Abstrak —Masa pandemi Covid-19 berdampak pada berbagai bidang salah satunya pendidikan. Pemerintah menutup kegiatan belajar mengajar di kelas mulai dari tingkat Taman Kanak-Kanak hingga Perguruan Tinggi dan mengubah sistem pembelajaran langsung atau tatap muka (konvensional) menjadi sistem pembelajaran dalam jaringan (Daring) guna memutus rantai penyebaran Covid-19. Penerapan pembelajaran daring di Kabupaten Sampang ini memberikan banyak kontra bagi pelajar karena dinilai tidak efektif dan belum maksimal. Oleh karena dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap efektifitas pembelajaran daring. Data yang digunakan pada analisis ini adalah data primer yang didapatkan melalui survei terhadap siswa SMA Negeri di Kecamatan Sampang dan data yang didapatkan dianailisis menggunakan regresi logistik biner. Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa mayoritas siswa merasa pembelajaran daring tidak efektif dan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring di Kecamatan Sampang adalah jenis kelamin, kemudahan dalam pengoperasian platform pembelajaran daring yang digunakan, dan poin pemahaman akan materi pembelajaran daring.
Kata Kunci —Efektifitas, Pembelajaran Daring, Regresi Logistik Biner.

## I. PENDAHULUAN
ANDEMI  Covid-19 di Indonesia berdampak pada berbagai bidang salah satunya pendidikan. Guna memutuskan penyebaran virus Covid-19 Kementerian Pendidikan dan Ke-budayaan, Direktorat Pendidikan Tinggi mengeluarkan edaran yang menginstruksikan untuk menyelenggarakan pembelajaran jarak jauh dan belajar dari rumah masing-masing. Kebijakan ini kemudian dikenal dengan nama pembelajaran daring atau dalam jaringan. Pembelajaran Daring adalah pembelajaran kelas virtual yang menggunakan teknologi multimedia, CD ROM, streaming video , pesan suara, email dan telepon konferensi, teks online animasi, dan video streaming online [1]. Pelaksanaan pembelajaran daring ini memberikan banyak kontra di masyarakat karena dinilai tidak efektif. Ahli Pen- didikan Isa Anshori pada tahun 2020, menilai bahwa sistem pembelajaran daring yang diterapkan pada masa ini tida efektif karena tata cara pembelajaran daring belum disiapkan secara seluruhnya sehingga pada saat ini banyak ditemukan keluhan serta permasalahan baik dari siswa maupun orang tua. Ketidak efektifan pembelajaran daring terjadi hampir di seluruh daerah di Indonesia, tidak terkecuali di Kecamatan Sampang, Kabupaten Sampang, Jawa Timur.
Sampang merupakan suatu kecamatan yang merupakan pusat pemerintahan (ibu kota) Kabupaten Sampang, Provinsi
Jawa Timur. Pembelajaran daring di Kabupaten Sampang sudah dilaksanakan mulai tanggal 16 Maret 2020. Pelaksanaan pedidikan di Kabupaten Sampang masih belum maksimal dikarenakan kurangnya mutu pendidikan yang baik di beberapa wilayah di Kabupaten Sampang. Kepala Dinas Pendidikan Kabupaten Sampang menyebutkan bahwa pelaksanaan pem-belajaran daring ini terpantau belum efektif karena tergolong baru. Siswa di Kecamatan Sampang juga banyak beranggapan jika pembelajaran daring sama halnya dengan libur sekolah, terutama bagi siswa pelosok di desa yang tidak bisa mengakses pembelajaran via online. Oleh karena itu berdasarkan uraian tersebut peneliti ingin melakukan analisis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi efektifitas pembelajaran daring bagi siswa SMA di Kecamatan Sampang dengan menggunakan regresi logistik biner.
Faktor-faktor yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, jurusan, dukungan orang tua, bantuan kuota internet, pemakaian kuota internet selama satu bulan, sumber internet, jenis platform yang paling sering digunakan, media yang digunakan, kemudahan dalam pengoperasian platform pembelajaran daring, dan poin pemahaman materi daring.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Uji Independensi
Uji independensi digunakan untuk mengetahui bagaimana hubungan antar variabel respon dengan variabel prediktor[2]. Uji independensi dilakukan dengan menggunakan uji pearson chi-square dan fisher dan variabel-variabel terkait harus me-menuhi syarat skala data nominal atau ordinal, homogen, dan mutually exclusive dan exhaustive . Hipotesis yang digunakan dalam pengujian pearson chi- square dan fisher dalam uji independensi adalah H 0 : Tidak terdapat hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor.
H 1 : Terdapat hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor.
Statistik uji yang digunakan untuk menguji hipotesis di atas pada uji pearson chi-square ditunjukkan pada persamaan 1 dan uji fisher ditunjukkan pada persamaan 2.
∑∑ = = − = I i J j ij ij ij e e n 1 1 2 2 ) ( χ (1)
Dimana : n ij = Nilai observasi atau pengamatan pada baris ke-i kolom ke-j e ij = Nilai ekspektasi baris ke-i kolom ke-j
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Efektifitas Pembelajaran Dalam Jaringan / Daring (Studi Kasus Siswa SMA di Kecamatan Sampang)
Annisa Fitria dan Mutiah Salamah Chamid Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya (ITS) e-mail : mutiahsalamah@yahoo.com
P
i = banyaknya baris, i = 1,2,3,..,I
j = banyaknya kolom, j = 1,2,3,…,J )! ( )! ( )! ( )! ( )! ( )! ( )! ( )! ( )! ( 22 21 12 11 2 . . 1 2 . 1 . n n n n n n n n n P value = (2)

## B. Regresi Logistik Biner
Regresi logistik biner merupakan suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon (Y) yang bersifat biner atau dikotomus dengan variabel prediktor (X) yang bersifat politokomus [3]. Ouput dari variabel respon (Y) terdiri dari dua kategori yaitu “sukses” dan “gagal”, sehingga variabel akan mengikuti distribusi Bernoulli untuk setiap observasi tunggal. Fungsi probabilitas untuk setiap observasi dapat dilihat pada Persamaan 3.
1, 0 ; ) 1( ) ( 1 = − = − y y f y x π π (3)
Dimana jika y = 0, maka π − = 1 ) ( y f dan jika y = 1 maka π = ) ( y f . Fungsi regersi logistik dapat dituliskan sebagai berikut dimana fungsi ini didapatkan dari nilai CDF distribusi Bernoulli.
z e z f − + = 1 1 ) ( ekuivalen z z e e z f + = 1 ) ( (4)
Dimana p p x x z β β β + + + = ... 1 1 0
Nilai z berada diantara ∞ − dan ∞ + sehingga ) ( z f terletak antara 0 dan 1 etiap nilai z yang diberikan. Hal tersebut menunjukkan bahwa model logistik sebenarnya menggambar-kan probabilitas atau risiko daru suatu objek. Model regresi logistiknya ditunjukkan pada persamaan 5.
) ... exp( 1 ) ... exp( ) ( 1 1 0 1 1 0
p p p p x x x x x β β β β β β π + + + + + + + = (5)
Dimana p = Banyaknya variabel prediktor

## C. Estimasi Parameter
Metode umum estimasi parameter dalam regresi logistik adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Fungsi likelihood memberikan kemungkinan mengamati data sebagai  fungsi dari parameter yang tidak diketahui. MLE dipilih untuk memaksimalkan nilai fungsi likelihood dan mensyaratkan bahwa data harus mengikuti suatu distribusi tertentu. Pada regresi logistik, setiap pengamatan mengikuti distribusi bernoulli sehingga dapat ditentukan fungsi likelihood nya. Jika x i dan y i adalah pasangan variabel bebas dan tak bebas pada pengamatan ke- I dan diasumsikan bahwa setiap pasangan observasi saling independen dengan pasangan observasi lainnya, dimana i = 1,2,…, n maka fungsi probabilitas untuk setiap observasi adalah sebagai berikut.
𝑓𝑓 ( 𝑌𝑌 = 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ) = 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 𝑖𝑖 �� 1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) �� 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 , 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 0,1 (6)
Fungsi likelihood yang didapatkan dari gabungan fungsi distribusi masing-masing pasangan adalah sebagai berikut.
𝑙𝑙�𝛽𝛽̂� = ∏ 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � 1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) � 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 (7)
Fungsi likelihood tersebut lebih mudah dimaksimumkan dalam bentuk ln 𝑙𝑙�𝛽𝛽̂� dan dinyatakan dengan 𝐿𝐿�𝛽𝛽̂� [2].
∑ ∑ ∑ ∑ = = = =                 + −       = n i p j ij j j p j n i ij i X X y L 1 0 0 1 ˆ exp 1 ln ˆ ) ˆ ( β β β (8)
Nilai  β  maksimum  didapatkan  dengan  menurunkan Persamaan 8 terhadap β sehingga diperoleh Persamaan 9.
( ) p j x x x y L n i i ij ij n i i j .., 2 , 1 , 0 ; 0 ˆ ˆ ) ˆ ( 1 1 = = − = ∂ ∂ ∑ ∑ = = π β β (9)

## D. Uji Serentak
Uji serentak dilakukan untuk mengetahui signifikansi parameter  β  terhadap  variabel  respon  secara  keseluruhan. Hipotesis dari uji serentak sebagai berikut. H 0 : β 1 =β 2 =….=β p =0 H 1 : paling sedikit terdapat satu β j ≠0; dengan j=1,2,…,p Statistik uji : ∑ = − −             − = n i y i y i n n i i n n n n G 1 ) 1 ( 0 1 ) ˆ 1 ( ˆ ln 2 0 1 π π (10)
Statistik uji G menggunakan distribusi Chi-Square dan jika tingkat signifikansi sebesar α dan derajat bebas p, maka di-putuskan Tolak H 0 jika dinilai G > 2 ) , ( p α χ [3].

## E. Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  setiap  βj secara individual. Hasil pengujian secara individual akan menunjukkan suatu variabel predictor layak untuk masuk ke dalam model atau tidak. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut.
H 0 :  βj = 0 H 1 :  βj ≠ 0 Atau H 0 : Variabel prediktor ke-j tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon H 1 : Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel prediktor ke-j dan variabel respon
Statistik uji :
( ) ( ) 2 2 2 ) ( j j SE W β β   = (11)
Daerah penolakan adalah tolak H 0 jika W 2 > χ 2 (α,df).

## F. Odd Ratio
Intepretasi terhadap koefisien parameter ini dilakukan untuk menentukan kecenderungan atau hubungan fungsional antara variabel prediktor dengan variabel respon serta menunjukkan pengaruh perubahan nilai pada variabel yang bersangkutan. Dalam hal ini digunakan besaran Odds ratio atau β e dan dinyatakan dengan ψ . Odds ratio ( ψ ) diartikan sebagai kecenderungan variabel respon memiliki suatu nilai tertentu jika diberikan x =1 dan dibandingkan pada x = 0. Keputusan tidak terdapat hubungan antara
variabel prediktor dengan variabel respon diambil jika nilai Odds ratio ( ψ ) = 1[3]. Jika nilai Odds ratio ( ψ ) < 1, maka antara variabel prediktor dan variabel respon terdapat hubungan negatif setiap kali perubahan nilai variabel bebas ( x ) dan jika Odds ratio ( ψ ) > 1 maka antara variabel prediktor dengan variabel respon terdapat hubungan positif setiap kali perubahan nilai variabel bebas ( x ).
Nilai odds rasio berdasarkan model regresi logistik dapat dirumuskan pada persamaan 12.
( ) ( ) ( ) 1 0 1 0 ˆ exp ˆ exp ˆ ˆ exp β β β β ψ = + = (12)

## G. Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model dilakukan untuk mengetahui apakah model dari permodelan regresi yang terbentuk sudah layak, yaitu tidak terdapat perbedaan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil dari prediksi model. Pengujian ini mengguna-kan Homer Lemeshow Goodness of-fit, karena pengelompokkan estimasi dilakukan berdasarkan probabilitas [3].
H 0 :  Model sesuai H 1 :  Model tidak sesuai Statistik uji yang digunakan adalah:
( ) ∑ = − − = g k k k k k n n o c 1 2 ) 1 ( π π π (13)
Statistik c ini mengikuti distribusi Khi-kuadrat dengan derajat bebas p sehingga hipotesis ditolak jika p- value < α, dan 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 2 > 𝜒𝜒 𝛼𝛼 ,( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2 yang berarti variabel bebas X secara bersama-sama mempengaruhi variabel tak bebas Y.

## H. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan klasifikasi model digunakan untuk mengetahui apakah data diklasifikasikan dengan benar atau tidak  [2]. Lebih mengunakan ketepatan klasidikasi dibandinkan R- square karena variabel dependen berupa kategori 0 dan 1, tentunya persamaan yang terbentuk nantinya tidak bisa dilakukan secara linear sehingga digunakan ketepatan klasifikasi untuk menghitung peluang kecenderungan responden untuk bernilai 0 dan 1.
Perhitungan nilai ketepatan klasifikasi (Tabel 1) merupakan proporsi observasi yang diprediksi tepat oleh fungsi klasifikasi ditunjukkan pada persamaan 14.
Ketepatan Klasifikasi = 𝑛𝑛 11 +𝑛𝑛 22 𝑛𝑛 × 100% (14)

## I. Efektifitas Pembelajaran
Menurut Slamet efektivitas adalah ukuran yang menyatakan sejauh mana sasaran (kualitas, kuantitas, waktu) telah tercapai  [4], ini juga sesuai dengan pendapat Husein Umar bahwa efektivitas mempunyai kaitannya dengan pencapaian target yang berkaitan dengan kualitas, kuantitas
dan waktu  [5]. Dalam bentuk persamaan efektivitas sama dengan perbandingan antara hasil nyata dan hasil yang diharapkan [4].
Dengan demikian dari beberapa pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa efektivitas adalah tingkat pencapaian kegiatan pelaksanaan tugas pokok semua orang dengan dukungan sumber daya yang dimiliki, dengan acuan indikator ideal yang direncanakan. Menurut Supardi pembelajaran efektif adalah kombinasi yang tersusun meliputi manusiawi, material, fasilitas, perlengkapan dan prosedur diarahkan untuk me-ngubah perilaku siswa ke arah yang positif dan lebih baik sesuai dengan potensi dan perbedaan yang dimiliki siswa untuk mencapai tujuan pembelajaran yang telah ditetapkan [6].
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Epriliyanti dan Ratnasari faktor yang berpengaruh terhadap keefektifan pembelajaran daring adalah pemahaman materi pada sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan kuota internet, dan intensitas penggunaan kuota internet [7].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pimer dan data sekunder, dimana data primer yang diambil melalui survei secara langsung atau penyebaran kuesioner ke siswa SMA di Kecamatan Sampang menggunakan google form . Sedangkan data sekunder diperoleh dari data jumlah SMA Negeri di Kecamatan Sampang, dan  jumlah siswa SMA Negeri yang diperoleh dari website Kabupaten Sampang. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan pengambilan sampel acak sederhana ditunjukkan pada Tabel 2 [8].

## B. Variabel Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada siswa SMA di Kabupaten Sampang. Variabel untuk penelitian ini meliputi variabel demografi, indikator variabel efektifitas, dan faktor-faktor yang mempengaruhi efektifitas. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 3.

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang digunakan berdasarkan metode penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik siswa SMA Negeri di Kecamatan Sampang.
2. Melakukan uji independensi antara variabel respon dengan variabel prediktor.
3. Melakukan analisis regresi logistik biner untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring dengan langkah-langkah sebagai berikut: (a)Melakukan estimasi parameter regresi  logistic biner.  (b)Melakukan uji
Tabel 1.
Perhitungan Ketepatan Klasifikasi Hasil Observasi Prediksi y 1 y 2 y 1 n 11 n 12 y 2 n 21 n 22 Tabel 2.
Jumlah Sampel SMA Negeri No. Nama Sekolah N i n n i 1. SMAN 1 Sampang 952 92 44 2. SMAN 2 Sampang 386 18 3. SMAN 3 Sampang 641 29 4. SMAN 4 Sampang 56 3 Total 2.035 94
sigifikasi  variabel secara serentak.  (c)Melakukan uji signifikansi secara parsial.  (d)Menghitung nilai odds ratio berdasarkan model regresi yang didapatkan. (e)Menguji kesesuaian model.  (f)Menghitung ketepatan klasifikasi. (g)Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Independensi
Uji independensi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara efektifitas pembelajaran daring dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi efektifitas pembelajaran daring. Sebelum melakukan uji independensi maka perlu dibuat tabulasi silang yang ditampilkan pada Tabel 4. Setelah terbentuk tabulasi silang pada Tabel 4 dilanjutkan dengan melakukan uji independensi. Hasil uji independensi adalah sebagai berikut. Hipotesis : H 0 : Tidak terdapat hubungan antara efektifitas pembelajaran daring dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi efektifitas pembelajaran daring.
H 1 : Terdapat hubungan antara efektifitas pembelajaran daring dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi efektifitas pembelajaran daring.
Dengan  taraf  signifikan  α  sebesar  0,05  maka  H 0 ditolak jika 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 2 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ;( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2 atau nilai p-value lebih kecil dari α sebesar 0,05. Statisti k uji ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 5 menunjukkan bahwa variabel jenis kelamin (X 1 ) memiliki nilai 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 2 sebesar 7,553 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ;( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2 dan memiliki nilai p-value sebesar 0,006 kurang dari 0,05 yang berarti Tolak H 0 sehingga dapat disimpulkan
bahwa ada hubungan antara jenis kelamin dengan efektifitas pembelajaran daring.

## B. Estimasi Parameter
Estimasi parameter adalah langkah awal dalam melakukan analisis regresi logistik biner. Estimasi parameter β  awal  dari  analisis  regresi  logistik  biner  dengan  semua variabel prediktor yang  ditujukkan pada  Tabel 6  maka model awal yang diperoleh sebagai berikut.
10 ) 3 ( 9 ) 2 ( 9 ) 1 ( 9 ) 1 ( 8 ) 1 ( 7 ) 1 ( 6 5 ) 1 ( 4 ) 1 ( 3 ) 1 ( 2 ) 1 ( 1
486 , 0 365 , 2 288 , 2 434 , 20 384 , 21 718 ,1 071 ,1 019 , 0 480 , 0 208 , 0 649 , 0 667 ,1 774 , 26 ) ( ˆ X X X X X X X X X X X X x g
− − − + − − + + + + + − =
Tabel 3. Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Kategori Skala Y Efektifitas 1=Tidak Efektif 2=Efektif Nominal X 1 Jenis kelamin 1= Laki-Laki 2= Perempuan Nominal X 2 Jurusan 1= IPA 2=IPS Nominal X 3 Dukungan Orang Tua 1=Mendukung 2= Sangat Mendukung Ordinal X 4 Bantuan Kuota Internet 1= Ya 2=Tidak Nominal X 5 Pemakaian Kuota Internet 1 bulan - Rasio X 6 Sumber internet 1=Wifi 2=Provider Nominal X 7 Jenis platform yang paling sering digunakan 1=Zoom 2=Google Classroom Nominal X 8 Media yang digunakan 1=Smartphone 2=Laptop Nominal X 9 Kemudahan dalam pengoperasian platform 1 = sangat tidak mudah 2= tidak mudah 3= mudah
4= sangat mudah
Ordinal
X 10 Poin pemahaman materi sistem pembelajaran daring Memberikan nilai dari 1-10, dimana 1 sangat tidak paham dan 10 sangat paham Rasio Tabel 4.
Tabulasi Silang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Efektifitas Variabel Prediktor Kategori Efektifitas Total Efektif  Tidak Efektif Jenis Kelamin Laki-Laki 16% 21,3% 37,2% (X 1 ) Perempuan 10,6%  52,1% 62,8% Total 26,6%  73,4% 100% Jurusan (X 2 ) IPA 21,3% 67% 88,3% IPS 5,3% 6,4% 11,7% Total 26,6%  73,4% 100% Dukungan Mendukung 17% 43,6% 60,6% Orang Tua (X 3 ) Sangat Mendukung 9,6% 29,8% 39,4% Total 26,6%  73,4% 100% Bantuan Kuota Tidak 6,4% 14,9% 21,3% Internet (X 4 ) Ya 20,2%  59,5% 78,7% Total 26,6%  73,4% 100% Sumber Wifi 6,4% 30,9% 37,2% Internet (X 6 ) Provider 20,2%  42,6% 62,8% Total 26,6%  73,4% 100% Jenis Zoom 2,1% 2,1% 4,3% Platform (X 7 ) Google Classroom 24,5%  71,3% 95,7% Total 26,6%  73,4% 100% Media (X 8 ) Smartphone  26,6%  68,1% 94,7% Laptop 0% 5,3% 5,3% Total 26,6% 73,4% 100% Total Kemudahan Sangat Tidak Mudah 0% 1,1% Kemudahan Pengoperasian  Tidak Mudah 3,2% 6,4% Pengoperasian Platform (X 9 ) Mudah 21,3%  46,8% Platform (X 9 ) Sangat Mudah 2,1% 19,1% Total 26,6% 73,4% 100% Total Tabel 5. Uji Independensi Variabel  Df 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 2 𝜒𝜒 0 , 05 ;( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2
P-value Keputusan X 1 1 7,553 3,841 0,006 Tolak H 0 X 2 Uji Fisher 0,154 Gagal Tolak H 0 X 3 1 0,161 3,841 0,688 Gagal Tolak H 0 X 4 1 0,151 3,841 0,698 Gagal Tolak H 0 X 6 1 2,552 3,841 0,110 Gagal Tolak H 0 X 7 Uji Fisher 0,287 Gagal Tolak H 0 X 8 Uji Fisher 0,320 Gagal Tolak H 0 X 9 1 4,786 7,814 0,188 Gagal Tolak H 0

## C. Uji Serentak
Uji serentak digunakan untuk mengetahui apakah faktor- faktor yang diduga mempengaruhi efektifitas pembelajaran daring memberikan pengaruh yang signifikan terhadap e- fektifitas pembelajaran daring. Hasil pengujian serentak adalah sebagai berikut.
H 0 : 0 ... 12 3 2 1 = = = = = β β β β H 1 : minimal 0 ≠ j β ; j=1,2,3,…,12
Atau H 0 : Semua variabel memberikan pengaruh yang signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring.
H 1 :  Minimal terdapat satu variabel yang memberikan pengaruh yang signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring.
Dengan  taraf  signifikan  α  sebesar  0,05  maka  H 0 ditolak jika G lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ;( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2 atau nilai p-value lebih kecil dari α  sebesar  0,05.  Statistik uji ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai G sebesar 30,343 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 12 2 sebesar 33,101 dan nilai p-value 0,001 lebih kecil dari α  sebesar  0,05  yang  berarti  Tolak  H 0 sehingga dapat disimpulkan minimal ada faktor-faktor yang diduga mem-pengaruhi efektifitas pembelajaran daring yang tidak ber-pengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring. Pengujian serentak menghasilkan keputusan Tolak H 0 maka dapat dilanjutkan ke uji parsial

## D. Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk mengetahui faktor mana saja yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring. Hasil pengujian parsial adalah sebagai berikut.
H 0 : 0 = j β ; j = 1,2,3,…,12
H 1 : 0 ≠ j β ; j = 1,2,3,…,12
Atau H 0 : Variabel prediktor ke-j tidak berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring H 1 : Variabel prediktor ke-j berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring
Dengan  taraf  signifikan  α  sebesar  0,05  maka  H 0 ditolak jika nilai Wald lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 atau nilai p-value lebih kecil dari α sebe sar 0,05. Statistik uji ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7 menunjukkan bahwa pada variabel jenis kelamin (X 1(1) ), kemudahan pengoperasian platform (X 9(3) ) , dan poin pemahaman materi (X 10 ) memiliki nilai Wald sebesar 5,195, 3,926 dan 6,918 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 sebesar 3,841 serta nilai p-value sebesar 0,023, 0,020 dan 0,006 lebih kecil dari α  sebesar  0,05  yang  berarti  Tolak  H 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jenis kelamin, kemudahan pengoperasian platform dan poin pemahaman materi berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring.
Berdasarkan pengujian parsial diatas diketahui bahwa variabel kemudahan pengoperasian platform dan poin pe- mahaman materi memberikan pengaruh yang signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring maka dilakukan pengujian kembali terhadap kedua variabel tersebut. Hasil pengujian dengan dua variabel yang signifikan ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8 menunjukkan bahwa nilai G sebesar 12,793 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 4 2 sebesar 9,488 dan nilai p-value 0,016 lebih kecil dari α  sebesar  0,05  yang  berarti  Tolak  H 0 sehingga dapat di-simpulkan minimal ada faktor-faktor yang diduga mem-pengaruhi efektifitas pembelajaran daring yang tidak ber-pengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring.
Hasil pengujian parsial dua variabel yang signifikan ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9 menunjukkan bahwa pada variabel jenis kelamin (X 1(1) ), kemudahan pengoperasian platform (X 9(3 ) ) , dan poin pemahaman materi (X 10 )memiliki nilai Wald sebesar 16,551, 4,659 dan 6,270 lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 sebesar 3,841 serta nilai p-value sebesar 0,000, 0,031 dan 0,012 lebih kecil dari α  sebesar  0,05  yang  berarti  Tolak  H 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jenis kelamin, kemudahan pengoperasian platform dan poin pemahaman materi berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan  [7]  yang menyebutkan pemahaman materi berpengaruh terhadap keefektifan pembelajaran daring.
Tabel 6.
Uji Serentak
G df 𝜒𝜒 0 , 05 ;( 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) 2
p-value Model 33,101 12 21,026 0,001 Tabel 7. Uji Parsial Variabel B Wald Df p-value Constant 26,774 0,000 1 0,999 X 1(1) -1,667 5,195 1 0,023 X 2(1) 0,649 0,492 1 0,483 X 3(1) 0,208 0,092 1 0,762 X 4(1) 0,480 0,411 1 0,521 X 5 0,019 0,501 1 0,479 X 6(1) 1,071 2,139 1 0,144 X 7(1) -1,718 1,169 1 0,280 X 8(1) -21,384 0,000 1 0,999 X 9 5,510 3 0,138 X 9(1) 20,434 0,000 1 1,000 X 9(2) -2,288 3,224 1 0,073 X 9(3) -2,365 5,415 1 0,020 X 10 -0,486 7,640 1 0,006 X 6(1) 1,071 2,139 1 0,144 X 7(1) -1,718 1,169 1 0,280 X 8(1) -21,384 0,000 1 0,999 X 9 5,510 3 0,138 X 9(1) 20,434 0,000 1 1,000 X 9(2) -2,288 3,224 1 0,073 X 9(3) -2,365 5,415 1 0,020 X 10 -0,486 7,640 1 0,006
Tabel 8.
Uji Serentak Variabel Signifikan
G df 𝜒𝜒 0 , 05 ; 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 p-value Model 23,573 5 9,488 0,000
Tabel 9. Uji Parsial Variabel yang Signifikan Variabel B Wald Df p-value Constant 6,354 16,551 1 0,000 X 1 -1,855 9,963 1 0,002 X 9 6,334 3 0,096 X 9(1) 19,996 0,000 1 1,000 X 9(2) -2,036 3,205 1 0,073 X 9(3) -2,229 6,294 1 0,012 X 10 -0,412 6,547 1 0,011
Model regersi logistik biner yang terbentuk dari variabel yang signifikan diatas adalah sebagai berikut.
73794 , 0 ) ( )) 3 ( 412 , 0 ) 1 ( 229 , 2 ) 1 ( 855 ,1 354 , 6 exp( 1 )) 3 ( 412 , 0 ) 1 ( 229 , 2 ) 1 ( 855 ,1 354 , 6 exp( ) ( ) 412 , 0 229 , 2 855 ,1 354 , 6 exp( 1 ) 412 , 0 229 , 2 855 ,1 354 , 6 exp( ) ( 412 , 0 229 , 2 855 ,1 354 , 6 ) ( ˆ 10 ) 3 ( 9 ) 1 ( 1 10 ) 3 ( 9 ) 1 ( 1 10 ) 3 ( 9 ) 1 ( 1 = − − − + − − − = − − − + − − − = − − − = x x X X X X X x X X X x g π π π
Perhitungan di atas didapatkan probabilitas sebesar 0,73794 yang  menunjukkan jika siswa laki-laki, merasa sangat mudah dalam menggunakan platform pembelajaran daring dan merasa poin pemahaman akan materi pembelajaran daring dalam rentang 1-10 adalah 3 maka peluang siswa tersebut merasa pembelajaran daring tidak efektif sebesar 0,73794 dan peluang siswa merasa pembelajaran daring efektif sebesar 0,26206 karena reference category adalah first . Jika terdapat 100 siswa laki- laki yang merasa mudah dalam menggunakan platform pembelajaran daring dan merasa poin pemahaman akan materi pembelajaran daring dalam rentang 1-10 adalah 3 maka terdapat 74 siswa yang akan merasakan pembelajaran daring itu tidak efektif.
E. Odds Ratio Odds Ratio digunakan untuk melakukan interpretasi koefisien parameter. Hasil perhitungan odds ratio ditunjukkan pada Tabel 10. Tabel 10  menunjukkan nilai odds ratio untuk variabel jenis kelamin sebesar 0,156 yang artinya siswa perempuan memiliki peluang 0,156 lebih kecil merasa pembelajaran daring tidak efektif dibandingkan siswa laki-laki.
Pada variabel kemudahan pengoperasian platform memiliki nilai odds ratio sebesar 0,108 yang artinya siswa yang mengoperasikan platform dengan sangat mudah memiliki peluang 0,108 lebih kecil merasa pembelajaran daring tidak efektif dibandingkan pengopersian platform mudah.
Pada variabel pemahaman materi memiliki nilai odds ratio sebesar 0,663 yang artinya siswa yang memiliki poin pemahaman x memiliki peluang 0,663 lebih kecil merasa pembelajaran daring tidak efektif dibandingkan siswa yang memiliki poin pemahaman x -1. Hal ini didukung oleh penelitian  yang dilakukan oleh Epriliyanti dan Ratnasari yang menyebutkan pemahaman materi berpengaruh ter- hadap keefektifan pembelajaran daring [7].

## F. Kesesuaian Model
Analisis kesesuaian model dilakukan untuk mengetahui apakah model yang dibentuk sudah sesuai atau belum. Hasil uji kesesuaian model adalah sebagai berikut. Hipotesis : H 0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi)
H 1 : Model  tidak sesuai (Ada perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi)
Dengan  taraf  signifikan  α  sebesar  0,05  maka  H 0 ditolak jika nilai C ˆ lebih besar dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 atau nilai p-value lebih kecil dari α  sebesar  0,05.  Statisti k uji ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11 menunjukkan bahwa nilai C ˆ sebesar 4,152 lebih kecil dari 𝜒𝜒 0 , 05 ; 7 2 sebesar 15,5073 dan nilai p-value sebesar 0,843 lebih besar dari dari α  sebesar  0,05  yang berarti Gagal Tolak H 0 sehingga dapa disimpulkan bahwa Model sesuai atau tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi.

## G. Ketepatan Klasifikasi
Persentase ketepatan klasifikasi adalah rasio antara jumlah observasi yang diklasifikasikan secara tepat oleh model dengan jumlah seluruh observasi. Hasil ketepatan klasifikasi pada faktor-faktor yang diduga mempengaruhi efektifitas pem-belajaran daring di Kecamatan Sampang ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12 menunjukkan bahwa siswa yang melaksanakan pembelajaran daring secara efektif tepat diklasifikasikan sebanyak 11 dan siswa yang melaksanakan pembelajaran daring secara tidak efektif tepat diklasifikasikan sebanyak 65 sehingga ketepatan klasifikasi efektifitas pembelajaran daring di Kecamatan Sampang sebesar 80,9%.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dalam penelitian ini adalah faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran daring di Kecamatan Sampang adalah jenis kelamin, kemudahan dalam pengoperasian platform pem-belajaran daring yang digunakan, dan poin pemahaman akan materi pembelajaran daring. Berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap efektifitas pembelajaran daring di Kecamatan Sampang maka saran untuk sekolah-sekolah di Kecamatan Sampang adalah lebih memperhatikan dalam penggunaan platform pem-belajaran yang digunakan. Pilihlah platform yang mudah digunakan sehingga semakin mudah platform yang digunakan maka pembelajaran daring akan semakin efektif.
Tabel 10. Odds Ratio Variabel B Exp (B) X 1(1) -1,855 0,156 X 9(3) -2,229 0,108 X 10 -0,412 0,663 Tabel 11. Uji Kesesuaian Model 𝐶𝐶̂ df 𝜒𝜒 0 , 05 ; 7 2 p-value
4,152 8
15,5073 0,843 Tabel 12. Ketepatan Klasifikasi Observasi Prediksi Persentase Efektif  Tidak Efektif Efektifitas Efektif 11 14 44% Tidak Efektf 4 65 94,2% Persentase 80,9%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K. Thorme, Blendedn  Learning :  How  to  Intergrate  Online  and Traditional Learning London and Sterling . Virginia: Kogan Page Limited, 2003.
[2]  A. Agresti, Categorical Data Analysis , Second. New York: John Wiley and Sons, Inc, 2002.
[3]  D. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression , Second Edi. Canada: John Wiley and Sons, Inc, 2000.
[4]  P. Slamet, “Manajemen berbasis sekolah,” Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan, vol. 6, no. 7, 2000.
[5]  H. Umar, Metode Riset Bisnis Panduan Mahasiswa Untuk Melaksanakan Riset Dilengkapi Contoh Proposal dan Hasil Riset
Bidang Manajemen dan Akuntansi . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka
Utama, 2003.
[6]  Supardi, Sekolah Efektif Konsep Dasar dan Praktiknya . Jakarta: Rajawali Pres, 2013.
[7]  Y. A. Epriliyanti and V. Ratnasari, “Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi keefektifan sistem pembelajaran daring (SPADA) menggunakan regresi probit biner (Studi kasus: Mahasiswa ITS masa pandemi),” Inferensi , vol. 3, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.12962/j27213862.v3i2.7714.
[8]  D. Susilaningrum, Teknik Pengambilan Sampel untuk Peneliti Pemula . Surabaya: Kanzun Books, 2018.