## MISKLASIFIKASI PENJURUSAN MAHASISWA FMIPA UNIVERSITAS PATTIMURA TAHUN AKADEMIK 2016/2017 MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN BERGANDA
Misclassification of Majoring Students of 2016/2017 FMIPA’s Students in Pattimura University Using Multiple Discriminant Analysis Method
Ferry Kondo Lembang 1* , Mozart Winston Talakua 2 , Mega Selvi Hasanudin 3 1 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
1,2,3 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura Jl. Ir. M.Putuhena, Kampus Poka - Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
e-mail corresponding author : ferrykondolembang@gmail.com
Abstrak :  Selama  ini  penjurusan  mahasiswa  hanya  berdasarkan  minat  mahasiswa  pada  saat  masuk PerguruanTinggi, belum mempertimbangkan prestasi akademik mahasiswa, misalnya nilai mata pelajaran (SMA). Dengan demikian, belum diketahui apakah  mahasiswa tersebut benar-benar sesuai untuk  masuk jurusan tersebut atau lebih sesuai jika masuk jurusan lainnya. Dalam statistika, masalah seperti ini dapat dipecahkan  melalui  metode  Analisis  Diskriminan  Berganda  yaitu  dengan  cara  menentukan  aturan  atau kriteria  pengelompokkan  berdasarkan  karakteristik  tertentu  sehingga  kelompok  asal  dari  individu  yang bersangkutan dapat ditentukan. Analisis diskriminan merupakan suatu analisis dengan tujuan membentuk sejumlah fungsi melalui kombinasi linear peubah-peubah asal, yang dapat digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok-kelompok individu. Fungsi yang terbentuk melalui analisis ini selanjutnya disebut  sebagai  fungsi  diskriminan  (Kusumawati,  2002).  Dalam  penelitian  ini  ingin  diketahui  apakah terjadi  misklasifikasi  dalam  penjurusan  Mahasiswa  FMIPA  UNPATTI  Tahun  Akademik  2016/2017 berdasarkan  nilai  mata  pelajaran  MIPA  (Nilai  UAN  dan  Raport)  dengan  menggunakan  Analisis Diskriminan.  Fungsi  diskriminan  yang  terbentuk,  terkait  dengan  pengelompokkan  mahasiswa  pada jurusannya, yakni: y 1 =  -11,727 + 0,138 x 2 + 0,044 x 5 + (-0,039) x 7 ; y 2 = -7,913 + 0,065 x 2 + (-0,026) x 5 + 0,070 x 7 ; y 3 = 7,802 + (-0,125) + 0,052 x 5 + (-0,010) x 7 . Pengujian validasi pada penelitian diperoleh angka ketepatan fungsi diskriminan sebesar 53% dari data telah terklasifikasi dengan benar. Hal ini berarti 53% dari 100 data yang diolah telah dimasukkan pada grup yang sesuai dengan data semula.
Kata Kunci: Misklasifikasi , A nalisis Diskriminan Berganda, Penjurusan Mahasiswa.
Abstract: All this time,  when entering the tertiary educational institution, the student’s breaking up into field process just based on the student’s interest, it has not considered the student’s academic achievement yet. For example, the  school  grades (in high school). Therefore, it is unknown  whether  the students are suitable for that major or more suitable in another major. In statistic, this problem can be solved through discriminant analysis by determinate the rules or grouping’s criteria based on the certain characteristic, so that the source group from the related individual can be determined. Discriminant Analysis is an analysis whose purpose to shape a number of functions through the linier combination of source variables that can be used as the best way to separate the individual groups. Then, the shaped functions through this analysis called  as  Discriminant  Function  (Kusumati,  2002).  In  this  study  wanted  to  know  if  there  is  a misclassification  of  2016/2017  FMIPA’s  students  in  Pattimura  University  based  on  the  subjects  (UAN and report cards) using discriminant analysis. The discriminant function which shaped, interrelated to the students’ grouping in the process of breaking up into the field, they are: y 1 = -11,727 + 0,138 x 2 + 0,044 x 5 + (-0,039) x 7 ; y 2 = -7,913 + 0,065 x 2 + (-0,026) x 5 + 0,070 x 7 ; y 3 = 7,802 + (-0,125) + 0,052 x 5 + (-0,010) x 7 . Validation testing on research  obtained discriminant function accuracy rate of 53% of the data has been classified  correctly.  This  means  that  53%  of  100  processed  data  has  been  entered  on  the  group  in accordance with the data originally.
Keywords : Misclassification , Multiple Discriminant Analysis, Student Majors.

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan jurusan oleh seorang calon mahasiswa bukanlah hal yang mudah dan dapat diremehkan, karena  banyak  hal  yang  harus  dipertimbangkan.  Akan  tetapi  tidak  sedikit  calon  mahasiswa  tersebut memilih jurusan kuliah hanya asal pilih yang penting bisa kuliah tanpa mempertimbangkan kelanjutannya, baik dalam masa perkuliahan maupun pasca kelulusan. Kesalahan dalam pemilihan jurusan ini disebabkan karena beberapa mindset yang salah dalam memilih jurusan seperti: asal diterima, mengikuti tren jurusan yang banyak dicari dunia kerja, dan bahkan hanya mengikuti pilihan teman. Hal ini  dapat menyebabkan rendahnya nilai yang dicapai oleh mahasiswa tersebut sehingga menghambat kelulusan.
Dalam  statistika,  masalah  seperti  ini  dapat  dipecahkan  melalui  analisis  diskriminan  yaitu  dengan cara  menentukan  aturan  atau  kriteria  pengelompokkan  berdasarkan  karakteristik  tertentu.  Dengan demikian  kelompok  asal  dari  individu  yang  bersangkutan  dapat  ditentukan.  Fungsi  diskriminan  akan memberikan  nilai-nilai  yang  sedekat  mungkin  dalam  kelompok  dan  sejauh  mungkin  antar  kelompok. Manfaat lain dari fungsi diskriminan ini disamping dapat digunakan untuk menerangkan perbedaan antar kelompok  juga  dapat  digunakan  dalam  masalah  klasifikasi.  Salah  satu  permasalahan  khusus  yang berhubungan  dengan  analisis  diskriminan  adalah  masalah  salah  pengelompokkan  (misklasifikasi)  awal pengelompokkan.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  menjadi  simulator  dalam  pemilihan  jurusan  di  FMIPA. Dengan  demikian  diharapkan  tidak  ada  lagi  mahasiswa  yang  merasa  salah  jurusan  dan  dapat mengoptimalkan indeks prestasi dikarenakan sesuai dengan kemampuan akademisnya.
Analisis  diskriminan  merupakan  teknik  menganalisis  data,  dengan  variabel  tak  bebas  ( criterion ) merupakan  kategori  ( non-metrik,  nominal  atau  ordinal ,  bersifat  kualitatif)  sedangkan  variabel  bebas sebagai prediktor merupakan metrik (interval atau rasio, bersifat kuantitatif). Metode fungsi diskriminan pada  awalnya  dikembangkan  oleh  Ronald  A.  Fisher  pada  tahun  1936  [1],  sehingga  fungsi  diskriminan yang dibangun itu sering pula disebut sebagai fungsi diskriminan linier Fisher. Dalam sebuah paper yang berjudul: ” The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems ”, Fisher menyatakan bahwa apabila dua atau lebih populasi diukur dalam beberapa karakter X 1 , X 2 , ..., X p , maka dapat dibangun fungsi linier tertentu  dari  pengukuran  itu  dimana  fungsi  itu  merupakan  fungsi  pembeda  (pemisah)  terbaik  bagi populasi-polulasi  yang  dipelajari.  Fungsi  linier  yang  dibangun  itu  disebut  sebagai  fungsi  diskriminan ( diskriminant function ) [2].
Menurut  [3],  terdapat  dua  tujuan  utama  pemisahan  kelompok  dalam  analisis  diskriminan  yaitu: aspek  deskriptif  dan  aspek  prediksi.  Aspek  deskriptif  menggambarkan  pemisahan  kelompok,  dimana fungsi linier variabel (fungsi diskriminan) digunakan untuk mendeskripsikan atau menjelaskan perbedaan antara  dua  atau  beberapa  kelompok,  sedangkan  aspek  prediksi  yaitu  mengelompokkan  pengamatan kedalam  kelompok,  dimana  fungsi  linier  atau  kuadratik  dari  beberapa  variabel  digunakan  untuk menentukan suatu sampel individu atau objek kedalam salah satu dari beberapa kelompok.
Penelitian  tentang  analisis  diskriminan  terkait  misklasifikasi  penjurusan  mahasiswa  pernah  diteliti Kusumawati  (2002)  melalui  penulisan  tugas  akhir  Skripsi  yang  berjudul  Analisis  Diskriminan  Untuk Melihat Misklasifikasi Mahasiswa FMIPA Angkatan 1998/1999 Universitas Jember [4]. Penelitian sejenis juga  pernah  diteliti  Yuana  dalam  [5]  tentang  pengelompokkan  jurusan  mahasiswa  FMIPA  UNMUL Samarinda dengan melihat nilai mata pelajaran SMA dan nilai mata kuliah pada awal semester. Penelitian lainnya  juga  pernah  dilakukan  oleh  [6]  mengenai  analisisis  diskriminan  kuadratik  pada  penjurusan Madrasah  Aliyah  Negeri  (MAN)  1  Jember.  [7]  tentang  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kepuasan pelanggan internet speedy reguler menggunakan analisis diksriminan di Semarang.
Tujuan analisis diskriminan yaitu untuk mengklasifikasi atau mengelompokkan suatu individu atau objek kedalam kelompok yang saling bebas dan menyeluruh berdasarkan beberapa faktor penjelas. Lebih lanjut dapat  dipelajari  dalam [8]).  Sementara  proses  dasar  dari  analisis  diskriminan  dapat  dipelajari  dalam  [9]. Analisis  diskriminan  tidak  terlalu  sensitif  dengan  pelanggaran  asumsi  yang  sering  digunakan,  kecuali pelanggarannya bersifat ekstrim [10]. Meski demikian lebih baik semua asumsi tersebut terpenuhi.
Jumlah sampel yang ideal pada analisis diskriminan secara pasti tidak ada. Pedoman yang bersifat umum menyatakan untuk setiap variabel independen sebaiknya ada 5-20 data (sampel). Dengan demikian, jika  ada  enam  variabel  independen,  seharusnya  minimal  ada  sampel.  Secara  terminologi  SPSS,  jika  ada enam kolom variabel independen, sebaiknya ada 30 baris data.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian ini adalah data sekunder dari FMIPA UNPATTI. Data sekunder pada penelitian ini berasal dari nilai mata pelajaran SMA (nilai UAN dan nilai Raport kelas 3 semester terakhir) mahasiswa FMIPA tahun akademik 2016/2017.

## 2.2. Sampel
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  100  mahasiswa  FMIPA  UNPATTI  Tahun Akademik  2016/2017.  Sampel  terdiri  dari  34  mahasiswa  dari  Jurusan  Matematika,  18  mahasiswa  dari Jurusan  Fisika,  19  mahasiswa  dari  Jurusan Kimia,  dan  29  mahasiswa  dari  Jurusan  Biologi.  Secara tidak pasti  tidak  ada  jumlah  sampel  yang  ideal  pada  analisis  diskriminan.  Pedoman  yang  bersifat  umum menyatakan  untuk  setiap  variabel  independen  sebaiknya  ada  5-20  data  (sampel).  Dengan  demikian,  jika ada delapan variabel independen, seharusnya minimal ada 8 x 5 = 40 sampel [9].

## 2.3. Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini variabel dependen merupakan 4 jurusan pada FMIPA UNPATTI, yaitu Jurusan Matematika,  Fisika,  Kimia  dan  Biologi.  Sedangkan  variabel  independennya  merupakan  nilai  mata pelajaran SMA (nilai UAN dan nilai Raport kelas 3 semester terakhir), dimana variabel yang digunakan adalah  segugus  variabel  (X 1 ,  X 2 ,  …,  X 8 ).  Variabel  dalam  proses  pengklasifikasian  adalah  kemampuan akademik yaitu nilai mata pelajaran MIPA (nilai UAN dan nilai Raport kelas 3 semester terakhir), yaitu:
X 1 : Nilai UAN Matematika untuk semua jurusan
X 2 : Nilai Raport Matematika untuk semua jurusan
X 3 : Nilai UAN Fisika untuk semua jurusan
X 4 : Nilai Raport Fisika untuk semua jurusan
X 5 : Nilai UAN Kimia untuk semua jurusan
X 6 : Nilai Raport Kimia untuk semua jurusan
X 7 : Nilai UAN Biologi untuk semua jurusan
X 8 : Nilai Raport Biologi untuk semua jurusan

## 2.4. Langkah-langkah dan Metode Penelitan
Metode  rancangan  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  termasuk  penelitian  deskriptif, karena  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  hasil  analisis  diskriminan  yaitu  pengklasifikasian  mahasiswa FMIPA  tahun  akademik  2016/2017  UNPATTI  untuk  menentukan  jurusan  berdasarkan  nilai  mata pelajaran SMA (nilai UAN dan nilai Raport kelas 3 semester terakhir) mahasiswa pada jurusan tertentu. Dari nilai tersebut dapat diperoleh informasi jurusan mana yang tepat untuk masing-masing mahasiswa.
Secara  umum,  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  analisis  diskriminan  dapat  dilihat  pada kerangka kerja berikut.
Gambar 1. Langkah-langkah dalam Metode Analisis Diskriminan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Asumsi

## 3.1.1.Uji Normalitas
Uji normalitas pada multivariat bisa dilakukan pada setiap variabel dengan logika bahwa jika secara individual masing-masing variabel memenuhi asumsi normalitas, maka secara bersama-sama (multivariat) variabel-variabel  tersebut  juga  bisa  dianggap  memenuhi  asumsi  normalitas.  Hipotesis  yang  digunakan dalam pengujian ini adalah:
H o : Variabel independen berdistribusi normal
H 1 : Variabel independen tidak berdistribusi normal
Tabel 1. One-Sampel Kolmogrov-Smirnov Test Variabel Sig. Nilai UAN Matematika 0,178 Nilai Raport Matematika 0,626 Nilai UAN Fisika 0,066 Nilai Raport Fisika 0,669 Nilai UAN Kimia 0,166 Nilai Raport Kimia 0,835 Nilai Uan Biologi 0,150 Nilai Raport Biologi 0,709 Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dari  hasil  uji  normalitas  dengan  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh  nilai  sig.  dari kedelapan  variabel  independen  lebih  besar  dari  nilai  alpha  0,05.  Maka  keputusan  yang  diambil  adalah terima H 0 . Artinya variabel-variabel independen tersebut berdistribusi normal. Sehingga variabel-variabel independen tersebut telah memenuhi asumsi kenormalan dan dapat digunakan untuk analisis diskriminan.

## 3.1.2.Uji Kesamaan Matriks Varians-Kovarians
Pengujian  dilakukan  untuk  menguji  varians  dari  setiap  variabel  dengan  menggunakan  uji Box’M . Asumsi yang harus terpenuhi adalah group variance matrices setiap variabel relatif sama. Hipotesis yang digunakan adalah:
Rumusan Masalah
Estimasi Perkiraan Model

## Signifikansi Fungsi Diskriminan
Validasi
H 0 : group covariance matrices adalah relatif sama.
H 1 : group covariance matrices adalah berbeda secara nyata.
Tabel 2. Test Result
Box's M
Sig. 0,067
Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dari hasil uji kesamaan matriks varians-kovarians diperoleh nilai sig. pada tabel Test Result sebesar 0,067  lebih  besar  dari  nilai  alpha  0,05.  Keputusan  yang  diambil  adalah  terima  H 0 ,  artinya  asumsi  grup kovarians matriks relatif sama telah terpenuhi.

## 3.1.3.Uji Korelasi Antar Variabel Independen
Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah ada multikolinieritas pada data. Asumsi yang harus terpenuhi  adalah  tidak  ada  korelasi  antara  dua  variabel  independen.  Jika  dua  variabel  independen mempunyai  korelasi  yang  kuat,  maka  dikatakan  terjadi  multikolinieritas.  Signifikansi  bisa  ditentukan lewat baris Sig. (2- tailed ) < 0,05. Maka hubungan yang terdapat pada r dianggap signifikan.
Tabel 3. Correlation X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 1 r 1 0,238 0,632 0,281 0,718 0,161 0,675 0,322 sig. 0,017 0,000 0,005 0,000 0,109 0,000 0,001 X 2 r 0,238 1 0,220 0,744 0,291 0,811 0,1136 0,706 sig. 0,017 0,028 0 0,003 0,000 0,177 0,000 X 3 r 0,632 0,220 1 0,273 0,602 0,183 0,629 0,217 sig. 0,000 0,028 0,006 0,000 0,068 0,000 0,03 X 4 r 0,0281 0,744 0,273 1 0,329 0,745 0,216 0,801 sig. 0,005 0,000 0,006 0,001 0,000 0,031 0,000 X 5 r 0,718 0,291 0,602 0,329 1 0,291 0,665 0,339 sig. 0,000 0,003 0,000 0,001 0,003 0,000 0,001 X 6 r 0,161 0,812 0,183 0,745 0,291 1 0,118 0,757 sig. 0,109 0,000 0,068 0,000 0,003 0,243 0,000 X 7 r 0,675 0,136 0,629 0,216 0,665 0,118 1 0,216 sig. 0,000 0,177 0,000 0,031 0,000 0,243 0,031 X 8 r 0,322 0,706 0,217 0,801 0,339 0,757 0,216 1 sig. 0,001 0,000 0,030 0,000 0,001 0,000 0,031
Sumber : Hasil olahan SPSS 16
Dari hasil uji korelasi antar variabel independen diperoleh nilai Correlation antar variabel adalah terdapat  4  korelasi  dari  28  korelasi  antar  variabel  independen  yang  nilai Sig.(2-tailed) 0,05.  Contoh salah  satu  adalah  variabel  nilai  UAN  matematika  (x 1 )  dengan  variabel  nilai  Raport  Kimia  (x 6 )  sebesar 0,109 lebih besar dari 0,05 dengan demikian korelasi antar kedua variabel tidak signifikan, artinya terjadi multikolinieritas.  Akan  tetapi  karena  sebagian  besar  nilai  Sig.(- tailed )  antar  variabel  independen  lebih kecil  dari  0,05,  maka  asumsi  tidak  terjadi  multikolinieritas  dapat  diterima.  Analisis  diskriminan  tidak terlalu sensitif pada pelanggaran asumsi ini, kecuali pelanggarannya bersifat ekstrim [10]).

## 3.1.4.Uji Outlier
Uji outlier dilakukan dengan membuat nilai z (standarisasi data) yaitu mengubah nilai data semula dalam  bentuk  z,  kemudian  menafsirkan  nilai  z  tersebut.    Data  dikatakan  tidak  outlier  jika  nilai  z  yang
diperoleh  terletak  di  antara  angka  -2,5  dan  2,5.  Berdasarkan  hasil output nilai  z  semua  variabel    yang diperoleh (data ke-22 dan data ke-81), yang nilainya tidak berada di antara -2,5 dan 2,5. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada data outlier .

## 3.2. Proses Melakukan Analisis Diskriminan 3.2.1. Mengidentifikasi Variabel Diskriminan
Identifikasi  variabel  independen  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  delapan  variabel  independen berbeda  secara  signifikan  untuk  menguji  perbedaan  suatu  kategori  terhadap  kategori  yang  lain  yaitu kategori  penjurusan  Mahasiswa  FMIPA  UNPATTI  Tahun  Akademik  2016/2017  sehingga  layak digunakan untuk analisis diskriminan. Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : Variabel tersebut tidak dapat digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan antar kategori.
H 1 : Variabel tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan antar kategori.
Tabel 4. Test of Equality of Group Means Variabel Sig. Nilai UAN Matematika 0,426 Nilai Raport Matematika 0,000 Nilai UAN Fisika 0,089 Nilai Raport Fisika 0,017 Nilai UAN Kimia 0,020 Nilai Raport Kimia 0,005 Nilai UAN Biologi 0,012 Nilai Raport Biologi 0,024 Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dari  hasil  Tabel  4,  diperoleh  enam  variabel  independen  yang  layak  digunakan  untuk  proses diskriminan  sebab  memiliki  nilai  sig.  <  0,05  yaitu  variabel  nilai  raport  Matematika,  nilai  raport  Fisika, nilai  UAN  Kimia,  nilai  raport  Kimia,  nilai  UAN  Biologi,  dan  nilai  raport  Biologi.  Keenam  variabel  ini layak digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan antar kategori variabel dependen.

## 3.2.2. Proses Menentukan Variabel
Variabel  yang  terbentuk  merupakan  variabel  yang  signifikan  dan  dapat  dimasukkan  dalam persamaan  diskriminan.  Oleh  karena  proses  pendekatannya  menggunakan Step-Wise  Estimation ,  maka akan  dimulai  dengan  melihat  variabel  yang  mempunyai  F  hitung  ( Statistic )  terbesar  pada  output  SPSS. Rincian output -nya  dapat  dilihat  dari  Tabel  5,  yang  menyajikan  variabel  mana  saja  dari  enam  variabel yang dapat dimasukkan ( entered ) dalam persamaan diskriminan.
Tabel 5. Variabel Entered/Removed a,b,c,d Step Entered Statistic 1 Nilai Raport Matematika 0,281 2 Nilai UAN Biologi 2,109 3 Nilai UAN Kimia 1,835 Sumber : Hasil olahan SPSS 16
Karena  proses  adalah stepwise (bertahap),  maka  akan  dimulai  dengan  variabel yang  mempunyai angka F hitung (statistik) terbesar. Tahap pertama angka F hitung variabel nilai UAN Biologi adalah yang terbesar, yakni mencapai 2,109 maka pada tahap pertama ini variabel nilai UAN Biologi terpilih. Tahap kedua angka F hitung variabel nilai UAN Kimia adalah kedua terbesar, yakni mencapai 1,835 maka pada tahap kedua ini variabel nilai UAN Kimia terpilih. Pada tahap ketiga angka F hitung variabel nilai raport Matematika adalah ketiga terbesar, yakni mencapai 0,281 maka pada tahap ketiga ini variabel nilai raport Matematika terpilih.
Rincian dari proses Step-Wise dapat dilihat pada Tabel 6. Pada tahap pertama variabel nilai raport Matematika  adalah  variabel  pertama  yang  masuk  ke  dalam  model  diskriminan.  Hal  ini  disebabkan variabel tersebut mempunyai angka Sig. of F to Remove yang paling sedikit, yaitu 0,000. Kemudian pada tahap  kedua,  dimasukkan  variable  kedua  yaitu  nilai  UAN  Biologi.  Variabel  tersebut  memenuhi  syarat dengan angka Sig. of F to Remove dibawah 0,05 yaitu 0,016. Pada tahap ketiga atau terakhir, dimasukkan variable Nilai UAN Kimia. Variabel tersebut juga memenuhi syarat dengan angka Sig. of F to Remove di bawah 0,05 yaitu 0,016.
Tabel 6. Variables in the Analysis Step Sig of F to Remove 1      Nilai Raport Matematika 0,000 2      Nilai Raport Matematika Nilai UAN Biologi 0,000 0,016 3      Nilai Raport Matematika Nilai UAN Biologi Nilai UAN Kimia 0,004 0,001 0,16 Sumber: Hasil olahan SPSS 16

## 3.2.3.Menentukan Signifikansi Fungsi Diskriminan
Mengukur  keeratan  hubungan  antara discriminant  score dengan  kategori  penjurusan  Mahasiswa FMIPA  UNPATTI  Tahun  Akademik  2016/2017  dilihat  dari  Tabel  7.  Ukuran  skala  asosiasi  0  sampai  1. Semakin tinggi nilai Canonical Correlation maka semakin baik fungsi tersebut menjelaskan variabel yang diamati.
Tabel 7. Eigenvalues Function Canonical Correlation 1 0,490 2 0,361 3 0,054 Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dari tabel di atas dapat dilihat angka Canonical  Correlation yang  mengukur keeratan hubungan antara discriminant  score dengan  grup  (dalam  hal  ini  karena  ada  empat  jurusan  maka  ada  empat  grup). Angka 0,490 menunjukkan keeratan yang cukup tinggi, dengan ukuran skala asosiasi antara 0 sampai 1. Begitu  pula  dengan  angka  0,361  pada  fungsi  kedua.  Dan  walaupun  angka Canonical  Correlation pada fungsi ketiga dengan grup adalah lemah (0,054), namun ketiga fungsi tetap digunakan untuk interpretasi selanjutnya.
Perbedaan  rata-rata  variabel  diskriminan  untuk  menentukan  signifikansi  fungsi  diskriminan  dapat diketahui melalui nilai Wilk’s Lambda.
1. Hipotesis
H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 = µ 4 (Tidak ada perbedaan rata-rata antara empat kategori).
H 1 : µ 1 ≠ µ 2 ≠ µ 3 ≠ µ 4 (Ada perbedaan rata-rata antara empat kategori).

## Tabel 8. Wilk’s Lambda
Test of Function Sig. 1 through 3 0,000 2 through 3 0,009 3 0,601
Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dari Tabel 8 dapat dilihat pada baris pertama bahwa untuk ketiga fungsi diskriminan yang terbentuk memiliki  nilai  sig.  <  0,05  artinya  tolak  H 0 .  Sehingga  terdapat  perbedaan  yang  nyata  (signifikan)  antara rata-rata (centroid)  dari  ketiga  fungsi  diskriminan  yang  telah terbentuk.  Karena terdapat  perbedaan  yang nyata, maka penjurusan mahasiswa FMIPA  Tahun Akademik  2016/2017 untuk empat jurusan memang berbeda  atau  bisa  dikatakan  nilai  raport  matematika,  nilai  UAN  Biologi,  dan  nilai  UAN  Kimia  dari mahasiswa FMIPA Tahun Akademik 2016/2017 keempat jurusan memang berbeda.
Untuk  analisis  baris  kedua,  interpretasinya  sama  persis  dengan  baris  pertama  dimana  fungsi diskriminan pertama dikeluarkan, sehingga hanya fungsi kedua dan ketiga yang dilibatkan memiliki nilai sig.  <  0,05  artinya  keputusan  yang  diambil  juga  tolak  H 0 .  Sehingga  terdapat  perbedaan  yang  nyata (signifikan)  antara  rata-rata  (centroid)  dari  dua  fungsi  diskriminan  (fungsi  kedua  dan  ketiga)  yang  telah terbentuk. Karena terdapat perbedaan yang nyata, maka penjurusan mahasiswa FMIPA  Tahun Akademik 2016/2017 untuk tiga jurusan yakni Fisika, Kimia, dan Biologi memang berbeda atau bisa dikatakan nilai raport  matematika,  nilai  UAN  Biologi,  dan  nilai  UAN  Kimia  dari  mahasiswa  FMIPA  Tahun  Akademik 2016/2017  untuk  ketiga  jurusan  diatas.  Sedangkan  apabila  hanya  melibatkan  fungsi  ketiga  maka keputusan yang diambil adalah Terima H 0 sebab nilai sig. > 0,05.  Sehingga tidak terdapat perbedaan yang nyata  (signifikan)  antara  rata-rata  (centroid)  dari  fungsi  diskriminan  ketiga  yang  terbentuk.  Artinya  jika fungsi diskriminan ketiga berdiri sendiri, justru tidak ada perbedaan antara nilai raport matematika, nilai UAN Biologi, dan Nilai UAN Kimia dari mahasiswa FMIPA Tahun Akademik 2016/2017 jurusan Kimia dan Biologi.

## 3.2.4.Intepretasi Hasil Analisis Variabel
Intepretasi  hasil  dapat  diketahui  dari  korelasi  struktur  yang  menjelaskan  korelasi  antara  variabel independen dengan fungsi diskriminan yang terbentuk. Hal ini bisa dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Structure Matrix Variabel Function 1 2 3 Nilai Raport Matematika 0,794 0,377 0,477 Nilai UAN Biologi 0,012 0,893 0,450 Nilai UAN Kimia 0,511 0,393 0,765
Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Tabel  9  menjelaskan  korelasi  antara  variabel  independen  dengan  tiga  fungsi  diskriminan  yang terbentuk.  Dari  kriteria  tersebut,  hanya  tiga  variabel  independen  yang  lolos  uji,  yakni  nilai  raport Matematika, nilai UAN Biologi, dan nilai UAN Kimia. Dan jika dilihat dari besar korelasi (abaikan tanda – jika ada):
a. Untuk fungsi pertama
Variabel  nilai  raport  Matematika  paling  erat  hubungannya  dengan  fungsi  diskriminan  diikuti  oleh variabel  nilai  UAN  Kimia  dan  nilai  UAN  Biologi  dengan  nilai  masing-masing  0,794;  0,511;  dan 0,012.
b. Untuk fungsi kedua
Variabel nilai UAN Biologi paling erat hubungannya dengan fungsi diskriminan diikuti oleh variabel nilai UAN Kimia dan nilai Raport Matematika dengan nilai masing-masing 0,893; 0,393; dan 0,377.
c. Untuk fungsi ketiga
Variabel nilai UAN Kimia paling erat hubungannya dengan fungsi diskriminan diikuti oleh variabel nilai Raport Matematika dan nilai UAN Biologi dengan nilai masing-masing 0,765 ; 0,477; dan 0,450.
Nilai Canonical  Correlation pada  Tabel  7  adalah  untuk  menjelaskan  seberapa  besar  variabel memberikan  perbedaan  penjurusan  Mahasiswa  FMIPA  Tahun  Akademik  2016/2017  secara  keseluruhan.
Sedangkan,  nilai  pada  Tabel  9  menjelaskan  perbedaan  penjurusan  Mahasiswa  FMIPA  Tahun  Akademik 2016/2017 dari masing-masing variabel.

## 3.2.5.Menentukan Fungsi Diskriminan
Menurut  [9],  kegunaan  fungsi  diskriminan  adalah  untuk  mengetahui  sebuah case (dalam  hal  ini seorang mahasiswa) masuk pada grup yang satu ataukah tergolong pada grup yang lainnya.
Tabel 10. Canonical Discriminant Function Coefficients Variabel Function 1 2 3 Nilai Raport Matematika 0,138 0,065 -0,125 Nilai UAN Kimia 0,044 -0,026 0,052 Nilai UAN Biologi -0,039 0,070 -0,010 ( Constant ) -11,727 -7,913 7,802
Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Berdasarkan Tabel 10, dapat ditulis fungsi diskriminan sebagai berikut:
Fungsi diskriminan 1:
Fungsi diskriminan 2:
Fungsi diskriminan 3:
dimana adalah  variabel  nilai  raport  Matematika, adalah  variabel  nilai  UAN  Kimia  dan adalah variabel nilai UAN Biologi.

## 3.2.6. Interpretasi Fungsi Diskriminan
Sebagai  contoh  mahasiswa  dengan  nama  CM  dari  jurusan  Matematika  mempunyai  data  sebagai berikut:
Nilai  Raport  Matematika  adalah  93,00,  Nilai  UAN  Kimia  adalah  70,00  dan  Nilai  UAN  Biologi  adalah 40,00 maka:
y 1 = -11,727 + (0,138*93,00) + (0,044*70,00) + (-0,039*40,00)= 2,627
y 2 = -7,913 + (0,065*93,00) + (-0,026*70,00) + (0,070*40,00)= -0,888 y 3 = 7,802 + (-0,125*93,00) + (0,052*70,00) + (-0,010*40,00)= -0,583
Tabel 11. Functions at Group Centroids Jurusan Function 1 2 3 Matematika 0,683 -0,134 -0,028 Fisika -0,215 0,784 -0,01 Kimia 0,026 -0,027 0,108 Biologi -0,685 -0,310 -0,025 Sumber: Hasil olahan SPSS 16
Dengan menggunakan Tabel 11, hasil centroid fungsi maka didapatkan:
y 11 = 0,683 ; y 21 = -0,215 ; y 31 = 0,026 ; y 41 = -0,685
y 12 = -0,134 ; y 22 = 0,784 ; y 32 = -0,027 ; y 42 = -0,310 y 13 = -0,028 ; y 23 = -0,021 ; y 33 = 0,108 ; y 43 = -0,025
Angka centroid ini dimasukkan kedalam fungsi fisher, sebagai berikut :
k = 1 = (y 1 - y 11 ) 2 + (y 2 - y 12 ) 2 + (y 3 - y 13 ) 2 = 4,655677
k = 2 = (y 1 – y 21 ) 2 + (y 2 – y 22 ) 2 + (y 3 – y 23 ) 2 = 11,88392
k = 3 = (y 1 – y 31 ) 2 + (y 2 – y 32 ) 2 + (y 3 – y 33 ) 2 = 7,984003
k = 4 = (y 1 – y 41 ) 2 + (y 2 – y 42 ) 2 + (y 3 – y 43 ) 2 = 11,614792
Dari  keempat  hasil  k  diatas  dicari  hasil  minimum,  diperoleh  4,655677  pada  kelompok  1  (Jurusan Matematika)  artinya  mahasiswa  dengan  nama  CM  masuk  kedalam  kelompok  pertama  yaitu  jurusan Matematika.

## 3.2.7. Menilai Validasi Analisis Diksriminan
Setelah  fungsi  diskriminan  diperoleh,  kemudian  melakukan  pengujian  klasifikasi  fungsi diskriminan, selanjutnya akan dilihat seberapa besar klasifikasi tersebut tepat mengklasifikasikan kategori. Hal ini bisa dilihat pada Table 12.
Tabel 12. Classification Results b,c Original Jurusan Predicted Group Membership Total Matematika Fisika Kimia Biologi Matematika 20 6 4 4 34 Fisika 2 12 2 2 18 Kimia 5 4 5 5 19 Biologi 4 6 3 16 29
Sumber: Hasil Olahan SPSS 16
Terlihat pada bagian original, mahasiswa yang pada awalnya berasal dari jurusan Matematika dan setelah  klasifikasi  fungsi  diskriminan  tetap  pada  jurusan  Matematika  adalah  sebanyak  20  orang. Sedangkan yang awalnya berada pada jurusan Matematika berpindah ke Jurusan Fisika sebanyak 6 orang, Jurusan Kimia sebanyak 4 orang, dan dan jurusan Biologi sebanyak 4 orang. Untuk kategori mahasiswa jurusan  Fisika,  Kimia,  dan  Biologi  diinterpretasikan  sama  persis  dengan  kategori  mahasiswa  jurusan Matematika. Dengan demikian ketepatan prediksi dari model diskriminan adalah:
Semakin tinggi nilai validasi, termasuk cross-validated groups tentu semakin bagus, karena semakin tepat fungsi diskriminan membedakan penjurusan mahasiswa FMIPA Angkatan 2016/2017. Dari hasil validasi diperoleh  ketepatan  prediksi  dari  model  diskriminan  sebesar  53%  artinya  fungsi  diskriminan  yang  telah terbentuk  sudah  cukup  layak  untuk  memprediksi  kasus  penjurusan  Mahasiswa  FMIPA  UNPATTI  ke depannya sebab hasil yang diperoleh telah mencapai lebih dari 50%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  untuk  mengetahui  apakah  terjadi  misklasifikasi  Mahasiswa  FMIPA UNPATTI    Tahun  Akademik  2016/2017  berdasarkan  nilai  mata  pelajaran  (nilai  UAN  dan  nilai  raport) dengan  analisis  diskriminan.  Dengan  bantuan  Program  SPSS  16  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Variabel  yang  membedakan  misklasifikasi  penjurusan  mahasiswa  FMIPA  Universitas  Pattimura Tahun  Akademik  2016/2017  adalah  adalah  variabel  nilai  raport  Matematika  ( ,  Variabel  nilai UAN Kimia ( , dan variabel nilai UAN Biologi ( ).
2. Terdapat  tiga  fungsi  diskriminan  yang  terbentuk,  terkait  dengan  pengelompokkan  mahasiswa  pada jurusannya, yakni:
Fungsi diskriminan 1:  y 1 = -11,727 + 0,138 x 2 + 0,044 x 5 + (-0,039) x 7
Fungsi diskriminan 2:  y 2 = -7,913 + 0,065 x 2 + (-0,026) x 5 + 0,070 x 7
Fungsi diskriminan 3:  y 3 = 7,802 + (-0,125) + 0,052 x 5 + (-0,010) x 7
3. Pengujian  validasi  pada  penelitian  diperoleh  angka  ketepatan  fungsi  diskriminan  sebesar  53%  dari data telah terklasifikasi dengan benar. Hal ini berarti 53% dari 100 data yang diolah telah dimasukkan pada grup yang sesuai dengan data semula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. A. Fisher, "The Use of Multiple Measurements in Txonomic Problems," The Annals of Human Genetics, pp. 181-188, 1936.
[2]   V. Gaspersz, Teknik Analisis dalam Penelitian Percobaan, Bandung: Tarsito, 1995.
[3]   A. C. Rencher, Methods of Multivariate Analysis, New York: John Wiley & Sons. Inc., 1995.
[4]   R. Kusumawati, "Analisis Diskriminan Untuk Melihat Misklasifikasi Mahasiswa FMIPA Angkatan 1998/1999 Universitas Jember," Fakultas MIPA UNEJ, Jember, 2002.
[5]   Y. Endriyanti, "Tinjauan Pustaka," Fakultas MIPA Universitas Mulawarman, Samarinda, 2007.
[6]   P. Inda Wati, "Analisis Diskriminan Kuadratik pada Penjurusan Madrasah Aliyah Negeri (MAN) 1 Jember," Jember, 2013.
[7]   I. Sulistiyorini, "Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pelanggan Internet Speedy Reguler Menggunakan Analisis Diskriminan di Semarang," Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2013.
[8]   J. Supranto, Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi, Jakarta: 2004, 2004.
[9]   Santoso, Aplikasi SPSS pada Statistik Multivariat, Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2002.
[10]  Hair, Multivariate Data Analysis, New Jersey: Pretince Hall, 1987.
[11]  J. Sarwono, Statistik Itu Mudah: Panduan Lengkap untuk Belajar Komputasi Stastitik Menggunakan SPSS, Yogyakarta: Universitas Atma Jaya, 2009.
[12]  Sanstoso, Aplikasi SPSS pada Statistik Multivariat, Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2003.