Judul: Model Survival Parametrik pada Data Kelulusan Mahasiswa
Abstrak: Kelulusan merupakan salah satu kriteria penilaian dalam proses akreditasi perguruan tinggi. Mahasiswa yang lulus tepat waktu akan membantu dalam penilaian akreditasi perguruan tinggi. Salah satu metode yang dapat menjelaskan mengenai waktu kelulusan mahasiswa adalah analisis ketahanan (survival analysis). Analisis survival adalah studi tentang waktu ketahanan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Analisis survival dibedakan menjadi dua metode yaitu metode parametrik dan non-parametrik. Metode non-parametrik cukup mudah untuk dipahami dan diterapkan, namun kurang efisien dibandingkan metode parametrik ketika waktu survival mengikuti sebuah distribusi tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pendekatan metode parametrik untuk menjelaskan lama studi mahasiswa di Institut Pertanian Bogor. Model parametrik diasumsikan waktu survival mengikuti distribusi tertentu. Dua metode umum untuk model parametrik data survival yaitu model hazard proporsional (PH) dan model accelerate failure time (AFT). Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah menentukan distribusi yang paling sesuai dengan data kelulusan mahasiswa dan menentukan model parametrik terbaik untuk menganalisis faktor-faktor yang menentukan kelulusan mahasiswa Institut Pertanian Bogor. Langkah-langkah analisis data yang telah dilakukan yaitu merekap keseluruhan data. Kemudian dilakukan statistika deskriptif data untuk mendapatkan karakteristik dari data yang digunakan. Kemudian ditentukan distribusi yang cocok dan sesuai dengan data waktu kelulusan menggunakan kriteria Bayesian information criterion (BIC) dan sum square error (SSE) terkecil. Kemudian dilakukan analisis regresi distribusi yang cocok dan sesuai dengan data yang digunakan. Kemudian dipilih dan ditentukan model terbaik antara model AFT dan model PH dengan kriteria Akaike’s information criterion (AIC) terkecil. Kemudian diinterpretasikan model yang dipilih dan dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan. Berdasarkan hasil penelitian, distribusi kelulusan mahasiswa berbentuk right skewness sehingga terdapat distribusi-distribusi yang memungkinkan seperti distribusi Burr, Burr XII, generalized extreme value, log-logistik, dan lognormal. Dengan menggunakan kriteria SSE dan BIC, distribusi yang paling sesuai dengan data kelulusan mahasiswa adalah distribusi Burr XII. Kemudian untuk model parametrik terbaik adalah model PH distribusi Burr XII yang menghasilkan nilai AIC sebesar 5809,303. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi waktu kelulusan dengan model PH distribusi Burr XII diperoleh hasil bahwa faktor yang berpengaruh nyata yaitu jenis kelamin, fakultas, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), asal daerah, dan status sekolah. Berdasarkan faktor jenis kelamin dihasilkan bahwa mahasiswa perempuan akan lebih cepat lulus dari mahasiswa laki-laki. Kemudian untuk faktor fakultas dihasilkan bahwa mahasiswa dari Fakultas Kedokteran Hewan lebih cepat lulus daripada mahasiswa dari fakultas lain. Hal ini kemungkinan disebabkan karena FKH diwajibkan ada program profesi sehingga mahasiswanya berusaha untuk segera lulus sarjana kedokteran. Kemudian untuk faktor IPK dihasilkan bahwa setiap mahasiswa yang memiliki IPK lebih tinggi akan lebih cepat lulus daripada yang memiliki IPK lebih rendah. Kemudian untuk faktor asal daerah dihasilkan bahwa mahasiswa yang berasal dari luar Jawa akan lebih cepat lulus dari mahasiswa yang berasal dari Jawa. Kemudian untuk faktor status sekolah dihasilkan bahwa setiap mahasiswa yang berasal dari sekolah negeri akan lebih cepat lulus dari mahasiswa yang berasal dari sekolah swasta., Graduation is one of the assessment criteria in the higher education accreditation process. Students who graduate on time will assist in assessing higher education accreditation. One method that can explain when students graduate is survival analysis. Survival analysis studies survival time and the factors that influence it. Survival analysis is divided into two
Keyword: Survival Analysis, Burr XII Distribution, proportional hazard model