## Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Terhadap Faktor- faktor yang Mempengaruhi Lamanya Penyelesaian Skripsi Mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNDANA

## Magdalena Wangge
1, 2 Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto, Kupang, 85228, NTT, Indonesia Email: magdalena.wangge@staf.undana.ac.id

## Abstract
Completion of a thesis is a correct procedure based on the knowledge learned in the allowed time.  The thesis’s length of completion is more than one year experienced by students in Mathematics Education Program at Nusa Cendana University due to several factors.  This study aimed to determine the dominant factors that affect the thesis completion of students Mathematics education Program at Nusa Cendana University. The research method used is quantitative research. On Mathematics Education Program of Nusa Cendana University, Kupang January until February 2020, conducted the research. The primary data obtained by distributing questionnaires to students of  Mathematics  Education  FKIP  Undana  was  numbering  50  peoples.  Secondary  data  obtained  from  the Laboratory  of  Mathematics  Education  form  data  of  mathematics  student  graduates.  In  this  study,  Principal Component Analysis (PCA) is used to reduce 13 variables to get 10 variables, that the quality of thesis guidance, the availability of learning resources, motivation to graduate on time, mentoring style of lecturer, attitude and interaction with the supervisor, students activities, the atmosphere of shelter, peer environment, divide the time, healthy, lack of parents attention, emotional intelligence, and the ability to write scientific papers so that there are four main components called thesis writing supporting factors, motivational factors graduate on time, time- sharing factors, and writing ability factors. In conclusion, the four main components can be considered by students to arrange the length of completion of the thesis so that it is expected to be completed on time be considered. Keywords: Principal Component Analysis, Thesis, Thesis Completion Factor

## Abstrak
Penyelesaian skripsi adalah suatu proses penyelesaian sebuah hasil karya tulis ilmiah sesuai prosedur yang benar berdasarkan ilmu yang telah dipelajari dalam waktu yang telah ditentukan. Lamanya penyelesaian skripsi lebih dari 1 tahun yang dialami oleh mahasiswa di Pendidikan Matematika FKIP Undana, disebabkan adanya beberapa faktor  yang  mempengaruhi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor-faktor  dominan  yang mempengaruhi  penyelesaian  skripsi  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  Undana.  Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Penelitian ini dilakukan pada Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Nusa Cendana Kupang pada bulan Januari-Februari 2020. Data yang digunakan adalah data  primer  yang  diperoleh  dengan  menyebarkan  angket  kepada  alumni  mahasiswa  Jurusan/Prodi  Pendidikan Matematika yang berjumlah 50 orang dan data sekunder diperoleh dari Laboratorium berupa data wisudawan mahasiswa matematika. Dalam penelitian ini, Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mereduksi 13 variabel hingga diperoleh 10 variabel yaitu kualitas bimbingan skripsi, ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi,  motivasi  lulus  tepat  waktu,  gaya  bimbingan  dosen,  sikap  dan  interaksi  dengan  dosen  pembimbing, kegiatan  kemahasiswaan,  lingkungan  teman  sebaya,  membagi  waktu,  perhatian  orang  tua  dan  kemampuan menulis karya ilmiah sehingga diperoleh 4 komponen utama yang disebut faktor pendukung penulisan skripsi, faktor  motivasi  lulus  tepat  waktu,  faktor  membagi  waktu  dan  faktor  kemampuan  menulis.  Kesimpulannya  4 komponen  utama  tersebut  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  mahasiswa  untuk  dapat  mengatur  lama penyelesaian skripsi, sehingga diharapkan dapat selesai tepat waktu.
Kata kunci: Principal Component Analysis , Skripsi, Faktor Penyelesaian Skripsi
Copyright (c) 2021 Magdalena Wangge
🖂 Corresponding author: Magdalena Wangge Email Address: magdalena.wangge@staf.undana.ac.id (Jl. Adisucipto, Kupang, 85228, NTT) Received 22 March 2021, Accepted 09 April 2021, Published 12 April 2021

## PENDAHULUAN
Skripsi  merupakan  suatu  karya  ilmiah  yang  diwajibkan  sebagai  bagian  dari  persyaratan pendidikan  akademis  di  perguruan  tinggi.  Skripsi  yang  dibuat  oleh  mahasiswa  merupakan  laporan
Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA, Magdalena Wangge
975
penelitian yang dilakukan terhadap suatu permasalahan dalam bidang ilmu tertentu berdasarkan teori- teori  dan  disiplin  ilmu  yang  sesuai  disetiap  perguruan  tinggi  (Rismen,  2015).  Penyelesaian  sebuah skripsi  mahasiswa  harus  didasari  dengan  ilmu  statistika  elementer,  evaluasi  pembelajaran,  strategi pembelajaran dan metodologi penelitian serta ilmu lainnya sesuai jurusan yang dijalani. Pada umumnya, proses  bimbingan  mahasiswa  dibimbing  oleh  dua  orang  pembimbing.  Kemudian  dilanjutkan  dengan ujian proposal, ujian hasil dan ujian skripsi oleh seorang penguji bersama dua pembimbing sebelumnya.
Proses penyelesaian skripsi yang efektif adalah 6 bulan atau 1 semester.  Dalam proses belajar hingga  penyelesaian  skripsi,  tentulah  tidak  akan  selamanya  berjalan  dengan  mulus,  pasti  adakalanya mahasiswa mengalami  hambatan dalam  penyelesaiannya.  Hambatan  yang  dialami  mahasiswa  seperti masalah kesehatan, kurangnya pengetahuan cara menulis karya ilmiah, kurangnya motivasi dalam diri maupun dari orang lain, cara bergaul yang salah serta kendala saat konsultasi dengan dosen. Banyak peneliti yang  sudah mengkaji  terkait masalah  penyelesaian  skripsi  ini  (Adelina, 2018;  Annisa,  2012; Broto, 2016; Hadiono, 2012; Hariyadi et al., 2017; Hartato & Aisyah, 2011; Kurniati, 2010; Pratiwi & Roosyanti, 2019; Sulasteri et al., 2019). Pengalaman seperti ini juga dialami oleh mahasiswa di Jurusan Pendidikan Matematika, yang berada di Universitas Nusa Cendana.
Dari hasil wawancara sementara yang diperoleh dari 35 mahasiswa, didapati informasi bahwa beberapa hambatan yang dialami mahasiswa pendidikan matematika undana dalam menyelesaikan tugas akhir skripsi mereka diantaranya adalah masalah kesehatan sebanyak 4 mahasiswa atau sebesar 11%, kurangnya pengetahuan cara menulis karya ilmiah sebanyak 6 mahasiswa atau sebesar 17%, kurangnya motivasi dalam diri maupun orang lain sebanyak 8 mahasiswa atau sebesar 23%,  cara bergaul yang salah sebanyak 7 mahasiswa atau sebesar 20% dan kendala saat konsultasi dengan dosen sebanyak 10 mahasiswa atau sebesar 29%.
Peneliti mengambil data tanggal penerimaan judul skripsi mahasiswa, data jadwal ujian porposal dan data jadwal ujian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika dengan melakukan wawancara pada bagian  administrasi  jurusan.  Data  yang  dikumpulkan  selama  4  tahun  yaitu  dari  bulan  Januari  2017 sampai  Oktober  2020.  Hasil  wawancara  peneliti  pada  tanggal 24  Januari  2020 memperoleh  lamanya mahasiswa Pendidikan Matematika menyelesaikan skripsi.
Tabel 1. Data Lama Penyelesaian Skripsi 5 tahun terakhir
Lama Penyelesaian Skripsi Jumlah (mahasiswa) Total < 6 bulan 8 ≤ 6 bulan = 13 6 bulan 5 7 bulan 7 > 6 bulan = 70 8 bulan 8 9 bulan 6 10 bulan 19 11 bulan 3 12 bulan 10 > 1 tahun 17 Total 83
Sumber: data primer (sampai bulan september 2020)
Banyak  mahasiswa  dari  Jurusan  Pendidikan  Matematika  yang  mengalami  hambatan  dalam penyelesaian skripsi. Berdasarkan data yang  diperoleh, lebih banyak mahasiswa yang menyelesaikan skripsi selama 7–12 bulan bahkan lebih.  Lamanya proses dalam penyelesaian skripsi dapat menunda mahasiswa-mahasiswi  diwisudakan  serta  mendapat  pekerjaan.  Ini  juga  dapat  berpengaruh  pada akreditasi  jurusan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyak  faktor.  Faktor-faktor  yang  memengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika merupakan salah satu hal yang cukup penting untuk  digali,  untuk  itu  perlu  diungkap  faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  penyelesaian mahasiswa.  Sehingga,  dalam  penelitian  ini  akan  dianalisis  berbagai  faktor  yang  memengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika Undana.
Karena terdapat banyak faktor yang memengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa maka pada penelitian  ini,  akan  dicari faktor-faktor  yang menjadi faktor  utamanya  dengan menggunakan metode Principal  Componen  Analisys  (PCA) dan  dari  faktor  utama  yang  diperoleh  akan  diregresikan  atau dimodelkan dengan menggunakan metode regresi berganda. Banyak penelitian yang sudah dilakukan dengan metode PCA (Elfira, 2014; Fitrianingsiha & Sugiyartob, 2018; Hadi, 2015; Hermawan, 2019; Juaeni, 2014; Kurniawan, 2008; Kustian, 2016; Mariana, 2013; Maulana, 2018; Nasution, 2019; Noya van  Delsen  et  al., 2017;  Qomari,  1970;  Radiarta,  I  Nyoman,  Hasnawi,  2013;  Saepurohman &  Putro, 2019; Syakhala et al., 2015; Wirayanti et al., 2014; Zein et al., 2019).
Principal Componen Analisys (PCA) adalah suatu teknik statistik multivariat yang secara linear mengubah  bentuk  sekumpulan  variabel  asli  menjadi  kumpulan  variabel  yang  lebih  kecil  yang  tidak berkorelasi yang dapat mewakili informasi dari kumpulan variabel asli (Radiarta, Hasnawi, & Mustafa, 2013). Tujuan utamanya ialah menjelaskan sebanyak mungkin jumlah varian data asli dengan  sedikit mungkin komponen utama yang disebut faktor.
Regresi  komponen  utama  adalah  suatu  analisis  regresi  yang  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antara variabel  bebas  dengan  variabel terikat  yang tak  saling  berkorelasi  atau tidak terjadi multikolinearitas.  Metode regresi komponen utama bertujuan untuk menyederhanakan variabel yang diamati  dengan  cara  menyusutkan  (mereduksi)  dimensinya.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara menghilangkan  korelasi  diantara  variabel  bebas  melalui  transformasi  variabel  bebas  asal  ke  variabel baru yang tidak berkorelasi sama sekali.
Jurnal yang terkait Principal Componen Analisys (PCA) pernah dibahas (Nasution, 2019) untuk mengetahui  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  siswa  di  SMK  Raksana  2  Medan. Penelitian ini menggunakan metode PCA untuk mereduksi variabel-variabel yang memengaruhi prestasi belajar sehingga diperoleh tiga faktor. Penelitian ini juga memberikan hasil bahwa faktor yang dominan memengaruhi prestasi belajar siswa adalah faktor utama: bakat, motivasi, kualitas pengajaran, fasilitas sekolah, dan pergaulan. Selanjutnya faktor pendukung: ekstrakurikuler dan les tambahan, serta faktor pendukung: minat, motivasi orang tua, dan fasilitas belajar di rumah.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Nusa Cendana.

## METODE

## Teknik Analisis Data

## Analisis Deskripsi
Dalam  analisis  deskripsi  dilakukan  dengan  menggunakan  tabel,  grafik  atau  diagram  untuk memudahkan  penafsiran  dalam  menggambarkan  tanggapan  responden  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Undana.

## Principal Component Analysis (PCA)
Setelah data terkumpul maka dilakukan analisis data menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menguji  variabel-variabel  yang  telah  ditentukan  dengan  menggunakan  metode  uji The  Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan Barlett test of Sphericit .
2. Uji Measure Sampling Adequency (MSA). Nilai MSA berperan untuk mengetahui besar korelasi parsial antar variabel, dilakukan dengan memperhatikan angka MSA berkisar antara 0 sampai 1 dengan kriteria sebagai berikut:
• MSA=1, variabel tersebut dapat diprediksi untuk analisis lebih lanjut
• MSA>0,5; variabel tersebut masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut
• MSA<0,5; variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut.
3. Melakukan proses Factoring atau menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah diuji pada langkah kedua.
4. Pendugaan  bobot  faktor  ( factor  loading )  yaitu  menentukan  jumlah  faktor  yang  akan  terbentuk dengan melihat nilai eigen yang lebih dari satu.
5. Skor faktor, merupakan ukuran yang menyatakan representatif suatu variabel oleh masing-masing faktor,  dan  merupakan  data  mentah  bagi  analisis  lanjutan,  dapat  juga  dikatakan  sebagai  ukruan komposit untuk setiap faktor pada masing-masing objek.
6. Model faktor.
Selanjutnya  didapatkan  variabel  bebas  baru  ( 𝐹 1 , 𝐹 2 , 𝐹 3 , … , 𝐹 𝑛 )  melalui  metode Principal  Component Analysis (PCA) maka selanjutnya variabel bebas baru tersebut diregresikan dengan variabel tak bebas (Y). Kemudian pada tahap berikutnya, dibuatkan kesimpulan.

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kualitatif  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  model matematika  terapan  untuk  menyelidiki  masalah  tertentu  dalam  menemukan  solusi  yang  dapat diimplementasikan  bagi  penyelesaian  masalah  atau  membantu  membuat  keputusan  yang  sesuai  dari masalah yang dihadapi.

## Instrumen Penelitian
Instrumen yang digunakan yaitu berupa angket dan sudah divalidasi. Berikut disajikan instrumen angket tersebut.

## Gambar 1. Instumen Angket Penelitian

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Pendidikan  Matematika  FKIP  Universitas  Nusa cendana Kupang, sedangkan sampel yang diambil untuk diteliti sebanyak 50 sampel yang dipilih secara random pada bulan Januari hingga Februari 2020.
Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA, Magdalena Wangge

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer yang diperoleh dari angket dan data sekunder berupa data lama penyelesaian skripsi mulai dari waktu penerimaan judul hingga pelaksanaan ujian skripsi.

## Prosedur Penelitian
1. Melakukan  identifikasi  dan  perumusan  masalah  mengenai  pengaruh  faktor–faktor  yang berpengaruh terhadap penyelesaian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika.
2. Pengumpulan data dengan cara menyusun kuesioner dan menyebarkan kepada subyek penelitian.
3. Mengolah  dan  menganalisis  data  menggunakan  metode Principal  Component  Analisys (PCA) dengan bantuan program SPSS Versi 22.
4. Membuat kesimpulan dari hasil pembahasan.
Atau disajikan dalam road map sebagai berikut.

## Gambar 2. Road Map penelitian

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  14  variabel  dimana  terdapat  13  variabel yang dikaji dari dalam diri mahasiswa maupun dari luar yang diduga dapat mempengaruhi penyelesaian Skripsi  mahasiswa  yaitu:  (1)  Kualitas  bimbingan  skripsi;  (2)  Ketersediaan  sumber  belajar  terhadap skripsi; (3) Motivasi lulus tepat waktu; (4) Gaya bimbingan dosen; (5) Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing; (6) Kegiatan kemahasiswaan; (7) Suasana tempat tinggal; (8) Lingkungan teman sebaya; (9) Membagi waktu; (10) Kesehatan; (11) Perhatian orang tua; (12)  Kecerdasan emosional; dan (13) Kemampuan menulis karya ilmiah.

## HASIL DAN DISKUSI

## Identifikasi dan Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian masalah yang sudah diuraikan di bagian pendahuluan, maka permasalahan yang dikaji dalam penelitian ini adalah faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penyelesaian skripsi mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Nusa Cendana.

## Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  melalui  kuesioner  yang  sudah  diisi  oleh  subjek  penelitian  kemudian kategorikan dalam setiap variabelnya. Untuk setiap variabel, peneliti memberikan minimal 2 sampai 8 pertanyaan dimana untuk setiap pertanyaan memiliki 4 jawaban yang mempunyai skor terkecil 1 dan terbesar 4 dengan demikian untuk setiap variabel memiliki skala terkecil 2 dan skala terbesar 28. Berikut adalah tanggapan responden secara umum terhadap 12 variabel berdasarkan 6 kategori yang ditentukan
yaitu:
Tabel 2. Tanggapan Alumni Secara Umum No Variabel Tanggapan Responden Kategori 1 Kualitas bimbingan skripsi 2,84 Agak baik 2 Ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi 2,74 Agak baik 3 Motivasi lulus tepat waktu 2,79 Agak baik 4 Gaya bimbingan dosen 2,32 Lebih dari cukup baik 5 Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing 2,91 Agak baik 6 Kegiatan kemahasiswaan 1,88 Cukup baik 7 Suasana tempat tinggal 2,80 Agak baik 8 Lingkungan teman sebaya 3 Baik 9 Membagi waktu 3,38 Baik 10 Perhatian orang tua 3,79 Sangat baik 11 Kecerdasan emosional 3,23 Baik 12 Kemampuan menulis karya ilmiah 3,17 Baik Keterangan: 3,5 – 4,0 = sangat baik
3,0 – 3,4 = baik
2,5 – 2,9 = agak baik
2,0 – 2,4 = lebih dari cukup baik
1,5 – 1,9 = cukup baik
1,0 – 1,4 = tidak baik
Tabel  2  menunjukan  bahwa  tanggapan  mahasiswa  secara  umum  terhadap  13  variabel  dimana variabel yang dikategorikan sangat baik yaitu Perhatian orang tua sehingga terlihat bahwa mahasiswa mendapat dukungan yang banyak dalam proses mengerjakan skripsi. Variabel yang dikategorikan baik adalah lingkungan teman sebaya, cara membagi waktu, kecerdasan emosional dan kemampuan dalam menulis karya ilmiah. Variabel yang dikategorikan agak baik adalah, suasana tempat tinggal, kualitas bimbingan skripsi, ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi, motivasi lulus tepat waktu, sikap dan interaksi dengan  dosen  pembimbing.  Variabel  yang dikategorikan lebih  dari  cukup  baik  adalah  gaya bimbingan dosen. Variabel yang dikategorikan cukup baik adalah kegiatan kemahasiswaan.

## Perhitungan Principal Component Analysis (PCA)
Tahap pertama  pada metode Principal  Component  Analysis adalah menilai  variabel mana saja yang  dianggap  layak  untuk  dimasukan  dalam  analisis  selanjutnya.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan memasukan semua variabel yang ada, kemudian pada variabel-varibel dikenakan sejumlah pengujian. Jika sebuah variabel memang mempunyai kecenderungan mengelompok dan membentuk sebuah faktor, maka variabel tersebut akan mempunyai korelasi yang cukup tinggi dengan varibel lainnya. Sebaliknya, variabel dengan korelasi yang lemah dengan variabel lain cenderung tidak akan mengelompok dalam faktor tertentu.
Dengan menggunakan aplikasi SPSS, Principal Component Analysis (PCA) dimulai dengan uji Bartlett, uji Kaiser Meiyer Olkin (KMO) dan Measures of Adequancy (MSA).
Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA,
Magdalena Wangge 981

## Uji Bartlett
Adapun hipotesis yang dibentuk dalam pengujian ini adalah sebagai berikut:
𝐻 0 = tidak ada korelasi antar variabel bebas
𝐻 1 = ada korelasi antar variabel bebas
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan SPSS diperoleh:
Tabel 3. Hasil Uji KMO dan Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .648 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 140.646 df 66 Sig. .000
Dari tabel di atas menunjukkan bahwa sig. yaitu 0,000 < 0,05, maka 𝐻 0 ditolak. Artinya terdapat korelasi antar variabel bebas.

## Uji Kaiser Mayer Olkin (KMO)
Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  SPSS  diperoleh:  KMO  =  0,648  artinya kecukupan sampling tersebut dapat diterima karena lebih besar dari 0,5 sehingga analisis PCA dapat dilanjutkan atau layak digunakan.

## Uji Measure of Sampling Adequacy (MSA)
Berdasarkan perhitungan  menggunakan  SPSS, maka  nilai MSA  untuk  masing-masing  variabel secara ringkas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Nilai MSA untuk 12 Variabel
No Variabel Nilai MSA 1 Kualitas bimbingan skripsi 0,763 2 Ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi 0,601 3 Motivasi lulus tepat waktu 0,541 4 Gaya bimbingan dosen 0,835 5 Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing 0,710 6 Kegiatan kemahasiswaan 0,593 7 Suasana tempat tinggal 0,497 8 Lingkungan teman sebaya 0,669 9 Membagi waktu 0,771 10 Perhatian orang tua 0,627 11 Kecerdasan emosional 0,487 12 Kemampuan menulis karya ilmiah 0,664
Berdasarkan kriteria angka MSA, pada tabel di atas terlihat bahwa ada angka MSA memiliki nilai di bawah 0,5 yaitu variabel suasana tempat tinggal dan kecerdasan emosional sehingga data diuji ulang. Hasil  dari proses perhitungan  ulang  yang dilakukan  dengan tidak mengikutsertakan  variabel  suasana tempat tinggal dan kecerdasan emosional adalah:

## Uji Bartlett
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan SPSS diperoleh:
Tabel 5. Hasil Uji KMO dan Bartlett untuk 10 variabel
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .743 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 101.599 Df 45 Sig. .000
Dari tabel di atas menunjukkan bahwa sig. yaitu 0,000 < 0,05, maka 𝐻 0 ditolak. Artinya terdapat korelasi antar variabel bebas.

## Uji Kaiser Mayer Olkin (KMO)
Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  SPSS  diperoleh:  KMO  =  0,743  artinya kecukupan sampling tersebut dapat diterima karena lebih besar dari 0,5 sehingga analisis PCA dapat dilanjutkan atau layak digunakan.

## Uji Measure of Sampling Adequacy (MSA)
Berdasarkan perhitungan menggunakan  SPSS, maka  nilai MSA  untuk  masing-masing  variabel secara ringkas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Nilai MSA untuk 10 Variabel
No Variabel Nilai MSA 1 Kualitas bimbingan skripsi 0,808 2 Ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi 0,830 3 Motivasi lulus tepat waktu 0,656 4 Gaya bimbingan dosen 0,833 5 Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing 0,749 6 Kegiatan kemahasiswaan 0,735 7 Lingkungan teman sebaya 0,669 8 Membagi waktu 0,717 9 Perhatian orang tua 0,725 10 Kemampuan menulis karya ilmiah 0,756
Setelah  mereduksi  variabel  yang  memiliki  nilai  MSA  yang  kurang  dari  0,5  dan  tidak  lagi ditemukan lagi variabel dengan nilai MSA dibawah dari 0,5. Pada tabel 6 terlihat bahwa angka MSA untuk  setiap  variabel  terjadi  peningkatan  dari  sebelumnya,  hal  ini  berarti  setiap  pengulangan  proses dengan  dikeluarkan  variabel  yang  mempunyai  MSA  di  bawah  0,5  akan  menaikan  nilai  MSA
Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA, Magdalena Wangge
983
keseluruhan.

## Communalities
Communalities menunjukkan berapa varians yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Berikut tabel hasil perhitungannya:
Tabel 7. Communalities Variabel Extraction Kualitas bimbingan skripsi 0,656 Ketersediaan sumber belajar terhadap skripsi 0,388 Motivasi lulus tepat waktu 0,765 Gaya bimbingan dosen 0,576 Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing 0,720 Kegiatan kemahasiswaan 0,680 Lingkungan teman sebaya 0,773 Membagi waktu 0,719 Perhatian orang tua 0,687 Kemampuan menulis karya ilmiah 0,690
Dari tabel di atas terlihat pada variabel x 1 , diperoleh nilai sebesar 0,656 = 65%. Hal ini berarti 65% variabel x 1 dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Demikian juga untuk variabel x 2 sampai x 13 .

## Factoring
Kriteria penentuan jumlah faktor yang akan terbentuk dapat dilihat dari komponen yang memiliki nilai eigen lebih  besar  dari  pada  1.  Dari  hasil  analisis  diperoleh  nilai-nilai eigen seperti  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 8. Nilai-nilai eigen Komponen Eigen %Varians %Kumulatif 1 3,300 32,996 32,996 2 1,250 12,504 45,500 3 1,097 10,972 56,473 4 1,006 10,062 66,535 5 0,824 8,238 74,772 6 0,673 6,726 81,499 7 0,581 5,812 87,311 8 0,550 5,496 92,807 9 0,386 3,864 96,671 10 0,333 3,329 100,000
Pada tabel di atas, keempat faktor dengan nilai eigen lebih besar dari 1 memberikan proporsi keragaman kumulatif  sebesar  66,535%  yang  berarti  bahwa  keempat  faktor  tersebut  mampu  menyerap  informasi dalam data sebesar 66,535%. Untuk melihat variabel-variabel yang masuk ke dalam setiap faktor yang
terbentuk terlebih dahulu dicari faktor loading yang menunjukan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor yang terbentuk.
Tabel 9. Komponen Matriks Variabel Komponen 1 2 3 4 X1 .608 -.129 -.074 .514 X2 .437 .392 .182 .100 X3 .493 -.612 .378 -.071 X4 .718 .122 .146 .159 X5 .695 .272 .053 -.400 X6 .397 .420 .399 .432 X7 .637 -.572 .161 -.121 X8 .532 .065 -.653 .071 X9 .641 -.095 -.517 -.008 X10 .492 .316 .114 -.579
Tabel di atas menunjukan distribusi ke-14 variabel pada empat faktor yang terbentuk. Proses penentuan variabel mana yang akan masuk ke faktor dengan melakukan perbandingan besar korelasi setiap baris. Untuk lebih ringkas pengelompokan variabel dalam faktor ditampilkan dalam tabel di bawah ini.
Tabel 10. Pengelompokan Variabel dalam Faktor Faktor Loading Variabel 1 0,608 Kualitas bimbingan skripsi 0,437 Ketersediaan sumber belajar 0,718 Gaya bimbingan dosen 0,695 Sikap dan interaksi dengan dosen pembimbing 0,637 Lingkungan teman sebaya 0,641 Perhatian orang tua 2 -0,612 Motivasi lulus tepat waktu 3 -0,653 Membagi waktu 4 0,432 Kegiatan kemahasiswaan -0,579 Kemampuan menulis karya ilmiah

## Pemodelan
Faktor  –  faktor  yang  telah  diperoleh  melalui  metode Principal  Component  Analysis akan  di analisis lebih lanjut dengan menggunakan metode analisis regrresi berganda untuk mendapatkan model. Hasil perhitungan menggunakan spss ditunjukan sebagai berikut:
Tabel 11. Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta
Dengan demikian model regresi komponen utama yang didapat adalah:
𝐼𝑃𝐾 = 2,943 + 0,028 𝐹1 + 0,064 𝐹2 + 0,120 𝐹3 + 0,089 𝐹4 (1)

## Pembahasan
Analisis  komponen  utama  ( Principal  Component  Analysis )  merupakan  analisis  untuk memperkecil  dimensi  data  tanpa  kehilangan  banyak  informasi  dengan  cara  mengubah (mentransformasi)  suatu  matriks  data  awal/asli  menjadi  suatu  set  komponen  utama  yang  menyerap sebagian besar jumlah varian data awal. Tujuan utamanya ialah menjelaskan sebanyak mungkin varian data  awal  dengan  sedikit  komponen  utama  yang  disebut  faktor.  Dimana  faktor  yang  terbentuk  ini merupakan  kombinasi  linear  dari  variabel  yang  diteliti  dan  mampu  menerangkan  keberagaman  data secara maksimal sehingga mempermudah peneliti dalam menganalisis.
Terdapat  salah  satu  penelitian  oleh  Kurniawan  (Kurniawan,  2008)  yang menggunakan metode Principal Component Analysis dalam penentuan faktor penilaian kinerja pengajar. Dalam penelitiannya, Wawan menggunakan metode ini utnuk mereduksi 11 variabel yang berkorelasi hingga menjadi 3 faktor baru yang tidak terdapat korelasi atau multikolinearitas.
Pada  penelitian  kali  ini  peneliti  juga  menggunakan  metode  yang  sama  yaitu  metode Principal Component  Analysis terhadap  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penyelesaian  skripsi.  Penelitian  ini memperoleh 4 komponen utama yang menjadi faktor dari 12 variabel yang diteliti.
Principal  component  analysis tidak  dapat  dilakukan  jika  tidak  terdapat  korelasi  atau multikolinearitas diantara variabel-variabel yang diteliti sehingga terlebih dahulu dilakukan beberapa pengujian. Setelah melalui semua tahapan pengujian, diperoleh model faktor:
𝐼𝑃𝐾 = 2,943 + 0,028 𝐹1 + 0,064 𝐹2 + 0,120 𝐹3 + 0,089 𝐹4 (2) dengan 𝑅 2 = 22,8% .
Dari  model  diatas  menunjukan  bahwa  kemampuan  keempat  faktor  dalam  menjelaskan  varians proses penyelesaian skripsi mahasiswa sebesar 22,78 % dan  sisanya dijelaskan oleh faktor lain yang tidak  dimasukan  dalam  vmodel  dan  kemudian  yang  menjadi  faktor  dominan  dalam  mempengaruhi penyelesaian skripsi adalah faktor ke 3 dimana faktor tersebut adalah faktor membagi waktu. Sehingga interpretasi terhadap faktor ini adalah jika mahasiswa membagi waktu dengan meningkat 1 satuan maka proses penyelesaian skripsi akan meningkat sebesar 0,120.
Implementasi terhadap variabel-variabel pada penelitian ini yaitu secara teori memiliki hubungan dengan penyelesaian skripsi mahasiswa namun dalam analisis dengan menggunakan kedua metode ini
1 (Constant) 2,943 ,036 81,137 ,000 Faktor_1 ,028 ,036 ,024 ,222 ,025 Faktor_2 ,064 ,036 ,230 2,057 ,235 Faktor_3 ,120 ,036 .276 -2,763 ,009 Faktor_4 ,089 ,036 ,288 2,672 ,027
yaitu PCA dan analisis regresi komponen utama menunjukan bahwa dalam Populasi mahasiswa prodi pendidikan  Matematika  hanya  sebagian  faktor  pendukung  penulisan  skripsi,  membagi  waktu  dan keterampilan menulis.
Dari setiap faktor yang mempengaruhi lama waktu penyelesaian skripsi, akan ada pengaruh baik maupun sebaliknya. Oleh karena itu untuk meminimalisir pengaruh yang kurang baik dapat dilakukan beberapa  tindakan  sebagai  berikut.  (1)  Memilih  topik  dan  segera  mencari  referensi  agar  tidak berpengaruh buruk pada faktor ketersediaan sumber belajar atau kurangnya informasi. Memperkirakan kerangka penelitian. Waktu yang digunakan bisa saat masa perkuliahan seperti biasa atau saat semester awal.  (2)  Konsultasi  dengan  dosen.  (3)  Faktor  pertama  yaitu  faktor  pendukung  penulisan  kualitas bimbingan  skripsi,  ketersediaan  sumber  belajar,  gaya  bimbingan  dosen,  sikap  dan  interaksi  dengan dosen pembimbing, lingkungan teman sebaya, dan perhatian orang tua. (4) Faktor kedua yaitu faktor motivasi lulus  tepat  waktu.  (5)  Faktor  ketiga  yaitu  faktor Membagi  waktu.  (6)  Faktor  keempat  yaitu faktor keterampilan menulis. (7) Yang terakhir namun merupakan hal Pertama yang harus dilakukan adalah Berdoa agar semua hal yang dimulai atau direncanakan boleh berjalan dengan baik.

## KESIMPULAN
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyelesaian  skripsi  mahasiswa  Pendidikan  Matematika Universitas Nusa Cendana terdiri dari 4 faktor, dimana faktor 1 berkaitan dengan kualitas bimbingan skripsi,  ketersediaan  sumber  belajar,  gaya  bimbingan  dosen,  sikap  dan  interaksi  dengan  dosen pembimbing, lingkungan teman sebaya, serta perhatian orang tua. Faktor 2 berkaitan dengan motivasi lulus  tepat  waktu,  faktor  3  yaitu membagi  waktu,  serta  faktor  4  terkait  kegiatan  kemahasiswaan  dan kemampuan menulis karya ilmiah.

## REFERENSI
Adelina, S. (2018). Faktor Penyebab Lamanya Mahasiswa Menyelesaikan Skripsi Di Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang. Jurnal Ecogen , 1 (4), 184. https://doi.org/10.24036/jmpe.v1i1.4738 Annisa, S. W. (2012). Studi keterlambatan penyelesaian skripsi mahasiswa program studi pendidikan tata rias dan kecantikan jurusan tata rias dan kecantikan fakultas pariwisata dan perhotelan . 1– 24.
http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf%0Ahttp://fiskal.kemenkeu.go.id/ejournal%0Ahttp ://dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016.06.001%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.powtec.2016.12.055%0 Ahttps://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2019.02.006%0Ahttps://doi.org/10.1
Broto, H. D. F. C. (2016). STRES PADA MAHASISWA PENULIS SKRIPSI (Studi Kasus pada Salah Satu Mahasiswa Program Studi Bimbingan dan Konseling Universitas Sanata Dharma). In Skripsi .
Disusun  oleh :  Henricus  Dimas  Frandi  Cahyo  Broto  NIM :  091114024  PROGRAM  STUDI BIMBINGAN DAN KONSELING JURUSAN ILMU PENDIDIKAN FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SANATA DHARMA.
Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA,
Magdalena Wangge
987
Elfira,  F.  (2014).  Penerapan  Analisis  Faktor  dalam  Menentukan  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Mahasiswa dalam Memilih Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Msa , 3 (1), 29–36.
Fitrianingsiha, & Sugiyartob. (2018). Implementasi analisa komponen utama untuk mereduksi variabel yang mempengaruhi perbaikan pada fungsi ginjal tikus . 8 (2), 115–124.
Hadi, R. (2015). Studi Penggunaan Metode Penelitian Kuantitatif Dan Analisis Statistika Pada Skripsi Mahasiswa Iain Purwokerto.
Jurnal
Penelitian Agama , 16 (2), 327–348. https://doi.org/10.24090/jpa.v16i2.2015.pp327-348
Hadiono,  A.  (2012).  Analisis  Faktor  Penghambat  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  STIA  Banten.
Psychology Applied to Work: An Introduction to Industrial and Organizational Psychology, Tenth Edition Paul , 53 (9), 1689–1699.
Hariyadi, S., Haris, A., Anto, F., & Sari, W. A. (2017). Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penyelesaian  Skripsi  Pada  Mahasiswa  S1  Psikologi  Di  Kota  Semarang. Jurnal  Penelitian Pendidikan , 34 (2), 155–160. https://doi.org/10.15294/jpp.v34i2.11752
Hartato,  U.,  &  Aisyah,  M.  N.  (2011).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penyelesaian  Skripsi Mahasiswa Pendidikan Akuntansi Universitas Negeri Yogyakarta. Prosiding Seminar Nasional:
Penguatan Hubungan Antara Pengembangan Keterampilan, Pendidikan, Dan Ketenagakerjaan Generasi Muda , Universita , 131–139.
Hermawan,  H.  (2019). Riset  Hospitalitas  Metode  Kuantitatif  untuk  Riset  Bidang  Kepariwisataan . https://doi.org/10.31227/osf.io/fcnzh
Juaeni, I. (2014). Dampak Penerapan Principal Component Analysis ( Pca ) Dalam Clustering Curah Hujan  Di  Pulau  Jawa  ,  Bali  ,  Dan  Lombok  [  Impact  of  Principal  Component  Analysis  (  Pca  ) Implementation  on  Rainfall  Clustering  Over  Java  ,  Bali  and  Lombok  Islands  ]. Jurnal  Sains Dirgantara , 11 , 97–108.
Kurniati,  D.  (2010). Analisis  Faktor  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Prodi  Pendidikan  Ekonomi PPAPK .
Kurniawan,  W.  (2008).  Aplikasi  Metode  Principal  Component  Dalam  Penentuan  Faktor  Penilaian Penilaian Kinerja Pengajar. In UIN Syarif Hidayatullah .
Kustian,  N.  (2016).  Principal  Component  Analysis  untuk  Sistem  Pengenalan  Wajah  dengan Menggunakan Metode Eigenface. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 1 (2), 193. https://doi.org/10.30998/string.v1i2.1042
Mariana. (2013). Analisis Komponen Utama. Jurnal Matematika Dan Pembelajarannya , 2 (2), 99–114. Maulana, I. (2018). Penggunaan Metode Principal Component Analysis ( PCA ) untuk Mereduksi Faktor Faktor  yang Memengaruhi  Penyakit  Jantung  Koroner  di  RSUP  H  .  Adam Malik  Medan  Tahun 2017 .
Nasution,  M.  Z.  (2019).  PENERAPAN  PRINCIPAL  COMPONENT  ANALYSIS  (PCA)  DALAM PENENTUAN  FAKTOR  DOMINAN  YANG  MEMPENGARUHI  PRESTASI  BELAJAR
SISWA  (Studi  Kasus :  SMK  Raksana  2  Medan). Jurnal  Teknologi  Informasi , 3 (1),  41. https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.686
Noya  van  Delsen,  M.  S.,  Wattimena,  A.  Z.,  &  Saputri,  S.  (2017).  Penggunaan  Metode  Analisis Komponen Utama Untuk Mereduksi Faktor-Faktor Inflasi Di Kota Ambon. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 11 (2), 109–118.
https://doi.org/10.30598/barekengvol11iss2pp109-118
Pratiwi,  D.  E.,  &  Roosyanti,  A.  (2019).  Analisis  Faktor  Penghambat  Skripsi  Mahasiswa  Jurusan Pendidikan Guru Sekolah Dasar Universitas Wijaya Kusuma Surabaya. Jurnal Pendidikan Dasar , 10 (1), 101–114.
Qomari,  R.  (1970).  Teknik  Penelusuran  Analisis    Data  Kuantitatif  dalam  Penelitian  Kependidikan.
INSANIA : Jurnal Pemikiran Alternatif Kependidikan , 14 (3), 527–539. https://doi.org/10.24090/insania.v14i3.372
Radiarta, I Nyoman, Hasnawi,  dan A. M. (2013). Kondisi Kualitas Perairan Di Kabupaten Morowali Provinsi Sulawesi Tengah : June 2011 , 299–309.
Rismen,  S.  (2015).  Analisis  kesulitan  mahasiswa  dalam  penyelesaian  skripsi  di  Prodi  Pendidikan Matematika STKIP PGRI. Lemma , I (2), 57–62. ejournal.stkip-pgri-sumbar.ac.id/index.php/jurnal- lemma/article/view/538
Saepurohman,  T.,  &  Putro,  B.  E.  (2019).  Analisis  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Untuk Mereduksi  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kualitas  Kulit  Kikil  Sapi. Prosiding  Seminar  & Konferensi Nasional IDEC , 2008 , C01.1-C01.10. https://idec.ft.uns.ac.id/prosiding2019
Sulasteri,  S.  R.  I.,  Nur,  F.,  &  Kusumayanti,  A.  (2019). Faktor-faktor  penyebab  keterlambatan mahasiswa uin alauddin makassar menyelesaikan skripsi . III (1), 96–113.
Syakhala,  A.  R.,  Puspitaningrum,  D.,  &  Purwandari,  E.  P.  (2015).  Perbandingan  Metode  Principal Component Analysis (PCA) dengan Metode Hidden Markov Model (HMM) dalam Pengenalan
Identitas. Jurnal Informatika , 3 (2), 68–81.
https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/issue/archive
Wirayanti, Setiawan, A., & Susanto, B. (2014). Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) . November , 15–25.
Zein, S., Yasyifa, L., Ghozi, R., Harahap, E., Badruzzaman, F., & Darmawan, D. (2019). Pengolahan dan  Analisis  Data  Kuantitatif  Menggunakan  Aplikasi  SPSS. Jurnal  Teknologi  Pendidikan  Dan Pembelajaran , 4 (1), 1–7.