Pengarang
Resmawan
Subjek
- Sains
Abstrak
Penetapan jurusan siswa yang tidak sesuai dengan kemampuan yang dimiliki dapat
menyebabkan capaian hasil belajar siswa tidak optimal. Kasus seperti ini sering terjadi karena
tidak optimalnya proses pengklasifikasian siswa sesuai dengan kemampuan yang dimiliki.
Beberapa analisis statistik telah banyak dikembangkan untuk membantu menyelesaikan
masalah-masalah klasifikasi diantaranya analisis diskriminan dan regresi logistik
multinomial. Kedua analisis tersebut dapat digunakan sebagai metode pengklasifikasian
objek, sehingga keduanya dapat dibandingkan berdasarkan ketepatan pengelompokkanya.
Artikel ini membandingkan analisis diskriminan dan analisis regresi logistik multinomial
dalam pengklasifikasian siswa ke kelompok IPA, IPS, Bahasa atau Agama. Kriteria
perbandingan didasarkan pada kesalahan klasifikasi yang dikenal dengan Apparent Error Rate
(APER). Data yang digunakan adalah nilai rata-rata raport, nilai baca alquran, nilai hasil tes,
nilai wawancara dan nilai tes potensi akademik siswa. Kedua analisis menunjukkan hasil yang
sama bahwa variabel yang secara signifikan mempengaruhi pengklasifikasian siswa adalah
nilai rata-rata raport dan nilai tes potensi akademik. Ketepatan klasifikasi yang ditunjukkan
pada kedua metode ini juga menunjukkan persentasi yang sama dengan nilai 53.60%. Hal ini
menunjukkan bahwa kedua metode ini sama baiknya digunakan dalam proses
pengklasifikasian siswa. Analisis regresi logistik hanya lebih mudah digunakan karena tidak
mempertimabangkan asumsi yang harus dipenuhi, sementara analisis diskriminan harus
mempertimbangkan dua asumsi yaitu data berdistribusi normal multivariat dan kesamaan
matriks varians kovarians.
Penerbit
Jambura Journal of Mathematics, Vol.1, No. 2, Juli 2019
Kontributor
WD Rifqah Amalliah Ndangi; Resmawan Resmawan; Ismail Djakaria
Terbit
2019
Tipe Material
ARTIKEL
Right
-
Berkas ini telah didownload sebanyak 476 kali