Beragamnya kondisi akademis mahasiswa mengakibatkan perbedaan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan skripsi. Ada mahasiswa yang dapat menyelesaikan skripsi tepat enam bulan sesuai dengan target akademik universitas, tetapi ada juga yang kurang atau lebih dari enam bulan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis signifikansi keterkaitan hubungan faktor-faktor yang berisiko terhadap lama penyelesaian skripsi. Faktor-faktor yang diamati adalah Topik Penelitian, Jenis Penelitian, Jenis Data, IPK, Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Pertama, Jenis Kelamin Mahasiswa dan Jenis Kelamin Dosen Pembimbing. Dilakukan penelitian terhadap sampel jenuh skripsi mahasiswa dan karakteristik akademiknya. Metode analisis statistika yang digunakan adalah Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Hasil penelitian menunjukkan variabel yang signifikan dan paling erat kaitannya dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Jenis Kelamin Dosen Pembimbing.  Variabel berikutnya adalah IPK, Bidang Keahlian Dosen Pembimbing, dan Topik Penelitian.  Dosen Pembimbing Laki-Laki dan Perempuan memiliki Odds Ratio sebesar 2,3; artinya mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Laki-Laki, cenderung lebih besar peluangnya 2,3 kali lipat dapat menyelesaikan skripsi kurang dari 6 bulan, daripada mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan.  Namun demikian, mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan, memiliki faktor risiko lainnya yang berkaitan, yaitu IPK.  Mahasiswa dengan IPK minimal 2,76 berpeluang 3 kali lebih besar dapat menyelesaikan skripsi kurang dari 6 bulan, dibandingkan mahasiswa dengan IPK kurang dari 2,76; yang masih dipengaruhi oleh Bidang Keahlian Dosen Pembimbing dan Topik Penelitian. 



Kata kunci: Skripsi, Lama Penyelesaian Skripsi, Metode CHAID, Odds Rati

Dian , Cahyawati S

Putera,  B.J. Bangun

Susi , Yohana

Indonesian

Lumbung Pustaka UNY  (UNY Repository)

PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4    Makalah dipresentasikan dalam Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika dengan tema ” Penguatan Peran Matematika  dan Pendidikan Matematika untuk Indonesia yang Lebih Baik" pada tanggal  9 November 2013 di Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY S - 8 APLIKASI METODE CHAID DALAM MENGANALISIS KETERKAITAN FAKTOR RISIKO LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya)  Dian Cahyawati S., Susi Yohana, Putera B.J. Bangun Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya dcahyawati97@gmail.com  Abstrak Beragamnya kondisi akademis mahasiswa mengakibatkan perbedaan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan skripsi. Ada mahasiswa yang dapat menyelesaikan skripsi tepat enam bulan sesuai dengan target akademik universitas, tetapi ada juga yang kurang atau lebih dari enam bulan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis signifikansi keterkaitan hubungan faktor-faktor yang berisiko terhadap lama penyelesaian skripsi. Faktor-faktor yang diamati adalah Topik Penelitian, Jenis Penelitian, Jenis Data, IPK, Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Pertama, Jenis Kelamin Mahasiswa dan Jenis Kelamin Dosen Pembimbing. Dilakukan penelitian terhadap sampel jenuh skripsi mahasiswa dan karakteristik akademiknya. Metode analisis statistika yang digunakan adalah Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Hasil penelitian menunjukkan variabel yang signifikan dan paling erat kaitannya dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Jenis Kelamin Dosen Pembimbing.  Variabel berikutnya adalah IPK, Bidang Keahlian Dosen Pembimbing, dan Topik Penelitian.  Dosen Pembimbing Laki-Laki dan Perempuan memiliki Odds Ratio sebesar 2,3; artinya mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Laki-Laki, cenderung lebih besar peluangnya 2,3 kali lipat dapat menyelesaikan skripsi kurang dari 6 bulan, daripada mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan.  Namun demikian, mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan, memiliki faktor risiko lainnya yang berkaitan, yaitu IPK.  Mahasiswa dengan IPK minimal 2,76 berpeluang 3 kali lebih besar dapat menyelesaikan skripsi kurang dari 6 bulan, dibandingkan mahasiswa dengan IPK kurang dari 2,76; yang masih dipengaruhi oleh Bidang Keahlian Dosen Pembimbing dan Topik Penelitian.   Kata kunci: Skripsi, Lama Penyelesaian Skripsi, Metode CHAID, Odds Ratio    A. PENDAHULUAN Skripsi adalah tulisan ilmiah yang harus dibuat oleh mahasiswa sebagai bentuk kegiatan akademik akhir program, dan merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar akademik pada masing-masing program studi. Tulisan ilmiah dalam skripsi dibuat sebagai hasil dari laporan pelaksanaan kegiatan penelitian atau dari pelaksanaan praktek lapangan. Pelaksanaan penelitian atau praktek lapangan dilakukan oleh setiap mahasiswa dengan bimbingan dosen pembimbing yang ditetapkan oleh pimpinan fakultas berdasarkan usulan program studi (Unsri, 2012). Skripsi dibebankan kepada setiap mahasiswa dengan persyaratan yang diatur dan ditetapkan dalam kurikulum program studi dan sesuai dengan aturan akademik universitas. Normalnya, lama waktu penyelesaian skripsi adalah satu semester (enam bulan). Beragamnya kondisi akademis mahasiswa mengakibatkan perbedaan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan skripsi. Berdasarkan data wisudawan (Jurusan Matematika, 2012) untuk setiap periode pelaksanaan wisuda, menunjukkan variasi lama waktu penyelesaian skripsi mahasiswa. Untuk periode wisuda ke-94 (Maret 2010), rata-rata lama waktu penyelesaian skripsi mahasiswa adalah 4,80 bulan; periode wisuda ke-96 (September 2010) menunjukkan rata-rata lama waktu PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 48 penyelesaian skripsi mahasiswa adalah 7,26 bulan; untuk periode wisuda ke-97, ke-102, dan ke-103, berturut turut adalah 4,89 bulan; 4,10 bulan; dan 6,12 bulan. Ada mahasiswa yang dapat menyelesaikan skripsi tepat enam bulan sesuai dengan target akademik universitas, tetapi ada juga yang kurang atau lebih dari enam bulan. Perbedaan lama penyelesaian skripsi dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik faktor internal atau pun eksternal mahasiswa. Faktor-faktor itu antara lain prestasi akademik yang diukur dengan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Jenis Kelamin Mahasiswa, Topik/Bidang Penelitian yang dikaji, Jenis Data yang digunakan dalam penelitian, atau dapat juga diduga bahwa Jenis Kelamin Pembimbing berisiko terhadap lamanya penyelesaian skripsi.  Berdasarkan uraian di atas, tujuan penelitian ini adalah menganalisis signifikansi keterkaitan hubungan faktor-faktor yang berisiko terhadap lama penyelesaian skripsi. Teknik analisis data yang digunakan adalah salah satu analisis statistika yaitu Metode Chi Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan perhatian untuk mencegah keterlambatan penyelesaian skripsi, atau dapat dijadikan  bahan pertimbangan untuk mempercepat penyelesaian skripsi mahasiswa. Sehingga secara tidak langsung dapat berdampak pada percepatan masa studi mahasiswa.    B. METODE PENELITIAN 1. Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan studi korelasional terhadap faktor-faktor yang risiko lama penyelesaian skripsi mahasiswa.  Data yang digunakan yaitu rekap data skripsi yang ada di Ruang Baca Jurusan Matematika dan data lulusan mahasiswa yang telah mengikuti wisuda mulai periode ke-84 (September 2010) sampai periode 107 (Mei 2013), yang berjumlah 274 wisudawan.   2. Variabel Penelitian Variabel terikat (dependent variable) dalam penelitian ini adalah Lama Penyelesaian Skripsi. Lama penyelesaian skripsi dihitung sejak mahasiswa menerima surat penunjukkan pembimbing dari jurusan hingga selesai melaksanakan sidang sarjana dan dinyatakan lulus melalui Surat Keputusan Yudisium (FMIPA, 2012). Lama Penyelesaian Skripsi dikategorikan menjadi tiga, yaitu Kurang dari 6 Bulan (Y = Cepat), Tepat 6 Bulan (Y = Tepat), dan Lebih dari 6 Bulan (Y = Lambat). Variabel-variabel bebas (dependent variable) yang diamati dituliskan pada Tabel 1. Tabel 1. Variabel Bebas yang Diamati  No Nama Variabel (Notasi) Tipe Kategori 1 Indeks Prestasi Kumulatif  (IPK) Ordinal 1: 3,51 - 4,00 (Dengan Pujian) 2: 2,76 - 3,50 (Sangat Memuaskan) 3: 2,00 - 2,75 (Memuaskan) 2 Jenis Kelamin Mahasiswa  (JKM) Nominal 1: Laki-laki 2: Perempuan 3 Topik Skripsi (TOPIK)   Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama (BKDos) Nominal 1: Matematika Murni 2: Statistika  3: Aktuaria 4 4: Optimasi PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 49 5: Komputasi 5 Jenis Data yang Digunakan  (JD) Nominal 1: TidakMenggunakan Data 2: Data Primer 3: Data Sekunder 6 Jenis Penelitian (JP) Nominal 1: Studi Literatur/Teoritis 2: Survey/Aplikasi 7 Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama (JKP1) Nominal 1: Laki-laki 2: Perempuan   3. Pengolahan dan Analisis Data Pengolahan data dilakukan secara statistik deskripsi dan dilanjutkan dengan inferensi menggunakan Algoritma Metode Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID). Berikut adalah tahap pengolahan dan analisis data yang dilakukan. a. Mendeskripsikan data karakteristik lama penyelesaian skripsi mahasiswa  b. Menerapkan Algoritma CHAID, Huba (2001), Kass (1982). Nilai Chi-Square untuk tabel kontingensi ukuran r-baris dan c-kolom, dihitung dari (Siegel, 1988) dan Agresti (2002):  ߯ଶ = ෍෍ ( ௜ܱ௝ − ܧ௜௝)ଶܧ௜௝௖௝ୀଵ௥௜ୀଵ	 , dengan	ܧ݆݅ = ܴ݅+ܥ+݆݊ 																																										 ߯௧௔௕௘௟ଶ = ߯ఈ;ௗ௕ଶ  ܾ݀ = (ݎ − 1)(ܿ − 1)      c. Menggambarkan dendogram Lama Penyelesaian Skripsi hasil Algoritma CHAID, contoh aplikasi Metode CHAID dapat dilihat pada Cahyawati (2007, 2010). d. Menginterpretasikan dendogram Lama Penyelesaian Skripsi, yaitu : 1) Menentukan urutan keeratan setiap variabel bebas terhadap Lama Penyelesaian Skripsi, berdasarkan  pvalue variabel bebas terhadap variabel terikat. 2) Menghitung nilai Odds Ratio setiap variabel bebas. Odds Rasio Agresti (2002) adalah  ω = ஐభஐమ  dengan Ω୧ = గଵିగ  adalah perbandingan peluang (atau frekuensi) kejadian  kategori  pertama dengan kategori lainnya pada baris ke-i.  Contoh aplikasi Odds Ratio dapat dilihat pada Cahyawati (2007, 2010).   C. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Deskripsi Data Data yang dianalisis ada sebanyak 274 mahasiswa lulusan Jurusan Matematika FMIPA, lengkap dengan karakteristik akademik dan skripsinya.  Deskripsi data dari 274 lulusan dengan karakteristik akademik dan skripsinya, ditampilkan pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel 2, terlihat bahwa persentase tertinggi Lama Penyelesaian Skripsi ada pada kategori Cepat (49,64%). Untuk kategori ini, Topik Skripsi terbanyak adalah Statistika, dengan Jenis Penelitian adalah Survey, dan Data yang digunakan adalah Sekunder. Lulusan yang menyelesaikan skripsi dengan kategori Lambat, ada sebanyak 21,53%. PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 50 Untuk mendapatkan signifikansi keterkaitan antar variabel, diterapkan Algoritma Metode CHAID.   2. Aplikasi Metode CHAID terhadap Data Lama Penyelesaian Skripsi Mahasiswa Proses analisis Metode CHAID dilakukan dengan memecah dan mengelompokkan data secara iteratif, dimulai dari variabel bebas yang mempunyai hubungan paling kuat dengan variabel terikat yang ditunjukan oleh besarnya pvalue berdasarkan Uji Chi-Square. Analisis CHAID juga melakukan penggabungan kategori-kategori variabel bebas yang tidak memiliki hubungan dengan variabel terikat menjadi satu kategori, sehingga hasil penggabungan itu menjadi kategori yang signifikan berkaitan dengan variabel terikat. Melalui metode ini, dihasilkan variabel-variabel bebas yang signifikan berkaitan dengan variabel terikat mulai dari yang paling tinggi keeratannya hingga yang paling rendah (Huba, 2001), yang digambarkan pada dendogram.  Dendogram hasil Metode CHAID untuk data Lama Penyelesaian Skripsi digambarkan pada Gambar 1. Dendogram menunjukkan bahwa dari tujuh variabel bebas yang diamati, ada empat variabel yang signifikan berkaitan dengan Lama Penyelesaian Skripsi.  Keempat variabel itu, mulai dari yang paling erat kaitannya sampai yang paling lemah, adalah (1) Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama, (2) IPK Mahasiswa, (3) Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama, dan (4) Topik Skripsi Mahasiswa. Terlihat pada Gambar 1, variabel-variabel itu telah dikategorikan ulang. Dendogram Gambar 1, dapat dijelaskan sebagai berikut. 1) Variabel  pertama yang paling erat kaitannya dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama. Berdasarkan variabel ini, perbandingan nilai kejadian mahasiswa yang menyelesaikan skripsi pada waktu yang Cepat dan Lambat, ditentukan dengan nilai Odds Ratio yang diperoleh yaitu 2,34. Artinya, mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Laki-Laki, cenderung lebih besar peluangnya 2,3 kali lipat dapat menyelesaikan skripsi kurang dari 6 bulan, daripada mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan. Namun demikian, mahasiswa yang dibimbing oleh Dosen Perempuan, memiliki faktor risiko lainnya yang berkaitan, yaitu IPK, Bidang Keahlian Dosen, dan Topik Skripsi.  2) Variabel kedua yang erat kaitannya dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah IPK Mahasiswa. Variabel IPK Mahasiswa memiliki keeratan dengan Lama Penyelesaian Skripsi melalui Variabel Dosen Pembimbing Perempuan. Odds Ratio mahasiswa dengan IPK minimal 2,76 adalah 3, artinya mahasiswa ini memiliki peluang 3 kali lebih besar untuk dapat menyelesaikan skripsi dalam jangka waktu kurang dari 6 bulan (Cepat) dibandingkan dengan mahasiswa yang memiliki IPK kurang dari 2,76 yang masih dipengaruhi oleh Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama dan Topik Skripsi.  Tabel 2. Deskripsi Singkat Karakteristik Sampel Lulusan dan Skripsinya  No Variabel & Notasi Kategori Lama Penyelesaian Skripsi Total Cepat (<6 bulan) Tepat (6 bulan) Lambat (>6 bulan) Jml % Jml % Jml % Jml %  Jumlah Sampel 136 49,64 79 28,83 59 21,53 274 100 1 IPK 1. 3,51-4,00  11 4,01 4 1,47 1 0,36 16 5,84 2. 2,76-3,50  110 40,15 70 25,64 46 16,79 226 82,58 PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 51 3. 2,00-2,75  15 5,47 5 1,83 12 4,38 32 11,68 2 Jenis Kelamin Mahasiswa (JKM) 1. laki-laki  34 12,41 19 6,96 20 7,30 73 26,67 2. Perempuan  102 37,23 60 21,98 39 14,23 201 73,44 3 Topik Skripsi (TOPIK) 1.Matematika Murni 20 7,30 17 6,23 8 2,92 45 16,45 2. Statistika  65 23,72 32 11,72 25 9,12 122 44,56 3. Aktuaria  16 5,84 19 6,96 14 5,11 49 17,91 4. Optimasi  32 11,68 9 3,30 12 4,38 53 19,36 5. Komputasi  3 1,09 2 0,73 0 0,00 5 1,82 4 Jenis Data Skripsi (JD) 1. Tidak Pakai Data  34 12,41 24 8,79 15 5,47 73 26,67 2. Primer  39 14,23 26 9,52 20 7,30 85 31,05 3. Sekunder  63 22,99 29 10,62 24 8,76 116 42,37 5 Jenis Penelitian (JP) 1. Literatur 34 12,41 25 9,16 16 5,84 75 27,41 2. Survey  102 37,23 54 19,78 43 15,69 199 72,70 6 Jenis Kelamin Pembimbing (JKP1) 1. laki-laki  44 16,06 26 9,52 10 3,65 80 29,23 2. Perempuan  92 33,58 53 19,41 49 17,88 194 70,87 7 Bidang Keahlian Dosen Pembimbing  (BKDos) 1.Matematika Murni  54 19,71 27 9,89 17 6,20 98 35,80 2. Statistika  43 15,69 27 9,89 20 7,30 90 32,88 3. Aktuaria  30 10,95 21 7,69 17 6,20 68 24,84 4. Optimasi  7 2,55 2 0,73 5 1,82 14 5,10 5. Komputasi  2 0,73 2 0,73 0 0,00 4 1,46  3) Variabel ketiga yang signifikan berkaitan dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama. Bidang Keahlian Dosen yang signifikan hanya ada tiga dikategori, yaitu Matematika Murni, Statistika, dan Aktuaria.  4) Variabel terakhir yang paling lemah kaitannya dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Topik Skripsi. Hasil analisis menunjukkan bahwa untuk mahasiswa dengan topik penelitian bidang Matematika atau Optimasi, meskipun dibimbing oleh Dosen PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 52 Pembimbing yang sesuai keahliannya, namun dengan IPK yang kurang dari 2,76; mahasiswa itu cenderung menyelesaikan skripsi lebih dari 6 bulan (Lambat).    D. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan 1) Variabel yang signifikan memiliki ketrekaitan dengan Lama Penyelesaian Skripsi, mulai yang paling erat hubungannya adalah Jenis Kelamin Dosen Pembimbing Utama.  Selanjutnya adalah IPK, Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama, dan Topik Skripsi. 2) Kategori Bidang Keahlian Dosen Pembimbing Utama yang signifikan berkaitan dengan Lama Penyelesaian Skripsi adalah Matematika Murni, Statistika, dan Aktuaria, sedangkan Topik Skripsi yang signifikan adalah Matematika  Murni, Optimasi, dan Statistika.   Saran Hasil analisis menunjukkan bahwa untuk mahasiswa dengan topik penelitian bidang Matematika atau Optimasi, meskipun dibimbing oleh Dosen Pembimbing yang sesuai keahliannya, namun dengan IPK yang kurang dari 2,76; mahasiswa itu cenderung menyelesaikan skripsi lebih dari 6 bulan.  Mahasiswa ini berisiko menyelesaikan skripsi lebih lama. Berdasarkan hal itu, perlu diperhatikan mahasiswa yang memiliki IPK kurang dari 2,76 agar lebih dibimbing dan dimotivasi dalam penyusunan skripsinya, terlebih apabila mahasiswa itu memilih topik skripsi bidang Matematika Murni atau Optimasi. Diharapkan dengan bimbingan dan motivasi yang lebih besar, mahasiswa itu tidak mengalami keterlambatan penyelesaian skripsi.   E. DAFTAR PUSTAKA Unsri, 2012, Buku Pedoman Akademik dan Kemahasiswaan Tahun 2011/2012, Universitas Sriwijaya, Palembang.  Jurusan Matematika, 2012, Panduan Kurikulum Tahun Akademik 2012/2013, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indralaya.  Cahyawati, D., 2010, Analisis Hubungan Faktor-Faktor yang Berkaitan dengan Risiko Anak Putus Sekolah Pendidikan Dasar (Kasus Wilayah Kabupaten Ogan Ilir Provinsi Sumatera Selatan), Prosiding Seminar Nasional Statistika 2010, Jurusan Statistika FMIPA, Universitas Padjadjaran, Bandung.  Cahyawati, D., 2007, Karakteristik Anak Putus Sekolah Pendidikan Dasar (Kasus: Analisis Data Susenas Tahun 2000 Provinsi Sumatera Selatan), Jurnal Penelitian Sains, Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya, Palembang.  Agresti, A., 2002, Categorical Data Analysis, John Wiley & Son, New York Huba, G.J, 2001, “CHAID”,  http://www.themeasurment.com/definitions/ CHAID.htm, diakses Tahun 2003.  SAS Institute, Inc, 1990, “SAS/STAT User’s Guide, Version 6, 4th edition, Volume 2, Cary NC:SAS Institute, Inc. PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                    MS - 53  Siegel, S. 1988. Nonparametrik Statistics For the Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill,Inc.  Kass, G.V, 1982, “Automatic Interaction Detection (AID) Techniques”, Encyclopedia of Statistical Sciences Vol 1. Ed. Kots, Z. & Johnson, N.L. John Wiley & Son, New York.  PROSIDING                                                       ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4   Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November  2013                                                                                                             54                      Gambar  1. Dendogram Lama Penyelesaia Skripsi Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya SPL : LAMASKRIPSI VAL : 1  2 3 COU : 136 79 59 % : 49.628.8 21.5 PVA : 0.0651 0.0761 SPL : JKP1 (2) COU : 92 53 49 % : 47.427.3 25.3 PVA : 0.0084 0.1558 SPL : JKP1 (1) COU : 44 26 10 % :55 32.5 12.5 PVA : 0.4608 0.6415 SPL : IPK (3) COU : 7 1 10 % : 38.95.6 55.6 PVA : 0.0822 0.3980 SPL : IPK (1,2) COU : 85 52 39 % : 48.329.5 22.2 PVA : 0.1266 0.1729 SPL : BKDos (1)  COU : 3 0 8 % : 27.30 72.7 PVA : 0.0320 0.1991 SPL : BKDos (2) COU : 1 1 1 % : 33.333.3 33.3 PVA : 0.2231 0.2231 SPL : BKDos (3) COU : 3 0 1 % : 75.00.0 25.0 PVA : 0.1353 0.1353 SPL : TOPIK (2)  COU : 2 0 0 % : 100 0.0 0.0 PVA  SPL : TOPIK (1,4) COU : 1 0 8 % : 11.10.0 88.9 PVA : 0.2357 0.2357 

APLIKASI METODE CHAID DALAM MENGANALISIS KETERKAITAN FAKTOR RISIKO LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA

(Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya)

APLIKASI METODE CHAID DALAM MENGANALISIS KETERKAITAN FAKTOR RISIKO LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Lumbung Pustaka UNY (UNY Repository)