Copyright© 2022: Author
Accepted: 2023-03-06

## REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MEMPREDIKSI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI AKHIR PESERTA DIDIK SMK SEPULUH NOPEMBER SIDOARJO DALAM EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN PASCA PANDEMI
Yasmin Findiariska 1 , Alfisyahrina Hapsery 2*
1,2 Program Studi Statistika Universitas PGRI Adi Buana Surabaya Jl. Dukuh Menanggal XII-4, Surabaya, 60234, Jawa Timur, Indonesia
e-mail corresponding author : alfisyahrina@unipasby.ac.id
Abstrak: Pendidikan  adalah  kesadaran  untuk  menciptakan  lingkungan  dan  proses  belajar  yang memungkinkan  peserta  didik  secara  aktif  mengembangkan  potensi    kekuatan  mental,  pengendalian  diri, kecerdasan,  kepribadian  luhur,  dan  kemampuan  yang  diperlukan  bagi  dirinya  dan  masyarakat,  yang merupakan  upaya  yang  terarah  dan  terencana.  Kualitas  pendidikan  merupakan  faktor  terpenting  dalam upaya  pengembangan  manusia,  pertumbuhan  karakter  serta  peningkatan  kompetensi.  Penilaian  peserta didik  menjadi  kegiatan  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kondisi  kepribadian  serta  tingkah  laku  dalam sosial maupun spiritual. Oleh karena itu diperlukan sebuah pemodelan statistika untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi nilai peserta didik. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan regresi  logistik  ordinal.  Ordinal  atau  ranking  merupakan  satu  jenis  skala  data  yang  memiliki  ciri  khas kategorik dimana ada yang lebih baik atau buruk dan tinggi atau rendah. Regresi logistik ordinal merupakan metode statistika untuk menganalisis variabel respon yang mempunyai dua kategorik atau lebih dan skala pengukuran bersifat tingkatan. Penelitian ini menunjukkan faktor yang mempengaruhi nilai akhir peserta didik  SMK  Sepuluh  Nopember  Sidoarjo  meliputi  8  variabel  yaitu  jenis  kelamin  (perempuan),  asal SMP/MTs  (swasta),  bahasa  sehari-hari  (bahasa  Jawa),  pekerjaan  ayah  (tidak  bekerja),  usia  ibu  (36-46 tahun),  jumlah  siswa  (>  35  siswa),  tidak  adanya  partisipasi  orang  tua,  dan  kualifikasi  kejuruan  (non kesehatan).
Kata Kunci: Pendidikan, Nilai Akhir, Peserta Didik, Regresi Logistik Ordinal.
Abstract: Education is the awareness to create an environment and learning process that enables students to  actively  develop  the  potential  for  mental  strength,  self-control,  intelligence,  noble  personality,  and abilities needed for themselves and society, which is a directed and planned effort. The quality of education is the most important factor in human development efforts, character growth and competency improvement. Student assessment is an activity that aims to determine the condition of personality and social and spiritual behavior.  Therefore  we  need  a  statistical  modeling  to  analyze  the factors  that  influence  student  scores. Data analysis used in  this study uses Ordinal Logistic Regression. Ordinal or  ranking  is a type of  data scale that has categorical characteristics where something is better or worse and higher or lower. Ordinal logistic regression is a statistical method for analyzing response variables that have two or more categories and  the  measurement  scale  is  level.  This  study  shows  that  the  factors  that  influence  the final  grades  of students  at  SMK  Sepuluh  Nopember  Sidoarjo  include  8  variables,  namely  gender  (female),  origin  of SMP/MTs (private), everyday language (Javanese), father's occupation (not  working), mother's age (36- 46  years),  number  of  students  (>  35  students),  no  parental  participation,  and  vocational  (non-health) qualifications.
Keywords : Education, Final Grades, Students, Ordinal Logistic Regression.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  secara  sadar  untuk  meningkatkan  potensi  diri  peserta didik agar memiliki kecerdasan untuk mencapai kedewasaanya melalui upaya pelatihan. Peserta didik merupakan
Findiariska& Hapsery | Regresi Logistik Ordinal Untuk Memprediksi Faktor ...
komponen manusiawi yang menempati posisi sentral dalam proses belajar mengajar yang tidak bisa ditinggalkan. Menurut  Undang-Undang  No.  20  Tahun  2003,  peserta  didik  adalah  anggota  masyarakat  yang  berusaha mengembangkan potensi diri melalui proses pembelajaran yang tersedia pada jalur, jenjang, dan jenis pendidikan tertentu [1]. Mutu pendidikan pada skala nasional bergantung pada akreditasi sekolah yang tertulis pada UU No. 20  Tahun  2003  berisi  Sikdiknas  Pasal  60  mengenai  Akreditasi  Sekolah,  untuk  membenahi  kinerja  pendidikan. Analisa  yang  dilakukan  dalam  kegiatan  akreditasi  meliputi  kualitas  kondisi  sumber  daya  manusia  yang  dapat dilihat melalui hasil rata-rata nilai akhir.
Nilai  Akhir  berupa  angka  yang  melambangkan  tingkat  keberhasilan  peserta  didik  yang  telah  selesai mengikuti program pendidikan di jenjang pendidikan tertentu, pada jangka  waktu yang telah ditentukan. Dalam proses  pembelajaran,  peserta  didik  merupakan  objek  orientasi  keberhasilan  pelaksanaan  sistem  dan  kualitas pendidikan [2]. Dapat dilihat melalui luar individu seperti metode mengajar dan pemanfaatan waktu yang dapat disimpulkan dalam satu pengertian efektivitas pembelajaran.
Efektivitas  pembelajaran  menjadi  tolak  ukur  keberhasilan  metode  yang  digunakan  dalam  proses pembelajaran.  Pada  tahun  2019  pandemi  COVID-19  telah  mempengaruhi  seluruh  aspek  kehidupan  manusia, termasuk  dalam  aspek  pendidikan.  Efektivitas  adalah  menunjukkan  taraf  ketercapaian  suatu  tujuan.  Efektivitas dapat dinyatakan dalam bentuk  kuantitatif, yaitu merupakan perbandingan antara  kondisi  nyata dengan  kondisi ideal.  Kebijakan  yang  diberikan  pada  masa  pandemi  menuntut  pelajar  agar  beradaptasi  dengan  sistem pembelajaran daring dengan menggunakan berbagai macam bantuan teknologi yang menyebabkan berkurangnya interaksi  secara  langsung  antar  manusia  [3].  Dalam  proses  belajar  mengajar  yang  diemban  oleh  peserta  didik memiliki gambaran hasil yang bisa dilihat melalui nilai akhir . Permasalahan yang diteliti sebelumnya merupakan analisis  faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan  motorik  120  siswa  dengan  hasil  ketepatan  klasifikasi menggunakan metode regresi logistik ordinal sebesar 95,83% [4]. Tak hanya itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  nilai  raport  peserta  didik  yang  signifikan  dari  20  variabel independen  adalah  jenis  kelamin  dan  pendidikan  ibu  [5].  Berdasarkan  uraian  latar  belakang  maka  peneliti melakukan penelitian terhadap faktor yang diduga mempengaruhi nilai akhir dengan menggunakan regresi logistik ordinal.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Sumber  data  primer  didapatkan dengan  menggunakan  survei  langsung  kepada  peserta  didik  kelas  XII.  Metode  pengambilan  data  dengan melakukan pengumpulan data secara langsung melalui angket penelitian pada variabel yang diduga berpengaruh terhadap hasil nilai akhir peserta didik.

## 2.2 Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini menggunakan satu variabel dependent (Y) dan dua puluh variabel independent (X). Penetapan variabel menggunakan pertimbangan hasil penelitian sebelumnya dan variabel  lainnya  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  hasil  nilai  akhir  peserta  didik  SMK  Sepuluh  Nopember Sidoarjo.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Skala Data Nilai Akhir Tahun Pelajaran 2021/2022 0=Cukup Kompeten 1=kompeten
2=Sangat Kompeten
Ordinal Jenis Kelamin 0=Laki-laki 1=Perempuan Nominal Asal SMP/MTS 0=Negeri 1=Swasta Nominal Bahasa Sehari-hari 0=BI 1=BJ Nominal
Variabel Keterangan Skala Data Usia Ayah 0= >46 tahun 1=46-36 tahun 2= < 36 tahun Ordinal Pekerjaan Ayah 0= Swasta 1= Wiraswasta 2= Profesi 3= Tidak kerja Nominal Usia Ibu 0= > 46 tahun 1= 46-36 tahun 2= < 36 tahun
Ordinal Pekerjaan Ibu 0= Swasta 1= Wiraswasta 2= Profesi 3= Ibu rumah tangga
Nominal Jumlah Siswa 0=30-32 siswa 1=>32 siswa Nominal Partisipasi Orangtua 0= Tidak 1= ya Nominal Efektivitas pembelajaran 1= Sangat Tidak Setuju 2= Tidak Setuju 3=Cukup Setuju 4=Setuju 5=Sangat Setuju Nominal Kualifikasi Kejuruan 0= Kesehatan 1=Non Kesehatan Nominal

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel kontigensi merupakan salah satu metode analisis yang implementasinya berbentuk  tabel dari data yang  diamati.  Tabel  kontingensi  digunakan  untuk  mengetahui  kecukupan  data  pada  regresi  logistik  dengan variabel  kategori.  Tabel  kontingensi  ini  dilakukan  pada  variabel  nilai  akhir  dengan  masing-masing  variabel independennya.  Kategori  nilai  akhir  yang  pertama  yaitu  baik  dengan  nilai  <  90  dan  kategori  selanjutnya  yaitu sangat baik dengan nilai ≥ 90. Tabel kontingensi secara keseluruhan menunjukkan bahwa tidak lebih dari 20% frekuensi harapan dari sel yang ada pada tabel kurang dari 5 dan tidak boleh ada satupun dari sel yang memiliki frekuensi  harapan  kurang  dari  1.  Berikut  merupakan  hasil  karakteristik  berdasarkan  variabel  yang  digunakan secara signifikan:
1(a) 1(b) 0 20 40 60 80 La ki - La ki P e re mp u an La ki - La ki P e re mp u an La ki - La ki P e re mp u an La ki - La ki P e re mp u an Bahasa Indonesia Bahasa Jawa Bahasa Indonesia
Bahasa Jawa
Negeri
Swasta 0 50 100 150 200 <36 > 46 Tahun 46-36 Tahun
1(c)
1(d)
Gambar 1(a) Diagram Batang Kategori Jenis Kelamin Berdasarkan Penggunaan Bahasa, 1(b) Kategori Usia Ibu, 1(c) Kategori Jenis Kelamin dengan Kualifikasi Kejuruan, 1(d) Kategori Pekerjaan Ayah.
Pada Gambar 1(a) menunjukkan bahwa karakteristik peserta didik dengan jenis kelamin perempuan paling banyak yang menggunakan Bahasa Indonesia pada kegiatan sehari-hari dan berasal dari SMP/Mts Negeri. Pada penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa kalaupun mereka memilih sekolah swasta, mereka juga akan memilih sekolah swasta yang dianggap berkualitas  [6] [7] [8]. Penelitian sebelumnya terkait regresi logistik ordinal yakni [9] [10].
Pada Gambar 1(b)  usia ibu peserta didik paling banyak berada pada rentang 36 sampai 46 tahun dimana usia  ideal  seorang  perempuan  mempengaruhi  kualitas  pola  asuh.  Terhambatnya  masa  perkembangan  anak dipengaruhi  oleh  tidak  terpenuhinya  kebutuhan  dasar  oleh  ibu  dengan  usia  dini  secara  maksimal.  Pemerintah meluncurkan aplikasi dan program bimbingan perkawinan untuk menjadi dasar dan pedoman bagi calon orangtua di seluruh wilayah Indonesia.
Pada Gambar 1(c) menunjukkan kategori jenis kelamin perempuan paling banyak mengambil kualifikasi kejuruan  kesehatan  dimana  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  minat  peserta  didik  yang  berjenis  kelamin perempuan  tertarik  untuk  mempelajari  ilmu  kesehatan  dan  mengembangkan  keterampilan  pada  masa  pasca pandemi.
Pada Gambar 1(d) disimpulkan bahwa pengaruh upah berdasarkan kategori pekerjaan memiliki hubungan yang positif terhadap peserta didik tingkat pekerjaan kategori swasta memiliki nilai yang tinggi dari pada kategori yang  lain.  Berikut  merupakan  tabel  kontingensi  hasil  nilai  akhir  peserta  didik  dengan  kualifikasi  kejuruan berdasarkan hasil output .
Tabel 2. Tabel Kontingensi Nilai Akhir Peserta Didik dengan Kualifikasi Kejuruan
Kategori Nilai Kualifikasi Kejuruan Total Kesehatan Non Kesehatan Nilai A 41,98% 19,85% 61,83% Nilai B 35,11% 3,05% 38,16% Total 77,09% 22,9% 100%
Tabel 2 menunjukkan pengaruh terhadap kategori nilai yang dicapai peserta didik. Jurusan mempengaruhi nilai hasil belajar siswa serta semangat belajar dalam proses pembelajaran [11]. Secara deskriptif atas olahan data tersebut menggambarkan bahwa peserta didik dengan kejuruan kesehatan lebih banyak mendapatkan nilai yang lebih baik dibandingkan kejuruan non kesehatan. Tabel kontingensi menunjukkan bahwa  data telah cukup untuk dilakukan  pengujian  dependensi  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel  dependen  dengan  variabel independen.
Uji Chi-Square merupakan uji komparatif non parametris yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar variabel dependen dengan variabel independen berskala nominal dan ordinal. Berikut adalah tabel hasil uji Chi-Square.
0 50 100 150 200 Kesehatan Non
Kesehatan Kesehatan Non
Kesehatan Laki - Laki Perempuan 0 50 100 150 Profesi Swasta Tidak
Bekerja Wiraswasta
Tabel 3. Uji Chi-Square Variabel df X-square p-value Keputusan X1 Jenis Kelamin 1 3,378 0,066 Adanya Hubungan X2 Asal SMP/MTs 1 9,366 0,002 Adanya Hubungan X3 Bahasa Sehari-hari 1 2,923 0,087 Adanya Hubungan X4 Usia Ayah 2 0,215 0,897 Tidak Adanya Hubungan X5 Pekerjaan Ayah 3 5,898 0,116 Adanya Hubungan X6 Usia Ibu 2 9,470 0,008 Adanya Hubungan X7 Pekerjaan Ibu 3 4,526 0,209 Tidak Adanya Hubungan X8 Jumlah Peserta Didik 1 6,405 0,011 Adanya Hubungan X9 Adanya Partisipasi Orangtua 1 4,204 0,040 Adanya Hubungan X10 Efektivitas Pembelajaran 2 0,812 0,666 Tidak Adanya Hubungan X11 Kualifikasi Kejuruan 1 18,996 1,31e-05 Adanya Hubungan
Berdasarkan  hasil  uji  Chi-Square  dapat  dilihat  bahwa  variabel  independen  yang  memiliki  hubungan dengan variabel dependen berjumlah 9 variabel yang signifikan yaitu jenis kelamin, asal SMP/MTs, bahasa sehari- hari, usia ibu, pendapatan orangtua, jumlah siswa, partisipasi orangtua, dan kualifikasi kejuruan. Variabel yang memiliki hubungan akan dilakukan uji univariat untuk membuktikan adanya signifikansi parameter secara parsial.
Uji  univariat  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  keputusan  model  dengan  menggunakan  variabel independen secara invidu dengan variabel dependennya, berikut adalah hasil uji univariat pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Univariat Parameter Estimate Standard error Z-Value P-Value Keputusan 𝛽 0 0,1942 0,3609 0,5380 0,5906 Signifikan 𝛽11 -0,7725 0,3861 -2,001 0,0454 𝛽 0 -0,9008 0,1899 -4,744 0,0000 Signifikan 𝛽 21 0,8220 0,2600 3,1610 0,0015 𝛽 0 -0,7037 0,1783 -3,946 0,0001 Signifikan 𝛽 31 0,4693 0,2561 1,8320 0,0669 𝛽 0 -0,4680 0,1620 -2,8900 0,0039 Tidak Signifikan 𝛽 41 -0,0661 0,2700 -0,2450 0,8066 𝛽 42 0,2448 0,6901 0,3550 0,7227 𝛽 0 -0,5443 0,1834 -2,9680 0,0030 Signifikan 𝛽 51 -0,1308 0,2958 -0,4420 0,6583 𝛽 52 0,0335 0,4598 0,0730 0,9420 𝛽 53 0,9190 0,4325 2,1250 0,0336 𝛽 0 -0,7922 0,2460 -3,2200 0,0013 Signifikan 𝛽 61 0,5718 0,2919 1,9590 0,0501 𝛽 62 -0,9995 0,6704 -1,4910 0,1360 𝛽 0 -0,3302 0,2734 -1,2080 0,2270 Tidak Signifikan 𝛽 71 0,6179 0,5188 1,1910 0,2340 𝛽 72 0,3302 1,4404 0,2290 0,8190 𝛽 73 -0,2984 0,3141 -0,9500 0,3420 𝛽 0 -0,9445 0,2227 -4,2410 0,0000 Signifikan 𝛽 81 0,7213 0,2731 2,6410 0,0083 𝛽 0 -1,0169 0,2830 -3,5930 0,0003 Signifikan 𝛽 91 0,6908 0,3176 2,1750 0,0296 𝛽 0 -0,6539 0,2418 -2,7050 0,0068 Tidak Signifikan 𝛽 101 0,2134 0,2963 0,7200 0,4715 𝛽 102 0,3254 0,3925 0,8290 0,4070 𝛽 0 -0,1787 0,1413 -1,2650 0,2060 Signifikan 𝛽 111 -1,6931 0,4052 -4,1780 0,0000
Berdasarkan hasil uji univariat diketahui bahwa variabel yang memiliki signifikansi pada taraf keyakinan sebesar 10% berjumlah 8 variabel yang signifikan yaitu jenis kelamin, asal SMP/Mts, bahasa sehari-hari, pekerjaan
ayah,  usia  ibu,  jumlah  siswa,  partisipasi  orang  tua,  dan  kualifikasi  kejuruan.  Maka  selanjutnya  akan  dibentuk model logit berdasarkan uji multivariat dengan variabel terpilih pada tabel sebagai berikut.
Tabel 5. Uji Multivariat Parameter Estimate S.E Z-Value P-Value Keputusan 𝛽 0 -1,63592        0,90863
-1,800 0,071794
Signifikan
𝛽 11 -0,97333      0,47366 -2,055 0,039888 𝛽 21 0,57197      0,30398 1,882 0,059891 𝛽 31 0,73421      0,30011 2,446 0,014426 𝛽 51 0,09301      0,50485 0,184 0,853830 𝛽 52 1,30468      0,65132 2,003 0,045161 𝛽 53 0,02864      0,52782 0,054 0,956735 𝛽 61 1,01134      0,72395 1,397 0,675587 𝛽 62 1,15364      0,69647 1,656 0,162422 𝛽 81 1,13168      0,32108 3,525 0,000424 𝛽 91 -0,89798      0,37076 -2,422 0,015436 𝛽 111 -2,06545      0,45895 -4,500 6,78e-06
Hasil  uji  multivariat  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  hasil  pemodelan  secara  serentak  dengan menggunakan  variabel  independen  berdasarkan  uji  univariat  berjumlah  8  variabel  yang  signifikan  yaitu  jenis kelamin (perempuan), asal SMP/MTs (swasta), bahasa sehari-hari (bahasa jawa), pekerjaan ayah(tidak bekerja), usia ibu (36-46 Tahun), jumlah siswa (>35 siswa), tidak adanya partisipasi orangtua, dan kualifikasi kejuruan (non kesehatan). Model logit yang terbentuk adalah:
𝑔(𝑥) = −1,63592 − 0,97333𝑋1(𝑝𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛) + 0,57197 𝑋2(𝑠𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) + 0,73421 𝑋3 (𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐽𝑎𝑤𝑎) + 1,30468 𝑋7(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎) + 1,15364 𝑋8 (36 − 36 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛) + 1,13168 𝑋14 (> 35)

## − 0,89798 𝑋16 (𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖𝑝𝑎𝑠𝑖) − 2,06545 𝑋20 (𝑛𝑜𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛)
Besaran konstanta -1,63592 menunjukkan ketika variabel jenis kelamin perempuan yang berasal dari  SMP/Mts swasta  dengan  menggunakan  bahasa  jawa  pada  kegiatan  sehari  hari,  dimana  ayahnya  kerja  dan  usia  ibu  36-46 tahun, dengan jumlah peserta didik di dalam kelas > 35 namun tidak adanya partisipasi orangtua serta berasal dari kompetensi keahlian non kesehatan bernilai nol maka hasil nilai akhir sebesar -1,63592.
Selanjutnya dilakukan uji signifikansi parameter secara serentak agar dapat mengetahui pengaruh variabel independen  dengan  dependen  yang  signifikan  menggunakan  uji likelihood  ratio. Berikut  hasil  pengujian signifikansi parameter secara serentak:
Tabel 6. Uji Serentak G2 𝑿 (𝟎,𝟏𝟎,𝟖) Keputusan 68,7395533 13,36157 Tolak H0
Berdasakan  uji  signifikansi  parameter  dan  cara  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  taraf signifkansi 10%, maka H0 ditolak karena nilai G2 = 68.7395533 > 𝑋 (0,10,8) = 13,36157. Jadi, dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh variabel dependen secara serentak.
Uji signifikansi parameter telah terpenuhi maka akan dilakukan uji kesesuaian model berdasarkan model logit  yang  terbentuk  dengan  menggunakan  Uji  Hosmer  dan  Lemeshow  Goodness  of  Fit  merupakan  salah  satu metode yang digunakan sebagai pengujian kesesuaian model dengan hipotesis awal yaitu tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dan hasil prediksi model [12]. Hipotesis akhir yaitu terdapat perbedaan antara hasil observasi dan hasil prediksi model.
Tabel 7. Uji Kesesuaian Model pvalue df Keputusan 0.8433 8 Gagal Tolak H0
Dari  hasil  tersebut  diperoleh  keputusan  Gagal  Tolak  H0,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tidak  terdapat perbedaan  antara  hasil  observasi  dan  hasil  prediksi  model.  Keputusan  yang  diambil  berdasarkan  hasil  tersebut yaitu model telah sesuai. Hasil klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model yang telah terbentuk, berikut merupakan hasil klasifikasi dan prediksi:
Tabel 8. Klasifikasi Prediksi Obervasi Total Nilai A Nilai B Nilai A 28 56 84 Nilai B 134 44 178 Total 162 100 262 Akurasi Sensitivity Specificity Presisi 0,27 0,17 0,44 0,33
1. Nilai akurasi menjelaskan bahwa peserta didik yang benar diprediksi mendapat nilai kategori A dan  kategori B dari keseluruhan data sebanyak 0,27  atau sebesar 27%.
2. Nilai sensitivity menjelaskan  bahwa  peserta  didik  yang  benar  diprediksi  mendapat  nilai  kategori  A dibandingkan  keseluruhan  peserta  didik  yang  sebenarnya  mendapat  nilai  kategori  A  sebanyak  0,17  atau sebesar 17%.
3. Nilai specificity menjelaskan  bahwa  peserta  didik  yang  benar  diprediksi  mendapat  nilai  kategori  B dibandingkan  dengan  keseluruhan  peserta  didik  yang  sebenarnya  mendapat  nilai  kategori  B  sebanyak  0,44 atau sebesar 44%.
4. Nilai presisi menjelaskan bahwa peserta didik yang benar mendapat nilai kategori B dari keseluruhan peserta didik yang diprediksi tidak mendapat nilai kategori B sebanyak 0,33 atau sebesar 33%.
Nilai odds ratio didapatkan dari variabel yang masuk kedalam model. Tabel 9 menunjukkan hasil nilai odds ratio.
Tabel 9. Odds Ratio Variabel Estimate Exp(Estimate) X1(Perempuan) -0,97333 0,3778230 X2 (Swasta) 0,57197 1,7717626 X3(Bahasa Jawa) 0,73421 2,0838333 X5 (Tidak Bekerja) 1,30468 3,6865264 X6 (36-46 Tahun) 1,15364 3,1697024 X8 (>35) 1,13168 3,1008491 X9 (Tidak ada Partisipasi Orangtua ) -0,89798 0,4073918 X11 (Non Kesehatan) -2,06545 0,1267609
Dari hasil tabel diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Variabel  jenis  kelamin,  didapatkan  nilai odds  ratio sebesar  0,38,  artinya  jika  responden  berjenis  kelamin perempuan memiliki kecenderungan 0,38 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding jenis kelamin laki-laki.
2. Variabel asal SMP/Mts, didapatkan nilai odds ratio sebesar 1,77, artinya jika responden berasal dari SMP/Mts Swasta memiliki kecenderungan 1,77 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding negeri.
3. Variabel  bahasa  sehari-hari,  didapatkan  nilai odds  ratio sebesar  2,08,  artinya  jika  responden  pada  kegiatan sehari-hari menggunakan bahasa Jawa memiliki kecenderungan 2,08 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding menggunakan bahasa Indonesia.
4. Variabel pekerjaan ayah, didapatkan nilai odds ratio sebesar 3,69, artinya jika ayah responden tidak bekerja memiliki  kecenderungan  3,69  kali  lebih  besar  mendapat  nilai  kategori  A  dibanding  ayah  dengan  pekerjaan yang lain.
5. Variabel  usia  ibu,  didapatkan  nilai odds  ratio sebesar  3,17,  artinya  jika  usia  ibu  responden  36-46  Tahun memiliki kecenderungan 3,17 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding usia ibu dengan kategori yang lain.
6. Variabel jumlah peserta didik di dalam kelas, didapatkan nilai odds ratio sebesar 3,10, artinya jika responden berada pada kondisi rombel > 35 peserta didik dalam satu kelas memiliki kecenderungan 3,10 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding dengan responden yang berada pada kondisi rombel < 35 peserta didik dalam satu kelas.
7. Variabel partisipasi orang tua, didapatkan nilai odds ratio sebesar 0,41, artinya jika orang tua responden tidak berpartisipasi  memiliki  kecenderungan  0,41  kali  lebih  besar  mendapat  nilai  kategori  A  dibanding  dengan responden yang orang tua responden turut berpartisipasi.
8. Variabel kualifikasi kejuruan, didapatkan nilai odds ratio sebesar 0,13, artinya jika responden berkualifikasi kejuruan non kesehatan memiliki kecenderungan 0,13 kali lebih besar mendapat nilai kategori A dibanding dengan responden yang berkualifikasi kejuruan kesehatan.

## 4. KESIMPULAN
Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai akhir peserta didik SMK Sepuluh Nopember Sidoarjo meliputi 8 variabel  yaitu jenis kelamin (perempuan), asal SMP/MTs (swasta), bahasa  sehari-hari  (bahasa  jawa), pekerjaan ayah (Tidak Bekerja), usia ibu (36-46 Tahun), jumlah siswa (> 35 siswa), tidak adanya partisipasi orang tua, dan kualifikasi kejuruan (non kesehatan). Prediksi nilai akhir peserta didik SMK Sepuluh Nopember Sidoarjo dalam efektivitas pembelajaran pasca pandemi berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa kemampuan model dalam menebak target Y sebesar 27%. Berdasarkan data aktual peserta didik yang memiliki nilai A, model dapat menebak dengan benar sebesar 17%. Berdasarkan data aktual peserta didik  yang memiliki  nilai B  model dapat menebak dengan benar sebesar 44%. Saran bagi peneliti selanjutnya diharapkan untuk melakukan peninjauan ulang terhadap penggunaan  kriteria  predikat  dengan  menyesuaikan  kurikulum  yang  digunakan  serta  menggunakan  faktor  lain yang diduga mempengaruhi kualitas nilai akhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia, Undang-undang  No.  20  Tahun  2023 Tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional, Jakarta:  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia, 2003.
[2]   Direktorat Pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, Panduan Penilaian  Hasil  Belajar  dan  Pengembangan  Karakter  pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan, Jakarta: Direktorat Pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2018.
[3]   C. ERS, K. Khotimah, R. Agustin, A. Sari and A. Hapsery, "Dampak Perubahan Perilaku Mahasiswa dalam Pembelajaran Daring," Inferensi, vol. 4, no. 1, pp. 121-127, 2021.
[4]   F.  Octaviana,  T.  J.  Pertiwi,  G.  L.  Purnama,  A.  Hapsery  and  A.  Yoshinta,  "Faktor  Pengaruh  Gadget Terhadap  Kecerdasan  Motorik  Siswa  SD  Melalui  Regresi  Logistik  Ordinal,"  [Online].  Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=376499&val=7395&title=FAKTOR%20PE NGARUH%20GADGET%20TERHADAP%20KECERDASAN%20MOTORIK%20SISWA%20SD%20 MELALUI%20REGRESI%20LOGISTIK%20ORDINAL.
[5]   V. F. Rochmah, Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keberhasilan Nilai Raport Siswa SMK Kyai Hasyim Surabaya dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal. Tugas Akhir., Surabaya: ITS, 2017.
[6]   J. Abbott-Chapman, R. Johnston and T. Jetson, "Rural Parent's School Choices:  Affective, Instrumental and Structural Influences.," Australian and International Journal of Rural Education, vol. 27, no. 3, pp. 126-141, 2017.
[7]   S. Kosunen and A. Carrasco, "Parental Preferences in School Choice: Comparing Reputational Hierarchies of Schools in Chile and Finland," Compare: a Journal of Comparative and International Education, vol. 46, no. 2, pp. 172-193, 2016.
[8]   J. Poikolainen, "A Case Study of Parents' School Choice Strategies in a Finnish Urban Context," European Educational Research Journal, vol. 11, no. 1, pp. 127-144, 2012.
[9]   S.  Imaslihkah, Analisis  Regresi  Logistik  Ordinal  Terhadap  Predikat  Kelulusan  Mahasiswa  S1  di  ITS Surabaya. Tugas Akhir., Surabaya: ITS, 2013.
[10]  T. Pentury, S. N. Aulele and R. Wattimena, "Analisis Regresi Logistik Ordinal (Studi Kasus: Akreditasi SMA di Kota Ambon)," Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 10, no. 1, pp. 55-60, 2016.
[11]  W. P. Perta, "Dampak Pemilihan Jurusan Terhadap Belajar Siswa di SMA Negeri Batusangkar," JIMBK, vol. 4, no. 1, 2022.
[12]  D. W. Hosmer and S. Lemeshow,  Applied Logistic Regression,Third Edition, New York: John Wiey & Sons, 2013.