Abstrak—Sistem pembelajaran
daring merupakan implementasi pendidikan jarak jauh. Pemerintah melakukan upaya pencegahan penyebaran COVID-19 pada bidang pendidikan dengan mengubah sistem  konvensional menjadi sistem daring sehingga dilakukan penelitian untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keefektifan sistem pembelajaran daring pada masa pandemi COVID-19. Data  yang  digunakan  merupakan  data  primer  dari  survei online  kepada  Mahasiswa  ITS  dengan  variabel  respon berupa pelaksanaan sistem pembelajaran daring efektif (1) dan tidak efektif (0), maka dalam penelitian ini metode yang digunakan  adalah  regresi  probit  biner.  Variabel  prediktor yang  digunakan  antara  lain  jenis  kelamin,  fakultas, kesiapan  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring, kemudahan  dalam  mengoperasikan  platform  pada  sistem pembelajaran  daring,  pemahaman  materi  pada  sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan  kuota  internet,  dan  intensitas  penggunaan kuota internet. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 300 Mahasiswa  ITS  dengan  190  berjenis  kelamin  perempuan dan  110  laki-laki.  Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan pembahasan  dapat  diketahui  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  dengan  tingkat  signifikansi  0,05  pada keefektifan sistem pembelajaran daring adalah pemahaman materi  pada  sistem  pembelajaran  daring,  bantuan  kuota internet,  pemanfaatan  penggunaan  kuota  internet,  dan intensitas penggunaan kuota internet. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan oleh model sebesar 77,33%.
Kata  Kunci—  Keefektifan  Sistem  Pembelajaran  Daring (SPADA),  Mahasiswa  ITS,  Pandemi  COVID-19,  Regresi Probit Biner.

## I. PENDAHULUAN
COVID-19  merupakan  salah  satu  penyakit  menular yang disebabkan oleh kelompok virus yakni coronavirus atau  Sars-CoV-2.  Coronavirus  dapat  menular dan ditularkan antara  hewan  dan  manusia  (zoonosis)  melalui  cairan berbentuk lendir yang keluar dari seseorang terinfeksi batuk atau  bersin  (droplet)  dan  dapat  menyebabkan  infeksi  pada saluran  pernafasan  manusia.  WHO  menetapkan  wabah COVID-19  sebagai  pandemi  global  [1].  Negara  Indonesia tidak  menerapkan  kebijakan  karantina  wilayah  ( lockdown )
untuk  mencegah  penyebaran  COVID-19,  dikarenakan memiliki dampak besar terhadap perekonomian Indonesia [2]. Penyebaran  COVID-19  memiliki  dampak  pada  berbagai bidang  salah  satunya  adalah  bidang  Pendidikan.  Pemerintah Indonesia menutup lembaga Pendidikan dan mengubah sistem pembelajaran  langsung  atau  tatap  muka  (konvensional) menjadi  sistem  pembelajaran  dalam  jaringan  (Daring)  yang disebut  SPADA  agar  pendidikan  di  Indonesia  tetap  berjalan salah  satunya  adalah  Kota  Surabaya.  Sitem  pembelajaran daring  (SPADA)  merupakan  salah  satu  program  Direktorat Jenderal  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan  Kementrian Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  bertujuan  untuk meningkatkan pemerataan akses terhadap pembelajaran yang bermutu dan sebagai upaya pemanfaatan kemajuan teknologi dan komunikasi serta upaya pencegahan penyebaran COVID- 19  [3].  Sistem  pembelajaran  daring  lebih  fleksibel  daripada sistem  pembelajaran  konvensional,  dikarenakan  mahasiswa dapat belajar dalam situasi apa saja [4]. Penelitian tugas akhir ini  bertujuan  untuk  mengetahui  keefektifan  pelaksanaan sistem  pembelajaran  daring  yang  diterapkan  oleh  salah  satu kampus  di  Kota  Surabaya  yaitu  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  survei  daring  kepada  Mahasiswa  Institut  Teknologi Sepuluh  Nopember  (ITS)  Surabaya  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi keefektifan  sistem  pembelajaran  daring  (SPADA)  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)  Surabaya  pada  masa pandemi  COVID-19  dengan  metode  yang  digunakan  adalah analisis regresi probit biner. Penelitian dengan menggunakan analisis  regresi  probit  biner  telah  banyak  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya,  diantaranya pada penelitian  [5] yang memodelkan status balita stunting di Provinsi Jawa Timur dan penelitian  [6]  memodelkan  status  ketahanan  pangan  di Provinsi  Jawa  Timur  serta  melakukan  pemodelan  kasus diabetes  mellitus  tipe  2  di  Klinik  Assalaam  Kabupaten Banjarnegara  Jawa  Tengah  yang  dilakukan  pada  penelitian [7].

## I. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan metode yang memiliki keterkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data sehingga

## Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keefektifan Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) Menggunakan Regresi Probit Biner
(Studi Kasus: Mahasiswa ITS Masa Pandemi COVID-19)
1 Yashintia Arien Epriliyanti, 2 Vita Ratnasari Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : 1 yashintiaedu@gmail.com, 2 vita_ratna@statistika.its.ac.id
C
dapat  memberikan  informasi  yang  berguna.  Statistika deskriptif  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  sifat-sifat  atau karakteristik  dari  suatu  keadaan  dan  dapat  memberikan gambaran  sistematis  dan  akurat  mengenai  fakta-fakta  dan sifat-sifat dari fenomena yang diamati [8].

## B. Multikolinieritas
Multikolinieritas  merupakan  suatu  keadaan  dalam  suatu model  regresi  yang  memiliki  korelasi  atau  hubungan sempurna atau mendekati sempurna antara variabel prediktor [9].  Deteksi  multikolinieritas  dapat  dilakukan  dengan  nilai Variance Inflation Factor (VIF) dengan persamaan (1)
𝑉𝐼𝐹 = 1
(1 − 𝑅 𝑖 2 ) (1)
Apabila Variance Inflation Factor (VIF) bernilai lebih besar dari 10, maka model terindikasi adanya multikolinieritas.

## C. Regresi Probit Biner
Regresi probit merupakan salah satu model regresi yang dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  pola  hubungan  antara variabel  respon  dengan  variabel  prediktor.  Variabel  respon yang digunakan merupakan data bertipe kategori yang terdiri dari dua kategori yakni kejadian gagal dan sukses, sedangkan variabel  prediktor  berupa  data  kontin  dan/atau  diskrit berskala nominal dan/atau biner [10].

## D. Model Regresi Probit Biner
Model  regresi  probit  merupakan  suatu  model  untuk menjelaskan  hubungan  dari  variabel  respon  yang  berupa kategorik  dan  variabel  prediktor  berupa  numerik  maupun kategorik.  Metode  probit  merupakan  model  dengan pendekatan fungsi distribusi kumulatif ( cumulative distribution function/CDF ). Estimasi model probit menggunakan  CDF  distribusi  normal  [11].  Variabel  respon pada  model  regresi  probit  berasal  dari  variabel  respon  yang tidak teramati yakni Y* yang memiliki persamaan
𝒀 ∗ = 𝑿 𝑻 𝜷 + 𝜺 (2)
dengan 𝑿 = [1 𝑥 1 … 𝑥 𝑝 ] 𝑇 𝜷 = [𝛽 0 𝛽 1 … 𝛽 𝑝 ] 𝑇 𝜀 = error yang diasumsikan berdistribusi normal dengan rata- rata 0 dan varians 1.
Pada  penelitian  ini  kategori  pada  variabel  respon merupakan  kejadian  atau  peristiwa  yang  dikelompokkan menjadi dua kategori yakni kejadian sukses yang dinotasikan 𝑌 = 1 dan kejadian gagal yang dinotasikan dengan 𝑌 = 0 Probabilitas  untuk  pelaksanaan  sistem  pembelajaran daring  masa  COVID-19  tidak  efektif  atau 𝑌 = 0 dapat dihitung menggunakan persamaan berikut.
𝑃(𝑌 = 0) = 𝑃(𝑌 ∗ ≤ 𝛾) 𝑃(𝑌 = 0) = 𝑃(𝑿 𝑻 𝜷 + 𝜀 ≤ 𝛾) 𝑃(𝑌 = 0) = 𝑃(𝜀 ≤ 𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝑃(𝑌 = 0) = 𝛷(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷) 𝑃(𝑌 = 0) = 𝑞(𝒙)
(3)
Probabilitas  untuk  Y  =  1  atau  pelaksanaan  sistem pembelajaran daring masa COVID-19 yang efektif adalah 𝑃(𝑌 = 1) = 𝑃(𝑌 ∗ > 𝛾) 𝑃(𝑌 = 1) = 1 − 𝑃(𝑌 ∗ ≤ 𝛾) 𝑃(𝑌 = 1) = 1 − 𝑃(𝑿 𝑻 𝜷 + 𝜀 ≤ 𝛾)
𝑃(𝑌 = 1) = 1 − 𝛷(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝑃(𝑌 = 1) = 1 − 𝑞(𝒙)
(4)
dengan  Φ(γ  – X T β )  =  Φ(z)  merupakan  fungsi  distribusi kumulatif normal standar dapat ditunjukkan pada persamaan (5) berikut.
𝛷(𝑧) = ∫ 𝜙(𝑡)𝑑𝑡 𝑋𝑇𝛽 −∞ (5)
Interpretasi  model  regresi  probit  menggunakan  efek marginal.  Nilai  efek  marginal  pada  persamaan  (6)  dan  (7) menyatakan  besarnya  pengaruh  tiap  variabel  prediktor  yang signifikan  terhadap  probabilitas  tiap  kategori  pada  variabel respon  efek  marginal  diperoleh  dari  turunan  pertama  dari probabilitas  masing-masing  kategori  pada  variabel  respon adalah sebagai berikut
𝜕𝑃(𝑌 = 0)
𝜕𝑋 𝑖 = −𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)𝛽 𝑖 (6)
𝜕𝑃(𝑌 = 1) 𝜕𝑋 𝑖 = 𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)𝛽 𝑖 (7)
dengan 𝜙 (γ  – X T β )  = 𝜙 (z)  merupakan  fungsi  distribusi probabilitas dari distribusi normal standar pada persamaan (8) [12]
𝜙(𝑧) = 1 √2𝜋 exp (− 𝑧
2 2 ) , –∞ < z < ∞ (8)

## E. Estimasi Parameter
Penaksiran  parameter  pada  regresi  probit  biner menggunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  untuk  mengestimasi  parameter  suatu  model  yang sudah  diketahui  distribusinya  dengan  memaksimumkan fungsi likelihood [12]. Variabel respon ( Y ) pada regresi probit biner  mempunyai  dua  kategori  yakni  Y  =  1  untuk kejadian sukses dan Y = 0, untuk kejadian gagal, sehingga variabel ( Y ) berdistribusi  Bernoulli ( p ).  Langkah-langkah untuk mendapatkan estimasi parameter ( β ) model regresi probit biner dengan menggunakan MLE diawali dengan mengambil nilai n buah  sampel  random,  yaitu  Y 1 ,  Y 2 ,  ...,  Y n adalah  sebagai berikut [12].
𝐿(𝑦|𝜃) = 𝑙(𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑛 |𝜃) 𝐿(𝑦|𝜃) = ∏ 𝑝(𝑦 𝑖 |𝜃) 𝑛 𝑖=1 (9)
Model  probit  biner  univariat  pada  variabel  random  Y berdistribusi  Bernoulli  (1,p),  maka  didapatkan  fungsi likelihood pada persamaan (10)
ℓ(𝜷) = ∏[𝑝(𝑋 𝑖 )] 𝑦𝑖 [𝑞(𝑋 𝑖 )] 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (10)
Setelah  melakukan  transformasi  ln  terhadap  fungsi likelihood , diapatkan persamaan (11) berikut 𝐿(𝜷) = ∑ (𝑦 𝑖 ln 𝑝(𝑋) + (1 − 𝑦 𝑖 ) ln[1 − 𝑛 𝑖=1 𝑝(𝑋)]) (11)
Langkah  selanjutnya  dengan  metode  MLE  adalah melakukan  transformasi  ln  terhadap  fungsi  likelihood  dan menghitung turunan pertama dari fungsi ln 𝐿 ( 𝛃 ) terhadap β. 𝜕 ln 𝛽
𝜕𝛽 = ∑ 𝑋 𝑖 𝜙(𝛾 − 𝑋 𝑇 𝛽) ( 𝑦𝑖 1−𝛷(𝛾−𝑋𝑇𝛽) + 𝑛 𝑖=1 (𝑦𝑖−1)
𝛷(𝛾−𝑋𝑇𝛽) ) (12) Pada metode MLE untuk estimasi parameter menghasilkan bentuk yang tidak closed form maka digunakan metode  numerik  yaitu  iterasi Newton  Raphson untuk memaksimumkan  fungsi likelihood (Myers,  1990).  Metode Newton Raphson diperoleh dari pendekatan deret Taylor pada persamaan (13) berikut.
𝜕 ln 𝐿(𝛽)
𝜕𝛽 + (𝛽 (1) − 𝛽) 𝜕2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝜕𝛽𝑇 + 1 2! (𝛽 (1) − 𝛽)(𝛽 (1) − 𝛽) 𝑇 𝜕3 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝑇𝜕𝛽𝜕𝛽𝑇 + ⋯ = 0 (13)
Pada  estimasi β merupakan  nilai  awal  dan |𝛽 (1) − 𝛽| diasumsikan  bernilai  sangat  kecil,  sehingga  suku  ketiga  dan seterusnya dapat diabaikan atau dihilangkan. Persamaan (14) merupakan deret Taylor. 𝜕 ln 𝐿(𝛽)
𝜕𝛽 + (𝛽 (1) − 𝛽) 𝜕 2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝜕𝛽 𝑇 = 0 (14)
sehingga  didapatkan  nilai 𝛽 (1) yang  ditunjukkan  pada persamaan (15)
𝛽 (1) = 𝛽 − ( 𝜕 2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝜕𝛽 ) −1 𝜕 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 (15)
Iterasi ke-t dengan metode Newton Raphson dapat ditulis pada persamaan (16) berikut.
𝛽 (𝑡) = 𝛽 (𝑡−1) − ( 𝜕 2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 (𝑡−1) 𝜕𝛽 𝑇(𝑡−1) ) −1 𝜕 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 (𝑡−1) (16)
Proses  iterasi  akan  berhenti  apabila  terdapat ‖𝛽 (𝑡) − 𝛽 (𝑡−1) ‖ ≤ 𝜀 atau  saat  kondisi  konvergen  terpenuhi  dengan  ε merupakan bilangan yang bernilai sangat kecil. Iterasi Newton Raphson  membutuhkan  komponen  turunan  pertama  fungsi likelihood terhadap β atau  vektor  g  ( β )  dan  matriks H ( β ) merupakan turunan kedua dari fungsi likelihood terhadap β .
𝑔(𝛃) = [ 𝜕 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 ] (17)
dan
𝑯(𝛃) = [ 𝜕 2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝜕𝛽 𝑇 ] (18)
misalkan (𝛾 − 𝑋 𝑇 𝛽) = 𝑧 ,  maka  turunan  berikut  merupakan turunan  kedua  dari  fungsi likelihood .  Persamaan  (19) merupakan  turunan  kedua  dari  ln likelihood terhadap parameter β 𝜕2 ln 𝐿(𝛽) 𝜕𝛽𝜕𝛽𝑇 = ∑ (1 − 𝑦 𝑖 )x 𝑖 x 𝑖 𝑇 𝛷(𝑧𝑖)𝑧𝑖𝜙(𝑧𝑖)−𝜙(𝑧𝑖)𝜙(𝑧𝑖)
[𝛷(𝑧𝑖)]2 𝑛 𝑖=1 (19)
Iterasi estimasi parameter β didapatkan dengan menggunakan metode Newton Raphson .

## F. Uji Serentak
Uji  serentak  digunakan  untuk  mengetahui  signifikansi koefisien β terhadap  variabel  respon  yang  dilakukan  secara keseluruhan  atau  serentak  pada  variabel-variabel  prediktor. Uji hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H 0 : β 1 = β 2 = ... = β v = 0 H 1 : minimal ada satu β i ≠ 0; dengan i = 1,2,3,...,v
Statistik  uji  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan Likelihood Ratio Test atau Statistik uji G yang mengikuti  distribusi Chi-square dengan  derajat  bebas  satu ditunjukkan pada persamaan (20) [13] Rumus:
𝐺 = −2 ln [ ( 𝑛 1 𝑛 ) 𝑛 1 ( 𝑛 0 𝑛 ) 𝑛 0 ∏ 𝜋̂ 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1 − 𝜋̂ 𝑖 ) 1−𝑦 𝑖 ] (20)
dengan, 𝑛 0 = ∑ (1 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 1 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1
𝑛  =  𝑛 0 + 𝑛 1 Tolak  H 0 apabila  nilai  G  > 𝜒 (𝑣,𝛼) 2 atau p-value <  α, dengan n 1 merupakan banyaknya observasi yang bernilai Y = 1,  sedangkan  n 0 merupakan  banyaknya  pengamatan  yang bernilai  Y  =  0,  dan n adalah  banyaknya  observasi  pada penelitian serta v adalah derajat bebas yakni jumlah variabel yang signifikan terhadap model.

## G. Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh secara signifikan  terhadap  variabel  respon  pada  setiap  variabel prediktor. Koefisen β i secara individual dibandingkan dengan standar error menggunakan  Uji  Wald.  Uji  hipotesis  pada penelitian ini adalah [13].
H 0 : β i = 0 H 1 : β i ≠ 0; dengan i = 1,2,...,v
Statistik Uji Wald:
𝑊 𝑖 = 𝜷 ̂ 𝒊 𝑆𝐸(𝜷 ̂ 𝒊 ) (21)
SE( 𝛽̂ 𝑖 ) adalah standar error , dengan 𝑆𝐸 = √𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑖 )
Dimana 𝑣𝑎𝑟(𝜷 ̂) = 𝜎 2 (𝑋′𝑋) −1
Apabila nilai uji Wald |𝑊 𝑖 | >Z α/2 atau p-value < α, maka keputusan  yang  dapat  diambil  adalah  tolak  H 0 yang  berarti bahwa  variabel  prediktor  ke-i  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel respon.
H. Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model atau goodness of fit test merupakan salah  satu  pengujian  yang  digunakan  untuk  mengetahui adanya  perbedaan  antara  data  hasil  observasi  dengan  hasil prediksi  keefektifan  model  dalam  menjelaskan  variabel respon  [11].  Uji  hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji kesesuaian model adalah sebagai berikut.
H 0 : model sesuai (tidak terdapat perbedaan antara observasi dengan prediksi model)
H 1 : model tidak sesuai (terdapat perbedaan antara observasi dengan prediksi model)
Statistik uji yang digunakan pada pengujian kesesuaian model adalah sebagai berikut.
𝐷 = −2 ∑ [𝑦 𝑖 ln ( 𝑃 𝑗 𝑦 𝑗 ) + (1 − 𝑦 𝑗 ) ln ( 1 − 𝑃 𝑗 1 − 𝑦 𝑗 )] 𝑛 𝑗=1 (22)
Diperoleh keputusan tolak H 0 apabila D > 𝜒 (𝑣,𝛼) 2 atau p- value < α, dengan P j adalah peluang dari observasi atau pengamatan ke-j.

## I. Ketetapan Klasifikasi
Ketetapan  klasifikasi  digunakan  untuk  mendapatkan model  terbaik  secara  akurat  dan  digunakan  untuk mengevaluasi  model.  Nilai  ketepatan  klasifikasi  didapatkan dengan  melakukan  perbandingan  antara  nilai  prediksi  yang telah  sesuai  dari  model  dengan  nilai  observasi  yang sebenarnya.  Ketepatan  klasifikasi  menggunakan apparent error  rate (APPER)  ditunjukkan  persamaan  (23)  dan dirangkum pada Tabel 1 yang dapat menyatakan nilai proporsi sampel  salah  diklasifikasikan  oleh  fungsi  klasifikasi  pada persamaan (24).
Tabel 1 Ketetapan Klasifikasi
Kelompok Aktual (Y) Kelompok Prediksi Total 0 1 0 n 11 n 12 n 1 1 n 21 n 22 n 2 Keterangan: n 1
:  jumlah  pengamatan  yang  masuk  dalam  kelompok kategori 0
n 2 :  jumlah  pengamatan  yang  masuk  dalam  kelompok kategori 1
n 11 : jumlah pengamatan masuk dalam kelompok kategori 0  yang  diklasifikasikan  secara  tepat  sebagai kelompok kategori 0
n 12 : jumlah pengamatan masuk dalam kelompok kategori 0 yang diklasifikasikan secara tepat sebagai kelompok kategori 1
n 21 : jumlah pengamatan masuk dalam kelompok kategori 1 yang diklasifikasikan secara tepat sebagai kelompok kategori 0
n 22 : jumlah pengamatan masuk dalam kelompok kategori 1 yang  diklasifikasikan  secara  tepat  sebagai  kelompok kategori 1
Ketepatan Klasifikasi = 1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅 (23)
dimana
𝐴𝑃𝐸𝑅 = ( 𝑛12+𝑛21 𝑛1+𝑛2 ) x 100% (24)
J. Statistik Empirik
Statistik empirik merupakan metode untuk mengkategorikan data skor pengukuran dengan cara membagi kategori skor menjadi rendah dan tinggi untuk mempresentasikan distribusi skor subjek penelitian. Kategorisasi  data  dengan  statistik  empirik  menggunakan bergantung  dari  populasi  penelitian  dengan  ukuran  sampel yang besar dan bersifat heterogen [14].

## K. Metode Suksesif Interval
Metode  suksesif  interval  atau  MSI  merupakan  suatu proses transformasi data ordinal menjadi data interval. Metode ini digunakan pada statistika parametrik dengan pengumpulan data yang digunakan adalah skala pengukururan nominal atau ordinal  [15].  Proses  transformasi  data  dengan  MSI diantaranya  adalah  menghitung  frekuensi,  menghitung proporsi, menghitung proporisi kumulatif, menghitung nilai z, menghitung nilai densitas fungsi z, mengitung nilai skala, dan menghitung nilai hasil skala [16].

## L. Efektivitas
Efektivitas  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia merupakan  suatu  keadaan  yang  memiliki  berpengaruh  atau memiliki  keberhasilan  pada  suatu  usaha  dan  Tindakan. Keberhasilan  pada  suatu  program  memperhatikan  beberapa aspek antara lain aspek tugas atau fungsi, aspek rencana atau program,  aspek  ketentuan  dan  peraturan  serta  aspek  tujuan atau kondisi ideal [17].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  diperoleh dengan melakukan survei secara online pada tanggal 21 Mei 2020  –  12  Juni  2020  menggunakan  platform  Google  Form (intip.in/TugasAkhirYashintia  atau  bit.ly/TugasAkhirArien)
kepada  300  Mahasiswa  ITS  yang  melaksanakan  Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) pada masa pandemi COVID- 19.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  dependen  yang  digunakan  adalah  keefektifan sistem pembelajaran daring yang efektif (1) dan tidak efektif (0) dengan variabel independen yang digunakan adalah.
Tabel 1 Variabel Penelitian
Variabel Nama Variabel Tipe Data X 1 Jenis kelamin Kategorik X 2 Fakultas Kategorik X 3 Kesiapan pelaksanaan sistem pembelajaran daring Kontinu X 4 Kemudahan pengoperasian platform sistem pembelajaran daring Kontinu X 5 Pemahaman materi pembelajaran pada sistem daring Kontinu X 6 Bantuan kuota internet Kategorik X 7 Penggunaan kuota internet Kategorik X 8 Pemakaian kuota internet Kategorik
C. Struktur Data
Stuktur dari data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 2 Stuktur Data Responden Y X 1 X 2 X 3 … X 7 X 8 1 Y 1 X 1.1 X 2.1 X 3.1 X 7.1 X 8.1 2 Y 2 X 1.2 X 2.2 X 3.2 …  X 7.2 X 8.2 3 Y 3 X 1.3 X 2.3 X 3.3 X 7.3 X 8.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . n Y n X 1.n X 2.n X 3.n …  X 7.n X 8.n

## D. Langkah Analisis
Berikut ini adalah langkah analisis yang digunakan dalam melakukan penelitian
1. Mendeskripsikan  keefektifan  sistem  pembelajaran daring (SPADA) pada masa COVID-19 beserta faktor- faktor yang diduga memengaruhi.
2. Melakukan survei online kepada Mahasiswa di ITS yang menggunakan  Sistem  Pembelajaran  Daring  (SPADA) pada masa pandemi COVID-19.
3. Melakukan eksplorasi data dengan statistika deskriptif.
4. Melakukan pemodelan faktor-faktor yang memengaruhi dengan langkah analisis yang digunakan adalah
a. Membuat model regresi probit biner dengan meregresikan variabel respon dengan variabel prediktor.
b. Melakukan  uji  signifikansi  parameter  secara  serentak pada seluruh variabel prediktor terhadap variabel respon.
c. Melakukan uji signifikansi parameter secara parsial pada masing-masing  variabel  prediktor  terhadap  variabel respon.
d. Memperoleh model regresi probit terbaik.
e. Melakukan  interpretasi  model  menggunakan  nilai  efek marginal.
f. Melakukan pengujian kesesuaian model
g. Mengukur kebaikan model dengan ketepatan klasifikasi
5. Menarik kesimpulan & saran.

## IV. ANALISIS & PEMBAHASAN
A. Karakterisik Keefektifan Sistem Pembelajran Daring Analisis statistika deskriptif untuk mengetahui karatkteristik  dari  data.  Statistika  deskriptif  untuk  tipe  data kontinu dapat ditampilkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 3 Statistika Deskriptif Variabel Mean Min Maks Kesiapan 3,7177 1,3462 5,5996 Kemudahan 3,5416 1,4312 5,3433 Pemahaman 3,2271 1,5570 4,8621
Berdasarkan  hasil  statistika  deskriptif  diperoleh  bahwa nilai rata-rata dari kesiapan Mahasiswa ITS pada pelaksanaan sistem  pembelajaran  daring  masa  pandemi  COVID-19  lebih tinggi  dari  pada  faktor  lainnya.  Sehingga  Mahasiswa  ITS memiliki  kesiapan  dalam  pelaksanaan  sistem  pembelajaran daring. Berikut adalah statistika deskriptif untuk variabel tipe data kontinu.

## Gambar 1 Diagram Lingkaran Variabel Jenis Kelamin
Mayoritas  sebanyak  190  mahasiswa  berjenis  kelamin perempuan  yang  terlibat  pada  penelitian  keefektifan pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  di  ITS,  sedangkan sisanya berjenis kelamin  laki-laki dengan persentase sebesar 37%.  Mayoritas  mahasiswa  berasal  dari  Fakultas  Sains  dan Analitika Data sebesar 42,67% sedangkan sisanya berasal dari fakultas yang lain ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Statistika Deskriptif Penerima Bantuan Kuota Internet
Pada  300  Mahasiswa  ITS,  mayoritas  mahasiswa  tidak menerima atau mendapatkan kuota internet dari kampus yakni sebesar  88,7%,  sedangkan  sisanya  menerima  bantuan  kuota internet untuk pelaksanaan sistem pembelajaran daring masa Pandemi COVID-19 yang dapat ditunjukkan pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3 Statistika Deskriptif Penerima Bantuan Kuota Internet
Mahasiswa ITS  yang  menggunakan kuota internet hanya digunakan untuk pelaksanaan sistem pembelajaran daring saja sebesar  4,33%,  sedangkan  sisanya  digunakan  untuk pelaksanaan sistem pembelajaran daring dan kegiatan daring lainnya.  Sebanyak  147  kuota  internet  Mahasiswa  ITS  dapat digunakan  untuk  1  bulan  pemakaian  yang  ditunjukkan  pada grafik berikut.

## Gambar 4 Statistika Deskriptif Penggunaan dan Pemakaian Kuota Internet
Tabel 4 Tabulasi Silang Variabel Y dengan Variabel X 1 Variabel Keefektifan Total 0 1 Jenis Kelamin 0 87 103 190 1 49 61 110 Total 136 164 300
Sebanyak  103  Mahasiswa  perempuan  dari  164 mahasiswa menyatakan bahwa pelaksanaan sistem pembelajaran daring sudah efektif. Kecenderungan mahasiswa  perempuan  dan  mahasiswa  laki-laki  pada pelaksanaan sistem pembelajaran daring efektif dapat dilihat dengan  nilai  peluang.  Peluang  mahasiswa  laki-laki  untuk pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  masa  COVID-19 efektif adalah sebagai berikut.
𝑃(𝑌 = 1|𝑋 1 = 1) = 61 110 = 0,555
Peluang  mahasiswa  perempuan  untuk  pelaksanaan sistem pembelajaran daring masa COVID-19 efektif adalah.
𝑃(𝑌 = 1|𝑋 1 = 0) = 103 190 = 0,542
Mahasiswa  laki-laki  memiliki  kecenderungan  pada pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  masa  COVID-19 efektif daripada mahasiswa perempuan. Selanjutnya tabulasi silang  variabel  dependen  keefektifan  sistem  pembelajaran daring  masa  pandemi  COVID-19  dengan  variabel  fakultas ditunjukkan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5 Tabulasi Silang Variabel Y dengan Variabel X 2
Variabel Keefektifan Total 0 1
Fakultas 1 57 71 128 2 12 12 24 3 4 11 15 4 7 10 17 5 27 34 61
6 18 18 36 7 11 8 19 Total 136 164 300
Tabulasi  silang  antara  variabel  keefekifan  sistem pembelajaran daring dengan variabel fakultas ITS menunjukkan  bahwa  Fakultas  Teknologi  Kelautan  ITS
63% 37% Perempuan Laki-laki 128 25 15 17 60 36 19 34 266 0 100 200 300 Ya Tidak
13 147 287 153 Penggunaan Pemakaian
Ya Tidak
memiliki  kecenderungan  lebih  besar  daripada  fakultas lainnya.
Tabel 6 Tabulasi Silang Y dengan Variabel X 6 Variabel Keefektifan Total 0 1 Bantuan Kuota Internet 0 109 157 266 1 27 7 34 Total 136 164 300
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang  tidak menerima bantuan memiliki kecenderungan pada pelaksanaan sistem  pembelajaran  daring  masa  COVID-19  yang  efektif daripada mahasiswa yang menerima bantuan kuota internet.
Tabel 7 Tabulasi Silang Y dengan Variabel X 7 Variabel Keefektifan Total 0 1 Penggunaan Kuota Internet 0 124 163 287 1 12 1 13 Total 136 164 300
Penggunaan  kuota  internet  untuk  pelaksanaan  sistem pembelajaran  daring  yang  efektif  memiliki  kecenderungan daripada mahasiswa yang hanya menggunakan kuota internet untuk pelaksanaan sistem pemembelajaran daring saja.
Tabel 8 Tabulasi Silang Variabel Y dengan Variabel X 8
Variabel Keefektifan Total 0 1 Pemakaian Kuota Internet 0 79 74 153 1 57 90 147 Total 136 164 300
Pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  yang  efektif terdapat pada 90 mahasiswa untuk pemakaian kuota internet selama  1  bulan,  sedangkan  kuota  internet  74  mahasiswa kurang dari 1 bulan pemakaian.

## B. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  data  digunakan untuk mengatahui hubungan pada variabel independen ditunjukkan pada tabel 9. Pengujian  multikolinieritas  dengan  nilai  VIF  pada  Tabel  9 diperoleh bahwa nilai VIF pada delapan variabel independen bernilai kurang dari 10. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada hubungan  linier  antar  variabel  independen  dan  model  tidak terindikasi adanya multikolinieritas pada model.

## Tabel 9 Uji Multikolinieritas pada Variabel Independen
Variabel VIF Jenis kelamin 1,061 Fakultas 1,076 Kesiapan 2,175 Kemudahan 1,999 Pemahaman 2,047 Bantuan kuota internet 1,216 Penggunaan 1,201 Pemakaian 1,034 C. Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak
Uji  signifikansi  parameter  pada  analisis  regresi  probit biner ditunjukkan pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10 Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak
G P value χ 2 tabel
140,528  0,000 15,507
Berdasarkan Tabel 10, nilai uji G lebih besar dari nilai Chi- square tabel dan nilai Pvalue < α, maka diperoleh keputusan Tolak  H 0 ,  sehingga  minimal  terdapat  satu  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap model.

## D. Pengujian Signifikansi Parameter Secara Parsial
Uji  signifikansi  parameter  secara  parsial  dengan  taraf signifikansi α 5% akan disajikan pada Tabel 11 berikut

## Tabel 11 Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial
Variabel  Wald  Pvalue Keputusan X 1 -0,24 0,810  Gagal Tolak H 0 X 2 0,10 0,920  Gagal Tolak H 0 X 3 1,61 0,107  Gagal Tolak H 0 X 4 -1,46 0,143  Gagal Tolak H 0 X 5 6,79 0,000  Tolak H 0 X 6 -2,54 0,011  Tolak H 0 X 7 -2,39 0,017  Tolak H 0 X 8 2,54 0,011  Tolak H 0
Berdasarkan  Tabel  11  diperoleh  bahwa  nilai  mutlak dari statistik uji  Wald masing-masing variabel bernilai lebih dari  nilai  |Zα /2 |  yaitu  sebesar  1,96  dengan  α  0,05  atau membandingkan  antara  nilai Pvalue dan  α  0,05.  Pengujian secara parsial pada variabel yang signifikan ditampilkan pada Tabel 12 berikut.
Tabel 12 Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial pada Variabel Signifikan

## Variabel  Wald  Pvalue  Keputusan
X 5 8,78 0,000  Tolak H 0 X 6 -2,48 0,013  Tolak H 0 X 7 -2,55 0,011  Tolak H 0 X 8 2,55 0,011  Tolak H 0
Berdasarkan  Tabel  12  diperoleh  bahwa  nilai  mutlak  dari statistik uji Wald pada empat variabel signifikan bernilai lebih dari  nilai  |Zα /2 |  yaitu  sebesar  1,96  dengan  α  0,05  dan  nilai Pvalue pada empat variabel signifikan bernilai kurang dari α 0,05, sehingga ditarik keputusan tolak H 0 .

## E. Model Regrasi Probit Biner
Model  regresi  probit  biner  pada  keefektifan  sistem pembelajaran daring adalah 𝑌̂ = −4,47699 + 1,41059𝑋 5 − 0,859696𝑋 6 − 1,73132𝑋 7 + 0,445822𝑋 8 Persamaan  probabilitas  keefektifan  sistem  pembelajaran daring tidak efektif dan efektif adalah 𝑃̂(𝑌 = 0 ) = Ф(4,47699 − 1,41059𝑋 5 + 0,859696𝑋 6 + 1,73132𝑋 7 − 0,445822𝑋 8 ) 𝑃̂(𝑌 = 1 ) = 1 − Ф(4,47699 − 1,41059𝑋 5 + 0,859696𝑋 6 + 1,73132𝑋 7 − 0,445822𝑋 8 )
F. Efek Marginal Variabel Signifikan
Nilai  efek  marginal  yang  digunakan  untuk  mengetahui besarnya  pengaruh  masing-masing  variabel  prediktor  yang signifikan.  Misalkan  efek  marginal  pada  responden  pertama dihitung efek marginal untuk mengetahui besar pengaruh dari keempat  variabel  dalam  menggolongkan  responden  pertama ke  kategori  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  pada masa pandemi COVID-19 efektif dan tidak efektif.
1. Efek Marginal Variabel Pemahaman Materi Perhitungan  efek  marginal  pemahaman  materi  untuk kategori pelaksanaan sistem pembelajaran daring pada masa pandemi COVID-19 efektif adalah.
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋5 = 𝛽 5 𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋5 = 1,41059 × 𝜙(−0,860) 𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋5 = 1,41059 × 0,2756
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋5 = 0,3888
Hasil  perhitungan  efek  marginal  di  atas  menunjukkan bahwa nilai efek marginal persentase pemahaman materi pada pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  dapat  menaikkan kontribusi  sebesar  0,3888  untuk  sistem  pembelajaran  daring menjadi  efektif  dan  dapat  menurunkan  kontribusi  untuk sistem  pembelajaran  daring  menjadi  tidak  efektif  sebesar  - 0,3888.
2. Efek Marginal Variabel Bantuan Kuota Internet
Persamaan  efek  marginal  bantuan  kuota  internet  untuk kategori pelaksanaan  sistem pembelajaran daring pada masa pandemi COVID-19 efektif adalah.
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋6 = 𝛽 6 𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝜕𝑃̂(𝑌=1)
𝜕𝑋6 = −0,859696 × 𝜙(−0,860)
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋6 = −0,2369
Nilai  efek  marginal  Mahasiswa  ITS  yang  tidak mendapatkan  bantuan  kuota  internet  dapat  menurunkan kontribusi  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  menjadi efektif  sebesar 0,2369  atau dapat  menaikkan  peluang  sistem pembelajaran  daring  di  ITS  menjadi  tidak  efektif  sebesar 0,2369.
3. Efek Marginal Variabel Penggunaan Kuota Internet interpretasi efek marginal penggunaan kuota internet yang terdiri  dari  dua  kategori  yakni  penggunaan  kuota  internet untuk  sistem  pembelajaran  daring  saja  (1)  dan  penggunaan kuota internet untuk sistem pembelajaran daring dan kegiatan lainnya (0).
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋7 = 𝛽 7 𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋7 = −1,73132 × 𝜙(−0,860)
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋7 = −0,4772
Hasil efek marginal variabel penggunaan kuota internet di atas sebesar -0,4772 menunjukkan bahwa penggunaan kuota internet  mahasiswa  untuk  sistem  pembelajaran  daring  dan kegiatan  lainnya  dapat  menurunkan  kontribusi  sistem pembelajaran daring menjadi efektif sebesar 0,4772.
4. Efek Marginal Variabel Pemakaian Kuota Internet
Interpretasi pada efek marginal pemakaian kuota internet mahasiswa yang terdiri dari dua kategori yakni kuota internet untuk  satu  bulan  pemakaian  (1)  dan  kuota  internet  untuk kurang  dari  satu  bulan  pemakaian  (0)  terhadap  pelaksanaan sistem  pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi  COVID-19 efektif adalah sebagai berikut.
𝜕𝑃̂(𝑌=1) 𝜕𝑋8 = 𝛽 8 𝜙(𝛾 − 𝑿 𝑻 𝜷)
𝜕𝑃̂(𝑌=1)
𝜕𝑋8 = 0,445822 × 𝜙(−0,860) 𝜕𝑃̂(𝑌=1)
𝜕𝑋8 = 0,1229
Hasil perhitungan efek marginal variabel pemakaian kuota internet  mahasiswa  menunjukkan  bahwa  pemakaian  kuota internet  mahasiswa  untuk  satu  bulan  pemakaian  dapat menaikkan  kontribusi  pelaksanaan  sistem  pembelajaran daring di ITS menjadi efektif sebesar 0,1229.

## G. Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model atau goodness of fit digunakan untuk mengetahui  adanya  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil pengamatan  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi  model.  Uji kesesuaian  model  menggunakan  statistik  uji Deviance ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 13 Uji Keseuaian Model
D P value χ 2 tabel
254,201  0,485  292,163
Tabel 13 diperoleh bahwa Pvalue bernilai lebih besar dari α 5% dan nilai D < nilai Chi-square tabel, maka dapat ditarik keputusan gagal tolak H 0 , sehingga tidak ada perbedaan yang signifikan  antara  hasil  prediksi  model  dengan  data  hasil pengamatan atau hasil prediksi model telah sesuai.

## H. Ketetapan Klasifikasi Regresi Probit Biner
Ketepatan klasifikasi pada penelitian ini adalah Tabel 14 Ketetapan Klasifikasi
Aktual Prediksi Total Tidak Efektif Efektif Tidak Efektif 99 37 136 Efektif 31 133 164 Total 130 170 300
Berdasarkan Tabel 14 diperoleh nilai APER dan ketetapan klasifikasi dengan perhungan sebagai berikut
𝐴𝑃𝐸𝑅 = ( 37+31 136+164 ) x 100%
𝐴𝑃𝐸𝑅 = ( 68 300 ) x 100%
𝐴𝑃𝐸𝑅 = (0,2267)x 100% 𝐴𝑃𝐸𝑅 = 22,67% Ketepatan Klasifikasi = 1 − 22,67% = 77,33%
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  pada  tabel 13,  sebanyak 99 mahasiswa  benar  diklasifikasikan  dalam  kelompok  sistem pembelajaran daring masa pandemi COVID-19 tidak efektif, sebanyak  133  Mahasiswa  ITS  tepat  diklasifikasikan  dalam kelompok sistem pembelajaran daring masa pandemi COVID- 19  efektif  Ketepatan  klasifikasi  yang  diperoleh  sebesar 77,33%  atau  dengan  tingkat  kesalahan  klasifikasi  sebesar 22,67%,  artinya  bahwa  model  probit  biner  terbaik  mampu mengklasifikan  dengan  tepat  setiap  pengamatan  sebesar 77,33%.

## V. KESIMPULAN & SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan dengan regresi probit biner pada keefektifan sistem pembelajaran  daring  di  ITS  masa  pandemi  COVID-19, diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Karakteristik Mahasiswa ITS berdasarkan data keefektifan sistem  pembelajaran  daring  masa  pandemi  COVID-19 yang  terkumpul  didominasi  oleh  mahasiswa  berjenis kelamin  perempuan  dengan  presentase  sebesar  63%, sisanya  37%  merupakan  Mahasiswa  laki-laki  dengan Fakultas  Sains  dan  Analitika  Data  adalah  fakultas  yang mendominasi. Dari data keefektifan sistem pembelajaran daring  masa  pandemi  COVID-19  diperoleh  informasi melalui  statistika  deskriptif  bahwa  Mahasiswa  ITS memiliki kesiapan pada pelaksanaan sistem pembelajaran daring  namun  Mahasiswa  ITS  masih  memiliki  kesulitan dalam  pengoperasian  platform  dan  pemahaman  materi pembelajaran.  Mahasiswa  ITS  yang  tidak  menerima bantuan memiliki kecenderungan pada pelaksanaan sistem pembelajaran  daring  masa  COVID-19  yang  efektif daripada  mahasiswa  yang  menerima  bantuan  kuota internet.  Penggunaan  kuota  internet  mahasiswa  untuk pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  yang  efektif memiliki kecenderungan daripada mahasiswa yang hanya menggunakan  kuota  internet  untuk  pelaksanaan  sistem pemembelajaran  daring  saja  dan  sebanyak  153  kuota internet  Mahasiswa  ITS  dapat  digunakan  kurang  dari  1 bulan pemakaian.
2. Hasil pemodelan regresi probit biner menghasilkan empat variabel yang signifikan yaitu variabel adalah pemahaman materi  pada,  bantuan  kuota  internet,  pemanfaatan penggunaan  kuota  internet,  dan  intensitas  penggunaan kuota internet. Interpretasi efek marginal pada pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  masa  pandemi COVID-19    di  ITS  dapat  menggambarkan  bahwa pemahaman materi mahasiswa dapat menaikkan kontribusi  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring menjadi efektif, dan mahasiswa yang tidak mendapatkan bantuan kuota internet menaikkan kontrubusi pelaksanaan sistem  pembelajaran  daring  menjadi  tidak  efektif,  serta kuota  internet  mahasiswa  yang  digunakan  untuk  sistem pembelajaran  daring  dan  kegiatan  lainnya  dapat menaikkan  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring menjadi  tidak  efektif  dengan  kuota  internet  mahasiswa untuk  satu  bulan  pemakaian  dapat  menaikkan  peluang pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  di  ITS  menjadi efektif.  Klasifikasi  hasil  aktual  dan  hasil  prediksi  model yang  terbentuk  menghasilkan  37  mahasiswa  salah terklasifikasi dalam kelompok sistem pembelajaran daring efektif dan 31 mahasiswa yang salah terklasifikasi dalam kategori  pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  tidak efektif. Hasil ketepatan klasifikasi yang dihasilkan sebesar 77,33%.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  pihak  terkait  dengan pelaksanaan  sistem  pembelajaran  daring  agar  lebih memperhatikan  kualitas  jaringan  internet  pada  pelaksanaan
sistem  pembelajaran  daring  dan  meningkatkan  pemahaman peserta  didik  dengan  pemahaman  materi  secara  mandiri maupun berkelompok. Bagi penelitian selanjutnya, agar dapat memperhatikan syarat kecukupan sampel pada analisis regresi probit  dan  menambahkan  variabel  yang diduga berpengaruh terhadap  keefektifan  sistem  pembelajaran  daring  untuk menghasilkan  model  dan  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih baik.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]   WHO, "World Health Organization Indonesia," 24 April 2020. [Online]. Available: https://www.who.int/indonesia.
[2]   Gugus-Tugas-Percepatan-Penanganan-COVID-19,  24  April 2020. [Online]. Available: covid19.go.id.
[3]   Kementerian-Riset-dan-Teknologi,  "Kementerian  Riset  dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional," 24 April 2020. [Online]. Available: https://www.ristekbrin.go.id/.
[4]   I.  Mulyaningsih,  N.  Nurfiana,  and  M.  A.  Zahidin, Pengembangan Pembelajaran Berbasis Riset Di Jurusan Tadris Bahasa  Indonesia,  Cirebon:  IAIN  Syekh  Nurjati  Cirebon, 2017.
[5]   C. Dewanti and V. Ratnasari, "Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur Menggunakan  Regresi  Probit  Biner,"  Jurnal  Sains  dan  Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2019.
[6]   F.  Masitoh  and  V.  Ratnasari,  "Pemodelan  Status  Ketahanan Pangan  Di  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  Pendekatan  Metode Regresi Probit Biner," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 6, no. 2, 2016.
[7]   F.  Isnaini  and  V.  Ratnasari,  "Pemodelan  Kasus  Diabetes Mellitus Tipe 2 Di Klinik Assalaam Kabupaten Banjarnegara Jawa Tengah dengan Metode Probit Biner," Jurnal Sains dan Seni ITS, 2017.
[8]   R.  Walpole,  Intoduction  to  Statistics,  New  York:  Macmillan Publishing Co. Inc, 1995.
[9]   N. R. Draper and H. Smith, Applied Regression Analysis (3rd Edition), New York: John Wiley and Sons Inc, 1998.
[10]  Greene  and  W.  H.,  Economic  Analysis  6th  Edition.,  New Jersey: Prentice Hall, Inc., 2008.
[11]  P.  McCullagh,  Nelder  and  J.  A., Generalizes  Linear  Models, New York: Chapman & Hall, 1989.
[12]  Ratnasari  and  V.,  Estimasi  Parameter  dan  Uji  Signifikansi Model Probit Bovariat., Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2012.
[13]  D.  W.  Hosmer  and  S.  Lemeshow,  Applied  Logistic Regression, New York: John Wiley and Sons.Inc, 1995.
[14]  Azwar and S., "Kelompok subjek ini memiliki harga diri yang rendah; Kok, tahu...?," Buletin Psikologi, vol. 1, no. 2, pp. 13- 17, 1993.
[15]  B.  Waryanto,  Millafati  and  Y.  A.,  Transformasi  Data  Skala Ordinal ke Interval dengan Menggunakan Makro Minitab 15, 2006.
[16]  Junaidi,  Transformasi  Data  Ordinal  ke  Interval  dengan Microsoft  Office  Excel.  Seri  Tutorial  Analisis  Kuantitatif., 2014.
[17]  L. Muasaroh, Aspek-Aspek Efektivitas, Yogyakarta: Literatur Buku, 2010.