## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020

## APLIKASI ANALISIS LOG-LINIER PADA PENGARUH SIKAP DAN MOTIVASI MAHASISWA TERHADAP KEDISIPLINAN
Regina Ester Kewinay
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  sikap  dan  motivasi mahasiswa  terhadap  kedisiplinan  dalam  kehidupan  kampus  serta  keterkaitan antara sikap, motivasi dan kedisiplinan. Data penelitian ini adalah data sekunder yang  diperoleh  dari  jurusan  matematika  mengenai  jumlah  mahasiswa  jurusan matematika  yang  registrasi  semester  genap  Tahun  Ajaran  2009/2010  dan  data primer  diperoleh  dari  kuisioner  yang  diisi  oleh  responden/mahasiswa  terpilih. Berdasarkan analisis log-linier, diperoleh variabel sikap yang memiliki hubungan langsung  dengan  kedisiplinan  sedangkan  variabel  motivasi  memiliki  hubungan tidak  langsung  dengan  kedisiplinan.  Kata  kunci  :  log  linier,  sikap,  motivasi, disiplin

## 1.  PENDAHULUAN
Universitas  Nusa  Cendana  (Undana)  adalah  salah  satu  Perguruan  Tinggi negeri di Indonesia. Fakultas Sains dan Teknik (FST) merupakan salah satu dari 8 fakultas yang  ada  di  Undana  dan  memiliki  10  jurusan  yang  salah  satunya adalah jurusan  matematika.  Bagi  mahasiswa  baru  Undana,  wajib  mengikuti  kegiatan Pengenalan  Kehidupan  Kampus  Bagi  Mahasiswa  Baru  (PKKBMB).  PKKBMB adalah  sarana  untuk  menyiapkan  mahasiswa  baru  mengenal  dan  memahami kehidupan kampus dan sekitarnya [1].
Dalam mengemban tugas pokok dan fungsi menyelenggarakan Tri Dharma Perguruan Tinggi, jurusan matematika tentu harus memiliki lingkungan dan alat- alat  pendidikan  yang  baik  dan  sesuai,  demi  mendukung  terciptanya  lulusan berkualitas  dengan  dedikasi  tinggi  dan  disiplin.  Sehubungan  dengan  itu, kehidupan kampus di FST khususnya jurusan matematika adalah lingkungan bagi mahasiswanya,  sehingga  keadaan  lingkungan  itulah  yang  akan  membentuk persepsi dan sikap seseorang sebagai hasil dari adaptasinya.
Oleh  karena  itu,  berkaitan  dengan  keadaan  mahasiswa  matematika,  perlu diciptakan  suatu  lingkungan  yang  harmonis  terutama  mengenai  kedisiplinan. Berbalik dari semua itu, kenyataan di lapangan ternyata menunjukkan bahwa tidak

## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
semua  mahasiswa  jurusan  matematika  memiliki  kedisiplinan  seperti  yang diharapkan.  Faktor  sikap  dan  motivasi  diduga  mempengaruhi  kedisiplinan mahasiswa  dan  kemungkinan  ada  interaksi  antara  ketiganya.  Analisis  log-linier dapat digunakan untuk melihat interaksi dua variabel atau lebih di mana variabel- variabelnya terbagi dalam kategori-kategori.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengetahui  model  log-linier  terbaik  mengenai  pengaruh  sikap  dan  motivasi mahasiswa terhadap tingkat kedisiplinan.
2. Mengetahui  keterkaitan  tingkat  kedisiplinan  dengan  sikap  dan  motivasi mahasiswa dari satu variabel kategori terhadap variabel kategori lainnya.
Hubungan antara sikap dengan kedisiplinan
Sikap  berkaitan  erat  dengan  perilaku  atau  perbuatan  manusia  dalam  kehidupan sehari-hari.  Sikap  yang  ada  pada  diri  seseorang  akan  memberikan  warna  atau corak  pada  perilaku  atau  perbuatan  orang  yang  bersangkutan.  Dengan mengetahui  sikap  seseorang,  orang  dapat  menduga  bagaimana  respon  atau perilaku  yang  akan  diambil  oleh  orang  yang  bersangkutan,  terhadap  sesuatu masalah atau keadaan yang dihadapkan kepadanya. Sikap terdiri dari dua, yaitu sikap positif dan sikap negative[2].
Ada  beberapa  faktor–  faktor  yang  menjadi  penyebab  kekerasan  dalam  rumah tangga terhadap perempuan. Antara lain : Pekerjaan Suami, Pendapatan Keluarga, Tingkat  Pendidikan,  Banyaknya  Tanggungan  dalam  Keluarga,  Kurangnya Keterbukaan, serta adanya Budaya Belis
Tujuan penelitian ini adalah:
1. Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tindak  kekerasan terhadap  perempuan  di  kota  Kupang  baik  secara  parsial  maupun  secara simultan dengan Metode Analisis Regresi Logistik.
2. Untuk mengetahui faktor mana yang cenderung lebih mempengaruhi tindak kekerasan  terhadap  perempuan  di  kota  Kupang  dengan  Metode  Analisis Regresi Logistik.

## Analisis Log Linier
Dalam sebuah penelitian yang menggunakan variabel penelitian lebih dari dua  dan  setiap  variabel  terdiri  dari  beberapa  kategori,  dapat  dilakukan  analisa model log linier, terutama jika pengujian ditujukan untuk melihat interaksi antara dua  variabel  atau  lebih.  Pada  dasarnya,  analisis  dengan  menerapkan  model  log linier dilakukan dengan tujuan sebagai berikut:
1. Untuk  mempelajari  pola  asosiasi  antara  sekelompok  variabel  kategorik, yang  mencakup  asosiasi  bivariat  dan  asosiasi  ganda  antara  tiga  variabel atau lebih.
2. Untuk  menghitung  atau  memperkirakan  banyaknya  observasi  harapan (expected  value)  dalam  tiap-tiap  sel  populasi  dari  tabel  yang  dibentuk  oleh sekelompok  variabel  yang  diperhatikan,  yang  sesuai  dengan  pola  asosiasi ganda yang dipandang cocok untuk kelompok variabel yang bersangkutan.
3. Dari  hasil  expected  value  tersebut  dapat  dihitung  beberapa  statistik  penting seperti proporsi dan angka kecenderungan (odds ratio).

## Model Log Linier
Ada dua kemungkinan model yang dapat dihasilkan dari analisa model log linier, yaitu:
1. Model bebas
Model  bebas  menyatakan  bahwa  tidak  ada  interaksi  antar  variabel  baik interaksi  dua  arah  maupun  multiarah. Model ini  hanya  memasukkan  pengaruh umum dan semua pengaruh utama variabel-variabel.
Bentuk umum model bebas adalah
log z k y j x i ijk m         (2)
dimana:  m ijk = frekuensi harapan sel ke-i, j, k
 = rataan umum
z k y j x i    , , masing-masing adalah pengaruh variabel X, Y, dan Z.
2. Model tak bebas
Model  tak  bebas  menyatakan  minimal  ada  interaksi  antara  dua  variabel dari  jumlah  variabel-variabel  yang  diteliti.  Kemungkinan  interaksi  terjadi merupakan susunan berbagai kombinasi dari variabel yang digunakan.
Masalah  yang  sering  terjadi  dalam  menerapkan  model  log-linier  adalah adanya sel-sel yang tidak memiliki nilai pengamatan akibat banyaknya kategori pada tiap variabel. Banyaknya sel yang kosong menyebabkan hasil dugaan yang bias dan bergesernya pendekatan asimtot statistik Khi-kuadrat [3].

## Model Log linier 3 Variabel (Triviat)
Dengan menggunakan  tiga  variabel  di mana  masing-masing  dengan i, j, k level  kategori,  maka  akan  didapatkan  tabel  kontingensi  tiga  arah  dengan  i  *  j  *  k sel.  Model  log-linier  yang  digunakan  adalah  model  hierarki  yang  berarti  apabila interaksi yang lebih tinggi masuk dalam model maka interaksi yang lebih rendah juga  akan  masuk  dalam  model.  Begitu  pula  sebaliknya,  jika  interaksi  yang  lebih
Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
rendah  tidak  masuk  dalam  model  maka  interaksi  yang  lebih  tinggi  tidak  dapat masuk dalam model.
Model  log-linier  untuk  data  kategorik  trivariat  mempunyai  bentuk  umum sebagai berikut:
log XYZ ijk YZ jk XZ ik XY ij Z k Y j X i ijk m                 (3) di mana: m ijk =   frekuensi harapan sel ke-i, j, k  =   rataan umum X i  =   pengaruh variabel X kategori ke-i
Y j  =   pengaruh variabel Y kategori ke-j
Z k  =   pengaruh variabel Z kategori ke-k
XY ij
 =   pengaruh interaksi variabel X pada kategori ke-i dan variabel Y pada kategori ke-j
XZ ik  =   pengaruh interaksi variabel X pada kategori ke-i dan variabel Z pada kategori ke-k YZ jk  =   pengaruh interaksi variabel Y pada kategori ke-j dan variabel Z pada kategori ke-k XYZ ijk  =  pengaruh  interaksi  variabel  X,  Y,  dan  Z  yang  masing- masing pada kategori ke-i, ke-j, dan ke-k
dengan constrains:
0               XYZ ijk YZ jk XZ ik XY ij Z k Y j X i       
Estimasi harapan sel-sel dari tabel tiga arah yang variabel-variabelnya diasumsikan independen.
Tabel 1.1. Kontingensi Tiga Arah Var r Variabel q 1 2 … q Jmlh 1        2    …r Jml 1         2  … r Jml …  1     2  … r Jml Var p 1 2 .
. . p n 111 n 112 ... n 11r n 211 n 212 ... n 21r
n p11 n p12 ... n p1r n 110 n 210 n p10 n 121 n 122 ...  n 12r n 221 n 222 ...  n 22r
n p21 n p22 ...  n p2r n 120 n 220 n p20 … … … n 1q1 n 1q2 ...  n 1qr n 2q1 n 2q2 ...  n 2qr n pq1 n pq2 ...  n pqr n 1q0 n 2q0 n pq0 n 100 n 200
n p00
Jmlh n
011 n 012
n 01r n 021 n 022
n 02r
n 0q1
n 0q2 n 0qr n 001 n 002 n 001 n 010 n 020 n 0q0 N= n 000 n n n n m k j i ijk 2 .. . . .. * * 
dimana:
m ijk =  frekuensi harapan sel ke-i, j, k n i.. = jumlah marjinal untuk kategori i dari variabel pertama n .j. =   jumlah marjinal untuk kategori j dari variabel kedua n ..k
=   jumlah marjinal untuk kategori k dari variabel ketiga Prosedur Analisis Log-Linar
Prosedur analisis log-linier melalui 3 tahap, yaitu: a. Uji kesesuaian model secara simultan
b. Uji kebebasan secara parsial
c. Penyeleksian model terbaik
1. Uji Kesesuaian Model secara Simultan
Uji kesesuaian model dilakukan dengan menggunakan k-faktor.
Dalam pengujian ini terdapat dua langkah pemodelan, yaitu:
a.  Uji  kesesuaian  model  dengan  pengaruh  dari  interaksi  k-faktor  dan  yang  lebih tinggi sama dengan nol.
Uji ini bertujuan untuk mengetahui jumlah minimal variabel yang berinteraksi di dalam model log-linier terbaik. Kesesuaian model diuji dengan membandingkan G 2 dari  masing-masing  model  dengan 2 tabel  pada  tingkat  kepercayaan  tertentu.
Statistik likelihood ratio-nya adalah:
G 2 = 2    
        m n n ijk ijk I i J j K k ijk ln 1 1 1 (4)
Pengujian hipotesis dilakukan sebagai berikut:
i. Hipotesis yang diuji:
H 0 : interaksi k-faktor dan yang lebih tinggi = 0 H 1 : interaksi k-faktor dan yang lebih tinggi ≠ 0 ii. Statistik uji: digunakan uji χ2 untuk sampel k independen
iii. Tingkat kepercayaan  = 0.05 iv. Keputusan
1. Terima H 0 bila G 2 < 2  (db,α) atau p-value > 0.05 2. Tolak H 0 bila G 2 > 2  (db,α) atau p-value < 0.05
Apabila hipotesis alternatif diterima (H 1 ), tiap model memberi arti sebagai berikut:
k  =  3: menunjukkan bahwa ada hubungan antara 3 variabel secara simultan. k = 2: menunjukkan bahwa ada hubungan antara 2 variabel secara simultan k  = 1: menunjukkan bahwa ada hubungan di semua interaksi.
b. Uji kesesuaian model dengan pengaruh dari interaksi k-faktor sama dengan nol. Untuk  memastikan  tes  k-faktor  pertama  dan  melihat  interaksi  mana  yang nilainya  sama  dengan  nol,  maka  dilakukan  uji  pada  interaksi  k-faktor  sama dengan nol.
Pengujian hipotesis dilakukan sebagai berikut:
i. Hipotesis yang diuji:
H 0 : interaksi k-faktor = 0 H 1 : interaksi k-faktor ≠ 0 ii. Statistik uji: digunakan uji χ2 untuk sampel k independen iii. Tingkat kepercayaan  = 0.05 iv. Keputusan
1. Terima H 0 bila G 2 < 2  (db,α) atau p-value > 0.05 2. Tolak H 0 bila G 2 > 2  (db,α) atau p-value < 0.05
Apabila  hipotesis  alternatif  diterima  (H 1 ),  tiap  model  memberi  arti  sebagai berikut:
k  =  1;   menunjukkan bahwa ada efek utama dari masing-masing variabel. k = 2; menunjukkan bahwa ada hubungan antara 2 variabel secara simultan k  =  3;   menunjukkan bahwa ada hubungan 3 variabel secara simultan.

## 2. Uji Kebebasan secara Parsial
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  efek  utama  dan  interaksi  antar variabel  mana  yang  secara  nyata  ada  dalam  model.  Signifikansi  hubungan  yang ada  diuji  dengan  membandingkan  nilai  G 2 parsial  dengan 2  tabel pada  tingkat kepercayaan tertentu.
Pengujian hipotesisnya adalah: i. Hipotesis yang diuji:
H 0 : tidak ada interaksi antar variabel
H 1 : ada interaksi antar variabel ii. Statistik uji: digunakan tes χ2
iii. Tingkat kepercayaan  = 0.05 iv. Keputusan
1. Terima H 0 bila G 2 < 2  (db,α) atau p-value > 0.05
2. Tolak H 0 bila G 2 > 2  (db,α) atau p-value < 0.05

## 3. Penyeleksian Model Terbaik
Penyeleksian  model  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  terbaik  dalam mengestimasi  nilai  harapan  sel  dari  tabel  kontingensi  yang  dianalisis.  Seleksi model  dilakukan  untuk  memilih  model  terbaik  dari  semua  kemungkinan  model yang ada.
Penyeleksian model log linier dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: i. Hipotesis yang diuji:
H 0 : pilih model (1) H 1 : pilih model (2)
Dimana model (1) merupakan kasus khusus/model yang lebih sederhana/berorde lebih rendah dari model (2).
ii. Statistik uji yang digunakan adalah:
G 2 (1/2) = G 2 (1) – G 2 (2)
Statistik  G 2 (1)  dan  G 2 (2)  adalah  untuk  model  (1)  dan  model  (2),  dan  mengikuti distribusi 2  dengan db(1/2) = db(1) –db(2).
Tolak H 0 jika G 2 (1/2) > 2  (db,α) dan pilih model (2).

## 2.   METODE

## 2.1 Sumber Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah :
i. Data  sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  jurusan  matematika  berupa data mahasiswa yang registrasi semester genap tahun akademik 2009/2010
ii. Data  primer  yaitu  data  yang  diperoleh  melalui  kuisioner  yang  diisi  oleh responden/mahasiswa yang terpilih.
2.2 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Jurusan  Matematika-Fakultas  Sains  dan  Teknik- Universitas Nusa Cendana.

## 2.3 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh mahasiswa jurusan matematika- FST-Undana  tahun  akademik  2009/2010.  Sesuai  dengan  data  yang  diperoleh  dari jurusan  matematika  mengenai  jumlah  mahasiswa  yang  registrasi  semester  genap Tahun  Akademik  2009/2010  terdapat  188  mahasiswa,  sehingga  data  ini  dijadikan sebagai populasi dalam penelitian ini.
Untuk  penentuan  jumlah  sampel  yang  diambil,  digunakan  metode  Slovin dengan rumus sebagai berikut [4]:
2 1  N N n   2 ) 05 . 0 ( 188 1 188   n 47 . 1 188  n 89 . 127  n dibulatkan menjadi 128 orang.

## 2.4 Variabel Penelitian
Adapun variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Kedisiplinan, yaitu perilaku taat terhadap peraturan dan tata tertib di jurusan matematika-FST-Undana dengan kategori:
a. Disiplin
b. Kurang disiplin
c. Tidak disiplin
2. Sikap, yaitu kumulatif dari sikap kognitif, sikap afektif dan sikap konatif yang menentukan perilaku mahasiswa terhadap kedisiplinan dengan kategori:
a. Sikap positif
b. Sikap negatif
Sikap  kognitif  adalah  pengetahuan  dan  kesadaran  mahasiswa  terhadap peraturan dan tata tertib yang berlaku di jurusan metematika-FST-Undana dengan kategori:
a. Sikap setuju
b. Sikap tidak setuju
Sikap afektif adalah perasaan mahasiswa terhadap peraturan dan tata tertib yang berlaku di jurusan metematika-FST-Undana dengan kategori:
a. Sikap suka
b. Sikap tidak suka
Sikap  konatif  adalah  kemampuan  dan  kemauan  untuk  melaksanakan peraturan dan tata tertib yang berlaku di jurusan matematika-FST-Undana dengan kategori:
a. Sikap mampu dan mau
b. Sikap tidak mampu dan tidak mau
3. Motivasi, yaitu dorongan yang timbul dalam diri mahasiswa baik berasal dari dalam  diri  individu  ataupun  karena  pengaruh  dari  luar  yang  menjadi stimulusnya, dengan kategori:
a. Motivasi tinggi
b. Motivasi rendah

## 2. 5 Desain Instrumen Penelitian
Instrumen  survei/kuisioner  dalam  penelitian  ini  menggunakan  skala  Likert yang  berisi  beberapa  pernyataan  tentang  sikap,  motivasi,  dan  kedisiplinan mahasiswa. Teknik skala likert memberikan suatu nilai skala untuk tiap alternatif jawaban  yang  berjumlah  5  kategori.  Dengan  demikian  instrumen  survei  atau kuisioner akan menghasilkan total skor bagi tiap responden.
Alternatif  jawaban  yang  dipergunakan  ada  lima,  yaitu  sangat  tidak  setuju, tidak  setuju,  cukup  setuju,  setuju  dan  sangat  setuju.  Kelima  jawaban  ini  masing- masing  mempunyai  skor  yang  berbeda-beda.  Skor  pada  tiap  pernyataan  akan dijumlahkan sehingga menghasilkan skor kumulatif dari tiap-tiap responden yang akan digunakan untuk mengukur sikap, motivasi, dan kedisiplinan mahasiswa.
Dalam  skala  likert,  item-item  dalam  kuisioner/daftar  pernyataan  terbagi menjadi  dua,  yaitu  item  positif  dan  item  negatif.  Kuisioner  dalam  penelitian  ini adalah item positif sehingga sistem pemberian skornya adalah sebagai berikut:
Item Positif Pilihan Jawaban            Skor Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 Cukup Setuju 3 Setuju 4 Sangat Setuju 5
Setelah  diperoleh  skor  total  dari  tiap  responden  untuk  masing-masing variabel, tahapan selanjutnya adalah pengklasifikasian skor total tersebut menjadi beberapa  kategori.  Pengkategorian  dimaksudkan  untuk  mempermudah  dalam pembacaan hasil output.
Pengkategorian  seluruh  variabel  adalah  dengan  menggunakan  cut  of  point dari  nilai  rata-rata  setiap  variabel  kecuali  variabel  kedisiplinan.  Hal  ini  adalah suatu  cara  untuk  memberikan  interpretasi  terhadap  skor  individual  dalam  skala rating yang dijumlahkan dengan membandingkan skor tersebut dengan harga rata- rata  (mean  score)  kelompok  di  mana  responden  itu  termasuk.  Skor  kumulatif  dari responden  yang  berada  di atas  rata-rata merupakan  nilai  yang  diharapkan  (sikap positif  dan  motivasi  tinggi),  sebaliknya  skor  yang  berada  di  bawah  rata-rata merupakan nilai yang tidak diharapkan (sikap negatif dan motivasi rendah).

## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
Untuk  variabel  kedisiplinan,  pengkategoriannya  menggunakan  pendekatan distribusi  normal  yaitu  dengan  menentukan  nilai  rata-rata  (mean)  dan  standar deviasi.  Untuk  mendapatkan  interval  dari  masing-masing  kategori,  cukup  kita menentukan  interval  kategori  II  (kurang  disiplin)  dengan  cara  mencari  batas  atas dan batas bawah dengan mengurangi rata-rata (mean) dengan standar deviasi untuk batas  bawah  dan  menambah  standar  deviasi  pada  rata-rata  (mean)  untuk memperoleh batas atas dari interval kategori tersebut. Dengan demikian kita akan memperoleh interval kategori I (disiplin) yaitu nilai yang lebih besar dari batas atas dan kategori III (tidak disiplin) yaitu nilai yang lebih kecil dari batas bawah.

## 2.6 Metode Analisis
2.6.1 Analisis Khi-Kuadrat
Analisis  Khi-kuadrat  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  tentang  ada tidaknya  hubungan  antara  dua  variabel  kategorik,  baik  nominal  maupun ordinal secara parsial [5].
Penghitungan nilai Khi-kuadrat
     r i c j ij ij ij e e o 1 1 2 2 ) ( 
(15)
Keterangan:
2  =   nilai Khi-kuadrat
i =   jumlah kategori untuk variabel sikap atau motivasi
j   =   jumlah kategori untuk variabel kedisiplinan o ij =   frekuensi/jumlah  kasus  yang  diamati  dalam  kategori  ke-i untuk  variabel  sikap  atau  motivasi  dan  kategori  ke-j  untuk variabel kedisiplinan.
e ij = frekuensi/jumlah kasus yang diharapkan dalam kategori ke-i untuk  variabel  sikap  atau  motivasi  dan  kategori  ke-j  untuk variabel kedisiplinan.
Nilai harapan baris ke-i dan kolom ke-j adalah:
(nilai total baris ke-i) * (nilai total kolom ke-j)
(e ij )  = (nilai total observasi)

## 2.6.2 Analisis Log-Linier
Analisis  log-linier  digunakan  untuk  melihat  pola  hubungan  antar variabel  secara  simultan.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  3  variabel  yang  akan diteliti  yaitu,  sikap,  motivasi,  dan  kedisiplinan.  Sikap  sendiri  merupakan
gabungan  dari  sikap  kognitif,  sikap  afektif,  dan  sikap  konatif.  Deskripsi kategori variabel dapat dilihat dalam Tabel 2.1
Tabel 2.1.  Deskripsi kategori variabel penelitian Variabel Deskripsi Kategori X Sikap 1. Positif 2. Negatif Y Motivasi 1. Tinggi 2. Rendah Z Kedisiplinan 1. Disiplin 2. Kurang disiplin 3. Tidak disiplin
Seluruh  proses  pengolahan  menggunakan  paket  program  SPSS.  Setelah  diperoleh model terbaik, maka dilanjutkan dengan analisis logit dengan menggunakan variabel kedisiplinan sebagai variabel respon.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Log Linier
Analisis  Log  linier  dilakukan  untuk  melihat  hubungan  antar  variabel  yang terdiri dari 2 variabel atau lebih secara parsial maupun simultan. Dalam penelitian ini  analisis  log  linier  dilakukan  untuk  melihat  hubungan  antar  variabel  secara simultan.
Tahap  pertama yaitu menguji  kesesuaian  model  penuh  di mana interaksi  k- faktor dan yang lebih tinggi sama dengan nol. Uji ini bertujuan untuk mengetahui jumlah  minimal  variabel  yang  berinteraksi  di  dalam  model  log  linier.  Kesesuaian model diuji  dengan membandingkan  G 2 dari  masing-masing  model  dengan 2 tabel χ pada tingkat kepercayaan tertentu atau p-value > 0.05.
Hipotesis penelitian:
H 0 : ada interaksi k-faktor dan yang lebih tinggi = 0 H 1 : ada interaksi k-faktor dan yang lebih tinggi ≠ 0
Tabel 3.1. Hasil uji untuk interaksi k-faktor dan yang lebih tinggi dalam model
k-faktor db Likelihood Ratio Chisq Pearson Chisquare P- Value (db,0.05) 2 χ 1 11 62.997 65.500 0.000 * 19.675 2 7 18.110 18.434 0.010 * 14.067 3 2 1.315 1.272 0.529 5.994

## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
Ket. * : nyata pada α = 5%
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  hasil  uji  orde  ke-1,  dengan  α  =  5% ternyata nilai G 2 = 62.997> (11,0.05) χ = 19.675 atau nilai p-value < 5%, hasil uji orde ke-2 dengan α = 5% ternyata nilai G 2 = 18.110> (7,0.05) χ = 14.067 atau nilai p-value < 5% dan hasil uji orde ke-3, dengan α = 5% ternyata nilai G 2 = 1.315< (2,0.05) χ = 5.994 atau nilai p-value> 5%. Hal ini berarti bahwa interaksi 3 arah tidak ada dalam model karena tidak nyata, dan hanya interaksi 2 arah saja yang terdapat dalam model. Jadi model log linier yang diperoleh yaitu:
log
YZ jk XZ ik XY ij Z k Y j X i ijk m               (16)
Selanjutnya  uji  kesesuaian  model  dengan  pengaruh  dari  interaksi  k-faktor sama dengan nol. Hipotesis penelitian adalah:
H 0 : ada interaksi k-faktor = 0 H 1 : tidak ada interaksi k-faktor ≠ 0
Tabel 3.2.  Hasil uji untuk kesesuaian k-faktor dalam model
k-faktor Db Likelihood Ratio Chisq Pearson Chisq P- Value (db,0.05) 2 χ 1 4 44.887 47.066 0.000 * 9.448 2 5 16.795 17.163 0.004 * 11.070 3 2 1.315 1.272 0.529 5.994 Ket. * : nyata pada α = 5%
Berdasarkan Tabel 3.2. hasil uji orde ke-1, dengan α = 5% memberikan nilai G 2
= 44.887 > (4,0.05) χ = 9.448, hasil uji orde ke-2 dengan α = 5% ternyata nilai G 2 = 16.795
> (5,0.05) χ = 11.07 dan uji orde ke-3, dengan α = 5% ternyata nilai G 2 = 1.315 < (2,0.05) χ = 5.994. Dari hasil uji ini diperoleh untuk k =1 dan k =2 ditolak artinya model dengan interaksi satu dan dua faktor signifikan menjelaskan hubungan antar variabel. Jadi model log linier yang diperoleh sebagai berikut
log
YZ jk XZ ik XY ij Z k Y j X i ijk m               (17)
Tahap  selanjutnya  adalah  penyeleksian  model  terbaik.  Penyeleksian  model terbaik  bertujuan  untuk  membuat  model  yang  memuat  pola  hubungan  atau interaksi  antar  variabel,  baik  antar  variabel  penjelas atau dengan  variabel respon. Dalam  pengujian  model  ini  menggunakan  metode  backward  elimination  yaitu penentuan  model  dengan  diawali  model  terlengkap  yakni  mengandung  semua variabel  penjelas  [6].  Dengan  metode  tersebut  dihasilkan model log linier  terbaik, yaitu model interaksi dua arah [X*Y] dan [X*Z] artinya ada interaksi antara sikap
dengan  motivasi  serta  ada  interaksi  antara  sikap  dengan  kedisiplinan  dengan demikian diperoleh model terbaiknya :
log XZ ik XY ij Z k Y j X i ijk m            
(18)
di mana: m ijk =   frekuensi yang diharapkan dalam setiap sel  =   rataan umum X i  =   pengaruh variabel sikap
Y j  =   pengaruh variabel motivasi
Z k  =   pengaruh variabel kedisiplinan
XY ij  =   pengaruh interaksi variabel sikap dan motivasi
XZ ik  =   pengaruh interaksi variabel sikap dan kedisiplinan
Dengan variabel dan kategori masing-masing yaitu:
X = variabel sikap Y = variabel motivasi Z = variabel kedisiplinan
i = 1 = sikap positif
i = 2 = sikap negatif
j = 1 = motivasi tinggi
j = 2 = motivasi rendah
k = 1 = disiplin
k = 2 = kurang disiplin k = 3 = tidak disiplin
Tabel 3.3.  Taksiran parameter untuk masing-masing variabel dan interaksi
 x i λ y j λ z k λ xy ij λ xz ik λ 2.1937 1 x  =-0.047 1 y  =-0.094 1 z
 =-0.2897 11 xy  =0.000 11 xz
 =0.000
2 x  =0.047 2 y  =0.094 2 z  =0.7843 12 xy
 =0.000 12 xz
 =0.000 3 z  =-0.4947 21 xy
 =0.000 13 xz  =0.000
22 xy  =0.000 21 xz  =0.000 22 xz  =0.000 23 xz  =0.000

## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  nilai  masing-masing  parameter  yang ditaksir  seperti  terdapat  dalam  Tabel  3.3.  Untuk  menyatakan  arti  dari  nilai-nilai parameter di atas yaitu dengan melihat tanda dari setiap parameter yang ditaksir. Apabila  nilai  dari  setiap  parameter  yang  ditaksir  bertanda  positif  maka  dapat dikatakan  bahwa  parameter  tersebut  mempunyai  pola  asosiatif  yang  positif terhadap parameter yang lain dan sebaliknya apabila nilai parameter yang ditaksir bertanda  negatif  maka  dapat  dikatakan  bahwa  parameter  tersebut  mempunyai pola asosiatif yang negatif terhadap parameter yang lainnya.
Dari Tabel 5 di atas dapat dilihat pengaruh umum, hubungan pengaruh utama setiap  kategori  dalam  variabel  dan  pengaruh  interaksi  antar  variabel.  Dengan menggunakan  persamaan model log linier  terbaik  yaitu  dari  persamaan  18  dapat dilihat hasil log-linier terbaik dari masing-masing kategori seperti dalam Tabel 3.4.
Tabel 3.4.  Hasil Log Linier Terbaik
No log ijk m  x i λ y j λ z k λ xy ij λ xz ik λ 1 log 111 m 2.193 7 - 0.047 -0.094 - 0.2897 0.000 0.000
2 log 112 m 2.193 7 - 0.047 -0.094 0.7843 0.000 0.000
3 log 113 m 2.193 7 - 0.047 -0.094 - 0.4947 0.000 0.000
4 log 121 m 2.193 7 - 0.047 0.094 - 0.2897 0.000 0.000
5 log
122 m 2.193 7 - 0.047 0.094 0.7843 0.000 0.000
6 log 123 m 2.193 7 - 0.047 0.094 - 0.4947 0.000 0.000
7 log 211 m 2.193 7 0.047 -0.094 - 0.2897 0.000 0.000
8 log
212 m 2.193 7 0.047 -0.094 0.7843 0.000 0.000
9 log 213 m 2.193 7 0.047 -0.094 - 0.4947 0.000 0.000
10 log 221 m 2.193 7 0.047 0.094 - 0.2897 0.000 0.000 11 log 2.193 0.047 0.094 0.7843 0.000 0.000
222 m 7 12 log
223 m 2.193 7 0.047 0.094 - 0.4947 0.000 0.000 Total 26.32 44 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000
Berdasarkan  pola  hubungan  yang  dibentuk  dalam  model,  maka  dapat  digambarkan pola hubungan antar sikap, motivasi dan kedisiplinan sebagai berikut:
Pola  yang  terbentuk  di  atas  menunjukan  ada  hubungan  sikap  dan  kedisiplinan  serta ada interaksi antara sikap dan motivasi.

## 3.2 Analisis Logit
Analisis logit merupakan analisis lanjutan dari log linier, dalam analisis logit peubah  variabelnya  harus  dibedakan  menjadi  variabel  penjelas  dan  variabel respon.  Dalam  penelitian  ini  variabel  responnya  adalah  kedisplinan  dan  variabel sikap  sebagai  variabel  penjelas.  Model  log  linier  terbaik  yang  terbentuk  dalam penelitian ini adalah [X*Y] dan [X*Z].
Berdasarkan  output  SPSS,  dapat  dilihat  besarnya  pengaruh  serta  arah pengaruh dari variabel penjelas terhadap variabel respon yang memiliki interaksi. Arah  pengaruh  setiap  kategori  dari  masing-masing  variabel  dapat  ditentukan dengan  melihat  tanda  penduga  parameter  logit  variabel  yang  bersangkutan.  Jika parameter  bertanda  positif  menunjukkan  arah  positif  pada  kategori  yang  dirujuk dan  sebaliknya  arah  negatif  dari  kategori  yang  lainnya.  Untuk  mengetahui besarnya  pengaruh  dari  setiap  variabel  terhadap  variabel  respon  dapat  diperoleh melalui rasio kecenderungan (odds rasio). Cara menghitung rasio kecenderungannya adalah dengan mengeksponensialkan nilai logit dari salah satu variabel  pada  kategori  tertentu  dibandingkan  dengan  kategori  lainnya  terhadap variabel respon.
Sikap Kedisiplinan Motivasi

## Jurnal Diferensial, Vol. 02, No.  02, November 2020
Tabel 3.5. Penduga logit dari model log linier terbaik [X*Z][X*Y] Faktor Pengaruh Estimasi Odds Rasio Rataan Umum Disiplin -0.552 Kurang Disiplin 0.946 Disiplin Positif 1.598 4.94 Negatif 0.000 Kurang Disiplin Positif 0.806 2.24 Negatif 0.000
Berdasarkan perhitungan penduga logit seperti pada Tabel 3.5. di atas, maka dapat dilihat rataan umum untuk kategori disiplin bernilai negatif. Hal ini berarti bahwa  secara  keseluruhan  dapat  kita  katakan  bahwa  mahasiswa  jurusan matematika kurang disiplin.
Dari  Tabel  3.5.  kita  dapat  melihat  sikap  yang  positif  mempunyai  hubungan yang  positif  dengan  kedisiplinan.  Dengan  rasio  kecenderungan  sebesar  4.94. Artinya jika mahasiswa yang bersikap positif akan cenderung lebih disiplin sebesar 4.94 kali daripada mahasiswa yang bersikap negatif terhadap kedisiplinan.
Dari  Tabel  3.5.  juga  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rasio  kecendrungan  untuk kategori kurang disiplin lebih kecil dari kategori disiplin yaitu sebesar 2,24. Sama dengan kategori disiplin bahwa kategori kurang disiplin juga memiliki hubungan yang  positif  terhadap  sikap  yang  positif.  Artinya  jika  mahasiswa  yang  memiliki sikap positif akan cendrung untuk kurang disiplin sebesar 2.24 kali dibanding jika mahasiswa yang mempunyai sikap negatif untuk kurang disiplin.

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis di atas, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan  hasil  analisis  log-linier  di  atas,  maka  diperoleh  model  log-linier terbaik  adalah sebagai berikut:
log
XZ ik XY ij Z k Y j X i ijk m            
Artinya:  nilai  harapan  untuk  variabel  sikap,  motivasi  dan  kedisiplinan  pada setiap  kategori  ditentukan  oleh  pengaruh  umum,  pengaruh  setiap  kategori pada  variabel  sikap,  motivasi  dan  kedisiplinan,  pengaruh  interaksi  variabel sikap  dengan  motivasi  serta  pengaruh  interaksi  variabel  sikap  dengan kedisiplinan.
2. Berdasarkan analisis log linier yang dilanjutkan dengan analisis logit, diperoleh hubungan  bahwa  sikap  mempengaruhi  kedisiplinan  mahasiswa  atau    dapat dikatakan  bahwa  yang  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  kedisiplinan
seseorang  adalah  sikap  terhadap  peraturan  dan  tata  tertib  di  jurusan matematika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] FISIP Undana. 2009. FISIP UNDANA Katalog 2009. FISIP Undana: Kupang.
[2] Sarwono, Sarlito Wirawan. 1999. Psikologi Sosial Individu dan Teori-teori Psikologi Sosial. Balai Pustaka: Jakarta.
[3]         Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. Canada. Willey and Sons. Inc
[4] Sevilla,  G.  Consuelo  dkk.  1993.  Pengantar  Metode  Penelitian.  Universitas Indonesia: Jakarta
[5] Siegel, Sidney. 1997. Statistik Nonparametrik untuk Ilmu-ilmu Sosial. PT. Gramedia Pustaka Utama:  Jakarta.
[6] Jabar,  Rival  Abdul.  2006.  Pengaruh  Psikologi  Mahasiswa  terhadap  Kedisiplinan. STIS: Jakarta.