dalam penelitian ini difokuskan kepada pembuktian...
TRANSCRIPT
BAB III
PROSEDUR PENELITIAN
A. Pendahuluan
Berdasarkan permasalahan, perumusan masalah dan tujuan penelitian, maka
dalam penelitian ini difokuskan kepada pembuktian hipotesis berkenaan dengan
konstribusi manajemen program studi terhadap hasil penilaian BAN yang
menggambarkan kualifikasi suau PTS. Adapun variabel yang diteliti adalah,
manajemen prograsm studi (XI), tenaga dosen (X2), implementasi kurikulum (X3),
fasilitas program studi (X4) dan keadaan mahasiswa (X5), sebagai variabel
independen sedangkan variabel dependen adalah hasil peringkat penilaian BAN.
Oleh sebab itu, setiap variabel perlu diketahui teriebih dahulu tingkat validitas
data, normalitas data, dan koefisien korelasi serta daya prediksinya dari aspek pertama
ke aspek kedua (variabel bebas-terikat).
B. Metode Penelitian
Metode dalam penelitian ini adalah metode deskriptif analisis, yang bertujuan
menjelaskan atau menguraikan gejala dan masalah dari objek yang diteliti,
berdasarkan pengaruh variabel-variabel.
Data yang diperoleh, selaras dengan operasionalisasi variabel, baik ditinjau
dari ukuran dan skala, maupun jenisnya. Maka data ini dapat dikelompokkan pada
jenis data deskrit kontinu. Oleh sebab itu setiap data yang diperoleh teriebih dahulu
70
71
diklasifikasikan dan diolah menjadi satu kelas data interval melalui suatu transformasi
statistika uji z.
C. Populasidan Sampel Penelitian
1. Populasi
Populasi adalah kelompok yang menarik perhatian peneliti, dimana kelompok
tersebut oleh peneliti dijadikan sebagai objek untuk menggenaralisasikan hasil
penlitian populasi dapat didefmsikan juga sebagai himpunan yang terdiri dari orang,
hewan, rumbuh-tumbuhan dan benda-benda yang mempunyai kesamaan sifat (Yatim
Ryanto,l996:51; Hady Ryanto P.200L213).
Dalam penelitian ini yang menjadi populasi adalah para ketua program studi,
dan dosen serta mahasiswa pada lima program studi di 20 PTS yang ada di Kopertis
IV Jawa Barat. Mengingat populasi ini sangat besar, maka dalam penelitian mi
diambil secara sampling.
2. Sampel Penelitian
Teknik sampling dalam penelitian ini, menggunakan purpose sampling sesuai
dengan luas permasalahan serta keterbatasan yang terjadi, sehingga dalam
menentukan sampel didasarkan data yang diperlukan. Populasi dalam penelitian ini
penyelenggara PTS di Jawa Barat. Adapun keseluruhan dari populasi tersebut,
diklasifikasikan pada tiga sasaran yakni, pada PTS berkareditasi A, B, dan C.
Disebabkan tidak tersedia kerangka sampling lengkap, maka rancangan
menggunakan sampling random. Artinya sebuah sampel yang diambil sedemikian
72
rupa sehingga setiap unit penelitian atau setiap elemen dari populasi mempunyai
kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Adapun perhitungan penentuan
besamya sampel, digunakan rumus sebagai berikut:
(Zn.g) ) +Z(1.yg)2x2.S2n =
A2n = Jumlah sampelN = Jumlah populasiZ = Variabel random standar untuk tingkat kepercayaan tertentuA " = Perbedaan skor
a = 0,05 dan f3 = 0,05S = Banyak item
Dalam penelitian ini tingkat kepercayaan yang diambil 95 %, adapun tingkat a 0,05.
Kriteria penilaian kuantifikasi mengacu kepada ketetapan yang terdapat pada
dokumen BAN-PT adapun jurusan yang dipilih meliputi:
a) Program studi ilmu hukum,
b) Program studi akuntansi,
c) Program studi teknik mesin
d) Program studi pendidikan biologi
e) Program studi pendidikan matematika
D.Teknik Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data yang diperlukan sesuai dengan aktivitas, digunakan
beberapa teknik pengumpulan data, yaitu:
73
1) Studi Kepustakaan dan Dokumentasi
Studi ini dimaksudkan untuk memperoleh berbagai informasi konsep teoretis
tentang manajemen perguruan tinggi, fungsi-fungsi dan tujuan serta sasarannya.
Demikian pula dipandang dari kebutuhan data faktual dilapangan melalui berbagai
dokumen, peraturan, laporan-laporan tertulis, yang ada hubungannya dengan
masalah yang diteliti.
2) Observasi
Observasi dilingkungan program studi yang ada diPTS dilakukan dengan dua cara
yaitu, observasi langsung dan tidak langsung. Observasi langsung, artinya peneliti
secara langsung mengamati dan terlibat dalam suatu aktivitas sehari-hari di
lingkungan kerja, a8apun yang tidak langsung melalui beberapa pengamatan.
E. Menyusun Alat Pengumpul Data
Sebagai alat pengumpul data peneliti mencoba menyusun alat atau instrumen
yang disesuaikan dengan sistematik dan konstruks penilaian akreditasi jurusan di PT.
Instrumen disusun berdasarkan penyebaran konsep teori, empiris dan operasional
(Bambang Suwarno, 2000).
Untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang penyebaran konsep teori,
empiris dan operasional dapat ditunjukkan pada matrik berikut ini.
MA
RK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PTE
OR
I,EM
PIR
IS,A
NA
LISI
SD
AN
OPE
RA
SIO
NA
L
VA
RIA
BEL
IND
EPEN
DEN
STRA
TEG
IPE
NG
EMBA
NG
AN
PRO
GRA
MST
UD
KX
QT
EO
RI
EM
PIR
ISA
NA
LIS
IS
III
1.E
ksis
tens
ipr
ogr
amst
udi
JZL
la.T
ahun
berd
irin
yapr
ogr
amst
udi
1b.P
enge
lola
nst
ud
i
pro
gra
m
P)
la.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gta
hun
dim
ulai
nya
berd
iri
pro-
gram
stud
iya
ngdi
bina
PT
S
lb.
Jaw
aban
pada
waw
anca
rate
ntan
g,be
rapa
lam
aat
aupe
riod
e
OP
ER
AS
ION
AL
(4)
1.Su
dah
bera
palam
akah
prog
ram
studi
yang
dibi
nasa
mpa
isa
atin
i? No
Kel
ompo
kU
sia
Cek
lis
(X)
15
-1
0th
211
-1
5th
3T
akte
rdo
ku
men
tasi
41
6-2
0th
5>
21
th
2.B
agai
man
aris
alah
berd
iriny
apr
orgr
amstu
didi
lingk
unga
nPT
Sya
ngan
dapi
mpi
nN
oR
isal
ahC
ekli
st(X
)1
Bar
diri
sete
lah
faku
ltas
terb
en
tuk
\
2B
erdi
ribe
rsam
a-sa
ma
deng
anfa
ku
ltas
1
3B
erdi
rise
belu
mad
anya
fak
ult
as
4B
erdi
ribe
rsam
a-sa
ma
deng
anu
niv
ersi
tas/
insi
tut/
sek
ola
h1
5B
erdi
ribe
rsam
a-sa
ma
deng
anfa
kult
asd
anu
niv
ersi
tas/
inst
itu
t/se
ko
lah
3.Se
baga
ike
tua
prog
ram
stud
ite
lah
mel
aksa
naka
nda
nak
anm
elak
sana
kan
tuga
sse
lam
a:
<1
H1
-4T
HT
AK
TI'
RIX
MC
UM
EN
AS
I5
-8T
H9
-12
Til
74
TE
OR
I
III
MA
RK
3.1
.PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,
AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
L
EM
PIR
IS
12
1
2b.
Per
tem
uan
ting
kat
prog
ram
stud
i
2c.P
erte
mua
nde
ngan
piha
kte
rkai
t
AN
AL
ISIS
HI
b.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
pert
emua
npi
mpi
nan
juru
san
deng
anpi
hak
terk
ait
.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gis
ipe
rtem
uan
deng
anpi
hak-
piha
kte
rkai
t.
OP
ER
AS
ION
AL
III
4.A
paka
hda
lam
mel
aksa
naka
npe
ngel
olaa
npr
ogra
mst
udi,
anda
diba
ntu
staf
1
Dua
oran
gSe
kret
aris
,da
nle
bih
dari
tiga
oran
gst
afT
U
2D
uaor
ang
Sek
reta
ris,
dan
tiga
oran
gst
afT
U3
Seor
ang
Sek
kret
aris
,da
nle
bih
dari
tiga
oran
gst
afT
U4
.S
eora
ngS
ekre
tari
s,da
nku
rang
dari
tiga
oran
gst
afT
U5
Seo
rang
Sek
reta
ris,
tida
kdi
band
ust
afT
U
Apa
kah
dala
msa
tuta
hun
tera
khir
ini
anda
mel
aksa
naka
npe
rtem
uan/
rapa
tdi
nas
tingk
atpr
ogra
mst
udi
91
IX
22
X
3T
DK
PE
RN
AH
44
X
54
X
.Ber
apak
ali
anda
mel
aksa
naka
npe
rtem
uan
dan
apa
yang
diba
has
dala
msa
tuta
hu
nte
rak
hir
?T
ujua
nP
ere
mu
an
n.P
eren
cana
ante
rpad
uh.
Pen
gem
bang
anpr
ogra
mc.
Pen
gem
bang
anst
afd.
Pem
bah
asa
nk
uri
ku
lum
e.P
em
bah
asa
nP
BM
f.B
inib
inga
nm
ahas
isw
a.
Pere
ncan
aan
KK
N
h.Pe
rsia
pan
PMB
i.P
enga
daan
sam
na&
pras
aran
aj.
Pem
bena
han
prog
ram
stud
ipe
ngel
olaa
n
k.P
ersi
apan
kegi
atan
khus
us1.
lain
nya
Jum
lah
Pim
pP
T
Pim
pF
ak
/Ju
r
lian
yakn
yape
rtem
uan
den
gan
piha
kK
ipD
osen
Kip
Mh
s
Peng
-g
un
a
Lain
-
lain
Jum
lah 75
TE
OR
I
HI
MA
RK
3.1
.PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,
AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
L
EM
PIR
ISA
NA
LIS
IS
HI
HI
OP
ER
AS
ION
AL
HI
7.A
paka
hpe
ngem
bang
anpr
ogra
mst
udit
elah
dire
ncan
akan
sesu
aide
ngan
stra
tegi
tert
entu
'!
Sasara
n5
tah
un
kede
pan
10ta
hu
nk
edep
an15
tah
un
ked
epam
Org
anis
asi
Kep
emim
pina
nSD
M(p
ose
n)
Fasi
lita
s
SDM
Ikli
mak
ad
em
is
Ker
jasa
ma
Ku
rik
ulu
m
Pem
asa
ran
8.Su
dahk
anad
aup
aya
untu
km
enin
gkat
kan
kine
rja
?,jik
ast
idiil
iher
ilah
tand
ada
lam
labe
lber
ikut
No
Upa
vaya
ngdi
laku
kan
Irek
uen
si
1M
enda
tang
kan
dose
nta
mu
2M
enda
yagu
naka
nte
naga
ahli
dari
luar
perg
urua
ntin
ggi
•-
•-
--
3M
enin
gkat
kan
kem
ampu
ando
sen
mel
alui
tuga
sbe
laja
r4
Sem
inar
5l/
ikak
arv
a
6l^
in-l
ain
76
MA
RK
3.1
.PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,
AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
L
VA
RIA
BE
LT
EN
AG
AD
OS
EN
(X2)
TE
OR
I
ill
2.T
enag
aD
osen
EM
PIR
IS
HI
2a.
Jum
lah
do
sen
2b.R
asio
dose
nde
ngan
ma
hasi
swa
2c.
Lat
arbe
laka
ngpe
ndid
ikan
dan
kqja
ngka
tan
2d.
Lat
arbe
laka
ngpe
ndid
ikan
dan
jaba
tan
akad
emik
AN
AL
ISIS
JR
.2a
.Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
g,ju
mla
hte
naga
dose
nda
lam
peny
elen
gga
raan
prog
ram
stud
i
b.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang,
jum
lah
dan
rasi
oan
tara
dose
nde
ngan
mah
asis
wa.
c.Ja
wab
anre
sjxm
den
tent
ang,
kond
isi
dose
ndi
tinj
audi
iri
pend
idik
anda
nke
pang
kata
n
d.Ja
wab
anre
spon
den
enta
ng.
kond
isi
dose
ndi
tinj
auda
ripe
ndid
ikan
dan
jaba
tan
akad
emik
OP
ER
AS
ION
AL
i£_
9.I'u
liska
nju
mla
hte
naga
yang
tcrli
batd
alam
peny
elen
ggar
aan
prog
nim
stud
i'.P
cnd
idik
.™
Tcr
iting
gjJe
nis
1'cn
apa
Jum
lah
Dese
nH
hsj
iI'
«»
en
LB
Pas
fik
awii
nA
dm
imst
nis
iT
ok
nis
i
SI)
SL
IP
SI.
TA
DI
DI1
Dil
l
'si'
--
-—
-
.
s:
SIM
S3
sp
-:
JUM
LA
H
10.
Ras
iodo
sen
deng
anm
ahas
isw
am
enca
pai
11
:5
0
21
:4
0
3T
akdi
pcrh
itun
gkan
41
:2
0-
30
51
:1
0
Kon
disi
dose
nya
ngad
adi
tinja
uda
ripe
ndid
ikan
dan
rang
katn
ya...
Pen
/Pan
gIH
a-n
thn
ic-
md
IVa
-IV
cIV
d-I
ve
SI
S2
S3
JUM
LA
H
12.K
ondi
sido
sen
yang
ada
ditin
jau
dari
pend
idik
anda
njab
atan
akad
emik
.P
en/P
ang
Asi
sten
Lek
Mad
Lek
Kep
Gu
bes
SI
S2
S3
JUM
LA
H
77
TE
OR
I
JUL
MA
RIK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OP
ER
AS
ION
AL
2e.
Kon
disi
dan
akth
itas
tena
gad
ose
n
EM
PIR
IS
HL
2f.J
umla
hSK
Sse
baga
itu
gas
utam
am
enga
jar.
men
eliti
dan
peng
abdi
anpa
dam
a-sv
an
ikat
AN
AL
ISIS
HL
e.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang,
rele
vans
iant
ara
keah
lian
deng
anm
aaku
liah
yang
men
jadi
tang
gung
jaw
abny
a
f.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang,
akti
\ita
spe
rsia
pan
men
gaja
r
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gtu
gas
yang
dibe
rika
niu
nisa
n|M
dany
a
OP
ER
AS
ION
AL
13Se
tiap
dose
nda
lam
mem
bina
mat
aku
liah
nvaH
L
Rel
evan
side
ngan
keah
lian
nva
X
1S
ebag
ian
besa
rtid
ak2
Set
eng
ahn
ya
tida
k3
Tid
akpe
mah
dipe
rsoa
lkan
4S
ebag
ian
besa
rre
leva
n5
Sel
uruh
nya
rele
van
14D
osen
sebe
lum
mel
aksa
naka
nm
enga
jart
elah
mem
buat
SAP.
SA
PX
1S
ebag
ian
besa
rtid
akm
embu
at2
Set
enga
hnya
tidak
3T
idak
dipe
rsoa
lkan
4S
ebag
ian
besa
rm
embu
at5
Selu
ruhn
yam
embu
at
15
.A
paka
hS
AP
dan
Sil
abu
sd
ido
ku
men
tasi
kan
...
Do
ku
men
SA
P-S
TL
AH
US
X
1S
ebag
ian
besu
rtid
akle
rdok
umen
2S
eten
gahn
yati
dak
tcrd
okum
en3
Tid
akdi
pers
oalk
an4
Seb
agia
nbe
sar
terd
okum
en5
Sel
uruh
nya
terd
okum
en
16
.D
osen
sebe
lum
mel
aksa
naka
nm
enga
jart
elah
mem
buat
pera
ngka
tson
lP
eran
gkat
soal
X
1S
ebag
ian
bes
arti
dak
mem
buat
2Se
teng
ahny
atid
ak3
Tid
akdi
pers
oalk
an4
Seb
agia
nbe
sar
mem
buat
5S
elur
uhny
am
embu
at
17.1
3cra
paSK
Sse
tiap
dose
ndi
beri
kan
hcha
nlu
gasa
kade
mis
Sta
us
Men
gaja
rM
en
eli
tiP
enga
bdia
nJu
mla
hD
osen
Tet
apK
opD
osen
Tet
apY
ayas
anIX
isen
Lu
ar
Biu
sa
~~
\
78
TE
OR
I
ill
MA
RIK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OPE
RA
SIO
NA
L
EM
PIR
IS
HI
2g.D
istr
ibus
ist
atus
dose
ndi
tinja
uda
rila
tar
bela
kang
pend
idik
anda
nbi
dang
ke-
ah
lian
2h.P
enga
lam
imke
rja
dan
pen
did
ikan
tam
bah
an
AN
AL
ISIS
i3]_
_h.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gst
atus
,la
tar
bela
kang
pend
idik
anda
nk
cah
lian
i.Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gpe
ngal
aman
kerja
|>en
ga!a
nian
kerj
a
j.Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gpe
ngal
aman
pend
idik
anno
nfo
rmal
OP
ER
AS
ION
AL
X4
1
Bid
ang
kcah
lian
Jab
ata
nS
IS
2/S
PI
S3
/SP
2
DB
AS
LM
LK
GB
LB
AS
I..M LK
GB
19.D
ari
pedo
man
yang
dise
but
diba
uah
ini,
nian
akah
yang
telah
dim
iliki
oleh
prog
ram
studi
,dan
upay
a-up
aya
apa
yang
dila
kuka
nag
arpe
dom
anitu
dila
ksan
akan
',Je
ms
Ad
aU
pava
IVrb
aika
nP
ed
om
an
Peng
arah
anl.o
kaka
ryii
Pert
em
uan
Berk
ala
Lap
orke
Pim
pina
nL
ain
nv
a
SA
P
Sil
ah
us
Per
So
al
Pen
ilaia
nM
hs
PB
M
Usu
iP
enel
itia
n
Pem
hM
hs
Lam
-lain
20.A
paka
hba
pak
term
asuk
kelo
mpo
kdo
sen
yang
man
a,da
lamm
elaks
anak
anm
enga
jarm
ahas
iswa
nada
tahu
npc
rtam
a')
Do
sen
XS
em
est
er
IS
emes
ter
TJ
Yu
nio
r
Sen
ior
21.A
paka
hba
pak/
ibu
sebe
lum
men
jadi
dose
npe
mah
lieke
rjadi
bida
nglai
n,jik
aya
jela
skan
sesu
aide
ngan
tabe
lber
ikut
:
No
Tei
npat
beke
rja
Inst
an
siJa
bata
nI^
una
(th)
22.A
paka
hba
pak/
ibu
pem
ahm
engi
kuti
pend
idik
anno
nfo
mial
(kur
sus,
pena
taran
,mag
ang)
,jik
ava
jela
skan
sesu
aijle
ngan
tabe
lbe
rikut
_:N
oT
empa
tbe
kerj
aIn
stan
siJa
bata
nI-
ama
{.th
")1 2 3
79
MA
RIK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OPE
RA
SIO
NA
L
2i.
Ak
tiv
ias
tam
bah
andi
luar
kam
pus
berk
aita
nde
ngan
keil
mu
an
k.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
wa-
vvas
anil
mia
h
1.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
wa-
wasa
nso
sial
bu
dav
a
m.J
awab
anre
spon
den
tent
ang
\va-
was
anlin
gkun
gan
n.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
\va-
was
ank
ewir
ausa
haa
n
o.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
wa-
was
anilm
u|ie
nget
ahua
n
23.
Apak
ahba
pak/
ibu
pada
tahun
lalu
men
giku
tike
giatan
dilua
rka
mpu
sse
suai
bidan
gkc
ahlia
n.jik
aya
beri
lah
cekl
ispa
dala
bell
ieri
kut:
No
Nam
aK
egia
tan
Tem
pat./
.ting
kat
3
Wak
tuP
ero
leh
an
pcn
gh
arg
aan
24.A
paka
hba
pak/
ibu
pada
tahun
lalu
men
giku
tike
giatan
dilua
rkam
pus
bidan
gso
sial
buda
va.j
ikaya
beri
lah
cekl
ispa
data
bel
beri
kut:
No
Nam
ake
giat
an
3
Tem
pat./
.ting
kat
Wak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
25.
Apak
ahba
pak/
ibu
pada
tahun
lalu
men
giku
tike
giatan
dilu
arka
mpu
sbid
ang
lingk
unga
n.jik
;ya
beri
lah
cekl
ispa
data
bel
beri
kut
;N
oN
ama
Keg
iata
nT
empa
t./.ti
ngka
tW
ak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
26.
Apa
kah
hap;
tk/ib
upa
datah
unlal
um
engi
kuti
kegi
atan
dilu
arka
mpu
sbi
dang
kew
inm
saha
anjik
aya
beri
lah
cekl
ispa
data
belb
erik
utN
oN
ama
Keg
iata
nT
empa
t./.ti
ngka
tW
ak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
27.
Apak
ahba
pak/
ibu
pada
tahun
lain
men
giku
tike
giata
ndi
luar
kam
pus
bida
ngpe
nulis
anka
ryuilm
iah
Pene
litia
n,jik
aya
lieril
ahce
klis
pada
tabel
berik
ut:
No
T
Jud
ul
Tem
pat./
.ting
kat
Wak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
2S.
Apak
ahba
pak/
ibu
pada
tahun
lalu
men
giku
tike
giata
ndi
luar
kam
pus
bida
ngpe
nulis
anka
ilmiah
buku
/dik
taljik
aya
beril
ahce
klis
pada
tabel
berik
ut:
No
Nam
aK
egia
tan
Tem
pat./
.ting
kat
Wak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan 8
0
MA
RIK
3.1.
PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SEP
TE
OR
I,E
MP
IRIS
,AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
L
29.
Apa
kah
bapa
k/ib
upa
data
hun
lalu
men
giku
tike
giat
andi
luar
kam
pus
bida
ngke
nasa
ma
untu
km
emaj
ukan
juru
san,
jika
yahe
rila
hce
klis
pada
tabe
lber
ikut
:N
oN
ama
Keg
iata
nT
empa
t./.ti
ngka
tL
ok
ak
nasi
on
al.
inem
asi
on
al
Wak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
1 2 3
30.
Apa
kah
bapa
k/ib
upu
lata
hun
lalu
mem
pero
leh
pcng
harg
aan,
jika
yabe
rilah
cekl
ispa
datab
elb
eri
ku
t:
No
Nam
aK
egia
tan
Tem
pat./
.ting
kat
Uik
al.n
asio
nal,
inem
asi
on
al
Wak
tuP
ero
leh
an
pcng
harg
aan
1 2 3
31.
Berd
asar
kan
siste
mSK
Sse
tiap
dose
nm
empu
nyai
pers
cnlii
sctu
gas
schu
gaib
erik
ut;
Tug
asJa
bat
anA
kad
emik
Asi
sten
I^ek
tor
I.ek
tor
Kep
ala
Gu
ruB
esar
Ku
liah
man
dir
i
Res
pons
i/as
isen
si
Men
gaw
aspr
aktik
um
Mem
an
du
dis
ku
si
Mem
erik
sala
poni
n
Men
gaw
asuj
ian
Lai
n-l
ain
MA
RIK
3.1.
PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OP
ER
AS
ION
AL
VA
RIA
BE
LIM
PL
EM
EN
TA
SI
KU
RIK
UT
EO
RI
JUL
3.K
uri
ku
lum
EM
PIR
IS
J2L
3a.
Ku
rik
ulu
mn
asi
on
al
3b.P
enye
bara
nke
lom
pok
mat
ak
uli
ah
3c.
Ku
rik
ulu
mlo
kal
,UM
(X.Q
AN
AL
ISIS
JR
a.Ja
wiib
anre
spon
den
tent
ang
|xin
ggun
aan
ku
rik
ulu
mn
asi
on
al
b.Ja
wab
anre
spon
den
tena
ngpe
nyeb
aran
kelo
mpo
km
ata
kulia
h
c.Ja
wab
anre
spon
den
tent
ang
peni
njau
ank
uri
ku
lum
lok
al.
OP
ER
AS
ION
AL
i4L
32.A
paka
hap
akah
kuri
kulu
mya
ngdi
guna
kan
suda
htc
rdok
umen
t;
No
Mata
ku
hd
h
lin
bo
tS
KS
I'em
hu
an
NIK
Pen
iins
gim
gJ;
i\*ah
Ku
rik
ulu
m
Lo
kal"
Ku
liah
Prk
ati
ku
mJm
l1 ?
.._
._
.
—-
-
4 s 6 7 8 9 10
33.B
agai
man
ape
nyeb
aran
kurik
ulum
diju
rusa
nya
ngan
dapi
mpi
n'
Kel
ompo
kM
KK
uri
ku
lum
Jum
lah
Nasi
on
al
Lo
kal
MK
U
MK
DK
MK
K
Jum
lah
34.B
erap
atah
unse
kali
peni
njau
anku
rikul
umlo
kalp
rogr
amst
udid
ilaku
ka
NO
1T
H4
TH
8T
H1
0II
I
YA
TD
K
35.K
urik
ulum
loka
ltid
akpe
mah
dila
kuka
npe
ninj
auan
,ka
rena
:
XA
LA
SA
N
Tid
akpe
rlu
diad
ukan
peni
njau
anT
idak
mem
aham
ica
rany
a
Tid
akm
emah
ami
man
f'aa
tnya
Tid
akad
aya
ngdo
pam
elak
ukan
nva
Uii
n-l
ain
MA
RIK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,
AN
AL
ISIS
DA
NO
PER
ASI
ON
AL
VA
RIA
BE
LIM
PLE
ME
NT
ASI
KU
RIK
UL
UM
(X3)
TE
OR
IE
MP
IRIS
ill
JR
3d.
Tu
juan
kuri
kulu
mlo
kal
3e.C
ampe
laks
anaa
nPB
M
31'.
Pcn
do
ku
men
tasi
an
AN
AL
ISIS
JR
.d.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gtu
juan
adan
vak
uri
ku
lum
lok
al
3e.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gpe
ndek
atan
PB
M
31'.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
g.pe
dom
anak
ad
em
ik
OP
ER
AS
ION
AL
i*L
36.A
|iatu
juan
diad
akan
nyak
urik
ulum
loko
lpad
ajur
usan
anda
No
Ala
san
Isi
Men
duku
ngm
ata
kuri
kulu
mna
sion
alM
enin
gkat
kan
kem
ampu
anm
anaj
eria
lM
enin
gkat
kan
)xnr
iam
piB
n_be
rwira
s\vas
taM
cno
mb
ahu
awas
ann
asio
nu
l/in
tem
asio
nal
Men
ingk
atka
nke
mam
puan
daya
sain
gM
enin
gkat
kan
kcpc
dulia
nte
rhad
aplin
gkun
gan
dan
mas
yara
kat
Men
ingk
atka
npe
mah
aman
mas
alah
pem
bang
unan
dacr
ahM
enga
itkan
deng
anda
yase
rap
kebu
tuha
npa
sara
nke
rja
Dan
Iain
-Iain
37.S
ebut
kan
cam
yang
digu
naka
nda
lamPB
M,d
antu
liska
nfre
kuen
sitia
pse
mes
temya
No
Car
aya
ngdi
guna
kan
^re
kuen
sitia
pse
mes
ter
Tat
apm
uka
diru
.ing
kulia
hD
isku
site
rjad
ual
dibi
mbi
ngdo
sen
1'en
ugas
anke
pada
mah
asis
wa
(di
luar
kela
s)Pe
nyaj
ian
lisan
(sem
inar
,lok
akar
yada
ndi
skus
i)Pe
man
faat
anm
edia
elke
tron
ik(T
V,K
om-
pute
rdl
l)
Kul
iah
lapa
ngan
3S.A
daka
hpe
dom
anak
adem
ikse
cara
terd
okum
enta
sidi
juni
san
berk
aita
nde
ngan
.M
ate
Ku
liah
Sem
est
era
n
Mel
anju
tkan
Skri
psi/t
ugas
akhi
rK
elu
lusa
n
39.B
erap
ajam
rata
-rata
lama
disk
usit
erja
dual
yang
dila
kuka
ndo
sen
teta
p(b
iasa
)den
gan
mah
asis
wa
dilu
arja
mku
liah
?Ja
mM
ingg
uD
ose
n
83
MA
RIK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
rS,A
NA
LIS
ISD
AN
OPE
RA
SIO
NA
LV
AR
IAB
ELFA
SILI
TAS
PRO
GR
AM
STU
DI(
X4)
TE
OR
I
JR
.4.
Fasi
lias
prog
ram
stu
di
EM
PIR
IS
JR
.4a
.Fas
ilias
ruan
gku
liah
AN
AL
IS
IS
OP
ER
AS
ION
AL
i3L
IR
4a.
Jaw
aban
resp
onde
nte
ntan
gdi
men
sij
40.A
paka
hm
enur
utpa
ndan
gan
bapa
k/ib
uru
ang
kulia
hdi
tinja
uda
ridi
men
sibe
rikut
ini
ruan
gku
liah
Ko
nd
isi
Uk
ura
nK
en
vam
an
an
Kein
dah
an
41
.
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gatm
emad
ai
Apa
kah
men
urut
pand
anga
nba
pak/
ibu
ruan
gpr
aktik
umdi
tinia
uda
ridi
men
sibe
rikut
ini
9K
on
dis
iU
ku
ran
Ken
vam
an
an
Kein
dah
an
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Iida
kdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
nn
uru
ing
Ker
iad
ose
nu
ltin
jau
dan
dim
ensi
lien
ku
tm
i7
Ko
nd
isi
Uk
ura
nK
en
vam
an
an
Kein
dah
an
San
gat
kura
ngm
emad
aiK
uran
gm
emad
aiT
idak
dipe
rsoa
lkan
Mem
ad
ai
San
gat
mem
adai
43.A
paka
hm
enur
utpa
ndan
gan
bapa
k/ib
uru
ang
juru
san
ditin
iau
dari
dim
ensi
beri
kuti
niK
on
dis
iU
ku
ran
Ken
vam
an
an
Kein
dah
an
San
gatk
uran
gm
emad
aiK
uran
gm
emad
aiT
idak
dipe
rsoa
lkan
Mem
ad
ai
San
gat
mem
adai
44
.
Ko
nd
isi
Uk
ura
nK
en
vam
an
an
Kein
dah
an
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
84
MA
RIK
3.1.
PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SEP
TE
OR
I,E
MPI
RIS
,AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
LV
AR
IAB
ELFA
SILI
TAS
PRO
GR
AM
STU
DI
(X4)
45.A
paka
hm
enur
utpa
ndan
gan
bapo
k/ih
uru
ang
sem
inar
/dis
kusi
ditin
jau
dari
dim
ensi
benk
utK
on
dis
itJ
ku
ran
Sim
gat^
kiira
ngm
emad
aiK
uran
gm
emad
aiT
idak
dipe
rsoa
lkan
Mem
ad
ai
San
gat
mem
adai
Ken
vam
an
an
Kein
dah
an
46.A
paka
hm
enur
utpa
ndan
gan
bapa
k/ib
unl
atbe
laja
r(p
apan
tulis
,O
HP,
Int'o
cus)
ditin
jau
dari
dim
ensi
ber
iku
tin
i?
Ko
nd
isi
Uk
ura
nJu
mla
hT
ekno
logi
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
47.
Apa
kah
men
urut
pand
anga
nba
pak/
ibu
med
iabe
laja
r(p
eral
atan
prak
tikum
)di
tinja
uda
ridi
men
sib
eri
ku
tin
i?
48
.
49
.
Ko
nd
isi
Uk
ura
nJu
mla
hT
ekno
logi
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
1ida
kdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
Apa
kah
men
urut
pand
anga
nba
pak/
ibub
ahan
ajar
kulia
hdi
tinja
uda
ridi
men
sibe
riku
tini
?K
on
dis
iU
ku
ran
Jum
lah
Rasi
oS
anga
tku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
Apa
kah
men
urut
pand
anga
nba
pak/
ibu
kom
pute
r/in
tem
etdi
tinja
uda
ridi
men
sibe
riku
tini
?K
on
dis
iU
ku
ran
Jmn
lah
Rasi
o
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
.
------
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
85
MA
RIK
3.1.
PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SE
PT
EO
RI,
EM
PLR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OP
ER
AS
ION
AL
VA
RIA
BEL
FASI
LITA
SPR
OG
RAM
STU
DI(
X4)
50.
Apa
kah
men
unit
pand
anga
nba
pak/
ibu
inf'r
astm
ktur
(jala
nka
mpu
s,lis
trik.
aird
ante
lqxi
n)di
tinja
ud
ari
dim
en
sib
eri
ku
tin
i'.'
Ko
nd
isi
Uk
ura
nJu
mla
hR
asi
o
Sang
atku
rang
mem
adai
Kur
ang
mem
adai
Tid
akdi
pers
oalk
anM
em
ad
ai
San
gat
mem
adai
86
MA
RK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OPE
RA
SIO
NA
LV
AR
IAB
ELK
EMA
HA
SISW
AA
N(X
5)T
EO
RI
JR
5.K
em
ah
asi
swaan
EM
PIR
IS
JR
.In
form
asi
berk
en
aan
de
ngan
pene
rim
aan
mah
asis
wa
bam
AN
AL
ISIS
JR
.5a
.Ja
wab
anre
s]x>
nden
tent
ang
info
rm
asi
mem
asuk
iju
rusa
n
5b.J
awab
anre
spon
den
tent
ang
info
rmas
im
ahas
isw
aya
ngd
aftn
rd
and
ieri
ma
5c.J
awab
anre
spon
den
tent
ang
info
rmas
ipe
laya
nan
kuri
kule
r
OP
ER
AS
ION
AL
ilL
ay
am
em
">er
oleh
nif
on
iias
ite
ntan
gju
rusa
ndi
PN
oS
um
ber
X
1S
pund
uk2
Bro
sur
3K
ora
n
4T
V/R
ad
io
5In
tern
et
52.S
aya
mer
asak
anra
sioan
tara
calo
nm
alia
sisw
aya
ngda
ftar
deng
anva
ngdi
tcrim
aN
oPe
rsai
ngan
X
1S
anga
tlo
ngga
r2
Lon
ggar
3T
idak
dipe
rsoa
lkan
4K
eta
t
5S
ang
atke
tat
53.S
aya
mer
asak
anpe
laya
nan
pem
bela
jara
ndi
juru
san.
.N
oP
elay
anan
X
1Sa
ngat
kunu
ig2
Kur
ang
3T
idak
dipe
rsoa
lkan
4M
cm
uask
an
5S
anga
tm
emua
skan
54.
Saya
mer
asak
anpe
laya
nan
adm
inis
tras
idi
juru
san
No
Pel
ayan
anX
1S
ang
atk
ura
ng
2 3
Kur
ang
Tid
akdi
pers
oalk
an4
Mem
uask
an
5S
ang
atm
emu
ask
an
55.
Sa\a
niC
TijX
'role
hJcc
sem
pala
ri,va
nglu
asda
lam
mem
anfa
atka
nfa
silita
sju
rusa
n.N
oP
ela
yan
an
X"
1S
anga
tk
un
ing
2K
uran
g3
Tid
akdi
pers
oalk
an4
Mem
uask
an
5S
anga
tm
emua
skan
87
MA
RIK
3.1.
PE
NJA
BA
RA
NK
ON
SEP
TE
OR
I,E
MPI
RIS
,AN
AL
ISIS
DA
NO
PE
RA
SIO
NA
LV
AR
IAB
ELK
EMA
HA
SISW
AA
N(X
5)
56Sa
yam
cnila
iba
hwa
tingk
atpe
nyel
esai
anst
udi
No
Wak
tupe
nyel
esai
anX
1Sa
ngat
lam
a(8
-10
th)
2L
ama
(7
-8
th)
3T
idak
dipe
rsoa
lkan
4C
epat
(5-6
th)
5Sa
iigat
Cep
atJ4
-5)
57.
Saya
men
ilai
juni
san
mem
berik
anfa
silita
sda
nke
sem
pata
nun
tuk
mel
aksa
naka
nke
giat
anek
stra
ku
rik
ule
r
No
Ko
nd
isi
X
1Jo
rang
seka
li2
Jara
ng3
Kad
ang-
kada
ng4
Ser
ing
5S
anga
tS
erin
g
58.S
aya
mem
anda
ngpr
esta
sim
ahas
iswa
dilu
arka
mpu
ssa
ngat
men
ggem
bira
kan
sepe
rti.
Ko
nd
isi
Tin
gkat
Uni
vers
itas
|T
ingk
atN
asio
nal
Jara
ngse
kali
Jara
ngK
adan
g-ka
dang
Serin
gS
anga
tse
ring
59.S
aya
mem
pero
leh
info
rmas
ibah
wa
IPK
|»ni
lulu
san
anta
ra..
Ko
nd
isi
Jara
ngse
kali
Jara
ng
Kad
ang-
kada
ngSe
ring
San
gat
seri
ng
Mem
uask
an
(200
-2.7
4)Sa
ngal
Mem
uask
an(2
.75-
3.49
)
Inte
masi
on
al
Cu
mI.
au
de
(3.5
0-4.
00)
60.
Saya
mem
pero
lehin
form
asi
dari
para
lulu
san
lima
tuhu
nte
rakh
irlie
rken
aan
deng
anw
aktu
tung
guse
tela
hlu
lus:
Ko
nd
isi
Jara
ngse
kali
Jara
ng
Kad
ang-
kada
ngS
erin
gSa
ngat
seri
ng
0.5
-1.5
TH
1.5
-2
.5T
H>
2.5
TH
88
MA
RK
3.1.
PEN
JAB
AR
AN
KO
NSE
PT
EO
RI,
EM
PIR
IS,A
NA
LIS
ISD
AN
OPE
RA
SIO
NA
LV
AR
IAB
EL
KE
MA
HA
SIS
WA
AN
(X5)
61.
Saya
mem
pero
lehin
form
asi
dari
para
lulu
san
lima
tahun
tera
khir
berk
enaa
nde
ngan
mob
ilisa
sidt
tempa
peke
rjaan
anat
ara
lain
....
Ko
nd
isi
Jara
ngse
kali
Jara
ngK
adan
g-ka
dang
Ser
ing
Sang
at_s
erin
g_
Ren
dah
Sed
ang
62.A
paka
han
dam
enge
tahu
idiju
nisa
nin
itel
ahdi
kem
bang
kan
siste
mpe
mas
aran
lulu
san.
.
Pil
ihan
X
Ya
Tid
ak
63.
Med
iaya
ngdi
guna
kan
dala
mpe
mas
aran
lulu
san
adal
ah..
No
Su
mb
er
X
1S
pand
uk2
Bro
sur
3K
ora
n
4T
V/R
ad
io
5In
tern
et
64.
Ber
dasa
rkan
info
rmas
iyan
gdi
pero
leh
para
lulu
san
beke
rjadi
.N
oT
empa
tX
1P
em
eri
nta
han
2B
UM
N
3B
UM
D
4S
wast
aIx
ikal
5In
tem
asio
nal/
luar
nege
ri
Tm
gg'
.
89
90
F. Gambaran Pelaksanaan Penelitian
Setelah instrumen dipersiapkandan diyakini dapa memenuhi persyaratan
sebagai suatu alat pengumpul data yang valid dan reliabel maka dapat digunakan
sesuai dengan langkah-langkah yang ditetapkan.
1. Persiapan Pelaksanaan Penelitian
Setelah memperoleh persetujuan dari pembimbing, maka persiapan untuk
melakukan penelitian ditempuhmeliputi:
a. Mengurus pengantar perijinan penelitian kepada Direktur Pascasarjana
Universitas Pendidikan Indonesia
b. Mengajukan permohonan perijinan kepada Kopertis Wilayah IV Jawa Barat
c. Mengajukan permohonan perijinan kepada beberapa universitas dan sekolah
tinggi swasta di Jawa Barat
d. Tahap Orientasi di lingkungan Kopertis dan PTS berkenaan dengan berbagai
dokumentasi yangeratkaitannya dengan penelitian
e. Tahap Eksplorasi, yakni menyebarkan instrumen, studi dokumentasi, observasi
dan wawancara dengan pihak yang kompeten
2. Prosedur Pelaksanaan Penelitian
Dalam pelaksanaan penelitian dilakukan berbagai tahapan meliputi;
Melakukan studi dokumentasi sejak bulan Septembar 2001 sampai Nopember 2002.
91
3. Teknik Pengolahan Data
Data yang diperoleh melalui studi dokumentasi, observasi, dan angket masih
bersifat mentah. Oleh sebab itu, masih perlu dilakukan pengolahan teriebih dahulu
sebelum dihitung, dan dianalisis sesuai dengan prosedur penelitian pendekatan
kuantitatif.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan meliputi:
a. Tabulasi dan Pembobotan Data
Data hasil eksplorasi selanjutnya disajikan dalam tabulasi untuk menghitung setiap
item dan selanjutnya data mentah ditransformasikan ke data interval. Setiap
variabel diberi kode khusus antara lain :
Variabel Pengembangan Program Studi ( Xi = PPS )Variabel TenagaDosen (X2 = TD)Variabel Implementasi Kurikulum (X3 = IK)Variabel Fasilitas (X4= F)Variabel Kemahasiswaan (X5 = K)Variabel Hasil Peringkat Penilaian BAN( YBAN)
b. Pengujian Asumsi Statistik (distribusi normal)
Setiap data hasil transformasi selanjutaya diuji normalitas dengan pengolahan
statistik.
c. Pengolahan data dengan uji statistik
Pengolahan data dalam penelitian ini, dilakukan berdasarkan pola yang sesuai
dengan persyaratan ilmu statistika melalui bantuan perangkat SPSS 10.0.
92
Pemberian nilai atau skor pada tiap butir jawaban diberikan pembobotan
berdasarkan tingkat kebutuhan pada masing-masing aspek pada variabel
independen dan dependen. Pembobotan ini dimaksudkan untuk memudahkan
kuantifikasi statistik (Lampiran).
4. Rencana Pengujian Hipotesis (Uji Statistik)
Untuk melakukan uji hipotesis dipergunakan metode statistik enferensial:
a. Regresi : untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dengan
dependen
b. Corelasi : untuk mengetahui derajat keterakitan dan daya determinasi setiap
variabel, baiksecara individu maupun kelompok
c. Analisis kesamaan dan rata-rata bagi setiap variabel
Ketiga langkah tersebut dianalisis bantuan program SPSS versi 10.0, Exxel dan
matematik kemudian dianalisis sesuai dengan permintaan penelitian, hasilnya
disuguhkan dalam bentuk; (a) Run & Cotrol chart, (b) scater diagram, (c) matriks
angka, dan (d) persamaan matematika.
Uji Hipotesis:
Bagaimana hubungan korelasi antara pengawasan sebagai variabel bebas dilakukan
pengukuran dengan kualitas pelayanan menggunakan:
Variabel ordinal kia ubah menjadi variabel Dummy kita gunakan MCA (Multiple
Classification Analisis) dengan rumus :
k=-{(Pi)(Pi) +(P2)(P2)+ + (Pk-l) (Pk-i)
93
k - koefisien MCA untuk kategori yang dikeluarkan dari persamaan regresinya
Pl,2 k-l =koefisien beta untuk variabel dummy i 23 k-1)
pi,2 k-i =proporsi semua kasus yang ada dalam setiap kategori
Variabel dependen dikur dengan skala interval dan variabel-variabel independen
diukur dengan skala interval maka digunakan multi regresi F
Beberapa permasalahan regresi dapatmencakup lebih darisatuvariabel bebas.
Model-model regresi yang menggunakan lebih dari satu variabel bebas disebut model
regresi berganda. Pada umumnya, variabel tidak bebas atau respons dapat
dihubungkan pada k variabel bebas dan variabel tak bebas yang dari hubungan ini
akan dibuat prediksi. Hubungan fungsional variabel Ydengan variabel X,,X2, ...,Xk
bisa dinyatakan dalam sebuah persamaan:
Y = b0 + b,X, + b2X2 + ... + bkXk + e
dimana : b0 disebut koefisien intercept
bi disebut koefisien regresi partial antara Ydengan Xi
Persamaan diatas disebut persamaan regresi linier multipel. Dikatakan linier karena pangkat
dari semua parametemya adalah satu dan dikatakan multipel karena variabel bebasnya lebih
dari satu.
Menghitung bo, bh.., bk
Untuk menghitung nilai koefisien b, ,b2,.., \\ dapat menggunakan Metoda Kuadrat Terkecil (
Least Square Method ) dan perhitungannya dapat dilakukan dengan dua cara yaitu melalui
matriks dan prosedur Doolittle-Gauss.
94
• Pengujian keberartian model secara keseluruhan
Langkah selanjutaya yang kita lakukan adalah menguji keberartian model secara
keseluruhan. Hipotesis pengujiannya adalah :
H0:b! = b2=... =bk=0
Hi : sekurang-kurangmya ada sebuah bi tidak sama dengan nol
Statistik yang digunakan adalah :
• JK regresi
• JK total
• JK sisa
• RJK
• Fhitung
= Jumlah Kuadrat total - Jumlah Kuarat regresi
= JK/dk
= RJKregresi / RJK sisa ....(*)
maka diperoleh tabel ANAVA sebagiberikut:
Sumber
Varians
Dk JK i. Fhtamg
Regresi K JK regresi RJKregresi (*)
sisa n-k-1 JK sisa RJK sisa
Total n-1 JK total RJK total
Apabila ¥UtUBg > F^, dengan derajat kekeliruan 5% (oc=0.05), maka Ho dapat kita tolak.Artinya ada nilai b; yang tidak sama dengan nol. Dengan aturan keputusan tolak Ho bila
|t| >t tabei, sehingga dapat dikatakan secara statistik bahwa koefisien regresi bermakna.
5. Teknik Penyajian Hasil Pengolahan Data
Setelah data terkumpul dan telah ditabulasi serta diberi bobot tertentu maka
proses pengolahan dan disajikan sebagai berikut:
95
a. Data dimasukkan pada program SPSS melalui menu-menu untuk menentukan
seperti; mean, median, quartil, persentil, standar deviasi dan ukuran kemencengan
(skeness, keruncingan (kurtosis), dan diagram seperti histogram, pie char atau ba
charts.
b. Uji normalitas, untuk mendeskripsikan daa dan menguji apakah data ada yang
outlier digunakan menuexplore, pengjian kenormalan dilakukan melalui tampilan
diagram boxplot dan normal probability sera diuji dengan Shapiro dan Liliforst.
Cara menguji apakah ada data yang outlier atau tidak digunakan Output Tes
Normality (Uji Kolmorgorov-Smirov dan Shapiro-Wilk) sebagai berikut:
"Jika nilai signifikansi atau nilai probabilitas < 0.05 distribusi tidak normal,jika nilai signifikansi atau nilai probabilitas > 0.05 distribusi normal. Untukgambar normal QQ Plot yang berdistribusi normal, maka daa akan tersebar disekeliling garis. PadaDetrended Normal QQ Plot yaitu mendeteksi pola-poladari titik yang ukan dari kurva normal, pada output Boxplot pada kotakberwarna merah, garis tebal horizontal di kotak tersebut memuat 50% data ataumedian data. Kalau ada tanda "0" berarti nilai lebih dari 1.5 hspread (tinggiBoxplot) disebut outlier. Kalau diberi tanda "*" berarti nilai lebih dari 3hspread (tinggi Boxplot) disebut extreem value sfaufar outside value. Jikagaris hitamatau tanda medianterletak persis ditengah Boxplot maka distribusidata adalah normal, jika berada di sebelah atas,distribusi menceng ke kiri, danjika ke sebalah bawah, distribusi menceng ke kanan. (santoso,2000-69; HadiP.2001:240).
c. Uji Asumsi Regresi Berganda
1) Uji asumsi berganda multikolinieritas, yaiu untuk mengji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel dependen dan independen.
Besaran VIV (Variance Inflation Factor) dan Toleransi yang bebas
96
mutikolinieritas di sekitar angka 1. Koefisien korelasi antara variabel
independen haruslah lemah ( dibawah 0.5)jika korelasi kuat terjadi problem
mutikolinieritas.
2) Uji asumsi regresi berganda heteroskedastitas yaitu menguji apakah dalam
model regresi, terjadi keridaksamaan varians dan residual dari suatu
pengamatan ke pengamat yang lain. Jika varians dari residual dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastitas.
Jika varians berbeda, disebut heteroskedastitas. Jika ada pola tertentu yang
teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) pada scatterplot, maka
telah terjadi heteroskedastistas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik
menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Maka tidak terjadi
heteroskedastistas.
3) Uji asumsi regresi berganda normalitas, yaitu apakah dalam sebuah model
regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya, mempunyai
distribusi normal adalahtidak. Model regresi yangbaikadalahdistribusi data
normal atau mendekati normal. Deteksi normalitas adalah dengan melihat
penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik, jika data menyebar
di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka mnodel
regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika datar menyebar jauh dari garis
diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi
tidakmemenuhi asumsinormalitas (Santoso,2000:214; HadiP.200L241)
4) Uji asumsi regresi berganda autokorelasi, yaitu apakah dalam sebuah model
regresi berganda ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode b (sebelumnya). Jika ada korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Model yang baik adalah regresi yang
97
bebas dari autokorelaso. Deteksi adanyaautokorelasi adalah besaran Durbin-
Watsonjika:
a) angka D-Wdibawah -2 berarti adaautokorelasi positipb) angka -2 D-W< + 2 berarti tidak ada autokorelasic) angka D-Wdi atas +2 berartiada autokorelasi negatif
d. Nilai koefisien
Mengingat data mentah berupa data ordinal yang ditransformasikan merupakan
data non parametrik, maka uji korelasi menggunakan uji korelasi Rank Spearman's
atauKendall's. Nilai korelasi r berkisar antara-1 sampai + 1
r > 0 terjadi hubungan linier positip atau korelasi positip yaitu makin besar nilaivariabel X (independen) makin besar pula nilai variabel Y (dependen) begitupula sebaliknya
r < 0 terjadi hubungan linier negatip atau korelasi negatip, yaiut makin kecil nilaivariabel X (independen) makin besar nilai variabel Y (dependen) begitusebaliknya.
r = 0 tidak ada hubungan sama sekali antara variabelr = 1atau r = -1 terjadi hubungan linier sempurnar = 0.00 - 0. 20 korelasi kecil, hubungan hampirdiabaikanr = >0.20- 0.40 korelasi rendah hubungan jelas tapi kecilr = > 0.40-0.70 korelasi sedang hubungan memadair = >0.70- 1.00korelasi tinggi hubungan sangaterat
6. Hasil Uji Statistik
a. Uji Normalitas
Asumsi yang digunakan dalam statistik parametrik ialah asumsi kenormalan.
Apabila sampel dari populasi diambil daii yang tidak normal maka test statistik
menjadi cacat bahkan dianggap gagal. Untuk menguji apakah data yang outlier atau
tidak maka output test of normality dengan (uji Kolmogorov-Smirov dan Shapiro-
Wilk adalah nilai signifikansi dengannilaiprobabilitas > 0.05 normal.
98
1). Pengembangan Program Studi
Nilai signifikan pengembangan jurusan menurut Tabel 3.5 Uji Kolmogorov-
Smirov semua di atas 0.05 hal itu menggambarkan distribusi normal
(selengkapnya di lampiran).
Tabel 3.2 Xu Kelompok Usia Program Studi
Case Processing Summary
XII Usia Program Sti
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N PercentY Tmgkat Penilaian BA 8 19 100.0% 0 .0% 19 100.0%
13 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%
18 12 100.0% 0 .0% 12 100.0%
23 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%
28 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%
Tabel 3.3X,., Hasil Test Normalitas
Test of Normality"XA Kelompok usia program
studi
Kolmogorov-Smirnov* Shapiro-Wilk
Statisic Df Sig Statistic Df SigY Tingkat Penilaian BAN 18 .530 12 .220 .322 12 .050
2) Tenaga Dosen
Tabel 3.4X2.1 Jumlah dosen.dll
Case Processing Summary
X2.1 Jumlah dosen,dll
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N PercentY Penilaian BAN 2 19 100.0% 0 .0% 19 100.0%
3 11 100.0% 0 .0% 11 100.0%
4 21 100.0% 0 .0% 21 100.0%
5 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%
Tabel 3.5X2.i Jumlah dosen.dllTest of Normality6
X1 Jumlah dosen Kolmogorov-Smirnov" Shapiro-WilkStatisic Df Sig Statistic Df Sig
Y Penilaian BAN 2
3
4
5
.133
.190
.258
.151
19
11
21
9
.201
.161
.211
.051
.244
.239
.395
.231
19
11
21
9
.271
.232
.222
.167
3) Implemenasi Kurikulum
Tabel 3.6 X3, Kurnas
Case Processing Summary
99
XI Kumas
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N PercentY Penilaian BAN 4
5
43
17
100.0%
100.0%
0
0
.0%
.0%
43
17
100.0%
100.0%
Tabel 3.7 X3., Test Normalitasrest of Normality"
X1 Kurnas Kolmogorov-Smimov2 Shapiro-WilkStatisic Df Sig Statistic Df Sig
Y Penilaian BAN 4
5
.440
.349
43
17
.201
.161
.568
.644
43
17
.371
452
a. LiHiefors Significance Correction
4) Fasilitas Program Studi
Tabel 3.8 Xu Fasilitas Ruang KuliahCase Processing Summary
XI Fasilitas Ruang Kuliah
Cases
Valid MisstnB Total
N j Percent N Percent Nt Penilaian BAN 1
2
3
4
5
8
8
8
24
12
[00.0%
1000%
100.0%
1000%
100.0%
0
0
0
1)
0
.0%
.0%
0%
0%
0%
8
8
8
24
12
100.0%
100.0%
100 0%
100 0%
100.0%
Tabel 3.9 X4., Hasil Tes NormalitasTests of Normality •*
XI Fasilitas Ruang Kuliah
KolmoRorov-Smimcrv- " Shapiro-Willc
Statistic ctf s« Statistic df Sift•i Penilaian BAN 3
4
5
.391
.318
.374
8
24
12
.001
.000
000
.643
.716
.646
8
24
12
.010*'
.Ollr"
.010"
This Uan upperboundof the true significance
a Ltlliefois SignificanceCorrection
b V Penilaian BAN isconstant whenXi Fasilitas Ruang Kuliah =1. Unas been omitted.c Y Penilaian BAN isconstant whenXI Fasilitas Ruang Kuliah = 2 It hasbeenomitted
100
5) Kemahasiswaan
Tabel 3.10. X51 Informasi Memasuki Program StudiCase Processing Summary
XI Intbrmasi
memasuki jurusan
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N PercentV Penilaian BAN 1
2
3
4
5
8
7
12
26
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
0
0
0
0
.0%
.0%
0%
.0".
.0%
8
12
26
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
Tabel 3.11. X5., Hasil Tes NormalitasTests of Normality
XI mfrrmaxi
memasub* iumsart
Kormosorov-Smimov Shaoiro-Wilk
Statistic df Sk Statistic df s«"i Penilaian BAN 3
1
5
.374
319
.504
12
26
7
000
000
.000
.646
728
.457
12
26
7
.010-
.010-"
.010-
This is an upper bound of the true sijjiificance.
a- Ullicfors Significance Correction
b V Penilaian BAN isconstant when XI Inforrnasi memasuki jurusan =1.Ithas been omitted,c y Pcralaian BANtsconstantwhen XI Infcnnas manasukijurusan= Z.It liasbeenomitted
b. Uji Asumsi Regresi Berganda
Uji ini untuk mengetahui apakah padamodel regresi ditemukan adanya korelasi
antarvariabel independen. Karena variabel independen yangada, mempunyai faktor-
faktor majemuk (Xi= Pengembangan program studi; X2 = Tenaga dosen, X3 =
Implementasi kurikulum; X4 = Fasilitas dan X5 = Kemahasiswaan). Setiap variabel
independen mempunyai banyak faktor, sehingg perlu dilakukan uji asumsi
multikolinieritas, hasil besaran VIF danToleransi yang bebasadalah mempunyai nilai
di sekitar angka 1.
1) Pengembangan Program Studi
Tabel 3.12. Deskripsi Pengembangan Program StudiInscriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
Y Tingkat Penilaian BAM 430.00 105 91 60
XA Usia Junisan 16 33 - ?:> 60
XB Risalah BerdmiiyaJurusan
2.38 152 60
XC Kepemimpiiuui Jurusan 367 :w< till
XD Keterlibatan PeiTonil
Jurusan2.-42 ::: 60
XE Juniialt Peiteuiiiart Tk
Jurusan2.77 1 35 6(1
X1-' Tujuan PertemuanJurusan
2.68 1 49 60
Xij Rencana PengembanganJunisan
3.03 1 31 60
XH Upaya Kinerja Jurusan 328 11: 60
Tabel 3.13
Model Suiunmnf'
101
Model K R SquareAdjusted R
Square
Change Statistics
Durbin-Watson
Std. Error of
the Estimate
R SquareChange F Change dfl df2 Sig. F Change
1 955*| .913 .S99 32.97 | .913 66 749 8"
.000 1.400
a-Predictors: (Constant), XH Upaya Kinerja Junisan, XC Keperrdmpinan Jurusan, XD Keterlibatan Personil Junisan, XB Risalah Berdirinya JuneJumlah Penemuan Tk Jurusan, XF Tujuan Pertemuan Jurusan, XG Rencana Pengembangan Jurusan, XA Usia Junisan
b.Dependent Variable: Y Tingkat Penilaian BAN
Tabel 3.14
ANOVA b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sin
1 Regression 580553.545 K 72W ICS 66.749 owe
Residual 55446.655 51 K«7 189
Total 636000.000 59
a. Predictors: (Constant), XH Upaya Kinerja Jurusan, XC Kepemiirtptnan Jurusan, XDKeterlibatan Personil Jurusan, XB Risalah Berdirinya Jurusan XE Jumlah Pertemuan Tk
Jurusan XF Tujuan Penemuan Jurusan, XG Rencana Pengembangan Jurusan XA UsiaJurusan
b- Dependent Variable: V Tingkat PenilaianBAN
Tabel 3.15
Coefficients *
Model
1 UftmnAorAtrrA
Coefficient!
Coefficient
s*
95S Confidence Interval for B Colbnearity Statistics
B StiEnor Beta Lower Bound Upper Bound Tolerance VIF
1 (Conrtan*)
XA UnaJonvan
XI) Rjmtmb Berdzmryahirutan
XC Kepemimpinan Jumna
XD KeterKbetan Pertonil
Jnnwan
XE Jumlah Perlenman Tk
XF Tujuan Pertemtun
XG Rencana PengembanganJUTUNUM
XH Upaya Kinerja Juruaan
179.776
2.965
8 530
6.977
9.532
-3.067
2.364
34.932
15.801
2.UH
2.203
6.069
6.796
6.270
11.056
14.663
.208
.OK*
.23"
.083
.123
-.044
030
.377
11.377
1.472
JMf.
3JT?
1.150
I 403
-.489
.214
2.382
.000
.14*'
4U(
000
.256
16"
.832
.021
148 054
-1.078
••>•"»
4J08
-5.206
-4.112
-15.654
-19.832
5.494
211.498
7.009
)9.M">
J2.952
19.160
23.175
9.519
24560
64.369
.086
JT7
.457
-326
.221
.211
.088
.068
11.692
5.63«
2JS8
3.068
4.534
4.736
11.309
14.671
a. Dependent Vznabfe. V TingLatPemlaoui HAN
102
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Tingkat Penilaian BAN
e0.
E
O
.75
.SO
|2 0.00
2) Tenaga Dosen
0.00 .25 .50
Observed Cum Prob
Grafik3.1. Normal PP PlotRegresi Standar
Tabel 3.16
Descriptive Statistic!
Mean Std. Devution NY Penilaian BAN 430.00 103.83 60
XI Jumlah doscrudll 3.33 1.08 (50
X2 Rasio dosen:Mhs 3.03 1.10 60
X3 Pendidikan dosen 2.18 .75 60
X4 Pend-pang-jab dosen 2.50 .so 60
XS Relevansi Kcahlian 4.28 .45 60
X6 Persiapan Mengajar 4.30 .46 60
X7 PeniapanMengajar 4.30 .46 60
X8 PeniapanMengajar 4.30 .46 60
X9 Peniapan Mengajar 4.30 .46 60
X10 DokumenUtujurusan 3.90 .77 60XI1 Tugas scraeserawal 1.35 .48 60X12 Pengalamansebehtmnya 3.75 .65 60
X13 Pendidikan mm formal 1.58 .50 60
X14 Pengembangankeahlian 2.27 .45 60
XI5 Pengembangan keahlian 2.27 .45 60
X16 Pengembangankeahlian 2.27 .45 60
X17 Pengembangankcahlian 2.27 .45 60
XI8 Pengembangan keahlian 2.27 .45 60
X19 Pengembangankeahlian 2.27 .45 60
X20 PersiapanMengajar 4.30 .46 60
Tabel 3.17
Model SummaVy
Jild. Error
he Estimatf
oR
Change Statistics
103
Mode
adjustedSquareR Square
SquareChange f Change dfl df2 g. F Chan£iirbin-Wats(
1 .926a .858 .825 43.41 858 26.315 48 .000 2.538
a Predictors: (Constant),X20 PersiapanMengajar, X12 Pengalaman sebelumnya, X13 Pendidikan non Ijurusan, X3 Pendidikan dosen, XI1 Tugas semeser awal. X19 Pengembangan keahlian. X1 Jumlah dc
t> Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.18
ANOVA h
Model Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
1 Regression 545537.350 11 49594.3U5 26.315 .000'
Residu.i} 90462.650 4S lSS-1.639
Total 636000.000 59
Predictors: (Constant). X20 Persiapan Mengajar. X12 Pengalaman sebelumnya. X13Pendidikan non formal, X4 Pend-pang-jab dosen, X10 Dokumentasi jurusan, X3Pendidikan dosen. X11 Tugas semeser awal. X19 Pengembangan keahlian. XI Jumlahdoseu,dll. X2 Rasio doseii:Mhs, X5 Relevansi keahlian
Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.19
Coefficienfc
Standardiz
ed
CoefficientUnstandardized
Model
Coefficients s
t Sig.
'o Confidence Interval fot Coilineariby Statistics
B Std. Error Beta .ower Bount Jpper Bounc Tolerance VIF
1 (Constant) -96.886 102.312 -.947 .348 -302.599 108.826
XI .lumlali dosen.dll 65.437 13.557 .683 4.827 .000 38.178 92.696 .148 6.762
X2 Rasio dosen:Mhs 16.193 14.310 .172 1.132 .263 -12.579 44.964 .128 7.816
X3 Pendidikan dosen -3.775 12.544 -.027 -.301 765 -28 998 21.447 .363 2.754
X4 Pend-pang-.jab do -27.230 28.658 -.132 -.950 .347 -84.851 30.392 .153 6.537
X5 Relevansi Keahlia 38.560 57.829 .169 .667 .508 -77.714 154.833 .046 21.619
X10 Dokumentasi jur -13.459 11.843 -.100 -1.136 .261 -37.271 10.353 .380 2.634
XI] Tugas semeser a -1.014 22.103 -.005 -.046 .964 -45.455 43.428 .283 3 538
XI2 Pengalamansebelumnya
13.968 9.626 .088 1.451 .153 -5.386 33.321 .806 1.241
Xi.i Pendidikan non 1 3.729 17.111 .018 .218 .828 -30.676 38.133 .441 2.266
X19 Pengembangan k -28.161 27.492 -.121 -1.024 .311 -83.438 27.115 .213 4.706
X20 Persiapan Mengt 53.536 50499 .238 1.060 .294 -47.998 155.071 .059 17.049
1Dependent Variable: Y Penilaian BAN
2a.
E
o
I
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Penilaian BAN
uj ooo
_________ ^^g
0.00 .25
Observed Cum Prob
Grafik 3.2. NormalPP Plot Regresi Standar
3) Impelementasi Kurikulum
Tabel 3.20
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
Y Penilaian BAN 430.00 103.83 60
XI Kurnas 4.28 .45 60
X2 Distribusi KelompokMK 4.30 .46 60
X3 Kurikulum lokal 4.30 .46 60
X4 Tujuan kurikulum lokal 4.30 .46 60
X5 Peninjauan Kulok 4.30 .46 60
X6 Pembabaruan kurlok 3.90 .77 60
X7 Pelaksanaan PBM 1J5 .48 60
X8 Pendokurnentasian 3.75 .65 60
X9 Pedoman akademik 1.58 .50 60
X10 Waktu PBM 2.27 .45 60
Tabel 3.21
104
MwMSwmary »
Model R RSqnncAdjoftodR
Saoare
Std. Em* of
ti»E*nnste
Chww Statiria
R Square
dfl df!.808* .652 .«* 63.21 .652 !3.*K> 7 52 .000 2.471
• Pl«dfctOT: (ComtmtX X10 Wilmi PBM, X8 Pndokunentu-n. XS Pedo-an _Ude«ik, X« PontahuMait toiok,X7 Ptlak-l--. PBU. XKnlok,Xl Kuimi
!>• Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.22
ANOVA b
105
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 414900.173 7 59271.453 13.940 .000"
Residual 221099.827 52 4251.920
Total 636000.000 59
a. Predictors: (Constant), X10 Waktu PBM, X8 Pendokumcntasian, X9 Pedoman akademik,X6 Pembaharuan kurlok, X7 Pelaksanaan PBM, X5 Peninjauan Kulok, XI Kumas
b. Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.23
Coefficients*
Standardiz
ed
Unstafldardized Coefficient
Model
Coefficients s
t Sig.
95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound UppeTBound1 (Constant) -392.508 120.522 -3.257 .002 -634.353 -150.662
XI Kumas 246.223 78.074 1.078 3.154 .003 89.556 402.890
X5 Peninjauan Kulok -47.275 71.683 -.210 -.660 .512 -191.119 96.568
X6 PcmbatMnian kuriok -4.105 17.131 -.031 -.240 .812 -38.481 30.272
X7 Pelaksanaan PBM 25.220 30.676 .117 .822 .415 -36.335 86.775
X8 Pendokumeofasian 21 581 14 084 .136 1.532 .132 -6.680 49.842
X9 Pedoman akademik 20.109 24.879 .096 .808 .423 -29.814 70.033
X10 Waktu PBM -70.443 39.644 -.303 -1.777 .081 -149.994 9.108
• Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Charts
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residua
Dependent Variable: Penilaian BAN
rf ^r
a
.50 •
ySVtP
x_rP
£
o
"S
«a.X
til
25 •
0.00
/flfaxf
0.CK3 .25 .50 .75 1.00
Observed Cum Prob
Grafik 3.3. Normal PP Plot RegresiStandar
4) Fasilitas Program Studi
Tabel 3.24
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
V Penilaian BAN 430 00 I0.VS3 60
XI Fasilitas Ruang Kuliah 3.40 1.32 60
X2 Fasilitas Praktikum 3.43 98 60
X3 Ruang Kerja Dosen 3 15 1 23 60
X4 Ruang Jurusan 300 1.30 60
X5 Ruang Perpustakaan J.y« 1.23 60
X6 Bahan Ajar 31: ] 0.5 60
X7 Komputer/lntemet 320 1 04 60
XS Alat Praktikum 2.83 1 33 60
X9 Media Belajar 278 I 2! 60
X10 InfrastrukturJurusan 305 1 42 60
Tabel 3.25
Model Suntmar^
106
Model R R Square
Adjusted RSquare
Std. Error of
the Estimate
Change Statistics
Durbin-Watson
R SquareChance F Chance dfl dQ Sig. F Chance
1 .92 la .848 .818 44.35 .848 27.437 10 | 49 .000 2.232
a-Predictors: (Constant). X10 InlrastrukturJurusan, XI Fasilitas Ruang Kuliah. X2 Fasilitas Praktikum. X5 Ruang Perpustakaan, X6 BahanKonipiiter Internet. X3 Ruang Kerja Dosen, X4 Ruang Jurusan. X9 Media Belajar. X8 Alat Praktikum
b Dependent Variable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.26
Model Sum of Squares df Mean Square F SlfL1 Regression 53962" 652 10 53962 "65 2 7 43" 000'
Residual 963/23-18 19 1966 783
Total 636000.000 59
Predictors. <Constant.),XI0 hiiraslrulcturJurusan,Xl Fasilitas Ruang Kuliah. X2 FasilitasI'ratoitajLm. X5 RuangPerpusiokaiin, X6 BahanAjar,XT Komputer'Tntemet, X3 Ruangfverja Dosen. X4 Ruang Jurusan, X9 Media Belajar, XS Alat Praktikum
LJepeii.lctlt Vaiwhte V Penilaian BAN"
Tabel 3.27
Coefficients *
Standardrz
ed
CoefficientUnstandardized
Model
Coefficients s
t Sia.
95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta
1 (Constant) 175.347 25.621 6 844 .000 123.859 226.834
XI Fasilitas Ruang Kuliah -13.414 10.605 -.170 -1 265 212 -34.727 7.898
.\2 Fasilitas Praktikum 22.510 7.371 .213 2.S60 .006 6.692 38.328
X3 Ruang Kerja Dosen -.165 8.769 -.002 -.019 .985 -17.786 17.456
X4 Ruang Junisan 43.091 12.167 .540 3.542 .001 18.640 67.542
X5 Ruang Perpustakaan -6.776 8.651 -.080 -.783 .437 -24.160 10.608
X6 Balian Ajar 14278 11.741 .141 1.216 .230 -9.317 37.873
X7 Komputer/lntemet -19.802 9.919 -.198 -1.996 .051 -39.734 .130
X8 .Mat Praktikum .750 11.947 .010 .063 .950 -23.259 24.758
X9 Media Belajar 37.580 12.545 .437 2.996 .004 12.371 62.789
Xlt) InlrastrukturJurusan 8.715 7.443 .119 1.171 .247 -6.242 23.672
Dependent Variable: Y Penilaian BAN
5) Kemahasiswaan
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Penilaian BAN
s£>
J>?
tEr
0.00 .25 .50 .75
Observed Cum Prob
Grafik 3.4. Nor mal PP Plot Regresi Standar
Tabel 3.28
UaauaathaStaaatc.
Mean Std. Deviation N
Y Penilaian bAJj 430.00 10383 60
X18 Media pemasaranlulusan 2.48 91 60
X2 Infonnasi mahasiswa
yangdaftar 3.20 95 60
X3 Infomiaai mahasiswa
yang ihleiiuta 2.48 107 60
X4 Peutyanan pembelajaran 2.90 1 12 60
X5 Pelayanan admnasnasimahasiswa
260 1.17 60
X6 Pfsnanfaatan faiaas
jurusan 2J2 111 60
X7 Penyelesaiansudi 255 1.36 60
XS Pekyailanintrakurikuler 2.50 .85 60
X9 Pengembangandiridiluar kampus 2.42 1.29 60
XI0 Bidangkeahlian 2.57 1.11 60
XI) Bidangkreetiviaa 282 89 60
XI2 Bidangongtnngan 2.70 81 60
X13 Bidang kewinueahaen 2.45 .96 60
XI4 Perolehan IPK 2.40 92 60
XI5 Waktu tunggu kerjalulusan
2.62 1.18 60
X16 Mcb&sasiaauaan 2.38 .69 60
X17 Sistem pemaaaranlubjaan 2.43 1.01 60
X19 Paaatkerja luhuan 2.60 1.17 60
X20 0c43imentaaluluian m ->•»• ff
Tabel 3.29
107
Model BvMMrjy *
Model R R SquareAdjusted R
SquareStd-Error of
theEttimaU
Change Ststiitict
Darbn-Wtfton
RSquacwFChanftS dfl dG %FCh««e
1 9S81 .917 .878 36.32 .917 23.273 19 40 .000 1.808
»*- Pndktan: (ConnotX X20 Dotanntrtaai lulotw, X4 Peotynat penibal^nn. X12 Btdang biglnsigan.X2 taforouwmahaaiiwa ywg daft*, X6Pemanlaatan tomUm jnrtuan,XU Butag kruUviai, XS Pelayanan adnaniatrari wahaatgwa, X8 Prfayatanaatakurikider.X16 Mobuttaai tahmo, X103ul««k«felnm,X15 Writmtmi(^k«jtilBlunB,X18 Mednp«manrMldtican.X3 talbno^mah>wi^y««ditcnma,X13 BidangluwintwahaflD,X9Pcnt^nibatigandindihMrlaovua.Xl'l PwroJriam IPK,X17 3atem pam—rantatotan,X19 Paaar taja hitaaan, X7 Pntytleniaanidi
b. DependentVariable: Y Penilaian BAN
Tabel 3.30
ANOVA b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sis.1 Regression 583241.389 19 30696.9 IS 23.273 .000'
Residual 52758.611 40 1318.965
Total 636000.000 59
a- Predictors: (Constant), X20 Dokumentasi lulusan, X4 Pelayanan pembelajaran. \12 Bidanglingkungan, X2 Informasi mahasiswa yangdafiar, X6 Pemanfaalan fasiliasjurusan,XI1Bidangkreativias. X5 Pelayanan administrasi mahasiswa. XX Pelayanan inlrakurikuler, X16Mobilisasilulusan.X10 Bidangkeahlian.X15 Waktutunggukerja lulusan.X18 Mediapemasaran lulusan,X3 Informasi mahasiswa yangditerima,X13 Bidangkewirausahaan, X9Pengembangan diri di luarkampus, X14 PerolehanIPK,X17 Sistempemasaran lulusan, X19Pasar kerja lulusan. X7 Penyelesaian sudi
b- Dependent Variable: V Penilaian BAN
Tabel 3.31
108
Standardiz
ed
Unstandardized Coefficient
Model
Coetlicients s
t
95% Confidence Interval tor B Collineantv Slatisucs
B Sid. Error Beta Lower Bound L'pper Bound Tolerance VIF1 (Constant) 103.821 37.077 2800 .008 28.885 178.758
XI8 Media pemasaran
lulusan-15399 12 775 -135 -1 205 235 -tl 219 10 420 165 6.061
X2 Inlixmasi mahasiswa
yang dallar -.982 7.091 -.009 -.139 891 -15.314 13 349 489 2.043
X3 Informasi mahasiswa
yang ditenma 17518 11.086 .180 1 580 .:: -4888 to 0-4 160 0242
X4 Pelayanan pembelajaran IS 241 8 274 196 2 205 i>33 I SIS 34.964 262 3 810
X5 Pelayanan administrasimahasiswa
29 477 8857 331 3 328 002 11 *76 47 378 .2(19 4 782
X6 Pemanfaatan fasilias
jurusan2 160 9 120 023 237 .814 -16271 20.592 217 4.602
X7 Penyelesaian sudi 7.426 II 364 .097 65^ 517 15 542 to ;94 1.194 10 658
X8 Pelayanan intrakunkuler 11.501 12.577 095 914 366 -13917 36 920 194 5 157
X9 Pengembangan din diluar kampus 3496 9 283 .044 .377 .708 -15.266 22 259 .155 6 441
X10 Bidang keahlian 6.254 8.430 .067 742 463 -10784 23 293 255 3919
XII Bidang kreativias 26.007 9.691 .224 2683 .011 6.420 45.594 .299 3.346
XI2 Bidang lingkungan 5360 8 426 042 636 528 .11 669 22 390 4X1 2 078
XI3 Bidang kewirausahaan -301 11 583 -.003 -026 979 -23 711 23 109 179 5 579
XI4 Perolehan IPK -10.014 13.325 -.089 -751 457 -36.945 16917 .147 6.785
XI5 Waktu tunggu kerjalulusan
11.264 9.060 .128 1.243 .221 -7.W6 29.574 .196 5 114
XI6 Mobilisasi lulusan 9.423 14.486 .063 .651 .519 -19.854 38.699 .223 4484
XI7 Sistem pemasaran
lulusan-19569 12.309 - 191 -1.590 120 -14 447 5.308 .143 6.977
X19 Pasar kerja lulusan 6.893 12.676 .078 544 590 -18 725 32 511 102 9.794
X20 Dokumentasi lulusan 11.124 10.923 .167 1018 315 -10.952 33 201 .077 12.995
* Dependent Variable. Y Penilaian BAN
•g 5°
1 'Uj 000
Charts
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Penilaian BAN
3
o
" en* J>
0.00 .25
Observed Cum Prob
Grafik 3.5. Normal PP Plot Regresi Standar
109