ANALISIS KORESPONDENSI HUBUNGAN ANTARA

KONDISI SEKOLAH, TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA

BELAJAR TERHADAP PRESTASI SEKOLAH

(Studi kasus SMA dan SMK Jakarta Selatan 2010)

Anggraini

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2011 M/1432 H

i

ANALISIS KORESPONDENSI HUBUNGAN ANTARA KONDISI

SEKOLAH, TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA BELAJAR

TERHADAP PRESTASI SEKOLAH

(Studi Kasus SMA dan SMK Jakarta Selatan 2010)

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh

Gelar Sarjana Sains

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh:

Anggraini

107094002935

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2011 M/1432 H

ii

PENGESAHAN UJIAN

Skripsi berjudul “Analisis Korespondensi Hubungan antara Kondisi Sekolah,

Tenaga Pengajar, dan Sarana Belajar terhadap Prestasi Sekolah” yang ditulis

oleh Anggraini, NIM 107094002935 telah diuji dan dinyatakan lulus dalam

sidang Munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah Jakarta pada tanggal 7 Juni 2011, skripsi ini telah diterima

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana strata satu (S1) Program

Studi Matematika.

Menyetujui,

Penguji 1 Penguji 2

Yanne Irene, M.Si Hata Maulana, M.T.I

NIP. 19741231 200501 2 018 NIDN. 0323108402

Pembimbing 1 Pembimbing 2

Hermawan Setiawan, M.T.I Bambang Ruswandi, M.Stat

NIP. 19740623 199312 2 001 NIDN. 0305108301

Mengetahui,

Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Ketua Prodi Matematika

Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis Yanne Irene, M.Si

NIP. 19680117 200112 1 001 NIP. 19741231 200501 2 018

iii

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-

BENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN

SEBAGAI SKRIPSI PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA

MANAPUN.

Jakarta, Juni 2011

Anggraini

107094002935

iv

PERSEMBAHAN

Persembahan kecil awal dari Tujuh Mimpi …

Untuk orang tuaku yang paling ku cintai, yang tiada henti memdoakan, menyayangi, selalu

mendukung, dan menasehati dengan kesabaran, keluarga besarku, guru-guruku terhebat, sahabat,

teman-teman terbaik,. Semoga Allah senantiasa memberkahi setiap titik perjuangan..

MOTTO

Mungkin aku tak seberani Ali, tak sehumoris Atikah, tak seteguh Subhan, tak selantang Uswah, aku juga tak memiliki kesabaran yang dimiliki Asqolani dan ketulusan milik Uwaisyul Al-Qorni…

Tapi… Aku bangga terlahir dari Ibu Terbaik Tersabar, dan Ayah Terhebat Terpandai

- Terus belajar dan meneladani dari hal yang Terbaik & Terdekat –

Percayalah bahwa kebahagiaan itu bak pohon mawar yang baru ditanam, bunganya tidak muncul dengan segera tapi kemunculannya pasti akan terjadi [Laa Tahzan].

Apabila hamba-hamba-Ku bertanya kepadamu (Muhammad) tentang Aku, maka (jawablah) bahwasanya Aku adalah dekat. Aku mengabulkan permohonan orang yang mendoa jika ia berdoa kepada-Ku. Hendaklah mereka itu

memenuhi (perintah)-Ku dan beriman kepada-Ku, agar mereka memperoleh kebenaran,

[QS. Al-Baqarah : 186]

Always be there

v

ABSTRAK

Salah satu alat ukur kemajuan suatu sekolah adalah prestasi sekolah.

Prestasi sekolah dipengaruhi berbagai faktor diantaranya lingkungan sekolah,

lingkungan masyarakat, dan lingkungan keluarga. Dalam penelitian ini, peneliti

membatasi masalah pada lingkungan sekolah. Lingkungan sekolah adalah faktor

yang paling memiliki interaksi langsung dalam dunia pendidikan diantaranya

kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. Penelitian ini bertujuan

menghasilkan peta persepsi untuk mendapatkan informasi yang berguna dalam

mencari hubungan antara lingkungan sekolah dengan prestasi sekolah pada

berbagai kecamatan di Jakarta Selatan dengan menggunakan analisis

korespondensi. Analisis korespondensi merupakan metode untuk mereduksi

dimensi variabel dan menggambarkan profil vektor baris dan vektor kolom suatu

matriks data dari tabel kontingensi. Hasil yang didapat adalah prestasi yang baik

lebih dipengaruhi oleh kondisi sekolah dan tenaga pengajar, sedangkan sarana

belajar tidak berkontribusi besar.

Kata Kunci: Prestasi Sekolah, Lingkungan Sekolah, Analisis Korespondensi,

Tabel Kontingensi.

vi

ABSTRACT

One of measuring instrument school progress is school achievement. School

achievement is influenced by many factors, including the school environment,

community environment, and family environment. In this research, researchers to

limit the problem in the school environment. School environment is a factor that

most have a direct interaction in the world of education among the schools,

teachers, and learning tools. This research aims to produce maps perception to

obtain information useful in finding the relationship between the school

environment with school achievement in various districts of South Jakarta using

correspondence analysis. Correspondence analysis is a method to reduce the

dimension of the variables and describe the profile of a row vector and column

vector of a matrix of data from the contingency table. The results are good

performance is more influenced by conditions at the school and teachers, while

learning tool does not contribute significantly.

Kata Kunci: School Achievement, School Environment, Correspondence

Analysis, Contingency Table.

vii

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah segala puji serta syukur hanya kepada Allah SWT, Tuhan

Yang Maha Esa, Maha Besar, Pemilik Ilmu, yang memberi nikmat tiada henti

serta tempatku mencurahkan doa, harapan, dan rasa syukur. Shalawat teriring

salam selalu tercurah kepada junjungan Nabi Besar Muhammad SAW, beserta

keluarga, sahabat, dan umatnya.

Skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat menempuh

ujian Sarjana Sains pada Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan

Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.Dalam

menyelesaikan skripsi ini, penulis menyadari banyak memperoleh bantuan, doa,

dan motivasi sehingga skirpsi ini dapat dilaksanakan dengan baik. Pada

kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya

kepada:

1. Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M. Sis, Dekan Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.

2. Yanne Irene, M.Si. Ketua Program Studi Matematika dan selaku Penguji I.

3. Suma’inna, M.Si, Sekretaris Program Studi Matematika

4. Hermawan Setiawan, M.TI, selaku Pembimbing I yang selalu memberikan

bimbingan, dan motivasi kepada penulis dengan penuh kesabaran.

5. Bambang Ruswandi, M.Stat, selaku Pembimbing II yang selalu

memberikan bimbingan, arahan, dan informasi.

6. Nina Fitriyati, M. Si, selaku Pembimbing akademik.

viii

7. Hatta Maulana, M.TI, selaku Penguji II, terima kasih atas saran dan

masukan yang sangat bermanfaat.

8. Seluruh Dosen UIN Syarif Hidayatullah yang telah mengajarkan dan

memberikan ilmunya kepada penulis selama proses perkuliahan, terutama

untuk Dosen Program Studi Matematika.

9. Teristimewa untuk kedua orang tuaku yang selalu memberikan hal

terindah dalam hidup penulis. Serta terima kasih kepada keluargaku.

Terima kasih atas setiap doa, kasih sayang, canda, dan kesabaran untuk

penulis.

10. Afief Aryadhani, Unyil, Sahabat, Teman dekat Terbaik yang selalu

menemani, mengingatkan, dan mendoakan. Uhibbu ya nyil.

11. Kak Denis, Kak Epho, Ubai, Rika, Dendy, Gerdy, Dhila, dan seluruh

teman-teman matematika angkatan 2007, terima kasih atas setiap canda

yang tak akan terlupakan.

12. Seluruh keluarga besar Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN

Syarif Hidayatullah.

Pada akhirnya penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca

pada umumnya maupun bagi penulis khususnya. Semoga perjuangan dan ikhtiar

kita selalu diridhoi oleh Allah SWT.

Jakarta, Juni 2011

Penulis

ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ......................................................................... i

PENGESAHAN UJIAN ..................................................................... ii

PERNYATAAN .................................................................................. iii

PERSEMBAHAN DAN MOTTO ................................................... iv

ABSTRAK ......................................................................................... v

ABSTRACT ....................................................................................... vi

KATA PENGANTAR ....................................................................... vii

DAFTAR ISI ...................................................................................... ix

DAFTAR TABEL ............................................................................. xii

DAFTAR GAMBAR ......................................................................... xiii

DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN .................................................................. 1

1.1 .. Latar Belakang Masalah ………………………………… 1

1.2 Perumusan Masalah ……………………………………... 3

1.3 Pembatasan Masalah ……………….……………………. 4

1.4 Tujuan Penelitian …………….…………………….……. 4

1.5 Manfaat Penelitian ……………….………..…………….. 4

BAB II LANDASAN TEORI ........................................................... 6

2.1 Prestasi Pendidikan ……………………………………… 6

2.1.1 Pengertian Prestasi Pendidikan …………………. 6

2.1.2 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi ..……. 6

2.2 Analisis Korespondensi ………………………………...... 9

x

2.2.1 Sifat-sifat Dasar Analisis Korespondensi ………… 10

2.2.2 Tujuan Analisis Korespondensi …………….…..... 11

2.2.3 Konsep Analisis Korespondensi …….………...…. 11

2.3 Tabel Kontingensi Dua Arah …………………………….. 12

2.4 Matriks Korespondensi ………………………….……..... 14

2.5 Penguraian Nilai Singular ………………………….……. 15

2.6 Penguraian Nilai Singular Umum ……………………….. 16

2.7 Dekomposisi Inersia ……………………………………... 17

2.8 Penentuan Jarak Profil ………………………………….... 17

2.9 Kontribusi Mutlak dan Kontribusi Relatif …..…………... 18

2.10 Analisis Klaster ………………………………………….. 19

2.10.1 Jarak Euclidean ……………………………….… 20

2.10.2 Proses Analisis Klaster …………………..…...… 20

2.10.3 Langkah-langkah Analisis Klaster …………........ 20

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ....................................... 22

3.1 Metode Pengumpulan Data ……………….....………….. 22

3.2 Metode Pengolahan Data ……………………………….. 22

3.3 Metode Analisis Data …………………………….….….. 23

3.4 Alur Penelitian ………………………………………..…. 27

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ……………………...…... 28

4.1 Transformasi Data ……………………………………….. 28

4.2 Analisis Klaster ………………………………………….. 28

4.3 Tabel Kontingensi ……………………………………….. 30

xi

4.4 Uji Chi-Square ………………………………….………... 30

4.5 .. Analisis Korespondensi ………………………………...... 30

4.5.1 Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah

dengan Kondisi Sekolah ……….……………….. 30

4.5.2 Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah

dengan Tenaga Pengajar ……………………....... 32

4.5.3 Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah

dengan Sarana Belajar ……….…..……..……...... 34

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................ 37

5.1 Kesimpulan ……………………....………………............. 37

5.2 Saran …………………………………………………....... 38

DAFTAR PUSTAKA …………………………………………….... 39

LAMPIRAN

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Kontingensi Dua Arah ........................................................ 13

Tabel 2.2 Freskuensi Relatif Dua Dimensi ......................................... 14

Tabel 4.1 Kategori Variabel Penelitian ............................................... 29

Tabel 4.2 Uji Chi-Square .................................................................... 30

Tabel 4.3 Inersia dan proporsi varians untuk Prestasi dan kondisi

sekolah ................................................................................ 31

Tabel 4.4 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan tenaga

pengajar .............................................................................. 33

Tabel 4.5 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan sarana

belajar ................................................................................. 35

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian ................................................. 27

Gambar 4.1 Plot Prestasi Belajar dengan Kondisi Sekolah ................ 32

Gambar 4.2 Plot Prestasi Belajar dengan Tenaga Pengajar ................ 33

Gambar 4.3 Plot Prestasi Belajar dengan Sarana Belajar ................... 36

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Data Asal Nilai Rata-rata Tiap Kecamatan .................. 41

Lampiran 2. Data Asal Kondisi Sekolah Tiap Kecamatan ............... 43

Lampiran 3. Data Asal Tenaga Pengajar Tiap Kecamatan ............... 47

Lampiran 4. Data Asal Sarana Belajar Tiap Kecamatan .................. 51

Lampiran 5. Data Rasio Kondisi Sekolah ......................................... 53

Lampiran 6. Data Rasio Tenaga Pengajar ......................................... 57

Lampiran 7. Data Rasio Sarana Belajar ............................................ 58

Lampiran 8. Output Klaster Kondisi Sekolah ................................... 61

Lampiran 9. Output Klaster Tenaga Pengajar ................................... 62

Lampiran 10. Output Klaster Sarana Belajar ...................................... 63

Lampiran 11. Prestasi Sekolah Tiap Kecamatan terhadap Lingkungan

Sekolah ......................................................................... 64

Lampiran 12. Tabel kontingensi Masing-masing Variabel ................. 65

Lampiran 13. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah

Terhadap Kondisi Sekolah ........................................... 66

Lampiran 14. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Belajar Terhadap

Tenaga Pengajar ........................................................... 66

Lampiran 15. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap

Sarana Belajar ............................................................... 66

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Pendidikan merupakan modal utama kesejahteraan suatu Negara, tanpa

adanya pendidikan Negara tidak akan maju bahkan dapat mengakibatkan

kehancuran. Pendidikan yang tidak ditunjang manajemen berkualitas juga akan

menghambat perkembangan suatu Negara. Pendidikan yang berkualitas

merupakan hasil dari proses pembangunan, dan tercapainya tujuan pembangunan

merupakan wujud dari hasil kerja orang-orang yang memiliki pengetahuan,

keterampilan dan kemampuan yang merupakan hasil dari suatu proses pendidikan.

Tidak mengherankan apabila dalam Pembukaan Undang-Undang Dasar 1945

ditekankan mengenai keinginan kita semua untuk mewujudkan masyarakat yang

cerdas. Masyarakat yang cerdas hanya dapat dihasilkan melalui pendidikan yang

berkualitas.

Prestasi belajar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya adalah dua sisi

yang tidak dapat dipisahkan. Secara umum terdapat 2 faktor yang mempengaruhi

prestasi belajar yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal yaitu

faktor yang datangnya dari seorang yang sedang belajar itu sendiri, seperti

kecerdasan yang dimiliki seseorang, kesiapan, motivasi, minat, dan kebiasaan

belajar. Sedangkan faktor eksternal merupakan faktor yang datangnya dari

lingkungan luar, diantaranya keadaan keluarga, lingkungan sekolah, dan

lingkungan masyarakat.

2

Kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar adalah faktor

eksternal yang terdapat pada lingkungan sekolah dan berpengaruh terhadap

kemajuan prestasi siswa. Kondisi sekolah merupakan hal dasar dalam pendidikan.

Hal yang perlu diperhatikan dari kondisi sekolah diantaranya, gedung sekolah

yang layak pakai, luas bangunan yang memadai, dan lingkungan yang bebas

banjir, sehingga membuat kegiatan belajar-mengajar lebih kondusif.

Peran para pengajar sebagai guru atau fasilitator perlu

ditumbuhkembangkan kemampuannya, yaitu dirangsang motivasi, kreativitas

inovasinya, profesionalismenya, sehingga menciptakan iklim pembelajaran yang

lebih kondusif serta inovatif dalam memberikan materi pelajaran. Sarana belajar

dapat memudahkan siswa menerima materi pembelajaran. Pihak sekolah perlu

memperhatikan kelayakan sarana belajar, karena sarana yang lengkap dengan

kondisi yang baik membuat kegiatan belajar mengajar menjadi lancar dan teratur

[4].

Dari hasil penelitian (Asri,1998) telah dilakukan analisis hubungan

prestasi belajar dengan data akademik SMA, motivasi, dan sikap. Diketahui

bahwa data akademik SMA, motivasi, dan sikap memiliki hubungan yang positif

terhadap prestasi dengan kecenderungan berpola linier yang positif [11].

Berdasarkan penelitian (Gumgum,2009) untuk melihat perbandingan suatu

karakteristik maka metode statistika yang dapat dipergunakan adalah pemetaan

persepsi (perceptual mapping). Metode perceptual mapping dapat menghasilkan

plot yang menampilkan posisi pada sumbu koordinat. Metode ini umumnya

3

digunakan untuk mendeteksi dan memberikan penjelasan tentang hubungan antara

dua variabel di dalam data yang berbentuk matriks berdimensi besar [2].

Pemetaan persepsi biasanya dilakukan melalui beberapa analisis statistika,

dan analisis-analisis tersebut umumnya memiliki asumsi diantaranya adalah

hubungan antar variabel harus linier, menggunakan asumsi tentang distribusi, dan

model harus dihipotesiskan. Kenyataannya asumsi-asumsi tersebut sulit terpenuhi.

Solusi yang digunakan adalah dengan menggunakan tabel kontingensi yang

variabel-variabelnya kualitatif, dengan hubungan antar variabel non linier, tidak

ada asumsi tentang distribusi dan model tidak dihipotesiskan [1].

Peneliti menyimpulkan solusi yang dapat ditempuh adalah dengan

menggunakan Analisis Korespondensi (Correspondence Analysis), suatu metode

analisis yang dapat memberikan output berupa plot antara baris dan kolom dari

matriks yang berbentuk data kategorik, dan akurasi hasil tidak kalah baik dengan

analisis statistika yang menggunakan asumsi. Oleh Karena itu, berdasarkan latar

belakang di atas peneliti membuat skripsi yang berjudul “ANALISIS

KOREPONDENSI HUBUNGAN ANTARA KONDISI SEKOLAH,

TENAGA PENGAJAR, DAN SARANA BELAJAR TERHADAP PRESTASI

SEKOLAH”.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, maka dapat dirumuskan

permasalahan sebagai berikut:

1. Apakah terdapat keterkaitan prestasi sekolah dengan kondisi sekolah, tenaga

pengajar, dan sarana belajar?

4

2. Bagaimana pola kecenderungan faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi

prestasi sekolah?

1.3 Pembatasan Masalah

Agar penelitian ini lebih fokus pada inti permasalahan maka dilakukan

pembatasan masalah, yaitu:

1. Dimensi faktor eksternal yang digunakan meliputi kondisi sekolah, tenaga

pengajar, dan sarana belajar.

2. Objek penelitian merupakan rangkuman data SMA dan SMK tingkat kota

administrasi Jakarta Selatan.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mengetahui keterkaitan prestasi belajar dengan kondisi sekolah, tenaga

pengajar, dan sarana belajar.

2. Mengetahui pola kecenderungan faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi

prestasi sekolah.

1.5 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat teoritis dan praktis penelitian ini adalah:

1. Manfaat praktis:

a. Memberikan gambaran kepada sekolah mengenai pengaruh kondisi

sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar terhadap prestasi belajar.

b. Memberikan referensi bagi sekolah dalam rangka menciptakan siswa-siswi

yang berprestasi.

5

c. Memberikan referensi bagi Suku Dinas Menengah Jakarta memecahkan

masalah tingkat prestasi sekolah di Jakarta Selatan.

2. Manfaat Teoritis:

a. Memperluas pengetahuan peneliti di bidang ilmu statistika, khususnya

dalam mencari hubungan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana

belajar menggunakan analisis korespondensi.

b. Menjadi referensi untuk penelitian berikutnya.

6

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Prestasi Pendidikan

2.1.1 Pengertian Prestasi

Menurut Sardiman A.M, Prestasi adalah kemampuan nyata yang

merupakan hasil interaksi antara berbagai faktor yang mempengaruhi baik dari

dalam maupun dari luar individu dalam belajar. Sedangkan pengertian prestasi

menurut A. Tabrani, prestasi adalah kemampuan nyata (actual ability) yang

dicapai individu dari satu kegiatan atau usaha.

Menurut Kamus Umum Bahasa Indonesia, Prestasi adalah hasil yang telah

dicapai (dilakukan, dikerjakan dan sebagainya). Prestasi adalah bukti usaha yang

telah dicapai [5]. Sehingga dari beberapa pendapat tersebut dapat ditarik

kesimpulan bahwa prestasi merupakan nilai kemampuan baik diukur dengan

angka maupun benda, yang telah dilakukan seseorang sebagai bukti usaha dalam

belajar .

2.1.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prestasi

Ada dua fakor yang mempengaruhi prestasi akademik seseorang, yaitu

faktor internal/pribadi dan eksternal/lingkungan [5].

a. Faktor Internal

1. Inteligensi

Taraf inteligensi seseorang dapat tercermin dalam prestasi sekolahnya

disemua mata pelajaran. Jadi, ada korelasi antara intelegensi dengan kesuksesan di

sekolah. Namun inteligensi bukan satu-satunya faktor penentu keberhasilan

7

prestasi akademik karena masih ada faktor lainnya seperti motivasi dan

kepribadian serta faktor eksternal.

2. Motivasi

Motivasi merupakan tenaga dorong selama tahapan proses belajar yang

berfungsi untuk:

Mencari dan menemukan informasi mengenai hal-hal yang dipelajari.

Menyerap informasi dan mengolahnya.

Mengubah informasi yang didapat ini menjadi suatu hasil (pengetahuan,

perilaku, keterampilan, sikap, dan kreativitas).

3. Kepribadian

Kepribadian merupakan suatu organisasi yang dinamis dari sistem

psikofisik seseorang yang menentukan bagaimana individu dapat menyesuaikan

diri secara unik dengan lingkungannya. Kepribadian dapat berubah dan

dimunculkan dalam bentuk tingkah laku .

b. Faktor Eksternal

Faktor lingkungan dan hal-hal lain yang berada di luar diri peserta didik

sangat berpengaruh positif terhadap prestasi belajar yang diperoleh. Mengingat

peserta didik adalah makhluk sosial yang sangat mudah dipengaruhi oleh

lingkungan sekitarnya. Keadaan keluarga, lingkungan belajar, sarana penunjang

dan lingkungan masyarakat adalah beberapa faktor eksternal yang yang besar

pengaruhnya terhadap prestasi belajar.

8

1. Keadaan Keluarga

Keluarga adalah lingkungan dimana anak pertama kali memahami sebuah

proses belajar. Rumah menjadi sekolah pertama bagi anak-anak. Rumah yang

selalu dalam atmosfer belajar akan memotivasi anak-anak untuk terus aktif

belajar. Kemudian keadaan rumah yang aman, tenang dan nyaman juga akan

memberikan dampak positif bagi prestasi belajar siswa. Sebaliknya keadaan

rumah yang jauh dari atmosfer belajar cenderung akan membuat anak malas

belajar dan ini akan menurunkan prestasi belajarnya. Demikian juga dengan

keadaan rumah yang bising, tidak nyaman juga akan berdampak terhadap

turunnya prestasi belajar siswa.

2. Lingkungan Sekolah

Lingkungan Sekolah di sini termasuk tenaga pengajar, kurikulum, fasilitas

belajar, dan lingkungan sekolah secara keseluruhan. Sebagai lembaga pendidikan

formal sekolah tentu memiliki sistem belajar yang sudah terprogram. Sistem

belajar yang terlaksana dengan baik dan dilakukan secara sungguh-sungguh tentu

akan berdampak besar bagi kemajuan prestasi belajar siswa.

Peraturan Pemerintah Nomor 19 Tahun 2005 tentang Standar Nasional

Pendidikan, Bab VII Standar Sarana dan Prasarana, pasal 42 menegaskan bahwa

(1) Setiap satuan pendidikan wajib memiliki sarana yang meliputi perabot,

peralatan pendidikan, media pendidikan, buku dan sumber belajar lainnya, bahan

habis pakai, serta perlengkapan lain yang diperlukan untuk menunjang proses

pembelajaran yang teratur dan berkelanjutan, (2) Setiap satuan pendidikan wajib

memiliki prasarana yang meliputi lahan, ruang kelas, ruang pimpinan satuan

9

pendidikan, ruang pendidik, ruang tata usaha, ruang perpustakaan, ruang

laboratorium, ruang bengkel kerja, ruang unit produksi, ruang kantin, instalasi

daya dan jasa, tempat olahraga, tempat beribadah, tempat bermain, tempat

berkreasi, dan ruang yang diperlukan untuk menunjang proses pembelajaran yang

teratur dan berkelanjutan.

3. Lingkungan masyarakat

Lingkungan masyarakat adalah lingkungan lain setelah keluarga yang

banyak mempengaruhi prestasi belajar siswa. Lingkungan mengajarkan mereka

banyak hal terutama kemampuan dalam berinteraksi dengan orang lain yang

bertujuan untuk mengasah kecerdasan interpersonal.

Lingkungan masyarakat mempengaruhi prestasi belajar anak melalui

proses interaksinya dengan teman-teman sebaya dan sepermainan. Ketika di

lingkungan masyarakat anak berkumpul dengan anak-anak yang suka belajar,

maka anak tersebut akan ikut terpengaruh untuk belajar. Demikian pula

sebaliknya.

2.2 Analisis Korespondensi

Analisis Korespondensi merupakan bagian analisis multivariat yang

mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel dengan memperagakan baris

dan kolom secara serempak dari tabel kontingensi dua arah dalam ruang vektor

berdimensi rendah [3].

Analisis korespondensi digunakan untuk mereduksi dimensi variabel dan

menggambarkan profil vektor baris dan vektor kolom suatu matrik data dari tabel

kontingensi. Hasil dari analisis korespondensi biasanya menggunakan dua

10

dimensi terbaik untuk mempresentasikan data, yang menjadi koordinat titik dan

suatu ukuran jumlah informasi yang ada dalam setiap dimensi yang biasa

dinamakan inersia [6].

Analisis Korespondensi Sederhana (Simple Corespondence Analysis)

adalah metode yang digunakan untuk menganalisis tabel kontingensi dengan dua

klasifikasi. Sedangkan metode yang digunakan untuk menganalisis tabel

kontingensi dengan lebih dari dua klasifikasi disebut Analisis Korespondensi

Berganda (Multiple Correspondence Analysis).

Analisis korespondensi dapat menunjukkan bagaimana variabel-variabel

saling berhubungan. Analisis korespondensi juga menggambarkan pola hubungan

antar variabel yang dijabarkan dalam bentuk grafik. Bentuk grafik tersebut dapat

mendeteksi gambaran awal hubungan antara variabel-variabel kategori.

2.2.1 Sifat-sifat Dasar Analisis Korespondensi

Analisis ini mempunyai beberapa sifat dasar yang perlu diperhatikan,

yaitu:

a. Digunakan untuk data non-metrik dengan skala pengukuran nominal dan

ordinal.

b. Dapat digunakan untuk hubungan non linier.

c. Tidak ada asumsi tentang distribusi.

d. Tidak ada model yang dihipotesiskan.

e. Sebagai salah satu metode dalam eksplorasi data yang hasil akhirnya dapat

berupa hipotesis yang perlu di uji lebih lanjut.

f. Salah satu teknik struktur pengelompokan atau reduksi data.

11

2.2.2 Tujuan Analisis Korespondensi

Tujuan dari analisis korespondensi dua arah adalah [1]:

a. Membandingkan kemiripan (similarity) dua kategori dari variabel kualitatif

pertama (baris) berdasarkan sejumlah variabel kualitatif kedua (kolom).

b. Membandingkan kemiripan (similarity) dua kategori dari variabel kualitatif

kedua (kolom) berdasarkan sejumlah variabel kualitatif pertama (baris).

c. Mengetahui hubungan antara satu kategori variabel baris dengan satu kategori

variabel kolom.

d. Menyajikan setiap kategori variabel baris dan kolom dari tabel kontingensi

sedemikian rupa sehingga dapat ditampilkan secara bersama-sama pada satu

ruang vektor berdimensi kecil secara optimal.

2.2.3 Konsep Analisis Korespondensi

Konsep yang digunakan dalam analisis ini adalah penguraian nilai singular

(Singular Value Decomposition, SVD). Analisis korespondensi sederhana

menggambarkan kedekatan profil antara kategori pada tiap gugus data dalam

bentuk grafik, sehingga menginterpretasikan plot dua dimensi ini.

Salah satu cara untuk menilai hasil analisis korespondensi adalah dengan

melihat besarnya nilai kontribusi inersia yang diberikan sumbu utama. Jika dua

sumbu utama pertama memberikan inersia cukup besar, ini menunjukkan bahwa

kedua sumbu utama pertama itu dapat mewakili informasi dan mengabaikan

sumbu utama lain dengan tidak banyak menyebabkan kehilangan informasi.

Namun, jika sebagian besar persentase dari total inersia berada pada sumbu utama

12

lain, artinya ada sebagian titik (kategori) yang tidak dapat ditampilkan dengan

baik oleh kedua sumbu utama yang pertama.

Perhitungan informasi dengan menggunakan persentase akar ciri

merupakan suatu ide yang konservatif, karena koefisien ini hanya salah satu cara

untuk menghitung informasi dan juga bukan alat yang cocok untuk menilai

kualitas suatu deskripsi. Koefisien persentase keragaman ini juga tidak dapat

digunakan untuk mengukur derajat penyebaran suatu konfigurasi titik-titik [6].

Besarnya inersia suatu sumbu dapat dihitung dengan mengkuadratkan nilai

singular, nilai tersebut sama dengan jumlah kuadrat jarak titik ke pusat sumbu

yang diboboti massa masing-masing titik. Kuadrat jarak titik ke pusat sumbu

terboboti ini dapat dinyatakan sebagai persentase dari akar ciri, dan disebut

kontribusi absolute atau kontribusi titik terhadap akar ciri atau terhadap sumbu

utama.

Kontribusi absolute menunjukkan besarnya proporsi keragaman yang

dapat diterangkan oleh setiap kategori terhadap masing-masing sumbu. Maka

dapat disimpulkan bahwa titik-titik dengan nilai massa yang lebih besar atau

berjarak lebih jauh dari pusat sumbu dapat memberikan kontribusi inersia yang

lebih besar.

2.3 Tabel Kontingensi Dua Arah

Tabel kontingensi dua arah adalah tabel yang mencatat data hasil

pengamatan dengan melibatkan dua variabel, variabel I dan variabel II . Variabel I

sebagai variabel baris terdiri dari i kategori, dan variabel II sebagai variabel

kolom terdiri dari j kategori.

13

Sel yang dibentuk baris ke i dan kolom ke j mempunyai frekuensi

pengamatan ijn dapat ditunjukkan sebagai berikut [9]:

Tabel 2.1 Kontingensi Dua Arah

Variabel I Variabel II

Total 1 2 3 … b

1 n11 n12 n13 … n1b n1.

2 n21 n22 n23 … n2b n2.

3 n31 n32 n33 … n3b n3.

… … … … … … …

a na1 na2 na3 … nab na.

Total n.1 n.2 n.3 … n.b n

.

1

b

i ij

j

n n .

1

a

j ij

i

n n ..

1 1

a b

ij

i j

n n

1,2,...,i a

1,2,...,j b

Uji yang sesuai untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara dua

variabel kategori yang berupa tabel kontingensi adalah pearson chi-square test.

Uji statistika sebagai berikut[6]:

2

2

1 1

a bij ij

i j ij

n m

m (2.1)

Dengan:

nij = jumlah pengamatan pada baris ke-i dan kolom ke j

ni. = jumlah pengamatan pada baris ke i

n.j = jumlah pengamatan pada kolom ke j

mij = taksiran nilai harapan

a = banyaknya baris

b = banyaknya kolom

14

2.4 Matriks Korespondensi

Matriks data berukuran a b dengan unsur ijx sebagai frekuensi. Untuk

mendapatkan sebuah visualisasi baris dan kolom matriks data asli dalam dimensi

yang lebih rendah terlebih dahulu dibangun matriks P( a b ) sebagai matriks

analisis korespondensi P( a b ) didefinisikan sebagai matriks frekuensi relatif dari

x , maka[9]:

Pijn

n

Tabel 2.2 Frekuensi Relatif Dua Dimensi

Variabel I Variabel II Massa

Baris 1 2 3 … b

1 p11 p12 p13 … p1b p1.

2 p21 p22 p23 … p2b p2.

3 p31 p32 p33 … p3b p3.

… … … … … … …

a pa1 pa2 pa3 … pab pn.

Massa

Kolom p.1 p.2 p.3 … p.b 1

r = Pi.

1

p

j

pij c’ = P.j

1

n

i

pij P..

1 1

pn

i j

pij

1,2,...,i a

1,2,...,j b

Jika N adalah matriks data yang unsur-unsurnya merupakan bilangan

positif berukuran i j dimana i menunjukkan baris dan j menunjukkan kolom,

maka P adalah matriks korespondensi yang didefinisikan sebagai matriks yang

unsur-unsurnya adalah unsur matriks N yang telah dibagi dengan jumlah total

unsur matriks N. Vektor jumlah baris dan kolom dari matriks P masing-masing

15

dinotasikan dengan r dan c. Matriks diagonal dari elemen-elemen vektor jumlah

baris r adalah matriks Dr dengan ukuran ( i i ), sedangkan Dc adalah matriks

diagonal dengan ukuran ( j j ) dari elemen-elemen vektor jumlah kolom c.

Dr = diag (r) =

1.

2.

.

0 0

0 0

0 0 a

p

p

p

Dc = diag(c) =

.1

.2

.

0 0

0 0

0 0 b

p

p

p

(2.2)

Profil baris dan profil kolom dari matriks P diperoleh dengan cara

membagi vektor baris dan vektor kolom dengan masing-masing massanya.

Matriks profil baris (R) dan profil kolom (C) dinyatakan dengan:

R = Dr-1

P =

111 12

1. 1. 1.

221 22

2. 2. 2.

1 2

. . .

b

b

a a ab

a a a

pp p

p p p

pp p

p p p

p p p

p p p

(2.3)

C = PDc-1

=

111 12

.1 .2 .

221 22

.1 .2 .

1 2

.1 .2 .

a

a

a

a

a a ab

a

pp p

p p p

pp p

p p p

p p p

p p p

(2.4)

2.5 Penguraian Nilai Singular (Singular Value Decompotition)

Untuk mereduksi dimensi data berdasarkan keragaman data (nilai

eigen/inersia) terbesar dengan mempertahankan informasi yang optimum,

16

diperlukan penguraian nilai singular. Penguraian nilai singular (SVD) merupakan

salah satu konsep Aljabar matriks dan konsep eigen decomposition yang terdiri

dari nilai eigen dan vektor eigen. Penguraian nilai singular diekspresikan dalam

i j matriks Z dengan ranking K dilakukan berdasarkan[9]:

Z = U V ' (2.5)

Dengan:

U = vektor eigen matriks ZZ '

= diag ( 1 2, ,...., k )

V = vektor eigen matriks Z 'Z

K= min ( ( 1, 1))a b

U 'U = V 'V = I dan 1 ≥ 2 ≥ ...... ≥ k > 0

Elemen-elemen 1, 2, ..., k dari matriks diagonal disebut nilai singular

dari Z. Berdasarkan sifat penguraian nilai singular ini dapat dibentuk matriks:

X = Dr-1

A dan Y = Dc-1

B (2.6)

Dengan unsur-unsurnya menyatakan koordinat baris dan kolom dari matriks Z.

2.6 Penguraian Nilai Singular Umum

Secara umum penguraian nilai singular dari matriks P – rc ' adalah[9]:

Z = Dr-1/2

(P-rc ' )Dc-1/2

(2.7)

Dari persamaan (2.5) dan (2.7) diperoleh

Dr-1/2

(P-rc ' )Dc-1/2

= U V '

(P-rc ' ) =

k'

i i i

i 1

a b (2.8)

Dengan syarat A 'Dr-1

A = B 'Dc-1

B = I; 1 > 2 > ...... k > 0

17

dengan:

A = Dr1/2

U

B = Dc1/2

V

2.7 Dekomposisi Inersia

Nilai inersia menunjukkan kontribusi dari baris ke-i pada inersia total.

Sedangkan yang dimaksud inersia total adalah jumlah bobot kuadrat jarak titik-

titik ke pusat, massa dan metric (jarak) yang didefinisikan[9]:

Inersia total baris : 2

.

1

a

i

i

pn

(ri-c) 'Dc-1

(ri-c) (2.9)

Inersia total kolom : 2

.

1

b

j

j

pn

(ci-r) 'Dr-1

(ci-r) (2.10)

Jumlah bobot kuadrat koordinat titik dalam sumbu utama ke-k pada tiap-

tiap himpunan yaitu yang dinotasikan dengan k . Nilai ini disebut sebagai

Inersia Utama ke-k.

2.8 Penentuan Jarak Profil

Jarak yang digunakan untuk menggambarkan titik-titik plot korespondensi

adalah jarak Chi-Square, yang didefinisikan sebagai berikut[3]:

a. Jarak antara dua baris ke-i dan ke-i’ adalah:

d2(i,i’) =

2

'

1 . . '.

1bij i j

j j i i

p p

p p p

(2.11)

b. Jarak antara dua kolom ke-j dan ke-j’ adalah:

d2(j,j’) =

2

'

1 . . . '

1aij ij

i i j j

p p

p p p

(2.12)

18

Dengan :

pij = frekuensi relatif sel baris ke-i kolom ke-j dari matriks P

pi. = frekuensi relatif baris ke-i matriks P

p.j = frekuensi relatif kolom ke-j matriks P

Jarak Chi-Square dapat dikonversikan menjadi nilai similarity dengan

memberi tanda yang berlawanan dengan tanda pada nilai difference.

total baris total kolomEkspektasi =

total keseluruhan

2.9 Kontribusi Mutlak dan Kontribusi Relatif

Kontribusi mutlak (absolute contribution) adalah proporsi keragaman

yang diterangkan masing-masing titik terhadap sumbu utamanya. Nilai kontribusi

mutlak digunakan untuk menentukan suatu titik yang masuk pada suatu faktor

atau dimensi dengan kriteria bahwa titik yang masuk ke dalam suatu faktor adalah

yang mempunyai nilai atau proporsi terbesar. Sedangkan kontribusi relatif

(relative contribution) adalah bagian ragam dari suatu titik yang dapat diterangkan

oleh sumbu utamanya. Semakin tinggi nilai korelasi kuadrat menunjukkan bahwa

sumbu utama mampu menerangkan nilai inersia dengan baik sekali, dan

sebaliknya semakin kecil nilai korelasi kuadrat maka semakin sedikit nilai inersia

yang dapat diterangkan oleh sumbu utama.

Kontribusi relatif atau korelasi baris ke-i atau kolom ke-j dengan

komponen k adalah kontribusi axis ke inersia baris ke-i atau kolom ke-j ,

dinyatakan dalam persen inersia ke-i atau kolom ke-j [3].

Korelasi axis ke-k dan baris ke-i = (massa baris ke- )( )

inersia baris ke-

iki P

i

19

Korelasi axis ke-k dan kolom ke-j = (massa kolom ke- )( )

inersia kolom ke-

jkj P

j

Dengan:

Pik = koordinat profil baris ke-i pada axis ke-k

pjk

= koordinat profil kolom ke-j pada axis ke-k

Kontribusi baris ke-i atau kolom ke-j ke axis k (kontribusi mutlak),

dinyatakan dengan persen inersia axis ke-k .

Kontribusi baris ke-i dan axis ke-k = (massa baris ke- )( )

inersia axis ke-

iki P

k

Kontribusi kolom ke-j dan axis ke-k = (massa kolom ke- )( )

inersia axis ke-

jkj P

k

2.10 Analisis Klaster

Analisis klaster (cluster analysis) bertujuan untuk menentukan suatu

kelompok yang alami dari kelompok-kelompok individu. Kelompok individu-

individu ini bisa membentuk populasi yang lengkap atau suatu sampel dari

populasi yang lebih besar. Lebih umum lagi, analisis klaster bertujuan untuk

mengalokasikan sekelompok individu pada suatu kelompok-kelompok yang

saling bebas sehingga individu-individu di dalam kelompok itu mirip satu dengan

yang lainnya, sementara itu individu-individu di dalam kelompok yang berbeda

tidak mirip. Penyusunan kelompok ini biasa disebut dengan partisi.

Ciri klaster yang baik, yaitu homogenitas (kesamaan) yang tinggi antar

anggota dalam satu klaster. Heterogenitas (Perbedaan) yang tinggi antar klaster

yang satu dengan klaster lainnya (between cluster) [10].

20

2.10.1 Jarak Euclidean

Euclidean merupakan suatu metode perhitungan jarak yang paling

sederhana. Jika terdapat n buah variabel maka perhitungan jarak menggunakan

metode Euclidean dinyatakan sebagai berikut [7]:

2

1

( , ) ( )n

i i

i

d x y x y (2.13)

x dan y merupakan dua objek yang dihitung jaraknya x1,x2,…,xn dan y1,y2,…,yn

merupakan atribut-atribut sebanyak n buah dari objek x dan y, dengan pusat

centroids dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut:

1

1( )

n

k i

ik

C dn

(2.14)

Dengan kn merupakan jumlah data klaster ke-k.

2.10.2 Proses Analisis Klaster

Mengukur jarak kesamaan antar obyek (similarity). Sesuai dengan prinsip

klaster yang mengelompokkan obyek yang mempunyai kemiripan, maka proses

pertama adalah mengukur seberapa jauh ada kesamaan antar objek. Data atau

variabel distandarisasi jika mempunyai perbedaan besar atau mencolok dengan

cara mengubah Z-Score [10].

2.10.3 Langkah-langkah K-Means Klaster

1. Tentukan K sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.

2. Bangkitkan K titik pusat klaster (centroids) awal secara acak.

21

3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroids, seperti pada

persamaan (2.13).

4. Setiap data memilih centroids yang terdekat.

5. Tentukan posisi centroids baru dengan cara menghitung nilai rata-

rata dari data-data yang memilih pada centroids yang sama, seperti

pada persamaan (2.14).

6. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroids baru dengan centroids

lama tidak sama.

22

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan merupakan data sekunder, yaitu data Suku Dinas

(SUDIN) Pendidikan Menengah Jakarta Selatan. Data ini merupakan rangkuman

data SMA dan SMK tingkat administrasi Jakarta Selatan, dengan sarana belajar,

lingkungan belajar, dan tenaga pengajar.

Pendefinisian masing-masing variabel akan dijelaskan sebagai berikut:

1. Banyaknya Sarana Belajar

Sarana belajar mencakup ruang guru, ruang kelas, ruang UKS, ruang aula, dan

mushola.

2. Kondisi Sekolah

Kondisi sekolah mencakup kondisi bangunan, jenis rehab, kondisi lingkungan,

tipe bangunan, jumlah lantai gedung sekolah, status kepemilikan, jenjang

akreditasi, luas tanah dan luas bangunan.

3. Tenaga Pengajar

Tenaga pengajar dapat dilihat dari jabatan dan status, pendidikan terakhir, usia

guru, dan masa kerja guru.

3.2 Metode Pengolahan Data

Jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini sebanyak 10

Kecamatan se-Jakarta Selatan dengan nilai prestasi beragam pada data asal.

Setelah dilakukan pengumpulan data maka selanjutnya akan dilakukan

23

pengolahan data. Peneliti mengelompokan tiga variabel indikator prestasi

diantaranya adalah:

1. Berprestasi X dengan nilai 7.00-7.99

2. Berprestasi Y dengan nilai 6.00-6.99

3. Berprestasi Z dengan nilai 5.00-5.99

Analisis korespondensi memiliki syarat data berbentuk kategori, maka ke-

3 variabel di atas ditransformasikan terlebih dahulu dalam tabel kontingensi.

3.3 Metode Analisis Data

Langkah analisis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa:

1. Transformasi Data

Transformasi data berupa perubahan dari bentuk awal data ke dalam bentuk

rasio.

Kondisi Sekolah berupa rasio kondisi bangunan, rasio jenis rehab, rasio kondisi

lingkungan, rasio tipe bangunan, rasio jumlah lantai gedung sekolah, rasio status

kepemilikan, rasio jenjang akreditasi, rasio luas tanah dan rasio luas bangunan.

jumlah ruangan dengan kondisi tertentuRasio Kondisi Sekolah =

Jumlah Sekolah

Tenaga Pengajar dapat dilihat dari rasio jabatan dan status, rasio pendidikan

terakhir, rasio usia guru, dan rasio masa kerja guru. Rasio status kepegawaian

adalah angka perbandingan banyaknya tenaga pengajar golongan tertentu dengan

banyaknya sekolah per kecamatan. Rasio pendidikan terakhir adalah angka

perbandingan banyaknya tenaga pengajar berpendidikan tertentu dengan

banyaknya sekolah per kecamatan. Rasio lama pengabdian adalah angka

24

perbandingan banyaknya tenaga pengajar dengan masa tertentu dengan banyaknya

sekolah per kecamatan.

Sarana Belajar berupa rasio ruang guru, rasio ruang kelas, rasio ruang UKS, rasio

ruang aula, dan rasio mushola/masjid.

jumlah ruangRasio Sarana Belajar =

jumlah orang

2. Analisis Klaster

Analisis klaster dalam penelitian ini digunakan untuk menyesuaikan data

yang berbentuk per wilayah kecamatan agar dapat digunakan dalam analisis

korespondensi. Terdapat tiga variabel yaitu:

a. Kondisi Sekolah

Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria sangat

baik. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria baik.

Klaster 3 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria cukup

baik.

b. Tenaga Pengajar

Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria tenaga

pengajar baik. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki

kriteria tenaga pengajar cukup baik.

c. Sarana Belajar

Klaster 1 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki kriteria sarana

belajar lengkap. Klaster 2 merupakan sekolah per kecamatan yang memiliki

kriteria sarana belajar kurang lengkap.

25

3. Tabel Kontingensi

Pada tahap awal membuat tabel kontingensi, yaitu:

Prestasi belajar dengan kondisi sekolah

Prestasi belajar dengan tenaga pengajar

Prestasi belajar dengan sarana belajar

4. Uji Chi-Square ( )

Uji ini berguna untuk mengetahui hubungan prestasi sekolah dengan masing-

masing variabel pada lingkungan sekolah. Uji yang digunakan adalah uji

pearson’s chi-square dengan hipotesisnya adalah sebagai berikut [12]:

H0: variabel I tidak berpengaruh nyata terhadap variabel II

H1: variabel I berpengaruh nyata terhadap variabel II

dengan taraf nyata α = 5%, dan berdasarkan nilai signifikan, maka jika

sign > 0.05, maka terima H0, kesimpulannya variabel I tidak berpengaruh

secara nyata terhadap variabel II. Sebaliknya jika sign < 0.05, maka tolak H0,

kesimpulannya variabel I berpengaruh secara nyata terhadap II.

Jika H0 ditolak maka dapat dilanjutkan pada análisis selanjutnya, yaitu

analisis korespondensi untuk melihat keterhubungan melalui plot. Jika H0

tidak ditolak maka variabel tersebut perlu diidentifikasi kembali.

5. Analisis Korespondensi

Tahap-tahap dalam analisis korespondensi adalah sebagai berikut [8]:

a. Dari tabel kontingensi data asal disusun kedalam bentuk matriks dan

dilakukan penguraian nilai singular untuk mengetahui nilai variabilitas

data asli yang dijelaskan oleh setiap dimensi yang dihasilkan

26

b. Melakukan analisis korespondensi pada masing-masing tabel kontingensi

dengan bantuan software.

c. Mengamati nilai koordinat dan visuaisasi plot profil vektor baris dan

kolom dalam setiap titik yang terdekat pada masing-masing segmen untuk

mendeskripsikan prestasi belajar.

27

3.4. Alur Penelitian

Tahapan penelitian di atas akan dijelaskan melalui diagram penelitian

seperti di bawah ini:

Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian

Data

Identifikasi Variabel

Tabel Kontingensi

Analysis Cluster

Analisis Korespondensi

Interpretasi dan Kesimpulan

Uji Chi-Square

Ho tidak

ditolak;

Variabel tidak

memiliki

hubungan

H0 ditolak; variabel memiliki hubungan

Transformasi Data

28

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang

mempengaruhi prestasi belajar siswa-siswi SMA dan SMK se-Jakarta Selatan

yang terdapat 10 kecamatan didalamnya, yaitu Jagakarsa, Pasar Minggu,

Cilandak, Pesanggrahan, Kebayoran Lama, Kebayoran Baru, Mampang Prapatan,

Tebet, dan Setia Budi. Faktor-faktor ini mencakup faktor lingkungan sekolah,

yaitu sarana belajar, lingkungan belajar, dan tenaga belajar, data dapat dilihat pada

lampiran 1, 2, dan 3.

4.1. Tranformasi Data

Data awal yang terdiri dari kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana

belajar masing-masing diubah ke dalam data rasio, karena setiap kecamatan tidak

memiliki jumlah sekolah yang sama, seperti terdapat pada Lampiran 5, 6, dan 7.

4.2. Analisis klaster

Setelah data diubah menjadi data rasio kemudian data diolah

menggunakan analisis klaster sehingga menghasilkan kelompok berdasarkan

kedekatan observasi. Kondisi sekolah (KS) terbagi menjadi 3 klaster, klaster 1

kondisi sekolah sangat baik, klaster 2 kondisi sekolah Baik, klaster 3 kondisi

sekolah cukup baik terlihat pada Lampiran 8. Klaster tenaga pengajar (TP) terbagi

menjadi 3 klaster, klaster 1 tenaga pengajar baik, klaster 2 tenaga pengajar cukup

baik, dan klaster 3 tenaga pengajar lebih dari cukup seperti pada Lampiran 9.

Hasil analisis klaster sarana belajar terbagi menjadi 4 klaster, klaster 1 sarana

belajar lengkap (SBL), klaster 2 sarana belajar cukup lengkap (SBCL), klaster 3

29

sarana belajar kurang lengkap (SBKL), dan yang terakhir klaster 4 yaitu sarana

tidak lengkap (SBTL) terlampir dalam Lampiran 10. Untuk lebih jelas berikut

merupakan data tiap-tiap variabel:

Tabel 4.1 Kategori Variabel Penelitian

Nama

Variabel Karakteristik Jumlah Persentase

Prestasi Belajar

1 =Prestasi X 14 40%

2 = Prestasi Y 18 51.43%

3 = Prestasi Z 3 8.57%

Kondisi

Sekolah

1 = Sangat Baik (KSSB) 13 37.14%

2 = Baik (KSB) 14 40%

3 = Cukup Baik (KSCB) 8 22.86%

Tenaga

Pengajar

1 = Baik (TPB) 6 17.14%

2 = Cukup Baik (TPCB) 8 22.86%

3 = Lebih dari Cukup (TPLDC) 21 60%

Sarana Belajar

1 = Lengkap (SBL) 25 71.43%

2 = Cukup Lengkap (SBCL) 6 17.14%

3 = Kurang Lengkap (SBKL) 3 8.57%

4 = Tidak Lengkap (SBTL) 1 2.86%

Pada Tabel 4.1 dapat dijelaskan persentase variabel prestasi belajar yang

memiliki karakteristik baik yaitu sebesar 40%, untuk prestasi belajar yang

memiliki karakteristik cukup memiliki persentase sebesar 51,43% dan prestasi

belajar kurang sebesar 8,57%. Kondisi sekolah dengan karakteristik sangat baik

sebesar 37,14% sedangkan kondisi sekolah yang termasuk dalam karakteristik

baik dan kurang baik masing-masing sebesar 40% dan 22,86%. Tenaga pengajar

dalam kategori baik, cukup baik dan lebih dari cukup berturut-turut sebesar

17,14%, 22,86 dan 60%. Selanjutnya pada Sarana belajar yang termasuk kategori

lengkap sebesar 71,43%, kategori cukup lengkap 17,14%, kategori kurang

lengkap sebesar 8,57%, dan sisanya merupakan sarana belajar kurang lengkap

yaitu sebesar 2,86%.

30

4.3 Tabel Kontingensi

Data kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar yang telah

dikelompokan kemudian dianalisis sehingga data berbentuk tabel kontingensi.

Tabel kontingensi prestasi dengan kondisi sekolah, prestasi dengan tenaga

pengajar, dan tabel prestasi dengan sarana belajar terdapat pada Lampiran 12.

4.4 Uji Chi-Square

Di bawah ini adalah uraian mengenai hubungan prestasi dengan kondisi

sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar menggunakan software statistika:

Tabel 4.2 Uji Chi-Square

Faktor Mempengaruhi

Prestasi P-Value

Kondisi Sekolah 0.003

Tenaga Pengajar 0.000

Sarana Belajar 0.037

Berdasarkan hasil perhitungan dengan bantuan software melihat nilai uji

chi-square dari nilai p-value semua faktor bernilai dibawah 0,05 maka H0 ditolak

sehingga dapat disimpulkan ada keterkaitan antara prestasi dengan kondisi

sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar. Sehingga untuk mengetahui pola

hubungan variabel dapat dilanjutkan menggunakan analisis korespondensi.

4.5 Analisis Korespondensi

4.5.1 Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan Kondisi

Sekolah

Tabel 4.3 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh

faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama

mampu menerangkan 92,6% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen)

31

sebesar 0,43. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 7,35%

variansi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan

kedua adalah 100%.

Tabel 4.3 Inersia dan proporsi varians untuk Prestasi dan kondisi sekolah

Dimensi Nilai

Singular

Nilai

Eigen

Chi-

Square

Persen

Proporsi

Persen

Kumulatif

1 0.658105 0.433102 15.15856 92.64819 92.6482

2 0.185385 0.034367 1.20286 7.35181 100.0000

Total 0.467469 16.36142 100.00000

Derajat Bebas 4

Sumbu utama pertama untuk kategori kondisi sekolah yang memiliki

kontribusi terbesar diberikan oleh kondisi sekolah dengan kriteria sangat baik

(KSSB) sebesar 49,95%, kondisi sekolah dengan kriteria cukup baik (KSCB)

sebesar 47,49% sedangkan kondisi sekolah dengan kriteria baik (KSB) hanya

sebesar 2,56% (Lampiran 13).

Variabel prestasi terbesar diberikan oleh prestasi X, yaitu 52,78%, kategori

prestasi Y dan prestasi Z masing-masing sebesar 46,28% dan 0,94%. Sedangkan

sumbu utama kedua untuk variabel KSSB sebesar 97,99%, variabel KSCB sebesar

95,28%, dan variabel KSB sebesar 35,99%.

Pada prestasi sekolah yang berkontribusi terbesar diberikan oleh prestasi Y

sebesar 99,60%, begitu juga prestasi X, yaitu 98,93%. Sedangkan pada prestasi

sekolah dengan kategori Z hanya sebesar 11,56%.

32

2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2

Input Table (Rows x Columns): 3 x 3

Standardization: Row and column profiles

Row.Coords Col.Coords

XY

Z

KSB

KSCB

KSSB

-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

Dimension 1; Eigenvalue: .43310 (92.65% of Inertia)

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

Dim

ensio

n 2

; E

igenvalu

e:

.03437 (

7.3

52%

of

Inert

ia)

XY

Z

KSB

KSCB

KSSB

Gambar 4.1 Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan kondisi sekolah

Variabel yang banyak bergerombol pada gambar 4.1 memperlihatkan

bahwa variabel tersebut mempunyai kesamaan. Prestasi belajar X mempunyai

jarak yang cukup dekat dengan KSSB. Hal ini membuktikan bahwa kondisi

sekolah yang memiliki kualitas sangat baik akan menghasilkan prestasi belajar

yang baik. Sedangkan pada KSB dan KSCB menghasilkan prestasi Y dan prestasi

Z.

4.5.2 Analisis Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan

Tenaga Pengajar

Tabel 4.4 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh

faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama

mampu menerangkan 94,5% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen)

sebesar 0,60. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 5,47%

variansi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan

kedua adalah 100%.

33

Tabel 4.4 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan tenaga pengajar

Dimensi Nilai

Singular

Nilai

Eigen

Chi-

Square

Persen

Proporsi

Persen

Kumulatif

1 0.777328 0.604239 21.14836 94.52058 94.5206

2 0.187158 0.035028 1.22598 5.47942 100.0000

Total 0.639267 22.37434 100.00000

Derajat Bebas 4

Sedangkan nilai konntribusi kolom pembentuk sumbu utama pertama pada

prestasi belajar diberikan oleh variabel prestasi baik sebesar 57,57% dan prestasi

cukup baik sebesar 42,20%. Nilai kontribusi selengkapnya tersaji pada Lampiran

14.

2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2

Input Table (Rows x Columns): 3 x 3

Standardization: Row and column profiles

Row.Coords

Col.Coords

X Y

Z

TPB

TPCB

TPLDC

-1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Dimension 1; Eigenvalue: .60424 (94.52% of Inertia)

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Dim

en

sio

n 2

; E

ige

nva

lue

: .0

35

03

(5

.47

9%

of

Ine

rtia

)

X Y

Z

TPB

TPCB

TPLDC

Gambar 4.2 Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan tenaga pengajar

Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan tenaga pengajar yang

dipetakan pada Gambar 4.2, nilai kontribusi inersia yang diberikan oleh sumbu

utama sebesar 0,604239 (94.52058%) sedangkan sumbu utama kedua sebesar

0,035028 (5.47942%). Sehingga total inersia yang didapat dari plot dua dimensi

tersebut sebesar 100%. Plot korespondensi yang dihasilkan dapat memberikan

total keragaman yang dijelaskan oleh kedua sumbu utama sebesar 100%.

34

Tenaga pengajar baik mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang

banyak, didominasi pegawai negeri yang memiliki pengalaman mengajar cukup.

Tenaga pengajar cukup baik mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang

tidak terlalu banyak, didominasi pegawai negeri berusia di atas 40 tahun dengan

pengalaman mengajar di atas 20 tahun. Tenaga pengajar lebih dari cukup

mencerminkan sekolah yang memiliki guru yang sedikit, bukan pegawai negeri

tetapi dalam masa usia produktif. Pada plot korespondensi prestasi belajar dengan

tenaga pengajar dapat dilihat pada gambar 4.2 di atas. Terlihat pada variabel

tenaga pengajar lebih dari cukup memiliki kedekatan dengan prestasi Y. Prestasi

Z terlihat cenderung mempunyai jarak yang cukup jauh dengan kategori lainnya.

Hal ini membuktikan bahwa hampir tidak ada tenaga pengajar yang membuat

prestasi menjadi kurang baik.

4.5.3 Analisis Pola Hubungan Antara Variabel Prestasi Sekolah dengan

Sarana Belajar

Tabel 4.5 merupakan inersia dan proporsi variabel yang dijelaskan oleh

faktor utama. Ada dua sumbu utama yang dapat dibuat. Sumbu utama pertama

mampu menerangkan 94,5% keragaman data dengan nilai inersia (Nilai Eigen)

sebesar 0,60. Sedangkan untuk sumbu utama kedua mampu menerangkan 5,47%

variasi, sehingga total variansi yang bisa diterangkan oleh sumbu utama dan

kedua adalah 100%.

35

Tabel 4.5 Inersia dan proporsi varians untuk prestasi dan sarana belajar

Dimensi Nilai

Singular

Nilai

Eigen

Chi-

Square

Persen

Proporsi

Persen

Kumulatif

1 0.545440 0.297505 10.41268 77.66365 77.6636

2 0.292513 0.085564 2.99473 22.33635 100.0000

Total 0.383069 13.40741 100.00000

Derajat Bebas 6

Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan sarana belajar yang

dipetakan pada Gambar 4.3, nilai kontribusi inersia yang diberikan oleh sumbu

utama sebesar 0,297505 (77.66365%) sedangkan sumbu utama kedua sebesar

0,085564 (22.33635%). Sehingga total inersia yang didapat dari plot dua dimensi

tersebut sebesar 100%. Plot korespondensi yang dihasilkan dapat memberikan

total keragaman yang dijelaskan oleh kedua sumbu utama sebesar 100%.

Pada sumbu utama pertama untuk variabel sarana belajar cukup lengkap

38,54%, sarana belajar lengkap sebesar 28,28%, sarana belajar kurang lengkap

sebesar 20,06% dan sarana belajar tidak lengkap sebesar 13,12%. Sedangkan Pada

sumbu utama kedua sarana belajar kurang lengkap (71,23%), sarana belajar cukup

lengkap (24,29%), sarana belajar tidak lengkap (4,47%) dan sarana belajar

lengkap (0,00%).

Jika dilihat dari variabel prestasi belajar terbesar diberikan oleh prestasi X

yaitu sebesar 54,64%, prestasi Y sebesar 45,12%, sedangkan kontribusi terkecil

diberikan oleh prestasi Z yaitu 0,24%. Nilai kontribusi dapat dilihat lebih lanjut

pada Lampiran 13.

Sarana belajar lengkap mencerminkan jumlah ruang kelas dan ruang

guru yang memadai, serta sarana lain yang dimiliki. Sarana belajar cukup lengkap

36

mencerminkan jumlah ruang kelas yang sedikit tetapi ruang guru yang memadai,

serta sarana lain yang dimiliki. Sarana belajar kurang lengkap mencerminkan

jumlah ruang kelas, ruang guru dan sarana lain yang minim. Sedangkan sarana

belajar tidak lengkap mencerminkan jumlah ruang kelas yang tidak sesuai dengan

jumlah siswa yang sangat banyak, juga ruang guru yang padat.

2D Plot of Row and Column Coordinates; Dimension: 1 x 2

Input Table (Rows x Columns): 3 x 4

Standardization: Row and column profiles

Row.Coords Col.Coords

X Y

Z

SBCL

SBKL

SBL

SBTL

-1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8

Dimension 1; Eigenvalue: .29751 (77.66% of Inertia)

-1.2

-1.0

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

Dim

en

sio

n 2

; E

ige

nv

alu

e:

.08

55

6 (

22

.34

% o

f

Ine

rtia

)

X Y

Z

SBCL

SBKL

SBL

SBTL

Gambar 4.3. Plot analisis korespondensi prestasi belajar dengan sarana belajar

Dari tampilan plot hasil korespondensi pada gambar 4.3 terlihat bahwa

variabel prestasi Y dengan SBL (Sarana Belajar Lengkap) saling berdekatan.

Prestasi X dekat dengan SBCL (Sarana Belajar Cukup Lengkap) dan SBTL

(Sarana Belajar Tidak Lengkap), hal ini mengindikasikan prestasi X lebih

disebabkan oleh sarana yang cukup lengkap daripada sarana tidak lengkap.

Sedangkan prestasi Z lebih dekat dengan SBKL (Sarana Belajar Kurang

Lengkap). Hal ini menunjukkan bahwa sarana belajar tidak terlalu berperan dalam

menciptakan prestasi belajar.

37

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Setelah dilakukan analisa dan pengolahan data, maka selanjutnya diambil

kesimpulan dan saran untuk penelitian selanjutnya.

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis untuk mengetahui hubungan antara prestasi

dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar, dan sarana belajar dengan metode

analisis korespondensi maka didapat kesimpulan.

1. Ada keterkaitan prestasi sekolah dengan kondisi sekolah, tenaga pengajar,

dan sarana belajar.

2. Prestasi X cenderung diperoleh sekolah dengan kondisi sekolah sangat

baik (KSSB), prestasi Y diperoleh sekolah dengan kondisi sekolah baik

(KSB) dan kondisi sekolah cukup baik (KSCB).

3. Prestasi X lebih banyak diperoleh dari sekolah dengan tenaga pengajar

dengan kriteria baik (TPB) dan cukup baik (TPCB). Sedangkan prestasi Y

diperoleh dari sekolah dengan tenaga pengajar yang memiliki kriteria lebih

dari cukup (TPLDC).

4. Prestasi X cenderung diperoleh dari sekolah dengan sarana cukup lengkap

(SBCL), prestasi Y cenderung diperoleh dari sekolah dengan sarana

lengkap (SBL), dan prestasi Z diperoleh dari sekolah yang kurang lengkap

(SBKL).

Hubungan antara prestasi dan faktor eksternal pada lingkungan sekolah

tidak bersifat linier disebabkan karena masih ada faktor lain yang berpengaruh,

38

diantaranya faktor internal seperti motivasi, intelegensi, dan kepribadian, dan

faktor eksternal lain seperti lingkungan keluarga, dan lingkungan masyarakat.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan di atas, maka peneliti

menyarankan:

1. Kondisi sekolah sangat berperan dalam menciptakan sekolah yang

berprestasi, untuk itu kepala sekolah, para pendidik, serta pihak terkait

turut berperan dalam meminalisir kondisi sekolah yang tidak baik, seperti

lingkungan yang banjir, lingkungan padat, dan kondisi bangunan yang

rusak.

2. Melihat adanya pengaruh yang kuat antara tenaga pengajar terhadap

prestasi sekolah maka hendaknya setiap sekolah memiliki jumlah tenaga

pengajar yang cukup, latar pendidikan terakhir yang sesuai, dan tenaga

pengajar yang masih produktif.

3. Sarana Belajar tidak memiliki pengaruh yang cukup kuat untuk

mempengaruhi prestasi sekolah, ini disebabkan sarana belajar yang

lengkap namun tidak terpelihara dengan baik.

Banyak hal yang ingin dilakukan tetapi karena adanya keterbatasan-

keterbatasan yang dihadapi penulis terutama dalam hal waktu dan pengetahuan

maka penulis menyarankan untuk penelitian selanjutnya agar menggunakan lebih

banyak lagi variabel yang merupakan faktor-faktor eksternal, seperti keadaan

keluarga dan lingkungan masyarakat, atau membandingkan dengan uji pada

metode-metode statistika lainnya.

39

DAFTAR PUSTAKA

[1] Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons. New

York.

[2] Darmawan, Gumgum. 2009. Aplikasi Analisis Korespondensi Untuk

Melihat perkembangan Pembangunan Wilayah di Kabupaten Sumedang.

Yogyakarta,Universitas Negeri Yogyakarta.

[3] Greenacre, Michael.J., 2007. Correspondence Analysis in Practice, 2th

Edition. Universitat Pompeu Fabra Barcelona, Spain.

[4] http://arsury.blogspot.com/2009/02/pembangunan-dan-pendidikan.html

(Akses 29 Desember 2010 21.12)

[5] http://smpn2ngawi.sch.id/new/faktor-faktor-yang-mempengaruhi-prestasi

(Akses 9 Januari 2011 10.29)

[6] Johnson, Richard A., and Dean W.Wichern. 2002. Applied Multivariat

Statistical Analysis, 5th

edition,Practice Hall Inc, New Jersey.

[7] John, Richard A., and Dean W.Wichern. 2002. Methods of Multivariate

Analysis, Third Edition. New Jersey.

[8] Maryatin D, IM Tirta, dan Y.S.Dewi. 2002. Correspondence Analysis of

Criminalogy list in Polres Jember. Jember, Universitas Jember FMIPA.

[9] Rencher, C.Alvin. 2002. Methods of Multivatiate Analysis Second Edition.

A John Wiley dan Sons,Inc.Publication. Canada.

[10] Ruswandi, Bambang. 2008. Diktat Perkuliahan Praktikum Statistika

Multivariat. FST UIN. Jakarta.

40

[11] Setyowati, Asri. 1998. Penggunaan Analisis Korespondensi untuk

Menganalisis Hubungan Antara Data Akademik SMA, Motivasi, dan Sikap

Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Akademi Sandi Negara Angkatan

1990-1996. Universitas Indonesia. Depok.

[12] Walpole, R. E. 1995. Pengantar Statistika. Gramedia Pustaka Utama.

Jakarta.

---------------------------------------------------

--------

Nama : Anggraini

NIM : 107094002935

-----------------------------------------------------------------------

Nama : Anggraini

NIM : 107094002935

Tempat Tanggal Lahir : Tangerang, 12 Februari 1989

Alamat Rumah : Jl. Al-Barokah Rt.004/07 No.119 Kreo Selatan

15156 Tangerang Banten

Hp : 08567279195

Email : anggraini_47@ymail.com

Jenis Kelamin : Perempuan

-----------------------------------------------------------

1. S1 : Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Tahun 2007-

2011

2. SMA : SMA Negeri 90 Jakarta, Tahun 2004-2007

3. SMP : MTs Negeri 13 Jakarta, Tahun 2001-2004

4. SD : SDI Al-Hidayah Tangerang, Tahun 1995-2001

Data Pribadi

Riwayat Pendidikan

41

Lampiran 1. Data Asal Nilai Rata-rata Tiap Kecamatan

Sekolah No Kecamatan

Program IPA Program IPS Nilai Rata-

rata Bhs.Ind Bhs. Ing MM Bhs.Ind Bhs. Ing MM

SMA

NEGERI

1 Jagakarsa 8.04 7.53 7.31 7.88 7.73 8.08 7.65

2 Pasar Minggu 7.41 7.81 8.39 7.29 7.49 8.10 7.67

3 Cilandak 8.01 7.96 7.19 7.86 8.07 7.58 7.57

4 Pesanggrahan 7.67 7.48 7.75 7.28 7.17 7.45 7.44

5 Kebayoran Lama 5.91 5.78 6.23 5.77 5.32 5.88 5.78

6 Kebayoran Baru 7.76 8.14 7.55 7.63 7.94 7.74 7.59

7 Mampang Prapatan 7.86 7.46 8.01 7.53 7.27 7.34 7.57

8 Pancoran 6.95 6.81 6.60 6.77 6.55 6.98 6.67

9 Tebet 7.88 7.95 8.05 7.80 7.94 8.05 7.65

10 Setiabudi 7.61 7.18 7.52 7.39 7.32 7.10 7.33

SMA

SWASTA

11 Jagakarsa 7.28 6.87 7.50 6.88 6.51 6.67 7.05

12 Pasar Minggu 6.48 6.10 6.42 6.15 5.72 5.94 6.18

13 Cilandak 7.23 7.16 6.42 4.01 6.73 7.20 6.73

14 Pesanggrahan 7.54 7.13 8.44 6.98 6.30 8.14 7.39

15 Kebayoran Lama 7.53 7.59 7.83 7.18 6.72 7.75 7.32

16 Kebayoran Baru 7.08 6.74 6.98 6.71 6.31 6.59 6.64

17 Mampang Prapatan 7.41 7.35 7.29 6.88 6.93 7.24 7.12

18 Pancoran 6.90 5.98 7.41 7.04 7.03 7.11 7.19

19 Tebet 6.87 6.38 6.99 6.46 5.91 6.74 6.71

20 Setiabudi 7.57 8.01 8.72 7.30 6.90 6.00 7.05

42

Sekolah No Kecamatan Bhs.Ind Bhs. Ing MM Nilai Rata-

rata

SMK

NEGERI

21 Jagakarsa 6.86 7.61 8.79 7.75

22 Pasar Minggu 7.17 7.42 7.95 7.51

23 Cilandak 6.86 7.07 7.66 7.20

24 Kebayoran Lama 6.84 6.84 8.23 7.30

25 Kebayoran Baru 6.58 6.59 8.00 7.06

26 Tebet 7.27 6.53 6.59 6.80

SMK

SWASTA

27 Jagakarsa 6.24 6.68 6.85 6.59

28 Pasar Minggu 5.73 5.98 6.56 6.09

29 Cilandak 6.35 6.54 7.18 6.69

30 Pesanggrahan 6.13 6.55 6.96 6.55

31 Kebayoran Lama 6.23 6.13 7.40 6.59

32 Kebayoran Baru 5.69 5.60 6.14 5.81

33 Mampang Prapatan 6.62 6.69 6.92 6.74

34 Pancoran 6.67 6.62 6.96 6.75

35 Tebet 6.40 6.49 6.65 6.51

36 Setiabudi 6.15 6.50 6.46 6.37

43

Lampiran 2. Data Asal Kondisi Sekolah Tiap Kecamatan

No. Kecamatan

Kondisi Bangunan Jenis Rehab Kondisi Lingkungan

Gedung

Tipe Bangunan Lantai

Status Kepemilikan

Baik Rusak Ringan

Rusak Sedang

Rusak Berat Ringan Berat Sedang Total Baik

Padat kumuh Banjir A B C 1 2 3 4 Milik

B. Milik

1 Jagakarsa 4 0 0 0 3 0 0 1 4 0 0 3 1 0 0 0 4 0 4 0

2 Pasar Minggu 2 0 0 0 0 1 0 1 2 0 0 0 1 0 0 1 1 0 2 0

3 Cilandak 2 0 0 0 0 0 0 2 1 1 0 2 0 0 0 0 2 0 2 0

4 Pesanggrahan 5 0 0 0 2 0 0 3 5 0 0 2 2 1 0 0 3 2 5 0

5 Kebayoran Lama 2 1 1 0 0 1 1 2 3 1 0 3 1 0 0 2 2 0 4 0

6 Kebayoran Baru 2 2 0 0 1 3 0 0 3 1 0 3 0 1 0 3 1 0 4 0

7 Mampang Prapatan 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0

9 Tebet 2 1 0 0 0 1 0 2 1 1 1 1 2 0 0 1 2 0 3 0

10 Setiabudi 3 0 0 0 1 1 0 1 3 0 0 2 1 0 0 0 2 1 3 0

11 Jagakarsa 7 3 0 0 1 4 1 1 10 0 0 2 7 1 6 2 1 1 10 0

12 Pasar Minggu 7 0 0 0 3 1 0 2 7 0 0 2 3 2 2 3 1 1 6 1

13 Cilandak 8 1 0 0 3 2 0 1 9 0 0 5 4 0 0 2 4 3 9 0

14 Pesanggrahan 2 1 0 0 1 1 0 0 3 0 0 1 0 2 0 2 1 0 3 0

15 Kebayoran Lama 7 1 0 0 1 2 1 0 7 0 1 4 1 3 1 3 3 1 8 0

16 Kebayoran Baru 11 3 0 0 4 2 2 1 13 0 1 10 1 3 0 3 8 3 13 1

17 Mampang Prapatan 2 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 2 2 0

18 Pancoran 0 1 1 0 1 1 0 0 2 0 0 0 2 0 0 1 1 0 2 0

44

19 Tebet 6 1 3 1 0 4 1 1 11 0 0 7 4 0 4 3 4 0 11 0

20 Setiabudi 2 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 1 1 0 2 0 0 0 1 1

21 Jagakarsa 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0

22 Pasar Minggu 5 0 0 0 1 2 1 1 5 0 0 4 1 0 0 2 1 2 5 0

23 Cilandak 2 1 0 0 1 0 0 2 3 0 0 2 1 0 0 1 2 0 3 0

24 Kebayoran Lama 2 0 0 1 0 0 0 3 3 0 0 3 0 0 1 0 1 1 2 1

25 Kebayoran Baru 2 1 1 0 1 1 2 0 4 0 0 4 0 0 1 2 1 0 4 0

26 Tebet 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0

27 Jagakarsa 18 3 1 0 8 4 1 2 22 0 0 4 14 4 6 15 1 0 22 0

28 Pasar Minggu 5 5 1 0 0 7 4 0 11 0 0 0 7 4 4 3 3 1 10 1

29 Cilandak 9 0 2 0 1 6 2 0 11 0 0 5 5 1 1 8 1 1 7 4

30 Pesanggrahan 6 6 0 0 5 1 1 0 12 0 0 3 7 2 2 7 3 0 12 0

31 Kebayoran Lama 15 3 1 1 8 4 1 0 18 2 0 5 7 8 3 10 4 3 17 3

32 Kebayoran Baru 5 2 0 0 4 2 0 0 6 0 1 5 1 1 1 2 4 0 7 0

33 Mampang Prapatan 3 1 1 0 0 4 0 0 4 0 1 1 4 0 2 1 2 0 5 0

34 Pancoran 3 1 1 0 0 0 2 1 4 1 0 1 4 0 1 2 1 1 5 0

35 Tebet 6 0 2 0 2 1 1 1 8 0 0 4 3 1 2 2 4 0 8 0

36 Setiabudi 4 1 1 0 3 1 0 0 5 1 0 4 2 0 1 2 1 2 6 0

45

No. Kecamatan

Jenis Bangunan

Luas Tanah/Bangunan

Jenjang Akreditasi

IDT Non IDT

Inpres Pelita MHT Eks

Baperki Lain-lain A B C TT Tanah(M2)

Bangunan (M2)

Jumlah seluruh siswa

Jumlah sekolah

1 Jagakarsa 2 0 0 0 2 4 0 0 0 0 4 24971 11427 3367 4

2 Pasar Minggu 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 2 6810 3071 1104 2

3 Cilandak 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2 12067 6846 1606 2

4 Pesanggrahan 0 1 0 0 4 5 0 0 0 0 5 48726 44244 3663 5

5 Kebayoran Lama 0 2 0 0 2 4 0 0 0 0 4 23238 46121 3315 3

6 Kebayoran Baru 1 0 2 0 1 4 0 0 0 0 4 31893 14756 3846 4

7 Mampang Prapatan 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 5237 2595 738 1

9 Tebet 1 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 14999 9863 2806 3

10 Setiabudi 2 0 0 0 1 3 0 0 0 0 3 17021 10395 2366 3

11 Jagakarsa 0 0 1 1 8 4 6 0 0 10 0 42656 17843 1133 9

12 Pasar Minggu 0 0 0 0 7 6 1 0 0 6 1 56554 21150 2943 6

13 Cilandak 0 0 1 0 8 7 1 0 1 0 9 52755 16787 2547 9

14 Pesanggrahan 0 0 0 0 3 3 0 0 0 0 3 36282 9434 931 3

15 Kebayoran Lama 0 0 0 0 8 6 2 0 0 3 5 40881 55530 1843 8

16 Kebayoran Baru 1 0 0 0 13 13 1 0 0 13 1 1E+05 33729 2783 14

17 Mampang Prapatan 0 0 0 0 2 1 1 0 0 2 0 8050 7010 227 2

18 Pancoran 0 0 0 0 2 1 1 0 0 2 0 34867 33595 321 2

19 Tebet 0 0 0 0 11 4 6 0 1 10 1 27967 15308 1326 10

46

20 Setiabudi 0 0 0 0 2 0 1 0 1 2 0 3672 1500 93 2

21 Jagakarsa 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 4510 2338 506 1

22 Pasar Minggu 3 0 0 0 2 5 0 0 0 0 5 49081 27646 13742 5

23 Cilandak 3 0 0 0 0 3 0 0 0 0 3 13396 12017 1373 3

24 Kebayoran Lama 1 1 0 0 1 2 1 0 0 0 3 40389 4747 1509 3

25 Kebayoran Baru 2 0 0 0 2 3 1 0 0 0 4 33086 47035 2845 4

26 Tebet 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 2695 3263 560 1

27 Jagakarsa 2 0 0 0 20 4 15 0 3 20 2 66152 31403 5838 21

28 Pasar Minggu 1 0 0 0 10 5 5 1 0 10 1 28898 15356 6540 10

29 Cilandak 1 0 1 0 9 5 5 0 1 0 11 46178 19593 3516 11

30 Pesanggrahan 1 0 0 0 11 5 7 0 0 1 11 44267 15434 4642 11

31 Kebayoran Lama 0 0 0 0 20 7 12 0 1 8 12 34222 24242 5933 19

32 Kebayoran Baru 1 0 0 0 6 3 4 0 0 4 3 33045 15744 2769 7

33 Mampang Prapatan 0 0 0 0 5 0 5 0 0 5 0 11900 9590 1647 5

34 Pancoran 1 0 0 0 4 0 4 1 0 5 0 12460 5663 2147 5

35 Tebet 0 0 1 0 7 3 4 0 1 5 3 19531 12542 2019 8

36 Setiabudi 1 0 0 0 5 0 4 1 1 6 0 10013 3777 1047 6

47

Lampiran 3. Data Asal Tenaga Pengajar Tiap Kecamatan

No.

Jumlah Guru Guru Bidang Studi

Kecamatan

Pegawai Negeri Bukan Pegawai Negeri SLTA

Keguruan SLTA

Bk.Keguruan D-1 D-2 D-3 S-1 S-2 S-3

Gol I

Gol II

Gol III

Gol IV Yys Honor Kontrak Bantu Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr

1 Jagakarsa 0 0 45 124 0 69 0 0 0 0 0 0 9 177 12 1

2 Pasar Minggu 0 0 7 56 0 15 0 0 0 0 0 0 3 54 5 0

3 Cilandak 0 0 25 71 0 27 1 0 0 0 0 0 3 85 6 0

4 Pesanggrahan 0 0 50 159 0 55 5 0 0 0 0 0 4 176 25 2

5 Kebayoran Lama 0 0 33 136 0 59 9 0 0 0 0 0 3 169 9 0

6 Kebayoran Baru 0 0 45 176 0 59 0 0 0 0 0 0 6 188 17 0

7 Mampang Prapatan 0 0 8 35 0 13 0 0 0 0 0 0 1 34 6 1

9 Tebet 0 0 24 108 0 54 10 1 0 0 0 0 4 135 10 0

10 Setiabudi 0 0 26 115 0 38 0 0 0 0 0 0 3 126 7 0

11 Jagakarsa 0 0 2 5 89 94 5 27 0 3 1 2 10 153 6 0

12 Pasar Minggu 0 0 1 6 111 101 9 15 0 0 0 0 8 173 5 0

13 Cilandak 0 0 0 3 141 120 0 20 0 2 0 0 11 184 10 1

14 Pesanggrahan 0 0 1 5 49 12 0 16 0 0 0 1 1 56 6 0

15 Kebayoran Lama 0 0 1 3 107 74 7 24 0 0 1 0 5 133 13 0

16 Kebayoran Baru 0 0 2 21 219 116 2 19 0 0 2 1 18 238 16 0

17 Mampang 0 0 0

6 30 4 0 7 0 0 0 1 2 27 2 0

Prapatan 18 Pancoran 0 0 0 2 18 26 1 1 0 0 0 0 6 34 0 0

19 Tebet 0 0 2 6 77 95 3 38 1 3 1 1 19 131 9 0

48

20 Setiabudi 0 0 0 0 42 15 0 1 0 0 2 0 0 28 2 0

21 Jagakarsa 0 0 9 6 0 16 0 0 0 0 0 0 0 22 4 0

22 Pasar Minggu 0 0 72 123 0 75 11 0 0 0 0 0 15 196 19 0

23 Cilandak 0 0 32 60 0 29 1 0 0 0 1 0 5 79 9 0

24 Kebayoran Lama 0 0 28 43 0 38 2 0 0 0 0 0 5 74 6 0

25 Kebayoran Baru 0 0 31 105 0 45 2 0 0 0 0 0 2 142 8 0

26 Tebet 0 0 9 23 0 4 14 0 0 0 0 0 4 38 1 0

27 Jagakarsa 0 0 0 1 164 303 0 76 1 2 0 2 38 370 14 0

28 Pasar Minggu 0 0 6 5 101 196 0 55 5 3 0 1 31 233 8 0

29 Cilandak 0 0 0 2 82 219 1 19 5 8 3 1 24 209 6 0

30 Pesanggrahan 0 0 0 1 132 113 0 29 2 1 0 0 14 190 10 0

31 Kebayoran Lama 0 0 2 1 125 361 0 56 0 2 3 3 25 383 18 0

32 Kebayoran Baru 0 0 1 5 75 99 0 22 0 1 0 0 17 125 9 2

33 Mampang Prapatan 0 0 1 1 73 96 0 10 0 3 0 0 4 113 6 0

34 Pancoran 0 0 1 0 24 91 0 0 0 0 0 0 10 83 3 0

35 Tebet 0 0 0 4 56 101 2 21 0 1 2 1 20 115 4 0

36 Setiabudi 0 0 0 1 33 65 0 10 0 0 1 1 9 74 2 0

49

No.

Guru Bidang Studi

jumlah sekolah Kecamatan

<20 Th

20-29 Th

30-39 Th

40-49 Th

50-59 Th

>59 Th

< 5 Th

5-9 Th

10-14 Th

15-19 Th 20-24 Th >24 Th

Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr Lk/pr

1 Jagakarsa 0 16 46 99 77 0 40 32 16 30 72 48 4

2 Pasar Minggu 0 2 10 37 28 1 17 12 5 10 15 19 2

3 Cilandak 0 5 25 42 52 0 28 17 15 16 15 33 2

4 Pesanggrahan 0 24 38 125 81 1 55 19 28 57 62 48 5

5 Kebayoran Lama 0 28 45 73 90 1 56 46 34 19 38 44 3

6 Kebayoran Baru 0 36 37 85 122 0 59 44 21 33 42 81 4

7 Mampang Prapatan 0 3 9 25 19 0 12 5 2 10 12 15 1

9 Tebet 0 32 41 51 73 0 48 25 25 20 30 49 3

10 Setiabudi 0 20 25 60 74 0 32 13 23 23 31 57 3

11 Jagakarsa 0 52 79 69 15 7 99 48 34 19 7 15 9

12 Pasar Minggu 0 54 66 83 35 5 91 53 31 31 27 10 6

13 Cilandak 2 67 87 110 12 6 127 53 44 37 15 8 9

14 Pesanggrahan 0 8 23 43 5 4 17 42 10 2 6 6 3

15 Kebayoran Lama 0 45 82 70 16 3 88 55 37 19 13 4 8

16 Kebayoran Baru 2 76 116 142 33 10 130 101 59 40 31 18 14

17 Mampang Prapatan 0 17 14 10 5 1 25 7 2 4 4 5 2

18 Pancoran 0 17 9 18 4 0 21 8 8 4 6 1 2

50

19 Tebet 1 39 69 79 28 5 81 53 33 29 16 9 10

20 Setiabudi 0 31 14 8 5 0 48 5 0 0 2 3 2

21 Jagakarsa 2 6 8 13 2 0 30 0 0 0 0 1 1

22 Pasar Minggu 0 32 60 121 67 1 58 34 52 39 50 48 5

23 Cilandak 0 11 27 47 36 1 28 29 11 19 17 18 3

24 Kebayoran Lama 0 12 28 42 28 1 46 20 9 5 14 17 3

25 Kebayoran Baru 0 23 30 86 43 1 41 34 13 24 42 29 4

26 Tebet 0 6 15 18 11 0 16 10 7 5 9 3 1

27 Jagakarsa 2 117 176 199 37 13 226 145 86 58 25 4 21

28 Pasar Minggu 0 60 114 140 36 13 128 100 68 38 21 8 10

29 Cilandak 4 61 76 119 39 24 151 51 47 34 21 19 11

30 Pesanggrahan 0 50 114 97 13 1 137 76 31 24 7 0 11

31 Kebayoran Lama 2 102 182 197 44 18 235 111 105 58 29 7 19

32 Kebayoran Baru 1 49 48 77 22 5 74 36 39 30 9 14 7

33 Mampang Prapatan 0 27 54 54 12 4 61 30 18 15 15 12 5

34 Pancoran 0 36 43 33 4 0 73 13 18 12 0 0 5

35 Tebet 1 24 70 57 20 12 81 29 33 16 13 12 8

36 Setiabudi 0 16 39 32 17 5 67 18 10 9 4 1 6

51

Lampiran 4. Data Asal Sarana Belajar Tiap Kecamatan

No. Kecamatan R.Guru R.Kelas R.UKS Aula Mushola_Masjid R.OSIS

1 Jagakarsa 4 84 3 1 4 4

2 Pasar Minggu 2 31 1 0 1 1

3 Cilandak 2 43 2 2 3 2

4 Pesanggrahan 6 87 3 1 5 4

5 Kebayoran Lama 4 78 3 1 4 4

6 Kebayoran Baru 6 89 4 2 4 4

7 Mampang Prapatan 2 23 1 0 1 1

9 Tebet 3 81 3 3 3 3

10 Setiabudi 3 66 3 2 3 3

11 Jagakarsa 9 57 6 1 7 5

12 Pasar Minggu 6 98 5 5 6 5

13 Cilandak 9 117 7 10 7 9

14 Pesanggrahan 3 29 3 3 2 4

15 Kebayoran Lama 9 92 8 7 5 8

16 Kebayoran Baru 15 142 13 12 13 12

17 Mampang Prapatan 2 7 1 2 1 1

18 Pancoran 2 16 2 1 2 2

19 Tebet 9 78 7 8 10 6

20 Setiabudi 2 15 1 1 2 1

21 Jagakarsa 1 11 1 0 1 1

22 Pasar Minggu 5 101 5 5 6 5

23 Cilandak 3 56 2 3 3 3

52

24 Kebayoran Lama 3 36 2 0 3 2

25 Kebayoran Baru 4 53 4 3 3 3

26 Tebet 1 8 1 1 1 1

27 Jagakarsa 22 205 14 9 16 19

28 Pasar Minggu 11 140 6 4 7 8

29 Cilandak 11 106 7 5 11 10

30 Pesanggrahan 11 100 9 9 9 10

31 Kebayoran Lama 18 192 15 6 18 18

32 Kebayoran Baru 7 91 5 5 4 5

33 Mampang Prapatan 5 42 2 0 4 5

34 Pancoran 4 63 3 3 4 5

35 Tebet 7 67 6 5 6 7

36 Setiabudi 6 50 5 4 5 6

53

Lampiran 5. Data Rasio Kondisi Sekolah

Sekolah kecamatan

Kondisi Bangunan Jenis Rehab Kondisi Lingkungan Tipe Bangunan Lantai

Baik Rusak Ringan

Rusak Sedang

Rusak Berat

Ringan Berat Sedang Baik Padat kumuh

Banjir A B C Satu Dua Tiga Empat

SMA NEGERI

Jagakarsa 1.00 0.00 0.00 0.00 0.75 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.75 0.25 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00

Pasar Minggu 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00

Cilandak 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00

Pesanggrahan 1.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.40 0.40 0.20 0.00 0.00 0.60 0.40

Kebayoran Lama 0.67 0.33 0.33 0.00 0.00 0.33 0.33 1.00 0.33 0.00 1.00 0.33 0.00 0.00 0.67 0.67 0.00

Kebayoran Baru 0.50 0.50 0.00 0.00 0.25 0.75 0.00 0.75 0.25 0.00 0.75 0.00 0.25 0.00 0.75 0.25 0.00

Mampang Prapatan 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00

Tebet 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 0.33 0.00 0.33 0.33 0.33 0.33 0.67 0.00 0.00 0.33 0.67 0.00

Setiabudi 1.00 0.00 0.00 0.00 0.33 0.33 0.00 1.00 0.00 0.00 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 0.67 0.33

SMA SWASTA

Jagakarsa 0.78 0.33 0.00 0.00 0.11 0.44 0.11 1.11 0.00 0.00 0.22 0.78 0.11 0.67 0.22 0.11 0.11

Pasar Minggu 1.17 0.00 0.00 0.00 0.50 0.17 0.00 1.17 0.00 0.00 0.33 0.50 0.33 0.33 0.50 0.17 0.17

Cilandak 0.89 0.11 0.00 0.00 0.33 0.22 0.00 1.00 0.00 0.00 0.56 0.44 0.00 0.00 0.22 0.44 0.33

Pesanggrahan 0.67 0.33 0.00 0.00 0.33 0.33 0.00 1.00 0.00 0.00 0.33 0.00 0.67 0.00 0.67 0.33 0.00

Kebayoran Lama 0.88 0.13 0.00 0.00 0.13 0.25 0.13 0.88 0.00 0.13 0.50 0.13 0.38 0.13 0.38 0.38 0.13

Kebayoran Baru 0.79 0.21 0.00 0.00 0.29 0.14 0.14 0.93 0.00 0.07 0.71 0.07 0.21 0.00 0.21 0.57 0.21

Mampang Prapatan 1.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.50 0.50 0.00 0.50 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

Pancoran 0.00 0.50 0.50 0.00 0.50 0.50 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00

Tebet 0.60 0.10 0.30 0.10 0.00 0.40 0.10 1.10 0.00 0.00 0.70 0.40 0.00 0.40 0.30 0.40 0.00

Setiabudi 1.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00

54

Status Kepemilikan Jenjang Akreditasi Luas Tanah/Bangunan

Milik B. Milik Inpres Pelita MHT Eks Baperki Lain-lain A B C TT IDT Non IDT Tanah(M2) Bangunan (M2)

1.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.50 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 6242.75 2856.75

1.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 1.00 3405.00 1535.50

1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 6033.50 3423.00

1.00 0.00 0.00 0.20 0.00 0.00 0.80 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 9745.20 8848.80

1.33 0.00 0.00 0.67 0.00 0.00 0.67 1.33 0.00 0.00 0.00 0.00 1.33 7746.00 15373.67

1.00 0.00 0.25 0.00 0.50 0.00 0.25 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 7973.25 3689.00

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 5237.00 2595.00

1.00 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.67 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 4999.67 3287.67

1.00 0.00 0.67 0.00 0.00 0.00 0.33 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 5673.67 3465.00

1.11 0.00 0.00 0.00 0.11 0.11 0.89 0.44 0.67 0.00 0.00 1.11 0.00 4739.56 1982.56

1.00 0.17 0.00 0.00 0.00 0.00 1.17 1.00 0.17 0.00 0.00 1.00 0.17 9425.67 3525.00

1.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.89 0.78 0.11 0.00 0.11 0.00 1.00 5861.67 1865.22

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 12094.00 3144.67

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.75 0.25 0.00 0.00 0.38 0.63 5110.13 6941.25

0.93 0.07 0.07 0.00 0.00 0.00 0.93 0.93 0.07 0.00 0.00 0.93 0.07 8295.71 2409.21

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 1.00 0.00 4025.00 3505.00

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 1.00 0.00 17433.50 16797.50

1.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.10 0.40 0.60 0.00 0.10 1.00 0.10 2796.70 1530.80

0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.50 0.00 0.50 1.00 0.00 1836.00 750.00

55

SMK NEGERI

Jagakarsa 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00

Pasar Minggu 1.00 0.00 0.00 0.00 0.20 0.40 0.20 1.00 0.00 0.00 0.80 0.20 0.00 0.00 0.40 0.20 0.40

Cilandak 0.67 0.33 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.67 0.33 0.00 0.00 0.33 0.67 0.00

Kebayoran Lama 0.67 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.33 0.00 0.33 0.33

Kebayoran Baru 0.50 0.25 0.25 0.00 0.25 0.25 0.50 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.25 0.50 0.25 0.00

Tebet 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00

SMK SWASTA

Jagakarsa 0.86 0.14 0.05 0.00 0.38 0.19 0.05 1.05 0.00 0.00 0.19 0.67 0.19 0.29 0.71 0.05 0.00

Pasar Minggu 0.50 0.50 0.10 0.00 0.00 0.70 0.40 1.10 0.00 0.00 0.00 0.70 0.40 0.40 0.30 0.30 0.10

Cilandak 0.82 0.00 0.18 0.00 0.09 0.55 0.18 1.00 0.00 0.00 0.45 0.45 0.09 0.09 0.73 0.09 0.09

Pesanggrahan 0.55 0.55 0.00 0.00 0.45 0.09 0.09 1.09 0.00 0.00 0.27 0.64 0.18 0.18 0.64 0.27 0.00

Kebayoran Lama 0.79 0.16 0.05 0.05 0.42 0.21 0.05 0.95 0.11 0.00 0.26 0.37 0.42 0.16 0.53 0.21 0.16

Kebayoran Baru 0.71 0.29 0.00 0.00 0.57 0.29 0.00 0.86 0.00 0.14 0.71 0.14 0.14 0.14 0.29 0.57 0.00

Mampang Prapatan 0.60 0.20 0.20 0.00 0.00 0.80 0.00 0.80 0.00 0.20 0.20 0.80 0.00 0.40 0.20 0.40 0.00

Pancoran 0.60 0.20 0.20 0.00 0.00 0.00 0.40 0.80 0.20 0.00 0.20 0.80 0.00 0.20 0.40 0.20 0.20

Tebet 0.75 0.00 0.25 0.00 0.25 0.13 0.13 1.00 0.00 0.00 0.50 0.38 0.13 0.25 0.25 0.50 0.00

Setiabudi 0.67 0.17 0.17 0.00 0.50 1.00 0.00 0.83 0.17 0.00 0.67 0.33 0.00 1.00 0.33 0.17 0.33

56

1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 4510.00 2338.00

1.00 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 0.40 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 9816.20 5529.20

1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 4465.33 4005.67

0.67 0.33 0.33 0.33 0.00 0.00 0.33 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 1.00 13463.00 1582.33

1.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.50 0.75 0.25 0.00 0.00 0.00 1.00 8271.50 11758.75

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 2695.00 3263.00

1.05 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.95 0.19 0.71 0.00 0.14 0.95 0.10 3150.10 1495.38

1.00 0.10 0.10 0.00 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50 0.10 0.00 1.00 0.10 2889.80 1535.60

0.64 0.36 0.09 0.00 0.09 0.00 0.82 0.45 0.45 0.00 0.09 0.00 1.00 4198.00 1781.18

1.09 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 1.00 0.45 0.64 0.00 0.00 0.09 1.00 4024.27 1403.09

0.89 0.16 0.00 0.00 0.00 0.00 1.05 0.37 0.63 0.00 0.05 0.42 0.63 1801.16 1275.89

1.00 0.00 0.14 0.00 0.00 0.00 0.86 0.43 0.57 0.00 0.00 0.57 0.43 4720.71 2249.14

1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 2380.00 1918.00

1.00 0.00 0.20 0.00 0.00 0.00 0.80 0.00 0.80 0.20 0.00 1.00 0.00 2492.00 1132.60

1.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.00 0.88 0.38 0.50 0.00 0.13 0.63 0.38 2441.38 1567.75

1.00 0.00 0.17 0.00 0.00 0.00 5.00 0.00 0.67 1.00 0.17 1.00 0.00 1668.83 629.50

57

Lampiran 6. Data Rasio Tenaga Pengajar

Sekolah kecamatan Pegawai Negeri

Bukan Pegawai Negeri SLTA D-1 D-2 D-3 S-1 S-2 S-3

Usia Pengajar Masa kerja

<20 Th

20-29 Th

30-39 Th

40-49 Th

50-59 Th

>59 Th

< 5 Th

5-9 Th

10-14 Th

15-19 Th

20-24 Th

>24 Th

SMA NEGERI

Jagakarsa 42.25 17.25 0.00 0.00 0.00 2.25 44.25 3.00 0.25 0.00 4.00 11.50 24.75 19.25 0.00 10.00 8.00 4.00 7.50 18.00 12.00

Pasar Minggu 31.50 7.50 0.00 0.00 0.00 1.50 27.00 2.50 0.00 0.00 1.00 5.00 18.50 14.00 0.50 8.50 6.00 2.50 5.00 7.50 9.50

Cilandak 48.00 14.00 0.00 0.00 0.00 1.50 42.50 3.00 0.00 0.00 2.50 12.50 21.00 26.00 0.00 14.00 8.50 7.50 8.00 7.50 16.50

Pesanggrahan 41.80 12.00 0.00 0.00 0.00 0.80 35.20 5.00 0.40 0.00 4.80 7.60 25.00 16.20 0.20 11.00 3.80 5.60 11.40 12.40 9.60

Kebayoran Lama 56.33 22.67 0.00 0.00 0.00 1.00 56.33 3.00 0.00 0.00 9.33 15.00 24.33 30.00 0.33 18.67 15.33 11.33 6.33 12.67 14.67

Kebayoran Baru 55.25 14.75 0.00 0.00 0.00 1.50 47.00 4.25 0.00 0.00 9.00 9.25 21.25 30.50 0.00 14.75 11.00 5.25 8.25 10.50 20.25

Mampang Prapatan 43.00 13.00 0.00 0.00 0.00 1.00 34.00 6.00 1.00 0.00 3.00 9.00 25.00 19.00 0.00 12.00 5.00 2.00 10.00 12.00 15.00

Tebet 44.00 21.67 0.00 0.00 0.00 1.33 45.00 3.33 0.00 0.00 10.67 13.67 17.00 24.33 0.00 16.00 8.33 8.33 6.67 10.00 16.33

Setiabudi 47.00 12.67 0.00 0.00 0.00 1.00 42.00 2.33 0.00 0.00 6.67 8.33 20.00 24.67 0.00 10.67 4.33 7.67 7.67 10.33 19.00

SMA SWASTA

Jagakarsa 0.78 23.89 0.33 0.11 0.22 1.11 17.00 0.67 0.00 0.00 5.78 8.78 7.67 1.67 0.78 11.00 5.33 3.78 2.11 0.78 1.67

Pasar Minggu 1.17 39.33 0.00 0.00 0.00 1.33 28.83 0.83 0.00 0.00 9.00 11.00 13.83 5.83 0.83 15.17 8.83 5.17 5.17 4.50 1.67

Cilandak 0.33 31.22 0.22 0.00 0.00 1.22 20.44 1.11 0.11 0.22 7.44 9.67 12.22 1.33 0.67 14.11 5.89 4.89 4.11 1.67 0.89

Pesanggrahan 2.00 25.67 0.00 0.00 0.33 0.33 18.67 2.00 0.00 0.00 2.67 7.67 14.33 1.67 1.33 5.67 14.00 3.33 0.67 2.00 2.00

Kebayoran Lama 0.50 26.50 0.00 0.13 0.00 0.63 16.63 1.63 0.00 0.00 5.63 10.25 8.75 2.00 0.38 11.00 6.88 4.63 2.38 1.63 0.50

Kebayoran Baru 1.64 25.43 0.00 0.14 0.07 1.29 17.00 1.14 0.00 0.14 5.43 8.29 10.14 2.36 0.71 9.29 7.21 4.21 2.86 2.21 1.29

Mampang Prapatan 3.00 20.50 0.00 0.00 0.50 1.00 13.50 1.00 0.00 0.00 8.50 7.00 5.00 2.50 0.50 12.50 3.50 1.00 2.00 2.00 2.50

Pancoran 1.00 23.00 0.00 0.00 0.00 3.00 17.00 0.00 0.00 0.00 8.50 4.50 9.00 2.00 0.00 10.50 4.00 4.00 2.00 3.00 0.50

Tebet 0.80 21.30 0.40 0.10 0.10 1.90 13.10 0.90 0.00 0.10 3.90 6.90 7.90 2.80 0.50 8.10 5.30 3.30 2.90 1.60 0.90

Setiabudi 0.00 29.00 0.00 1.00 0.00 0.00 14.00 1.00 0.00 0.00 15.50 7.00 4.00 2.50 0.00 24.00 2.50 0.00 0.00 1.00 1.50

58

SMK NEGERI Jagakarsa 15.00 16.00 0.00 0.00 0.00 0.00 22.00 4.00 0.00 2.00 6.00 8.00 13.00 2.00 0.00 30.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

Pasar Minggu 39.00 17.20 0.00 0.00 0.00 3.00 39.20 3.80 0.00 0.00 6.40 12.00 24.20 13.40 0.20 11.60 6.80 10.40 7.80 50.00 9.60

Cilandak 30.67 10.00 0.00 0.33 0.00 1.67 26.33 3.00 0.00 0.00 3.67 9.00 15.67 12.00 0.33 9.33 9.67 3.67 6.33 17.00 6.00

Kebayoran Lama 23.67 13.33 0.00 0.00 0.00 1.67 24.67 2.00 0.00 0.00 4.00 9.33 14.00 9.33 0.33 15.33 6.67 3.00 1.67 14.00 5.67

Kebayoran Baru 34.00 11.75 0.00 0.00 0.00 0.50 35.50 2.00 0.00 0.00 5.75 7.50 21.50 10.75 0.25 10.25 8.50 3.25 6.00 42.00 7.25

Tebet 32.00 18.00 0.00 0.00 0.00 4.00 38.00 1.00 0.00 0.00 6.00 15.00 18.00 11.00 0.00 16.00 10.00 7.00 5.00 9.00 3.00

SMK SWASTA

Jagakarsa 0.05 25.86 0.14 0.00 0.10 1.81 17.62 0.67 0.00 0.10 5.57 8.38 9.48 1.76 0.62 10.76 6.90 4.10 2.76 25.00 0.19

Pasar Minggu 1.10 35.20 0.80 0.00 0.10 3.10 23.30 0.80 0.00 0.00 6.00 11.40 14.00 3.60 1.30 12.80 10.00 6.80 3.80 21.00 0.80

Cilandak 0.18 29.18 1.18 0.27 0.09 2.18 19.00 0.55 0.00 0.36 5.55 6.91 10.82 3.55 2.18 13.73 4.64 4.27 3.09 21.00 1.73

Pesanggrahan 0.09 24.91 0.27 0.00 0.00 1.27 17.27 0.91 0.00 0.00 4.55 10.36 8.82 1.18 0.09 12.45 6.91 2.82 2.18 7.00 0.00

Kebayoran Lama 0.16 28.53 0.11 0.16 0.16 1.32 20.16 0.95 0.00 0.11 5.37 9.58 10.37 2.32 0.95 12.37 5.84 5.53 3.05 29.00 0.37

Kebayoran Baru 0.86 28.00 0.14 0.00 0.00 2.43 17.86 1.29 0.29 0.14 7.00 6.86 11.00 3.14 0.71 10.57 5.14 5.57 4.29 9.00 2.00

Mampang Prapatan 0.40 35.80 0.60 0.00 0.00 0.80 22.60 1.20 0.00 0.00 5.40 10.80 10.80 2.40 0.80 12.20 6.00 3.60 3.00 15.00 2.40

Pancoran 0.20 23.00 0.00 0.00 0.00 2.00 16.60 0.60 0.00 0.00 7.20 8.60 6.60 0.80 0.00 14.60 2.60 3.60 2.40 0.00 0.00

Tebet 0.50 22.50 0.13 0.25 0.13 2.50 14.38 0.50 0.00 0.13 3.00 8.75 7.13 2.50 1.50 10.13 3.63 4.13 2.00 13.00 1.50

Setiabudi 0.17 18.00 0.00 0.17 0.17 1.50 12.33 0.33 0.00 0.00 2.67 6.50 5.33 2.83 0.83 11.17 3.00 1.67 1.50 4.00 0.17

59

Lampiran 7. Data Rasio Sarana Belajar

Sekolah Kecamatan R.Guru R.Kelas R.UKS Aula Mushola_Masjid

SMA NEGERI

Jagakarsa 59.5 40.08333 1122.333 3367 841.75

Pasar Minggu 39 35.6129 1104 0 1104

Cilandak 62 37.34884 803 803 535.3333333

Pesanggrahan 44.83333 42.10345 1221 3663 732.6

Kebayoran Lama 59.25 42.5 1105 3315 828.75

Kebayoran Baru 46.66667 43.21348 961.5 1923 961.5

Mampang Prapatan 28 32.08696 738 0 738

Tebet 65.66667 34.64198 935.3333 935.3333 935.3333333

Setiabudi 59.66667 35.84848 788.6667 1183 788.6666667

SMA SWASTA

Jagakarsa 24.66667 19.87719 188.8333 1133 161.8571429

Pasar Minggu 40.5 30.03061 588.6 588.6 490.5

Cilandak 31.55556 21.76923 363.8571 254.7 363.8571429

Pesanggrahan 27.66667 32.10345 310.3333 310.3333 465.5

Kebayoran Lama 24 20.03261 230.375 263.2857 368.6

Kebayoran Baru 25.26667 19.59859 214.0769 231.9167 214.0769231

Mampang Prapatan 23.5 32.42857 227 113.5 227

Pancoran 24 20.0625 160.5 321 160.5

Tebet 24.55556 17 189.4286 165.75 132.6

Setiabudi 29 6.2 93 93 46.5

SMK NEGERI

Jagakarsa 31 46 506 506

Pasar Minggu 56.2 136.0594 2748.4 2748.4 2290.333333

Cilandak 40.66667 24.51786 686.5 457.6667 457.6666667

60

Kebayoran Lama 37 41.91667 754.5 503

Kebayoran Baru 45.75 53.67925 711.25 948.3333 948.3333333

Tebet 50 70 560 560 560

SMK SWASTA

Jagakarsa 24.72727 28.47805 417 648.6667 364.875

Pasar Minggu 33 46.71429 1090 1635 934.2857143

Cilandak 29.36364 33.16981 502.2857 703.2 319.6363636

Pesanggrahan 25 46.42 515.7778 515.7778 515.7777778

Kebayoran Lama 30.27778 30.90104 395.5333 988.8333 329.6111111

Kebayoran Baru 28.85714 30.42857 553.8 553.8 692.25

Mampang Prapatan 30.2 39.21429 823.5 411.75

Pancoran 29 34.07937 715.6667 715.6667 536.75

Tebet 26.28571 30.13433 336.5 403.8 336.5

Setiabudi 18.16667 20.94 209.4 261.75 209.4

61

Lampiran 8. Output Klaster Kondisi Sekolah

Cluster M em bership

AN1 3 587.210

AN2 2 988.191

AN3 2 466.301

AN4 3 899.704

AN5 3 535.429

AN6 3 874.644

AN7 2 579.743

AN9 2 801.353

AN10 2 848.395

AS1 2 807.422

AS2 2 161.742

AS3 2 263.010

AS4 2 241.163

AS5 2 346.893

AS6 2 442.104

AS7 2 498.259

AS8 2 476.868

AS9 2 539.764

AS10 2 687.892

KN1 2 455.857

KN2 1 .000

KN3 2 182.673

KN4 2 519.704

KN5 2 723.816

KN6 2 159.955

KN1 2 235.298

KN2 3 1148.177

KN3 2 287.844

KN4 2 84.168

KN5 2 562.214

KN6 2 255.206

KN7 2 557.092

KN8 2 344.781

KN9 2 215.973

KN10 2 433.985

Case Number

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

Sekolah_

Perkeca

matan Cluster Distance

62

Lampiran 9. Output Klaster Tenaga Pengajar

Clus ter M em bership

AN1 3 12.358

AN2 2 19.116

AN3 3 8.418

AN4 2 16.213

AN5 3 23.888

AN6 3 10.081

AN7 2 16.620

AN9 3 10.719

AN10 3 13.141

AS1 1 8.337

AS2 1 24.503

AS3 1 10.361

AS4 1 8.620

AS5 1 7.475

AS6 1 6.191

AS7 1 11.484

AS8 1 8.928

AS9 1 12.833

AS10 1 16.496

KN1 1 23.809

KN2 2 34.763

KN3 2 13.106

KN4 2 22.835

KN5 2 21.082

KN6 2 22.063

KN1 1 16.471

KN2 1 20.903

KN3 1 15.064

KN4 1 4.780

KN5 1 20.893

KN6 1 6.170

KN7 1 13.986

KN8 1 12.011

KN9 1 10.739

KN10 1 16.890

Case Number

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

Sekolah_

Perkeca

matan Cluster Distance

63

Lampiran 10. Output Klaster Sarana Belajar

Cluster M em bership

AN1 4 95.052

AN2 3 1020.907

AN3 1 543.005

AN4 4 236.600

AN5 4 143.333

AN6 1 698.582

AN7 3 571.199

AN9 1 319.184

AN10 1 124.846

AS1 3 843.902

AS2 3 267.869

AS3 3 155.159

AS4 3 167.339

AS5 3 253.091

AS6 3 340.104

AS7 3 389.476

AS8 3 388.857

AS9 3 435.225

AS10 3 583.568

KN1 3 387.552

KN2 2 .000

KN3 3 251.840

KN4 3 486.287

KN5 1 350.197

KN6 3 267.218

KN1 3 283.393

KN2 1 456.585

KN3 3 346.759

KN4 3 190.403

KN5 3 625.372

KN6 3 351.281

KN7 3 522.986

KN8 3 450.237

KN9 3 142.832

KN10 3 335.330

Case Number

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

Sekolah_

Perkeca

matan Cluster Distance

64

Lampiran 11. Tabel Prestasi Sekolah Tiap Kecamatan terhadap Lingkungan

Sekolah

Sekolah Kecamatan Prestasi

Kondisi

Sekolah

Tenaga

Pengajar

Sarana

Belajar

SMA NEGERI

Jagakarsa X KSSB TPB SBKL

Pasar Minggu X KSB TPCB SBL

Cilandak X KSSB TPB SBCL

Pesanggrahan X KSSB TPCB SBKL

Kebayoran Lama Z KSSB TPB SBKL

Kebayoran Baru X KSSB TPB SBCL

Mampang Prapatan X KSB TPCB SBL

Tebet X KSB TPB SBCL

Setiabudi X KSSB TPB SBCL

SMA SWASTA

Jagakarsa Y KSCB TPLDC SBL

Pasar Minggu Z KSB TPLDC SBL

Cilandak Y KSB TPLDC SBL

Pesanggrahan Y KSSB TPLDC SBL

Kebayoran Lama Y KSB TPLDC SBL

Kebayoran Baru Y KSB TPLDC SBL

Mampang Prapatan Y KSB TPLDC SBL

Pancoran X KSSB TPLDC SBL

Tebet Y KSCB TPLDC SBL

Setiabudi Y KSCB TPLDC SBL

SMK NEGERI

Jagakarsa X KSB TPLDC SBL

Pasar Minggu X KSSB TPCB SBTL

Cilandak X KSSB TPCB SBL

Kebayoran Lama X KSSB TPCB SBL

Kebayoran Baru X KSSB TPCB SBCL

Tebet Y KSSB TPCB SBL

SMK SWASTA

Jagakarsa Y KSCB TPLDC SBL

Pasar Minggu Y KSCB TPLDC SBCL

Cilandak Y KSB TPLDC SBL

Pesanggrahan Y KSB TPLDC SBL

Kebayoran Lama Y KSB TPLDC SBL

Kebayoran Baru Z KSB TPLDC SBL

Mampang Prapatan Y KSCB TPLDC SBL

Pancoran Y KSCB TPLDC SBL

Tebet Y KSB TPLDC SBL

Setiabudi Y KSCB TPLDC SBL

65

Lampiran 12. Tabel Kontingensi Masing-masing Variabel

Prestasi * Kondisi_Sekolah Crosstabulation

Count

Kondisi_Sekolah

Total KSB KSCB KSSB

Prestasi X 4 0 10 14

Y 8 8 2 18

Z 2 0 1 3

Total 14 8 13 35

Prestas i * Tenaga_Pengajar Crosstabulation

Count

5 7 2 14

0 1 17 18

1 0 2 3

6 8 21 35

X

Y

Z

Prestas i

Total

TPB TPCB TPLDC

Tenaga_Pengajar

Total

Prestas i * Sarana_Belajar Crosstabulation

Count

5 2 6 1 14

1 0 17 0 18

0 1 2 0 3

6 3 25 1 35

X

Y

Z

Prestas i

Total

SBCL SBKL SBL SBTL

Sarana_Belajar

Total

66

Lampiran 13. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Kondisi

Sekolah

Variabel

Koordinat

Mass Inertia

NKM NKR

Dim 1 Dim 2 Dim 1 Dim 2 Dim1 Dim 2

Prestasi

X -0.755981 0.078746 0.400000 0.494328 0.527827 0.072173 0.989266 0.010734

Y 0.624284 0.039144 0.514286 0.430448 0.462785 0.022929 0.996084 0.003916

Z -0.217795 -0.602347 0.085714 0.075224 0.009388 0.904898 0.115622 0.884378

Kondisi Sekolah

KSB 0.166578 -0.222147 0.400000 0.065970 0.025627 0.574373 0.359911 0.640089

KSCB 0.948609 0.211150 0.228571 0.461791 0.474905 0.296523 0.952793 0.047207

KSSB -0.763151 0.109296 0.371429 0.472239 0.499467 0.129104 0.979901 0.020099

Lampiran 14. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Belajar Terhadap Tenaga

Pengajar

Variabel

Koordinat

Mass Inertia

NKM NKR

Dim 1 Dim 2 Dim 1 Dim 2 Dim1 Dim 2

Prestasi

X -0.932569 -0.046108 0.400000 0.545507 0.575723 0.024277 0.997561 0.002439

Y 0.704122 -0.065886 0.514286 0.402350 0.421980 0.063735 0.991320 0.008680

Z 0.127258 0.610487 0.085714 0.052143 0.002297 0.911988 0.041643 0.958357

Tenaga Pengajar

TPB -0.972474 0.338348 0.171429 0.284304 0.268306 0.560265 0.892020 0.107980

TPCB -0.936520 -0.259568 0.228571 0.337688 0.331778 0.439651 0.928661 0.071339

TPLDC 0.634619 0.002212 0.600000 0.378008 0.399916 0.000084 0.999988 0.000012

Lampiran 15. Hasil Analisis Korespondensi Prestasi Sekolah Terhadap Sarana

Belajar

Variabel

Koordinat

Mass Inertia

NKM NKR

Dim 1 Dim 2 Dim 1 Dim 2 Dim1 Dim 2

Prestasi

X -0.637488 0.107078 0.400000 0.436326 0.546399 0.053601 0.972561 0.027439

Y 0.510915 0.075735 0.514286 0.358149 0.451239 0.034475 0.978499 0.021501

Z -0.090542 -0.954107 0.085714 0.205525 0.002362 0.911924 0.008925 0.991075

Sarana Belajar

SBCL -0.81785 0.348205 0.171429 0.353591 0.385421 0.242920 0.846548 0.153452

SBKL -0.83451 -0.843213 0.085714 0.314917 0.200640 0.712260 0.494810 0.505190

SBL 0.34317 0.002974 0.714286 0.219613 0.282754 0.000074 0.999925 0.000075

SBTL -1.16876 0.366063 0.028571 0.111878 0.131186 0.044746 0.910665 0.089335

67