perpustakaan.fmipa.unpak.ac.idperpustakaan.fmipa.unpak.ac.id/file/skripsi cyn.docx · web...
TRANSCRIPT
PENERAPAN ANALISIS KONJOIN DALAM MENENTUKAN PERSEPSI MAHASISWA MATEMATIKA TERHADAP
DOSEN (Studi Kasus : Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Pakuan)
SKRIPSI
Oleh : Cynthia Ardyanti Noegroho
(064109020)
PROGRAM STUDI MATEMATIKAFAKULTAS MATEMATIKA & ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS PAKUANBOGOR
2013
PENERAPAN ANALISIS KONJOIN DALAM MENENTUKAN PERSEPSI MAHASISWA MATEMATIKA TERHADAP
DOSEN (Studi Kasus : Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Pakuan)
SKRIPSI
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Pakuan
Oleh : Cynthia Ardyanti Noegroho
(064109020)
PROGRAM STUDI MATEMATIKAFAKULTAS MATEMATIKA & ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS PAKUANBOGOR
2013
HALAMAN PERSEMBAHAN
EVERY DAY IS RACETHE LAST BUT NOT THE LIST
“Setiap hari langkah kehidupan begitu cepat, bagaikan pembalap yang melaju untuk menjadi nomor 1, tetapi
yang terakhir bukanlah yang terburuk.”
SEMANGAT, SABAR, and DOAAdalah kunci menuju kesuksesan dan keberhasilan
untuk menjadi yang terbaik disertai berkat Tuhan Yesus Kristus.
Tetaplah bangkit untuk melangkah demi masa depan sesulit apapun keadaanmu.
“Doakan, sugestikan keinginanmu dalam hatimu apa yang kamu ingin, kelak akan kamu temukan dan
dapatkan keinginanmu itu.”
~ Skripsi ini saya persembahkan untuk Mama dan Papa atas cinta dan kasih sayangnya yang selalu berlimpah sampai detik ini, yang selalu memberikan dukungan serta semangat untuk
masa depan saya. ~
i
ii
iii
RIWAYAT HIDUP
Cynthia Ardyanti Noegroho dilahirkan pada tanggal 1
Maret 1991 di Bandung, Jawa Barat. Penulis adalah anak
sulung dari dua bersaudara yang dilahirkan dari pasangan
Bapak Cahyo Nugroho dan Ibu Christiana.
Pada tahun 1997 penulis terdaftar sebagai salah satu siswi
di SD Mardi Waluya Cibinong dan lulus pada tahun 2003.
Setelah itu penulis melanjutkan sekolahnya ke SMP
Mardi Waluya Cibinong pada tahun 2003 dan lulus pada tahun 2006. Kemudian
penulis melanjutkan sekolahnya dengan mendaftarkan dirinya sebagai salah satu
siswi di SMA Negeri 1 Cibinong dan lulus pada tahun 2009.
Pada tahun 2009 penulis melanjutkan pendidikannya ke jenjang yang lebih tinggi.
Penulis mendaftarkan diri sebagai salah satu mahasiswi strata satu di Program
Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam di
Universitas Pakuan Bogor. Penulis melakukan Praktik Kerja Lapang (PKL) di PT
TASPEN Bogor pada semester 5.
Selama menjadi mahasiswa, penulis sangat aktif dalam beberapa organisasi
kemahasiswaan yaitu Himpunan Mahasiswa Matematika (HIMATIKA) dan juga
salah satu UKM kerohanian yaitu Keluarga Mahasiswa Katolik Pakuan (KMKP).
Penulis berperan sebagai salah satu anggota Bidang Sumber Daya Masyarakat
pada HIMATIKA selama masa kepengurusan periode 2011/2012. Selain itu,
penulis pun berperan sebagai koordinator Bidang Hubungan Kemasyarakatan di
KMKP pada masa kepengurusan periode 2011/2012.
iv
RINGKASAN
CYNTHIA ARDYANTI NOEGROHO. Penerapan Analisis Konjoin Dalam Menentukan Persepsi Mahasiswa Matematika Terhadap Dosen. Dibawah bimbingan FITRIA VIRGANTARI dan ANI ANDRIYATI.
Dosen merupakan suatu faktor penting dalam berlangsungnya proses belajar mengajar di perguruan tinggi. Dosen yang mampu menciptakan suasana belajar dengan baik serta mampu mengembangkan kemampuan mahasiswa baik di bidang akademis maupun luar akademis merupakan salah satu ciri-ciri dosen yang diharapkan mahasiswa. Hal tersebut berpengaruh pada motivasi belajar dan perilaku mahasiswa. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui persepsi mahasiswa matematika terhadap ciri-ciri dosen yang diharapkan mampu meningkatkan motivasi belajar mahasiswa. Data yang digunakan merupakan data primer hasil survei terhadap 45 mahasiswa Program Studi Matematika di Fakultas MIPA, Universitas Pakuan Bogor dengan menggunakan analisis konjoin. Faktor-faktor yang dijadikan sebagai variabel atribut penelitian yaitu dilihat berdasarkan karakter dosen (X1), latar belakang pendidikan dosen (X2), metode pembelajaran yang diberikan oleh dosen (X3), dan interaksi di kelas (X4) yang masing-masingnya terdiri dari 2 taraf atribut. Persepsi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen dapat diketahui dari hasil penilaian mereka terhadap kartu profil yang dibentuk dari keempat atribut tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ciri-ciri dosen yang diharapkan lebih memberikan pengaruh terhadap motivasi belajar mahasiswa adalah dosen yang berkarakter santai dan mampu menciptakan interaksi yang aktif antara mahasiswa dan dosen, mau menjelaskan materi secara langsung kepada mahasiswa di kelas, serta pendidikan terakhirnya adalah pascasarjana. Sebagian besar mahasiswa lebih mempertimbangkan atribut dari variabel karakter dosen daripada atribut dari variabel latar belakang pendidikan dosen karena lebih berpengaruh terhadap motivasi belajar mahasiswa.
Kata Kunci : analisis konjoin, ciri-ciri dosen, motivasi belajar mahasiswa, persepsi.
v
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur Penulis panjatkan kepada Yesus Kristus, karena
atas berkat dan anugerah-Nya Penulis telah menyelesaikan Skripsi yang berjudul
“PENERAPAN ANALISIS KONJOIN DALAM MENENTUKAN
PERSEPSI MAHASISWA MATEMATIKA TERHADAP DOSEN”.
Skripsi ini merupakan salah satu syarat wajib di Program Studi
Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Pakuan Bogor. Penulis telah menerima banyak masukan, saran dan kritik yang
membangun dalam penulisan laporan ini, maka dari itu pada kesempatan ini
Penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Dr. Ir. Fitria Virgantari, M.Si selaku Dosen Pembimbing I dan Ketua Program
Studi Matematika FMIPA Universitas Pakuan.
2. Ani Andriyati, M.Si selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan
saran dan bimbingan dalam penyusunan laporan ini.
3. Embay Rohaeti, M.Si selaku Dosen Wali dan Sekretaris Program Studi
Matematika FMIPA Universitas Pakuan.
4. Kedua orang tua yang telah memberikan dukungan doa, semangat, serta
materi sehingga penulis dapat menyusun skripsi ini dengan baik.
5. Teman-teman Mahasiswa Matematika dan Keluarga Besar Angkatan 2009
(KEBESARAN 09) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Pakuan.
6. Pihak terdekat yang tak henti menjadi penyemangat.
7. Seluruh pihak yang telah memberikan bantuan dan dukungan dalam
penyusunan skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa Skripsi ini masih banyak kekurangan dalam
penyusunannya. Akhir kata, Penulis berharap semoga laporan ini dapat
memberikan manfaat dan pengetahuan bagi semua pihak.
Bogor, Oktober 2013
Penulis
vi
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN PERSEMBAHAN.......................................................................... i
HALAMAN PENGESAHAN............................................................................. ii
HALAMAN PERNYATAAN............................................................................. iii
RIWAYAT HIDUP............................................................................................. iv
RINGKASAN...................................................................................................... v
KATA PENGANTAR......................................................................................... vi
DAFTAR ISI........................................................................................................ vii
DAFTAR TABEL............................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR........................................................................................... x
DAFTAR LAMPIRAN........................................................................................xi
BAB I PENDAHULUAN............................................................................. 1
1.1 Latar Belakang........................................................................... 1
1.2 Tujuan Penelitian........................................................................ 3
1.3 Manfaat penelitian...................................................................... 3
1.4 Ruang Lingkup........................................................................... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.................................................................... 4
2.1 Persepsi dan Preferensi............................................................... 4
2.2 Dosen.......................................................................................... 5
2.3 Mahasiswa.................................................................................. 6
2.4 Analisis Multivariat.................................................................... 7
2.4.1 Pengertian................................................................................. 7
2.4.2 Teknik-teknik Analisis Multivariat.......................................... 7
2.4.3 Analisis Konjoin (Conjoint Analysis)...................................... 8
2.4.4 Perhitungan Nilai Kegunaan Taraf Atribut dan
Tingkat Kepentingan Atribut Disagregat dan
Agregat.................................................................................... 9
BAB III METODOLOGI PENELITIAN......................................................... 18
3.1 Data............................................................................................ 18
3.2 Kuesioner Pendahuluan.............................................................. 18
vii
3.3 Uji Validitas dan Reliabilitas..................................................... 20
3.4 Kuesioner Lanjutan.................................................................... 22
3.5 Penentuan Atribut dan Taraf Atribut.......................................... 22
3.6 Pembentukan Profil.................................................................... 23
3.7 Tahapan Penelitian..................................................................... 26
3.8 Tahapan Analisis Konjoin.......................................................... 27
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN......................................................... 29
4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas..................................................... 29
4.2 Analisis Deskriptif Responden................................................... 30
4.3 Analisis Konjoin......................................................................... 32
4.3.1 Persepsi Berdasarkan Pekerjaan Responden............................ 32
4.3.2 Persepsi Berdasarkan Jenis Kelamin Responden..................... 37
4.3.3 Persepsi Berdasarkan Bidang Minat Responden..................... 38
4.3.4 Persepsi Berdasarkan Angkatan............................................... 39
4.3.5 Persepsi Berdasarkan Besar IPK Responden........................... 40
4.3.6 Nilai Kegunaan Tiap Taraf Atribut Secara Agregat................ 40
4.3.7 Tingkat Kepentingan Atribut Secara Agregat.......................... 43
4.3.8 Pengukuran Korelasi dan Keakuratan...................................... 45
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN......................................................... 46
DAFTAR PUSTAKA.......................................................................................... 47
LAMPIRAN......................................................................................................... 49
viii
DAFTAR TABEL
Halaman 1. Atribut dan Taraf Atribut 10
2. Data Responden Berdasarkan Profil 10
3. Rata-Rata Ranking Tiap Taraf Atribut 15
4. Deviasi Tiap Taraf Atribut15
5. Nilai Kegunaan (Utilitas) Tiap Taraf Atribut 15
6. Jumlah Deviasi Kuadrat Tiap Taraf Atribut 16
7. Koefisien Tiap Taraf Atribut 16
8. Range dan Total Range Tiap Atribut 17
9. Tingkat Kepentingan Tiap Atribut17
10. Atribut dan Taraf Atribut Penelitian 23
11. Kombinasi Kartu Profil Hasil Orthogonal Array 24
12. Jumlah Sampel Masing-Masing Angkatan 25
13. Hasil Uji Validitas 29
14. Data Penilaian Responden yang Bekerja 32
15. Nilai Rata-Rata Ranking Tiap Taraf Atribut 33
16. Nilai Deviasi Tiap Taraf Atribut 33
17. Nilai Kegunaan Tiap Taraf Atribut 34
18. Hasil Uji Nilai Kegunaan dengan SPSS 34
19. Jumlah Deviasi Kuadrat Tiap Taraf Atribut 35
20. Nilai Koefisien Tiap Taraf Atribut 35
21. Range dan Total Range Tiap Atribut 36
22. Tingkat Kepentingan Tiap Atribut 36
23. Hasil Uji Tingkat Kepentingan Atribut dengan SPSS 37
24. Hasil Agregat Uji Nilai Utilitas Tiap Taraf Atribut dengan SPSS 41
25. Hasil Agregat Uji Tingkat Kepentingan Tiap Atribut dengan SPSS 43
26. Tampilan Summary secara Agregat dengan SPSS 45
ix
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1. Program Syntax pada SPSS Statistics 17 24
2. Flowchart Tahapan Penelitian 26
3. Flowchart Tahapan Analisis Konjoin 27
4. Diagram Berdasarkan Jenis Kelamin Responden 30
5. Diagram Berdasarkan Bidang Minat Responden 30
6. Diagram Berdasarkan Bekerja/Tidak Bekerja 31
7. Diagram Berdasarkan Angkatan Responden 31
8. Diagram Berdasarkan Besar IPK 31
9. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Bekerja dan Tidak 37
10. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Berdasarkan Jenis 38
11. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Berdasarkan Bidang Minat 38
12. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Angkatan 2012 dan 2011 39
13. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Angkatan 2010 dan 2009 39
14. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Besar IPK 40
15. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Karakter Dosen 41
16. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Latar Belakang Pendidikan Dosen 42
17. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Metode Pembelajaran 42
18. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Interaksi di Kelas 43
19. Grafik Tingkat Kepentingan Atribut secara Agregat 44
x
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman 1. Kuesioner Pendahuluan 49
2. Data Hasil Kuesioner Pendahuluan 50
3. Perhitungan Uji Validitas Kuesioner Pendahuluan 51
4. Tabel r Product Moment 59
5. Kuesioner Penelitian Lanjutan 60
6. Data Hasil Kuesioner Lanjutan 62
7. Hasil Uji SPSS untuk Responden yang Tidak Bekerja 64
8. Grafik untuk Responden yang Bekerja 66
9. Hasil Uji SPSS untuk Responden Berdasarkan Jenis Kelamin 67
10. Hasil Uji SPSS untuk Responden Berdasarkan Bidang Minat 70
11. Hasil Uji SPSS untuk Responden 2012 dan 2011 74
12. Hasil Uji SPSS untuk Responden 2010 dan 2009 76
13. Hasil Uji SPSS untuk Responden Berdasarkan IPK 78
xi
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini memberikan
tuntutan kepada semua pihak untuk selalu meningkatkan kualitas dan kuantitas
sumber daya manusia supaya mampu bersaing di era globalisasi, baik di dalam
maupun di luar negeri. Salah satunya adalah dengan meneruskan pendidikan ke
jenjang yang lebih tinggi yaitu perguruan tinggi. Perguruan tinggi merupakan
salah satu pusat pendidikan yang berguna untuk menciptakan sumber daya
manusia yang berkualitas. Bentuk perguruan tinggi bermacam-macam, ada
universitas, institut, politeknik, dan yang lainnya. Di dalam perguruan tinggi
terdapat dosen, pembimbing, mahasiswa, sarana dan prasarana, dan sebagainya
yang seluruhnya menjadi suatu hal yang wajib ada untuk berlangsungnya proses
belajar mengajar di perguruan tinggi.
Kualitas lulusan perguruan tinggi sangat terkait dengan dosen yang
berperan sebagai pencipta atmosfer akademik, mengembangkan mahasiswa dalam
menggali ilmu pengetahuan dan meningkatkan keterampilan serta sikap tatanan
yang baik dalam kehidupan bermasyarakat nantinya setelah lulus dari perguruan
tinggi. Begitu pun dosen yang bermaksud supaya dikagumi oleh peserta di
kelasnya, tetapi tidak mengajarkan semua metode yang ada dalam materinya
ataupun cenderung hanya menguasai satu metode saja dalam proses belajar-
mengajar merupakan contoh yang kurang baik dalam dunia pendidikan (Supriadi,
2006).
Ciri-ciri dosen atau pembimbing merupakan salah satu yang
mempengaruhi perilaku individu yang sedang belajar. Semangat belajar
mahasiswa merupakan hal yang penting dalam proses belajar karena mampu
mendorong mahasiswa untuk belajar lebih baik daripada belajar tanpa semangat.
Menurut Kottasz (2005), ketidakhadiran mahasiswa dalam perkuliahan
disebabkan oleh motivasi yang rendah pada diri mahasiswa. Ada beberapa alasan
mahasiswa tidak hadir dalam perkuliahan, yaitu karena mahasiswa mengalami
tekanan, pengajaran yang buruk dari pengajar, ada juga dikarenakan waktu
1
perkuliahan yang tidak sesuai, dan karena kualitas materi yang disampaikan
kurang berkualitas oleh dosen atau pengajar.
Sebuah penelitian yang pernah dilakukan oleh Tyasari (2011) tentang
pengaruh kompetensi profesionalisme dosen terhadap motivasi belajar mahasiswa
mengungkapkan bahwa dosen memiliki pengaruh terhadap motivasi belajar
mahasiswa dalam kegiatan belajar mengajar. Dalam penelitian tersebut disebutkan
bahwa motivasi mahasiswa mengikuti perkuliahan adalah hanya sekedar untuk
memenuhi presensi atau daftar hadir perkuliahan. Dalam pengerjaan tugas-tugas
yang diberikan dosen, hanya beberapa mahasiswa yang serius untuk
mengerjakannya. Menurut mahasiswa, hal tersebut terjadi karena dosen yang
bersangkutan belum sesuai dengan harapan mereka. Mahasiswa menganggap
dosen kurang bisa memotivasi mahasiswa untuk belajar, dan perkuliahan terasa
monoton sehingga mahasiswa merasa cepat bosan. Penampilan dosen dan
kemampuan dosen dalam mengajar di kelas dan di laboratorium, serta sikap
terhadap mahasiswa juga menentukan semangat mahasiswa dalam proses belajar
mengajar. Jika penampilan dosen nyaman dilihat, penyampaian materi mudah
dipahami, maka mahasiswa menjadi lebih semangat mengikuti kegiatan belajar
mengajar dan proses belajar-mengajar berjalan dengan baik, sehingga hasilnya
juga menjadi baik.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui menganalisa
preferensi yaitu Analisis Konjoin atau Conjoint Analysis. Penelitian sebelumnya
yang pernah dilakukan yaitu oleh Handayani (2009) untuk mengidentifikasi
atribut-atribut yang disukai konsumen dalam membeli rumah di Kecamatan
Depok dengan menggunakan analisis konjoin. Penelitian lain dilakukan oleh
Yuwana (2007) menggunakan analisis konjoin dalam menganalisis preferensi
terhadap pemilihan kosmetik bedak. Riskinandini (2007) juga melakukan analisis
preferensi mahasiswa tingkat akhir terhadap pemilihan pekerjaan dengan analisis
konjoin. Penelitian mengenai persepsi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen,
khususnya mahasiswa Matematika di FMIPA Universitas Pakuan menggunakan
analisis konjoin belum pernah dilakukan sebelumnya, oleh karena itu peneliti
tertarik untuk melakukan penelitian dengan tujuan mengetahui bagaimana ciri-ciri
dosen yang diminati mahasiswa sesuai dengan harapan dari masing-masing
2
mahasiswa S1 Matematika FMIPA Universitas Pakuan Bogor sehingga mampu
memotivasi mahasiswa dalam kegiatan belajarnya untuk menambah pengetahuan
serta meningkatkan prestasinya masing-masing.
1.2 Tujuan Penelitian
Jika dilihat dari latar belakang dapat dikemukakan tujuan penelitian adalah
sebagai berikut :
1. Mengetahui persepsi sebagian besar mahasiswa S1 Matematika FMIPA
Universitas Pakuan terhadap faktor-faktor yang dijadikan atribut dalam
penelitian ini.
2. Mengetahui ciri-ciri dosen yang diminati dan diharapkan oleh sebagian
besar mahasiswa S1 Matematika FMIPA Universitas Pakuan.
1.3 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah untuk
mengetahui persepsi mahasiswa S1 Matematika FMIPA Universitas Pakuan
terhadap ciri-ciri dosen yang diminati serta sebagai kritik, saran, dan masukkan
terhadap Program Studi Matematika tentang kebutuhan mahasiswa dan dosen.
1.4 Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian yang akan dibahas dalam penelitian ini dibatasi
pada persepsi mahasiswa S1 Matematika FMIPA Universitas Pakuan Bogor
terhadap ciri-ciri dosen yang diminati dengan menggunakan analisis konjoin.
3
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Persepsi dan Preferensi
Menurut Depdiknas (2001), persepsi adalah tanggapan atau temuan
gambaran langsung dari suatu serapan seseorang dalam mengetahui beberapa hal
melalui panca indera. Dalam pengertian ini jelas bahwa persepsi adalah kesan
gambaran atau tanggapan yang dimiliki seseorang setelah orang tersebut
menyerap untuk mengetahui beberapa hal (obyek) melalui panca indera. Kesan
gambaran atau tanggapan yang diperoleh tersebut kemudian dikelompokkan,
dibandingkan, dan diinterpretasikan sehingga terbentuk pemahaman dan penilaian
tertentu terhadap objek barang/jasa tersebut yang mampu mempengaruhi pilihan
individu terhadap produk tersebut. Persepsi memainkan peran yang besar dalam
tingkat identifikasi alternatif dari proses keputusan pembelian.
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (1996) preferensi dapat diartikan
sebagai (hak untuk) didahulukan dan diutamakan daripada yang lain atau bisa juga
diartikan sebagai pilihan; kecenderungan; kesukaan, oleh karena itu preferensi
dapat diartikan sebagai kecenderungan seseorang untuk memilih dan
mengutamakan sesuatu. Menurut Kotler (2002) preferensi konsumen
menunjukkan kesukaan konsumen dari berbagai pilihan produk barang atau jasa
yang ada.
Dalam mengkonsumsi suatu produk barang/jasa, konsumen akan melalui
proses pengambilan keputusan pembelian. Keputusan pembelian konsumen
dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya adalah produk itu sendiri. Atribut
produk merupakan salah satu elemen yang memberikan pengaruh dalam
pertimbangan keputusan pembelian konsumen, selain pengetahuan atau
pemrosesan informasi. Pertimbangan tersebut mencakup persepsi konsumen
terhadap atribut produk tersebut. Persepsi dapat terbentuk melalui pengumpulan
dan pemprosesan pengetahuan serta informasi dari lingkungan. Setelah persepsi
terbentuk, konsumen akan menentukan preferensi produk mana yang akan dibeli
dan melakukan suatu keputusan pembelian. Preferensi adalah kesukaan, pilihan
atau sesuatu yang lebih disukai konsumen dan preferensi konsumen terbentuk dari
4
persepsi terhadap suatu produk (Assael, 1992). Persepsi yang membentuk
preferensi dibatasi sebagai perhatian kepada kesan yang mengarahkan pada
pemahaman dan ingatan, dan persepsi yang sudah mengendap dalam pikiran akan
menjadi preferensi.
2.2 Dosen
Dosen adalah salah satu komponen esensial dalam suatu sistem pendidikan
di perguruan tinggi. Dosen adalah orang yang berpengalaman dalam bidang
profesinya. Dengan keilmuan yang dimilikinya dia dapat menjadikan anak didik
menjadi orang yang cerdas (Djamarah, 2006).
Dosen adalah salah satu elemen penting dalam proses belajar, yang ikut
berperan dalam usaha pembentukan sumber daya manusia yang potensial di
bidang pembangunan. Menurut Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Republik
Indonesia Tentang Standar Kualifikasi Akademik dan Kompetensi Guru dan
Dosen, adapun macam-macam kompetensi yang harus dimiliki oleh tenaga
pendidik tersebut antara lain: kompetensi pedagogik, kepribadian, profesional dan
sosial yang diperoleh melalui pendidikan profesi (Depdiknas, 2010). Berikut
adalah keempat kompetensi tersebut :
1. Kompetensi Pedagogik
Kompetensi pedagogik meliputi pemahaman guru terhadap peserta didik,
perancangan dan pelaksanaan pembelajaran, evaluasi hasil belajar, dan
pengembangan peserta didik untuk mengaktualisasikan berbagai potensi yang
dimilikinya. Salah satu contohnya adalah melalui pemberian tugas-tugas
kepada peserta didik yang harus disesuaikan dengan kurikulum serta standar
kemampuan peserta didik di suatu sekolah atau perguruan tinggi. Selain itu,
metode pembelajaran yang digunakan dosen sangat berpengaruh terhadap
motivasi belajar dan kualitas peserta didik.
2. Kompetensi Pribadi
Kompetensi kepribadian merupakan kemampuan personal yang
mencerminkan kepribadian yang mantap, stabil, dewasa, arif, dan berwibawa,
menjadi teladan bagi peserta didik, dan berakhlak mulia.Salah satu contohnya
adalah bagaimana karakter dosen saat mengajar di dalam kelas. Ada sebagian
5
mahasiswa menyukai dosen yang serius dengan maksud supaya lebih mudah
memahami materi, tetapi ada juga mahasiswa yang lebih mudah memahami
materi dengan dosen berkarakter santai yang mampu menciptakan suasana
kelas tidak menjadi tegang.
3. Kompetensi Sosial
Kompetensi sosial merupakan kemampuan dosen untuk berkomunikasi dan
bergaul secara efektif dengan peserta didik, sesama pendidik, tenaga
kependidikan, orang tua/wali peserta didik, dan masyarakat sekitar. Salah satu
contohnya adalah interaksi dosen dengan mahasiswa di kelas apakah mampu
menciptakan suasana komunikasi yang aktif atau sebaliknya yang cenderung
pasif.
4. Kompetensi Profesional
Kompetensi profesional merupakan penguasaan materi pembelajaran secara
luas dan mendalam, yang mencakup penguasaan materi kurikulum mata
pelajaran di sekolah dan substansi keilmuan yang menaungi materinya, serta
penguasaan terhadap stuktur dan metodologi keilmuannya. Salah satunya
adalah dilihat dari latar belakang pendidikannya yang berpengaruh terhadap
penguasaan materi pembelajaran.
2.3 Mahasiswa
Dalam Peraturan Pemerintah Nomor 60 tahun 1999 tentang Perguruan
Tinggi disebutkan bahwa mahasiswa adalah peserta didik yang terdaftar di
perguruan tinggi. Tujuan mahasiswa adalah untuk mencapai dan meraih taraf
keilmuan yang matang, menguasai suatu ilmu serta memiliki wawasan yang luas,
sehingga mampu bertindak dan bersikap ilmiah dalam segala hal yang berkaitan
dengan keilmuannya untuk diabdikan pada masyarakat dan sesamanya (Ganda,
1987).
Rutinitas mahasiswa biasanya dilakukan di lingkungan kampus. Dalam
setiap kegiatannya di kampus, setiap mahasiswa pasti mempunyai motivasi
terutama dalam hal kegiatan belajarnya. Motivasi merupakan proses yang
mempengaruhi arah tujuan, ketekunan, dan semangat yang ditunjukkan oleh
perilakunya dalam mencapai tujuan. Motivasi pun merupakan daya dorong yang
6
mempengaruhi perilaku seseorang dan segala kekuatannya untuk mencapai tujuan
yang diinginkan, yang muncul dari keinginan untuk memenuhi kebutuhannya.
Dalam hal belajar, setiap mahasiswa mempunyai motivasi yang berbeda. Ada
yang karena ingin sungguh-sungguh belajar supaya dapat lebih menguasai materi,
ada pula yang hanya sekedar ingin memperoleh gelar sarjana semata. Hal-hal
yang mempengaruhi motivasi belajarnya pun bermacam-macam, salah satunya hal
yang mempunyai pengaruh cukup besar dalam motivasi belajar adalah dosen.
Setiap mahasiswa mempunyai opini terhadap setiap dosen mata kuliahnya
masing-masing dan juga harapan terhadap dosen mata kuliahnya agar dapat
memotivasi mahasiswanya untuk lebih rajin kuliah.
2.4 Analisis Multivariat
2.4.1 Pengertian
Metode statistik dapat dibagi atas dua kelompok berdasarkan jumlah
variabel yang dianalisis yaitu analisis univariat dan analisis multivariat. Analisis
univariat adalah analisis yang melibatkan satu variabel, sedangkan analisis
multivariat adalah analisis yang melibatkan lebih dari satu variabel. Analisis
multivariat merupakan metode statistik yang memungkinkan peneliti untuk
melakukan penelitian terhadap lebih dari dua variabel secara bersamaan. Dengan
menggunakan teknik analisis ini maka peniliti dapat menganalisis pengaruh
beberapa variabel terhadap variabel-variabel lainnya dalam waktu yang
bersamaan, misalkan dapat menganalisis pengaruh variabel kualitas produk, harga
dan saluran distribusi terhadap kepuasan pelanggan. Analisis multivariat
digunakan karena pada kenyataannnya masalah yang terjadi tidak dapat
diselesaikan dengan hanya menghubung-hubungkan dua variabel atau melihat
pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya.
2.4.2 Teknik-teknik Analisis Multivariat
Berdasarkan hubungan antar variabel, analisis multivariat dapat dibedakan
menjadi dua yaitu, analisis dependensi (dependence techniques) dan analisis
interpedensi (interdependence techniques). Dalam dependence techniques,
terdapat dua jenis variabel, yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Dependence
techniques ini digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan
7
mengenai hubungan antara dua kelompok variabel tersebut. Sedangkan dalam
interdependence techniques, kedudukan setiap variabel sama, tidak ada variabel
terikat dan variabel bebas. Biasanya interdependence techniques ini digunakan
untuk melihat saling keterkaitan hubungan antar semua variabel tanpa
memperhatikan bentuk variabel yang dilibatkan (Simamora, 2005).
2.4.3 Analisis Konjoin (Conjoint Analysis)
Conjoint analysis atau yang disebut juga dengan analisis konjoin
merupakan teknik untuk mengukur preferensi konsumen tentang atribut sebuah
produk atau jasa. Analisis konjoin merupakan suatu teknik analisis multivariat
yang digunakan secara khusus untuk mengetahui bagaimana persepsi seseorang
terhadap suatu objek yang terdiri atas satu atau banyak bagian. Analisis Konjoin
didasarkan atas premis sederhana bahwa konsumen mengevaluasi nilai suatu
produk/jasa/ide dengan mengkombinasi jumlah-jumlah yang terpisah dari nilai
yang disediakan oleh masing-masing faktor. Hasil utama dari Analisis Konjoin
adalah suatu bentuk (desain) produk barang atau jasa,atau objek tertentu yang
diinginkan oleh sebagian besar responden (Santoso, 2010).
Data dasar untuk Analisis Konjoin adalah jawaban responden terhadap
pertanyaan yang mengungkapkan bukan keinginan pemilihannya, tetapi preferensi
mendasar yang mengarahkan pemilihannya. Hasil sebuah penelitian menunjukkan
pengeluaran dari kuesioner adalah beberapa atribut yang mungkin dianggap
penting oleh subjek dan tidak membiaskan respons subjek.
Analisis Konjoin digunakan untuk mengukur pertimbangan psikologis
atau preferensi (pilihan) responden. Analisis ini akan menghasilkan pendugaan
tingkat kegunaan (utilitas) dan nilai relatif penting dari tiap atribut. Utilitas
merupakan konsep dasar untuk mengukur penilaian subjektif akan preferensi yang
unik bagi setiap individu. Utilitas diasumsikan pada nilai yang dimiliki setiap taraf
dari atribut. Penjumlahan nilai utilitas yang diasosiasikan dengan setiap atribut
dari suatu produk atau jasa menghasilkan utilitas keseluruhan (Hair, 1998).
8
2.4.4 Perhitungan Nilai Kegunaan Taraf Atribut dan Tingkat Kepentingan
Atribut Disagregat dan Agregat
Proses perhitungan manual untuk mencari nilai kegunaan taraf atribut
dan tingkat kepentingan atribut disagregat dan agregat dijelaskan dengan
ilustrasi contoh kasus seperti berikut.
Sebuah perusahaan pengiriman barang ingin mengembangkan sistem
pelayanan jasa yang baru. Sebelum mempromosikan sistem pelayanan jasa
tersebut, divisi pemasaran melakukan riset untuk mengetahui seperti apakah
sistem pelayanan jasa yang diminati oleh konsumen. Menurut sebuah kelompok
diskusi yang dibentuk dari anggota-anggota pada divisi marketing, ‘diminati’
disini dapat diartikan bahwa konsumen memiliki preferensi tertentu terhadap
suatu produk barang / jasa. Sebuah produk biasanya merupakan kumpulan dari
berbagai atribut yang sering menjadi faktor penentu bagi konsumen dalam
memilih produk. Untuk sistem pelayanan jasa ini, atribut yang menjadi faktor
penentunya adalah jenis pengiriman yaitu pengiriman kilat dan pengiriman biasa,
sedangkan faktor penentu lainnya adalah dari jam buka tempat pengiriman yaitu
buka 24 jam atau hanya terbatas jam kerja (08.00-17.00).
a) Perhitungan nilai kegunaan taraf atribut disagregat
Anderson (1997) menyebutkan terdapat beberapa hal yang diperlukan untuk
mengetahui nilai kegunaan dari setiap taraf atribut diantaranya yaitu :
1) Penentuan tabel atribut dan taraf atribut
Jika ada m atribut dan masing-masing atribut terdapat k taraf atribut, maka
secara logika jumlah profil yang dibuat seharusnya k1 x k2 x k3 x ... x km
sejumlah m buah. Akan tetapi, jika jumlah profil yang seharusnya terlalu
banyak, maka bisa dilakukan pengurangan profil dengan menggunakan
ketentuan profil minimal, yaitu :
Minimum Profil=Jumlah Taraf −Jumlah Atribut+1 ...........................(1)
Data urutan kartu profil beserta atribut dan taraf atribut dalam kartu dapat
dilihat pada Tabel 1.
9
Tabel 1. Tabel Atribut dan Taraf
Atribut Taraf Atribut
X1 (Jenis) X11 ( Biasa )X12 ( Kilat )
X2 (Jam Buka)X21 ( 9 jam )X22 ( 24 jam )
Maka jumlah minimum profil yang dapat dibuat adalah 4−2+1=3 profil.
Dalam ilustrasi ini, tetap digunakan 4 profil karena jumlahnya belum
terlalu banyak. 4 kartu profil yang telah dibuat dari 4 taraf atribut di atas,
yaitu :
1. S1 yaitu untuk pengiriman kilat dan 9 jam.
2. S2 yaitu untuk pengiriman biasa dan 9 jam.
3. S3 yaitu untuk pengiriman biasa dan 24 jam.
4. S4 yaitu untuk pengiriman kilat dan 24 jam.
Data yang berisi penilaian berupa ranking dari 5 responden terhadap 4
kartu profil yang telah dibuat dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Responden Berdasarkan Profil
Responden
Stimuli/Kartu ProfilS1(
X12,X21)S2(
X11,X21)S3(
X11,X22)S4(
X12,X22)1 3 1 4 22 3 2 1 43 2 3 4 14 3 4 2 15 4 3 1 2
2) Nilai rata-rata ranking keseluruhan (K)
Untuk menghitung rata-rata ranking keseluruhan, maka digunakan
rumus sebagai berikut :
K=n+12
=4+12
=2,5 ................................................................................(2)
Keterangan:
n=¿ jumlah kombinasi atribut (kartu profil)
10
Langkah berikutnya adalah melakukan perhitungan untuk menduga
ranking kombinasi atribut berdasarkan data dari responden.
3) Nilai rata-rata ranking tiap taraf atribut
Nilai rata-rata ranking tiap taraf atribut didapatkan dari penjumlahan
semua taraf atribut yang kemudian dibagi dengan banyaknya taraf atribut
itu sendiri, dapat diwakilkan dengan rumus :
Rij=∑ r X ij
nr .............................................................................................(3)
Keterangan :
Rij = Rata-rata ranking atribut ke-i taraf ke-j
∑ rX ij = Jumlah ranking yang termasuk ke dalam atribut ke-i taraf ke-j
i = banyaknya atribut (1, 2)
j = banyaknya taraf atribut (1, 2)
nr = jumlah banyak taraf atribut dalam X ij
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
R11=r2+r3
2=4+2
2=3
R12=r1+r4
2=3+1
2=2
R21=r1+r2
2=3+4
2=3,5
R22=r3+r4
2=2+1
2=1,5
4) Nilai Deviasi
Nilai deviasi diperoleh dengan cara menghitung selisih antara nilai
rata-rata ranking dengan nilai rata-rata ranking keseluruhan (K) dan
dapat diwakilkan dengan rumus :
d X ij=R ij−K ..........................................................................................(4)
Keterangan :
d X ij = Nilai deviasi atribut ke-i taraf ke-j
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
11
d X 11=R11−K=3−2,5=0,5
d X 12=R12−K=2−2,5=−0,5
d X 21=R21−K=3,5−2,5=1
d X 22=R22−K=1,5−2,5=−1
5) Nilai Kegunaan (utilitas)
Nilai kegunaan merupakan penelitian preferensi subjektif oleh individu
yang mewakili nilai keseluruhan dari suatu objek tertentu. Nilai ini
diperoleh dengan mengalikan nilai deviasi dengan -1 untuk menunjukkan
bahwa utilitas terbesar merupakan taraf atribut yang disukai dari masing-
masing atribut. Nilai kegunaan dalam analisis konjoin diwakilkan dengan
rumus :
U X ij=dX ij
×(−1)....................................................................................(5)
Keterangan :
U X ij=¿ Nilai kegunaan dari atribut ke-i taraf ke-j
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
U X 11=0,5× (−1 )=−0,5
U X 12=−0,5 × (−1 )=0,5
U X 21=1× (−1 )=−1
U X 22=−1×(−1)=1
b) Perhitungan tingkat kepentingan atribut disagregat
Tingkat kepentingan setiap atribut dapat diketahui dengan melakukan
perhitungan dalam langkah-langkah sebagai berikut :
1) Jumlah deviasi kuadrat
Jumlah deviasi kuadrat (JDK) diperoleh dengan cara menjumlahkan
semua nilai kuadrat dari nilai -nilai deviasi untuk setiap taraf atribut
yang dapat diwakilkan dengan rumus :
JDK=∑i=1
m
∑j=1
k
(dX ij)2..........................................................................(6)
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
JDK=(0,5 )2+(−0,5 )2+(1 )2+(−1 )2
12
¿0,25+0,25+1+1
¿2,5
2) Nilai Baku
Nilai baku merupakan rasio antara jumlah taraf atribut dengan jumlah
deviasi kuadrat (JDK), dan dapat diwakilkan dengan rumus :
NB= nJDK ...........................................................................................(7)
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
NB= 42,5
=1,6
3) Koefisien taraf atribut
Perhitungan koefisien atribut dilakukan dengan mengakarkan kuadrat
nilai deviasi yang telah dikalikan dengan nilai baku. Tanda
koefisiennya merupakan kebalikan dari tanda deviasi yang menunjukkan
semakin rendah maka semakin tinggi preferensi konsumennya.
Koefisien taraf atribut ini dapat diwakilkan dengan rumus :
c Xij=√(dX ij)
2× NB...............................................................................(8)
Maka hasil perhitungan untuk responden ke-4 adalah :
c X11=√(dX 11 )
2× NB=√0,25× 1,6=−0,632
c X12=√(d X12 )
2 × NB=√0,25 ×1,6=0,632
c X 21=√(d X21 )
2 × NB=√1 ×1,6=−1,265
c X 22=√(d X22 )
2 × NB=√1 ×1,6=1,265
4) Range Setiap Atribut
Range setiap atribut diperoleh dengan mengurangkan nilai koefisien
taraf atribut terbesar dari atribut ke-i dengan nilai koefisien taraf
atribut terkecil untuk faktor ke-i diwakilkan dengan rumus :
CX i=nilai max c Xij
−nilai min cX ij.......................................................(9)
Misalnya koefisien untuk atribut X1 dan X2 pada responden 4 adalah :
13
CX 1=0,632−(−0,632 )=1,264
CX 2=1,265−(−1,265)=2,53
5) Total Range Atribut
Total range atribut adalah hasil penjumlahan range dari semua atribut
yang ada dan dapat diwakilkan dengan rumus :
I i=∑i=1
m
CX i............................................................................................(10)
Maka total range pada responden 4 adalah :
I i=∑i=1
m
CX i=C X1
+CX 2=1,264+2,53=3,794
6) Tingkat Kepentingan Atribut
Tingkat kepentingan atribut merupakan informasi yang memberikan
gambaran mengenai peran suatu atribut yang mempengaruhi responden
dalam memilih suatu produk. Perhitungan tingkat kepentingan atribut
diperoleh dengan membagi range atribut dengan total range atribut.
Nilai tingkat kepentingan atribut dalam analisis konjoin diwakilkan dengan
rumus :
W i=C Xi
I i×100 %....................................................................................(11)
Maka tingkat kepentingan masing-masing atribut pada responden 4 yaitu:
W 1=1,2643,794
×100 %=33,15 %
W 2=2,53
3,794×100 %=67,85 %
c) Perhitungan nilai kegunaan taraf atribut agregat
Langkah-langkah dalam menentukan taraf atribut secara agregat hampir sama
dengan langkah-langkah sebelumnya dalam perhitungan secara disagregat,
sehingga untuk penentuan atribut dan taraf atribut serta nilai K sama. Langkah
selanjutnya yaitu :
1) Nilai rata-rata ranking tiap taraf atribut
14
Hasil perhitungan keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rata-Rata Ranking Tiap Taraf Atribut
RespondenStimuli/Kartu Profil X11 X12 X21 X22
S1(X12,X21)
S2(X11,X21)
S3(X11,X22)
S4(X12,X22)
S2,S3 S1,S4 S1,S2 S3,S4
1 3 1 4 2 2,5 2,5 2 32 3 2 1 4 1,5 3,5 2,5 2,53 2 3 4 1 3,5 1,5 2,5 2,54 3 4 2 1 3 2 3,5 1,55 4 3 1 2 2 3 3,5 1,5
2) Nilai Deviasi
Hasil perhitungan nilai deviasi setiap taraf atributnya dapat dilihat pada
Tabel 4.
Tabel 4. Deviasi Tiap Taraf Atribut
3) Nilai Kegunaan (utilitas)
Nilai kegunaan taraf atribut yang disukai dari masing-masing atribut dapat
dilihat seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Kegunaan (Utilitas) Tiap Taraf Atribut
Responden
X1 X2
X11 X12 X21 X22
1 0 0 0,5 -0,52 1 -1 0 03 -1 1 0 04 -0,5 0,5 -1 15 0,5 -0,5 -1 1
Rata-rata 0 0 -0,3 0,3
15
RespondenX1 X2
X11 X12 X21 X22
1 0 0 -0,5 0,52 -1 1 0 03 1 -1 0 04 0,5 -0,5 1 -15 -0,5 0,5 1 -1
d) Perhitungan tingkat kepentingan atribut agregat
Tingkat kepentingan setiap atribut secara agregat dapat diketahui
dengan melakukan perhitungan dalam langkah-langkah sebagai berikut :
1) Jumlah deviasi kuadrat
Jumlah deviasi kuadrat (JDK) diperoleh dengan cara menjumlahkan
semua nilai kuadrat dari nilai -nilai deviasi untuk setiap taraf atribut
dapat dilihat pada Tabel 6. Misalnya jumlah deviasi kuadratnya adalah :
2,5+2,5+2,25+2,25=9,5.
Tabel 6. Tabel Jumlah Deviasi Kuadrat Tiap Taraf Atribut
RespondenX1 X2
X11 X12 X21 X22
1 0 0 0,25 0,252 1 1 0 03 1 1 0 04 0,25 0,25 1 15 0,25 0,25 1 1
JDK 2,5 2,5 2,25 2,25
2) Nilai Baku
Nilai baku merupakan rasio antara jumlah taraf atribut dengan jumlah
deviasi kuadrat (JDK) dengan menggunakan rumus (7), yaitu :
421052,05,9
4NilaiBaku
3) Koefisien taraf atribut
Perhitungan koefisien atribut dengan menggunakan rumus (8). Hasil
perhitungan koefisien tiap taraf atribut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Koefisien Tiap Taraf Atribut
koefisien
X1 X2
X11 X12 X21 X22
1 0 0 0,632456
-0,63246
16
2 1,264911
-1,26491 0 0
3 -1,26491
1,264911 0 0
4 -0,63246
0,632456
-1,26491
1,264911
5 0,632456
-0,63246
-1,26491
1,264911
4) Range Setiap Atribut
Range setiap atribut diperoleh dengan mengurangkan nilai koefisien
taraf atribut terbesar dari atribut ke-i dengan nilai koefisien taraf
atribut terkecil untuk faktor ke-i seperti pada rumus (9). Hasil perhitungan
range secara agregat dapat dilihat pada Tabel 8.
5) Total Range Atribut
Total range atribut adalah hasil penjumlahan range dari semua atribut
yang ada seperti pada rumus (10). Perhitungan Range setiap atribut dan
juga total Range atribut dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Range dan Total Range Tiap Atribut
Range Atribut
X1 X2 Total Range
1 01,26491
11,264911
2 2,52982213 0 2,5298223 2,52982213 0 2,529822
4 1,264911062,52982
23,794733
5 1,264911062,52982
23,794733
6) Tingkat Kepentingan Atribut
Perhitungan tingkat kepentingan atribut diperoleh dengan
menggunakan rumus (11) dan dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Tabel Tingkat Kepentingan Tiap Atribut
Responden X Y1 0 12 1 03 1 0
17
4 0,33333333 0,6666675 0,33333333 0,666667
Rata-rata 0,53333333 0,466667Persen 53% 47%
18
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dari
hasil penyebaran kuesioner yang disebarkan kepada mahasiswa Matematika S1
FMIPA Universitas Pakuan yang terdiri dari 4 angkatan saja yaitu angkatan 2012
(Semester 2), 2011 (Semester 4), 2010 (Semester 6) dan 2009 (Semester 8). Pada
penelitian ini, digunakan satu variabel dependen dan beberapa variabel
independen. Variabel dependennya yaitu persepsi mahasiswa (responden)
terhadap ciri-ciri dosen, sedangkan untuk variabel independennya terdiri dari
beberapa faktor yang mempengaruhi preferensi mahasiswa terhadap ciri-ciri
dosen. Pada penelitian ini akan dilakukan 2 tahap pengambilan sampel. Tahap
pengambilan sampel pertama dilakukan dengan menyebar kuesioner pendahuluan
dan kuesioner lanjutan.
3.2 Kuesioner Pendahuluan
Kuesioner pendahuluan ini disebarkan dengan tujuan untuk memperoleh
data mengenai atribut-atribut apa sajakah yang dianggap penting dan
dipertimbangkan oleh responden dalam memilih ciri-ciri dosen yang diharapkan
sehingga berpengaruh dalam motivasi belajar mahasiswa. Faktor-faktor yang
mempengaruhi preferensi mahasiswa berdasarkan persepsi mereka antara lain :
1. Jenis kelamin dosen
Sebagian mahasiswa menganggap jenis kelamin dosen memberikan
pengaruh terhadap persepsi mengenai ciri-ciri dosen karena adanya sikap
dan sifat yang alami. Jenis kelamin terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Dosen laki-laki, dianggap cenderung memiliki sifat dan sikap alami
yang tegas.
b. Dosen perempuan, dianggap cenderung memiliki sifat dan sikap alami
yang lebih sabar.
19
2. Penampilan dosen
Penampilan dosen termasuk dalam kompetensi pribadi. Penampilan dosen
yang baik mencerminkan juga kepribadian dosen itu sendiri. Atribut
penampilan dosen terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Penampilan modis, yang dimaksud adalah dosen yang berpenampilan
rapi dan fashionable.
b. Penampilan sederhana, yang dimaksud adalah dosen yang
berpenampilan rapi meskipun tidak terlalu mengikuti fashion.
3. Karakter dosen
Karakter dosen termasuk juga dalam kompetensi pribadi. Atribut karakter
dosen terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Karakter dosen yang serius, yaitu dosen yang fokus terhadap
pembahasan materi kuliah tanpa ada selingan atau intermezo.
b. Karakter dosen yang santai, yaitu dosen yang fokus terhadap
pembahasan materi kuliah disertai dengan selingan atau intermezo.
4. Latar belakang pendidikan dosen
Latar belakang pendidikan dosen termasuk ke dalam kompetensi
profesional. Semakin tinggi latar belakang pendidikan biasanya semakin
banyak juga ilmu pengetahuan yang dimiliki. Atribut latar belakang
pendidikan ini terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Pendidikan terakhir pascasarjana yaitu lulusan S2 dan S3.
b. Pendidikan terakhir sarjana yaitu lulusan S1.
5. Metode pembelajaran
Metode pembelajaran termasuk ke dalam kompetensi pedagogik. Atribut
metode pembelajaran terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Metode pembelajaran konvensional adalah metode pembelajaran
tradisional atau disebut juga dengan metode ceramah, karena sejak dulu
metode ini telah dipergunakan sebagai alat komunikasi lisan antara guru
dengan anak didik dalam proses belajar dan pembelajaran. Dalam
pembelajaran sejarah metode konvensional ditandai dengan ceramah
yang diiringi dengan penjelasan, serta pembagian tugas dan latihan
(Djamarah, 2006).
20
b. Metode pembelajaran inkonvensional adalah suatu teknik mengajar
yang baru berkembang dan belum lazim digunakan secara umum,
seperti metode mengajar dengan modul, berprogram, pengajaran unit,
masih merupakan metode yang baru dikembangkan dan diterapkan
dibeberapa sekolah tertentu yang mempunyai peralatan dan media yang
lengkap serta guru-guru yang ahli menanganinya.
6. Pemberian tugas (worksheet)
Pemberian tugas termasuk ke dalam kompetensi pedagogik. Atribut
pemberian tugas terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Pemberian tugas setiap pertemuan yang dimaksudkan adalah selalu ada
tugas di setiap pertemuan (tugas banyak).
b. Pemberian tugas setiap menjelang UTS atau UAS yang artinya akan
ada tugas setiap menjelang ujian tengah semester atau ujian semester
(tugas sedikit).
7. Interaksi di kelas
Interaksi di kelas termasuk ke dalam kompetensi sosial. Atribut dalam
variabel ini terdiri dari 2 taraf atribut yaitu :
a. Interaksi yang aktif, yaitu dosen bukan hanya sekedar menjelaskan
materi, tetapi ada tanya jawab dengan mahasiswa atau diskusi bersama
tentang materi kuliah.
b. Interaksi yang pasif, yaitu dosen hanya mampu menjelaskan materi di
depan kelas, tetapi jarang ada tanya jawab atau diskusi bersama tentang
materi kuliah.
Kuesioner pendahuluan yang terdapat dalam Lampiran 1 disebarkan
kepada 5 orang responden dari masing-masing tingkat di Program Studi
Matematika sehingga jumlah total respondennya adalah sebanyak 20 orang.
Kemudian dari hasil kuesioner pendahuluan tersebut dilakukan uji validitas untuk
mengetahui nilai validitas dari setiap variabel.
3.3 Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas digunakan untuk menunjukan sejauh mana suatu alat ukur
(kuesioner) yang digunakan telah mengukur informasi yang diperlukan. Uji ini
dilakukan dengan mengukur korelasi antara variabel/item dengan skor total
21
variabel. Digunakan validitas konstruk yaitu mencari korelasi antara masing-
masing pertanyaan dengan skor total. Uji validitas ini dilakukan dengan
menggunakan Uji Korelasi Pearson’s yang dirumuskan sebagai berikut :
r xy=n∑ xy−∑ x∑ y
√ {(n∑ x2)−(∑ x)2}{(n∑ y2 )−(∑ y )2} ........................................................
(12)
Keterangan :
r xy = Koefisien Korelasi Pearson’s
x = Skor pertanyaan untuk setiap subjek
y = Skor total
xy = Skor pertanyaan dan skor total
n = Jumlah sampel
Jika koefisien korelasi antara skor suatu indikator dengan skor total
keseluruhan (rxy) ≥ nilai kritis r (rtabel) maka dapat dinyatakan instrumen tes yang diujicobakan tersebut dianggap valid.
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana alat ukur tersebut dapat dipercaya atau untuk mengukur kekonsistenan alat ukur tersebut. Alat pengujiannya yaitu dengan mencari nilai koefisien Alpha-Cronbach, dengan rumus :
r= kk−1 (1−
∑ σi2
σ2 )
...........................................................................................(13)Keterangan :r = koefisien Alpha Cronbachk = jumlah butir pertanyaanσ i
2 = ragam butir-butir pertanyaanσ 2 = ragam total
Jika koefisien Alpha Cronbach r ≥ nilai kritis r (rtabel) maka dapat dinyatakan instrumen tes yang diujicobakan tersebut reliabel. Apabila alat ukur tersebut dinyatakan valid dan reliabel maka dapat dilakukan proses selanjutnya (Mulyati, 2008).
22
3.4 Kuesioner Lanjutan
Hasil dari penyebaran kuesioner pendahuluan yang terdapat pada
Lampiran 2 menunjukkan bahwa ada 4 buah atribut dari ciri-ciri dosen yang
dianggap penting dan paling banyak dipilih serta dipertimbangkan oleh responden
dalam memilih ciri-ciri dosen yang diharapkan. Atribut-atribut yang dipilih oleh
20 responden adalah atribut yang mempunyai nilai rata-rata di atas 3, karena nilai
3 disini adalah titik tengah antara rentang skala dari tidak penting sampai sangat
penting. Alasan digunakannya nilai rata-rata dalam pengolahan data kuesioner
pendahuluan ini adalah karena data yang terkumpul berupa data ordinal. Keempat
faktor dari ketujuh faktor yang akan dijadikan atribut dalam perancangan kartu
profil antara lain :
1. Karakter dosen
2. Latar belakang pendidikan
3. Metode pembelajaran
4. Interaksi di kelas
Keempat faktor ini akan digunakan sebagai atribut dalam kuesioner
lanjutan.
3.5 Penentuan Atribut dan Taraf Atribut
Penentuan atribut ditentukan dari hasil penyebaran kuesioner pendahuluan.
Sedangkan untuk taraf atributnya diperoleh dari hasil wawancara dengan beberapa
narasumber seperti dosen dan mahasiswa ataupun mencari informasi dari berbagai
sumber berupa buku maupun internet.
Hasil penentuan atribut dan taraf atribut :
1) Karakter dosen terdiri dari 2 taraf atribut yaitu karakter dosen yang serius
dan santai.
2) Latar belakang pendidikan dosen terdiri dari 2 taraf atribut yaitu lulusan
terakhirnya sarjana dan pascasarjana.
3) Metode pembelajaran secara umum dibagi menjadi dua yaitu metode
konvensional (tradisional) dan inkonvensional.
23
4) Interaksi di kelas terdiri dari 2 taraf atribut yaitu interaksi yang aktif dan
interaksi yang pasif.
3.6 Pembentukan Kartu Profil
Setelah penentuan atribut dan taraf atribut maka metode yang akan
digunakan dalam penelitian ini adalah dengan analisis konjoin secara tradisional.
Metode presentasi yang digunakan adalah metode presentasi full-profile. Pada
penggunaan metode full-profile ini, dibantu dengan adanya software SPSS 17
Statistics yang membantu dalam merancang desain kartu profil secara Orthogonal
Array yang dapat mereduksi jumlah profil yang harus dievaluasi oleh responden.
Jumlah profil yang seharusnya yaitu sebanyak 16 profil ( 2 ×2×2×2 ) hanya
menjadi 8 profil saja. Ini sangat membantu dalam penelitian sebab apabila hanya 8
profil saja dianggap masih dapat diterima oleh responden dan responden dapat
memberikan penilaian yang valid. Namun apabila 16 profil yang digunakan, maka
responden akan kesulitan dan kelelahan akibat banyaknya stimuli yang harus
mereka nilai, sehingga hasil penilaian menjadi kurang valid.
Jumlah ketentuan profil minimalnya dapat dihitung dengan rumus (1) :
Minimum Profil=Jumlah taraf − jumlah atribut+1
Minimum Profil=8−4+1=5 profil
Data urutan kartu profil beserta atribut dan taraf atribut dalam kartu dapat dilihat
pada Tabel 10.
Tabel 10. Atribut dan Taraf Atribut Penelitian
Atribut Taraf Atribut
X1 (Karakter dosen)X11 (Serius)X12 (Santai)
X2 (Latar Belakang Pendidikan)X21 (Sarjana)
X22 ( Pascasarjana)
X3 (Metode Pembelajaran)X31 (Konvensional)
X32 (Inkonvensional)
X4 (Interaksi di kelas)X41 (Pasif)X42 (Aktif)
24
Pembentukan kartu profil dengan menggunakan software SPSS Statistics 17
dilakukan dengan menjalan program syntax seperti pada Gambar 1 dan
penyusunan kartu profilnya dapat dilihat pada Tabel 11.
Gambar 1. Program Syntax pada SPSS Statistics 17
Tabel 11. Kombinasi Kartu Profil hasil Orthogonal Array
Kartu
ProfilKarakter dosen Latar belakang
pendidikanMetode
pembelajaranInteraksi di
kelas
1 Santai Sarjana Inkonvensional Aktif2 Serius Pascasarjana Inkonvensional Pasif3 Santai Sarjana Inkonvensional Pasif4 Santai Pascasarjana Konvensional Pasif5 Serius Pascasarjana Inkonvensional Aktif6 Serius Sarjana Konvensional Pasif7 Santai Pascasarjana Konvensional Aktif8 Serius Sarjana Konvensional Aktif
Setelah dilakukan perancangan kombinasi kartu profil dari atribut dan
taraf atribut yang ada, maka kuesioner lanjutan siap diedarkan kepada responden
untuk tahap pengambilan data selanjutnya yang terdapat pada Lampiran 3, yaitu
penyebaran kuesioner penelitian lanjutan tentang preferensi responden terhadap
bermacam-macam stimuli yang ada yang akan diolah untuk mendapatkan
kombinasi kartu profil yang optimal.
Pada tahap pengambilan sampel kedua, teknik pengambilan sampel data
yang digunakan adalah Stratified Random Sampling. Metode ini membagi
populasi ke dalam kelompok-kelompok yang homogen/strata (Cochran, 1991).
Kemudian dari tiap strata diambil sampel secara Simple Random Sampling. Strata
adalah kelompok yang memiliki karakteristik tertentu yang akan diteliti. Populasi
dari penelitian ini terdiri dari mahasiswa Jurusan Matematika yang aktif yang
25
jumlahnya ± 110 orang yang dikelompokkan berdasarkan angkatan yaitu angkatan
2012 (Semester 2) berjumlah 35 orang, angkatan 2011 (Semester 4) berjumlah 26
orang, angkatan 2010 (Semester 6) berjumlah 21 orang dan angkatan 2009
(Semester 8) berjumlah 28. Jumlah sampel yang akan diambil sebanyak 45 orang,
maka penentuan jumlah sampel setiap angkatannya dapat dicari dengan rumus
sebagai berikut :
s= nN
× S.............................................................................................................(13)
Keterangan :
s = Jumlah sampel tiap strata
n = Jumlah populasi tiap strata
N = Jumlah populasi seluruhnya
S = Jumlah sampel seluruhnya
Hasil perhitungan sampel untuk setiap angkatan dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Jumlah Sampel Masing-Masing Angkatan
No Angkatan Jumlah Populasi Jumlah Sampel
1 2012 (Semester 2) 35 orang 14 orang
2 2011 (Semester 4) 26 orang 11 orang
3 2010 (Semester 6) 21 orang 9 orang
4 2009 (Semester 8) 28 orang 11 orang
Jumlah 45 orangKuesioner tahap kedua akan disebarkan kepada 45 orang mahasiswa
Matematika di FMIPA Universitas Pakuan yaitu Semester 2 = 14 orang, Semester
4 = 11 orang, Semester 6 = 9 orang, dan Semester 8 = 11 orang.
26
Tidak
Ya
3.7 Tahapan Penelitian
Tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Flowchart Tahapan Penelitian
Langkah -langkah dalam tahapan penelitian ini adalah :
1. Pengumpulan data awal melalui kuesioner pendahuluan berdasarkan jumlah
sampel yang telah ditentukan kemudian deskripsikan datanya.
27
Mulai
Pengumpulan Data Awal
Deskripsi Data
Uji Validitas dan Reliabilitas
Apakah data valid dan reliabel ?
Penentuan Variabel Independen
Pengumpulan Data Lanjutan
Analisis Konjoin
Interpretasi Hasil
Selesai
2. Uji Validitas dan Reliabilitas dengan untuk data kuesioner pendahuluan.
3. Penentuan variabel independen atau penentuan kartu profil berdasarkan
hasil kuesioner pendahuluan.
4. Pengumpulan data lanjutan melalui kuesioner lanjutan untuk mencari ciri-
ciri dosen yang paling diminati sesuai dengan kartu profil yang telah
terbentuk. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode
non metrik yang menggunakan skala ordinal, yaitu berupa ranking.
5. Analisis data dengan analisis konjoin untuk mengetahui ciri-ciri dosen yang
paling diminati mahasiswa Matematika dengan bantuan software SPSS 17
Statistics dan Microsoft Excel..
6. Interpretasi Hasil
Hasil interpretasi ini ditampilkan berupa plot-plot secara keseluruhan
(agregat) yang kemudian dapat dideskripsikan supaya dapat dipahami oleh
pembaca.
3.8 Tahapan Analisis Konjoin
Perhitungan data dilakukan menggunakan analisis konjoin. Langkah-
langkah atau tahapan analisis konjoin dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Tahapan Analisis Konjoin
28
Mulai
Perumusan Masalah
Merancang Kombinasi Atribut (Kartu Profil)
Penentuan Data Input Hasil Kuesioner
Perhitungan Nilai Kegunaan Taraf Atribut
Perhitungan Tingkat Kepentingan Atribut
Pengukuran Korelasi dan Keakuratan
Selesai
Menurut Supranto (2004), langkah-langkah kegiatan yang harus dilalui
dalam melakukan Analisis Konjoin adalah:
1. Merumuskan Masalah
Dalam perumusan masalah, peneliti mengidentifikasi atribut dengan tingkatan
masing-masing dipergunakan untuk membentuk profil. Level atribut
menunjukkan nilai yang diasumsikan oleh atribut. Dari pandangan teori,
atribut yang dipilih harus sangat penting di dalam mempengaruhi preferensi
dan pilihan responden.
2. Membentuk Stimulus/Profil
Pada penelitian ini, peneliti membentuk stimulus dengan desain profil penuh
(full-profile design) yang kemudian direduksi dengan cara Orthogonal Array
melalui software SPSS 17 Statistics. Desain ini mengasumsikan bahwa semua
interaksi yang tidak penting, bisa diabaikan.
3. Menentukan Bentuk Data Input
Pada prosedur full-profile ini, para responden diminta untuk memberikan
peringkat (rank) terhadap stimulus/kartu profil yang telah dibuat sebelumnya.
4. Perhitungan Nilai Kegunaan Taraf Atribut
Pencarian Nilai Kegunaan Taraf Atribut dari setiap responden kemudian dicari
rata-ratanya secara keseluruhan.
5. Perhitungan Tingkat Kepentingan Atribut
Pencarian Tingkat Kepentingan Atribut dari setiap responden kemudian dicari
rata-ratanya secara keseluruhan.
6. Pengukuran Korelasi dan Keakuratan
Pengukuran korelasi dan keakuratan ini dilakukan dengan SPSS 17 Statistics
pada saat melakukan analisis konjoin. Hasil pengukuran ini menunjukkan
hubungan antara data dengan fakta yang ada dan juga keakuratan dalam
memprediksi persepsi responden.
29
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas menunjukkan derajat ketepatan antara data yang sesungguhnya
terjadi pada obyek dengan data yang dapat dikumpulkan oleh peneliti. Validitas
data hasil penelitian dapat diperoleh dengan menggunakan instrumen yang valid,
menggunakan sumber data tepat dan cukup jumlahnya, serta metode pengumpulan
dan analisis data yang benar. Pengujian validitas dengan uji korelasi Pearson’s ini
dilakukan pada 20 responden mahasiswa matematika FMIPA Universitas Pakuan
pada kuesioner pendahuluan yang dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Uji Validitas
No Faktor-FaktorNilai
KorelasiKeterangan
1 Jenis kelamin 0,630 Valid
2 Penampilan dosen 0,642 Valid
3 Karakter dosen 0,500 Valid
4 Latar belakang pendidikan dosen 0,519 Valid
5 Metode pembelajaran 0,544 Valid
6 Pemberian tugas 0,429 Valid
7 Interaksi di kelas 0,643 Valid
Hasil nilai korelasi setiap variabel dibandingkan dengan r tabel dengan alpha 0,05 dan N=20 yaitu 0,423 (Lampiran 4). Seluruh variabel nilainya lebih besar dari r(0,05;20) = 0,423. Hasil uji
di atas menunjukkan bahwa semua faktor yang mempengaruhi persepsi
mahasiswa matematika terhadap ciri-ciri dosen tersebut valid. Hasil perhitungan
uji validitas ini dapat dilihat pada Lampiran 5. Akan tetapi faktor-faktor yang
dijadikan variabel atribut hanya 4 faktor saja berdasarkan nilai rata-rata skor yang
lebih besar dari 3.
30
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana alat ukur tersebut dapat dipercaya atau untuk mengukur kekonsistenan alat ukur tersebut. Nilai koefisien Alpha Cronbach dihitung menggunakan persamaan (13) dengan α = 0,05 sebagai berikut :
r= kk−1 (1−
∑ σi2
σ2 )=7
7−1 (1−6,4113,91 )=0 ,629
Nilai koefisien korelasi hitungnya lebih besar dari r(0,05;20) = 0,423 (Lampiran 4), sehingga instrumen tes yang digunakan dinyatakan reliabel. Hasil output SPSS serta perhitungan yang lebih rinci terdapat pada Lampiran 5.
4.2 Analisis Deskriptif Responden
Responden yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah sebanyak 45
orang mahasiswa matematika di FMIPA Universitas Pakuan Bogor. Persentase
responden berdasarkan jenis kelamin yaitu sebanyak 38% berjenis kelamin laki-
laki dan 62% berjenis kelamin perempuan yang dapat dilihat pada Gambar 4.
17; 38%28; 62%
Jenis Kelamin Responden
PriaWanita
Gambar 4. Diagram Berdasarkan Jenis Kelamin Responden
Jika dilihat berdasarkan bidang minat pada Program Studi Matematika,
hanya terdapat 1 orang yang memilih matematika murni sebagai bidang minatnya,
62% responden memilih bidang minat matematika terapan, dan 36% responden
memilih bidang minat statistika yang terdapat pada Gambar 5.
31
1; 2%
28; 62%
16; 36%
Bidang Minat
MurniStatistikaTerapan
Gambar 5. Diagram Berdasarkan Bidang Minat Responden
Ada sebagian dari responden yang bukan hanya sekedar kuliah tetapi
sambil bekerja. Sekitar 22% responden kuliah sambil bekerja dan 78% responden
yang tidak bekerja dapat dilihat pada Gambar 6.
10; 22%
35; 78%
Bekerja dan Tidak Bekerja
BekerjaTidak Bekerja
Gambar 6. Diagram Berdasarkan Bekerja/Tidak bekerja
Persentase responden jika dilihat berdasarkan angkatan hampir seimbang
yaitu 14 orang dari angkatan 2012 (Semester 2), 11 orang dari angkatan 2011
(Semester 4) dan angkatan 2009 (Semester 8), dan sisanya 9 orang dari angkatan
2010 (Semester 6) yang terdapat pada Gambar 7.
14
119
11
Angkatan/Tahun Masuk
Angk. 2009Angk. 2010Angk. 2011Angk. 2012
Gambar 7. Diagram Berdasarkan Angkatan
Jika dilihat berdasarkan besar IPK, sebagian besar responden memiliki
IPK diatas 3,0 yaitu sekitar 76% dan hanya sekitar 24% dari responden yang besar
IPK-nya dibawah i 3,0 dan diagramnya terdapat pada Gambar 8.
32
11; 24%
34; 76%
IPK
IPK <= 3,0IPK >= 3,0
Gambar 8. Diagram Berdasarkan IPK
Data dari hasil kuesioner lanjutan pada 45 responden mahasiswa Program
Studi Matematika di FMIPA Universitas Pakuan ini terdapat pada Lampiran 6.
4.3 Analisis Konjoin
Data untuk analisis konjoin didapatkan dari urutan kartu profil dalam
kuesioner penelitian. Dalam penelitian ini, metode penelitian yang digunakan
adalah metode non metrik yang menggunakan skala ordinal yaitu berupa ranking.
4.3.1 Persepsi Berdasarkan Status Pekerjaan Responden
Nilai kegunaan taraf atribut dan tingkat kepentingan atribut yang akan
dihitung dengan analisis konjoin tradisional berasal dari kelompok responden
yang bekerja. Kelompok responden yang bekerja terdiri dari 10 orang mahasiswa.
Nilai kegunaan dari setiap taraf atribut dapat diketahui dengan langkah-langkah
berikut :
1) Data urutan kartu profil beserta atribut dan taraf atribut dalam kartu profil
beserta data yang berisi penilaian dari kelompok responden yang bekerja.
Data yang berisi penilaian dari kelompok responden dapat dilihat pada
Tabel 14 di bawah ini.
Tabel 14. Data Penilaian Responden yang Bekerja
No Kartu ProfilKP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 2 7 8 6 3 5 4 12 5 7 6 4 8 1 2 33 3 1 2 5 6 4 8 74 8 3 6 7 4 5 1 25 1 6 4 3 8 5 2 76 7 4 3 2 8 1 6 57 2 8 4 3 5 7 1 6
33
8 3 8 4 2 6 7 1 59 2 5 1 3 6 8 4 7
10 4 7 8 2 3 6 1 5
2) Nilai rata-rata ranking keseluruhan (K)
Nilai rata-rata ranking keseluruhannya dapat dihitung dengan rumus (2)
sehingga diperoleh :
K=n+12
=8+12
=4,5
3) Nilai rata-rata ranking tiap taraf atribut
Hasil dari perhitungan keseluruhan nilai rata-rata ranking tiap taraf atribut
dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Nilai Rata-Rata Ranking tiap Taraf Atribut
No
X1 X2 X3 X4
X11 X12 X21 X22 X31 X32 X41 X42
1 4 5 4 5 4 5 6,5 2,5
24,7
54,2
53,7
55,2
5 2,5 6,5 4,5 4,53 4,5 4,5 4 5 6 3 3 6
4 3,5 5,55,2
53,7
53,7
55,2
55,2
53,7
5
5 6,5 2,54,2
54,7
54,2
54,7
5 4,5 4,56 4,5 4,5 4 5 3,5 5,5 2,5 6,5
7 6,5 2,54,7
54,2
54,2
54,7
5 5,5 3,5
8 6,5 2,54,7
54,2
53,7
55,2
55,2
53,7
5
9 6,5 2,5 4,5 4,5 5,5 3,54,2
54,7
5
105,2
53,7
55,7
53,2
5 3,5 5,55,7
53,2
5
4) Nilai Deviasi
Hasil dari perhitungan nilai deviasi tiap taraf atribut dapat dilihat pada
Tabel 16.
Tabel 16. Nilai Deviasi Tiap Taraf Atribut
No
X1 X2 X3 X4
X11 X12 X21 X22 X31 X32 X41 X42
1 -0,5 0,5 -0,5 0,5 -0,5 0,5 2 -22 0,25 -0,3 -0,8 0,7 -2 2 0 0
34
53 0 0 -0,5 0,5 1,5 -1,5 -1,5 1,5
4 -1 10,7
5 -0,8 -0,8 0,75 0,75 -0,8
5 2 -2 -0,30,2
5 -0,3 0,25 0 06 0 0 -0,5 0,5 -1 1 -2 2
7 2 -20,2
5 -0,3 -0,3 0,25 1 -1
8 2 -20,2
5 -0,3 -0,8 0,75 0,75 -0,8
9 2 -2 0 0 1 -1 -0,30,2
5
10 0,75 -0,81,2
5 -1,3 -1 1 1,25 -1,3
5) Nilai Kegunaan (Utilitas)
Nilai kegunaan dari tiap taraf atribut secara keseluruhan diperoleh dari
rata-rata nilai deviasi tiap taraf atribut dikalikan dengan -1 dan dapat
dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Nilai Kegunaan Tiap Taraf Atribut
No
X1 X2 X3 X4
X11 X12 X21 X22 X31 X32 X41 X42
1 -0,5 0,5 -0,5 0,5 -0,5 0,5 2 -22 0,25 -0,3 -0,8 0,75 -2 2 0 03 0 0 -0,5 0,5 1,5 -1,5 -1,5 1,54 -1 1 0,75 -0,8 -0,8 0,75 0,75 -0,85 2 -2 -0,3 0,25 -0,3 0,25 0 06 0 0 -0,5 0,5 -1 1 -2 27 2 -2 0,25 -0,3 -0,3 0,25 1 -18 2 -2 0,25 -0,3 -0,8 0,75 0,75 -0,89 2 -2 0 0 1 -1 -0,3 0,25
10 0,75 -0,8 1,25 -1,3 -1 1 1,25 -1,30,75 -0,8 0 0 -0,4 0,4 0,2 -0,2-0,8 0,75 0 0 0,4 -0,4 -0,2 0,2
Hasil perhitungan dengan software SPSS Statistics 17 dapat dilihat pada Tabel 18
di bawah ini.
Tabel 18. Hasil Uji Nilai Kegunaan dengan SPSS
35
Utilitas
Nilai Utilitas Std. Eror
KDSerius -0.750 0.119
Santai 0.750 0.119
LBPSarjana 0.000 0.119
Pascasarjana 0.000 0.119
MPKonvensional 0.400 0.119
Inkonvensional -0.400 0.119
IKPasif -0.200 0.119
Aktif 0.200 0.119
(Constant) 4.500 0.119
Tingkat kepentingan atribut dapat diketahui dengan langkah-langkah sebagai
berikut :
1) Jumlah deviasi kuadrat
Hasil dari perhitungan keseluruhan jumlah deviasi kuadrat tiap taraf
atribut adalah 93 yang terdapat pada Tabel 19.
Tabel 19. Jumlah Deviasi Kuadrat Tiap Taraf Atribut
NoX1 X2 X3 X4
X11 X12 X21 X22 X31 X32 X41 X42
1 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 4 4
2 0,0625
0,0625
0,5625
0,5625 4 4 0 0
3 0 0 0,25 0,25 2,25 2,25 2,25 2,25
4 1 1 0,5625
0,5625
0,5625
0,5625
0,5625
0,5625
5 4 4 0,0625
0,0625
0,0625
0,0625 0 0
6 0 0 0,25 0,25 1 1 4 4
7 4 4 0,0625
0,0625
0,0625
0,0625 1 1
8 4 4 0,0625
0,0625
0,5625
0,5625
0,5625
0,5625
9 4 4 0 0 1 1 0,0625
0,0625
10 0,5625
0,5625
1,5625
1,5625 1 1 1,562
51,562
5JDK
17,875
17,875 3,625 3,625 10,75 10,75 14 14
36
2) Nilai Baku
Nilai baku dapat dihitung dengan rumus (4) sehingga diperoleh :
NilaiBaku= 892 ,5
=0 , 0865
3) Koefisien taraf atribut
Hasil perhitungan koefisien taraf atribut dapat dilihat pada Tabel 20.
Tanda pada koefisien taraf atribut akan berubah menjadi kebalikkannya,
apabila tanda deviasinya positif maka tanda koefisien taraf atribut menjadi
negatif.
Tabel 20. Koefisien Tiap Taraf Atribut
NoX1 X2 X3 X4
X11 X12 X21 X22 X31 X32 X41 X42
1 0,1471 -0,1471 0,1471 -
0,1471 0,1471 -0,1471 -0,5882 0,5882
2 -0,0735 0,0735 0,2206 -0,2206 0,5882 -0,5882 0 0
3 0 0 0,1471 -0,1471 -0,441 0,44116 0,44116 -
0,4412
4 0,2941 -0,2941 -0,221 0,2206 0,2206 -0,2206 -0,2206 0,2206
5 -0,5882 0,5882 0,0735 -0,0735 0,0735 -0,0735 0 0
6 0 0 0,1471 -0,1471 0,2941 -0,2941 0,58822 -
0,58827 -0,5882 0,5882 -0,074 0,0735 0,0735 -0,0735 -0,2941 0,29418 -0,5882 0,5882 -0,074 0,0735 0,2206 -0,2206 -0,2206 0,2206
9 -0,5882 0,5882 0 0 -0,294 0,29411 0,07353 -0,0735
10 -0,2206 0,2206 -0,368 0,3676 0,2941 -0,2941 -0,3676 0,3676
4) Range dan Total Range tiap atribut
Hasil perhitungan range dan total range tiap atribut dapat dilihat pada
Tabel 21.
Tabel 21. Range dan Total Range Tiap Taraf Atribut
No X1 X2 X3 X4Total Range
1 0,2941 0,29411 0,2941 1,17644 2,0588
2 0,1471 0,4411 1,1764 0 1,7647
37
6
3 0 0,29411 0,8823 0,88233 2,0588
4 0,5882 0,44116 0,4412 0,44116 1,9117
5 1,1764 0,14705 0,1471 0 1,4705
6 0 0,29411 0,5882 1,17644 2,0588
7 1,1764 0,14705 0,1471 0,58822 2,0588
8 1,1764 0,14705 0,4412 0,44116 2,2058
9 1,1764 0 0,5882 0,14705 1,9117
10 0,4412 0,73527 0,5882 0,73527 2,4999
5) Tingkat kepentingan atribut
Hasil perhitungan kepentingan atribut secara agregat menunjukkan bahwa
faktor karakter dosen yang paling mempengaruhi persepsi dari kelompok
responden yang sudah bekerja yang terdapat pada Tabel 22. Hasil
perhitungan secara manual ini hampir mendekati dengan hasil perhitungan
SPSS Statistics 17. Hasil perhitungan dan grafik dapat dilihat pada Tabel
22.
Tabel 22. Tingkat Kepentingan Tiap Atribut
No X1 X2 X3 X4
1 0,1429
0,14286
0,1429
0,57143
2 0,0833 0,25 0,666
7 0
3 0 0,14286
0,4286
0,42857
4 0,3077
0,23077
0,2308
0,23077
5 0,8 0,1 0,1 0
6 0 0,14286
0,2857
0,57143
7 0,5714
0,07143
0,0714
0,28571
8 0,5333
0,06667 0,2 0,2
9 0,6154 0 0,307
70,076
92
10 0,1765
0,29412
0,2353
0,29412
TKR 0,323 0,144 0,266 0,265
38
16 9 9Perse
n32,30
%14,42
%26,69
%26,59
%
Tabel 23. Hasil Perhitungan Tingkat Kepentingan Atribut dengan SPSS
Tingkat Kepentingan
Karakter dosen (X1) 32.305
Latar Belakang Pendidikan (X2) 14.416
Metode Pembelajaran (X3) 26.690
Interaksi di kelas (X4) 26.590
Rata-rata Nilai Tingkat Kepentingan
Berdasarkan status responden yang bekerja ataupun tidak bekerja yang
perhitungannya terdapat pada Lampiran 7, diperoleh bahwa atribut karakter dosen
lebih diutamakan dari pada atribut-atribut lainnya. Responden yang bekerja
sebanyak 32,30% mengutamakan atribut karakter dosen sebagai pilihan
atributnya, dan juga sebanyak 36,9% dari kelompok responden yang tidak bekerja
dan dapat dilihat pada Gambar 9 serta Lampiran 8 untuk grafik utilitas responden
yang bekerja.
Gambar 9. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Bekerja (a) dan Tidak (b)
4.3.2 Persepsi Berdasarkan Jenis Kelamin Responden
Berdasarkan jenis kelamin responden, diperoleh bahwa atribut karakter
dosen lebih diutamakan dari pada atribut-atribut lainnya. Responden laki-laki (a)
sebanyak 38,47% mengutamakan atribut karakter dosen sebagai pilihan
atributnya, dan juga sebanyak 34,31% dari kelompok responden perempuan (b)
39
yang dapat dilihat pada Gambar 10. Hasil perhitungan dengan SPSS terdapat pada
Lampiran 9.
Gambar 10. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Akan tetapi untuk pemilihan atribut kedua yang dianggap penting ada
perbedaan antara responden laki-laki dan perempuan. Responden laki-laki
memilih atribut metode pembelajaran sebagai atribut pilihan kedua, sedangkan
responden perempuan memilih atribut interaksi di kelas sebagai atribut pilihan
kedua dari keempat atribut yang ada.
4.3.3 Persepsi Berdasarkan Bidang Minat Responden
Berdasarkan bidang minat pada Program Studi Matematika, diperoleh
bahwa atribut yang dianggap penting dari ketiga kelompok responden ini berbeda.
Kelompok responden dengan bidang minat matematika murni memilih atribut
metode pembelajaran sebagai atribut pilihan pertama dapat dilihat pada Gambar
11 bagian (a).
Gambar 11. Tingkat Kepentingan Atribut Berdasarkan Bidang Minat
Kelompok responden dengan bidang minat statistika (b) sebanyak 33,10%
memilih atribut Interaksi di kelas sebagai atribut pilihan utamanya sedangkan
kelompok responden dengan bidang minat matematika terapan (c) sebanyak
40
39,04% memilih atribut karakter dosen sebagai atribut yang dianggap penting.
Hasil perhitungan dengan SPSS dapat dilihat di Lampiran 10.
4.3.4 Persepsi Berdasarkan Angkatan
Berdasarkan angkatan, kelompok responden angkatan 2012 (Semester 2)
sebanyak 30,08% dan angkatan 2011 (Semester 4) sebanyak 31,3% memilih
atribut karakter dosen sebagai atribut pilihan yang dianggap penting. Besarnya
persentase pun hampir seimbang dengan besar persentase dalam memilih atribut
interaksi di kelas sebagai pilihan utama. Perbandingan besar persentase kedua
kelompok responden terdapat pada Lampiran 11. Hal ini dapat dilihat pada
Gambar 12.
Gambar 12. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Angkatan 2012 (a) dan
Angkatan 2011 (b)
Sedangkan kelompok responden angkatan 2010 (Semester 6) sebanyak
43,89% dan 2009 (Semester 8) sebanyak 41,3% memilih atribut karakter dosen
sebagai atribut yang dianggap penting. Hal ini dapat ditunjukkan dengan hasil
perhitungan pada Lampiran 12 serta grafik pada Gambar 13, sebelah kiri untuk
angkatan 2010 (a) dan sebelah kanan untuk angkatan 2009 (b).
41
Gambar 13. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Angkatan 2010 dan 2009
4.3.5 Persepsi Berdasarkan Besar IPK Responden
Berdasarkan besar IPK dari para responden, diperoleh bahwa atribut
karakter dosen lebih diutamakan oleh responden yang besar IPK diatas atau sama
dengan 3,0 (a) yang dapat dilihat pada Gambar 14. Besar persentasenya adalah
38,13%. Sedangkan untuk responden yang besar IPKnya antar 1,5 sampai 3,0 (b)
sebanyak 38,20% memilih atribut interaksi di kelas sebagai atribut yang dianggap
penting. Hasil perhitungan dengan SPSS terdapat pada Lampiran 13.
Gambar 14. Tingkat Kepentingan Atribut Responden Berdasarkan Besar IPK
4.3.6 Nilai Kegunaan Tiap Taraf Atribut Secara Agregat
Setiap atribut yang digunakan dalam penelitian ini masing-masing
memiliki 2 taraf atribut. Setiap taraf atribut tersebut memiliki nilai kegunaan
taraf atribut yang berbeda-beda. Nilai kegunaan taraf atribut adalah nilai
hasil dari pilihan responden terhadap taraf atribut tersebut dari hasil penilaian
terhadap profil-profil yang diberikan. Jadi nilai kegunaan hampir sama dengan
42
nilai tingkat kepentingan, bedanya hanyalah pada nilai kegunaan menunjukkan
taraf atribut, sedangkan nilai tingkat kepentingan menunjukkan atribut.
Seperti juga nilai tingkat kepentingan, nilai kegunaan juga ada pada
tingkat individual maupun pada tingkat agregat. Dasar penilaian nilai
kegunaan juga hampir sama dengan nilai tingkat kepentingan. Namun pada
nilai kegunaan dapat juga terjadi nilai minus, yang berarti taraf taribut
tersebut tidak disukai oleh responden. Hasil perhitungan nilai kegunaan secara
agregat dengan SPSS Statistics 17 dapat dilihat pada Tabel 24.
Tabel 24. Hasil Agregat Uji Nilai Utilitas Taraf Atribut dengan SPSS
Utilitas
Nilai Utilitas Std. Eror
KDSerius -1.078 0.111
Santai 1.078 0.111
LBPSarjana -0.139 0.111
Pascasarjana 0.139 0.111
MPKonvensional 0.306 0.111
Inkonvensional -0.306 0.111
IKPasif -0.450 0.111
Aktif 0.450 0.111
(Constant) 4.500 0.111
Pembahasan nilai kegunaan tiap taraf atribut dijelaskan sebagai berikut :
1. Atribut Karakter dosen
Pada atribut ini terdapat dua taraf atribut yaitu serius dan santai. Nilai
kegunaan keduanya sama yaitu 1,078, tetapi yang membedakan adalah
tanda dari nilai kegunaannya. Tanda positif pada taraf atribut santai
menunjukkan bahwa taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh
responden. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 15.
43
Gambar 15. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Karakter dosen
2. Atribut Latar Belakang Pendidikan
Pada atribut ini terdapat dua taraf atribut yaitu pendidikan terakhirnya
sarjana dan pendidikan terakhirnya pascasarjana. Nilai kegunaan dari kedua
atribut ini sama yaitu 0,139, tetapi tanda positif ada pada taraf atribut untuk
dosen yang pendidikan terakhirnya pascasarjana (S2) yang dapat dilihat
pada Gambar 16. Ini berarti bahwa responden menganggap bahwa dosen
dengan lulusan pascasarjana lebih mempengaruhi dalam motivasi
belajarnya.
Gambar 16. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Latar Belakang Pendidikan Dosen
3. Atribut Metode pembelajaran
Pada atribut ini terdapat dua taraf atribut yaitu metode pembelajaran
konvensional dan inkonvensional. Nilai kegunaan keduanya sama yaitu
44
0,306, tetapi yang membedakan adalah tanda dari nilai kegunaannya. Tanda
positif pada taraf atribut metode pembelajaran konvensional menunjukkan
bahwa taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh responden dan dapat
dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Metode Pembelajaran
4. Atribut Interaksi di kelas
Pada atribut ini terdapat dua taraf atribut Interaksi di kelas yaitu interaksi
pasif dan interaksi aktif. Nilai kegunaan keduanya sama yaitu 0,45, tetapi
yang membedakan adalah tanda dari nilai kegunaannya. Tanda positif pada
taraf atribut interaksi aktif yang menunjukkan bahwa taraf atribut ini sangat
dipertimbangkan oleh responden dan dapat dilihat pada Gambar 18.
Responden kurang menyukai interaksi di kelas yang pasif.
Gambar 18. Grafik Nilai Kegunaan Atribut Interaksi di kelas
4.3.7 Tingkat Kepentingan Atribut Secara Agregat
45
Hasil perhitungan analisis konjoin dapat dilihat secara keseluruhan atau
agregat. Hasil analisis ini merupakan gabungan dari pendapat semua responden
penelitian. Hasil perhitungan secara agregat dengan SPSS Statistics 17 dapat
dilihat pada Tabel 24.
Tabel 25. Hasil Agregat Uji Tingkat Kepentingan Atribut dengan SPSS
Tingkat Kepentingan
Karakter dosen (X1) 35.879
Latar Belakang Pendidikan (X2) 12.652
Metode Pembelajaran (X3) 23.560
Interaksi di kelas (X4) 27.909
Hasil uji Tingkat Kepentingan Atribut secara agregat ini menunjukkan
bahwa atribut yang dianggap penting oleh seluruh responden adalah atribut
karakter dosen sebanyak 35,88%. Atribut yang dianggap penting urutan kedua
yaitu atribut interaksi di kelas sebanyak 27,90% dan untuk urutan ketiga adalah
atribut metode pembelajaran sebanyak 23,56%. Atribut yang kurang dianggap
penting oleh responden adalah atribut dari latar belakang pendidikan dosen, hanya
ada sebanyak 12,65%. Hal ini dapat ditunjukkan pada Gambar 19.
Gambar 19. Grafik Tingkat Kepentingan Atribut secara Agregat
Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar responden lebih
mempertimbangkan dan menganggap atribut karakter dosen lebih penting dalam
46
mempengaruhi motivasi belajar mahasiswa daripada latar belakang pendidikan
dosen.
Setelah dilakukannya analisis konjoin, diperoleh adanya kombinasi ciri-
ciri dosen yang dipertimbangkan dan disukai oleh responden. Kombinasi ciri-ciri
dosen yang menjadi persepsi mahasiswa adalah dosen dengan karakter yang santai
dan pendidikan terakhirnya pascasarjana. Selain itu, metode pembelajaran yang
diharapkan oleh sebagian besar responden adalah dengan metode pembelajaran
konvensional yaitu dosen memberikan materi secara langsung di depan kelas
kepada mahasiswa, akan tetapi metode pembelajaran secara inkonvensional sangat
diharapkan para tenaga pendidik dan pengajar untuk melatih kemandirian dan
kreativitas peserta didiknya. Interaksi di kelas yang disukai mahasiswa adalah
interaksi aktif di dalam kelas antara dosen dengan mahasiswa.
4.3.8 Pengukuran Korelasi dan Keakuratan
Pada pengukuran ini output korelasi secara Pearson maupun Kendall
menghasilkan angka yang relatif kuat yaitu 0,988 dan 0,929 yang lebih besar dari
0,5 yang dapat dilihat pada Tabel 26.
Tabel 26. Tampilan Summary secara Agregat dengan SPSS
Koefisien Korelasi Value Sig.
Pearson's R 0.988 0.000
Kendall's tau 0.929 0.001
Hal tersebut menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara perkiraan
dan fakta, atau ada prediksi dengan keakuratan tinggi pada proses konjoin.
Tingkat kepercayaan hasil dari perhitungan analisis konjoin ini rata-rata 96%.
Sedangkan pada uji signifikansi delapan korelasi diatas menghasilkan signifikansi
0,000 (di bawah 0,05) maka kedelapan korelasi dari kartu profil tersebut
mempunyai signifikansi yang cukup kuat. Karena jika hasil ini memiliki
signifikansinya di atas 0,05 maka signifikansinya tidak kuat.
47
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan analisis konjoin,
diperoleh beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut :
1. Atribut yang paling banyak dipertimbangkan dan dianggap penting oleh
responden adalah atribut dari faktor karakter dosen yaitu sebanyak
35,88%. Sedangkan atribut dari faktor latar belakang pendidikan dosen
merupakan atribut yang dianggap kurang penting oleh responden. Hal ini
menunjukkan bahwa sebagian besar persepsi mahasiswa menganggap
karakter dosen merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam
memotivasi belajar mahasiswa di kelas.
2. Hasil dari nilai kegunaan/utilitas tiap taraf atribut memberikan informasi
bahwa dosen yang berkarakter santai dan mampu menciptakan interaksi
yang aktif antara mahasiswa dan dosen, mau menjelaskan materi di depan
kelas secara langsung kepada mahasiswa dan pendidikan terakhirnya
pascasarjana merupakan persepsi dari ciri-ciri dosen yang diharapkan oleh
responden yang mampu memberikan pengaruh dalam motivasi belajar
mahasiswa.
4.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan terkait dengan penelitian ini adalah
sebagai berikut :
1. Informasi yang diperoleh dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai saran
serta masukan untuk tenaga pengajar atau dosen khususnya untuk Program
Studi Matematika FMIPA di Universitas Pakuan Bogor agar mampu
menciptakan suasana kelas yang aktif dan interaktif sehingga memberikan
pengaruh dalam motivasi belajar mahasiswa.
2. Dalam analisis konjoin, cara pembentukan kartu profil secara full profile
dengan bantuan SPSS Statistics 17 menggunakan konsep orthogonal array
dianggap sangat membantu karena lebih mempermudah responden dalam
memberikan penilaian dalam jumlah kartu profil yang dibentuk.
48
DAFTAR PUSTAKA
Anderson, D R dkk. 1997. Manajemen Sains – Pendekatan Kuantitatif untuk Pengambilan Keputusan Manajemen. Jilid pertama, Edisi ke-7. Jakarta : Erlangga.
Assael, H. 1992. Consumer Behaviour and Marketing Action. Boston : Kent Publishing co.
Cochran, W G. 1991. Teknik Pengambilan Sampel Edisi Ketiga. Jakarta : UI-Press.
Departemen Pendidikan Nasional. 2001. Manajemen Peningkatan Mutu Berbasis Sekolah (Buku 1). Jakarta : Departemen Pendidikan Nasional.
Depdiknas. 2010. Buku Pedoman Sertifikasi Pendidik Bagi Dosen.Buku 1.Naskah Akademik. Jakarta : Departemen Pendidikan Nasional.
Djamarah, S.B. 2006. Strategi Belajar Mengajar. Jakarta : Rineka Cipta.
Ganda, Y. 1987. Petunjuk Praktis Cara Mahasiswa Belajar di Perguruan Tinggi. Jakarta :PT Grasindo.
Hair, J F. 1998. Multivariate Data Analysis. Prentice Hall.
Handayani, A W. 2009. Pola Atribut yang Mempengaruhi Konsumen Dalam Membeli Rumah di Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Provinsi DI Yogyakarta. Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Vol.3 Juli 2009.
Kotler, P. 2002. Manajemen Pemasaran, Edisi Milenium. Jakarta : Prenhallindo.
Kottasz, R. 2005. Reasons for Student Non-Attendance at Lectures and Tutorials: An Analysis. Investigation’s Jurnal in university teaching and learning.
Mulyati, S. 2008. Penerapan Analisis Diskriminan terhadap Pengelompokan Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Atribut Pelayanan Perusahaan Bioskop. Skripsi. Bogor : Universitas Pakuan.
Riskinandini, R. 2007. Analisis Konjoin: Metode Full Profile dan CBC untuk Menelaah Persepsi Mahasiswa Terhadap Pilihan Pekerjaan. Jurnal IPB. Bogor : Institut Pertanian Bogor. Vol.12, No.1 2007.
Santoso, S. 2010. Statistik Multivariat, Konsep dan Aplikasi dengan SPSS. Jakarta : PT Gramedia.
Simamora, B. 2005. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama.
49
Supranto, J. 2004. Analisis Multivariat : Arti dan Interpretasi. Jakarta : Rineka Cipta.
Supriadi. 2006. Sebuah Konsep Teoritik. Bukittinggi : STAIN.
Tyasari, D H. 2011. Pengaruh Kompetensi Profesionalisme Dosen terhadap Motivasi Belajar Mahasiswa Program Studi S1 Pendidikan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Malang. Skripsi. Malang : Universitas Negeri Malang.
Usman. Basyiruddin, Metodologi Pembelajaran Agama Islam, JakYuwana, S I P. 2007. Pengembangan Preferensi Pemilihan Konsep Produk
Kosmetik ‘Bedak’ Berbasis Conjoint Analysis. Thesis. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November.
50
LAMPIRAN
Lampiran 1. Kuesioner Pendahuluan
KUESIONER PENDAHULUANPengantar
Ilmu pengetahuan dan teknologi serta sumber daya manusia merupakan kekuatan penting bagi suatu bangsa. Perguruan Tinggi adalah salah satu pusat pendidikan yang mendukung dalam menciptakan sumber daya manusia yang berkualitas. Kualitas lulusan perguruan tinggi sangat terkait dengan dosen yang berperan besar dalam memotivasi belajar mahasiswanya.
Kuesioner pendahuluan ini dilakukan dalam untuk mengetahui faktor-faktor yang dianggap penting oleh mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen, yang berpengaruh pada motivasi belajar mahasiswa itu sendiri.
KUESIONER FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP DOSEN
I. Perbandingan Faktor-Faktor PreferensiDi bawah ini ada beberapa faktor yang mempengaruhi persepsi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen. Berikan pendapat Anda sesuai dengan pengetahuan, keyakinan, dan pengalaman sendiri dengan memberi nilai pada kolom yang disediakan sesuai dengan skala penilaian di bawah ini.
1 = tidak penting 2 = kurang penting 3 = cukup 4 = penting 5 = sangat penting
No Faktor-faktor Keterangan Nilai
1 Jenis kelamin dosen Laki-laki,Perempuan
2 Penampilan dosen Modis,Sederhana
3 Karakter Dosen Serius,Santai
4 Latar belakang pendidikan dosen Pendidikan terakhir sarjana,Pendidikan terakhir pascasarjana
5 Metode pembelajaran Metode Konvensional,Metode Inkonvensional
6 Pemberian tugas (worksheet) Tugas tiap minggu,Tugas tiap UTS/UAS
7 Interaksi di kelas Interaksi pasif,Interaksi aktif
Manakah dari 7 faktor di atas yang menurut Anda paling penting? Berikan alasannya!
............................................................................................................................
49
Lampiran 2.Hasil Kuesioner PendahuluanHasil Kuesioner Pendahuluan
Faktor-faktor
No.Resp Jenis Kelamin
Penampilan
Dosen
Karakter Dosen
Latar Belakang Pendidikan
Metode Pembelajaran
Pemberian Tugas
Interaksi di kelas
1 1 3 5 3 4 2 32 2 2 3 2 4 3 43 4 3 4 5 4 3 54 2 2 5 1 5 4 55 1 1 3 2 4 1 36 2 3 5 4 3 3 57 4 3 4 3 4 4 48 2 4 5 3 5 2 59 1 2 3 3 4 2 510 3 3 5 5 5 3 411 2 4 4 4 5 3 512 2 4 4 3 5 3 413 2 2 5 3 4 4 314 1 4 3 4 3 3 115 1 2 5 3 3 2 316 2 1 3 1 3 4 317 2 2 3 4 4 1 318 1 2 3 3 4 2 319 4 2 2 4 5 2 420 1 4 3 3 4 3 5
Rata- 2 2,65 3,85 3,15 4,1 2,7 3,85
50
rata
51
Lampiran 3. Perhitungan Uji Validitas Responden pada Kuesioner Pendahuluan
1. Jenis Kelamin Dosen
No.Resp JK Total
JK*Total JK^2
Total^2
1 1 21 21 1 4412 2 20 40 4 4003 4 28 112 16 7844 2 24 48 4 5765 1 15 15 1 2256 2 25 50 4 6257 4 26 104 16 6768 2 26 52 4 6769 1 20 20 1 40010 3 28 84 9 78411 2 27 54 4 72912 2 25 50 4 62513 2 23 46 4 52914 1 19 19 1 36115 1 19 19 1 36116 2 17 34 4 28917 2 19 38 4 36118 1 18 18 1 32419 4 23 92 16 52920 1 23 23 1 529
Jumlah 40 446 939 100
10224
r JK=20 (939 )−40(446)
√ {(20 (100))−(40 )2 }{(20(10224))−(446 )2}
r JK=18780−17840
√ {2000−1600 } {204480−198916 }
r JK=940
√400 (5564)
r JK=940
√2225600= 940
1491,84=0,630
51
2. Penampilan Dosen
No.Resp PD Total
PD*Total PD^2
Total^2
1 3 21 63 9 4412 2 20 40 4 4003 3 28 84 9 7844 2 24 48 4 5765 1 15 15 1 2256 3 25 75 9 6257 3 26 78 9 6768 4 26 104 16 6769 2 20 40 4 40010 3 28 84 9 78411 4 27 108 16 72912 4 25 100 16 62513 2 23 46 4 52914 4 19 76 16 36115 2 19 38 4 36116 1 17 17 1 28917 2 19 38 4 36118 2 18 36 4 32419 2 23 46 4 52920 4 23 92 16 529
Jumlah 53 446 1228 159
10224
r PD=20 (1228 )−53 (446)
√ {(20(159))−(53 )2 }{(20 (10224))−( 446 )2 }
r PD=24560−23638
√ {3180−2809 } {204480−198916 }
r PD=922
√371(5564)
r PD=922
√2064244
r PD=922
1436,75=0,642
52
3. Karakter dosen
No.Resp KD Total
KD*Total KD^2
Total^2
1 5 21 105 25 4412 3 20 60 9 4003 4 28 112 16 7844 5 24 120 25 5765 3 15 45 9 2256 5 25 125 25 6257 4 26 104 16 6768 5 26 130 25 6769 3 20 60 9 40010 5 28 140 25 78411 4 27 108 16 72912 4 25 100 16 62513 5 23 115 25 52914 3 19 57 9 36115 5 19 95 25 36116 3 17 51 9 28917 3 19 57 9 36118 3 18 54 9 32419 2 23 46 4 52920 3 23 69 9 529
Jumlah 77 446 1753 315 10224
r KD=20 (1753 )−77(446)
√ {(20(315))−(77 )2 } {(20(10224 ))−(446 )2 }
r KD=35060−34342
√ {6300−5929 } {204480−198916 }
r KD=718
√371(5564)
r KD=718
√2064244
r KD=718
1436,75=0,499
53
4. Latar Belakang Pendidikan Dosen
No.Resp LBP Total
LBP*Total LBP^2
Total^2
1 3 21 63 9 4412 2 20 40 4 4003 5 28 140 25 7844 1 24 24 1 5765 2 15 30 4 2256 4 25 100 16 6257 3 26 78 9 6768 3 26 78 9 6769 3 20 60 9 40010 5 28 140 25 78411 4 27 108 16 72912 3 25 75 9 62513 3 23 69 9 52914 4 19 76 16 36115 3 19 57 9 36116 1 17 17 1 28917 4 19 76 16 36118 3 18 54 9 32419 4 23 92 16 52920 3 23 69 9 529
Jumlah 63 446 1446 221 10224
r LBP=20 (1446 )−63(446)
√ {(20 (221))−(63 )2 }{( 20(10224))− (446 )2 }
r LBP=28920−28098
√ {4420−3969 } {204480−198916 }
r LBP=822
√451(5564 )
r LBP=822
√2509364
r LBP=822
1584,09=0,52
54
5. Metode Pembelajaran
No.Resp MP Total MP*Total MP^2
Total^2
1 4 21 84 16 4412 4 20 80 16 4003 4 28 112 16 7844 5 24 120 25 5765 4 15 60 16 2256 3 25 75 9 6257 4 26 104 16 6768 5 26 130 25 6769 4 20 80 16 40010 5 28 140 25 78411 5 27 135 25 72912 5 25 125 25 62513 4 23 92 16 52914 3 19 57 9 36115 3 19 57 9 36116 3 17 51 9 28917 4 19 76 16 36118 4 18 72 16 32419 5 23 115 25 52920 4 23 92 16 529
Jumlah 82 446 1857 346 10224
r MP=20 (1857 )−82(446)
√ {(20(346))−(82 )2 } {( 20(10224))−( 446 )2 }
r MP=37140−36572
√ {6920−6724 } {204480−198916 }
r MP=569
√196(5564)
r MP=569
√1090544
r MP=569
1044,29=0,545
55
6. Pemberian Tugas (Worksheet)
No.Resp PT Total
PT*Total PT^2
Total^2
1 2 21 42 4 4412 3 20 60 9 4003 3 28 84 9 7844 4 24 96 16 5765 1 15 15 1 2256 3 25 75 9 6257 4 26 104 16 6768 2 26 52 4 6769 2 20 40 4 40010 3 28 84 9 78411 3 27 81 9 72912 3 25 75 9 62513 4 23 92 16 52914 3 19 57 9 36115 2 19 38 4 36116 4 17 68 16 28917 1 19 19 1 36118 2 18 36 4 32419 2 23 46 4 52920 3 23 69 9 529
Jumlah 54 446 1233 162 10224
r PT=20 (1233 )−54 (446)
√ {(20 (162))−(54 )2 }{( 20(10224))− (446 )2}
r PT=24660−24084
√ {3240−2916 } {204480−198916 }
r PT=576
√324(5564 )
r PT=576
√1802736
r PT=576
1342,66=0,429
56
7. Interaksi di Kelas
No.Resp IK Total IK*Total IK^2
Total^2
1 3 21 63 9 4412 4 20 80 16 4003 5 28 140 25 7844 5 24 120 25 5765 3 15 45 9 2256 5 25 125 25 6257 4 26 104 16 6768 5 26 130 25 6769 5 20 100 25 40010 4 28 112 16 78411 5 27 135 25 72912 4 25 100 16 62513 3 23 69 9 52914 1 19 19 1 36115 3 19 57 9 36116 3 17 51 9 28917 3 19 57 9 36118 3 18 54 9 32419 4 23 92 16 52920 5 23 115 25 529
Jumlah 77 446 1768 319 10224
r IK=20 (1768 )−77(446)
√ {( 20(319))−(77 )2 } {(20(10224))−(446 )2}
r IK=35360−34342
√ {6380−5929 } {204480−198916 }
r IK=1018
√451(5564 )
r IK=1018
√25093645
r IK=1018
1584,09=0,643
57
Perhitungan Uji Reliabilitas Responden pada Kuesioner Pendahuluan
σi2=∑i=1
n
xi2−
(∑i=1
n
x i)2
nn
σ42=
221−(63 )2
2020
=1 , 1275
σ12=
100− (40 )2
2020
=1 σ52=
346−(82 )2
2020
=0 , 49
σ22=
159− (53 )2
2020
=0 , 9275 σ62=
162− (54 )2
2020
=0 ,81
σ32=
315− (77 )2
2020
=0 , 9275 σ72=
319− (77 )2
2020
=1 ,1275
∑ σi2=1+0 , 9275+0 , 9275+1 , 1275+0 , 49+0 , 81+1 , 1275=6 , 41
σ 2=∑i=1
n
yi2−
(∑i=1
n
yi)2
nn
=10224−
(446 )2
2020
=13 , 91
r= kk−1 (1−
∑ σi2
σ2 )=7
7−1 (1−6,4113,91 )=0 ,629
Hasil Uji Reliabilitas dengan SPSS Statistics 17
58
Reliabilitas
Cronbach's
Alpha N of Items
.629 7
Lampiran 4.Tabel r Product Moment
Tabel r Product MomentSig.0,05 (Two Tail)
N r N r N r N r N r N r
1 0.997 41 0.301 810.21
6 121 0.177 1610.15
4 201 0.138
2 0.95 42 0.297 820.21
5 122 0.176 1620.15
3 202 0.137
3 0.878 43 0.294 830.21
3 123 0.176 1630.15
3 203 0.137
4 0.811 44 0.291 840.21
2 124 0.175 1640.15
2 204 0.137
5 0.754 45 0.288 850.21
1 125 0.174 1650.15
2 205 0.136
6 0.707 46 0.285 86 0.21 126 0.174 1660.15
1 206 0.136
7 0.666 47 0.282 870.20
8 127 0.173 1670.15
1 207 0.136
8 0.632 48 0.279 880.20
7 128 0.172 1680.15
1 208 0.135
9 0.602 49 0.276 890.20
6 129 0.172 169 0.15 209 0.135
10 0.576 50 0.273 900.20
5 130 0.171 170 0.15 210 0.135
11 0.553 51 0.271 910.20
4 131 0.17 1710.14
9 211 0.134
12 0.532 52 0.268 920.20
3 132 0.17 1720.14
9 212 0.134
13 0.514 53 0.266 930.20
2 133 0.169 1730.14
8 213 0.134
14 0.497 54 0.263 940.20
1 134 0.168 1740.14
8 214 0.134
15 0.482 55 0.261 95 0.2 135 0.168 1750.14
8 215 0.133
16 0.468 56 0.259 960.19
9 136 0.167 1760.14
7 216 0.133
17 0.456 57 0.256 970.19
8 137 0.167 1770.14
7 217 0.133
18 0.444 58 0.254 980.19
7 138 0.166 1780.14
6 218 0.132
19 0.433 59 0.252 990.19
6 139 0.165 1790.14
6 219 0.132
20 0.423 60 0.25 1000.19
5 140 0.165 1800.14
6 220 0.132
21 0.413 61 0.248 1010.19
4 141 0.164 1810.14
5 221 0.131
22 0.404 62 0.246 1020.19
3 142 0.164 1820.14
5 222 0.131
23 0.396 63 0.244 1030.19
2 143 0.163 1830.14
4 223 0.131
24 0.388 64 0.242 1040.19
1 144 0.163 1840.14
4 224 0.131
59
25 0.381 65 0.24 105 0.19 145 0.162 1850.14
4 225 0.13
26 0.374 66 0.239 1060.18
9 146 0.161 1860.14
3 226 0.13
27 0.367 67 0.237 1070.18
8 147 0.161 1870.14
3 227 0.13
28 0.361 68 0.235 1080.18
7 148 0.16 1880.14
2 228 0.129
29 0.355 69 0.234 1090.18
7 149 0.16 1890.14
2 229 0.129
30 0.349 70 0.232 1100.18
6 150 0.159 1900.14
2 230 0.129
31 0.344 71 0.23 1110.18
5 151 0.159 1910.14
1 231 0.129
32 0.339 72 0.229 1120.18
4 152 0.158 1920.14
1 232 0.128
33 0.334 73 0.227 1130.18
3 153 0.158 1930.14
1 233 0.128
34 0.329 74 0.226 1140.18
2 154 0.157 194 0.14 234 0.128
35 0.325 75 0.224 1150.18
2 155 0.157 195 0.14 235 0.127
36 0.32 76 0.223 1160.18
1 156 0.156 1960.13
9 236 0.127
37 0.316 77 0.221 117 0.18 157 0.156 1970.13
9 237 0.127
38 0.312 78 0.22 1180.17
9 158 0.155 1980.13
9 238 0.127
39 0.308 79 0.219 1190.17
9 159 0.155 1990.13
8 239 0.126
40 0.304 80 0.217 1200.17
8 160 0.154 2000.13
8 240 0.126
60
Lampiran 5. Kuesioner Penelitian Lanjutan
KUESIONER PENELITIAN LANJUTAN
Pengantar
Dosen merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi motivasi belajar mahasiswa untuk mengikuti kegiatan belajar mengajar di kampus. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi preferensi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen yaitu jenis kelamin dosen, penampilan dosen, metode mengajar, latar belakang pendidikan dosen, sistem pembelajaran, pemberian tugas, dan juga interaksi di kelas yang diberikan oleh dosen yang kemudian dari ketujuh faktor ini akan dipilih sebagian yang dianggap penting dan berpengaruh oleh responden.
Kuesioner lanjutan ini dilakukan setelah kuesioner pendahuluan yang menghasilkan 4 faktor penting yang mempengaruhi preferensi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen yaitu karakter dosen, latar belakang pendidikan dosen, metode pembelajaran, dan juga interaksi di kelas yang mampu diciptakan oleh dosen. Kuesioner lanjutan ini dilakukan untuk memperoleh ciri-ciri dosen yang diminati dan diharapkan mahasiswa supaya menjadi besar pengaruhnya dalam memotivasi semangat belajar mahasiswa.
KUESIONER PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP CIRI-CIRI DOSEN YANG DIMINATI
II. Latar Belakang Responden
1. Jenis kelamin :a. Laki-laki b. Perempuan
2. Bidang minat pada program studi Matematika :a. Murni b. Terapan c. Statistika
3. Bekerja atau tidak :a. Ya, bekerja b. Tidak bekerja
4. Anda saat ini sedang duduk di semester :a. Semester 2 b. Semester 4 c. Semester 6 d. Semester 8
5. IPK anda saat ini adalah :a. IPK < 3 b. IPK ≥ 3
III. Pertimbangan preferensi terhadap ciri-ciri dosenAda beberapa kartu stimuli di bawah ini yang telah dibuat berdasarkan taraf atribut
dari faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi mahasiswa terhadap ciri-ciri dosen. Berikan pendapat Anda sesuai dengan pengetahuan, keyakinan, dan pengalaman sendiri dengan memberi peringkat/ranking pada kartu stimuli yang telah dibuat pada kotak yang telah disediakan. Peringkat 1 diberikan untuk kartu stimuli yang paling disukai sampai peringkat 8 untuk yang paling tidak disukai.
61
Keterangan :
1 : digunakan untuk kartu profil yang paling diminati
8 : digunakan untuk kartu profil yang tidak diminati
Dosen seperti apakah yang Anda sukai ?
Kartu Profil Ciri-ciri dosen Peringkat
Kartu 1 Dosen berkarakter santai Pendidikan terakhir sarjana (S2) Sistem pembelajaran inkonvensional Interaksi di kelas : Interaksi aktif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 2 Dosen berkarakter serius Pendidikan terakhir pascasarjana (S2) Sistem pembelajaran inkonvensional Interaksi di kelas : Interaksi pasif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 3 Dosen berkarakter santai Pendidikan terakhir sarjana (S2) Sistem pembelajaran inkonvensional Interaksi di kelas : Interaksi pasif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 4 Dosen berkarakter santai Pendidikan terakhir pascasarjana (S2) Sistem pembelajaran konvensional, dosen memberikan materi Interaksi di kelas : Interaksi pasif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 5 Dosen berkarakter serius Pendidikan terakhir pascasarjana (S2) Sistem pembelajaran inkonvensional Interaksi di kelas : Interaksi aktif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 6 Dosen berkarakter serius Pendidikan terakhir sarjana (S2) Sistem pembelajaran konvensional, dosen memberikan materi Interaksi di kelas : Interaksi pasif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 7 Dosen berkarakter santai Pendidikan terakhir pascasarjana (S2) Sistem pembelajaran konvensional, dosen memberikan materi Interaksi di kelas : Interaksi aktif antara mahasiswa dan dosen
Kartu 8 Dosen berkarakter serius Pendidikan terakhir sarjana (S2) Sistem pembelajaran konvensional, dosen memberikan materi Interaksi di kelas : Interaksi aktif antara mahasiswa dan dosen
62
Lampiran 6.Hasil Kuesioner Lanjutan Berdasarkan Nomor RespondenHasil Kuesioner Lanjutan Berdasarkan Nomor Responden
NoJenis Kelamin Bidang Minat Bekerja Semester IPK
KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8LK PR Murni Terapan Statistik Ya Tidak 2 4 6 8 <=1,5 1,5 - 3 >=3
1 1 1 1 1 1 1 2 4 3 5 8 7 62 1 1 1 1 1 1 5 2 3 7 6 4 83 1 1 1 1 1 2 7 8 6 3 5 4 14 1 1 1 1 1 3 2 5 8 6 7 1 45 1 1 1 1 1 4 8 2 3 7 6 1 56 1 1 1 1 1 2 3 4 1 5 7 8 67 1 1 1 1 1 3 6 4 2 5 8 1 78 1 1 1 1 1 2 8 7 5 4 6 1 39 1 1 1 1 1 5 7 6 4 8 1 2 3
10 1 1 1 1 1 6 7 8 3 2 5 1 411 1 1 1 1 1 3 7 6 4 8 5 1 212 1 1 1 1 1 2 8 5 6 3 7 1 413 1 1 1 1 1 1 6 2 4 5 8 3 714 1 1 1 1 1 7 4 8 3 5 6 1 215 1 1 1 1 1 3 1 2 5 6 4 8 716 1 1 1 1 1 5 8 7 3 6 4 1 217 1 1 1 1 1 3 8 7 6 4 5 1 218 1 1 1 1 1 8 3 6 7 4 5 1 219 1 1 1 1 1 4 6 3 2 8 7 1 520 1 1 1 1 1 1 5 7 4 8 6 3 221 1 1 1 1 1 1 6 4 3 8 5 2 722 1 1 1 1 1 6 4 8 7 3 5 1 223 1 1 1 1 1 5 3 2 1 7 4 6 824 1 1 1 1 1 7 4 3 2 8 1 6 525 1 1 1 1 1 1 7 3 4 6 8 2 526 1 1 1 1 1 2 8 4 3 5 7 1 6
63
27 1 1 1 1 1 6 8 5 1 7 2 3 428 1 1 1 1 1 3 8 4 2 6 7 1 529 1 1 1 1 1 7 6 4 5 3 8 1 230 1 1 1 1 1 2 5 1 3 6 8 4 731 1 1 1 1 1 2 4 1 3 5 7 6 832 1 1 1 1 1 1 7 3 4 5 8 2 633 1 1 1 1 1 5 4 2 1 8 6 3 734 1 1 1 1 1 2 7 1 3 5 8 4 635 1 1 1 1 1 4 6 2 1 8 5 3 736 1 1 1 1 1 4 7 8 2 3 6 1 537 1 1 1 1 1 3 6 4 1 7 5 2 838 1 1 1 1 1 3 7 5 4 6 8 1 239 1 1 1 1 1 3 8 6 1 7 5 2 440 1 1 1 1 1 3 8 1 5 4 7 2 641 1 1 1 1 1 1 8 5 6 4 7 2 342 1 1 1 1 1 3 6 4 1 5 8 2 743 1 1 1 1 1 4 2 7 1 5 8 3 644 1 1 1 1 1 1 8 5 2 6 7 4 345 1 1 1 1 1 1 8 7 3 5 6 2 4 17 28 1 28 16 10 35 14 11 9 11 0 11 34 146 266 202 151 251 272 117 215
38% 62% 2% 62% 36% 22% 78% 31% 24% 20% 24% 0% 24% 76%
64
Lampiran 7.Hasil Uji untuk Responden Tidak Bekerja
Hasil Uji untuk Responden Tidak Bekerja
No Kartu profilKP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 2 4 3 5 8 7 62 1 5 2 3 7 6 4 83 3 2 5 8 6 7 1 44 4 8 2 3 7 6 1 55 2 3 4 1 5 7 8 66 3 6 4 2 5 8 1 77 2 8 7 5 4 6 1 38 6 7 8 3 2 5 1 49 3 7 6 4 8 5 1 2
10 2 8 5 6 3 7 1 411 1 6 2 4 5 8 3 712 7 4 8 3 5 6 1 213 5 8 7 3 6 4 1 214 3 8 7 6 4 5 1 215 4 6 3 2 8 7 1 516 1 5 7 4 8 6 3 217 6 4 8 7 3 5 1 218 5 3 2 1 7 4 6 819 1 7 3 4 6 8 2 520 6 8 5 1 7 2 3 421 7 6 4 5 3 8 1 222 2 4 1 3 5 7 6 823 1 7 3 4 5 8 2 624 5 4 2 1 8 6 3 725 2 7 1 3 5 8 4 626 4 6 2 1 8 5 3 727 3 6 4 1 7 5 2 828 3 7 5 4 6 8 1 229 3 8 6 1 7 5 2 430 3 8 1 5 4 7 2 631 1 8 5 6 4 7 2 332 3 6 4 1 5 8 2 733 4 2 7 1 5 8 3 634 1 8 5 2 6 7 4 335 1 8 7 3 5 6 2 4
65
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.171 .130
santai 1.171 .130
LBP sarjana -.179 .130
pascasarjana .179 .130
MP konvensional .279 .130
inkonvensional -.279 .130
IK pasif -.521 .130
aktif .521 .130
(Constant) 4.500 .130
Importance Values
KD 36.900
LBP 12.148
MP 22.666
IK 28.286
Averaged Importance Score
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .986 .000
Kendall's tau .929 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
66
Lampiran 8. Grafik untuk Responden yang Bekerja
Grafik untuk Responden yang Bekerja
67
Lampiran 9. Hasil Uji untuk Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Hasil Uji untuk Responden Laki-Laki
No
Kartu profilKP1
KP2
KP3
KP4
KP5
KP6
KP7
KP8
1 1 2 4 3 5 8 7 62 3 2 5 8 6 7 1 43 4 8 2 3 7 6 1 54 5 7 6 4 8 1 2 35 2 8 5 6 3 7 1 46 1 6 2 4 5 8 3 77 8 3 6 7 4 5 1 28 1 6 4 3 8 5 2 79 5 3 2 1 7 4 6 810 7 4 3 2 8 1 6 5
11 6 8 5 1 7 2 3 4
12 2 5 1 3 6 8 4 7
13 2 4 1 3 5 7 6 8
14 3 6 4 1 7 5 2 8
15 3 8 6 1 7 5 2 4
16 3 6 4 1 5 8 2 7
17 4 2 7 1 5 8 3 6
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.103 .136
santai 1.103 .136
LBP sarjana -.162 .136
pascasarjana .162 .136
MP konvensional .176 .136
inkonvensional -.176 .136
IK pasif .059 .136
aktif -.059 .136
(Constant) 4.500 .136
Importance Values
KD 38.469
LBP 13.587
MP 26.571
IK 21.373
68
Averaged Importance Score
69
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .979 .000
Kendall's tau .815 .003
a. Correlations between observed and estimated preferences
Hasil Uji untuk Responden Perempuan
No Kartu profilKP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 5 2 3 7 6 4 82 2 7 8 6 3 5 4 13 2 3 4 1 5 7 8 64 3 6 4 2 5 8 1 75 2 8 7 5 4 6 1 36 6 7 8 3 2 5 1 47 3 7 6 4 8 5 1 28 7 4 8 3 5 6 1 29 3 1 2 5 6 4 8 7
10 5 8 7 3 6 4 1 211 3 8 7 6 4 5 1 212 4 6 3 2 8 7 1 513 1 5 7 4 8 6 3 214 6 4 8 7 3 5 1 215 1 7 3 4 6 8 2 516 2 8 4 3 5 7 1 617 3 8 4 2 6 7 1 518 7 6 4 5 3 8 1 219 1 7 3 4 5 8 2 620 5 4 2 1 8 6 3 721 2 7 1 3 5 8 4 622 4 6 2 1 8 5 3 723 4 7 8 2 3 6 1 524 3 7 5 4 6 8 1 225 3 8 1 5 4 7 2 626 1 8 5 6 4 7 2 327 1 8 5 2 6 7 4 328 1 8 7 3 5 6 2 4
70
Importance Values
KD 34.307
LBP 12.084
MP 21.732
IK 31.877
Averaged Importance Score
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .990 .000
Kendall's tau 1.000 .000
a. Correlations between observed and estimated preferences
71
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.063 .113
santai 1.063 .113LBP sarjana -.125 .113
pascasarjana .125 .113MP konvensional .384 .113
inkonvensional -.384 .113IK pasif -.759 .113
aktif .759 .113(Constant) 4.500 .113
Lampiran 10. Hasil Uji untuk Responden Berdasarkan Bidang Minat
Hasil Uji untuk Responden Matematika Murni
NoKartu profil
KP1
KP2
KP3
KP4
KP5
KP6
KP7
KP8
1 5 8 7 3 6 4 1 2
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -.500 .000
santai .500 .000
LBP sarjana .000 .000
pascasarjana .000 .000
MP konvensional 2.000 .000
inkonvensional -2.000 .000
IK pasif -1.000 .000
aktif 1.000 .000
(Constant) 4.500 .000
Importance Values
KD 14.286
LBP .000
MP 57.143
IK 28.571
Averaged Importance Score
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R 1.000 .000
Kendall's tau 1.000 .000
a. Correlations between observed and estimated preferences
72
Hasil Uji untuk Responden Statistik
NoKartu profil
KP1
KP2
KP3
KP4
KP5
KP6
KP7
KP8
1 2 7 8 6 3 5 4 12 3 7 6 4 8 5 1 23 2 8 5 6 3 7 1 44 7 4 8 3 5 6 1 25 3 8 7 6 4 5 1 26 8 3 6 7 4 5 1 27 1 6 4 3 8 5 2 78 3 8 4 2 6 7 1 59 7 6 4 5 3 8 1 2
10 4 7 8 2 3 6 1 511 3 6 4 1 7 5 2 812 3 7 5 4 6 8 1 213 1 8 5 6 4 7 2 314 4 2 7 1 5 8 3 615 1 8 5 2 6 7 4 316 1 8 7 3 5 6 2 4
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -.828 .134
santai .828 .134
LBP sarjana -.250 .134
pascasarjana .250 .134
MP konvensional .641 .134
inkonvensional -.641 .134
IK pasif -1.078 .134
aktif 1.078 .134
(Constant) 4.500 .134
Importance ValuesKD 31.704LBP 17.284MP 17.911IK 33.101
Averaged Importance Score
73
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .989 .000
Kendall's tau .982 .000
a. Correlations between observed and estimated preferences
74
Hasil Uji untuk Responden Terapan
NoKartu profil
KP1
KP2
KP3
KP4
KP5
KP6
KP7
KP8
1 1 2 4 3 5 8 7 62 1 5 2 3 7 6 4 83 3 2 5 8 6 7 1 44 4 8 2 3 7 6 1 55 2 3 4 1 5 7 8 66 3 6 4 2 5 8 1 77 2 8 7 5 4 6 1 38 5 7 6 4 8 1 2 39 6 7 8 3 2 5 1 4
10 1 6 2 4 5 8 3 711 3 1 2 5 6 4 8 712 4 6 3 2 8 7 1 513 1 5 7 4 8 6 3 214 6 4 8 7 3 5 1 215 5 3 2 1 7 4 6 816 7 4 3 2 8 1 6 517 1 7 3 4 6 8 2 518 2 8 4 3 5 7 1 619 6 8 5 1 7 2 3 420 2 5 1 3 6 8 4 721 2 4 1 3 5 7 6 822 1 7 3 4 5 8 2 623 5 4 2 1 8 6 3 724 2 7 1 3 5 8 4 625 4 6 2 1 8 5 3 726 3 8 6 1 7 5 2 427 3 8 1 5 4 7 2 628 3 6 4 1 5 8 2 7
72
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.241 .103
santai 1.241 .103
LBP sarjana -.080 .103
pascasarjana .080 .103
MP konvensional .054 .103
inkonvensional -.054 .103
IK pasif -.071 .103
aktif .071 .103
(Constant) 4.500 .103
Importance Values
KD 39.036
LBP 10.457
MP 25.589
IK 24.918
Averaged Importance Score
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .990 .000
Kendall's tau .741 .006
a. Correlations between observed and estimated preferences
73
Lampiran 11. Hasil Uji SPSS untuk Responden 2012 dan 2011
Hasil Uji untuk Responden Angkatan 2012
No. Semester 2KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 3 7 6 4 8 5 1 22 2 8 5 6 3 7 1 43 7 4 8 3 5 6 1 24 3 1 2 5 6 4 8 75 5 8 7 3 6 4 1 26 3 8 7 6 4 5 1 27 8 3 6 7 4 5 1 28 1 5 7 4 8 6 3 29 1 6 4 3 8 5 2 7
10 6 4 8 7 3 5 1 211 3 8 1 5 4 7 2 612 1 8 5 6 4 7 2 313 3 6 4 1 5 8 2 714 4 2 7 1 5 8 3 6
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -.625 .218
santai .625 .218
LBP sarjana -.196 .218
pascasarjana .196 .218
MP konvensional .464 .218
inkonvensional -.464 .218
IK pasif -.821 .218
aktif .821 .218
(Constant) 4.500 .218
Importance ValuesKD 30.082LBP 18.464MP 21.306IK 30.147
Averaged Importance Score
74
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .950 .000
Kendall's tau .909 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
75
Hasil Uji untuk Responden Angkatan 2011
No. Semester 4KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 2 4 3 5 8 7 62 2 7 8 6 3 5 4 13 3 2 5 8 6 7 1 44 4 8 2 3 7 6 1 55 3 6 4 2 5 8 1 76 2 8 7 5 4 6 1 37 5 3 2 1 7 4 6 88 7 4 3 2 8 1 6 59 6 8 5 1 7 2 3 4
10 3 6 4 1 7 5 2 811 3 8 6 1 7 5 2 4
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -.955 .147
santai .955 .147
LBP sarjana -.068 .147
pascasarjana .068 .147
MP konvensional .432 .147
inkonvensional -.432 .147
IK pasif -.091 .147
aktif .091 .147
(Constant) 4.500 .147
75
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .972 .000
Kendall's tau .857 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
Importance Values
KD 31.288
LBP 10.454
MP 26.212
IK 32.045
Averaged Importance Score
Lampiran 12. Hasil Uji SPSS untuk Responden 2010 dan 2009
Hasil Uji untuk Responden Angkatan 2010
No. Semester 6KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 2 3 4 1 5 7 8 62 6 7 8 3 2 5 1 43 4 6 3 2 8 7 1 54 1 7 3 4 5 8 2 65 5 4 2 1 8 6 3 76 2 7 1 3 5 8 4 67 4 6 2 1 8 5 3 78 1 8 5 2 6 7 4 39 1 8 7 3 5 6 2 4
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.472 .237
santai 1.472 .237
LBP sarjana -.167 .237
pascasarjana .167 .237
MP konvensional .194 .237
inkonvensional -.194 .237
IK pasif -.222 .237
aktif .222 .237
(Constant) 4.500 .237
Importance Values
KD 43.889
LBP 9.563
MP 20.970
IK 25.578
Averaged Importance Score
76
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .965 .000
Kendall's tau .786 .003
a. Correlations between observed and estimated preferences
Hasil Uji untuk Responden Angkatan 2009
No. Semester 8KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 5 2 3 7 6 4 82 5 7 6 4 8 1 2 33 1 6 2 4 5 8 3 74 1 7 3 4 6 8 2 55 2 8 4 3 5 7 1 66 3 8 4 2 6 7 1 57 7 6 4 5 3 8 1 28 2 5 1 3 6 8 4 79 2 4 1 3 5 7 6 8
10 4 7 8 2 3 6 1 511 3 7 5 4 6 8 1 2
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.455 .071
santai 1.455 .071
LBP sarjana -.114 .071
pascasarjana .114 .071
MP konvensional .068 .071
inkonvensional -.068 .071
IK pasif -.523 .071
aktif .523 .071
(Constant) 4.500 .071
Importance Values
KD 41.294
LBP 9.980
MP 25.896
77
IK 22.830
Averaged Importance Score
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .997 .000
Kendall's tau .929 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
78
Lampiran 13. Hasil Uji SPSS untuk Responden Berdasarkan IPK
Hasil Uji untuk Responden Besar IPK ≥ 3,0
No Kartu profilKP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 5 2 3 7 6 4 82 4 8 2 3 7 6 1 53 2 3 4 1 5 7 8 64 3 6 4 2 5 8 1 75 2 8 7 5 4 6 1 36 5 7 6 4 8 1 2 37 6 7 8 3 2 5 1 48 3 7 6 4 8 5 1 29 1 6 2 4 5 8 3 7
10 7 4 8 3 5 6 1 211 3 1 2 5 6 4 8 712 5 8 7 3 6 4 1 213 3 8 7 6 4 5 1 214 4 6 3 2 8 7 1 515 1 5 7 4 8 6 3 216 1 6 4 3 8 5 2 717 6 4 8 7 3 5 1 218 7 4 3 2 8 1 6 519 1 7 3 4 6 8 2 520 2 8 4 3 5 7 1 621 3 8 4 2 6 7 1 522 7 6 4 5 3 8 1 223 2 5 1 3 6 8 4 724 2 4 1 3 5 7 6 825 1 7 3 4 5 8 2 626 5 4 2 1 8 6 3 727 2 7 1 3 5 8 4 628 4 6 2 1 8 5 3 729 4 7 8 2 3 6 1 530 3 6 4 1 7 5 2 831 3 8 1 5 4 7 2 632 3 6 4 1 5 8 2 733 4 2 7 1 5 8 3 634 1 8 7 3 5 6 2 4
79
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -1.206 .089
santai 1.206 .089
LBP sarjana -.191 .089
pascasarjana .191 .089
MP konvensional .294 .089
inkonvensional -.294 .089
IK pasif -.360 .089
aktif .360 .089
(Constant) 4.500 .089
Importance Values
KD 38.129
LBP 13.751
MP 23.542
IK 24.577
Averaged Importance Score
80
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .993 .000
Kendall's tau .929 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
Hasil Uji untuk Responden Besar IPK antara < 3,0
No Kartu profilKP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KP8
1 1 2 4 3 5 8 7 62 2 7 8 6 3 5 4 13 3 2 5 8 6 7 1 44 2 8 5 6 3 7 1 45 8 3 6 7 4 5 1 26 5 3 2 1 7 4 6 87 6 8 5 1 7 2 3 48 3 7 5 4 6 8 1 29 3 8 6 1 7 5 2 4
10 1 8 5 6 4 7 2 311 1 8 5 2 6 7 4 3
Utilities
Utility Estimate Std. Error
KD serius -.682 .185
santai .682 .185
LBP sarjana .023 .185
pascasarjana -.023 .185
MP konvensional .341 .185
inkonvensional -.341 .185
IK pasif -.727 .185
aktif .727 .185
(Constant) 4.500 .185
Importance Values
KD 28.924
LBP 9.256
81
MP 23.615
IK 38.206
Averaged Importance Score
82
Correlationsa
Value Sig.
Pearson's R .957 .000
Kendall's tau .857 .001
a. Correlations between observed and estimated preferences
83