Analisis diskriminan untuk mencari Tinggi Rendahnya Rata-rata Hasil
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
M. Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat

## ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENCARI TINGGI RENDAHNYA RATA-RATA HASIL BELAJAR MAHASISWA MATEMATIKA BERDASARKAN TEMPAT TINGGAL

## DISCRIMINANT ANALYSIS TO CALCULATE HIGH LOW AVERAGE OF LEARNING MATHEMATICAL STUDENTS BASED ON RESIDENCE
M. Hasbi 1 , Suhartati 1 , Suryawati 1 , Mukhlis Hidayat 1
1 Department of Mathematic Education, Syiah Kuala University E-mail: m.hasbi1962@gmail.com
Diterima: 26/02/2018; Revisi: 21/03/2018; Disetujui: 26/03/2018

## ABSTRAK
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  tentang  hasil  belajar  mahasiswa  matematika berdasarkan  tempat  tinggal.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengedarkan angket  kepada  setiap  mahasiswa  matematika  di  empat  universitas  yang  berbeda.  Data mentah  yang  telah  dikumpulkan  terlebih  dahulu  dinormalkan  menggunakan  log kemudian  dianalisis  menggunakan  discriminan  fisher  melalui  aplikasi  SPSS.  Variabel dependen  dalam  penelitan  ini  adalah  tinggi  rendahnya  hasil  belajar  mahasiswa matematika,  sedangkan  variabel  independen  terdapat  10  faktor  yang  dapat mempengaruhi  tinggi  rendahnya  hasil  belajar  mahasiswa  matematika  berdasarkan tempat  tinggalnya.  Hasil  yang diperoleh dalam penelitian ini dari 100 sampel  yaitu 14 dari 30 sampel yang bertempat tinggal di rumah, 11 dari 30 sampel di kos, dan 20 dari 40  sampel  di  dayah  mendapatkan  hasil  belajar  yang  tinggi.  Artinya,  45  sampel  yang memiliki  hasil  belajar  yang  tinggi  berdasarkan  tiga  tempat  tinggal.  Sedangkan  55 sampel  lainnya  memiliki  nilai  yang  rendah.  Fungsi  diskriminan  fisher  yang  terbentuk adalah:
P1  =  (-0.325)X1  +  (3.192)X2  +  (6.199)X3  +  (1.429)X4  +  (3.448)X5  +  (7.559)X6  + (1.251)X7 + (2.612)X8 + (1.823)X9 + (35.362)X10
P2  =  (-0.308)Y1  +  (2.899)Y2  +  (6.071)Y3  +  (0.567)Y4  +  (3.187)Y5  +  (6.411)Y6  + (0.560)Y7 + (2.088)Y8 + (2.025)Y9 + (33.879)Y10 P3 =  (-0.684)Z1  +  (2.623)Z2 +  (4.809)Z3 +  (1.983)Z4  +  (4.961)Z5 +  (5.609)Z6  +  (-
0.344)Z7 + (2.745)Z8 + (1.925)Z9 + (34.731)Z10
Kata Kunci: Hasil Belajar, Tempat Tinggal , Discriminant Fisher

## ABSTRACT
This research is a research about the result of student learning mathematics based on residence. Data collection was done by circulating questionnaires to each mathematics student at four different universities. The raw data that has been collected is normalized using logs  and then analyzed using discriminant fisher through SPSS application. The dependent  variable  in  this  research  is  the  high  of  the  mathematics  student  learning result, while the independent variable there are 10 factors that can influence the high of the  mathematics  student  learning  result  based  on  their  place  of  residence.  The  results obtained in this study from 100 samples are 14 out of 30 samples residing at home, 11 out  of  30  samples  in  boarding  house,  and  20  out  of  40  samples  in  dayah  get  high learning  result.  That  is,  45  samples  that  have  high  learning  outcomes  based  on  three
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
M. Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
dwellings.  While  55  other  samples  have  low  value.  The  function  of  the  fisher discriminant formed is:
P1  =  (-0.325)X1  +  (3.192)X2  +  (6.199)X3  +  (1.429)X4  +  (3.448)X5  +  (7.559)X6  + (1.251)X7 + (2.612)X8 + (1.823)X9 + (35.362)X10 P2  =  (-0.308)Y1  +  (2.899)Y2  +  (6.071)Y3  +  (0.567)Y4  +  (3.187)Y5  +  (6.411)Y6  + (0.560)Y7 + (2.088)Y8 + (2.025)Y9 + (33.879)Y10 P3 =  (-0.684)Z1  +  (2.623)Z2 +  (4.809)Z3 +  (1.983)Z4  +  (4.961)Z5 +  (5.609)Z6  +  (-
0.344)Z7 + (2.745)Z8 + (1.925)Z9 + (34.731)Z10
Keywords: Learning Outcomes, Residence, Discriminant Fisher.

## PENDAHULUAN
Analisis  diskriminan  merupakan  model yang ditandai dengan adanya variabel dependen yang  berupa  data  kategoridan  data  independen berupa  data  non  kategori.  Variabel  dependen dalam penelitian ini adalah kategori rumah, kos, dan  dayah.  Sedangkan  variabel  independennya yaitu  uang  saku,  waktu  yang  tersedia  untuk belajar,  waktu  istirahat,  banyak  peraturan  di tempat tinggal, banyak kegiatan, vasilitas, jarak ke  kampus,  kendaraan,  bekerja  atau  tidak,  dan IPK.  Dengan  demikian,  hasil  yang  ingin diketahui bergantung kepada data-data independen. Salah satu tujuan analisis ini adalah untuk  mengetahui  perbedaan  yang  jelas  antara grup pada variabel dependen.
Salah satu tujuan dari pendidikan adalah menciptakan  manusia  yang  berhasil  dan berkualitas sehingga dapat terwujudnya kehidupan  yang  lebih  maju,  dimana  kemajuan tersebut  dapat  diraih  salah  satunya  dengan adanya  ilmu  pengetahuan.  Biasanya  seseorang yang  telah  berhasil  dalam  mengunggah  ilmu
pengetahuan  dicirikan  dengan  memperoleh hasil belajar yang tinggi.
Hasil belajar yang tinggi dapat dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Hal  tersebut selaras  dengan  pendapat  Sudjana  N  (1989), bahwa  faktor  yang  dapat  mendukung  prestasi belajar  peserta  didik  di  pengaruhi  oleh  dua faktor  yaitu  faktor  yang  ada  dalam  dirinya  dan faktor  yang  datang  dari  luar  diri  yaitu  faktor lingkungan.  Oleh  karena  itu,  maka  sebagai peserta  didik  harus  pandai  dalam  menyikapi berbagai  situasi  dan  kondisi  lingkungan sekitarnya,  sehingga  memberikan  dampak positif  bagi  peningkatan  diri  pribadi  terlebih kepada  pendidikan  yang  sedang  ditempuh, dalam  hal  ini  penulis  mengambil  peserta didiknya yaitu mahasiswa jurusan matematika.

## METODE PENELITIAN
J enis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  deskriptif kuantitatif.  Sedangkan  dalam  mengumpulkan
Analisis diskriminan untuk mencari Tinggi Rendahnya Rata-rata Hasil
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
M.Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
data  dari  responden  dengan  menggunakan angket.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah mahasiswa dari empat universitas yaitu Universitas Syiah  Kuala (Unsyiah), Universitas Islam  Negeri  Ar-Raniry,  Universitas  Serambi Mekkah,  dan  Universitas  Abu  Yatama.  Sampel yang diambil dalam penelitian ini sebanyak 100 mahasiswa dari empat universitas tersebut.

## Data dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data primer  yaitu  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari  responden.  Data  berupa  respon mahasiswa terhadap angket yang dibagikan.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian ini  dengan  menggunakan  angket  yaitu  daftar pertanyaan  yang  diberikan  kepada  responden sesuai dengan variabel independen.

## Variabel Penelitian
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah tinggi rendahnya hasil belajar mahasiswa matematika berdasarkan tempat tinggal.
Sedangkan
variabel
independen dalam penelitian ini adalah:  US
: uang saku
 WUB : waktu untuk belajar
 WI : waktu istirahat
 PP : banyak peraturan  PK : banyak kegiatan  FTT : fasilitas yang tersedia  JK : jarak ke kampus
 K :  kenderaan ke kampus  B : bekerja  IPK : IPK mahasiswa

## Teknik Analisis Data
Data  yang  terkumpul  dalam  penelitian  ini dianalisis  dengan  analisis  diskriminan  fisher, dalam  penelitian  ini  dipergunakan  analisis diskriminan untuk tiga kelompok. Analisis data dilakukan menggunakan bantuan SPSS. Sebelum  melakukan  uji  diskriminan,  terlebih dahulu data di normalisasikan karena data yang ada  adalah  data  yang  memeliki  variansi  yang berbeda. Tujuan normalisasi adalah: meminimalisasi redundansi (pengulangan data), memudahkan  identifikasi  entitas  (data  yang memiliki  keberadaan  nilai  yang  berbeda),  dan mencegah  terjadinya  anomali  (data  yang  ejaan yang sama tapi memiliki makna berbeda).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data  yang  telah  dikumpulkan  dari pembagian angket oleh peneliti merupakan data mentah  yang  jauh  berbeda  tingkat  variansinya. Sehingga  data  tersebut  perlu  diubah  terlebih dahulu  menjadi  data  normal  menggunakan log melalui SPSS, langkah-langkahnya dapat dilihat pada lampiran 1.
Data  yang  telah  normal  kemudian dianalisis  dengan discriminan  fisher. Langkah pengerjaannya  dapat  dilihat  pada  lampiran  3. Berikut ini hasil yang diperoleh:
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
M. Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
a. Rumah
P1 = (-0.325)X1 + (3.192)X2 + (6.199)X3 +
(1.429)X4  +  (3.448)X5  +  (7.559)X6
+ (1.251)X7 + (2.612)X8 +
(1.823)X9 + (35.362)X10
b. Kost
P2 = (-0.308)Y1 + (2.899)Y2 + (6.071)Y3 + (0.567)Y4  +  (3.187)Y5  +  (6.411)Y6
+ (0.560)Y7 + (2.088)Y8 +
(2.025)Y9 + (33.879)Y10
c. Dayah
P3  =  (-0.684)Z1  +  (2.623)Z2  +  (4.809)Z3  + (1.983)Z4  +  (4.961)Z5  +  (5.609)Z6  +  (-
0.344)Z7  +  (2.745)Z8  +  (1.925)Z9  +
(34.731)Z10
Sebagai  contoh,  model  tersebut  akan diuji  untuk  memprediksi  apakah  seorang mahasiswa  matematika  tinggal  di  rumah,  kost atau  dayah.  Berikut  data  dari  Mahasiswa tersebut:
(X1) Uang saku: 60000 data normal: 2 (X2) Waktu yang tersedia untuk Belajar/Hari : 9 data normal: 9 (X3) Waktu Istirahat  : 6 data normal: 6 (X4) Banyak Peraturan di tempat tinggal : 5 data normal: 5
(X5) banyak kegiatan di tempat tinggal : 3 data normal: 3 (X6) fasilitas yang digunakan  : 8 data normal: 8
(X7) jarak kekampus: 5000 data normal: 2
(X8) kendaraan yang digunakan : 3 data normal: 3 (X9) bekerja : 2 data normal: 2 (X10) IPK : 3,36 data normal: 3,36

## Hasil uji
P1 = (-0.325)(2) + (3.192)(9) + (6.199)(6) +
(1.429)(5) + (3.448)(3) + (7.559)(8) +
(1.251)(2)+ (2.612)(3) + (1.823)(2) +
(35.362)(3,36)
= 108.172,02932
P2  =  (-0.308)(2)    +  (2.899)(9)  +  (6.071)(6)
+ (0.567)(5) + (3.187)(3) + (6.411)(8)
+  (0.560)(2)    +  (2.088)(3)    +
Classification Function Coefficients
kelompok rumah,kost,dayah rumah kost dayah US -.325 -.308 -.684 WUB 3.192 2.899 2.623 WI 6.199 6.071 4.809 BPTT 1.429 .567 1.983 BKTT 3.448 3.187 4.961 FTT 7.559 6.411 5.609 JK 1.251 .560 -.344 KD 2.612 2.088 2.745 BK 1.823 2.025 1.925 IPK 35.362 33.879 34.731 (Constant)  -141.840  -118.891  -128.094 Fisher's linear discriminant functions
Analisis diskriminan untuk mencari Tinggi Rendahnya Rata-rata Hasil
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
M.Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
(2.025)(2)    +  (33.879)(3,36)  = 250.85244 P3 = (-0.684)(2) + (2.623)(9) + (4.809)(6)+ (1.983)(5) + (4.961)(3) + (5.609)(8) + (-0.344)(2)  +  (2.745)(3)  +  (1.925)(2) + (34.731)(3,36)
= 248.85616
Dari  data  tersebut  terlihat  bahwa  nilai mahasiswa  matematika  berdasarkan  tempat tinggal  :  rumah,  kos,  dayah  tersebut  cenderung tinggi  pada  yang  bertempat  tinggal  di  rumah dari  pada  kos  dan  dayah.  Maka  mahasiswa tersebut  diprediksi  lebih  cenderung  pada  yang bertempat tinggal di rumah.

## KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil
Descriminant
Fisher’s terhadap  data  yang  telah  dinormalkan dengan  interval  tertentu  dari  nilai  mahasiswa matematika dan berdasarkan tempat tinggalnya. besarnya  hasil  belajar  menurut  tempat  tinggal mahasiswa  matematika  tersebut  lebih  dominan pada yang bertempat tinggal di rumah.

## DAFTAR PUSTAKA
Dillon.W.R & Goldstein.M, (1984), Multivariate  Analysis  Method  and Application, Sons, New york.
Johnson,  R,  A,  and  D.  W.  Wichern,  (1988),
Applied Multivariate
Statistical
Analysis,  Prentice  Hall,  Inc,  New jersey Kathleen.  M,  &  Carmen.  A,  (2002),  SPSS  for instutional
researchers,
Bucknell
University.
Kleinbaum,  R,  A,  &  L.L.  Kupper,  (1978),
Applied  Multivariate  Analysis  and Other  Multivariate  Methods,  Ruxbury Press, Massachusects. Umam, Khairul. Pemodelan Matematika
(Analisis Diskriminan) : Modul 5.
Ernawati.  2014. Pengaruh  Lingkungan  Tempat Tinggal  Terhadap  Prestasi  Beajar Siswa  di  SMA  Negeri  1  Makmur. JSEE. Vol. 11, No. 1. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/js ee/article/download/261/156. 09/12/2017. Mar  Maria,  F.  Dkk.  2012. Analisis  Diskriminan Terhadap Perilaku Mahasiswa dalam Mengkonsumsi Makanan Cepat Saji. ss https ://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&e src=s&source=web&cd=3&cad=rja&u act=8&ved=0ahUKEwj0sLa6v4_YAh
WHYo8KHa3jDJcQFggyMAI&url=ht tp%3A%2F%2Fdaps.bps.go.id%2Ffile
_artikel%2F65%2FANALISIS%2520 DISKRIMINAN.pdf&usg=AOvVaw2 OTldHhPHQBnVK3AgJerua 15/12/2017.
Analisis diskriminan untuk mencari Tinggi Rendahnya Rata-rata Hasil
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
M. Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat

## Lampiran 1
No Grup Nama
Variabel
Uang Saku/Bulan Waktu yang tersedia untuk Belajar/Hari (Jam) Waktu Istirahat (Jam) Banyak Peraturan di tempat tinggal Banyak Kegiatan di tempat tinggal Fasilitas di Tempat Tinggal Jarak Ke Kampus (m) Kenderaan yang digunakan Bekerja IPK 1 Rumah Suciati 2 9 6 5 3 8 2 3 2 3,36 2 Rumah Rahmatillah 1 6 7 7 5 6 2 3 0 3,57 3 Rumah Ammar 2 8 8 5 7 8 1 3 2 3,8 4 Rumah Rizal 1 4 5 4 3 5 2 3 1 3,83 5 Rumah Ina 2 3 6 9 9 8 2 3 0 3,5 6 Rumah Arbi 3 6 7 6 3 7 2 3 2 3,41 7 Rumah Hayatun 1 6 8 5 7 8 2 3 2 3,67 8 Rumah Umi 3 4 7 4 5 7 2 3 0 3,75 9 Rumah Miftahul 1 4 9 3 7 8 1 3 0 3,02 10 Rumah Rauzah 3 6 9 5 8 7 2 2 0 3,52 11 Rumah Surya 2 3 9 3 5 7 1 3 0 3,81 12 Rumah Wulandari 1 8 6 3 5 7 1 3 0 2,75 13 Rumah Salbaniati 7 3 8 6 8 7 1 3 0 3,5 14 Rumah Rudi 4 4 7 9 5 7 1 3 2 3,68 15 Rumah Almira 3 6 7 8 5 9 1 4 0 3,76 16 Rumah Sabrina 3 5 6 7 5 9 1 4 0 3,68 17 Rumah Riska 1 8 6 8 7 7 1 2 2 3,87 18 Rumah Putri 2 4 8 9 6 7 1 3 0 3,37 19 Rumah Indah 1 7 6 9 5 8 1 0 0 3,75 20 Rumah Mawaddah 1 4 7 9 6 8 1 3 0 3,00 21 Rumah Ulia 3 8 7 9 6 6 1 3 2 3,86 22 Rumah Azura 3 3 7 2 3 9 2 3 2 3,56 23 Rumah Syawalil 2 1 8 9 9 9 7 3 0 3,81 24 Rumah Khalisa 1 3 6 5 9 8 1 2 2 3,42 25 Rumah Hendra 2 6 9 7 5 6 2 3 0 3,7 26 Rumah Erni 2 4 8 7 4 8 1 3 2 3 27 Rumah Mika 2 7 7 6 5 8 1 3 2 3,66 28 Rumah Muna 1 5 6 6 8 7 7 3 0 3,36 29 Rumah Rizki 3 3 7 8 8 6 1 3 2 3,24 30 Rumah Reza 2 3 9 8 6 7 1 3 2 3,67 31 Kos Rosa 1 6 9 4 7 6 1 3 0 3,02 32 Kos Nana 2 3 9 5 8 5 1 0 0 3,24 33 Kos Fitrika 1 4 9 0 7 5 1 0 0 3,00 34 Kos Guspiana 1 4 9 1 7 5 1 0 0 3,0
Analisis diskriminan untuk mencari Tinggi Rendahnya Rata-rata Hasil
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
M.Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
35 Kos Risna 3 3 9 3 4 5 2 3 0 3,11 36 Kos Cut Diah 3 8 8 3 7 6 2 3 2 3,76 37 Kos Lia Devi 1 3 9 0 4 5 1 3 0 3,41 38 Kos Juwita 3 6 7 4 5 8 1 3 0 3,02 39 Kos Rahmawati 4 6 9 0 7 8 1 0 0 3,6 40 Kos Masitah 3 2 8 4 7 6 1 3 2 3,05 41 Kos Nadia 3 2 7 5 4 6 1 3 0 3,9 42 Kos Wardina 2 4 6 5 6 7 1 0 2 3,09 43 Kos Mirna 1 8 7 6 5 6 1 3 0 3,24 44 Kos Afdhal 2 8 9 5 4 7 1 3 2 3,45 45 Kos Rizka 2 1 8 2 7 6 1 3 0 3,53 46 Kos Zahra 1 5 6 6 5 5 1 3 0 3,7 47 Kos Raihan 2 4 7 3 4 6 1 3 1 3,11 48 Kos Aminah 2 7 7 3 6 4 1 3 2 2,79 49 Kos Sari 3 2 8 4 4 6 2 3 2 3,67 50 Kos Masniati 1 4 8 2 5 6 1 3 2 2,8 51 Kos Masyitah 2 4 6 5 3 7 1 2 2 3,7 52 Kos Bunga 2 6 9 4 6 5 1 1 0 3,6 53 Kos Intan 2 3 8 4 7 6 1 3 0 3,71 54 Kos Zuhra 2 2 6 1 5 8 1 3 2 3,45 55 Kos Rasmi 1 4 6 7 5 9 1 3 1 3,82 56 Kos Rahmah 1 3 7 5 6 7 1 0 1 3,59 57 Kos Risqa 4 5 5 6 4 8 1 3 1 3,48 58 Kos Sakinah 1 7 8 4 3 6 2 3 0 3,04 59 Kos Safnidar 1 6 9 3 4 5 1 2 0 3 60 Kos Erika 2 8 7 3 4 7 1 0 2 3,42 61 Kos Erna 2 3 5 2 5 5 1 0 0 3,33 62 Kos Naslaini 2 7 6 4 6 8 1 4 2 2,5 63 Kos Wilda 3 5 9 5 5 4 1 0 2 1,98 64 Kos Khurul 2 3 8 1 3 6 1 0 2 3,81 65 Kos Akmal 1 3 7 5 6 5 1 0 1 3,29 66 Kos Khairul 1 4 8 4 7 7 1 2 1 3,26 67 Kos Nisa 1 8 6 3 5 6 1 2 2 3 68 Kos Salma 2 2 9 4 4 6 1 3 2 3,33 69 Kos Ruslan 2 1 8 6 6 5 1 3 2 3,54 70 Kos Mustafa 5 5 9 3 7 5 1 3 2 3,86 71 Dayah Noni 1 4 7 9 8 6 1 3 0 3,78 72 Dayah Marwan 3 5 5 9 9 5 1 3 2 3,64 73 Dayah Rahmi 1 2 3 9 8 6 1 3 0 3,58 74 Dayah Mukhalis 2 2 8 9 8 6 1 3 0 3,52 75 Dayah Shinta 1 4 8 8 8 6 1 0 0 3,19 76 Dayah Ilham 1 2 3 8 9 5 1 3 0 3,8 77 Dayah Nainunis 3 2 7 7 9 5 1 3 1 3,65
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 39-46.
Belajar Mahasiswa Matematika Berdasarkan Tempat Tinggal M. Hasbi, Suhartati, Suryawati, Mukhlis Hidayat
78 Dayah Aiya 1 4 5 7 9 6 1 3 0 3,56 79 Dayah Joni 1 4 3 9 8 5 1 3 2 3,45 80 Dayah M. Radhi 3 4 5 9 8 5 1 3 0 3,18 81 Dayah M. Thahir 3 2 6 8 8 5 1 3 0 3,5 82 Dayah Susi 2 4 8 8 8 5 1 3 0 3,21 83 Dayah Jumi 2 4 6 7 9 6 1 3 0 3,6 84 Dayah Zahzatul 1 5 5 7 8 6 1 2 0 3,57 85 Dayah Rita Fadhlina 1 4 6 8 9 6 1 3 0 3,34 86 Dayah Zahlul 1 3 7 9 9 5 1 3 2 3,56 87 Dayah Baidawi 2 5 6 9 9 5 1 0 2 3,78 88 Dayah Mufazzal 3 4 5 9 9 6 1 3 2 3,44 89 Dayah Nazawi 5 2 4 8 9 7 1 3 1 3,2 90 Dayah Khairul 1 1 6 7 9 5 1 3 2 3,77 91 Dayah Azmi 3 4 4 8 8 6 1 3 2 3,8 92 Dayah Mika 4 2 3 9 8 5 1 3 0 3,64 93 Dayah Milfita 2 1 8 9 9 6 1 3 0 3,56 94 Dayah Sasmita 2 1 7 9 9 7 1 0 1 3,32 95 Dayah Dara 2 2 6 9 7 6 1 3 2 3,21 96 Dayah Putri 1 5 4 8 7 6 1 3 2 3,04 97 Dayah Rina 2 4 7 9 7 7 1 3 2 3,46 98 Dayah Fajri 2 3 6 9 9 5 1 3 2 3,77 99 Dayah Jufriadi 1 4 6 8 9 5 1 3 2 3,22 100 Dayah Mulyadi 1 2 3 7 9 7 1 3 2 3,29