Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin, Geuthèë Institute, Banda Aceh. 23111. E - ISSN: 2614-6096. Open access: http://www.journal.geutheeinstitute.com.

## Klasifikasi Kemampuan Mahasiswa Berdasarkan Bidang Matematika
Umam K 1 , Mukhlis H 2 , Fitri N 3 , Auliani F 4 , IsnaF 5 1,2,3,4,5 Universitas Syiah Kuala
E -mail : khumam77@unsyiah.ac.id 1 , mukhlishidayat@gmail.com 2 nf330417@gmail.com 3 , fadillahauliani7@gmail.com 4 , isnayushafadia@gmail.com 5

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dibuat  untuk  mengklasifikasi  kemampuan  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika Universitas  Syiah  Kuala.  Data  ini  diambil  minimal  mahasiswa  letting  2019,  kemudian  dikategorikan  berdasarkan kemampuan  komputer,  kemampuan  statistik  dan  kemampuan  geometri.  Penelitian  ini  dilakukan  di  Program  Studi Pendidikan  Matematika  Universitas  Syiah  Kuala.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  deskriptif  yang menggambarkan  kejadian  apa  adanya,  tidak  memberikan  perlakuan  atau  pengubahan  pada  variabel  bebas, digambarkan dengan nilai pada setiap mata kuliah yang sudah. Subjek yang diteliti yaitu mahasiswa Program Studi Pendidikan  Matematika  Universitas  Syiah  Kuala,  angkatan  2019.  Hasil  penelitian  menghasilkan  bahwa  fungsi diskriminan fisher yang terbentuk adalah
= 34.666 + 26.828 + 52.757 + 16.901 – 0.198 + 11.814 + 3. 204 = 31.096 + 16.018 + 59.182 + 23.624 – 0.306 + 10.433 + 4.374 = 30.841 + 18.742 + 54.594 + 16.392 + 4.998 + 14.34 + 4.772
Hasil penelitian ini menujukkan bahwa kemampuan mahasiswa banyak dominan ke komputer Kata kunci : Analisis kemampuan, matematika, diskrimanan, USK, 2019.
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF

## Pendahuluan
Analisis kemampuan matematika mahasiswa sangat penting untuk dilakukan supaya mahasiswa  mengetahui  kemampuannya  lebih dominan  pada  bagian  komputer,  statistika  atau geometri dan untuk mempermudah pengambilan judul  skripsi  sesuai  dengan  kemampuan  yang mereka miliki.
Matematika  merupakan  salah  satu  pelajaran yang  diajarkan  kepada  siswa  dalam  pendidikan formal (Amalia, 2016) pentingnya mata pelajaran ini karena matematika hampir dibutuhkan dalam segala  aspek  kehidupan,  hampir  semua  dari kegiatan  manusia  melibatkan  matematika  baik dari  kalangan  anak-anak,  remaja,  dewasa,  laki- laki, dan perempuan membutuhkan matematika. Selain  dari  manfaat  belajar  matematika  yang hampir  dalam  semua  kehidupan  manusia  itu dibutuhkan,  matematika  juga  penting  untuk dipahami  konsepnya  karena  dilihat  dari  seiring perkembangan  zaman,  salah  satu  manfaat  bagi manusia khususnya mahasiswa dapat menghadapi  dunia  yang  semakin  berubah  dan kompetitif( 1) 2) 1 , 2018).
Permasalahan yang sering terjadi dalam mata kuliah  geometri  adalah  biasanya  mahasiswa seringkali  kurang  dalam  memahami  konsep dasar, kesulitan dalam memahami permasalahan yang  diberikan  didalam  soal,  kesulitan  atau kekeliruan dalam melakukan operasi hitung, dan terjadinya ketidak telitian dalam proses pemecahan masalah(Dirgantoro, 2019)
Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada mahasiswa  didalam  memahami  statistik  yaitu
mahasiswa masih belum bisa memahami konsep dari  materi  statistic  itu,  masih  ditemukan kekeliruan dalam menghitung data, masih belum teliti dalam mengoperasikan penyelesaian sehingga  terjadi  kesalahan  di  akhirnya.  Sering terjadinya kesalahan konsep, karena ada beberapa materi  statistik  yang  hampir  sama  membuat kekeliruan  disaat  membedakannya,  dan  yang paling  sering  terjadi  ialah  sering  terjadinya kekeliruan  atau  tidak  teliti  dalam  perhitungan (Ekonomi & Indonesia, 2020).
Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada mahasiswa  didalam  memahami  mata  kuliah komputer  adalah  kurangnya  dalam  pemahaman konsep  dan  dari  konsep  tersebut  kemampuan mahasiswa masih kurang dalam menghubungkan dan  mengaitkannya  antar  konsep  satu  dengan konsep  yang  lainnya.  Pemahaman  konsep memberikan pengertian bahwa dalam memahami suatu  materi,  bukan  hanya  untuk  dihafal,  tetapi bisa  untuk  dikaitkan  dan  dihubungkan  dengan konsep  sebelumnya  dan  dapat  diaplikasikan (Suwarman et al., 2018)
Berdasarkan  artikel  analisis  kemampuan berpikir  kreatif  dan  minat  belajar  siswa  dalam mengerjakan soal open ended dengan pendekatan CTL oleh Puput Wahyu Hidayat didalam artikel ini  untuk  menganalisis  kemampuan  dilakukan dengan  cara  manual  dan  menggunakan  bantuan microsoft office excel. Sedangkan diartikel yang akan  dibuat  ini  dilakukan dengan menggunakan aplikasi  SPSS  yang  lebih  akurat  untuk menganalisis  kemampuan  dan  juga  dengan bantuan  microsoft  office  excel.  Kalau  dengan
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
cara  manual  saja  belum  tentu  akurat  datanya masih  ada  yang  tidak  pas,  sedangkan  dengan menggunakan  SPSS  membuat  datanya  lebih akurat  dan  bisa  langsung  dilihat  dimana  letak dominan kemampuan mahasiswa tersebut.

## Landasan Teori
Didalam  kehidupan  sehari-hari  matematika itu  memiliki  peranan  sangat  penting,  karena hampir  kebanyakan  dikehidupan  sehari-hari menggunakan matematika. Jadi matematika perlu diajarkan dari sekolah dasar sampai diperguruan tinggi.Salah  satu  peran  matematika  adalah dimana manusia diperlukan bisa mempersiapkan diri  pada  menghadapi  keadaan  yang  semakin maju dan berkembang (Pemrograman & Melalui, 2017)  dan  dalam  kehidupan  modern  seperti sekarang ini manusia tidak akan lepas dari peran matematika  yang  menjadi  materi  pokok  yang diajarkan dari manusia berusia dini sampai dapat digunakan  dan  diaplikasikan  dalam  kehidupan nyata dan dalam kehidupan sehari-hari (Wulansari  et  al.,  2021)  dengan  adanya pemahaman  matematika  dari  dalam  diri  kita, maka  kita  akan  bisa  bersikap  jujur  dalam menentukan  suatu  perhitungan,  dimana  dengan perhitungan  tersebut  akan  disajikan  secara sistematis yang akan diambil kesimpulan dengan tepat (Karim & Nurrahmah, 2018b).
Geometri  adalah  ilmu  penyajian  abstraksi dari  pengalaman  visual  dan  spasial  contoh  nya seperti  bidang  dimensi  dua,  dimensi  tiga,  pola, pemetaan dan pengukuran. Jika dilihat dari sudut segi matematika ilmu geometri ini memudahkan
dalam  pemecahan  masalah  yang  berbentuk gambar, sistem koordinat, diagram, transformasi dan  vektor.  Secara  luas  geometri  juga  dapat diartikan sebagai ilmu yang merupakan salah satu cabang  dari  ilmu  matematika  yang  mempelajari pola-pola  visual,  ilmu  ini  tampak  nyata  karena dihubungkan  dengan  dunia  fisik  atau  dunia nyata.(Nopriana, 2015).
Selain dari ilmu geometri, ilmu statistik juga diperlukan  oleh  mahasiswa,  karena  statistika memegang  peranan  penting  didalam  dunia pendidikan,  khususnya  bagi  mahasiswa.  Salah satu tujuan dari pembelajaran ilmu statistik yaitu untuk mengembangkan penalaran-penalaran statistika  matematika  mahasiswa.  Ilmu  ini  juga membantu manusia khususnya mahasiswa dalam menangani  dan  memahami  ketidakpastian, memperoleh  variabilitas  dari  informasi  statistik yang  diperoleh  dan  dari  penalaran  statistik  juga dapat dimanfaatkan sebagai penarikan kesimpulan  dan  pembuatan  keputusan  dalam keadaan  yang  tidak  dapat  diekspresikan  dari sudut pandang probabilitas peluang yang dikenal dan diakui (Sariningsih & Herdiman, 2017).
Selain dari pada ilmu statistik dan geometri, didalam matematika juga terdapat ilmu komputer,  dimana  manfaatnya  adalah  untuk menggabungkan  antara  matematika  dengan komputer  dan  komputer  tersebut  digunakan untuk  memudahkan  pembelajaran  matematika mislanya  penggunaan  geogebra  dan  aplikasi lainnya.  Jika  dilihat  secara  umum  pengertian komputer  yaitu  serangkaian  mesin  elektronik yang terdiri dari ribuan bahkan jutaan komponen
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
yang dapat bekerja sama yang terpadu sehingga membentuk  sistem  kerja  yang  teliti  dan  rapi kemudian  dari  sistem  tersebut  dapat  digunakan untuk  melaksanakan  pekerjaan  otomatis,  salah satu  nya  membantu  dalam  segi  hal  matematika, baik  itu  dalam  segi  perhitugan,  memudahkan dalam  penemuan  rumus,  pemahaman  konsep, materi, dan lain sebagainya (Annisa, 2021)
Ketiga materi diatas memang harus dikuasai oleh mahasiswa khususnya mahasiswa matematika,  namun  tidak  semua  mahasiswa mampu  menguasai  ketiga  materi  matematika diatas  secara  optimal  secara  bersamaan,  ada mahasiswa  yang  lebih  cenderung  kepada komputer  atau  lebih  cenderung  kepada  statistik ataupun  lebih  cenderung  kepada  geometri.  Jadi penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat  dominan mahasiswa  yang  lebih  menguasai  dalam  bidang apa dari ketiga materi tersebut.
Pengelompokkan mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan analisis diskriminan.  Analisis  diskriminan  ini  dapat dilakukan dengan mudah menggunakan software SPSS  (versi  11.5).  Prinsip  utama  dari  fungsi diskriminan  fisher  adalah  pemisah  sebuah populasi.  Fungsi  diskriminan  yang  terbentuk dapat  digunakan  untuk  pengelompokkan  suatu observasi berdasarkan kelompok-kelompok tertentu  seperti  komputer,  statistic  dan  geometri (Umam, 2019)
Kemampuan Matematika harus dimiliki dan dikembangkan  oleh  mahasiswa  karena  dari kemampuan tersebut dapat mendorong mahasiswa  dalam  mengembangkan  kemampuan
berpikir  logis,  sistematis,  analitis,  kritis  dan kreatif, dari segala kemampuan tersebut utamanya kemampuan kreatif yang harus dimiliki oleh siswa ataupun mahasiswa untuk menghadapi dunia yang selalu berubah dan kompetitif ( 1) 2) 1 , 2018).
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah  katagori  nilai  komputer mahasiswa,  nilai statistika mahasiswa, dan nilai geometri mahasiswa.  Sedangkan  variabel  independennya adalah  nilai  aplikasi  komputer,  nilai  algoritma dan  pemrograman  komputer,  statistika  dasar, statistika  matematika,  geometri  bidang  dan ruang,  geometri  analitik,  dan  sistem-sistem geometri. Untuk mengetahui data-data yang ingin diperolehakan tergantung dari data-data independen yang telah tersebutkan diatas. Tujuan dari dilakukannya analisis ini salah satunya yaitu untuk mengetahui apakah kemampuan mahasiswa  lebih  dominan  kepada  variabel dependen komputer, statistik, ataupun geometri.
Pengelompokan mahasiswa kedalam kelompok komputer, kelompok statistik ataupun kelompok  geometri  diproses  secara  manual ataupun  dengan  menggunakan  SPSS.  Dengan menggunakan googleform dan link google form diberikan  kepada  mahasiswa  program  studi matematika untuk mengisi variabel-variabel yang telah  tersedia.  Secara  manual  yaitu  dengan  data tersebut  dikelompokkan  berdasarkan  nilai  yang lebih dominan antara ketiga kelompok, sehingga didapatkan dan terlihat mahasiswa lebih dominan kepada  variabel  yang  mana  yang  telah  di tentukan.  Sedangkan  dengan  menggunakan
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
program  dilakukan  dengan  cara  memberikan peluang kedalam grub 1, grub 2 ataupun grub 3. Kemudian  dilihat  diantara  grub  1,  2,  atau  3 tersebut  dimanakah  peluang  paling  besar  suatu objek,  maka  kedalam  grub  itulah  yang  di prediksi. Pada grub 1 jumlah dominan mahasiswa adalah  22,  pada  grub  2  jumlah  dominan mahasiswa adalah 19, dan grub 3 jumlah dominan mahasiswa  adalah  20.  Maka  dapat  dilihat  grub yang  dapat  diprediksi  adalah  grub  1  karena dominan  mahasiswa  lebih  banyak  dibandingkan grub 2 dan 3.

## Metodologi
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Program Studi  Pendidikan  Matematika  Universitas  Syiah Kuala.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif deskriptifyang menggambarkan kejadian apa adanya, tidak memberikan perlakuan atau pengubahan pada variabel bebas, digambarkan  dengan  nilai  pada  setiap  mata kuliah yang sudah ditetapkan (munasiahunindra,2021 (Syaodih, 2014)). Subjek yang  diteliti  yaitu  mahasiswa  Program  Studi Pendidikan Matematika Universitas Syiah Kuala, minimal angkatan 2019.
Subjek  yang  diteliti  yaitu  mahasiswa
Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Syiah Kuala. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data dari para mahasiswa Program Studi
Pendidikan
Matematika Universitas Syiah Kuala dengan data yang  sebenarnya  tanpa  mengubah  sedikitpun pada  data  tersebut,  data  ini  bersifat  real  atau
nyata. Pengelompokkan mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan analisis diskriminan.  Analisis  diskriminan  ini  dapat dilakukan dengan mudah menggunakan software SPSS (versi 16).

## Hasil dan Pembahasan
Data  yang  telah  didapatkan  dari  mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika
Universitas  Syiah  Kuala  yang  telah  mengambil mata  kuliah  tersebut.  Berikut  adalah  data  yang telah  di  buat  data  nilai  para  mahasiswa  dengan menggunakan google form.
N o Nama Aplik om Algori tma Statisti k Statm at Geomet ri BR Geometri Analitik Siste m- sistem geome tri 1 TIP 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3 4 2 WD 3 3 4 3 3.5 3.5 3.5 3 MH 4 3.5 3.5 3.5 4 4 3.5 4 AR 3.5 4 3.5 4 3.5 3.5 3.5 5 SS 4 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4 6 ARM 4 4 3.5 3.5 3.5 4 4 7 W 4 3.5 4 4 3.5 4 4 8 RNL 3.5 3.5 3.5 4 3.5 4 4 9 FR 3.5 2.5 3.5 3 3.5 4 4 10 MAU 3 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4 11 A 4 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4 12 RA 4 4 3.5 4 3.5 3 3.5 13 GAP 4 3.5 4 4 4 4 4 14 DUP 3.5 3.5 3.5 3.5 3 3.5 3.5
15 R 3.5 3.5 4 4 3.5 4 4 16 RF 4 4 3.5 3.5 3.5 3 3
17 SHF 3.5 3.5 4 4 3 3 3
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Vol. 05, No. 01, (April, 2022), pp. 19-31.
18 NF 3.5 3.5 3.5 4 3.5 3 3 19 MAI 3.5 3.5 4 3.5 3.5 3 3 20 CNR 4 3.5 3.5 4 4 3.5 3.5 21 JM 4 3.5 3.4 3.5 3.5 4 4 22 NM 4 3.5 3.5 3.5 4 4 3.5 23 MP 4 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4 24 IFY 3 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 25 MUU 4 4 3.5 4 4
3.5 3.5
26 DA 3.5 3.5 4 4 3.5 3.5 3.5 27 B 4 3 3 3 3.5 3.5 3.5 28 AW 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4
29 RAH 3 3.5 3.5 3.5 3 3.5 3.5
30 LSR 4 4 3.5 3.5 4 4 4
31 S 3 3 3.5 3.5 3 3.5 3.5
32 AZZ 4 3.5 3.5 3.5 3 3
3 33 ED 4 3.5 3.5 3.5 4 3.5 3.5
34 NH 4 3 3.5 3.5 3 3 3
35 HF 3.5 4 3.5 3.5 3.5 3 3 36 ANI 3 3.5 4 3.5 3.5 4 4 37 SH 3.5 3 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5
38 MY 4 3.5 4 4 4 3.5 3.5 39 SRS 4 4 3 3.5 3.5 4 4 40 MJ 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4 4
41 PAH 3.5 3.5 4 3.5 3.5 3.5 3 42 M.AR 3 3 3.5 4 3 4 3
43 SO 3 3.5 4 4 3.5 4 4 44 PM 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3
3 45 RFNN 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 4 4
46 AF 3.5 3.5 3.5 4 3.5 4
4 47 SM 4 4 3.5 3.5 3.5
3.5 3
48 HD 3 4 3.5 4 4 4 4
49 IMD 4 4 3.5 4 4 4 4
50 IA 4 3.5 4 3.5 4 4
4 51 MRA 4 4 3.5 3.5 4 4 4
52 RTA 4 4 3.5 4 3.5 3 3 53 RR 4 3.5 3 3.5 3.5
3 3
54 SS 3 3.5 3.5 4 4 4 4 55 NY 3.5 3.5 4 3.5 3.5 4 4 56 RAI F 4 4 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5
57 MSH 3 4 4 4 3.5 3 3 58 AA 4 4 3.5 3.5 3.5 3 3 59 N 4 4 4 4 4 4 4 60 NMD 4 4 3.5 4 3.5 4 4 61 RA 4 3.5 3.5 3 3.5 3 3
Data diatas merupakan data asli yang sudah diiskan  oleh  mahasiswa  prodi  pendidikan matematika  digoogleform  dan  dibuat  kedalam bentuk  tabel.  Data  diatas  adalah  data  variabel independen  yang  menentukan  dimana  lebih dominan  kemampuan  pada  mahasiswa  Program Studi  Pendidikan  Matematika  Universitas  Syiah Kuala berdasarkan komputer (Aplikasi komputer, Algoritma dan Pemograman), Statistik (Statistika, Statistika Matematika) dan Geometri (Geometri Bidang dan Ruang, Geometri Analitik, Sistem-Sistem Geometri.
Selanjutnya  dengan  menggunakan  aplikasi minitab bisa dilihat bahwa data diatas merupakan data normal atau tidak.
Perhatikan gambar dibawah ini:
Data Normal
C1 Fr eq ue nc y 4.2 3.9 3.6 3.3 3.0 2.7 200 150 100 50 0 Mean 3.611 StDev 0.3460 N 427 Histogram of C1 Normal
Dari histogram ini dia memunculkan data mean  yaitu  3611  tingkat  pengetahuannya, kemudian  StDev  yaitu  03460,  dan  N  yaitu  427. Dan di dalam tabel histogram C1 terdapat garis x dan  y.  X  itu  menyatakan  frequency  atau jumlahnya  berapa,  Y  adalah  nilai  dari  2.5,  3.0, 3.5, dan 4.0. 2.5 tidak terlihat karena tidak banyak responden yang mendapatkan nilai 2.5. Jadi tidak ada score yang dibawah 2.5 dan tidak ada score diatas dari  4.0.  sedangkan  difrekuensi  misalnya nilai  3.5  jumlhanya  adalah  200.  Dengan menggunakan histogram ini sebenarnya berfokus pada  sebaran  data  itu  sendiri,  jadi  semakin  data ini  berpusatnya  ditengah  maka  sebaran  data  ini bisa  dibilang  datanya  normal.kemudian  dapat dilihat  juga  pada  garis  yang  berwarna  biru  itu merupakan garis yang cenderung simetris artinya data ini sebarannya normal dia berpusat ditengah, tidak ada kemiringan ke kanan atau ke kiri.

## Analisis Kemampuan Mahasiswa Melalui Metode Fisher
Classification Results (b, c)
Dari  data  Classification  Results  dapat  dilihat bahwa  tidak  semua  anggota  atau  responden memilih  komputer  atau  tidak  semua  responden terdapat di kelompok 1 itu karena para responden juga  memiliki  kemampuan  di  kelompok  2  atau kelompok  3,  tetapi  yang  paling  dominan  di kelompok 1 atau kelompok komputer. Makanya terdapat beberapa nilai responden yang terletak di kelompok  2  dan  3,  dan  jumlah  responden dijumlahkan. Begitu juga dengan kelompok 2 dan 3,  walaupun  ada  responden  di  grup  lain  tetapi disini  diliat  yang  paling  banyak  terdapat respondennya.
Classification Function Coefficients
Classification Function Coefficients kelompok 1 2 3 aplikasi komputer 34.666  31.096  30.841 algoritma dan pemograman 26.828  16.018  18.742 statistika 52.757  59.182  54.594 statistik matematika 16.901  23.624  16.392 geometri bidang dan ruang .198 .306 4.998 geometri analitik 11.814  10.433  14.034 sistem-sistem geometri 3.204 4.374 4.772 (Constant) -269.123 - 264.59 1 - 261.31 6
Fisher's linear discriminant functions
Fisher's linear discriminant functions Dengan tabel diatas , kita dapat membuat  fungsi diskriminan yaitu sebagai berikut:
= 34.666 + 26.828 + 52.757 + 16.901 – 0.198 + 11.814 + 3. 204 =  31.096 +  16.018 +  59.182 + 23.624 – 0.306 + 10.433 + 4.374 = 30.841 + 18.742 + 54.594 + 16.392 + 4.998 + 14.34 + 4.772
Keterangan :
= Aplikasi Komputer
= Algoritma dan Pemograman
= Satatistika
= Statistika Matematika
= Geometri Bidang dan Ruang
= Geometri Analitik
= Sistem-sistem Geometri
Dengan Menggunakan aplikasi SPSS (versi 11.5) dan menggunakan fungsi dari nilai data fisher’s diatas  maka  dapat  diperoleh  kemampuan  siswa lebih banyak menguasai di bidang komputer.
Contoh : 1. a. = 34.666 +  26.828 (3.5)  +  52.757 +  16.901 – 0.198 + 11.814 + 3. 204 = 507.983 b. =  31.096 +  16.018 (3.5)  + 59.182 + 23.624 – 0.306 + 10.433 + 4.374 = 504.586 c. =  30.841 +18.742 (3.5) + 54.594 + 16.392 + 4.998 + 14.34 + 4.772
= 500.6745
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa mahasiswa  pertama  lebih  dominan  ke komputer. 2. a. = 34.666 + 26.828 (3) + 52.757 + 16.901 – 0.198 + 11.814 + 3. 204 = 499.469 b. = 31.096 + 16.018 (3) + 59.182 + 23.624 – 0.306 + 10.433 + 4.374 = 501.8375 c. =  30.841 +  18.742  (3)  +  54.594 + 16.392 + 4.998 + 14.34 + 4.772 = 499.615
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  mahasiswa kedua lebih dominan ke statistika 3. a. =  34.666 +  26.828  (3.5)  + 52.757 +  16.901 –  0.198 + 11.814 + 3. 204 = 535.627 b. =  31.096 +  16.018  (3.5)  + 59.182(3.5) +  23.624  (3.5)        –  0.306 + 10.433 + 4.374 = 528.533 c. =  30.841 18.  (3.5)  +  54.594 (3.5)  +  16.392(3.5)  +  4.998 +  14.34 4.772 = 530.242
Dari  data  tersebut  dapat  dilihat  mahasiswa ketiga lebih dominan ke komputer.

## Simpulan
Mata  kuliah  komputer,  statistik,  dan geomteri  merupakan  ilmu  yang  sama-sama mempunyai peranan penting dikehidupan manusia, penelitian ini berguna untuk menentukan kemampuan mahasiswa lebih dominan  kedalam  bidang  Antara  pengetahuan komputer, statistic ataupun geometri Namun  Berdasarkan  dari  data  yang  sudah dianalisis berdasarkan hasil Descriminant
Fisher’s  dan  mendapatkan  fungsi
= 34.666 + 26.828 + 52.757 + 16.901 –
0.198 + 11.814 + 3. 204
=  31.096 +  16.018 +  59.182 +
23.624 – 0.306 + 10.433 + 4.374
= 30.841 + 18.742 + 54.594 + 16.392 + 4.998 + 14.34 + 4.772 .
Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan  bahwa  pemahaman  dari  ketiga katagori  materi  matematika  yaitu  statistika, geometri,  dan  komputer  dimana  responden merupakan  mahasiswa  pendidikan  matematika universitas syiah kuala khususnya letting 2019, Mereka  lebih  dominan  kepada  mata  kuliah bidang  komputer,  dimana  variabel  independen nya  yaitu  terdapat  mata  kuliah  algoritma  dan pemrograman komputer dan mata kuliah aplikasi komputer, perpedaan dari ketiga matakuliah ini
dapat  disimpulkan  bahwa  didalam  pengetahuan statistik jumlah mahasiswa yang dominan dari 61 mahasiswa ada 19 mahasiswa, untuk mata kuliah geometri  mahasiswa  yang  dominan  dari  61 mahasiswa ada 20 mahasiswa , sedangkan untuk matakuliah komputer dari 61 mahasiswa terdapat 22  mahasiswa,  ini  menunjukkan  dari  61 mahasiswa  lebih  dominan  kepada  mata  kuliah komputer.

## Daftar Pustaka
Umam, K. (2019). Analisis Diskriminan Untuk Mengelompokan Kemampuan Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan Agama Dan Pengetahuan Umum. Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin , 2 (2), 292. https://doi.org/10.52626/jg.v2i2.47
Umam, K. (2018). Analisis Diskriminan Melalui Metode Fisher Terhadap Mahasiswa Hukum Dalam Memilih Profesi. Penelitian Multidisiplin , 01 (01), 91–100.
Syafitri, A., Theis, R., & Iriani, D. (2021). Analisis Kesulitan Kemampuan Representasi Matematis Siswa Ekstrovert Dalam Menyelesaikan Soal Matematika Pada Materi Aljabar. Absis: Mathematics Education Journal , 3 (1), 16. https://doi.org/10.32585/absis.v3i1.1382
Kristanto, Y. D., Amin, S. M., & Khabibah, S. (2016). The Development of Investigative Learning Materials Using Computer Assisted Instruction in the Topic of Reflection for Grade VII. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 1 (2), 172–182. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v1i2.4828
Dhayanti, D., Johar, R., & Zubainur, C. M. (2018). Improving Students’ Critical and Creative Thinking through Realistic Mathematics Education using Geometer’s Sketchpad. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 3 (1), 25. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v3i1.5618
Mairing, J. P., Sidabutar, R., Lada, E. Y., & Aritonang, H. (2021). Synchronous and asynchronous online learning of advanced statistics during Covid-19 pandemic. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 6 (3), 191–205.
https://doi.org/10.23917/jramathedu.v6i3.13477
Auliya, R. N. (2019). Can Mathematics and Statistics Perception Explain Students’ Statistical Literacy? JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 3 (2), 86. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v3i2.5983
Triana, M., Zubainur, C. M., & Bahrun, B. (2019). Students’ Mathematical Communication Ability through the Brain-Based Learning Approach using Autograph. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 4 (1), 1–10. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v4i1.6972
Kasih, P. A., & Purnomo, Y. W. (2016). Peningkatan Hasil Belajar Matematika Siswa Sekolah Dasar Melalui Pembelajaran Berbasis Penilaian. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 1 (1), 69–78. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v1i1.1776
Haji, S., Yumiati, Y., & Zamzaili, Z. (2019). Improving Students’ Productive Disposition through Realistic Mathematics Education with Outdoor Approach. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 4 (2), 101–111. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v4i2.8385
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Deda, Y. N., & Amsikan, S. (2019). Geometry Concept on the Motifs of Woven Fabric in Kefamenanu Community. JRAMathEdu (Journal of Research and Advances in Mathematics Education) , 4 (1),
23–30. https://doi.org/10.23917/jramathedu.v4i1.6253
Riyanto, B., & Siroj, R. A. (2014). Meningkatkan Kemampuan Penalaran Dan Prestasi Matematika Dengan Pendekatan Konstruktivisme Pada Siswa Sekolah Menengah Atas. Jurnal Pendidikan Matematika , 5 (2), 111–128. https://doi.org/10.22342/jpm.5.2.581.
Rosita, C. D., & Noto, M. S. (n.d.). ANALISIS KEMAMPUAN PEMAHAMAN MATEMATIS MAHASISWA PADA MATA KULIAH ALJABAR LINEAR 1 . 1 (2), 60–69.
Matematika, J. P. (2017). Pemetaan kemampuan pembuktian matematis sebagai prasyarat mata kuliah analisis riil mahasiswa pendidikan matematika . 2 (14), 81–90.
Ramdhani, S. (2017). Analisis Kemampuan Mahasiswa Program Studi Matematika Dalam Membuat Bahan Ajar Dengan Perangkat Lunak Geogebra Melalui Pembelajaran Berbasis Proyek. Jurnal Analisa , 2 (3), 27. https://doi.org/10.15575/ja.v2i3.1222
Karim, A., & Nurrahmah, A. (2018). Analisis Kemampuan Pemahaman Matematis Mahasiswa Pada Mata Kuliah Teori Bilangan. Jurnal Analisa , 4 (1), 179–187. https://doi.org/10.15575/ja.v4i1.2101
Nurhayati, N., & Angraeni, L. (2017). Analisis Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi Mahasiswa (Higher Order Thinking) dalam Menyelesaikan Soal Konsep Optika melalui Model Problem Based
Learning. Jurnal Penelitian & Pengembangan Pendidikan Fisika , 3 (2), 119–126. https://doi.org/10.21009/1.03201
Wulansari, D., Syamsuri, S., Yuhana, Y., & Fatah, A. (2021). Analisis Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis Mahasiswa Berkemampuan Awal Rendah pada Materi Himpunan. JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) , 7 (1), 71. https://doi.org/10.30998/jkpm.v7i1.11328
Karim, A., & Nurrahmah, A. (2018). Mahasiswa Pada Mata Kuliah Teori Bilangan. Jurnal Analisa , 4 (1), 24–32.
Diskriminan, A., Metode, M., Terhadap, F., & Umam, K. (2015). Analisis Diskriminan Melalui Metode Fisher Terhadap Kemampuan Siswa Dalam Menguasai Materi Bangun Ruang Pada Kelas Viii Smp Negeri 1 Banda Aceh Tahun Pelajaran 2013/2014. Jurnal Natural Unsyiah , 15 (1), 116209. https://doi.org/10.24815/jn.v15i1.4347
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Izzaty, R. E., Astuti, B., & Cholimah, N. (1967). No Title No Title No Title. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. , 7 (2), 5–24.
Lestari, K. E., & Yudhanegara, M. R. (2017). Analisis Kemampuan Representasi Matematis Mahasiswa pada Mata Kuliah Geometri Transformasi Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan Menengah. Jurnal Matematika Integratif , 13 (1),
Suwarman, R. F., Suryakancana, U., Program, K., Pendidikan, S., Universitas, M., Tahun, S., & Komputer, P. (2018). Analisis Tingkat Kemampuan Pemahaman Konsep. Jurnal Prisma , VII (2), 227–237.
Pemrograman, L., & Melalui, K. (2017). Nabla Dewantara: Jurnal Pendidikan Matematika (ISSN 2528- 3901).
Andriatna, R., Kurniawati, I., Wulandari, A. N., Studi, P., Matematika, P., & Maret, U. S. (n.d.). Profil kemampuan literasi statistik mahasiswa calon guru matematika 1,2,3) . 19–28.
Zetriuslita, Z., Ariawan, R., & Nufus, H. (2016). Analisis Kemampuan Berpikir Kritis Matematis Mahasiswa Dalam Menyelesaikan Soal Uraian Kalkulus Integral Berdasarkan Level Kemampuan Mahasiswa. Infinity Journal , 5 (1), 56. https://doi.org/10.22460/infinity.v5i1.p56-66
Abarca, R. M. (2021). No Title No Title No Title. Nuevos Sistemas de Comunicación e Información , 2013–2015.
Nopriana, T. (2015). FIBONACCI Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika. FIBONACCI Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika , 1 (2), 80–94.
Sariningsih, R., & Herdiman, I. (2017). Mengembangkan kemampuan penalaran statistik dan berpikir kreatif matematis mahasiswa di kota cimahi melalui pendekatan open-ended (Developing students’ statistical reasoning skills and mathematical creative thinking in cimahi city through an open-ended ap. Jurnal Riset Pendidikan Matematika , 4 (2), 239.
Dirgantoro, K. P. S. (2019). Analisis KesulitanMahasiswa PGSD pada Mata Kuliah Geometri. JNPM (Jurnal Nasional Pendidikan Matematika) , 3 (1), 13. https://doi.org/10.33603/jnpm.v3i1.1008
Ekonomi, F., & Indonesia, U. P. (2020). 1 , 2 1.2 . V (1).
Karim, A., &Nurrahmah, A. (2018). AnalisisKemampuanPemahamanMatematisMahasiswaPada Mata Kuliah Teori Bilangan. Jurnal Analisa , 4 (1), 179–187. https://doi.org/10.15575/ja.v4i1.2101
Umam K, Mukhlis H, Fitri N, Auliani F, IsnaF
Suwarman, R. F., Suryakancana, U., Program, K., Pendidikan, S., Universitas, M., Tahun, S., &Komputer, P. (2018). Analisis Tingkat KemampuanPemahamanKonsep. JurnalPrisma , VII (2), 227–237.