## PREDIKSI LAMA MASA STUDI MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA BERDASARKAN IPK
Astri Atti 1) , Maria Agustina Kleden 1) , Maria Lobo 1)
1)Prodi Matematika FST Univ. Nusa Cendana
maria_kleden@staf.undana.ac.id

## ABSTRACT
In  the  world  of  work  the  Grade  Point  Average  (GPA)  is  not  a  guarantee  of  one's  success,  but there are many reasons that can be used as the basis for the importance of having a high GPA. Factors  such  as  GPA  are  the  initial  requirements  for  selection  to  enter  the  world  of  work,  get scholarships and continue studies to the next level. The research objective was to see the effect of  the  GPA  on  the  study  period of  Mathematics  Study  Program  students,  predict  the  length  of study  based  on  the  student's  GPA  and  see  the  relationship  between  the  GPA  and  the  length  of study. The analytical method used is Linear Regression Analysis and Correlation Analysis. The results  show  a  simple  linear  regression  equation  model,  namely  the length  of  study  =  26.5  - 5.24  GPA .  This  means  that  each  GPA  increases  by  one,  the  length  of  study  will  decrease  by 5.24 semesters. Students who get a GPA of 2.68 are predicted to take a study period of between 11.92 and 12.90 semesters, while students who have a GPA of 3.64 are predicted to take a study period  of between  6.8  and  7.95  semesters.  In  addition,  students  with  a  GPA  of  less  than  2.00, namely 1.73, are predicted to drop out (DO). The correlation value is r = -0.71 with a p-value of 0.000. The value states that there is a strong negative correlation between the GPA variable and the  length  of  study.  An  increase  in  student  GPA  causes  the  length  of  study  for  students  to decrease, and vice versa if the GPA of students decreases, the length of study will increase.
Keywords:  Grade Point Average,length of study, Prediction, Correlation

## ABSTRAK
Dalam  dunia  kerja  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  tidak  menjadi  jaminan  atas  keberhasilan seseorang,  namun  banyak  alasan  yang  dapat  dijadikan  dasar  pentingnya  memiliki  IPK  yang tinggi.  Alasan-alasan  dimaksud  seperti  IPK  menjadi  syarat  awal  seleksi  masuk  dunia  kerja, mendapatkan  beasiswa  dan  melanjutkan  studi  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  IPK  merupakan salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  masa  penyelesaian  studi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  melihat  ada  tidaknya  pengaruh  IPK  terhadap  masa  studi  mahasiswa  Prodi  Matematika selama  lima  tahun  terakhir,  memprediksi  lama  studi  berdasarkan  IPK  mahasiswa  di  tahun berjalan    dan  melihat  bagaimana  hubungan  antara  IPK  dan  lama  studi.  Metode  analisis  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Analisi  Regresi  Linier  dan  Analisis  Korelasi.  Hasil penelitian menunjukkan model persamaan regresi linear sedeharna yaitu Lama studi = 26.5  - 5.24 IPK . Artinya, setiap IPK bertambah satu maka Lama Studi akan berkurang sebanyak 5,24 semester.  Bagi  mahasiswa  yang  memperoleh  IPK  2.68, diprediksi  akan  menempuh  masa  studi antara  11.92  semester  hingga  12.90  semester,  sedangkan  untuk  mahasiswa  yang  mempunyai IPK  3.64  diprediksi  akan  menempuh  masa  studi  antara  6.8  semester  hingga  7.95  semester. Selain itu, mahasiswa dengan IPK kurang dari 2.00 yaitu 1.73 diprediksi akan mengalami drop out (DO). Nilai korelasi sebesar r =  -0,71 dengan nilai p-value 0,000. Nilai menyatakan bahwa terdapat korelasi negatif yang cukup kuat antara variabel IPK dan Lama Studi. Peningkatan IPK mahasiswa menyebabkan lama studi mahasiswa berkurang, dan sebaliknya jika IPK mahasiswa menurun maka lama studi akan bertambah.
Kata kunci: Lama studi, Indeks Prestasi Mahasiswa, Prediksi, Korelasi

## A. PENDAHULUAN
IPK  merupakan  salah  satu  faktor yang  mempengaruhi  masa  penyelesaian studi.  Masa  penyelesaian  studi  adalah lamanya  atau  waktu  yang  diperlukan seseorang  menyelesaikan  studi  (belajar)  di suatu jenjang pendidikan tertentu.
Mahasiswa  yang  memperoleh  IPK  tinggi maka  beban  SKS  yang  diperoleh  semakin banyak  sehingga  masa  penyelesaian  studi mahasiswa  tersebut  bisa  tepat  waktu. Sebaliknya,  mahasiswa  yang  memperoleh IPK  rendah  atau  tergolong  standar  maka beban  SKS  yang  diperoleh  lebih  sedikit sehingga  masa  penyelesaian  studi  tidak tepat waktu. Namun kenyataannya,
mahasiswa  Fakultas  Sains  dan  Teknik
(FST) khususnya di Program Studi Matematika  ada  beberapa  mahasiswa  yang memperoleh  IPK  tinggi,  beban  SKS banyak,  tetapi  masa  penyelesaian  studinya tidak  tepat  waktu  dan  yang  memperoleh IPK rendah (tergolong standar), beban SKS sedikit, tetapi masa penyelesaian studi tepat waktu.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat ada  tidaknya  pengaruh  IPK  terhadap  masa studi  mahasiswa  Prodi  Matematika  selama lima  tahun  terakhir,  hasil  prediksi  lama studi  berdasarkan  IPK  mahasiswa  di  tahun berjalan dan menjelaskana hubungan antara IPK dengan masa studi.

## B. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  alumni  mahasiswa  Prodi Matematika  selama  lima  tahun  terakhir yaitu tahun 2015 hingga tahun 2019 dengan jumlah 120 mahasiswa. Data yang digunakan berupa data IPK dan Lama Studi mahasiswa berdasarkan tanggal ujian skripsi. Penelitian ini dilakukan di Program Studi Matematika FST Undana.
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  atas  variabel  terikat (dependen) dan variabel bebas
(independen). Variabel terikat yang diamati adalah  masa  studi  mahasiswa  sedangkan variabel bebasnya adalah IPK mahasiswa.
Metode analisis data yang digunakan adalah Analisis Regresi Linier dan Analisis Korelasi.  Analisis  regresi  adalah  analisis yang  menyatakan  pengaruh  atau  hubungan sebab  akibat  antara  satu  atau  lebih  peubah penjelas  dengan  peubah  responnya  (di  sini jelas  definisi  mana  peubah  penjelas  dan peubah respon serta pola hubungannya bisa linier atau non linier).
Secara  umum  model  regresi  linier sederhana  dapat  dituliskan  dalam  bentuk model statistika berikut (Sembiring 1995):
dan  model
dugaannya adalah :
Keterangan :
ˆ Y = nilai yang diramalkan X = variabel bebas α = konstanta β = koefisien regresi variabel bebas ε = nilai residu/galat Untuk menentukan
koefisien persamaan  α  dan  β  digunakan  metode kuadrat terkecil yaitu:
i i y x e      i i e y x     
Kita  misalkan  jumlah  kuadrat  galat sebagai  L,  maka  untuk  memperoleh  nilai  α dan  β  maka  L  diturunkan  secara  parsial terhadap α dan β sehingga diperoleh:
  1 2 0 n i i i L y x  
 
     

 1 1 0 n n i i i i y n x            1 2 0 n i i i i L y x x          
  2 1 1 1 0 n n n i i i i i i i y x x x     
     
Setelah  itu    nilai  α  dan  β  diganti dengan  nilai  taksirannya  masing-masing yaitu  a  dan  b  sehingga  diperoleh  hasil berikut :
1 1 n n i i i i y x a b n n       1 1 1 2 2 1 1 n i n n i i i i i i n i n i i i
x y x y n b x x n   
 
                         
Korelasi menyatakan keeratan hubungan  linier  antara  dua  buah  peubah. Korelasi  yang  digunakan  untuk  data kuantitatif  adalah  korelasi  Pearson  (r)  yang dinyatakan dalam persamaan berikut :
YY XX XY XY S S S r  dimana : XY r = Korelasi antara peubah X dan Y
XY S = Jumlah kuadrat antara X dan Y
XX S = Jumlah kuadrat X
YY S = Jumlah kuadrat Y
Nilai  korelasi  Pearson  (  r  )  antara  -1 sampai  1.  Semakin  mendekati  -1  atau  1 maka korelasi antara kedua peubah semakin kuat.  Sedangkan  jika    r  mendekati  nol  (0) maka  tidak  ada  hubungan  linier  antar  dua peubah.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah dalam melakukan analisis data :
1. Hitung koefisien regresi α dan  β
2. Membuat model persamaan regresi linier sederhana.
3. Membuat tabel Anava
4. Melakukan prediksi terhadap Variabel Akibat (Lama studi) 5. Mencari besarnya nilai korelasi Tabel 1. Tabel Analisis Variansi Sumber Variasi Jumlah  Kuadrat  Derajat bebas Rataan Kuadrat F hitung Galat Regresi JKG JKR p-1 n-p RKG=JKG/n-2 RKR=JKR/n-p RKG/RKR Total JKT n-1
p : parameter;   n : jumlah data

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dengan menggunakan data alumni  Prodi  Matematika  Fakultas  Sains dan  Teknik  Universitas  Nusa  Cendana Kupang  dalam  lima  tahun  terakhir  yaitu tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2019. Hasil  analisis  deskriptif  menunjukkan bahwa  jumlah  data  alumni  yang  digunakan selama  lima  tahun  terakhir  sebanyak  120 orang  yang  memiliki  IPK  dan  lama  studi yang berbeda-beda. Rata-rata IPK
mahasiswa  adalah  3,11  dengan  lama  masa studi  sekitar  sepuluh  semester.  Meskipun demikian,  ada  beberapa  data  pencilan  di mana  mahasiswa  mempunyai  IPK  di  atas 3,75  bahkan  ada  yang  mendapat  IPK maksimal  yaitu  4,00  (Gambar  1).  Dalam lima  tahun  terakhir,  IPK  mahasiswa terbanyak  berada  dalam  interval  3,00  < IPK< 3,20 (Gambar2).

## Total

## Variable    Count  Mean  Variance  Minimum  Q1   Median   Q3    Maximum
Lama studi   120      10.17   4.543             7          8.25     10          12           14
IPK               120      3.11    0.0834         2.49        2.91    3.09      3.27        4.00
4.00
3.75 3.50 3.25 3.00 2.75 2.50 IP K Boxplot of IPK Gambar 1.  Boxplot IPK 4.0 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 2.8 2.6 20 15 10 5 0 IPK Fr e q u e n cy Histogram of IPK

## Gambar 2. Histogram IPK
Lama  masa  studi  mahasiswa  yang wisuda di tahun 2015 hingga 2019, tercepat tujuh  (7)  semester  dan  paling  lama  empat belas  (14)  semester.  Rata-rata  lama  studi sepuluh (10) semester sebagaimana ditunjukkan  dalam  Gambar  3.  Berdasarkan
total  mahasiswa  yang  lulus  dalam  lima tahun  terakhir,  Gambar  4  memperlihatkan terbanyak  lulus  di  atas  semester  delapan dan  kurang  dari  sebelas  semester.  ini diganti  “antara  semester  delapan  (8)  dan semester sebelas (11).
14
13 12 11 10 9 8 7 La m a st ud i Boxplot of Lama studi Gambar 3. Boxplot Lama studi 14 13 12 11 10 9 8 7 25 20 15 10 5 0 Lama studi Fr e q u e n cy Histogram of Lama studi
Gambar 4. Histogram Lama studi

## Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis  regresi  linier  sederhana adalah  metode  analisis  yang  digunakan untuk melihat pengaruh satu variabel bebas
atau  variabel  penjelas  terhadap  variabel terikat atau variabel respon. Atau dapat juga disebut  sebagai  metode  analisis  untuk
melihat  hubungan  sebab  akibat  antara  dua
variabel.
Tabel 2 Analysis of Variance
Source                        DF            SS               MS            F               P Regression                   1          272.56          272.56      119.96     0.000 Residual Error           118        268.10           2.27
Total                          119        540.67 Tabel 3 Koefisien Regresi Predictor             Coef            SE Coef          T              P             VIF
Constant           26.451              1.493         17.71       0.000 IPK                  -5.2399            0.4784        -10.95      0.000         1.000
R-Sq = 50.4%
Dari  Tabel  2  yang  merupakan  uji simultan,  dihasilkan  bahwa  ada  pengaruh variabel  bebas  secara  signifikan  terhadap variabel terikat dengan nilai p-value sebesar 0,000  <<  α  =  0,05.  Lebih  spesifik dijelaskan bahwa IPK mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Lama Studi  (Tabel  3)  dengan  model  persamaan sebagai berikut :
Lama studi = 26.5 - 5.24 IPK Artinya,  setiap  IPK  bertambah  satu maka Lama Studi akan berkurang sebanyak 5,24  semester.  Nilai  koefisien  determinasi dari  model  adalah  R-Sq  =  50.4%,  yang berarti  bahwa  besarnya  pengaruh  IPK terhadap  Lama  Studi  adalah  sekitar  50,4%, sisanya  sekitar  49,6%  dipengaruhi  oleh faktor  lain  yang  tidak  terdapat  dalam model.
Prediksi Masa Studi Berdasarkan IPK
Mahasiswa di Tahun Berjalan
IPK  mahasiswa  di  tahun  berjalan adalah  IPK  dari  beberapa  mahasiswa
semester  lima  (5)  dan  tujuh  (7)  pada  tahun akademik 2020/2021. IPK beberapa mahasiswa tersebut digunakan untuk memprediksi  Lama  Studi  yang  akan ditempuh  berdasarkan  IPK  yang  diperoleh sampai saat ini.
Bagi  mahasiswa  yang  memperoleh IPK  2.68, diprediksi  akan  menempuh  masa studi  antara  11.92  semester  hingga  12.90 semester, sedangkan untuk mahasiswa yang mempunyai  IPK  3.64  diprediksi  akan menempuh  masa  studi  antara  6.8  semester hingga 7.95 semester. Selain itu, mahasiswa dengan  IPK  kurang  dari  2.00  yaitu  1.73 diprediksi  akan  mengalami  drop  out  (DO). Untuk  prediksi  Lama  Studi  beberapa  IPK yang lain, dapat dilihat dalam Tabel 4.
Tabel 4 Prediksi Lama Studi Berdasarkan IPK Mahasiswa Tahun Berjalan No IPK Y prediksi BB BA No IPK Y prediksi BB BA 1 2.68 12.41 11.92 12.90 29 2.48 13.46 12.80 14.11 2 2.80 11.78 11.38 12.18 30 1.73 17.39 16.05 18.72 3 3.54 7.90 7.41 8.39 31 3.01 10.68 10.39 10.97 4 2.88 11.36 11.01 11.71 32 2.71 12.25 11.79 12.72 5 3.64 7.38 6.81 7.95 33 2.93 11.10 10.78 11.42 6 3.25 9.42 9.12 9.73 34 3.52 8.01 7.53 8.48 7 3.20 9.68 9.40 9.97 35 2.46 13.56 12.89 14.23 8 2.97 10.89 10.59 11.19 36 2.47 13.51 12.85 14.17 9 2.93 11.10 10.78 11.42 37 2.63 12.67 12.14 13.20 10 2.80 11.78 11.38 12.18 38 3.09 10.26 9.99 10.53 11 3.27 9.32 9.00 9.63 39 2.98 10.84 10.54 11.13 12 3.06 10.42 10.14 10.69 40 2.85 11.52 11.15 11.88 13 3.58 7.69 7.17 8.22 41 2.91 11.20 10.87 11.53 14 2.65 12.57 12.05 13.08 42 2.70 12.30 11.83 12.78 15 3.19 9.74 9.45 10.02 43 2.74 12.09 11.65 12.54 16 2.65 12.57 12.05 13.08 44 2.94 11.05 10.73 11.36 17 2.72 12.20 11.74 12.66 45 2.69 12.36 11.88 12.84 18 2.93 11.10 10.78 11.42 46 2.89 11.31 10.97 11.65 19 3.13 10.05 9.78 10.32 47 2.69 12.36 11.88 12.84 20 2.72 12.20 11.74 12.66 48 2.94 11.05 10.73 11.36 21 3.07 10.36 10.09 10.64 49 2.66 12.51 12.01 13.02 22 3.10 10.21 9.94 10.48 50 2.90 11.26 10.92 11.59 23 2.83 11.62 11.24 12.00 51 2.99 10.78 10.49 11.08 24 3.09 10.26 9.99 10.53 52 2.95 10.99 10.68 11.30 25 2.45 13.61 12.93 14.29 53 2.43 13.72 13.02 14.42 26 2.78 11.88 11.47 12.30 54 2.35 14.14 13.37 14.91 27 2.93 11.10 10.78 11.42 55 2.65 12.57 12.05 13.08 28 2.79 11.83 11.43 12.24 56 2.89 11.31 10.97 11.65 Keterangan: BA: Batas Atas
BB: Batas Bawah

## Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  digunakan  untuk melihat  seberapa  kuat  hubungan  antar variabel  dalam  hal  ini  hubungan  antara besarnya  nilai  IPK  dan  Lama  Studi mahasiswa.  Berdasarkan  hasil  analisis diperoleh  nilai  korelasi  sebesar  r  =  -0,71
dengan  nilai  p-value  0,000.  Nilai  tersebut menyatakan  bahwa  ada  korelasi  negatif yang  cukup  kuat  antara  variabel  IPK  dan Lama  Studi.  Jika  ada  peningkatan  IPK mahasiswa  maka  lama  studi  mahasiswa berkurang,  dan  sebaliknya  jika IPK
mahasiswa  menurun  maka  lama  studi  akan bertambah.
Correlations: Lama studi, IPK (Tabel) Pearson correlation of Lama studi and IPK = -0.710 P-Value = 0.000
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian Djudin  (2018)  yang  mengatakan  semakin tinggi  prestasi  akademik,  semakin  singkat masa  studinya.  Atau,  semakin  lama  masa studi  mahasiswa,  semakin  rendah  prestasi Akademik  (IPK).  Masa  studi  yang  lama disebabkan karena mahasiswa yang bersangkutan masih
berusaha menyelesaikan  mata  kuliah  yang  belum lulus  atau  memperbaiki  nilai.  Hal  ini  pasti membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama dibandingkan  dengan  mahasiswa  yang memiliki  IPK  tinggi.  Mahasiswa  yang memiliki  IPK  tinggi  memenuhi  syarat untuk memprogramkan mata kuliah dengan beban SKS yang lebih banyak.
Beberapa penelitian terdahulu seperti Purwaningtyas  (2013),  Amira  (2016)  dan Haryadi,dkk  (2017)  mengemukakan  bahwa terdapat  beberapa  faktor  eksternal  dan internal  yang  mempengaruhi  masa  studi seorang  mahasiswa.  Faktor  eskternal  dan internal  yang  dimaksud  seperti  faktor sarana  dan  prasarana  belajar,  motivasi, minat,  bakat,  dan  dukungan  keluarga, kemampuan  akademik  mahasiswa,  biaya, efektivitas proses bimbingan skripsi dengan dosen, kebijakan akademik fakultas, kondisi  tubuh,  minder,  tekanan  psikis,
kesulitan  diri,  keadaan  sosial  ekonomi keluarga.
Dari  berbagai  faktor  di  atas,  yang perlu  diperhatikan  oleh  pihak  Fakultas adalah  faktor  sarana  dan  prasarana  belajar, efektivitas proses bimbingan skripsi dengan dosen  dan  kebijakan  akademik  fakultas. Lembaga  pendidikan  yang  memiliki  sarana prasarana  yang  menunjang  pembelajaran akan sangat membantu pembelajar mencapai  tujuannya  pada  waktu  yang diharapkan.  Memiliki  laboratorium  yang memadai  dan  kemudahan  akses  sumber belajar meningkatkan prestasi yang bermuara  pada  mempercepat  masa  studi. Walaupun  dari  hasil  penelitian  Adejompo Fagbohunka  (2017)  dan  Arif  Fuazi  (2018) tidak  ditemukan  pengaruh  yang  signifikan antara  faktor  sarana  prasarana  terhadap prestasi  akademik  mahasiswa,  namun keberadaan  komponen  seperti  keberadaan sambungan  internet  yang  baik  dan  stabil terutama di daerah-daerah di mana mahasiswa  umumnya  berlatar  belakang ekonomi kurang mampu mutlak diperhatikan  untuk  membantu  mahasiswa dalam menyelesaikan studinya. Ketidakefektifan
proses pembimbingan  tugas  akhir/skripsi  juga merupakan  suatu  penyebab  lamanya  masa studi mahasiswa. Kesibukan dosen atau pun kekurangan  dosen  sering  menjadi  kendala bagi mahasiswa menyelesaikan tugas akhirnya. Beberapa mahsiswa membutuhkan  waktu  lebih  dari  setahun
untuk menyelesaikan skripsi. pada beberapa program  studi  lama  masa  studi  dikaitkan dengan  lama  waktu  menyelesaikan  skripsi. Begitu  pula  dengan  kebijakan  Fakultas. Birokrasi yang berbelit-belit dalam mengurus  sesuatu  dapat  menjadi  penyebab lamanya  masa  studi.  Sehubungan  dengan proses  pembimbingan  tugas  akhir  atau skripsi,  Hazita  Azmann  et  al  (2013) mengatakan  bahwa  seorang  pembimbing atau  supervisor  harus  mengenal  dengan
baik  latar  belakang  kemampuan  akademik maupun kehidupan sosial mahasiswa bimbingannya  sehingga  dapat  memberikan metode  pembimbingan  dan  umpan  balik ( feedback) yang  sesuai  dan  cocok  dengan karakter  mahasiswa  bimbingannya  dalam rangka membangun kemandirian
mahasiswa dan mempercepat proses penulisan  tugas  akhirnya  yang  selanjutnya dapat  memperpendek  masa  studi  yang bersangkutan.

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
1. IPK  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap  Lama  Studi. Artinya,  setiap  IPK  bertambah  satu maka  Lama  Studi  akan  berkurang sebanyak 5,24 semester. 2. Mahasiswa dengan IPK 2.68,
diprediksi  akan  menempuh  masa studi  antara  11.92  semester  hingga 12.90  semester,  sedangkan  untuk mahasiswa  yang  mempunyai  IPK 3.64  diprediksi  akan  menempuh masa  studi  antara  6.8  semester hingga 7.95 semester, dan mahasiswa dengan  IPK  kurang  dari  2.00  yaitu 1.73 diprediksi akan mengalami drop out (DO).
3. Dari  hasil  analisis  diperoleh  nilai korelasi  sebesar  r  =  -0,71  dengan nilai p-value 0,000 yang menyatakan bahwa  ada  korelasi  negatif  yang cukup  kuat  antara  variabel  IPK  dan Lama  Studi.  JIka  ada  peningkatan IPK  mahasiswa  maka  lama  studi mahasiswa berkurang, dan sebaliknya  jika  IPK  mahasiswa menurun  maka  lama  studi  akan bertambah.

## Saran
Untuk penelitian serupa berikutnya, dapat ditambahkan beberapa variabel bebas agar menghasikan interpretasi yang lebih bermakna.

## DAFTAR PUSTAKA
Adejompo Fagbohunka. Infrastructural Facility  and  the  Students’  Academic
Performance  -  A  Critique.  2017. https://jurnal.ugm.ac.id/ijg. Indonesian  Journal  of  Geography Vol. 49, No.1, June 2017 (11 - 16). Amira,  Nor.  2016.  Faktor-Faktor  yang Terlambatnya  Penyelesaian  Studi Mahasiswa  Fisipol  Universitas  Riau. [Online]. https://www.neliti.com/id/publication s/189755/faktor-faktor-yang- mempengaruhi-terlambatnya- penyelesaian-studi-pada-mahasiswa- f .  JOM Fisip, Volume 3(2);1-13.
Ari  Fuazi.  Korelasi  Standar  Sarana  dan
Prasarana  Terhadap  Prestasi  Belajar Mahasiswa (Studi Komparatif Pesantren Sulaimaniyah dan Pesantren  Nurul  Awal,  Aceh  Besar). 2018.  Universitas  Islam  Negeri  Ar- Raniry Banda Aceh Djudin,  Tomo  (2018).  Analisis  Prestasi Akademik Dan Lama Studi Mahasiswa  Lulusan  Jurusan  PMIPA FKIP  UNTAN  Ditinjau  Dari  Jalur Masuk Dan Program Kuliah. [Online] http://jurnal.untan.ac.id/index.php/P MP/article/view/25867 . Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA Vol. 9 No. 2 Juli 2018: 76-88. Haryadi,  Sugeng,  Abdul  Haris  Fiti  Anto  & Woro Apriliana Sari.2017.
Identifikasi FaktorFaktor yang Mempengaruhi  Penyelesaian  Skripsi pada  Mahasiswa  Psikologi  di  Kota Semarang. [Online] file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData /Local/Temp/11752-29023-1-PB.pdf . Jurnal Penelitian Pendidikan, Volume 34(2);155-160 Hazita  Azman,  Nor  FMN,  Aghwela  Hnan Omar  Mohamed.  2014.  Investigating
Supervisory  Feedback  Practices  And their Impact on International Research Student’s Thesis Development: A Case Study.
Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences 141 ( 2014 ) 152 – 159 Mustikasari,  Rizki.  2013.  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Masa  Studi Mahasiswa di FBS Universitas Negeri Yogyakarta [tesis]. Yogyakarta:  Program  Pascasarjana,
Universitas Negeri Yogyakarta.
Myers,  R.H.  1990.  Classical  and  Modern Regression  with  Application.  PWS- Kent. Boston.
Purwaningtyas,  Endah.2013.  Identifikasi Lama  Studi  Mahasiswa  Jurusan Teknik Industri Prodi S-1 Pendidikan Tata Busana Angkatan 2007 s/d 2009
Universitas  Negeri  Malang.  Skripsi. Fakultas Teknik UNM. http://repository.um.ac.id/49045/ Sembiring,  R.K.  1995.  Analisis  Regresi.
ITB. Bandung.
Slameto.  (2010).  Belajar  dan  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhinya.  PT  Rineka Cipta. Jakarta.
Wahyu.  2010.  Penyebab  Lama  Kuliah.
(Online), (http://blog.umy.ac.id/an-
harwahyu/2010/12/07/penyebab-la- ma-kuliah, diakses 22 Maret 2020).