Vol. 5, No. 1 (2023), pp. 39 – 47 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistika Tanggal Masuk: 10-12-2022; Revisi: 31-01-2023 Diterima: 31-03-2023

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN
Indah Fitriani 1* , Aden 2
Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Pamulang 1,2 indahfitriani1901@gmail.com *
Abstrak – Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Indeks  Prestasi  Mahasiswa  di  Program  Studi Matematika  Universitas  Pamulang.  Metode  yang digunakan  dalam  menganalisis  data  adalah Analisis  Diskriminan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Prestasi Mahasiswa Jurusan  Matematika  Unpam  yaitu  variabel Lingkungan  keluarga.  Dimana  ada  perbedaan substansial  antara  mahasiswa  yang  memiliki Indeks Prestasi dengan kategori Kurang dan Baik. Hal  ini  dibuktikan  oleh  Wilk’s  Lambda  Sig. 0,015<0,05,  yang  berarti  bahwa  kedua  kategori Indeks  Prestasi  tersebut  memiliki  rata-rata  yang berbeda  berdasarkan  faktor  lingkungan  keluarga .  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dalam penelitian ini, terbentuklah model fungsi diskriminan  yaitu .  Pada
penelitian  ini  tingkat  akurasi  diperoleh  melalui pengujian  validasi  sebesar  80%  ,  hal  ini  berarti bahwa fungsi diskriminan yang terbentuk dianggap  tepat  untuk  menggolongkan  Indeks Prestasi Mahasiswa berdasarkan faktor lingkungan  keluarga  kedalam  kategori  Indeks Prestasi  yang  kurang  dan  baik  karena  memiliki angka ketepatan lebih dari 50%.
Kata  Kunci  –  Analisis  Diskriminan,  Indeks Prestasi, Mahasiswa Matematika.

## I. PENDAHULUAN
Di  era  yang  semakin  berkembang  ini, Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang bergerak maju seiring berjalannya persaingan global.  Dimana  sumber  daya  manusia  yang cerdas  dan  berkarakter  menjadi  pemicu terbentuknya  peradaban  yang  baik.  Sebagai kunci  utama  yang  paling  strategis  dalam
mewujudkan  kesejahteraan  nasional  adalah Pendidikan.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  maka semakin  tinggi  pula  kualitas  manusia  yang bermoral, salah satunya ialah sarjana. Dalam Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2013 menyebutkan  bahwa  Pendidikan  adalah usaha sengaja dan terencana untuk menjadikan belajar sebagai pengalaman yang menyenangkan  dan  menarik  bagi  peserta didik dalam mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, kecerdasan,  akhlak  mulia,  dan  keterampilan yang  diperlukan  dirinya,  masyarakat,  bangsa dan  negara.  Dengan  itu,  dapat  dikatakan bahwa  upaya  dalam  menciptakan  sumber daya  manusia  yang  berkualitas  dan  dapat bersaing secara nasional maupun global ialah dengan  peningkatan kualitas pendidikan.
Peningkatan  kualitas  pendidikan  dapat dilakukan  dengan  melakukan  perubahan, perbaikan,  serta  pembaharuan  terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan  prestasi  belajar  mahasiswa.  Hal ini merupakan tugas salah satu lembaga atau instansi  untuk  menghasilkan  bibit-bibit unggul  di  dunia  pendidikan  dengan  calon tenaga terdidik yang berpotensi dan profesional  serta  memiliki  pengetahuan, sikap yang baik dan keahlian yang mempuni yaitu  Perguruan  tinggi.  Peran  penting  yang dimiliki  Perguruan  Tinggi  adalah  menggali, menumbuhkan  dan  mengembangkan  potensi mahasiswa.  Universitas  Pamulang  adalah salah  satu  universitas  yang  menawarkan
program  sarjana  di  bidang  khusus  mereka yang  berupaya  menghasilkan  tenaga  kerja dengan  pendidikan  yang  diperlukan  untuk bersaing di tempat kerja bahkan global. Satu dari Program Studi S1 Universitas Pamulang yang  selalu  mengeluarkan  inovasi-inovasi terbaru  dalam  menciptakan  lulusan  yang berpotensi  adalah  Prodi  Matematika  yang memiliki  visi  menjadi  program  akademik berbasis  agama  pada  tahun  2020  yang memimpin bangsa dalam produksi matematika  terapan  berkualitas  tinggi  yang responsif  terhadap  kemajuan  teknologi  dan ilmu pengetahuan.
Dalam  menghadapi  persaingan  yang semakin  ketat  antar  kampus,  Perguruan tinggi harus membenahi sistem dan kualitasnya  untuk  mendapatkan  mahasiswa yang  berkompeten  dan  berkualitas.  Hal  ini, dikarenakan  salah  satu  penyebabnya  yaitu adanya beberapa mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu, sehingga  menjadi  penghambat pengembangan  metode  peningkatan  mutu perguruan  tinggi.  Terdapat  beberapa  faktor yang berpengaruh terhadap  kelulusan sarjana tertunda, seperti status perkawinan mahasiswa,  posisi  pekerjaan,dan  tingkat pemahaman  konten,  yang  semuanya  harus tercermin dalam IPK mereka . Indeks prestasi, juga  disebut  sebgai  unit  akhir  semester adalah  nilai  kredit  rata-rata  [1].  Tinggi rendahnya perolehan indeks prestasi mahasiswa dapat menunjukkan apakah mahasiswa  mampumengikuti  perkuliahan dengan  baik  atau  tidak.  Maka  dari  itu,  dapat disimpulkan bahwa mahasiswa yang mendapat  indeks  prestasi  tinggi  memiliki mutu yang tinggi dalam berilmu (kompeten), diantaranya  bisa  menurangi  jumlah  waktu yang  dihabiskan  di  perguruan  tinggi  dan bahkan  memungkinkan  untuk  mendapatkan beasiswa sehingga mereka dapat berkontribusi  secara  finansial  dan  juga berpotensi  untuk  mudah  diterima  dalam dunia  kerja  karena  kemampuan yang dimilikinya.
Terlepas  dari  seberapa  tinggi  atau  rendah nilai  indeks  prestasi  mahasiswa,  sejumlah faktor  dapat  memgaruhinya.  Seperti  halnya variabel  berbasis  pada  keadaan  mahasiswa
itu  sendiri  memiliki  keberagaman  serta berbagai aspek kehidupan mahasiswa lainnya. Sehingga,  memungkinkan  sekali  jika  indeks prestasi  mahasiswa  dipengaruhi  oleh  faktor internal seperti bakat, minat, motivasi belajar, keuletan dan lainnya, maupun faktor eksternal  yang  meliputi  faktor  yang  tidak berhubungan  dengan  mahasiswa  itu  sendiri, seperti  lingkungan  keluarga,  lingkungan kampus, ekonomi, dan lain sebagainya [2].
Untuk  itu  sehubungan  dengan  paparan diatas,  penulis  tertarik  untuk  melakukan penelitian  ini  dengan  tujuan  untuk  menguji serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi  indeks  prestasi  mahasiswa  di Program  Studi  Matematika  Universitas Pamulang  berdasarkan  nilai  (IPK)  kategori kurang  dan  baik.  Dengan  ini  penulis  akan melakukan penelitian dengan judul “Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks Prestasi  Mahasiswa  Dengan  Menggunakan Metode Analisis Diskriminan”.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini,  dilakukan  di  Fakultas MIPA  Universitas  Pamulang.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer yakni data hasil penyebaran kuesioner/angket  yang  diberikan  kepada responden terpilih [3],  yaitu mahasiswa  aktif Universitas  Pamulang  yang  terdaftar  di Program studi Matematika.
Purposive  sampling digunakan  sebagai metode  pengambilan  sampel  pada  penelitian ini.  Dengan  demikian,  setelah  dilakukan perhitungan  menggunakan  rumus  slovin  [4] diperoleh  105  mahasiswa  yang  dijadikan sampel penelitian.
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Durasi  Jam  belajar  mahasiswa  ( ), Lingkungan  keluarga  ( ),  dan  Lingkungan kampus ).  Variabel  dependen  untuk analisis  diskriminan  ini  adalah  Indeks
Prestasi  Mahasiswa  (IPK)  yang  dibagi  ke dalam dua kelompok berikut ini [5]: a. Dengan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)
yang  diberi  kode  indikator  1, maka prestasi akademik mahasiswa “BAIK”.
b. Dengan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK) yang  diberi  kode  indikator  0,
maka prestasi akademik mahasiswa “KURANG”.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Karakteristik Responden
Informasi pada penelitian ini berkaitan  dengan  karakteristik  responden yang  dijadikan  sampel  berjumlah  105  orang mahasiswa. Pengelompokan ditunjukkan pada  Tabel  1  menurut  jenis  kelamin,  usia, semester, dan kelas.
Tabel 1. Karakteristik Responden.
kategori Frekuensi Jenis Kelamin Laki-laki 20 perempuan 85 Usia 18 – 20 33 21 – 25 66 26 – 30 5 > 30 1 Semester 2 18 4 20 6 16 8 44 > 8 7 Kelas MATE 105 3.2. Uji Kelayakan Intrumen. 1. Uji validitas terhadap 16 item
pernyataan  untuk  ketiga  variabel independen menunjukkan bahwa semua  item  pernyataan  dinyatakan valid degan nilai signifikansi 5% yang memenuhi  syarat  nilai [6].
2. Hasil  uji  reliabilitas  tersebut  dapat diambil kesimpulan bahwasannya semua variabel memiliki nilai
Cronbach’s  Alpha yang  melebihi kriteria reliabel yaitu 0,60.
3.3. Uji Analisis Data
a. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Tabel 2. Tabel Uji Normalitas.
Melalui  uji One-Sample  Kolmogorov Smirnov  Test menghasilkan  angka  yang signifikan  yakni Asymp.  Sig.  (2-tailed) senilai  0,069.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  nilai Sig. 0,069  >  0,05 menunjukkan  bahwa  data  yang  diperoleh berdistribusi normal.

## 2) Uji Heteroskedastisitas
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas.
Dari  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  seluruh  variabel  bebas  pada penelitian ini tidak menunjukkan heteroskedastisitas  karena  semua  variabel independen  memperoleh  nilai  signifikansi lebih  tinggi  dari  0,05,  atau  nilai Sig. > 0,05.

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,56969855 Most Extreme Differences Absolute ,154 Positive ,106 Negative -,154 Test Statistic ,154 Asymp. Sig. (2-tailed) .069 c Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -,422 ,481 -,879 ,388 Durasi Jam Belajar Mahasiswa (X1) ,018 ,029 ,154 ,623 ,539 Lingkungan Keluarga (X2) ,030 ,020 ,324 1,506 ,144 Lingkungan Kampus (X3) -,005 ,020 -,065 -,260 ,797

## b. Analisis Regresi Berganda
Tabel 4. Hasil Uji Analisis Berganda.
Dari  tabel  diatas,  terlihat  bahwa  model persamaan  regresi  linier  berganda  adalah sebagai berikut:
c. Uji Simultan (Uji F)
Tabel 5 . Hasil Uji F.
Dari  tabel  diatas,  terlihat  bahwa  nilai yang  diperoleh  yaitu  9,903  dengan tingkat  signifikan sebesar 0.000. Selanjutnya diperoleh  dengan  cara  perhitungan (k;n-k) yaitu (2; 30-3) = (2;27) = 3,35. Maka diperoleh  hasil  bahwa, lebih  besar
dari ,  yatitu  (9,903  >  3,35).  Dengan demikian,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa jika  nilai  Sig.  0,000  <  0,05  dan ,  maka ditolak
dan diterima.  Hal  ini  berarti  bahwa variabel  bebas  ( independent )  berpengaruh secara  simultan  terhadap  variabel  terikat ( dependent ).
d. Uji Parsial (Uji T) Jika
,  maka  pernyataan
dapat  diterima  karena  ada  pengaruh  variabel
independen  terhadap  variabel  dependen.
Adapun  jumlah
,  diperoleh  dengan cara seperti berikut:
( ⁄            ) ⁄
26)
Berikut  hasil  olah  data  parsial  dalam penelitian ini: a) Durasi  Jam  Belajar terhadap  Indeks Prestasi Mahasiswa
Tabel 6. Hasil Uji T ( .
Dari  tabel  6.  diatas  diperoleh    nilai  t sebesar  4,622  maka  dapat  dikatakan  bahwa , dengan  Sig.  0,000  <  0,05,  Maka ditolak dan diterima.  Hal  ini  berarti  bahwa variabel  Durasi  Jam  Belajar  Mahasiswa secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel Indeks Prestasi Mahasiswa.
b) Lingkungan Keluarga terhadap
Indeks Prestasi Mahasiswa
Tabel 7. Hasil Uji T .
Dari  tabel  7.  diatas  diperoleh  nilai  t sebesar  3,211  dengan  Sig.  sebesar  0,003 maka  dapat  dikatakan  bahwa
dengan  nilai  Sig.
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients B Std. Error 1 (Constant) -1,137 ,931 Durasi Jam Belajar Mahasiswa (X1)
,110 ,055
Lingkungan Keluarga (X2) ,046 ,039 Lingkungan Kampus (X3)
,065 ,039 ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 10,755 3 3,585 9,903 .000 b Residual 9,412 26 ,362 Total 20,167 29
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) - ,381 ,919 -,414 ,682 Durasi Jam Belajar Mahasisw a (X1) ,199 ,043 ,658 4,622 ,000 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,145 ,848 1,351 ,187 Lingkungan Keluarga (X2) ,127 ,040 ,519 3,211 ,003
0,003  <  0,05.  Maka ditolak  dan diterima. Hal ini berarti bahwa secara parsial, variabel  Lingkungan  Keluarga  berpengaruh signifikan terhadap Indeks
Prestasi
Mahasiswa.
c) Lingkungan Kampus
terhadap
Indeks Prestasi Mahasiswa Tabel 8. Hasil Uji T . Model Unstandardize d Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig.
B Std.
Error Beta 1 (Consta nt) ,372 ,796 ,467 ,644 Lingku ngan Kampu s (X3) ,135 ,031 ,639 4,396 ,000
Dari  tabel  8.  diatas  diperoleh  nilai  t sebesar  4,396  dengan  nilai  Sig.  0,000  maka dapat  dikatakan  bahwa
,  dengan  Sig.  0,000  <  0,05. Maka ditolak  dan diterima.  Hal  ini berarti bahwa secara parsia, faktor Lingkungan  Kampus  berpengaruh  signifikan terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa.
3.4. Analisis Diskriminan Analisis
Diskriminan merupakan teknik statistika dependensi multivarian yaitu metode yang dimasukkan kedalam dependence  method dengan  adanya  variabel terikat  dan  variabel  bebas.  Sehingga,  hasil beberapa variabel bergantung pada informasi dari  variabel  bebas.  Analisis  diskriminan juga  digunakan  dalam  keadaan  dimana  kita perlu  membuat  model  untuk  memprediksi keanggotaan  kelompok  berdasarkan  data yang diperhatikan, khususnya kualitas, mentalitas, dan informasi segmen [7].
Dalam  analisis  diskriminan  terdapat ketentuan  yang  harus  dijalankan  yaitu, sebagai berikut:
a. Variabel terikat ( dependent ) harus memiliki  skala  pengukuran  non  metriks (nominal maupun ordinal). Karena karakter ini membantu memisahkan objek menjadi  dua  kelompok  atau  lebih,  maka hal ini sangat mendasar.
b. Varibael  bebas  ( independent )  haruslah memiliki  skala  metriks  (interval  maupun rasio).
Proses dasar dalam analisis diskriminan  dapat  terbagi  menjadi  beberapa proses sebagai berikut [8]:
1) Membagi setiap variabel menjadi variabel dependen dan varibael independen.
2) Tentukan  cara  untuk  membuat  fungsi diskriminan  yang  berdasarkan  pada  dua langkah penting diantaranya:
a. Seluruh  variabel  di input bersamaan kemudian  dilanjutkan  dengan  proses diskriminasi ( Simultan Estimation ). b. Masing-masing variabel di input
(dimasukkan)  secara  individual  ke dalam  model  diskriminan.  Biasanya, terdapat  variabel  yang  berperan  dalam tahap  ini,  menskipun  masih  mungkin untuk  menghilangkan  setidaknya  satu variabel  bebas  dari  model  ( Step-wise Estimation ).
3) Berdsarkan  persamaan  diskriminan  yang ada, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi tingkat signifikansi menggunakan nilai Wilk’s Lambda, F test , dan sebagainya.
4) Menguji  ketepatan  klasifikasi  dengan menggunakan Casewise Diagnostic.
5) Jalankan  interpretasi  dari  persamaan diskriminan yang terbentuk.
6) Jalankan uji validitas persamaan diskriminan.
Berikut  adalah  hasil  dari  analisis diskriminan
menggunakan program komputer, antara lain:
a) Analysis Case Processing Summary , dapat digunakan  untuk  menentukan  apakah responden  (jumlah  soal  atau  kolom  di SPSS)  sah  ( valid )  untuk  diproses  oleh tabel  yang  logis  dari  setiap  data  yang hilang. Berikut hasil pengolahan data dari program komputer, yaitu:
Tabel 9. Analysis Case Processing Summary .
Unweighted Cases N Percent Valid 105 100,0 Exclud ed Missing or out-of-range group codes 0 0,0 At least one missing discriminating variable 0 0,0 Both missing or out-of- range group codes and at least one missing discriminating variable 0 0,0 Total 0 0,0 Total 105 100,0 Dari  tabel  9.  diatas,  dijelaskan  bahwa seluruh responden valid atau bisa dikatakan sah 100%, serta dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  data yang tidak lengkap.
b) Group Statistics , yaitu tabel yang menunjukkan  beberapa  sampel  dengan kategori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa  Baik atau  Kurang.  Berikut  hasil  pengolahan data dari Group Statistics : Tabel 10. Group Statistik . Indeks Prestasi Mahasiswa (Y) Me an Std. Devi ation Valid N (listwise) Unwei ghted Weigh ted KUR ANG Durasi Jam Belajar Mahasiswa (X1) 21,5 0 2,121 2 2,000 Lingkungan Keluarga (X2) 25,0 0 0,000 2 2,000 Lingkungan Kampus (X3) 28,5 0 ,707 2 2,000 BAI K Durasi Jam Belajar Mahasiswa (X1) 20,3 5 2,244 103 103,00 0 Lingkungan Keluarga (X2) 20,1 7 2,746 103 103,00 0 Lingkungan Kampus (X3) 25,0 7 3,459 103 103,00 0
Dalam hal ini dengan adanya perbedaan  rata-rata  dari  setiap  variabel bebas  pada  setiap  kategori,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  faktor  yang  paling berpengaruh  adalah  faktor  lingkungan keluarga dan lingkungan kampus. Dengan ini  dapat  dikatakan  bahwa ditolak  dan diterima,  yang  artinya  ada  perbedaan yang signifikan antara Durasi Jam Belajar Mahasiswa ,  Lingkungan  Keluarga , dan Lingkungan Kampus . c) Test of Equality Group Means, yaitu tabel yang menunjukkan masing-masing variabel  independen  berdasarkan  Uji  F, apakah terdpat perbandingan yang
signifikan antara dua kategori diskriminan yakni kategori “Kurang” dan “Baik”.  Jika Sig.  <  0,05,    maka  terdapat  perbedaan yang signifikan antar kelompok.
Tabel 11. Test of Equality Group Means .
Dari  Tabel  11.  diatas,  terlihat  bahwa variabel  lingkungan  keluarga  memiliki nilai  signifikansi  sebesar  0,015  atau kurang  dari  0,05,  hal  ini  menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antar  kelompok.  Oleh  karena  itu,  cukup beralasan  untuk  menganggap    bahwa Lingkungan  Keluarga merupakan
faktor  yang  berpengaruh  dalam  penelitian ini.
d) Entered/Removed merupakan  tabel  daftar variabel  yang  sesuai  untuk  memasukkan ketiga  faktor  yang  diuji  ke  dalam persamaan  diskriminan.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  lingkungan Keluarga adalah  variabel  yang termasuk ke dalam model persamaan atau persamaan  diskriminan.  Sedangkan  kedua variabel  lainnya  yaitu  durasi  jam  belajar mahasiswa  dan  lingkungan  kampus  tidak masuk kedalam model persamaan diskriminan.
e) Variable  in  The  Analys ,  yaitu  tabel  yang mencantumkan langkah-langkah sebelumnya  dalam  proses  pemilihan variabel  yang  ditambahkan  ke  dalam model  secara  individu.  Hasil  pengolahan data  dari Variable  in  the  Analys sebagai berikut:
Tabel 12. Variable in The Analys.
Dari  tabel  diatas,  dapat  dikatakan bahwa hanya terjadi satu step didalam nya, dimana  variabel  lingkungan  keluarga memiliki  nilai Sig .  F  0,015  atau  nilai Sig . F  <  0,05.  Dalam  hal  ini,  dapat  dikatakan bahwa  variabel  lingkungan  keluarga masuk ke dalam model fungsi diskriminan.
f) Variable  Not  in  The  Analys ,  yaitu  tabel yang  berisi  sesuatu  yang  bertentangan dengan tabel sebelumnya yang menggabungkan faktor yang akan dikeluarkan  secara  individual  dari  model diskriminan.  Dalam  tabel  ini  terdiri  atas dua step yaitu step 0 berisi ketiga variabel yang akan di analisis, kemudian pada step 1 variabel lingkungan keluarga tereliminasi  dan  menyisakan  dua  variabel didalamnya,  hal  tersebut  terjadi  karena variabel lingkungan kelurga masuk kedalam  model  fungsi  diskriminan  yang mana variabel tersebut terdapat pada tabel Variable in The Analys .
g) Eigenvalues adalah  gambaran  bagaimana variabel  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih faktor. Berikut hasil pengolahan datanya:
Tabel 13. Eigenvalues .
Dari  tabel  diatas,  dapat  dikatakan bahwa canonical  correlation mengukur seberapa  dekat  kelompok  dan  skor diskriminan terkait (dalam hal ini ada dua kelompok  karena  ada  dua  jenis  IPK). Dengan  hasil canonical  correlation 0,237 berarti  bahwa  faktor  lingkungan  keluarga dapat  menjelaskan  perbedaan  indeks prestasi belajar mahasiswa sebesar 23,7%, sedangkan sisanya sebesar 76,3% dipengaruhi  oleh  faktor  lain  di  luar penelitian ini.
h) Wilk’s  Lambda , yang menunjukkan perbedaan  yang  nyata  secara  statistik diantara  kedua  kelompok  dalam  fungsi diskriminan berdasarkan nilai Chi-Square.
Wilks'
Lambda F df1 df2 Sig. Durasi Jam Belajar Mahasiswa (X1) ,995 ,516 1  103  ,474 Lingkungan Keluarga (X2) ,944  6,119 1  103  ,015 Lingkungan Kampus (X3) ,981  1,949 1  103  ,166

## Variables in the Analysis
Step Tolerance Sig. of F to Remove 1 Lingkungan Keluarga (X2) 1,000 ,015 Funct ion Eigen value % of Varianc e Cumulati ve % Canonical Correlatio n 1 .059 a 100,0 100,0 ,237
Berikut  tabel  hasil  olah  data Wilk’s Lambda :
Tabel 14. Hasil output Wilk’s Lambda .
Dari  Tabel  14.  diatas,  terlihat  bahwa nilai  signifikan  kurang  dari  0,05  yaitu 0,015.  Hal  ini,  berarti  bahwa  variabel yang  diteliti  mempunyai  perbedaan  antar kelompok,  sehingga  dapat  digunakan untuk  menentukan  bagaimana  kategori berbeda satu sama lain.
i) Canonical Discriminant
Function Coefficients ,  dalam  analisis  diskriminan digunakan untuk membuat fungsi persamaan.  Berikut  hasil  pengolahan  data dari Canonical  Discriminant  Function Coefficients :
Tabel 15. Canonical Discriminant Function Coefficients .
Dari  Tabel  15  diatas,  didapatkan persamaan  analisis  diskriminan  sebagai berikut:
j) Function  at  Group  Centroids ,  digunakan untuk menentukan titik batas
pengumpulan atau batasan yang memperkirakan  kategori  yang  masuk  ke dalam  kelompok  “Kurang”  dan  “Baik”. Berikut  hasil  pengolahan  data  dari Function at Group Centroid :
Tabel 16. Function at Group Centroid .
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa nilai Centroids untuk  kategori  Kurang sebesar  1,732  dan  Baik  sebesar  -0,034. Diketahui untuk  mewakili  kelompok kurang berdasarkan nilai rata-rata diskriminan,  serta untuk  mewakili
kelompok  baik  berdasarkan  nila  rata-rata diskriminan. Cara menghiung nilai pemisah, yaitu:
jumlah  sampel  atau  responden  yang tergolong ke dalam kelompok kurang.
jumlah  sampel  atau  responden  yang tergolong ke dalam kelompok baik. angka Function  at  Group  Centroids dalam kelompok kurang. angka Function  at  Group  Centroids dalam kelompok Baik.
(                        )
Untuk aturan pengelompokkannya adalah;
a. Termasuk ke dalam kategori “kurang”, jika  nilai  diskriminan  (D)  lebih  rendah dari nilai pemisah (-0,0025).
b. Termasuk  ke  dalam  kategori  “baik”, jika  nilai  diskriminan  (D)  lebih  tinggi dari nilai pemisah (-0,0025).
k) Classification  Result ,  digunakan  untuk menunjukkan  ketepatan  estimasi  fungsi diskriminan.  Umumnya  akurasi  lebih  dari 50% dianggap sah. Berikut disajikan tabel Classification Result yaitu:
Tabel 17. Hasil Classification Result .
Test of
Function(s) Wilks' Lambda Chi- square df Sig. 1 ,944 5,916 1  ,015
Function
1 Lingkungan Keluarga (X2)
,366 (Constant) -7,418 Indeks Prestasi Mahasiswa (Y) Function 1 KURANG 1,732 BAIK -,034
Dari tabel diatas, terlihat bahwa terdapat 2 mahasiswa  yang  pada  dasarnya  mendapat
tempat  pada  klasifikasi  Kurang.  Sedangkan mahasiswa yang awalnya termasuk ke dalam kelompok  Baik  berjumlah  82  orang  ke  atas. Ketepatan  awal  dari  model  diskriminan adalah  80%  diatur  secara  akurat  dan  80% kelompok  disetujui  secara  silang  akurat  saat karakterisasi,  sehingga  model  ini  dianggap memiliki  presisi  yang  tinggi.  Karena  nilai akurasi  lebih  dari  50%.  Oleh  karena  itu, kasus  Indeks  Prestasi  Mahasiswa  dapat diklasifikasikan dengan menggunakan model diskriminan ini.

## IV. KESIMPULAN
Dengan  adanya  temuan  dan  pembahasan dalam ulasan ini, penulis bisa menyimpulkan bahwa:
1. Variabel  durasi  jam  belajar  mahasiswa mendapat  nilai  Signifikan  0,474,  atau lebih tinggi  dari 0,05,  yang  berarti bahwa tidak ada banyak perbedaan antar kelompok.  Variabel  lingkungan  keluarga mendapat  nilai  signifikan  0,015,  atau dibawah 0,05 yang berarti bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antar kelompok.  Variabel  lingkungan  kampus mendapat nilai signifikan 0,166, atau lebih tinggi  dari  0,05  yang  berarti  bahwa  tidak terdapat perbedaan antar kelompok. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  yang paling  dominan  mempengaruhi  Indeks
Prestasi  Mahasiswa  dalam  penelitian  ini adalah Lingkungan Keluarga
. 2. Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan Canonical Discriminant Function Coefficients, diperoleh  model  persamaan analisis diskriminan yaitu : .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  Universitas  Pamulang yang telah memberikan kesempatan penulis  untuk  melakukan  penelitian  ini, dan untuk para responden yang membantu dalam  proses  pengumpulan  informasi untuk penelitian.

## REFERENSI
[1]  F. M. Likumahwa, R. Yahya, A. Bakhtiar, and H. Santoso, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Indeks  Prestasi  Mahasiswa Dengan  Metode  Analisis  Faktor  Dan  Analisis Diskriminan,” Semin.  Nas.  IENACO ,  pp.  529– 537, 2018, [Online].
[2]  M.  B.  Legowo,  “Analisis  Faktor–Faktor  Yang Mempengaruhi  Prestasi  Akademik  Mahasiswa
Dengan Menggunakan Metode Analisis
Diskriminan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 114–121, 2016, [Online]. [3]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D , Kedua. Bandung: ALFABETA, 2019.
[4]  D.  Riduwan,  “Metode  dan  Teknik  Menyusun Proposal Penelitian (Untuk Mahasiswa S-1, S-2, dan S-3),” Yogyakarta Alf. , 2014.
[5]  Lembaga  Penjamin  Mutu  (LPM),  “Sistem Penjaminan Mutu Internal Standar Mutu,” 2020, [Online].
[6]  H.  Usman  and  N.  Sobari, Aplikasi  teknik multivariate . Raja Grafindo Persada, 2013.
[7]  H.  H.  Mudasir,  N.  R.  S.  B.  M.  Dall,  and  S.  A. Hamid,  “A  comparison  between  Multiple Discriminant  and  Logistic  Regression  on  the performance of the Shariah Compliance companies  in  Industrial  Sector,” Pacific  Basin Financ. Conf. , 2008.
[8]  S.  Santoso,  “Menguasai  statistik  multivariat,”
Jakarta PT Elex Media Komputindo , 2015. Indeks Prestasi Mahasiswa (Y) Predicted Group Membership Total KURANG BAIK Original Count KURANG 2 0 2 BAIK 21 82 103 % KURANG 100,0 0,0 100,0 BAIK 20,4 79,6 100,0 Cross- validated b Count KURANG 2 0 2 BAIK 21 82 103 % KURANG 100,0 0,0 100,0 BAIK 20,4 79,6 100,0
a. 80,0% of original grouped cases correctly classified.
b. 80,0% of cross-validated grouped cases correctly classified.