling  berinteraksi  dan  bekerjasama dalam  rangka  mencapai  tujuan  bersama. Pencapaian  tujuan  organisasi  bukan  hanya untuk  kepuasan  individual,  tetapi  untuk kepuasan dan manfaat bersama-sama. Organisasi  yang  ada  di  Perguruan  Tinggi seperti  organisasi  Kemahasiswaan.  Adanya
organisasi  di  Perguruan  Tinggi  diharapkan mampu meningkatkan kualitas ilmu pegetahuan,  menambah  pengalaman  individu dan mampu bersaing di era globalisasi

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data sekunder. Data sekunder berupa  data  yang  di  ambil  di  bagian kemahasiswaan  FMIPA  Universitas  Sam Ratulangi Manado

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan November 2018 sampai bulan Maret 2019 di Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam Universitas Sam Ratulangi.

## Variabel Penelitian
Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah peluang  lulus  dengan  masa  studi  mahasiswa dibawah  empat  tahun  di  Fmipa  Unsrat. Peubah ini diamati sejak mahasiswa melakukan  registrasi  pertama,  yaitu  ketika pertama kali mereka tercatat sebagai mahasiswa di FMIPA Unsrat hingga mahasiswa tersebut berstatus kemudian lulus.
Variabel  yang  diduga  mempengaruhi masa  studi  mahasiswa  FMIPA  Unsrat  antara lain adalah :
1. IPK ( ) 2. Mengikuti    organisasi  dan  menjabat KSB  (  Ketua  ,  Sekretaris  dan  Bendahara) di Himpunan jurusan ( ) 3. Mengikuti  lomba  ON  MIPA  dan menjadi perwakilan Unsrat ( )

## Metode Analisis
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganilis  data  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1.    Mendeskripsikan  karakteristik  penerapan regresi  poisson  terhadap  pelang  lulus dengan  masa  studi  kurang  dari  empat tahun di Fmipa Unsrat.
2.    Menyeleksi  variabel  penelitian  untuk untuk  melihat  hubungan  antara  variabel Prediktor terhadap variabel respon.
3.    Melakukan  uji  serentak  dan  uji  parsial untuk mengetahui variabel yang berpengaruh signifikan.
4.     Menginterpretasikan peluang lulus dengan  masa  studi  kurang  dari  empat tahun.
5.   menyimpulkan suatu kasus dengan model regresi poisson yang telah diperoleh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Data
Data    peluang  lulus  dengan  masa studi dibawah empat tahun di FMIPA Unsrat pada Tahun 2015 – 2018 dari program studi : Matematika,  Biologi,  Kimia,  Fisika  dan Farmasi.
Pada  penelitian  ini  akan  dipaparkan mengenai  statistika  deskriptif  dari  faktor- faktor  yang  diduga  berpengaruh  terhadap peluang lulus kurang dari tahun mahasiswa di FMIPA  Unsrat,  mahasiswa  yang  lulus  di bawah  empat  tahun  di  FMIPA  Unsrat  dari tahun  2015  -  2018    sebanyak  25  orang dengan IPK rata – rata 3,62, dengan nilai IPK maxsimum  3,98  dan  nilai  minimun  3,24 dengan  nilai  standar  deviasi  sebesar  0,23 untuk  aktif    berorganisasi  untuk  mahasiswa yang  lulus  kurang  dari  empat  tahun  di FMIPA  Unsrat  memiliki  rata-rata  0,12  , sedangkan  untuk  yang  mengikuti  olimpiade sains  memiliki  rata-rata  0,20.  dapat  dilihat bahwa  data  mahasiswa  yang  lulus  di  bawah empat  tahun  masih  jarang  terjadi  pada  tahun 2015-2018,  hal  ini  bisa  disebabkan  oleh faktor  dari  IPK  ( ),  aktif  berorganisai  di himpunan  jurusan  ( )  dan    mengikuti Olimpiade Nasional ( ).

## Variabel ( IPK)
Gambar 2. Grafik IPK
Variabel  ( )  Indeks  Prestasi Kumulatif (IPK), mahasiswa yang lulus pada Jurusan  (Matematika,  Biologi,  kimia,  fisika, dan  farmasi)  di  FMIPA  Unsrat  dari  tahun 2015  –  2018  dikategorikan  menjadi  2 kategori yaitu IPK > 3,50 dan                IPK ≤ 3,50.
Dari  363  Mahasiswa  yang  lulus  di Fmipa  Unsrat  pada  2015  -  2018  diperoleh data  mahasiswa  dengan  IPK  >  3,50 berjumlah  96    orang  dan  IPK  ≤  3,50 berjumlah 267 orang. Untuk mahasiswa yang lulus kurang dari empat tahun yang memiliki IPK  >  3,50  berjumlah  18  orang  dan  yang memiliki  IPK  ≤    3,50  berjumlah  7  orang, untuk  mahasiswa  yang  4 tahun yang  memilikih  IPK  >  3,50  berjumlah  68 orang, sedangkan yang memiliki IPK ≤  3,50 berjumlah  177  orang  dan  untuk  mahasiswa yang  lulus  >  5  tahun  yang  memiliki  IPK  > 3,50  berjumlah  12  orang  sedangkan  yang memiliki IPK ≤  3,50 berjumlah 81 orang.

## Variabel ( Organisasi )
Gambar 3. Grafik Organisasi Variabel ( ), kegiatan aktif Organisasi  pada    Himmaju  (  Himpunan Mahasiswa  Jurusan)  dan  menjabat  KSB (Ketua, Bendahara, Sekretaris) Mahasiswa  FMIPA  Unsrat  yang telah lulus pada tahun 2015-2018 dikategorikan  menjadi  2  yaitu  aktif  dan mejabat KSB (ketua, sekretaris dan bendahara)    dan  tidak  aktif,  dari  data  yang diambil  pada    lulusan    tahun  2015  –  2018 diperoleh data mahasiswa yang aktif berorganisasi  berjumlah  11 orang dan yang tidak  aktif  berjumlah  352  orang  dan  untuk mahasiswa  yang  aktif    berorganisasi  yang lulus < 4 tahun berjumlah 3 orang dan untuk yang  tidak  aktif  berorganisasi  sebanyak  22
orang, sedangkan mahasiswa yang 4 tahun  yang  aktif  berorganisasi sebanyak  5  orang  dan  yang  tidak  aktif berorganisasi  sebanyak  240  orang  dan mahasiswa  yang  lulus    >  5  tahun  yang  aktif beroganisasi sebanyak 3 orang dan yang tidak aktif berorganisasi sebanyak 90 orang.
Variabel ( Olimpiade )
Gambar 4. Grafik Olimpiade
Variabel ( ), kegiatan mengikuti Olimpiade dan pernah menjadi perwakilan di FMIPA  Unsrat  yang  lulus  pada  tahun  2015- 2018 dikategorikan menjadi 2 yaitu mengikuti  dan  sebagai  perwakilan  Unsrat pada Olimpiade Nasional dan tidak mengikuti dan  tidak  menjadi  perwakilan  Unsrat  pada Olimpiade  Nasional,  dari  data  lulusan  pada tahun 2015 – 2018 diperoleh data mahasiswa yang  mengikuti  dan  sebagai  perwakilan Unsrat  pada  Olimpiade  Nasional    berjumlah 11 orang dan yang tidak mengikuti serta tidak menjadi  perwakilan  Unsrat  pada  Olimpiade Nasional  berjumlah  352  orang  dan  untuk mahasiswa  yang  mengikuti  dan  sebagai perwakilan  Unsrat  pada  Olimpiade  Nasional yang lulus < 4 tahun berjumlah 5 orang, tidak mengikuti  dan  tidak  menjadi  perwakilan Unsrat  pada    Olimpiade  Nasional  sebanyak 20  orang,  sedangkan  mahasiswa  yang
4 tahun    mengikuti  dan  sebagai
perwakilan  Unsrat  pada  Olimpiade  Nasional sebanyak  2  orang  dan  yang  tidak  mengikuti dan  tidak  menjadi  perwakilan  Unsrat  pada Olimpiade  Nasional  sebanyak  243  orang, mahasiswa  yang  lulus  >  5  tahun  yang mengikuti  dan  sebagai  perwakilan  Unsrat pada  Olimpiade  Nasional  sebanyak  0  orang dan yang Tidak mengikuti dan tidak menjadi perwakilan  Unsrat  pada  Olimpiade  Nasional sebanyak 93 orang

## Pemodelan Regresi Poisson
Berikut ini adalah hasil pemodelan regresi poisson menggunkan aplikasi Minitab dengan variabel respon adalah jumlah mahasiswa yang lulus di FMIPA Unsrat Tahun 2015- 2018, variabel prediktor adalah IPK,
Organisasi dan Olimpiade
Source DF Adj Dev Adj Mean Chi- Square P- Value Regression 3 27,040 9,0133        27,04 0,000 X1 1 21,582 21,5816 21,58 0,000 X2 1 0,039 0,0390 0,04 0,844 X3 1 0,698 0,6978 0,70 0,404 Error 359 164,657 0,4857 Total 362 191,697
Berdasarkan  tabel  2  dapat  diketahui bahwa  pada  model  tidak  terdapat  kasus multikolinearitas,  hal  ini  ditunjukkan  oleh nilai  VIF  semua  variabel  prediktor  bernilai kurang  dari  10.  Langkah  selanjutnya  adalah mengetahui variabel yang signifikan terhadap model,  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  model  yaitu  dengan  melihat  nilai- nilai p-value kurang  dari    (  0,05  )  yaitu hanya  variabel    X1,  sedangkan  parameter yang memiliki nilai p-value lebih besar dari adalah  variabel  X2  dan  X3  dengan  nilai p- value masing  –  masing  sebesar  0,844  dan 0,404,  sehingga  variabel  X2  dan  X3 dikeluarkan dari model.

## Model Regresi Poisson
Model  regresi  poisson  untuk  semua variabel penelitian setelah diuji :
=  exp  (  -3,647  + 1,017 - 0,066
+ 0,292 )
Dari  model  regresi  poisson  diatas dapat di interpretasikan bahwa nilai koefisien regresi  poisson  untuk  variabel  X2  adalah  - 0,066  dan  koefisien  pada  variabel  X3  adalah 0,292  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap peluang  lulus  dibawah  empat  tahun  di FMIPA  Unsrat  yang  dapat  dilihat  pada  tabel
3  bahwa p-value lebih  besar  dari  nilai (0,05) .
Coefficients Term Coef SE Coef VIF Constant -3,647 0,753 X1 1,017 0,221 1,12 X2 -0,066 0,338 1,21 X3 0,292 0,340 1,33
Model Regresi Poisson Terhadap Variabel
Bebas Yang Signifikan
Dalam penelitian ini setelah didapatkan  hasil  pada  pengujian  paramter variabel  yang  signifikan  berpengaruh  pada model  dengan    sebesar  5%,  maka  model terbaik  untuk  regresi  poisson  yaitu  sebagai berikut :
= exp (-3,828 + 1,072 )
Variabel  yang  berpengaruh  terhadap peluang  lulus  dibawah  empat  tahun  di FMIPA  Unsrat  pada  model  regresi  poisson yaitu  IPK  ( ,  sedangkan  pada  variabel
aktif  berorganisasi  (X2)  dan  mengikuti Olimpiade  Nasional  dan  perwakilan  Unsrat (X3)  tidak  berpengaruh  signifikan  yaitu dengan melihat nilai P- Value kurang dari
(0,05)    terhadap  peluang  lulus  kurang  dari empat tahun di Fmipa Unsrat.
Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  aktif    berorganisasi  (
,  mengikuti dan sebagai perwakilan Unsrat pada olimpiade  nasional  (X3)  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  peluang  lulus  dibawah empat  tahun  di  Fmipa  Unsrat  dan  untuk variabel  IPK  ( berpengaruh  signifikan terhadap  peluang  lulus  kurang  dari  empat tahun di FMIPA Unsrat.
Peluang  untuk  mahasiswa  yang  lulus kurang  dari  empat  tahun  di  Fmipa  Unsrat terhadap variabel yang signifikan   IPK dapat dicari  dengan  rumus  peluang  regresi  poisson yaitu :
( |  ) = , 0,1,2.
Peluang  lulus  mahasiswa  dengan  masa  studi kurang dari empat tahun di FMIPA Unsrat :
1 . Mahasiswa yang memiliki IPK 3,00 = exp (-3,828 + 1,072 (3) ) = 0,542 ( |3,00 )= =  0,085 2 . Mahasiswa yang memiliki IPK 3,50 = exp (-3,828 + 1,072 (3,5 ) ) = 0,927 ( |3,50 ) = = 0,17 3 . Mahasiswa yang memiliki IPK 4,00 = exp (-3,828 + 1,072 (4,00) ) =    1,585 ( |4,00 ) = = 0,01 Peluang mahasiswa yang lulus kurang dari empat tahun pada FMIPA Unsrat pada  tahun  2015-2018    yang  memiliki  IPK 3,00  sebesar  0,085,untuk  mahasiswa  yang memiliki  IPK  3,5  sebesar  0,17    dan  untuk
mahasiswa  yang  memiliki  IPK  4,00    sebesar 0,01 .

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Faktor  yang  mempengaruhi  peluang lulus  dengan  masa  studi  kurang  dari  empat tahun  di  FMIPA  Unsrat  secara  signifikan adalah faktor IPK ( .  Model terbaik untuk regresi  poisson  yang  didapatkan  adalah, yaitu:     = exp ( -3,828 + 1,072 ).

## Saran
1. Penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat dilakukan pada tingkat Universitas.
2. Sebaiknya  dilakukan  kajian  kembali terhadap  faktor-faktor  lain  yang  diduga mempengaruhi  lama  studi  mahasiswa jurusan di FMIPA Unsrat.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti, A., 1990. Categorical Data Analysis , John Wiley and Sons , New York.
Cameron,  A  C  and  Trivedi,  P  K.  1998.
Regression  Analysis  of  Count  Data .
Cambridge University Press, Cambridge. Dikti.  2017.  Pangkalan  Data  Pendidikan Tinggi  Kementrian  Riset,  Teknologi dan Pendidikan Tinggi. http://forlap.dikti.go.id/ [7 November 2018].
Hanifah  dan  Syukriy  Abdullah.  2001.
Pengaruh  Perilaku  Belajar  Terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa
Akuntansi.  Media  Riset  Akuntansi,
Auditing,  dan  Informasi.  Volume  1,
No. 3, 63-86.
Hosmer,  D.W.  and  S.  Lemeshow,  2000. Applied  Logistic  Regression.  Second Edition ,  John  Willey  &  Sons,  New York.
Hogg,  R.  V.  and  Tanis,  E.  A.  1997. Probability  and  Statistical  Inferene Sixth  Edition .  Prentice  Hall  Inc,  New Jersey.
Kleinbaum,  D  G.  1988. Applied  Regression Analysis  and  Other  Multivariable Methods . PWS-KENT Publishing Company, USA city.
Muhammad,Arni, 2007. Komunikasi Organisasi. Bumi Aksara , Jakarta. Purhadi.  2013.  Analisis  Terhadap  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Laju Perbaikan Kondisi Klinis Pasien Penderita  Stroke  dengan  Regresi  Cox Weibull. Jurnal  Sains  dan  Seni Promits .  Vol.  2/No.1/2013:  2337- 3520. Peraturan Rektor UNSRAT No. 01/UN12/PP/2013  tentang  Pedoman Penyelenggaraan Akademik di Universitas Sam Ratulangi. Uyanto. 2009. Pedoman Analisis Data. Graha Ilmu, Yogyakarta . Sutarto, 2006. Dasar-dasar Organisasi. Universitas Gajah Mada, Yogyakarta Tiro,  M.A.  2000.  Analisis  Regresi  Dengan Data Kategori. Badan Penerbit Universitas Negeri Makassar, Makassar. Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor 20 tahun 2003  Tentang Sistem
Pendidikan Nasional.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor 12  Tahun  2012  Tentang  Pendidikan Tinggi.
Walpole,  R.  E.  1995.  Pengantar  Statistik Edisi ke-3 . Diterjemahkan oleh: Bambang  Sumantri,  Gramedia  Pustaka
Utama, Jakarta.