…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)

## ANALISIS  FAKTOR  YANG  MEMENGARUHI  PRESTASI  IPK  MAHASISWA  DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK

## Oleh
Mochammad  Reza  Habibi 1, Fausania  Hibatullah 2, Dwi  Endah  Kusrini 3, Divy  Allyssa Pramestira Putri 4, Nurrahmawati Yuanita Pratiwi 5, Faliza Ethika Putri 6, Nabila Aisha 7, Ferdyansyah Permana Putra 8, Anisa Putri Aliya Diana 9, Aulia Rahmah Ramadlana 10 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 Departemen  Statistika  Bisnis,  Fakultas  Vokasi,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo-Surabaya, 60111 Email: 1 reza.habibi@its.ac.id
Article History:
Received: 21-11-2023 Revised: 28-11-2023 Accepted: 24-12-2023
Abstract: Seorang  mahasiswa  tidak  hanya  diharapkan untuk  memahami  bidang  ilmu  yang  dipelajarinya,  tetapi juga  diwajibkan  untuk  mencapai  prestasi  sesuai  dengan kompetensi  di  bidang  yang  ditekuni.  Prestasi  mahasiswa dipengaruhi  oleh  sejumlah  faktor.  Oleh  karena  itu, dilakukan  analisis  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang memengaruhi  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  mahasiswa Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun 2019  hingga  2021.  Metode  yang  digunakan  untuk menentukan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  prestasi mahasiswa  adalah  analisis  regresi  logistik  ordinal.  Regresi Logistik  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk memodelkan  variabel  respons  yang  bersifat  kategorikal berdasarkan satu atau lebih variabel prediktor, yang dapat berupa  variabel  kategorikal  atau  kontinu.  Data  mengenai faktor-faktor yang memengaruhi IPK mahasiswa merupakan data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa. Setiap variabel atau indikator akan  diuji  untuk  validitas,  reliabilitas,  independensi,  dan dilakukan analisis regresi logistik ordinal.
Keywords: Analisis Regresi Logistik Biner, IPK, Prestasi Mahasiswa
PENDAHULUAN
Mahasiswa  tidak  hanya  diminta  untuk  memahami  bidang  ilmu  yang  dipelajarinya, melainkan juga diharapkan untuk meraih prestasi sesuai dengan kompetensi di bidangnya. Prestasi merupakan hasil dari aktivitas yang telah dilakukan, baik secara individu maupun dalam  kelompok.  Secara  faktual,  meraih  prestasi  bukanlah  suatu  hal  yang  mudah, melainkan sebuah perjuangan yang memerlukan penanggulangan berbagai tantangan. Jenis prestasi bervariasi tergantung pada kapasitas masing-masing mahasiswa.
Dalam  masyarakat,  terdapat  pandangan  bahwa  mahasiswa  dengan  IPK  tinggi  lebih cenderung  mencapai  prestasi  daripada  mereka  yang  memiliki  IPK  rendah,  kurang  dari  3. Mahasiswa yang menghabiskan lebih banyak waktu dalam studi sering dianggap memiliki potensi  untuk  mencapai  prestasi  lebih  banyak.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh lamanya masa  studi  dan  pemahaman  mata  kuliah  yang  lebih  mendalam,  yang  dapat  mendukung pencapaian  prestasi.  Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  prestasi  tidak  hanya  dapat
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
dinilai dari IPK atau lama studi, tetapi juga dapat tercermin melalui tekad dan perjuangan yang  telah  dijalani.  Faktor-faktor  tersebut  turut  memengaruhi  prestasi  mahasiswa,  oleh karena  itu,  dilakukan  analisis  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi prestasi  mahasiswa,  dalam  hal  ini  adalah  mahasiswa  Statistika  Bisnis  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember dari angkatan 2019 hingga angkatan 2021.
Metode  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  memengaruhi prestasi mahasiswa adalah analisis regresi logistik ordinal. Regresi Logistik adalah metode statistik  yang  diterapkan  untuk  memodelkan  variabel  respons  yang  bersifat  kategorikal (skala nominal/ordinal) berdasarkan satu atau lebih variabel prediktor, yang dapat berupa variabel  kategorikal  atau  pun  variabel  kontinu.  Penggunaan  metode  ini  dipilih  karena variabel respons dalam penelitian ini, yaitu IPK, bersifat polikotomus dan merupakan data kategorikal dengan skala ordinal. Kategori pada variabel respons IPK dalam penelitian ini meliputi ≥ 2.99, 3.00-3.49, dan ≥ 3.50.
Penelitian ini menggunakan data Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), nilai tes English as a Foreign Language (EFL), nilai Indeks Prestasi SKS (SKEM), prestasi lomba, domisili asal, dan jenis kelamin dari mahasiswa Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun 2019,  2020,  dan  2021.  Data  ini  akan  dianalisis  menggunakan  metode  regresi  logistik ordinal.  Analisis  dimulai  dengan  pengujian  independensi  pada  data  untuk  menentukan apakah terdapat hubungan antara masing-masing variabel kategori dengan respon.
Kemudian  dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dan  parsial untuk  menilai  apakah  variabel  prediktor  secara  signifikan  memengaruhi  variabel  respon. Setelah itu, model logit yang menjelaskan faktor-faktor yang memengaruhi IPK mahasiswa diperoleh. Dilanjutkan dengan uji kesesuaian model untuk menentukan apakah model yang dihasilkan sesuai, dan melihat tingkat ketepatan klasifikasi serta kebaikan modelnya. Selain itu,  dilakukan  uji  kecocokan  untuk  mengevaluasi  apakah  analisis  regresi  logistik  ordinal merupakan metode yang sesuai untuk penelitian ini.

## METODE PENELITIAN Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  primer  yang  diperoleh  secara langsung melalui  survei  mengenai  faktor – faktor  yang  memengaruhi  prestasi  mahasiswa dengan menyebarkan kuisioner secara daring yang telah diuji reliabilitas dan validitasnya untuk mengukur kepercayaan dan keandalannya.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini meliputi respon dan variabel prediktor yang dapat ditunjukkan dalam Tabel di bawah sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian Var Ket Kategori Skala Y Nilai IPK 0: < 3.00 Ordinal 1: < 3.50
2: ≥ 3.50 𝑋 1 Nilai EFL - Ratio 𝑋 2 Nilai SKEM - Ratio 𝑋 3 Tahuin Angkatan 0: 2019 Nominal 1: 2020 2: 2021
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
𝑋 4 Capaian Lomba 0:Tidak Ada Ordinal 1:Kurang 2:Cukup 3:Baik
𝑋 5 Domisili Asal 0:Dalam Surabaya Nominal 1:Luar Surabaya 𝑋 6 Jenis Kelamin 0:Perempuan Nominal 1:Laki-laki

## Pengumpulan Data
Metode pengambilan sampel yang digunakan pada penelitian adalah metode sampling stratifikasi  dan  sampling  acak  sederhana.  Sampling  stratifikasi  digunakan  untuk mengelompokkan populasi sesuai dengan angkatan mahasiswa yang terdiri atas Mahasiswa Statistika  Bisnis  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  tahun  angkatan  2019-2021. Sedangkan,  sampling  acak  sederhana  digunakan  untuk  menentukan  mahasiswa  terpilih dari  setiap  angkatan  untuk  disurvei  mengenai  pengalaman  dan  prestasi  selama  menjadi mahasiswa.
Kerangka  sampling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  mahasiswa angkatan  2019  sebanyak  69  mahasiswa,  2020  sebanyak  105  mahasiswa,  dan  2021 sebanyak  98  mahasiswa,  sehingga  total  terdapat  272  mahasiswa  dan  didapat  jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian adalah 117 mahasiswa, yang terdiri atas 41 mahasiswa dari angkatan 2019, 42 mahasiswa dari angkatan 2020, dan 34 mahasiswa dari angkatan 2021.

## Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  tujuan  yang  ingin dicapai, dimana untuk tujuan pertama mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menganalisis  karakteristik  pada  data  faktor-faktor  yang  memengaruhi  ketertarikan mahasiswa  terhadap  topik  perkuliahan  selanjutnya.  Data  ini  mencakup  variabel  yang bersifat  kategorik  dan  non-kategorik.  Data  non-kategorik,  seperti  nilai  IPK,  nilai  EFL, dan nilai IP SKEM. Sedangkan data kategorik, seperti capaian lomba, domisili asal, dan jenis kelamin.
2. Melakukan  analisis  regresi  logistik  ordinal  faktor-  faktor  yang  memengaruhi ketertarikan mahasiswa terhadap topik perkuliahan selanjutnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. Eksplorasi Data
Dari  Tabel  di  bawah,  dapat  diamati  bahwa  pencapaian  lomba  Mahasiswa  Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun angkatan 2019-2021 dengan nilai IPK.
Tabel 2. Capaian Lomba terhadap IPK IPK Capaian Lomba Tidak Ada Kurang  Cukup  Baik ≤ 2,99 4 0 2 0 3-3,49 38 8 7 21 ≥ 3,5 13 4 8 12
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Pada  tabel  di  bawah,  dapat  dilihat  distribusi  angkatan  mahasiswa  berdasarkan  nilai IPK. Untuk mahasiswa dengan IPK ≤ 2,99, pada angkatan 2019 terdapat 3 orang, angkatan 2020 terdapat 1 orang, dan angkatan 2021 terdapat 2 orang. Pada rentang IPK 3-3,49, pada angkatan  2019  terdapat  27  orang,  angkatan  2020  terdapat  27  orang,  dan  angkatan  2021 terdapat 20 orang. Sementara itu, untuk IPK ≥ 3,5, pada angkatan 2019 terdapat 11 orang, angkatan 2020 terdapat 14 orang, dan angkatan 2021 terdapat 12 orang.
Tabel 3. Distribusi IPK per Angkatan
IPK Angkatan Mahasiswa total 2019  2020  2021 ≤ 2,99 3 1 2 6 3-3,49 27 27 20 74 ≥ 3,5 11 14 12 37
Kemudian karakteristik jenis kelamin mahasiswa terhadap nilai IPK sebagai berikut:
Tabel 4. Jenis Kelamin terhadap IPK IPK Jenis Kelamin Total Perempuan  Laki-Laki ≤ 2,99 0 6 6 3-3,49 52 22 74 ≥ 3,5 29 8 37
Lalu  karakteristik nilai  EFL  mahasiswa Statistika  Bisnis  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  tahun  angkatan  2019-2021  dengan  nilai  IPK  memanfaatkan  boxplot  [3],  [6] adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Nilai EFL terhadap Nilai IPK
Gambar  1  menunjukkan  distribusi  nilai  English  as  a  Foreign  Language  (EFL) berdasarkan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  pada  mahasiswa  Statistika  Bisnis  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Untuk nilai IPK yang ≤ 2.99, rata-rata nilai EFL adalah 443, dengan variasi nilai di atas dan di bawah 440. Boxplot menunjukkan distribusi yang tidak simetris, dengan garis median yang cenderung berada di bagian bawah. Meskipun terdapat keragaman data yang signifikan, tidak ada outlier yang teramati.
Pada  nilai  IPK  antara  3.00-3.49,  rata-rata  nilai  EFL  adalah  473.73,  dengan  distribusi nilai  yang  terpusat  di  atas  dan  di  bawah  475.  Boxplot  menunjukkan  distribusi  simetris
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
dengan garis median berada di tengah. Variabilitas data terlihat lebih rendah, dan tidak ada outlier yang terdeteksi.
Untuk nilai IPK yang ≥ 3.50, rata-rata nilai EFL adalah 449.23, dengan variasi nilai di atas  dan  di  bawah  448.50.  Boxplot  menunjukkan  distribusi  yang  tidak  simetris,  dengan garis median yang cenderung berada di bagian atas. Terdapat keragaman data yang cukup besar, dan satu outlier dapat diamati pada distribusi tersebut.
Gambar 2. SKEM terhadap IPK
Gambar  3  menggambarkan  distribusi  nilai  Indeks Prestasi  SKS  (SKEM) berdasarkan Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  pada  mahasiswa  Statistika  Bisnis  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Untuk nilai IPK yang ≤ 2.99, rata-rata nilai SKEM adalah 3.2633, dengan variasi nilai di atas dan di bawah 3.46. Boxplot menunjukkan distribusi yang tidak simetris, dengan  garis  median  yang  cenderung  berada  di  bagian  bawah.  Terdapat  keragaman  data yang signifikan, namun tidak terdapat outlier yang teramati.
Pada nilai IPK antara 3.00-3.49, rata-rata nilai SKEM adalah 3.5156, dengan distribusi nilai yang terpusat di atas dan di bawah 3.51. Boxplot menunjukkan distribusi yang simetris dengan  garis  median  berada  di  tengah.  Variabilitas  data  terlihat  lebih  rendah,  dan  tidak terdapat outlier yang terdeteksi.
Untuk nilai IPK yang ≥ 3.50, rata-rata nilai SKEM adalah 3.421, dengan variasi nilai di atas dan di bawah 3.40. Boxplot menunjukkan distribusi yang tidak simetris, dengan garis median  yang  cenderung  berada  di  bagian  atas.  Terdapat  keragaman  data  yang  kecil,  dan satu outlier dapat diamati pada distribusi tersebut.
B.  Analisis Regresi Logistik Ordinal 1. Model Regresi Logistik Ordinal
Berdasarkan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPK dari hasil uji  signifikansi  yaitu  X1,  X2,  X5,  dan  X6,  kemudian  dengan  menggunakan  metode  enter sehingga model logit yang terbentuk adalah sebagai berikut:
g 0 x 7,540   1,516 X 1 0, 009 X 2 1, 008 X 3(0) 1, 089 X 4(0) g 1 x 11,893   1,516 X 1 0, 009 X 2 1, 008 X 3(0) 1, 089 X 4(0) 2.  Odds Ratio
Odds  ratio  digunakan  untuk  mengukur  prestasi  mahasiswa  Statistika  Bisnis  Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun angkkatan 2019, 2020, dan 2021 terhadap nilai SKEM, nilai EFL, domisili asal, dan jenis kelamin adalah berikut:
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online) Tabel 5. Odds Ratio Variabel Prediktor Koefisien Parameter Exp(β) IP SKEM 1,516 4,554 Nilai EFL 0,009 1,009 Domisili Asal 1,008 2,740 Jenis Kelamin 1,089 2,971
Pada tabel di atas menunjukkan nilai odds ratio faktor-faktor yang memengaruhi IPK mahasiswa. Peluang terjadinya peningkatan IPK mahasiswa pada seseorang yang memiliki SKEM  (x+1)  satuan  sebesar  4.554  kali  lebih  kecil  dibandingkan  seseorang  yang  memiliki SKEM x satuan.
Peluang  terjadinya  peningkatan  IPK  mahasiswa  pada  seseorang  yang  memiliki  nilai EFL (x+1) satuan sebesar 1.009 kali lebih kecil dibandingkan seseorang yang memiliki nilai EFL x satuan.
Lalu peluang terjadinya peningkatan IPK mahasiswa pada seseorang yang berdomisili asal di luar Surabaya sebesar 2.74 kali lebih kecil dibandingkan seseorang yang berdomisili asal  di  Surabaya.  Sedangkan  peluang  terjadinya  peningkatan  IPK  mahasiswa  pada seseorang  yang  berjenis  kelamin  perempuan  sebesar  2.971  kali  lebih  kecil  dibandingkan seseorang yang berjenis kelamin laki-laki 3.  Kesesuain Model
Uji  kesesuaian  model  digunakan  untuk  melihat  apakah  model  yang  terbentuk  telah sesuai atau tidak dengan taraf signifikansi 10% sebagai berikut:
H0: Model yang terbentuk telah sesuai H1: Model yang terbentuk tidak sesuai Tabel 6. Uji Kesesuaian χ2 hitung χ2 0,1;220 P- Value 184,4339  247,274 0,961
Pada Tabel di atas, menunjukkan bahwa diperoleh keputusan gagal tolak H0 karena nilai χ2 hitung sebesar 184.439 lebih kecil daripada χ2 (0,1; 220) sebesar 247.274 dan nilai P- value yang diperoleh sebesar 0.961 lebih besar dari α sebesar 0.05 sehingga didapatkan keputusan gagal tolak H0 yang artinya model yang terbentuk telah sesuai.
4.  Kebaikan Model
Kebaikan  model  IPK  mahasiswa  dan  faktor-faktor  yang  memengaruhinya  didapat nilai 𝑅 2 variabilitas yang mampu dijelaskan oleh model sebesar 20.7% dan sisanya sebesar 79.3% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk ke dalam model.
5.  Kecocokan Model
Uji  kecocokan  model  digunakan  untuk  melihat  apakah  slope  untuk  masing-masing kategori variabel respon adalah sama atau tidak sama dengan taraf signifikansi 10% adalah sebagai berikut:
H0 : Slope untuk masing-masing kategori variabel respon adalah sama H1 : Slope untuk masing-masing kategori variabel respon adalah tidak sama Tabel 7. Uji Kecocokan χ2 hitung χ2 0,1;4 P- Value
9,381 7,780 0,052
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Pada Tabel di atas, menunjukkan bahwa diperoleh keputusan gagal tolak H0 karena nilai  χ2  hitung  sebesar  9.381  lebih  besar  daripada  χ2  (0,1;  4)  sebesar  7.780  dan  nilai  P - Value diperoleh sebesar 0.052 lebih kecil dari α sebesar 0.1 sehingga didapatkan keputusan tolak H0 yang artinya slope untuk masing-masing kategori variabel respon tidak sama.

## 6.  Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  berguna  untuk  mengetahui  proporsi  mahasiswa  yang  tepat diklasifikasikan  melalui  model  regresi  logistik  ordinal.  Hasil  analisis  ketepatan  klasifikasi sebagai berikut:
Tabel 8. Kepatan Klasifikasi Variabel Prediksi Persentase Benar ≤ 2,99 3-3,49 ≥ 3,5 ≤ 2,99 1 5 0 5,1% 3-3,49 1 66 7 63,2% ≥ 3,5 0 27 10 31,6% Persentase Total 1,7% 83,8% 14,5% 100%
Pada  Tabel  di  atas,  menunjukkan  bahwa  dari  model  regresi  logistik  ordinal  yang terbentuk  mampu  memprediksi  IPK  mahasiswa ≤ 2.99  secara  tepat  sebanyak  1  orang. Model mampu memprediksi IPK mahasiswa 3 – 3.49 secara tepat sebanyak 66 orang. Model mampu  memprediksi  IPK  mahasiswa ≥ 3,5  secara  tepat  sebanyak  10  orang.  Sehingga, persentase  kesalahan  dalam  mengklasifikasikan  objek  atau  yang  sering  dikenal  dengan istilah APER (Apparent Error Rate) sebesar 34.18%.

## KESIMPULAN
Nilai  EFL  dan  Nilai  SKEM  dengan  nilai  IPK ≤ 2.99  memiliki  keragaman  paling  besar dan  tidak terdapat  outlier  sedangkan  nilai  EFL  dan  nilai  SKEM dengan  IPK ≥ 3.5  memiliki keragaman paling kecil serta tidak terdapat outlier. Lalu model yang terbentuk telah sesuai dengan  kebaikan  model  yang  baik  sebesar  20.7%.  Slope  untuk  masing-  masing  kategori variabel  respon  adalah  tidak  sama  dan  didapatkan  persentase  ketepatan  klasifikasi  yang baik sebesar 65.81%.

## Saran
Saran yang dapat diberikan untuk pembaca, karena adanya pengaruh terhadap nilai IPK  maka  mahasiswa  diharapkan  meningkatkan  efektivitas  dalam  belajar  terutama meningkatkan  nilai  EFL  dan  SKEM.  Saran  untuk  instansi  terkait  selalu  memberikan dorongan  untuk  meningkatkan  dalam  belajar  terutama  nilai  EFL  dan  SKEM,  memberikan motivasi  kepada  mahasiswa,  selalu  aktif  dalam  memberikan  dukungan  dan  informasi mengenai lomba-lomba untuk mendukung peningkatan prestasi mahasiswa.

## DAFTAR   PUSTAKA
[1] Agresti, A., 2013. Categorical Data Analysis (3rd ed.). New Jersey: John Wiley & Sonc Inc.
[2] Collet, 2003. Modelling Binary Data (2nd ed.). s.l.: Boca Raton.
[3] Dalgaard,  P.,  2008.  Introductory  Statistics  With  R.  New  York:  Springer
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Science+Business Media, LLC.
[4] Djamarah, S. B., 2012. Psikologi Belajar. Jakarta: Rineka Cipta.
[5] Eko,  B.  D.,  2021.  Strategi  Kepala  Sekolah  dalam  Meningkatkan  Prestasi  Mahasiswa. s.l.: Guepedia.
[6] Hon, K., 2014. An Introduction to Statistics. s.l.: CreateSpace Independent Publishing Platform.
[7] Hosmer, D. & Lemeshow, S., 2000. Applied Logistic Regression (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons Inc.
[8] Hosmer,  Lemeshow  &  Sturdivant,  2013.  Applied  Logistic  Regression  Third  Edition. New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
[9] Johnson, R. & Wichern, D., 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Pearson Education Inc.
[10] Malhotra,  N.  K.  &  Birks,  D. F.,  2007.  Marketing  Research:  An  Applied Approach,  3rd European Edition. Harlow: Pearson Education.
[11] Muchson, 2017. Statistika Deskriptif. Kediri: Spasi Media.
[12] Nugraha, J., 2014. Pengantar Analisis Data Kategorik. Yogyakarta: Deepublish.
[13] Pratisto, A., 2004. Cara Mudah Mengatasi Masalah Statistik dan Rancangan Percobaan dengan SPSS 12. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
[14] Pujiati, S. A., 2010. Keputusan Bisnis dalam R. Jakarta: Gramedia
[15] Singaribun, M., 1989. Metode Penelitian Survei. Jakarta: LP3S
[16] Subando,  J.,  2019.  Validitas  dan  Reliabilitas  Instrumen  NonTes.  Klaten:  Penerbit Lakeisha