Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keefektifan Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) Menggunakan Regresi Probit Biner (Studi Kasus: Mahasiswa ITS Masa Pandemi)

Yashintia Arien Epriliyanti, Vita Ratnasari

Abstract


Sistem pembelajaran daring merupakan implementasi pendidikan jarak jauh. Pemerintah melakukan upaya pencegahan penyebaran COVID-19 pada bidang pendidikan dengan mengubah sistem konvensional menjadi sistem daring sehingga dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keefektifan sistem pembelajaran daring pada masa pandemi COVID-19. Data yang digunakan merupakan data primer dari survei online kepada Mahasiswa ITS dengan variabel respon berupa pelaksanaan sistem pembelajaran daring efektif (1) dan tidak efektif (0), maka dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah regresi probit biner. Variabel prediktor yang digunakan antara lain jenis kelamin, fakultas, kesiapan pelaksanaan sistem pembelajaran daring, kemudahan dalam mengoperasikan platform pada sistem pembelajaran daring, pemahaman materi pada sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan kuota internet, dan intensitas penggunaan kuota internet. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 300 Mahasiswa ITS dengan 190 berjenis kelamin perempuan dan 110 laki-laki. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi dengan tingkat signifikansi 0,05 pada keefektifan sistem pembelajaran daring adalah pemahaman materi pada sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan kuota internet, dan intensitas penggunaan kuota internet. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan oleh model sebesar 77,33%.

Keywords


Keefektifan Sistem Pembelajaran Daring (SPADA); Mahasiswa ITS; Pandemi COVID-19; Regresi Probit Biner

Full Text:

PDF

References


WHO, "World Health Organization Indonesia," 24 April 2020. [Online]. Available: https://www.who.int/indonesia.

Gugus-Tugas-Percepatan-Penanganan-COVID-19, 24 April 2020. [Online]. Available: covid19.go.id.

Kementerian-Riset-dan-Teknologi, "Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional," 24 April 2020. [Online]. Available: https://www.ristekbrin.go.id/.

I. Mulyaningsih, N. Nurfiana, and M. A. Zahidin, Pengembangan Pembelajaran Berbasis Riset Di Jurusan Tadris Bahasa Indonesia, Cirebon: IAIN Syekh Nurjati Cirebon, 2017.

C. Dewanti and V. Ratnasari, "Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Probit Biner," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2019.

F. Masitoh and V. Ratnasari, "Pemodelan Status Ketahanan Pangan Di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 6, no. 2, 2016.

F. Isnaini and V. Ratnasari, "Pemodelan Kasus Diabetes Mellitus Tipe 2 Di Klinik Assalaam Kabupaten Banjarnegara Jawa Tengah dengan Metode Probit Biner," Jurnal Sains dan Seni ITS, 2017.

R. Walpole, Intoduction to Statistics, New York: Macmillan Publishing Co. Inc, 1995.

N. R. Draper and H. Smith, Applied Regression Analysis (3rd Edition), New York: John Wiley and Sons Inc, 1998.

Greene and W. H., Economic Analysis 6th Edition., New Jersey: Prentice Hall, Inc., 2008.

P. McCullagh, Nelder and J. A., Generalizes Linear Models, New York: Chapman & Hall, 1989.

Ratnasari and V., Estimasi Parameter dan Uji Signifikansi Model Probit Bovariat., Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2012.

D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression, New York: John Wiley and Sons.Inc, 1995.

Azwar and S., "Kelompok subjek ini memiliki harga diri yang rendah; Kok, tahu...?," Buletin Psikologi, vol. 1, no. 2, pp. 13-17, 1993.

B. Waryanto, Millafati and Y. A., Transformasi Data Skala Ordinal ke Interval dengan Menggunakan Makro Minitab 15, 2006.

Junaidi, Transformasi Data Ordinal ke Interval dengan Microsoft Office Excel. Seri Tutorial Analisis Kuantitatif., 2014.

L. Muasaroh, Aspek-Aspek Efektivitas, Yogyakarta: Literatur Buku, 2010.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j27213862.v3i2.7714

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
Inferensi by Department of Statistics ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/inferensi.

ISSN:  0216-308X

e-ISSN: 2721-3862

Web
Analytics Made Easy - StatCounter View My Stats