Analisis Pengaruh Nilai Ujian Masuk terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa

## Hilda Widyastuti
Politeknik Batam
Program Studi Teknik Informatika Parkway Street, Batam Center, Batam 29461, Indonesia
E-mail: hilda@polibatam.ac.id

## Abstrak
Pada  ujian  masuk  perguruan  tinggi  X,  diujikan  dua mata  ujian,  yaitu  matematika  dan  bahasa  Inggris. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keefektifan soal-soal yang digunakan sebagai sarana seleksi dan mengetahui batas bawah nilai peserta ujian yang bisa diterima.
Data-data  yang  digunakan  meliputi  data  nilai  ujian masuk  dan  data  indeks  prestasi(IP)  semester  1. Data-data  tersebut  adalah  data  numerik.  Penelitian ini menggunakan suatu metode prediksi, yaitu metode regresi  linier,  disesuaikan  dengan  tujuan  yang  ingin dicapai dan data yang digunakan,
Dari  hasil  eksperimen  disimpulkan  bahwa  metode regresi  linier  bisa  digunakan  sebagai  alat  untuk menganalisis pengaruh nilai ujian masuk terhadap IP mahasiswa.
Dari tujuh paket soal yang ada, empat paket soal bisa digunakan  sebagai  sarana  seleksi  yang  efektif, sehingga  dapat  digunakan  kembali  pada  ujian-ujian tahun selanjutnya. Sedangkan informasi batas bawah nilai  peserta  ujian,  disediakan  oleh  dua  dari  tujuh paket soal yang ada.
Keywords  :  Paket  Soal  ujian,  Prediksi,  Regresi Linier

## 1 Pendahuluan
Dalam rangka penerimaan mahasiswa baru, perguruan tinggi  X  menerapkan  metode  ujian  masuk.  Ada  dua mata ujian, yaitu matematika dan bahasa Inggris. Pada penelitian  ini  ingin  dianalisis  pengaruh  antara  nilai yang dicapai saat ujian masuk dengan indeks prestasi (IP) mahasiswa.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  mengetahui keefektifan  soal-soal  ujian  masuk  sebagai  sarana seleksi.  Jika  soal-soal tersebut  efektif  sebagai  sarana
seleksi,  maka  soal-soal  tersebut  bisa  digunakan kembali  sebagai  sarana  seleksi  pada  ujian  masuk  di tahun-tahun  selanjutnya.  Tujuan  kedua,  untuk mengetahui batas bawah nilai peserta ujian yang bisa diterima. Tujuan pertama didasarkan pada asumsi, jika nilai  ujian  masuk  tinggi  dan  IP  semester  1  tinggi, maka soal tersebut efektif sebagai sarana seleksi.
Penelitian  ini  menggunakan  IP  semester  1  dengan alasan  pencapaian  IP  di  semester  1  mencerminkan kemampuan  mahasiswa  baru  yang  paling  sedikit mendapat  pengaruh  faktor-faktor  luar,  misalnya kesibukan  berorganisasi,  pengaruh  teman,  pengaruh dosen,  dan  lain-lain.  Alasan  lainnya  adalah  waktu pelaksanaan  analisis  untuk  mencapai  tujuan  tidak boleh terlalu lama, maksimal dua tahun, sehingga data IP yang tersedia adalah IP semester 1 s.d. semester 3. Misalnya  sebelum  pelaksanaan  ujian  masuk  tahun 2010,  panitia  ujian  masuk  harus  menganalisis keefektian  soal  pada  tahun  2008  dan  tahun  2009. Panitia  menggunakan  data  ujian  masuk  tahun  2008 dan  2009  dan  juga  IP  semester  1  s.d.  semester  3 mahasiswa  angkatan  2008,  dan  IP  semester  1 mahasiswa  angkatan  2009.  Untuk  keseragaman digunakan data IP mahasiswa angkatan 2008 dan 2009 semester 1.
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  tidak menangani faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi hasil ujian, misalnya bentuk pengawasan pada saat ujian kondisi psikologis peserta ujian, dan jumlah peserta ujian.

## 2 Dasar Teori

## Prediksi
Prediksi  adalah  bentuk  analisis  data  yang  dapat digunakan untuk menghasilkan model yang memprediksi  trend data ke  depan. Prediksi memodelkan  fungsi-fungsi  yang  bernilai continue . Contoh  data  yang  bernilai continue adalah  data numerik. Tahapan prediksi terdiri dari (1)
pembangunan  model,  (2)  penggunaan  model  untuk memprediksi kelas-kelas contoh yang belum diketahui.  Sebagian  besar  prediksi  memakai  metode regresi, misalnya regresi linier, regresi berganda, atau regresi non-linier[1].

## Regresi Linier
Pada  regresi  linier,  data  dimodelkan  menggunakan garis lurus. Regresi ini mempunyai bentuk persamaan :
Y = α + βX                                                                         (1)
Untuk memperkirakan/meramalkan nilai dari variabel Y, akan lebih baik jika memperhitungkan variabel-variabel  lain  yang  ikut  mempengaruhi  Y. Variabel  yang  diramalkan  ditulis  di  sebelah  kiri persamaan,  disebut  variabel  tidak  bebas  ( dependent variable )  Y,  sedangkan  variabel  yang  nilainya digunakan  untuk  meramalkan  dinamakan  variabel bebas ( independent variable ) X. Sedangkan variabel α dan β adalah konstanta yang nilainya harus diestimasi [3].

## 3 Analisis

## Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  soal-soal  ujian masuk  yang  digunakan  pada  tahun  2008  dan  2009. Perguruan  tinggi  X  menerapkan  sistem  ujian bergelombang. Ada enam gelombang pada satu tahun penerimaan  mahasiswa  baru.  Perincian  paket  soal yang  digunakan  pada  setiap  gelombang  di  ujian masuk tahun 2008 dan tahun 2009 ada di tabel 1.

## Tabel 1 Perincian Penggunaan Soal Ujian Masuk
Nama Paket Soal UMPB 2008 UMPB 2009 Paket soal matematika 1 Gelombang 1  Gelombang 1-2 Paket soal matematika 2 Gelombang 2  - Paket soal matematika 3 Gelombang 3  Gelombang 3-4 Paket soal matematika 4 Gelombang 4  - Paket soal matematika 5 Gelombang 5  Gelombang 5-6 Paket soal matematika 6 Gelombang 6  - Paket  soal  bahasa Inggris Gelombang 1-6 Gelombang 1-6
Analisis  dilakukan  berdasarkan  paket  soal.  Setiap paket  soal  akan  menghasilkan  satu  buah  model berbentuk  persamaan,  yang  bisa  digunakan  untuk memprediksi keefektifan paket soal tersebut dan batas bawah nilai yang peserta ujian yang bisa diterima.
Penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  ujian  masuk gelombang  1  s.d.  6  tahun  2008  dan  2009  dan    data nilai  semester  1  mahasiswa  angkatan  2008  dan angkatan 2009.
Data  hasil  ujian  masuk  ada  di  tabel  2.  Data  nilai mahasiswa  ada  di  tabel  3.  Data hasil  ujian  disimpan dalam  file  Excel,  sedangkan  data  nilai  mahasiswa diambil  dari  laporan  kemajuan  akademik  di  sistem informasi  akademik  perguruan  tinggi  X,  kemudian dicopy-paste ke file Excel.
Tabel 2 Data Hasil Ujian Masuk Nama Field Tipe Data Nomor ujian Text Nama Text Pilihan pertama Text Pilihan kedua Text Jumlah benar matematika Integer Jumlah salah matematika Integer % nilai matematika Double Jumlah benar bagian listening Integer Jumlah salah bagian listening Integer Skor listening Integer Jumlah benar bagian reading Integer Jumlah salah bagian reading Integer Skor reading Integer Total nilai bahasa Inggris Integer Level bahasa Inggris Text Gelombang Integer Tahun PMB Text Tabel 3 Data nilai mahasiswa Nama Field Tipe Data NIM Text Nama Text Program Studi Text Angkatan Text IP semester 1 Double IP semester 2 Double IP semester 3 Double IP semester 4 Double IP semester 5 Double IP semester 6 Double

## Analisis Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  prediksi,  karena data  yang  digunakan  adalah  data  numerik.    Sesuai dengan  tujuan  penelitian,  dilakukan  pemilihan field yang paling terkait. Hasilnya adalah tiga field yaitu :
1. % nilai matematika
2. Total nilai bahasa Inggris
3. IP semester 1
Penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  linier,
yang  meramalkan  IP  semester  1  berdasarkan  nilai variabel field [% nilai matematika] dan meramalkan IP  semester 1  berdasarkan nilai  variabel field [Total nilai bahasa Inggris]. Field [% nilai matematika] dan field [Total  nilai  bahasa  Inggris]  menjadi  variabel bebas,  sedangkan field [IP  semester  1]  menjadi variabel tidak bebas.

## 4 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri dari tiga tahap, yaitu pemrosesan awal,  pembangunan  model  dan  evaluasi  model,  dan penggunaan model. Model di penelitian ini berbentuk persamaan matematika.  Berikut  ini  penjelasan  setiap tahap yang dilakukan :

## A. Pemrosesan Awal
Aktifitas  yang  dilakukan  pada  pemrosesan  awal adalah :
a. Penggabungan  12  file  hasil  ujian  masuk  ke dalam satu file Excel, selanjutnya dinamakan file  hasilUjian.  Sesudah  itu  dilakukan pengurutan  untuk  memudahkan  mendeteksi data peserta ujian, yang ikut ujian lebih dari satu  kali.  Di  kasus  peserta  ikut  ujian  lebih dari  sekali,  data  yang  diambil  adalah  data terakhir. Data lainnya dihapus secara manual.
b. Penggabungan data nilai mahasiswa angkatan  2008  dan  2009,  selanjutnya dinamakan file nilaiMhs
c. Mengimpor file hasilUjian dan file nilaiMhs ke MS Access 2007, membentuk
t_hasilUjian dan t_nilaiMhs
d. Membuat  query  untuk  menggabungkan kedua  tabel  tersebut  dan  juga  memfilter field-field yang  diinginkan,  yaitu field [% nilai  matematika], field [total  nilai  bahasa Inggris], field [IP  semester  1], field [tahun], dan field [gelombang]
e. Mengekspor hasil query ke file Excel.
f. Menyetarakan satuan field [% nilai matematika], field [total nilai bahasa Inggris] ke  dalam  bentuk  numerik  1-100.  Asalnya field [%  nilai  matematika]  berisi  persentase jawaban  benar  yang  dicapai  oleh  seorang peserta  ujian,  dan field [total  nilai  bahasa Inggris] berisi nilai antara 1-1000.
g. Membagi data berdasarkan penggunaan soal ujian masuk, dengan berpedoman pada tabel
1.

## B. Pembangunan Model dan Evaluasi Model
Tahapan ini menggunakan fasilitas regresi yang ada di MS  Excel  2007.  Fasilitas  tersebut  ada  di  menu data-data  analisis-regresi[2].  Hasil  pembangunan model adalah persamaan matematika yang ada di tabel 4.
Tabel 4 Daftar Hasil Persamaan Regresi Berganda
Nama Paket Soal Persamaan Paket  soal matematika 1 Y=0.518+0.058X Paket  soal matematika 2 Y=3.709-0.013X Paket  soal matematika 3 Y=2.408+0.010X Paket  soal matematika 4 Y=2.131+0.018X Paket  soal matematika 5 Y=1.290+0.034X Paket  soal matematika 6 Y=2.617+0.006X Paket soal bahasa Inggris Y=2.266+0.013X Keterangan : Y : variable IP semester 1 X: variabel nilai ujian
Selanjutnya akan dianalisis satu buah hasil persamaan regresi linier sebagai contoh , yaitu paket soal 1, yang mempunyai persamaan regresi Y=0.518+0.058X
Persamaan tersebut dapat diartikan :
• Intercept atau  konstanta  sebesar  0.518.  Tanpa memperhitungkan variabel nilai matematika atau variabel  nilai  bahasa  bahasa  Inggris,  seorang peserta ujian bisa mencapai IP 0.518
• Variabel  X(nilai  matematika)  sebesar  +0.058. Tanda  +  menandakan  hubungan  antara  nilai matematika  dan  IP  adalah  positif,  atau  setiap kenaikan  nilai  matematika  sebesar  1,  akan meningkatkan IP sebesar 0.058
Selain menganalisis hasil persamaan, evaluasi model dilakukan  dengan  menggambar  persamaan  regresi, menganalisis  nilai  koefisien  korelasi  dan    analisis kelayakan koefisien regresi.

## Menggambar Persamaan Regresi
Gambar persamaan regresi dapat dilihat di gambar 1 s.d. gambar 7.

## Soal 1 terhadap IP Semester 1
Gambar 2 Persamaan Regresi Nilai Matematika
Soal 2 terhadap IP Semester 1
Gambar 3 Persamaan Regresi Nilai Matematika
Soal 3 terhadap IP Semester 1
Gambar 4 Persamaan Regresi Nilai Matematika Soal 4 terhadap IP Semester 1
Gambar 5 Persamaan Regresi Nilai Matematika Soal 5 terhadap IP Semester 1 Gambar 6 Persamaan Regresi Nilai Matematika
Soal 6 terhadap IP Semester 1
Gambar 7 Persamaan Regresi Nilai Bahasa

## Inggris terhadap IP Semester 1

## Korelasi Berganda (R)
Korelasi  menggambarkan  keeratan  hubungan  antara variabel  X  dan  Y  atau  dalam  hal  ini  keeratan hubungan  variabel  nilai  matematika,  nilai  bahasa Inggris,  dengan  variabel  IP[2].  Nilai  korelasi  untuk setiap paket soal ada di tabel 5.
Tabel 5 Daftar Nilai Korelasi Berganda
Nama Paket Soal Nilai Korelasi Paket soal matematika 1 0.628 Paket soal matematika 2 0.330 Paket soal matematika 3 0.135 Paket soal matematika 4 0.315 Paket soal matematika 5 0.405 Paket soal matematika 6 0.074 Paket soal bahasa Inggris 0.260
Paket  soal    matematika  1  mempunyai  nilai  korelasi sebesar 0.628, membuktikan bahwa hubungan antara nilai matematika 1 dengan IP adalah sangat erat(>0.6).
Paket soal matematika 2 s.d. paket soal matematika 6 mempunyai nilai korelasi < 0.6, membuktikan bahwa hubungan  antara  nilai  matematika,  dengan  IP  adalah tidak  erat.  Hal  yang  sama  juga  berlaku  untuk  paket soal bahasa Inggris.

## Analisis Kelayakan Koefisien Regresi
Pengujian  koefisien  regresi  bertujuan  untuk  menguji signifikansi  hubungan  antara  variabel  X  dengan variabel Y. Pengujian dilakukan dengan t-test dengan prosedur :
1. Membuat hipotesis
Hipotesis  untuk  kasus  pengujian  t-test  di  atas adalah :
H o :  β 1 =  0,  artinya  tidak  ada  hubungan  antara variabel X dengan variabel Y(IP). H o : β 1 ≠ 0, artinya ada hubungan antara variabel X dengan variabel Y(IP).
2. Menentukan t tabel dan t hitung Cara menentukan T tabel : Tingkat  signifikansi  adalah  5%  ( α =0,05), sedangkan degree of freedom (df) = n-2, di mana n menunjukkan  jumlah  data.  Berdasarkan  daftar  t tabel, nilai df dan nilai α , dapat ditentukan nilai t tabel untuk setiap paket soal.
Sedangkan nilai t hitung dan P value didapat dari hasil  pemakaian  fasilitas  regresi  di  MS  Excel 2007.  Daftar  nilai  t  tabel,  t  hitung,  dan  P  value untuk setiap paket soal ada di tabel 6.
Tabel 6 Daftar Nilai t tabel, t hitung, dan P value Nama Paket Soal t tabel t hitung P value Paket soal matematika 1 1.679 5.408 2.34E-06 Paket soal matematika 2 1.771 -1.261 0.229303 Paket soal matematika 3 1.657 1.508 0.134105 Paket soal matematika 4 1.666 2.812 0.006345 Paket soal matematika 5 1.658 4.754 5.83E-06 Paket soal matematika 6 1.69 0.44 0.662319 Paket soal bahasa Inggris  1.644 5.477 7.55E-08 3. Pengambilan keputusan.
Dasar pengambilan keputusan adalah :
• Dengan  membandingkan  t  tabel  dan  t hitung.  Jika  t  hitung  >  t  tabel,  maka  H o ditolak.
Jika t hitung < t tabel, maka H o diterima • Dengan melihat nilai probabilitas (P-value). Jika P-value < 0.05, maka H o ditolak. Jika P-value > 0.05, maka H o diterima Kesimpulannya ada di tabel 7.

## Tabel 7 Kesimpulan Pengaruh Variabel X terhadap Variabel Y
Nama Paket Soal Kesimpulan Paket soal matematika 1 Nilai matematika mempengaruhi IP semester 1 secara signifikan Paket soal matematika 2 Nilai matematika tidak mempengaruhi IP semester 1 Paket soal matematika 3 Nilai matematika tidak mempengaruhi IP semester 1 Paket soal matematika 4 Nilai matematika mempengaruhi IP semester 1 secara signifikan Paket soal matematika 5 Nilai matematika mempengaruhi IP semester 1 secara signifikan Paket soal matematika 6 Nilai matematika tidak mempengaruhi IP semester 1 Paket soal bahasa Inggris Nilai bahasa Inggris mempengaruhi IP semester 1 secara signifikan

## C. Penggunaan Model
Di  perguruan  tinggi  X,  salah  satu  syarat  kelulusan adalah  mempunyai  IP  2.0.  Syarat  kelulusan  tersebut bisa  dipakai  sebagai  batas  bawah  untuk  menentukan batas bawah nilai matematika dan nilai bahasa Inggris, pada  paket  soal  dengan  kesimpulan  nilai  X mempengaruhi  nilai  Y  secara  signifikan,  yaitu  paket soal  matematika  1,  paket  soal  matematika  4,  paket soal  matematika  5,  dan  paket  soal  bahasa  Inggris. Hasilnya dapat dilihat di tabel 8.
Gambar 8 Batas Bawah Nilai Pada Empat Paket

## Soal
Nama Paket Soal Batas Bawah Nilai Paket soal matematika 1 25.55 Paket soal matematika 4 -7.27 Paket soal matematika 5 20.88 Paket soal bahasa Inggris -20.46
Berdasarkan  tabel  8  disimpulkan  bahwa  pada  ujian yang  memakai  paket  soal  matematika  1,  untuk mencapai  IP  sama  dengan  atau  lebih  besar  dari  2.0, peserta  ujian  harus  mendapat  nilai  matematika minimal 25.55.
Pada  paket  soal  matematika  5,  untuk  mencapai  IP sama  dengan  atau  lebih  besar  dari  2.0,  peserta  ujian harus  mendapat  nilai  matematika  minimal  20.88. Panitia seleksi dapat menggunakan batas bawah nilai itu pada saat menentukan lolos atau tidaknya seorang peserta ujian, yang diuji dengan paket soal terkait.
Sedangkan  pada  paket  soal  matematika  4  dan  paket soal bahasa Inggris, tidak bisa digunakan oleh panitia seleksi dalam menentukan lolos atau tidaknya seorang peserta ujian, yang diuji dengan paket soal tersebut.

## 5  Kesimpulan
1. Metode regresi linier bisa digunakan sebagai alat untuk  menganalisis  pengaruh  nilai  ujian  masuk terhadap IP mahasiswa.
2. Pada  paket  soal  matematika  1,  paket  soal matematika 4, paket soal matematika 5, dan paket soal  bahasa  Inggris,  nilai  yang  dicapai  oleh peserta ujian mempengaruhi IP semester 1 secara signifikan.  Keempat  paket  soal  bisa  digunakan sebagai  sarana  seleksi  yang  efektif,  sehingga dapat  digunakan  kembali  pada  ujian-ujian  tahun selanjutnya.
3. Batas  bawah nilai  peserta  ujian,  yang  sebaiknya diterima oleh panitia, bisa didapatkan oleh paket soal matematika 1 dan paket soal matematika 5.

## Pustaka
[1] Han.  Jiawei,  Kamber.  Micheline,  “Data  Mining Consepts  and  Techniques”,  Morgan  Kaufman, 2001.
[2] Santoso. Singgih, “Aplikasi Excel dalam Statistik Bisnis“, Elex Media Komputindo, 2001.
[3] Supranto. J, “Statistik Teori dan Aplikasi Jilid 2, Edisi Keenam”, Penerbit Erlangga, 2001.

## Biografi
Hilda Widyastuti, menyelesaikan S1 dan S2 pada jurusan Teknik Informatika ITB pada tahun 2000 dan tahun 2008. Saat ini menjadi dosen pada jurusan Teknik Informatika Politeknik Batam.