* Corresponding Author: email: dianc_mipa@unsri.ac.id No HP/WA : 08157117885
https://doi.org/10.56064/jps.v24i3.708 Naskah diusulkan: 26 September 2022; Naskah disetujui: 24 November 2022
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2022 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Penerapan metode Chi-square Automatic Interaction Detection (CHAID) dalam pengklasifikasian faktor yang berkaitan erat terhadap jabatan fungsional dosen FMIPA Universitas Sriwijaya

## Hadip Anugrah, Dian Cahyawati S*, Herlina Hanum, Putra B.J. Bangun
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia
Kata kunci:
CHAID,
jabatan fungsional,
dosen
ABSTRAK: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  faktor-faktor yang berkaitan dengan jabatan fungsional dosen. Data yang dianalisis adalah  data  karakteris- tik dosen  Fakultas   Matematika  dan   Ilmu   Pengetahuan  Alam Universitas Sriwijaya, tahun 2022. Karakteristik tersebut yaitu Jabatan Fungsional, Jenis Kelamin, Usia, Pendidikan Terak- hir, Bidang Ilmu, Masa Kerja, Golongan Ruang, Jumlah Artikel, Skor H-Indeks. Jabatan Fung- sional dosen terdiri dari empat kategori yaitu Guru Besar, Lektor Kepala, Lektor, dan Asisten Ahli. Metode yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor atau karakteristik dosen yang berkaitan erat dengan jabatan fungsionalnya adalah metode Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Dendogram berupa pohon klasifikasi hasil metode CHAID menunjukkan bahwa karakteristik dosen yang paling erat kaitannya dengan Jabatan Fungsional dosen ada- lah Golongan  Ruang. Faktor yang berkaitan erat lainnya adalah Jumlah Artikel,  diikuti  oleh faktor Bidang Ilmu, dan Usia.  Faktor lainnya yaitu Jenis Kelamin, Pendidikan Terakhir, Masa Kerja, dan Skor H -Indeks, secara statistik tidak memiliki hubungan yang erat dengan jabatan fungsional dosen.
Keywords: CHAID, Functional Position, Lecturer
ABSTRACT: This study aims to identify and analyze the factors that are closely related to the functional position of the lecturer and also to classify the characteristics of the lecturer based on their functional position. Data that being used in this study is lecturers data of the Faculty of  Mathematics  and  Natural  Sciences  Sriwijaya  University.  The  dependent  variable  used  in this  study  is  the  Functional  Position  of  the  lecturer  and  the  independent  variables  are Gender, Age, Work Period, Civil Servant Rank, Work Period, Article Score, H-Index, Educa- tion, and Major. This study uses the CHAID method with the steps of merging, splitting, and stopping. The result showing that the variables closely related to the functional position of the lecturers are the Civil Servant Rank, Article Score, Major, and Age, while other variables do not have a close relationship with the functional position of the lecturers.

## 1 PENDAHULUAN
roses klasifikasi    dapat  diartikan  sebagai  penyu- sunan  bersistem  dalam  kelompok  atau  golo- ngan  menurut kaidah atau standar yang ditetapkan. Secara  istilah  klasifikasi  juga  dapat  didefinisikan sebagai pekerjaan mengelompokkan  suatu  objek  ke dalam kategori tertentu  (Ediyanto et al. , 2013).
Pengklasifikasian  dalam  statistika  dapat  didekati secara  parametrik  atau  nonparametrik.  Seperti metode  nonparametrik  lainnya,  pengklasifikasian secara  nonparametrik  digunakan  untuk  mengatasi keterbatasan  dari  pendekatan  parametrik  yang memerlukan  pemenuhan  asumsi  tertentu.  Pengkla-
sisfikasian  nonparametrik  tidak  bergantung  pada asumsi  tertentu,  memberikan  kemudahan  dalam menganalisa data, tetapi  tetap  mempunyai  tingkat akurasi  yang  tinggi dengan memperhatikan metode klasifikasi  yang  tepat  (Wulandary, 2014).  Salah  satu pendekatan  parametrik  yang  bisa  dipakai  adalah metode Chi-Square  Automatic  Interaction  Detection (CHAID).
Menurut  Miftahuddin  (2012)  menuliskan  bahwa metode CHAID memiliki  keunggulan  dalam mengeksplorasi  data  berjumlah  besar,  yang  seluruh variabelnya  bertipe  kategori.  Hasil  analisis CHAID lebih  mudah  diinterpretasikan,  dan  menghasilkan faktor  penduga  yang  paling  signifikan  di  antara
P
faktor  penduga  lainnya  yang  dianalisis.  Metode  ini banyak digunakan  dalam  berbagai  bidang,  terma- suk dalam  bidang  pendidikan  tinggi.
Dosen merupakan salah satu unsur yang terlibat dalam  sistem  pendidikan  tinggi.    Kualitas  dosen menjadi hal yang penting dalam pelaksanaan pendi- dikan  tinggi.    FAktor-faktor  yang  berkaitan  dengan kualitas  dosen  dapat  berpengaruh  terhadap  sistem pelaksanaan  pendidikan  tinggi.    Berbagai  faktor pendukung  dapat  menjadi  penentu  kualitas  dosen (Putra, 2015).
Menurut Muluk dan Amelia, (2019) kualitas seo- rang  dosen  dapat  ditunjukkan  dengan  tingkat  pen- didikan  dan  jabatan  fungsionalnya.  Jabatan  fung- sional  dosen  merupakan  catatan  atau  posisi  dalam masyarakat  akademik  yang  menunjukkan  penga- kuan  atas  kemampuan  akademik  dalam  kehidupan akademik.  Jenjang  jabatan  fungsional  dosen  ada empat  level  dimulai  dari  Asisten  Ahli,  selanjutnya adalah  Lektor,  Lektor  Kepala,  dan  Guru  Besar. Semakin  tinggi  jabatan  fungsional  dosen  maka semakin  tinggi  pengakuan  kemampuan  akademik dosen.
Jenjang jabatan fungsional dosen di Fakultas Ma- tematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (FMIPA) Universitas  Sriwijaya  bervariasi  dari  Asisten  Ahli hingga  Guru  Besar  (Profesor).  Data  (Bagian  Kepe- gawaian, 2022) menunjukkan bahwa dari 145 orang dosen, jenjang dosen yang Guru Besar baru menca- pai  6%.  Lama  waktu  yang  diperlukan  dosen  untuk mencapai  jabatan  fungsional  Guru  Besar  cukup bervariasi dari 18 tahun hingga 33 tahun.  Demikian juga  lama  waktu  mencapai  jabatan  Lektor  Kepala, ada dosen yang memerlukan waktu hanya sembilan tahun sejak diangkat sebagai PNS, namun ada juga yang memerlukan waktu hingga 24 tahun. Capaian persentase Guru Besar di FMIPA yang masih relatif sedikit,  dan  variasi  waktu  yang  cukup  besar  untuk mencapai  jenjang  jabatan  fungsional  lebih  tinggi, menjadi  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penca- paian  jenjang  karir  dosen  khususnya  pada  jabatan fungsionalnya.
Capaian  yang  masih  rendah,  variasi  waktu  yang cukup  tinggi,  merupakan  salah  satu  kondisi  yang dapat menghambat peningkatan kualitas pendidikan di  FMIPA.  Perlu  dianalisis  faktor-faktor  yang  berkai- tan  dan  menentukan  jenjang  jabatan  fungsional dosen,  namun  belum  ditemukan  hasil  penelitian yang menganalisis kondisi tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi dan menganalisis karakteristik dosen yang berkaitan erat dengan jabatan fungsional dosen menggunakan metode CHAID .  Hasil penelitian dapat memvisuali-
sasikan keeratan faktor-faktor yang menentukan jen- jang  jabatan  fungsional  dosen.  Visualisasi  tersebut diharapkan  dapat  memberikan  tambahan  motivasi bagi  dosen  untuk  meningkatkan  jenjang  jabatan fungsionalnya. Selain itu, bagi pihak yang berkepen- tingan, hasil penelitian dapat dipertimbangkan seba- gai tambahan informasi menentukan kebijakan yang relevan  dalam  mendorong  percepatan  kenaikan jenjang jabatan fungsional dosen.
Penelitian terdahulu yang meneliti tentang faktor kenaikan  jabatan  fungsional  dosen  salah  satunya adalah  yang  dilakukan  oleh  Setyowati et al., (2018) menemukan bahwa dukungan pimpinan Perguruan Tinggi,  beban  mengajar  sosialisasi  dari  Perguruan Tinggi  dan  penelitian  untuk  publikasi  artikel  meru- pakan faktor-faktor yang dihadapi oleh dosen dalam proses  kenaikan  jabatan  fungsional.  Faktor-faktor yang  berpengaruh terhadap kenaikan  jabatan  fung- sional dosen juga di teliti dalam penelitian Mahyuni et al. , (2020) terhadap dosen FKIP Universitas Mata- ram  yang  menjelaskan  salah  satu  faktor  yang  ber- pengaruh  terhadap  kenaikan  jenjang  jabatan  fung- sional dosen adalah jumlah penelitian dan publikasi artikel  ilmiah.  Penelitian  tentang  jabatan  fungsional dosen  sudah  banyak  dilakukan,  namun  penelitian yang  sama  belum  banyak  dilakukan  di  Universitas Sriwijaya  terkhusus  di  Fakultas  MIPA.  Penting  bagi kita  dan  para  dosen  untuk  mengetahui  faktor  yang relevan  terhadap  kenaikan  jenjang  jabatan  fung- sional supaya menjadi bahan acuan agar terciptanya sumber daya yang berkualitas di lingkungan akade- mik Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya

## 2 METODE
Penelitian menggunakan metode kuantitatif deskrip- tif-inferensial  dengan  alat  statistik Chi-Square  Auto- matic  Interaction  Detection ( CHAID ).  Data  sekunder diperoleh  dari  sumber  beberapa  laman  resmi  yaitu PDDIKTI, Science  and  Technology  Index (SINTA), dan  dokumen  dari  Bagian  Kepegawaian  FMIPA Universitas Sriwijaya.
Data  yang  dianalisis  adalah  karakteristik  dosen yang  berkaitan  dengan  jabatan  fungsionalnya. Jenjang  jabatan  fungsional  ada  empat  yaitu Asisten Ahli, Lektor, Lektor Kepala, dan Guru besar. Karak- teristik  atau  faktor  yang  diduga  berkaitan  dengan Jabatan  Fungsional  adalah  Jenis  Kelamin,  Usia, Pendidikan  Terakhir,  Bidang  Ilmu,  Masa  Kerja,  Go- longan Ruang, Jumlah Artikel, Skor H-Indeks.

## Tabel 1. Variabel, Notasi, dan Kategori
Variabel dan Notasi Kategori 1.  Jabatan Fungsional (𝑌) 1 2 3 4 : Asisten Ahli
: Lektor : Lektor Kepala : Profesor 2.  Jenis Kelamin (𝑋 1 ) 1 2 : Laki-laki : Perempuan 3.  Umur (𝑋 2 ) 1 2 3 : Kurang dari 39 tahun : 39 – 51 tahun : Lebih dari 51 tahun 4.  Golongan Ruang (𝑋 3 ) 1 2 3 4 5 6 7 8
: III/a : III/b
: III/c : III/d : IV/a : IV/b : IV/c : IV/d 5.  Masa Kerja (𝑋 4 ) 1 2 3 : Kurang dari 12 tahun : 12-24 tahun : Lebih dari 24 tahun 6.  Jumlah Artikel (𝑋 5 ) 1 2 3 : Paling banyak 27 : 28-85 : Lebih dari 85 7  H-Indeks (𝑋 6 ) 1 2 3 : Kurang dari 3 : 3-9 H-Indeks : Lebih dari 9 8.  Pendidikan (𝑋 7 ) 1 2 : Master (S2) : Doktor (S3) 9.  Bidang Ilmu (𝑋 8 ) 1 2 3
4 5 6
: Matematika : Fisika : Biologi : Kimia
: Kelautan
: Farmasi

## Analisis Data
Analisis data pada penelitian ini  menggunakan soft- ware SPSS 26. Tahapan analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mendeskripsikan data dosen yang telah diperoleh untuk mengetahui karakteristiknya.
2. Membentuk  tabel-tabel  kontingensi 𝒓 × 𝒄 untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel dependent dengan variabel independent.
3. Mengidentifikasi hubungan masing-masing varia- bel  independen  terhadap  variabel  dependen dengan  uji  Chi-Square  menggunakan  tabel  kon- tingensi dan persamaan 𝜒 2 = 𝑂𝑖𝑗 −𝐸𝑖𝑗 2 𝐸𝑖𝑗 𝑐 𝑗 =1 𝑟 𝑖=1 , untuk mencari nilai harapan yaitu, 𝐸 𝑖𝑗 = 𝑛𝑖+.𝑛+𝑗 𝑛 𝜒 2 :  Nilai Chi-Square hitung
𝑂 𝑖 :  Nilai observasi (pengamatan) ke-i
𝐸 𝑖 :  Nilai harapan ke-i 𝑛 𝑖+ :  banyaknya pengamatan variabel pertama.
𝑛 +𝑗 :  banyaknya  pengamatan  dari  variabel  ke- dua.
𝑛 :  total seluruh pengamatan
4. Mengidentifikasi  variabel  yang  paling  signifikan dengan  melihat  nilai  chi-square  nya,  nilai  chi- square yang paling besar maka variabel tersebut yang paling signifikan.
5. Menerapkan algoritma CHAID dengan memper- hatikan tahap penggabungan (merging) atau pe- misahan (splitting) kategori  variabel,  serta  peng- hentian (stopping). Apabila  tahap  pengabungan selesai, maka tahap pemisahan akan memisahkan beberapa kategori kedalam beberapa Node atau simpul.
6. Menggambarkan  diagram  pohon  hasil  algoritma CHAID.
7. Menginterpretasikan  hasil  diagram  pohon CHAID.

## 3 HASIL

## Deskripsi Data
Data pada penelitian ini merupakan data karakteris- tik individu dosen FMIPA Universitas Sriwijaya, data yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  berjumlah  144 sampel.

## Gambar 1 . Karakteristik dosen berdasarkan jabatan fungsional
Gambar  1  menunjukkan  distribusi  jumlah  dosen FMIPA  Universitas  Sriwijaya  berdasarkan  jabatan fungsional. Terlihat bahwa jabatan fungsional Lektor berjumlah paling banyak sebesar 46,52% dan tingka- tan  yang  jumlahnya  paling  sedikit  yaitu  Guru  Besar sebesar 5,5%.

## Hasil Analisis Metode CHAID
Pemisah awal yang merupakan simpul pertama dari simpul  induk  yang  berisi  variabel  Jabatan  Fungsio- nal Dosen ( 𝑌 ). Simpul induk atau parent node dina- makan  dengan Node 0.  Hasil  dari  pengujian  Chi-
Square  dari  keseluruhan  variabel  independen  ter- hadap  variabel  Jabatan  Fungsional  Dosen  sebagai pemisah awal adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Pengujian Chi-Square Terhadap Node 0
Variabel Chi- square p- value keterangan Jenis Kelamin 4,893 0,180 Tidak signifikan Umur 75,059 0,000 Signifikan Gol. Ruang 347,161 0,000 Signifikan Masa Kerja 65,509 0,000 Signifikan Jumlah Artikel 25,599 0,000 Signifikan H-Indeks 20,095 0,000 Signifikan Pendidikan 21,596 0,000 Signifikan Bidang Ilmu 56,521 0,000 Signifikan
Variabel  Golongan  Ruang  mempunyai  nilai  Chi- Square  paling  besar  yaitu  347,161  maka  dijadikan sebagai pemisah awal pohon CHAID. Setelah proses penggabungan terbentuk 4 kategori baru yaitu kate- gori  3a  dan  3b,  3c  dan  3d,  4a  dan  4d,  4c  dan  4d. Sehingga pemisah awal dari node 0 adalah variabel Golongan  Ruang  yang  mempunyai  4  cabang.  Pem- bentukan  pohon  CHAID  dilanjutkan  pada Node 1, dilakukan  pengujian  Chi-Square  variabel  indepen- den  lainnya  terhadap  variabel  Golongan  Ruang dengan kategori 4c dan 4d.
Tabel 2. Hasil Pengujian Chi-Square Terhadap Node 1
Variabel Chi- square p- value Keterangan Jenis Kelamin 0,533 0,465 Tidak signifikan Umur 1,143 0,285 Tidak signifikan Masa Kerja 0,000 1,000 Tidak signifikan Jumlah Artikel 4,444 0,035 Signifikan H-Indeks 1,333 0,513 Tidak signifikan Pendidikan 0,000 1,000 Tidak signifikan Bidang Ilmu 4,000 0,261 Tidak signifikan
Variabel  Skor  Artikel  mempunyai  nilai  Chi- Square  paling  besar  dan  memiliki  nilai p-value sehingga  menjadi  cabang  dari Node 1.  Lanjut cabang  pada Node 2  dilakukan    pengujian  Chi- Square  variabel  independen  terhadap  variabel Golongan Ruang kategori 4a dan 4b
Tabel 3. Hasil Pengujian Chi-Square Terhadap Node 2
Variabel Chi-square p-value keterangan Jenis Kelamin 3,435 0,064 Tidak signifikan Umur 1,110 0,292 Tidak signifikan Masa Kerja 1,396 0,237 Tidak signifikan Jumlah Artikel 3,752 0,153 Tidak signifikan H-Indeks 5,335 0,069 Tidak signifikan Pendidikan 0,150 0,698 Tidak signifikan Bidang Ilmu 0,967 0,965 Tidak signifikan
Tidak terdapat  variabel  independen  yang  signifi- kan terhadap variabel Golongan Ruang kategori 4a
dan 4b sehingga Node 2 tidak menghasilkan simpul cabang.  Pembentukan  pohon  CHAID  diteruskan pada Node 3, dilakukan pengujian Chi-Square pada variabel  independen  lainnya  terhadap  variabel Golongan Ruang dengan kategori 3c dan 3d.
Tabel 4. Hasil Pengujian Chi-Square Terhadap Node 3
Variabel Chi-square p-value keterangan Jenis Kelamin 0,206 0,650 Tidak signifikan Umur 3,751 0,153 Tidak signifikan Masa Kerja 5,834 0,120 Tidak signifikan Jumlah Artikel 2,545 0,280 Tidak signifikan H-Indeks 0,697 0,706 Tidak signifikan Pendidikan 0,688 0,407 Tidak signifikan Bidang Ilmu 7,147 0,001 Signifikan
Variabel  Bidang  Ilmu  mempunyai  nilai  Chi- Square  paling  besar  yaitu  7,147  dan  nilai p-value yang terkecil yaitu 0,001. Maka variabel Bidang Ilmu akan  dijadikan  sebagai  cabang  dari Node 3.  Untuk pembentukan  cabang  pada Node 4,  dilakukan pengujian  Chi-Square  pada  variabel  independen lainnya  terhadap  variabel  Golongan  Ruang  dengan kategori 3a dan 3b.
Tabel 5. Hasil Pengujian Chi-Square Terhadap Node 4
Variabel Chi-square p-value keterangan Jenis Kelamin 2,368 0,124 Tidak signifikan Umur 4,547 0,156 Signifikan Masa Kerja 3,715 0,054 Tidak signifikan Jumlah Artikel 1,763 0,414 Tidak signifikan H-Indeks 5,055 0,080 Tidak signifikan Pendidikan 1,259 0,262 Tidak signifikan Bidang Ilmu 7,975 0,158 Tidak signifikan
Variabel  Umur  Dosen  mempunyai p-value yang kecil  dari  0,05  yaitu  0,001.  Jadi  variabel  Umur Dosen dijadikan sebagai cabang dari Node 4. Pengu- jian  Chi-Square  dilakukan  kembali  untuk  mengeta- hui  apakah  masih  terdapat  variabel  independen yang signifikan yang akan menjadi cabang dari Node 5,  6,  7,  8,  9,  dan  10.  Setelah  dilakukan  pengujian, diperoleh  bahwa  sudah  tidak  terdapat  variabel  in- dependen  yang  signifikan  sehingga  pembentukan pohon CHAID dihentikan dan didapatkan hasil akhir dari pohon klasifikasi CHAID.
Hasil  akhir  metode  CHAID  digambarkan  dalam bentuk  dendogram  ditampilkan  pada  Gambar  2. Dendogram  ini  menggambarkan  keeratan  faktor- faktor  yang  berkaitan  dengan  Jabatan  Fungsional Dosen.  Tingkat  keeratan  setiap  faktor  terhadap Jabatan  Fungsional  ditampilkan  dengan  urutan faktor dalam dendogram dari Node yang paling atas ke Node yang paling bawah.
Dendogram  yang  dihasilkan  terbentuk  dari  10 Node yang terdiri dari Parent Node ( Node 0), Deci-
sion  Node ( Node 1,  3 dan  4)  dan 7 Terminal  Node ( Node 2,  5,  6,  7,  8,  9,  dan  10).  Dendogram  pada Gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Variabel  yang  paling  erat  hubungannya  dengan jabatan  fungsional,  yaitu  Variabel  Golongan Ruang Dosen yaitu pada Node 1, 2, 3, dan 4.
2. Variabel  Jumlah  Publikasi  Artikel  pada Node 5 dan 6.
3. Variabel Bidang Ilmu dosen pada Node 7 dan 8
4. Variabel Umur Dosen dosen pada Node 9 dan 10
5. Dendogram  menunjukkan bahwa  Variabel  inde- penden  yang  mempengaruhi  terbentuknya  po- hon  klasifikasi  CHAID  adalah  Golongan  Ruang Dosen  dengan  nilai  Chi-Square  sebesar  334,417 dan p-value 0,000,  Jumlah  Artikel  dengan  nilai Chi-Square  sebesar  4,444  dan p-value 0,036,  Bi- dang Ilmu  Dosen  dengan  nilai  Chi-Square  sebe- sar  7,147  dan p-value 0,008  dan  Usia  Dosen dengan  nilai  Chi-Square  sebesar  4,547  dan p-value 0,033.  Berdasarkan  pohon  CHAID  pada Gambar  4.8,  proses  penghentian  terjadi  pada node 2,  5, 6, 7,  8, 9, dan 10  karena  sudah tidak terdapat  variabel  independen  yang  signifikan untuk menjadi cabang.

## 4 PEMBAHASAN
Variabel pertama yang paling erat kaitannya dengan Jabatan  Fungsional  dosen  adalah  Golongan  Ruang dimana yang awalnya Golongan Ruang terbagi dari 8 kategori setelah penggabungan digabung menjadi 4 kategori. Kategori pertama yaitu golongan 3a dan 3b, kategori kedua yaitu golongan 3c dan 3d, ketiga yaitu golongan 4a dan 4b, keempat yaitu 4c dan 4d.
Variabel kedua yang erat kaitannya dengan jaba- tan  fungsional  dosen  adalah  Jumlah  Skor  Publikasi Artikel.  Variabel  Jumlah  Artikel  memiliki  keeratan dengan Jabatan Fungsional Dosen melalui Variabel dosen  yang  memiliki  golongan  ruang  4c  dan  4d. Pada variabel ini dipisah menjadi 2 kategori. Hal ini sejalan  dengan  penelitian  Mahyuni et  al. ,  (2020) yang  menjelaskan  salah  satu  faktor  yang  berpenga- ruh  terhadap  kenaikan  jabatan  fungsional  dosen adalah penelitian dan publikasi artikel.
Variabel  ketiga  memiliki  kaitan  yang  erat  terha- dap jabatan fungsional dosen adalah variabel Bidang Ilmu  dosen.  Bidang  Ilmu  Dosen  memiliki  keeratan dengan  jabatan  fungsional  melalui  variabel  golo- ngan  dosen  dengan  kategori  golongan  3d  dan  3c. Kategori  awal  Bidang  Ilmu  yaitu  berjumlah  6  kate- gori  setelah  penggabungan  digabung  menghasilkan 2 kategori.
Variabel  terakhir  yang  signifikan  terhadap  jaba- tan  fungsional  dosen  adalah  variabel  Umur  Dosen. Variabel Usia Dosen memiliki kaitan dengan Jabatan Fungsional  memlaui  variabel  Golongan  Ruang  3a dan 3b. Kategori awal Umur dosen yaitu berjumlah 3  kategori,setelah  penggabungan  menghasilkan  2 kategori.

## 5 KESIMPULAN
Pada pengklasifikasian menggunakan pohon CHAID, terdapat empat variabel independen yang berkaitan erat  terhadap  Jabatan  Fungsional  dosen  yaitu, Golongan  Ruang,  Jumlah  Artikel,  Bidang Ilmu, dan Umur dosen.
Golongan  Ruang  merupakan  variabel  yang  palit erat terhadap jabatan fungsional dosen, selanjutnya Umur  Dosen  berpengaruh  terhadap  Jabatan  Fung- sional Dosen dan Golongan Ruang kategori 3a dan 3b. Variabel Bidang Ilmu Dosen berpengaruh terha- dap  Jabatan  Fungsional  Dosen  dan  Golongan Ruang kategori 4a dan 4b,  Jumlah Artikel berkaitan terhadap  Jabatan  Fungsional  Dosen  dan  Golongan Ruang kategori 4c dan 4d,

## REFERENSI ______________________________
[1] Ediyanto, Mara, N. dan Satyahadewi, N. (2013) ‘Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K- Means Cluster Analysis’, Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , 02(2), pp. 133–136.
[2] Mahyuni, M. et al. (2020) ‘Strategi Akselerasi Kenaikan Pangkat dan Jabatan Dosen FKIP Universitas Mataram’, Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains Indonesia , 2(1). doi: 10.29303/jpmsi.v2i1.22.
[3] Miftahuddin (2012) ‘Penggunaan Metode Chaid (Chi Square- Automatic Interaction Detection) Pada Pohon Klasifikasi Menggunakan Satu Peubah Respon Dengan Perbandingan Taraf Nyata’, Jurnal Matematika, Statistika, Komputasi , 9(1), pp. 11–22.
[4] Muluk, M. R. K. and Amelia, A. (2019) ‘Strategi Percepatan Peningkatan Jabatan Fungsional Dosen (Studi Pada Fakultas X Universitas Y)’, civil Service , 13(1), pp. 47–60.
[5] Putra, Dian (2015) ‘Dosen Indonesia V Dosen Swedia: Pengembangan Dosen Untuk’, Eksekutif , 12(2), pp. 381–389.
[6] Setyowati, L., Machmuddah, Z. dan Fauza D.H.
(2018). '\ ‘Pentingnya Jabatan Fungsional Dosen Untuk Meningkatkan Karir Dosen’, Jurnal Sains Manajemen Volume. 4 No. 1 Tahun. 2018 (1), pp. 12–20.
[7] Wulandary, A. (2014) ‘Ayu Wulandary,2014 Klasifikasi keputusan nasabah untuk menggunakan ATM dengan metode Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu’, pp. 1–6.   ______________________
Gambar 2. Hasil akhir dendogram CHAID