* Corresponding Author: email: irmeilyana@unsri.ac.id. HP (WA): +62 8117428119
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2022 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Perbandingan rata-rata total income lulusan Universitas Sriwijaya menurut gender dan bidang pekerjaan
Irmeilyana*, Sri Indra Maiyanti, Ngudiantoro, Fauzi Yusuf Syarifuddin, dan Rizki Eka Putri Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia
Kata kunci: bidang pekerjaan, total income , uji beda rata-rata, uji kebebasan
ABSTRAK: Salah  satu  kesuksesan  alumni  dapat  dilihat  dari income yang  berhubungan dengan  posisi  pada  pekerjaan  maupun  bidang  pekerjaan.  Salah  satu  manfaat  adanya tracer study adalah diperolehnya informasi mengenai keberhasilan profesionalisme  yang menyang- kut karir, status, dan income , serta ruang lingkup pekerjaan dari alumni. Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji perbedaan rata-rata dan keragaman total income lulusan 10 fakultas di Universitas Sriwijaya (Unsri), serta menganalisis hubungan antara total income dengan gender dan bidang pekerjaan alumni. Data yang digunakan adalah hasil tracer study tahun 2020 pada lulusan Unsri tahun 2018. Metode yang digunakan adalah uji beda rata-rata, uji rasio variansi, dan uji kebebasan. Rata-rata total income r esponden laki-laki lebih tinggi dari responden pe- rempuan pada setiap fakultas. Tetapi perbedaan tersebut tidak signifikan pada 4 fakultas. Pada perbandingan total income antara 2 fakultas, responden FT mempunyai rata-rata total income yang berbeda nyata lebih besar dari responden 7 fakultas lainnya. Sebaliknya, responden FKIP mempunyai rata-rata total income yang berbeda nyata lebih kecil dari responden semua fakul- tas.  Berdasarkan  uji  kebebasan  pada  setiap  fakultas,  ada  hubungan  antara  gender  dengan total income ,  kecuali  pada  responden  4  fakultas.  Pada  gabungan  semua  fakultas,  ada  hubu- ngan antara total income dengan gender dan juga bidang pekerjaan.
Keywords: field of work, total income, mean difference test, independence test ABSTRACT: One of the success of alumni can be seen from the income related to the position in the job or field of work. One of the benefits of a tracer study is obtaining information about the  success  of  alumni  professionalism  related  to  career,  status,  and  income,  as  well  as  the scope of work. The purpose of this study was to examine the  mean and variance of total in- come from  graduates of 10 faculties at  Universitas Sriwijaya (Unsri), and also to analyze the relationship  among total income, gender  and  the  alumni's  occupation.  The data  used is  the result of a tracer study in 2020 for Unsri graduates in 2018. The methods used are mean dif- ference,  variance  ratio,  and  independence  tests.  The  average  total  income  of  male  respon- dents is higher than female respondents in each faculty. But the difference is not significant in 4 faculties.  In the comparison of total income between 2 faculties, Engineering Faculty‟ res- pondents have an average total income which is significantly larger than respondents from 7 other faculties. Meanwhile, FKIP‟ respondents have an average total income that is significant- ly smaller than respondents from all faculties. Based on the independence test for each faculty, there is a relationship between gender and total income, except for respondents from 4 facul- ties. On all faculties combined, there is a relationship between total income with gender and also in field of work.

## 1 PENDAHULUAN
racer Study merupakan usaha pelacakan lulusan yang dapat  digunakan sebagai dasar untuk per- kembangan  sarana  dan  prasarana  proses  belajar mengajar agar lulusan perguruan tinggi dapat terse- rap di pasar kerja dengan maksimal. Pusat Pengem- bangan  Karakter  dan  Karir  Mahasiswa  Universitas Sriwijaya  atau  dikenal  dengan  CDC  Unsri  mempu-
nyai visi: “Menjadi lembaga terpercaya dalam mem- persiapkan alumni yang sesuai dengan tuntutan du- nia kerja”. Salah satu misi untuk mencapai visi terse- but  adalah  dengan  melakukan tracer  study .  Salah satu manfaat dari kegiatan Tracer Study yang dilaku- kan  CDC  Unsri  adalah  diperolehnya  informasi  me- ngenai  keberhasilan  profesionalisme  (karir,  status, pendapatan) dan ruang lingkup pekerjaan serta po- sisi  profesional  dari  para  alumni  yang  sangat  diper-
T
lukan  untuk  mengevaluasi  kualitas  pendidikan  [1]  – [5]. Eksistensi pusat karir dalam lembaga perguruan tinggi  menjadi  salah  satu  solusi  dalam  menjawab tuntutan  pembelajaran  yang  berkualitas  serta  rele- vansi  lulusan  dengan  kebutuhan  dunia  kerja  [6]). Pusat  karir  di  perguruan  tinggi,  selain  berfungsi  un- tuk  memberikan  bekal  kepada  alumni  untuk  meng- hadapi dunia kerja, juga melakukan pelayanan tracer study [7].
Ada  6.305  lulusan  Unsri  tahun  2018  sebagai  tar- get pada tracer study tahun 2020, tetapi hanya 4.150 orang yang mengisi kuesioner tracer study , sehingga gross  response  rate sebesar  65,82%.  Persentase alumni  yang  bekerja  sebesar  69,28%  (2.875  orang). Ada  sebagian  kecil  yang  melanjutkan  studi  profesi maupun lanjut S2. Jumlah alumni yang tidak bekerja mengalami  peningkatan  dari  tahun  sebelumnya. Seperti tracer  study tahun  sebelumnya,  jenis  peker- jaan  alumni  masih  didominasi  oleh  perusahaan swasta  (55%),  kemudian  di  instansi  pemerintah (35%). Rerata penghasilan alumni Unsri yang berwi- rausaha sebesar Rp12.832.394,- dan yang bekerja di instansi  pemerintah  (termasuk  BUMN),  organisasi nonprofit, perusahaan swasta, dan pekerjaan lainnya memperoleh  pendapatan  utama  per  bulan  menca- pai Rp3.178.831,- [5].
Salah  satu  kesuksesan  alumni  dapat  dilihat  dari pendapatan  ( income )  yang  mereka  peroleh. Income berhubungan  dengan  posisi  pada  pekerjaan  mau- pun bidang pekerjaan. Pada [8], diketahui dari hasil survey terhadap 2.077 alumni ITB tahun 2013 pada tracer  study 2020,  para  lulusan  mendapatkan  gaji rata-rata  Rp  9.310.898  di  luar  bonus  yang  dida- patkan,  dengan  rata-rata  penghasilan  lulusan  per program studi antara 3,5 juta sampai 16 juta rupiah. Gaji lulusan berkisar antara 300 ribu sampai 360 juta rupiah.  Survei  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi profil  lulusan  5-7  tahun  sebelumnya  yang  dapat menjadi feedback dalam  memperbaiki  mutu  pendi- dikan  di  ITB.  Sedangkan  survey  yang  dilakukan  [9] pada 93 lulusan tahun 2015 dari 8 program studi di Stikom Surabaya didapat bahwa income lulusan ma- sih tergolong rendah yaitu sebanyak 58,8% mempu- nyai rata-rata income 2 juta– 4 juta rupiah per bulan. Ada 67,1% dari lulusan yang sudah bekerja (84,93%) di  perusahaan  swasta.  Terdapat  keselarasan  antara Prodi  dengan  bidang  pekerjaan  alumni  yang  ditun- jukkan  dengan  besarnya  persentase  alumni  yang berprofesi  sesuai  dengan  kompetensi  Prodi.  Pada [10], disarankan untuk menganalisis pengelompokan program  studi  berdasarkan  gaji  ( income )  lulusan. Pada  [11],  terdapat  kesesuaian  bidang  pekerjaan alumni Prodi S1-PGSD Universitas Negeri Semarang dengan latar belakang pendidikannya, sehingga [11]
menyarankan  agar  para  alumni  tersebut  senantiasa bekerja lebih ekstra dan menggali potensi diri demi mencapai penghasilan yang lebih baik.
Sektor  swasta  lebih  banyak  menyediakan  lapa- ngan pekerjaan  bagi lulusan, seperti pada  [12], ada 83,37%  responden  (lulusan)  Universitas  Makassar tahun 2016 yang bekerja di perusahaan swasta. Ber- bagai  jenis  perusahaan  lebih  cenderung  melihat skills atau kompetensi yang ada dari seorang lulusan perguruan  tinggi  [13].  Beberapa  penelitian  hasil tracer  study yang  menyangkut  bidang  pekerjaan alumni, misalnya [14] menyatakan bahwa dari salah satu  hasil  riset Tracer  Study ITB,  ada  sekitar  7% alumni ITB Angkatan 2006 sampai 2009 yang berwi- rausaha.    Lulusan  tahun  2013  memiliki  kategori  bi- dang  usaha  yang  berbeda  dengan  lulusan  yang  be- kerja.    [15] meneliti  bahwa  profil  alumni  ITB  yang berwirausaha lebih cenderung mencoba untuk ber- gerak  di  bidang  yang  tidak  berhubungan  dengan latar belakang keilmuan mereka.  [16] mendeskripsi- kan profil 81 alumni Prodi Akuntansi FEB UM Mage- lang diantaranya dinyatakan bahwa motivasi bekerja lulusan didominasi oleh faktor income dan 85% lulu- san bekerja pada sektor jasa.
Mayoritas  lulusan  5  fakultas  di  Unsri  tahun  2017 pada tracer  study tahun  2019  menyatakan  bahwa hubungan  antara  bidang  studi  dengan  pekerjaan „Cukup  Erat‟  sampai  „Sangat  Erat‟  berkisar  antara 31%  sampai  74%.  Sebagian  responden  FMIPA  dan FISIP,  bidang  pekerjaannya  kurang  bahkan  tidak sama sekali berhubungan dengan bidang studi yang ditekuni  [17].  Pada  [18]  rata-rata income total  dari responden  FMIPA  Unsri  pada tracer  study tahun 2020  lebih  tinggi  dari  responden  FKIP.  Responden FMIPA  yang  pekerjaannya  wiraswasta  mempunyai persepsi  bahwa  bidang  studinya  „Kurang  Erat‟  ter- hadap bidang pekerjaannya. Mereka ini mempunyai income total yang tinggi. Sedangkan responden FKIP yang  menyatakan  bahwa  bidang  studinya  Tidak Sama Sekali (TS) erat dengan bidang pekerjaannya, mempunyai rata-rata income total yang paling tinggi (ada 11%).
Item-item  kompetensi  yang  sebaiknya  diting- katkan  berbeda  antara  lulusan  laki-laki  dan  perem- puan ([19] dan [20]). Pada [19], ada 8  item kompe- tensi  yang  perlu  diperhatikan  untuk  ditingkatkan supaya sesuai dengan tingkat kebutuhan bidang pe- kerjaan alumni. Pada [21] diperoleh bahwa rata-rata responden  laki-laki  pada tracer  study Unsri  tahun 2020 mempunyai total income yang lebih tinggi dari responden  perempuan.  Gender  berhubungan dengan  lama  studi  dan  persepsi  responden  tentang kesesuaian  tingkat  pendidikan  dengan  pekerjaan. Responden  yang  bekerja  di  instansi  pemerintah
(termasuk  BUMN)  dan  swasta  memiliki  persepsi bahwa  bidang  studi  „Sangat  Erat‟  berkaitan  dengan pekerjaan. Sedangkan responden yang memiliki per- sepsi  bahwa  bidang  studi  tidak  erat  kaitannya dengan pekerjaan mereka, cenderung bekerja seba- gai wirausaha.
IPK alumni FMIPA Unsri tahun 2013-2015 hanya berkaitan  dengan  lama  studi  dan  tidak  berkaitan dengan  tingkat  Pendidikan,  beberapa  kompetensi, dan  lama  waktu  mendapatkan  pekerjaan.  Lulusan yang  mempunyai  kemampuan  Bahasa  Inggris  dan komputer  yang  baik  cenderung  mempunyai  lama waktu  mendapatkan  pekerjaan  yang  lebih  singkat [22].  Waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  pada lulusan  di  Politeknik  Negeri  Bandung  mayoritas  ku- rang  dari  6  bulan.  Hanya  11%  yang  tidak  mencari pekerjaan  [23].  Pada  penelitian-penelitian  tersebut tidak  membahas  bidang  pekerjaan  lulusan  dan income .
Penelitian-penelitian  terdahulu  belum  meng- eksplorasi data income pada tracer study , khususnya yang dilakukan CDC Unsri, mengenai perbandingan rata-rata  total income setiap  fakultas  di  Unsri  di- kaitkan  dengan  gender  dan  bidang  pekerjaan. Pengolahan  data  hanya  dilakukan  pada  data tracer study hanya  pada  satu  fakultas,  beberapa  fakultas, gabungan  seluruh  fakultas.  Item-item  yang  diteliti tidak  dibandingkan  untuk  data  setiap  fakultas  di Unsri. Eksplorasi dengan membandingkan beberapa matriks  data  dapat  menghasilkan  informasi  yang  le- bih banyak.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  per- bedaan  rata-rata  dan  keragaman  total income lulu- san  setiap  dan  semua  fakultas  di  Unsri  berdasarkan gender. Selain itu juga, penelitian ini untuk menga- nalisis hubungan antara rata-rata total income terse- but  dengan  bidang  pekerjaan  alumni.  Data  yang digunakan adalah hasil tracer study tahun 2020 yang dilakukan  CDC  Unsri  terhadap  lulusan  Unsri  tahun 2018. Pada penelitian ini dibahas hasil perbandingan item income lulusan  setiap  fakultas  maupun  gabu- ngan  lulusan  semua  fakultas.  Hasil  penelitian  yang diperoleh  dapat  menjadi  gambaran  profil  lulusan semua fakultas yang ada di Unsri menyangkut gend- er  dan  keberhasilan  profesionalisme  terutama in- come dan bidang pekerjaannya, sehingga dapat dili- hat  bidang  pekerjaan  yang  banyak  digeluti  lulusan dan menghasilkan income yang lebih tinggi.

## 2 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  studi  kasus,  dengan menggunakan  data tracer  study tahun  2020  yang dilakukan CDC Unsri. Data yang digunakan meliputi
pertanyaan kuesioner mengenai income dan bidang pekerjaan,    yaitu  pertanyaan  f11  dan  f13  pada semua  fakultas  yang  ada  di  Unsri.  Teknik  analisis yang digunakan adalah pengujian hipotesis meliputi uji  beda  rata-rata,  uji  rasio  variansi,  dan  uji kebebasan  ( independence  test ).  Pengolahan  data pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan software Minitab 19.
Langkah-langkah yang dilakukan adalah:
1. Memilih  objek  sebagai  responden,  yaitu responden yang bekerja dan mengisi pertanyaan mengenai income (pertanyaan f3).
2. Menyusun  matriks  data  setiap  fakultas,  dengan objek  nama  responden  dan  variabel  berupa  isi pertanyaan  f11  dan  f13,  serta  menghapus  isi pertanyaan selainnya.
3. Menambahkan kolom kode fakultas, gender, total income, dan  kategori  total income pada  matriks data setiap fakultas hasil Langkah 2.
4. Membuat  matriks  data  gabungan  dari  semua matriks data hasil Langkah 3.
5. Melakukan  deskripsi  statistik  pada  total income responden  setiap  fakultas  dan  semua  fakultas. Lalu  juga  deskripsi  statistik  pada  total income berdasarkan gender.
6. Melakukan  pengujian  hipotesis  pada  setiap matriks  data  hasil  Langkah  3  dan  Langkah  4 berdasarkan gender, dengan responden perempuan  sebagai  sampel  1  dan  responden laki-laki sebagai sampel 2.
a. Melakukan uji beda rata-rata dengan statistik uji Z :
𝑍 = 𝑥 1 − 𝑥 2 𝑠 1 2 𝑛 1 + 𝑠 2 2 𝑛 2 (1)
dengan 𝑥 1 = rata-rata total income sampel 1; 𝑥 2 = rata-rata total income sampel 2; 𝑠 1 2 = va- riansi total income sampel 1; 𝑠 2 2 = variansi to- tal income sampel  2; 𝑛 1 =  jumlah  sampel  1; dan 𝑛 2 = jumlah sampel 2.
b. Melakukan  uji  rasio  variansi  dengan  statistik uji F :
𝐹 = 𝑠 1 2 𝑠 2 2 (2)
7. Mengulangi Langkah 6.1 dan Langkah 6.2 tetapi pada perbandingan rata-rata total incom e antara
responden dua fakultas (antara dua matriks data dari Langkah 3)
8. Melakukan  uji  kebebasan  antara  gender  dengan kategori  total income pada  matriks  data responden  setiap  fakultas  dan  juga  gabungan semua fakultas, yaitu:
a. Membagi total income menjadi 4 kategori, lalu ditetapkan sebagai kategori variabel baris.
b. Menetapkan gender sebagai kategori variabel kolom
c. menyusun sel-sel pada tabel kontingensi, yang isinya  berupa  frekuensi  pengamatan o ij ;  yaitu frekuensi amatan kategori variabel baris i ( i = 1, 2, …, a ) dan kategori kolom j ( j = 1, 2, …, b ),  jumlah  frekuensi  amatan  baris i ( o i . ),, jumlah  frekuensi  amatan  kolom j ( o. j ),  dan jumlah frekuensi total amatan ( o ..).
d. menghitung  frekuensi  harapan e ij dengan rumus:
𝑒 𝑖𝑗 = (𝑜 .𝑗 ) 𝑜 𝑖. 𝑜 .. (3)
e. menghitung statistik uji:
 2 = (𝑜 𝑖𝑗 − 𝑒 𝑖𝑗 )
2 𝑒 𝑖𝑗 𝑎 𝑖=1 𝑏 𝑗 =1 (4)
f. melakukan  uji  kebebasan;  jika  2 >  2 𝛼 dengan  derajat  bebas v =  ( a -1)( b -1),  maka tolak  hipotesis  nol  bahwa  kedua  penggolo- ngan itu bebas pada taraf nyata 𝛼 . Jika selain- nya terima hipotesis nol.
9. Melakukan uji kebebasan seperti Langkah 8 pada hubungan  antara  bidang  pekerjaan  dengan kategori  total income untuk  matriks  data gabungan semua fakultas.
10. Menginterpretasikan  hasil  Langkah  6  sampai Langkah 9.
11. Mengambil kesimpulan.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diperoleh dari CDC Unsri merupakan da- ta  3.850  orang  lulusan  S1  pada  tahun  2018  dari  10 fakultas  yang  ada  di  Unsri.  Lulusan  yang  menjadi responden  pada  penelitian  ini  adalah  lulusan  yang telah  bekerja  dan  mengisi  pertanyaan income pada kuesioner tracer  study .  Ada  2.669  responden  yang
terdiri dari 1.510 orang perempuan dan 1.159 orang laki-laki.  Deskripsi  statistik  responden  setiap  fakultas dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan  Gambar  1.  Setiap fakultas  dinotasikan  dengan  kode  berupa  huruf  ab- jad. Gender dinotasikan sebagai 0 untuk perempuan dan 1 untuk laki-laki.
Pada  Tabel  1,  rata-rata  total income ,  nilai Q 1, median,  dan Q 3  responden  laki-laki  setiap  fakultas lebih  tinggi  dari  rata-rata  total income responden perempuan.  Keragaman  data  total income respon- den  laki-laki  juga  lebih  tinggi  daripada  responden perempuan, kecuali untuk responden FKM, FK, dan FKIP. Rata-rata total income yang tertinggi pada res- ponden FH, sedangkan yang terendah pada respon- den  FKIP.  Pada  semua  fakultas,  jumlah  responden perempuan lebih tinggi dari jumlah  responden laki- laki,  kecuali  untuk  FT,  Fasilkom,  dan  FH.  Perban- dingan  sebaran  data  meliputi Q 1,  median,  dan Q 3 dapat dilihat pada boxplot Gambar 1.
Pada Gambar 1, total income responden laki-laki lebih  beragam,  dengan  nilai  rata-rata  (mean), Q 1, median,  dan Q 3  yang  lebih  besar.  Jumlah  respon- den  laki-laki  yang  mempunyai  total income yang „ekstra  tinggi‟  lebih  banyak  dari  responden  perem- puan.  Selanjutnya,  rata-rata  total income berdasar- kan  gender  pada  responden  setiap  fakultas  diban- dingkan apakah selisihnya berbeda nyata atau tidak, dengan  menggunakan  uji  beda  rata-rata  pada  Per- samaan  (1).  Sedangkan  perbandingan  variansinya diuji    dengan  menggunakan  uji  rasio  variansi  pada Persamaan  (2).  Hasil  kedua  uji  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Hasil uji beda rata-rata menghasilkan bahwa ada perbedaan signifikan antara total income responden perempuan  dengan  responden  laki-laki  pada  res- ponden  6  fakultas,  yaitu:  FT,  FMIPA,  FP,  Fasilkom, FISIP, dan FH. Karena nilai Z hitung bertanda nega- tif,  maka  bermakna  bahwa  rata-rata  total income responden  laki-laki  pada  keenam  fakultas  tersebut lebih  besar  dari  rata-rata  total income responden perempuan.  Hasil  uji  rasio  variansi  menunjukkan bahwa pada keenam  fakultas tersebut  dan juga FE, responden laki-laki mempunyai variansi total income lebih besar dari responden perempuan (dinotasikan sebagai  Var  1  >  Var  0).  Secara  keseluruhan,  rata- rata  total income responden  laki-laki  berbeda  nyata (lebih  besar)  dari  rata-rata  total income responden perempuan, dengan keragaman juga lebih besar.
Selanjutnya, perbandingan rata-rata total income responden antar 2 fakultas dapat dilihat pada Tabel 3.  Karena  ada  10  fakultas,  maka  ada  45  perbandi- ngan  antara  2  fakultas,  yaitu  kombinasi  dari  10 dengan  2.  Rata-rata  total income pada  responden
dari  2  fakultas  dibandingkan  apakah  selisihnya  ber- beda nyata atau tidak, dengan menggunakan uji be- da  rata-rata pada Persamaan (1). Data  fakultas per- tama  sebagai  sampel  1  dan  fakultas  kedua  sebagai sampel 2. Sedangkan perbandingan variansinya diuji dengan menggunakan uji rasio variansi pada Persa- maan (2). Nilai mean dan standar deviasi (akar dari variansi)  dari  total income setiap  fakultas  diperoleh dari Tabel 1.
Tabel  3  merepresentasikan  bahwa  ada  suatu  fa- kultas yang respondennya mempunyai rata-rata total income yang berbeda nyata dari responden  fakultas yang  lain,  yaitu  bertanda  negatif  jika  rata-ratanya lebih kecil dan bernilai positif jika rata-ratanya lebih besar. Responden FT (kode C) mempunyai rata-rata total income yang  berbeda  nyata  (lebih  besar)  dari responden  FKM,  FMIPA,  FP,  FKIP,  Fasilkom,  FE, dan FISIP (kode A, D, E, F, G, H, dan I). Responden Fasilkom (kode G) mempunyai rata-rata total income yang  berbeda  nyata  (lebih  besar)  dari  responden FKM,  FMIPA,  FKIP,  dan  FISIP  (kode  A,  D,  F,  dan dan I). Responden FH (kode J) mempunyai rata-rata total income yang  berbeda  nyata  (lebih  besar)  dari responden FKM, FMIPA, FP, FKIP, dan FISIP (kode A, D, E, F, dan I).
Responden  FKIP  (kode  F)  mempunyai  rata-rata total income yang  berbeda  nyata  (lebih  kecil)  dari responden semua fakultas. Responden FMIPA (kode D)  mempunyai  rata-rata  total income yang  berbeda nyata (lebih kecil) dari responden FK, FT, FP, Fasil- kom, FE, dan FH (B, C, E, G, H, dan J). Sedangkan responden FISIP (kode I) mempunyai rata-rata total income yang  berbeda  nyata  (lebih  kecil)  dari  res- ponden  FT,  Fasilkom,  FE,  dan  FH  (kode  C,  G,  H, dan  J).  Secara  umum,  lulusan  fakultas  yang  mem- punyai  total income berbeda  nyata  lebih  besar  ada- lah FT, FH, dan selanjutnya Fasilkom.
Jika dilihat dari hasil uji rasio variansi pada hasil uji  beda  rata-rata  yang  menghasilkan  tolak  H 0 (ada perbedaan  signifikan  pada  rata-rata  total income ), maka  responden  FKM  (kode  A)  mempunyai  nilai total income yang  kurang  bervariasi  dibanding  res- ponden FT, FKIP, Fasilkom, dan  FH (kode C, F, G, dan  J).  Responden  FT  (kode  C)  mempunyai  nilai total income yang  kurang  bervariasi  dibanding  res- ponden  Fasilkom,  FE,  dan  FP  (kode  G,  H,  dan  E). Responden  FMIPA  (kode  D)  mempunyai  nilai  total income yang kurang bervariasi dibanding responden fakultas  lainnya,  kecuali  FKM  dan  Boxplot  (kecuali kode  A  dan  I).  Responden  FKIP  (kode  F)  mempu- nyai  nilai  total income yang  kurang  bervariasi  di- banding  responden  FK,  FT,  FP,  Fasilkom,  FE,  dan FH  (kode  B,  C,  E,  G,  H,  dan  J).  Responden  FISIP (kode  I)  mempunyai  nilai  total income yang  kurang
bervariasi dibanding responden FT, FKIP, Fasilkom, FE, dan FH (kode C, F, G, H, dan J).
Misalkan  total income dikategorikan  menjadi  4 kategori, yaitu: K1 (≤ 2 juta rupiah), K2 (interval (2 juta, 3 juta]), K3 (interval (3 juta, 5 juta]), dan K4 (> 5 juta rupiah).  Kategori-kategori total income dinya- takan  sebagai  variabel  kolom  dan  kategori  gender sebagai  variabel  baris.  Pada  data  gabungan  semua fakultas,  frekuensi  jumlah  responden  pada  setiap kategori  total income dihitung  menurut  gender,  se- hingga  didapat  nilai  pengamatan  pada  sel-sel  tabel kontingensi  seperti  pada  Gambar  2.  Tabel  konti- ngensi  menyatakan  hubungan  antara  kategori  total income dengan  gender  pada  seluruh  responden  se- tiap fakultas. Nilai frekuensi harapan pada tabel kon- tingensi  dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan (3).  Selanjutnya,  dilakukan  uji  kebebasan  ( indepen- dence  test )  dengan  statistik  uji chi-square pada  Per- samaan (4).
Paga  Gambar  2  yang  merupakan  hasil  luaran software Minitab ,  didapat  bahwa  responden  perem- puan  mempunyai  total income yang  paling  tinggi pada K1 dan K3; yaitu dengan frekuensi 482 dan 473 orang.  Sedangkan  responden  laki-laki  mempunyai total income yang paling tinggi pada K3 dan K4, yai- tu  dengan  frekuensi  391  dan  436  orang.  Keseluru- han responden mempunyai total income yang paling tinggi  pada  K3,  yaitu  sebanyak  864  orang.  Hasil  uji chi square  2 = 204,689 yang lebih besar dari  2 ta- bel  (yaitu  7,81),  atau  dengan p-value =  0  <  0,05 menyatakan  tolak  H 0 ,  yaitu  bahwa  ada  hubungan antara  kategori  total income dengan  gender  pada responden gabungan semua fakultas.
Uji chi  square juga  dilakukan  dengan  cara  yang sama pada hubungan antara gender dengan katego- ri total income untuk data responden setiap fakultas. Uji  ini  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  menyusun tabel kontingensi  menggunakan Persamaan (3), lalu menghitung  nilai  2 .  Hasil  uji  ini  juga  dapat  dilaku- kan  dengan bantuan software Minitab , sehingga  da- pat  direkapitulasi  pada  Tabel  4.    Pada  responden setiap fakultas, ada hubungan antara gender dengan kategori total income , kecuali pada responden FKM, FK, Fasilkom, dan FE.
Selanjutnya,  bidang  pekerjaan  responden  pada pertanyaan kuesioner tracer study (yaitu pertanyaan f11)  dibagi  menjadi  5,  yaitu  bekerja  pada  instansi pemerintah  termasuk  BUMN,  organisasi  non- profit/LSM,  swasta,  wiraswasta,  dan  lainnya.  Berda- sarkan  data  responden  gabungan  dari  semua  fakul- tas, maka didapat frekuensi (jumlah) responden pa- da kelima bidang pekerjaan tersebut, sehingga dapat dihitung  deskriptif  statistik  total income dari  respon-
den  setiap  bidang  pekerjaan.  Tabel  5  menyajikan rata-rata  total income dari  responden  pada  kelima bidang pekerjaan tersebut.
Frekuensi  bidang  pekerjaan  responden  yang paling tinggi adalah swasta, yaitu ada 1.494 respon- den atau 1494/2699 = 55,4%, dengan rata-rata total income Rp  4.657.344,-.  Sedangkan  frekuensi  bidang pekerjaan  responden  yang  tertinggi  kedua  adalah bekerja  pada  instansi  pemerintah  dan  BUMN,  yaitu ada  926  responden  atau  926/2669  =34,7%,  dengan rata-rata total income Rp 3.779.639,-. Rata-rata total income tertinggi  sebesar  Rp  7.299.502,-  yaitu  pada responden  yang  bekerja  sebagai  wiraswasta/peng- usaha. Deskripsi satistik pada Tabel 5 dapat disajikan dalam bentuk boxplot pada Gambar 3.
Gambar  3  menyajikan boxplot dari  sebaran  data total income pada masing-masing bidang pekerjaan. Responden yang bekerja sebagai wiraswasta ada 201 orang,  mempunyai income yang  paling  beragam, dengan  rentang  75%  responden  mempunyai  total income kurang  dari  Rp  7.750.000,-  (paling  tinggi  di- banding bidang pekerjan lain) dan sebagian respon- dennya mempunyai total income yang „ekstra tinggi‟. Pada  bidang  pekerjaan  swasta,  nilai Q 1  (dan  juga median)  paling  tinggi,  artinya  25%  dari  responden yang bekerja di swasta mempunyai total income ku- rang dari Rp 3.000.000,-.
Jika  kategori  total income dihubungkan  dengan bidang  pekerjaan,  maka  berdasarkan  uji  kebebasan seperti pada Langkah 8 (dengan Persamaan (3) dan Persamaan (4)) didapat bahwa ada hubungan anta- ra keduanya. Kategori-kategori total income dinyata- kan  sebagai  variabel  kolom  dan  bidang  pekerjaan sebagai variabel baris. Gambar 4 menampilkan hasil uji chi  square tersebut.  Jumlah  responden  yang mempunyai  kategori  total income K1  sebanyak  647 responden  (24%),  K2  sebanyak  466  responden (17%),  K3  sebanyak  864  responden  (paling  tinggi sebanyak  32%),  dan  K4  sebanyak  692  responden (26%).
Frekuensi  bidang  pekerjaan  responden  yang paling  tinggi  adalah  swasta,  dengan  kategori  total income yang  beragam  dari  K1  sampai  K4  dan  kate- gori tertinggi K3, yaitu 3 – 5 juta rupiah.  Sedangkan frekuensi bidang pekerjaan responden yang tertinggi kedua adalah bekerja pada instansi pemerintah dan BUMN),  dengan  kategori  total income yang  bera- gam.  Nilai chi  square hitung  adalah  113,285  yang lebih besar dari nilai chi square table , dengan p-value 0,00  kurang  dari  nilai  =  0,05,  sehingga  tolak  H 0 yang berarti ada  hubungan antara kategori total in- come dengan bidang pekerjaan.
Secara  umum,  responden  laki-laki  pada  setiap fakultas  maupun  pada  gabungan  semua  fakultas mempunyai  rata-rata  total income yang  lebih  tinggi dari  responden  perempuan.  Selain  itu  mayoritas responden laki-laki juga mempunyai keragaman (va- riansi)  total  income  yang  juga  lebih  tinggi  dari  res- ponden  perempuan,  kecuali  pada  responden  FKM, FK,  dan  FKIP.  Berdasarkan  uji  beda  mean  dan  uji rasio variansi, rata-rata dan variansi total income dari responden laki-laki dan responden perempuan pada 6  fakultas  berbeda  secara  signifikan,  dimana  rata- rata  dan  variansi  total income responden  laki-laki pada  keenam  fakultas  tersebut  lebih  tinggi  dari  res- ponden  perempuan.  Keenam  fakultas  tersebut  ada- lah: FT, FMIPA, FP, Fasilkom, FISIP, dan FH.
Pada  perbandingan  lulusan  dari  dua  fakultas  di- dapat  bahwa  responden  FH  mempunyai  rata-rata total income yang  berbeda  signifikan  paling  besar dibanding responden dari 5 fakultas lain, yaitu FKM, FMIPA, FP, FKIP, dan FISIP. Selanjutnya responden yang mempunyai rata-rata total income yang berbe- da signifikan lebih besar lainnya adalah FT, FH, dan Fasilkom.  Sebaliknya,  responden  FKIP  mempunyai rata-rata total income yang berbeda signifikan paling kecil dibanding responden semua fakultas.
Frekuensi  jumlah  reponden  tertinggi  antara  res- ponden laki-laki dan perempuan pada kategori total income juga  berbeda.  Pada  lulusan  setiap  fakultas dan  gabungan  responden  semua  fakultas,  ada  hu- bungan antara gender dengan kategori total income , kecuali  pada  lulusan  FKM,  FK,  Fasilkom,  dan  FE. Hasil uji chi square juga menyatakan bahwa ada hu- bungan antara kategori total income dengan bidang pekerjaan pada data lulusan gabungan semua fakul- tas.

## 4 KESIMPULAN
Deskripsi statistik dari data total income lulusan Unsri tahun 2018 menunjukkan bahwa rata-rata, nilai Q 1, median,  dan Q 3  responden  laki-laki  setiap  fakultas lebih  tinggi  dari  rata-rata  total income responden perempuan.  Keragaman  data  total income respon- den  laki-laki  juga  lebih  tinggi  daripada  responden perempuan, kecuali untuk responden FKM, FK, dan FKIP. Rata-rata total income yang tertinggi pada res- ponden FH, sedangkan yang terendah pada respon- den FKIP.
Hasil uji beda rata-rata menunjukkan ada perbe- daan  signifikan  antara  total income responden  pe- rempuan  dengan  responden  laki-laki  pada  respon- den FT, FMIPA, FP, Fasilkom, FISIP, dan FH.  Rata- rata  total income responden  laki-laki  pada  keenam fakultas  tersebut  lebih  besar  dari  rata-rata  total in-
come responden  perempuan,  dengan  keragaman juga  lebih  besar.  Lulusan  FT  mempunyai  total in- come yang berbeda nyata paling besar dari lulusan 7 fakultas yang lain, yaitu: FKM, FMIPA, FP, FKIP, Fa- silkom,  FE,  dan  FISIP.  Lulusan  selanjutnya  yang mempunyai  total income yang  berbeda  nyata  lebih besar adalah FH (dibanding 5 fakultas yang lain, yai- tu: FKM, FMIPA, FP, FKIP, dan FISIP) dan Fasilkom (dibanding 4 fakultas lain, yaitu: FKM, FMIPA, FKIP, dan  FISIP).  Sedangkan  lulusan  FKIP  mempunyai rata-rata  total income yang  berbeda  nyata  paling kecil  dari  lulusan  semua  fakultas.  Data  total income yang bervariasi paling kecil adalah pada FMIPA, lalu FISIP, FKM, dan FKIP.
Pada lulusan setiap fakultas, ada hubungan anta- ra gender dengan kategori total income , kecuali pa- da lulusan FKM, FK, Fasilkom, dan FE. Hasil uji chi square juga menyatakan bahwa ada hubungan anta- ra  kategori  total income dengan  gender  dan  juga bidang  pekerjaan  pada  data  lulusan  gabungan  se- mua  fakultas.  Mayoritas  lulusan  berkerja  pada  bi- dang swasta.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  CDC  Un- iversitas  Sriwijaya  yang  telah  membantu  memberi- kan  data tracer  study tahun  2020,  terutama  kepada Bapak Dr. Deris Setiawan dan mbak Santi Marcelina Napitupulu.

## REFERENSI ______________________________
[1] CDC Unsri, “Tracer study Universitas Sriwijaya tahun 2016 (Lulusan Tahun 2014),” Inderalaya, 2016. [On- line].
[2] CDC Unsri, “Tracer study Universitas Sriwijaya tahun 2017 (Lulusan Tahun 2015),” Inderalaya, 2017. [On- line].
[3] CDC Unsri, “Tracer study Universitas Sriwijaya tahun 2018 (Lulusan Tahun 2016),” Inderalaya, 2018. [On- line].
[4] CDC Unsri, “Tracer study Universitas Sriwijaya tahun 2019 (Lulusan Tahun 2017),” Inderalaya, 2019. [On- line].
[5] CDC Unsri, “Tracer study Universitas Sriwijaya tahun 2020 (Lulusan Tahun 2018).,” Inderalaya, 2020. [On- line].
[6] B. P. Syahputra and I. S. Tanjung, “Membangun Siner- gi Pusat Karir dan Program Studi Melalui Program Tracer Study dan Pengembangan Karir Lulusan,” in Proceeding Indonesia Career Center Network Summit IV , 2019, pp. 237–239.
[7] E. C. Nugroho and I. Nugroho, “Sistem Pusat Karir Dan Tracer Study Perguruan Tinggi,” Indones. J. Netw. Secur. , vol. 7, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[8] P. Yasmin, “Survei: Paling Besar Lulusan ITB Dapat Penghasilan Rp 360 Juta per Bulan,” detikEdu , 2021. https://www.detik.com/edu/perguruan-tinggi/d- 5524676/survei-paling-besar-lulusan-itb-dapat- penghasilan-rp-360-juta-per-bulan (accessed Apr. 27, 2022).
[9] B. Hariadi and M. Al Hafidz, “Menggali Data Keterse- rapan Lulusan Menggunakan Aplikasi Tracer Study Online Stikom Surabaya (TRUST),” in Indonesia Career Center Network (ICCN) Summit 3 , 2018, pp. 21–29.
[10] I. G. Andirasdini, I. G. Adrianto, and B. S. Budi, “Klas- terisasi Program Studi Berdasarkan Kompetensi Alum- ni [Studi Kasus : Alumni ITB Angkatan 2008-2011],” in Indonesia Career Center Network Summit 3 , 2018, pp.
90–98.
[11] A. Sunarso and B. Harits, “Tracing Study Relevansi Kompetensi Output dengan Tuntutan Kerja dan Kebu- tuhan Pasar Kerja,” Edukasi , vol. 14, no. 2, pp. 136– 144, 2020.
[12] Wahyuddin and Nasharuddin, “Profil Mutu dan Rele- vansi Lulusan Universitas Muhammadiyah Makassar,” in Proceeding Indonesia Career Center Network Summit IV , 2019, pp. 221–227.
[13] I. G. Andirasdini, A. D. Adrianto, and B. S. Budi, “Kri- teria Dominan Pengetahuan dan Keterampilan yang dimiliki Alumni yang bekerja di Perusahaan,” in Indo- nesia Career Center Network (ICCN) Summit 4 , 2019.
[14] B. S. Budi, A. D. Adrianto, N. F. Saydah, and N. F. M. Isti, “Tracer Study ITB 2016 Angkatan 2009,” Bandung, 2017.
[15] A. D. Adrianto, A. N. Alifah, and B. S. Budi, “Profil Alumni ITB yang Berwirausaha (Studi Kasus Alumni ITB Lulusan Tahun 2013,” in Indonesia Career Center Network (ICCN) Summit 2. , 2017, pp. 166–171.
[16] A. H. Purwantini, N. L. Yuliani, and Muhdiyanto, “Ana- lisis Tracer Study Program Studi S1 Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Mage- lang,” J. Anal. Bisnis Ekon. , vol. 16, no. 1, pp. 74–82, 2018.
[17] A. Amran, Irmeilyana, and Ngudiantoro, “Hubungan antara IPK dengan kesesuaian tingkat pendidikan dan bidang studi pada pekerjaan alumni,” JPS , vol. 23, no. 2, pp. 67–77, 2021.
[18] E. S. Kresnawati, Irmeilyana, A. Amran, and D. M. Saputra, “Profil alumni FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya ditinjau dari variabel dan persepsi pada pe- kerjaan,” Aksioma , vol. 12, no. 2, pp. 213–224, 2021.
[19] Irmeilyana, A. Amran, E. S. Kresnawati, and D. M. Saputra, “Eksplorasi Data Persepsi Alumni pada Ting- kat Item-Item Kompetensi dari Hasil Tracer Study Unsri Tahun 2020,” Infomedia , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30811/jim.v4i2.1534.
[20] M. Adilah, Irmeilyana, and A. Amran, “Hubungan per- sepsi alumni terhadap kompetensi yang dikuasai den- gan kompetensi yang dibutuhkan dunia kerja,” Ma- thematics & Statistics Expo 2021, Universitas Bengkulu, 2021.
[21] E. S. Kresnawati, Irmeilyana, and A. Amran, “Inde- pendence Test and Plots in Correspondence Analysis to Explore Tracer Study Data,” Int. J. Appl. Sci. Smart Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 241–256, 2021.
[22] A. Amran, Irmeilyana, A. Desiani, and R. P. Oktarian, “Relationship Between GPA, Length of Study, and Competency with the Length of Time to Get a Job,” in Proceeding of 3rd Forum in Research, Science, and
Technology (FIRST 2019) , 2020, pp. 20–28, doi: https://doi.org/10.2991/assehr.k.200407.005 How to use a DOI?
[23] Susilawati, Sudrajat, Y. Nugraheni, A. A. Rachmat, and H. N. Chamidy, “Peran Penting Tracer Study sebagai Salah Satu Penilaian dalam Peningkatan Klasterisasi Politeknik Negeri Bandung,” in Proceeding Indonesia Career Center Network Summit IV , 2019, pp. 201–205. _ ________________________________________________

## LAMPIRAN
Tabel 1. Deskripsi statistik total income responden setiap fakultas (A sampai J) Fakultas/Gender n Mean StDev Q 1 Median Q 3 A (FKM) 114 4342167 3593215 2500000 4000000 5000000 0 99 4225323 3713985 2500000 3650000 5000000 1 15 5113333 2631028 2950000 5000000 6500000 B (FK) 51 5268392 5438376 3000000 4491000 6000000 0 42 5248524 5869648 3000000 4379000 5700000 1 9 5361111 2875302 3250000 6000000 6875000 C (FT) 536 5933014 3943259 3505000 5000000 7000000 0 171 4860417 2693919 3000000 4500000 6000000 1 365 6435518 4320998 4000000 5800000 8000000 D (FMIPA) 253 3849400 2551904 2125000 3500000 5000000 0 187 3495739 2392115 2000000 3000000 4300000 1 66 4851439 2737454 3097500 4000000 6000000 E (FP) 313 4448217 4875907 2000000 3700000 5000000 0 171 3348988 2313179 1600000 3000000 4000000 1 142 5771937 6551791 3200000 4000000 6000000 F (FKIP) 534 2619710 3689473 1000000 2000000 3000000 0 381 2469161 3802133 1000000 1800000 3000000 1 153 2994608 3375421 1500000 2500000 3450000 G (Fasilkom) 208 5188240 5235064 3000000 4000000 6000000 0 93 4421505 3056074 2850000 4000000 5225000 1 115 5808296 6431072 3000000 4500000 6700000 H (FE) 279 4978681 4881173 3000000 4000000 5500000 0 172 4637750 4293634 3000000 4000000 5000000 1 107 5526720 5679342 3000000 4000000 6000000 I (FISIP) 193 4039066 2724875 2350000 3500000 5000000 0 107 3393792 2205832 2000000 3000000 4500000 1 86 4841907 3086672 3075000 4000000 5775000 J (FH) 188 6259441 9188036 3000000 4000000 6225000 0 87 4397701 4077561 2900000 4000000 4700000 1 101 7863119 11745366 3300000 5000000 7050000 A sampai J 2669  4546057  4781143  2200000  3700000  5400000 0 1510  3703070  3514537  1895500  3000000  4500000 1 1159  5644341  5868338  3000000  4500000  6500000
Tabel 2. Rekapitulasi hasil uji beda rata-rata dan uji rasio variansi total income berdasarkan gender
Kode/Fakultas  Nilai Z Hitung  Hasil Uji Z Nilai F Hitung Hasil Uji F A/FKM -1,15 Terima H 0 0,50 Var 0 > Var 1 B/FK -0,09 Terima H 0 0,24 Var 0 > Var 1 C/FT -5,15 Tolak H 0 2,57*) Var 1 > Var 0 D/FMIPA -3,57 Tolak H 0 1,31*) Var 1 > Var 0 E/FP -4,20 Tolak H 0 8,02*) Var 1 > Var 0 F/FKIP -1,57 Terima H 0 0,79 Var 0 > Var 1 G/Fasilkom -2,04 Tolak H 0 4,43*) Var 1 > Var 0 H/FE -1,39 Terima H 0 1,75*) Var 1 > Var 0 I/FISIP -3,66 Tolak H 0 1,96*) Var 1 > Var 0 J/FH -2,78 Tolak H 0 8,30*) Var 1 > Var 0 Semua Fakultas -9,97 Tolak H 0 2,79*) Var 1 > Var 0
Keterangan: Sampel 1 adalah responden perempuan (“0”) dan sampel 2 adalah responden laki-laki (“1”). Nilai Z tabel untuk  /2 =5% adalah 1,645. Nilai F hitung bertanda *) bermakna bahwa s 2 2 > s 1 2 .
Var 0 > Var 1 bermakna bahwa variansi total income responden perempuan lebih besar dari variansi total income res- ponden laki-laki.
Tabel 3. Rekapitulasi hasil uji beda rata-rata dan uji rasio variansi total income responden antar dua fakultas
Dua Fakultas Nilai Z Hitung  Hasil Uji Z Nilai F Hitung Hasil Uji F A/FKM – B/FK - 1,11 Terima H 0 0,44 Var B > Var A A/FKM – C/FT - 4,22 Tolak H 0 0,83 Var C > Var A A/FKM – D/FMIPA 1,32 Terima H 0 1,98 Var A > Var D A/FKM – E/FP - 0,24 Terima H 0 0,54 Var E > Var A A/FKM – F/FKIP 4,62 *Tolak H 0 0,95 Var F > Var A A/FKM – G/Fasilkom -1,71 Tolak H 0 0,47 Var G > Var A A/FKM – H/FE -1,43 Terima H 0 0,54 Var H > Var A A/FKM – I/FISIP 0,78 Terima H 0 1,74 Var A > Var I A/FKM – J/FH - 2,56 Tolak H 0 0,15 Var J > Var A B/FK - C/FT - 0,85 Terima H 0 1,90 Var B > Var C B/FK - D/FMIPA 1,82 *Tolak H 0 4,54 Var B > Var D B/FK - E/FP 1,01 Terima H 0 1,24 Var B > Var F B/FK - F/FKIP 3,40 *Tolak H 0 2,17 Var B > Var F B/FK - G/Fasilkom 0,10 Terima H 0 1,08 Var B > Var G B/FK - H/FE 0,36 Terima H 0 1,24 Var B > Var H B/FK - I/FISIP 1,56 Terima H 0 3,98 Var B > Var I B/FK - J/FH -0,98 Terima H 0 0,35 Var J > Var B C/FT – D/FMIPA 8,90 *Tolak H 0 2,39 Var C > Var D C/FT – E/FP 4,58 *Tolak H 0 0,65 Var E > Var C C/FT – F/FKIP 14,19 *Tolak H 0 1,14 Var C > Var F C/FT – G/Fasilkom 1,86 *Tolak H 0 0,57 Var G > Var C C/FT – H/FE 2,82 *Tolak H 0 0,65 Var H > Var C C/FT – I/FISIP 7,29 *Tolak H 0 2,09 Var C > Var I C/FT – J/FH - 0,47 Terima H 0 0,18 Var J > Var C D/FMIPA – E/FP -1,88 Tolak H 0 0,27 Var E > Var D D/FMIPA – F/FKIP 5,43 *Tolak H 0 0,48 Var F > Var D
D/FMIPA – G/Fasilkom - 3,37 Tolak H 0 0,24 Var G > Var D D/FMIPA – H/FE - 3,39 Tolak H 0 0,27 Var H > Var D D/FMIPA – I/FISIP - 0,75 Terima H 0 0,88 Var I > Var D D/FMIPA – J/FH - 3,50 Tolak H 0 0,08 Var J > Var D E/FP - F/FKIP 5,74 *Tolak H 0 1,75 Var E > Var F E/FP - G/Fasilkom - 1,62 Terima H 0 0,87 Var G > Var E E/FP - H/FE - 1,32 Terima H 0 1,00 Var E = Var H E/FP - I/FISIP 1,21 Terima H 0 3,20 Var E > Var I E/FP - J/FH - 2,50 Tolak H 0 0,28 Var J > Var E F/FKIP - G/Fasilkom - 6,48 Tolak H 0 0,50 Var G > Var F F/FKIP - H/FE - 7,08 Tolak H 0 0,57 Var H > Var F F/FKIP - I/FISIP - 5,61 Tolak H 0 1,83 Var F > Var I F/FKIP - J/FH -  5,28 Tolak H 0 0,16 Var J > Var F G/Fasilkom – H/FE 0,45 Terima H 0 1,15 Var G > Var H G/Fasilkom – I/FISIP 2,79 *Tolak H 0 3,69 Var G > Var I G/Fasilkom – J/FH - 1,41 Terima H 0 0,32 Var J > Var G H/FE - I/FISIP 2,67 *Tolak H 0 3,21 Var H > Var I H/FE – J/FH - 1,75 Terima H 0 0,28 Var J > Var H I/FISIP – J/FH - 3,18 Tolak H 0 0,09 Var J > Var I
Keterangan: Hasil uji Z hitung bertanda *) bermakna bahwa 𝑥 1 > 𝑥 2
Tanda – pada kolom dua fakultas menotasikan perbandingan fakultas pertama dengan fakultas kedua. Var B > Var A bermakna bahwa variansi total income responden Fakultas B lebih besar dari variansi total income responden Fakultas A. Analog untuk hasil uji F yang lain.
Tabel 4. Hasil uji kebebasan pada hubungan antara gender dengan total income
Kode/Fakultas  Nilai  2 Hitung p-value Hasil Uji  2 Keterangan A/FKM 6,827 0,078 Terima H 0 Tidak ada hubungan B/FK 3,106 0,376 Terima H 0 Tidak ada hubungan C/FT 21,195 0,000 Tolak H 0 Ada hubungan D/FMIPA 21,981 0,000 Tolak H 0 Ada hubungan E/FP 33,422 0,000 Tolak H 0 Ada hubungan F/FKIP 16,198 0,001 Tolak H 0 Ada hubungan G/Fasilkom 3,941 0,268 Terima H 0 Tidak ada hubungan H/FE 2,876 0,411 Terima H 0 Tidak ada hubungan I/FISIP 15,502 0,001 Tolak H 0 Ada hubungan J/FH 15,779 0,001 Tolak H 0 Ada hubungan Semua Fakultas 204,7 0,000 Tolak H 0 Ada hubungan Tabel 5. Deskripsi statistik total income pada kelima bidang pekerjaan Bidang Pekerjaan n Mean StDev Q 1 Median Q 3 Instansi/BUMN 926 3779639 2991460 1500000 3000000 5000000 Organisasi/LSM 19 3763685 2776919 2300000 3000000 4200000 Swasta 1494 4657344 3873921 3000000 4000000 5715000 Wiraswasta 201 7299502 11243583 2000000 4000000 7750000 Lainnya 29 4713793 9971369 1200000 2000000 4000000
(a) Boxplot responden FKM (b) Boxplot responden FK (c ) Boxplot responden FT (d) Boxplot responden FMIPA (e ) Boxplot responden FP (f) Boxplot responden FKIP (g) Boxplot responden Fasilkom (h) Boxplot responden FE (i) Boxplot responden FISIP (j) Boxplot responden FH (k) Boxplot responden semua fakultas (A sampai J) Gambar 1. Boxplot total income responden A sampai J
Chi-Square Test for Association: Gender; K-TotInc Rows: Gender   Columns: K-TotInc
K1 K2 K3 K4 All 0 482 299 473 256 1510 366,0 263,6 488,8 391,5 1 165 167 391 436 1159 281,0 202,4 375,2 300,5 All 647 466 864 692 2669 Chi-Square Test Chi-Square DF P-Value Pearson 204,689 3 0,000 Likelihood Ratio 208,988 3 0,000 Gambar 2. Hasil uji chi square pada hubungan gender dengan total income
Gambar 3. Boxplot total income responden berdasarkan bidang pekerjaan
Chi-Square Test for Association: FieldWork; K-TotInc Rows: FieldWork   Columns: K-TotInc
K1 K2 K3 K4 All Instansi 312 157 254 203 926 pemerintah/BUMN  224,47  161,68  299,76  240,09 Organisasi non- 4 7 6 2 19 profit/LSM 4,61 3,32 6,15 4,93 Swasta 260 266 547 421  1494 362,16  260,85  483,63  387,35 Wirawasta 56 33 49 63 201 48,72  35,09 65,07 52,11 Lainnya 15 3 8 3 29 7,03 5,06 9,39 7,52 All 647 466 864 692  2669 Cell Contents      Count      Expected count Chi-Square Test Chi-Square DF  P-Value Pearson 113,285 12  0,000 Likelihood Ratio 111,431 12  0,000 3 cell(s) with expected counts less than 5.
Gambar 4. Hasil uji chi square pada hubungan bidang pekerjaan dengan total income