How to cite:
Laesa Ayun, Alfa Alfi Rahmawati, Anisa Septi Purwaningsih. (2021). Pemahaman Pembuatan Rpp
Yang Kreatif Dan Pengaplikasiannya Dalam Pembelajaran, Jurnal Syntax Transformation, 3(10).
https://doi.org/10.46799/jst.v2i10.421
E-ISSN:
2721-2769
Published by:
Ridwan Institute
24
Action Research Literate
Vol. 4 No. 1, Januari 2020
p-ISSN : 2613-9898 e-ISSN :
Pendidikan
PENGARUH DAYA TAMPUNG DAN AKREDITASI TERHADAP JUMLAH
PEMINAT PROGRAM S1 SOSHUM JALUR SBMPTN UNIVERSITAS NEGERI
SURABAYA TAHUN 2020
Wily Mohammad
1
, Nabilla Ryca Maulidiyah
2
Universitas Padjadjaran, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
1
, SMA Nahdlatul Ulama 1, Gresik,
Jawa Timur, Indonesia
2
Email: wily17001@mail.unpad.ac.id, nabillarycas@gmail.com
INFO ARTIKEL
ABSTRAK
Diterima
1 Januari 2020
Direvisi
6 Januari 2020
Disetujui
10 Januari 2020
Pendidikan adalah hal yang sangat dibutuhkan bagi setiap warga negara
demi terwujudnya cita-cita bangsa Indonesia, yaitu mencerdaskan
kehidupan bangsa. Pendidikan tinggi menjadi penting di masa globalisasi
seperti saat ini. Menurut riset lain, Perguruan Tinggi Negeri menjadi
pilihan yang lebih diminati oleh para pelajar. SBMPTN menjadi salah satu
jalur untuk dapat diterima di PTN. Peneliti menjadi tertarik pada daya
tampung setiap program studi yang terus berubah setiap tahunnya,
beragam akreditasi pada setiap program S1 SOSHUM UNESA, dan
jumlah peminat yang terus berubah. Penelitian kuantitatif ini
menggunakan teknik purposive sampling dan metode regresi linear
berganda. Berdasarkan perhitungan pada hasil dan pembahasan, dapat
disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan pada daya tampung
dan akreditasi setiap program studi terhadap jumlah peminat program S1
SOSHUM UNESA tahun 2020 jalur SBMPTN. Hal ini dibuktikan dengan
didapatnya R Square yaitu 0,385. Artinya, kedua variabel daya tampung
dan akreditasi tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
sebesar 38,5%. Tingkat pengaruh 38,5% dalam penelitian ini dapat
dikatakan cukup baik. Sisa 61,5% dipengaruhi oleh variabel lain yang
tidak diteliti pada penelitian ini. Sedangkan secara parsial, variabel daya
tampung memiliki pengaruh secara parsial terhadap Jumlah Peminat
karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (4,861 > 2,021). Lalu, variabel
Akreditasi tidak memiliki pengaruh secara parsial terhadap Jumlah
Peminat karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (0,117 < 2,021).
ABSTRACT
Education is really needed for everyone for the realization of the ideals of
the Indonesian nation, namely the “intellectual life of the nation”. Higher
education is important in this era of globalization. From another research,
State Universities are the preferred choice for students. SBMPTN is one of
the pathways to be accepted at PTN. We become interested in the capacity
of each study program that continues to change every year, various
accreditations in each UNESA SOSHUM S1 program, and the number of
applicants. This quantitative research uses the purposive sampling
technique and multiple linear regression method. Based on the
calculation, it can be concluded that there is a significant influence on the
capacity and accreditation of each study program on the number of
applicants for the 2020 UNESA SOSHUM S1 program through the
SBMPTN path. This is evidenced by the obtaining of R Square which is
Kata Kunci:
SBMPTN, Jumlah
Peminat, Daya
Tampung,
Akreditasi.
Wily Mohammad, Nabilla Ryca Maulidiyah
1360 Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020
Keyword:
SBMPTN,
Registrants,
Capacity,
Accreditation
0.385. This means that the two variables of capacity and accreditation
have a significant effect on 38.5%. Level of influence of 38.5% in this
study can be said to be quite good. The remaining 61.5% is influenced by
other variables not examined in this study. While partially, the variable
capacity has a partial influence on the number of fans because the value of
t count is greater than the t table (4.861 > 2.021). Then, the Accreditation
variable does not have a partial effect on the Number of Interests because
the value of t count is greater than the t table (0.117 < 2.021).
Pendahuluan
Mencerdaskan kehidupan bangsa adalah
salah satu tujuan Negara Republik Indonesia
yang tertulis dalam pembukaan UUD 1945.
Dalam rangka mewujudkan tujuan tersebut,
pendidikan menjadi sangat dibutuhkan bagi
masyarakat. Pendidikan adalah hak dasar
setiap warga negara. Hak tersebut diatur
dalam UUD 1945 Bab XIII, Pasal 31, ayat (1)
yang menyatakan bahwa “Setiap warga negara
berhak mendapatkan pendidikan”. Maka,
seluruh warga Indonesia berhak mendapatkan
pendidikan yang layak dan berhak
mengembangkan diri sebebas mungkin untuk
mempersiapkan masa depan yang lebih baik
(Rozak, 2019). Dalam mewujudkan tujuan
pendidikan dan memenuhi hak dasar setiap
warga terhadap pendidikan, pemerintah
mengeluarkan program Wajib Belajar yang
diatur dalam Peraturan Pemerintah No.47
tahun 2008. Dalam peraturan tersebut,
terdapat program Wajib Belajar 9 Tahun, yang
artinya anak-anak di Indonesia wajib
mengenyam pendidikan hingga lulus tingkat
SD dan SMP (Handayani, 2012). Keberhasilan
ini didukung dengan data dari Badan Pusat
Statistik, yaitu tingkat penyelesaian Sekolah
Dasar (SD) mencapai 96% dan tingkat
penyelesaian Sekolah Menengah Pertama
(SMP) tercatat sebesar 87,89% pada 2020
(Badan Pusat Statistik, 2020)
Kemudian, pemerintah mencanangkan
program Wajib Belajar 12 Tahun yang
terdapat dalam Peraturan Menteri Pendidikan
dan Kebudayaan No.80 Tahun 2013. Program
ini dimaksudkan untuk menjaga
kesinambungan keberhasilan pelaksanaan
program Wajib Belajar 9 Tahun, sekaligus
menyiapkan peluang bonus demografi dan
generasi emas Indonesia 2045 (Handayani,
2012). Namun, Badan Pusat Statistik (BPS)
mencatat bahwa tingkat penyelesaian Sekolah
Menengah Atas (SMA) hanya sebesar 63,95%
pada 2020. Angka tersebut adalah yang
terendah dibandingkan tingkat pendidikan SD
dan SMP di Indonesia (Badan Pusat Statistik,
2020)
Pendidikan tinggi di era globalisasi
seperti ini menjadi sangat penting (Dewi,
2019). Tingkat persaingan dalam pekerjaan
maupun mencari kerja menjadi sangat ketat
karena terbukanya informasi dan berubahnya
kemampuan yang dibutuhkan. Menurut para
lulusan SMA, melanjutkan pendidikan ke
tingkat perguruan tinggi menjadi salah satu
hal yang dianggap dapat mewujudkan cita-cita
mereka (Suryani, 2006). Menurut mereka,
kuliah merupakan jaminan dan menjadi dasar
bagi kesuksesan mereka di masa depan
(Wibowo & Widodo, 2013). Faktor-faktor
yang menjadi penentu intensi studi ke
perguruan tinggi yaitu persepsi terhadap mutu
pengajaran, persepsi terhadap mutu lulusan di
dunia kerja, motivasi untuk bekerja, nilai-nilai
kehidupan, motivasi untuk berprestasi,
kenyamanan kampus, citra universitas,
bantuan dalam pembiayaan studi, dan status
sosial (Wibowo & Widodo, 2013)
Perguruan Tinggi Negeri (PTN)
menjadi hal yang terlihat unggul di mata siswa
SMA. Meski banyak Perguruan Tinggi Swasta
(PTS) yang mampu bersaing atau bahkan
mengungguli PTN, namun karisma perguruan
tinggi negeri tidak pernah surut. Selain karena
biaya PTN yang relatif terjangkau,
25
Pengaruh Daya Tampung Dan Akreditasi Terhadap Jumlah Peminat Program S1 Soshum Jalur
SBMPTN Universitas Negeri Surabaya Tahun 2020
Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020 1361
kebanggaan menjadi mahasiswa PTN menjadi
alasannya (Saehu, 2018).
Terdapat tiga jalur penerimaan
mahasiswa baru di PTN yaitu Seleksi
Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri
(SNMPTN), Seleksi Bersama Masuk
Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) dan
Seleksi Mandiri oleh perguruan tinggi negeri
masing-masing. Berbagai jalur penerimaan
tersebut berdasarkan pada Undang-Undang
Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan
Tinggi. Data menunjukkan bahwa jumlah
peserta SBMPTN dari tahun 2016-2020 selalu
lebih banyak dari 700 ribu peserta. Hal ini
menunjukkan tingginya antusiasme dari para
pelajar untuk melanjutkan pendidikan ke
tingkat perguruan tinggi.
Berbagai pilihan program studi dan
pemikiran lain membuat siswa dan orang tua
kesulitan dalam menentukan program studi
yang akan dipilih. Padahal, penentuan
program studi kuliah pada siswa yang telah
lulus SMA merupakan hal yang penting bagi
masa depan mereka, karena sedikit banyak
akan memengaruhi pilihan pekerjaan yang
akan mereka lakukan di masa depan (Telcs et
al., 2015). Hal ini tentunya juga berdampak
pada pemilihan universitas dan program studi
SBMPTN, yang memiliki 85 pilihan PTN dan
ratusan pilihan program studi.
Salah satu PTN yang diminati di
Indonesia adalah Universitas Negeri Surabaya
(UNESA). UNESA merupakan salah satu
PTN yang berada di Surabaya, Indonesia dan
telah terakreditasi A oleh Badan Akreditasi
Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT).
Dengan memiliki moto “Growing with
Character”, PTN ini masuk ke dalam 10
perguruan tinggi terbaik di Surabaya versi
Kemenristek/BRIN dalam Evaluasi dan
Klasterisasi Perguruan Tinggi pada tahun
2019/2020 (RISTEK-BRIN, 2019). UNESA
memiliki program studi yang dapat dipilih
pada laman SBMPTN untuk S1 SAINTEK
sebanyak 20 program, dan untuk S1
SOSHUM sebanyak 43 program.
Peneliti melihat adanya perubahan
pada jumlah peminat UNESA pada laman
SBMPTN. Pada tahun 2020, jumlah peminat
UNESA program SAINTEK adalah sebanyak
7.544 peserta, sedangkan program SOSHUM
sebanyak 23.232. Lebih banyaknya peminat
program SOSHUM kemungkinan juga
dipengaruhi oleh lebih banyaknya program
studi yang ditawarkan oleh UNESA pada
program SOSHUM. Daya tampung yang
ditawarkan pada program SAINTEK maupun
SOSHUM juga berubah setiap tahunnya
(LTMPT, 2020). Berdasarkan akreditasi,
UNESA memiliki program studi terakreditasi
A sebanyak 34 program studi, B sebanyak 20
program studi, dan C sebanyak 6 program
studi. Untuk program S1 SOSHUM pada
khususnya, terdapat 22 program studi yang
terakreditasi A, 20 program studi terakreditasi
B, dan 1 program studi terakreditasi C (Data
Akreditasi, 2018).
Peneliti menjadi tertarik pada daya
tampung setiap program studi yang terus
berubah setiap tahunnya dan beragam
akreditasi pada setiap program S1 SOSHUM
tersebut. Maka dari itu, penelitian ini
bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat
pengaruh daya tampung dan akreditasi setiap
program studi terhadap jumlah peminat
program S1 SOSHUM UNESA tahun 2020
jalur SBMPTN menggunakan metode statistik
regresi linear berganda. Penelitian ini
bermanfaat untuk menambah penelitian dan
ilmu pengatahuan bidang pendidikan terutama
yang berkaitan dengan SBMPTN.
Metode Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian
kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini
adalah PTN di Surabaya. Metode sampling
yang digunakan adalah purposive sampling,
adalah teknik pengambilan sampel sumber
data dengan pertimbangan tertentu
(Sugiyono, 2017). Sampel yang diteliti adalah
program studi S1 program SOSHUM di
UNESA yang terdaftar pada laman SBMPTN,
26
Wily Mohammad, Nabilla Ryca Maulidiyah
1362 Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020
dengan pertimbangan bahwa UNESA adalah
PTN yang masuk ke dalam 10 perguruan
tinggi terbaik di Surabaya versi
Kemenristek/BRIN, memiliki akreditasi
program S1 SOSHUM yang beragam, dan
memiliki daya tampung SBMPTN yang
berubah setiap tahunnya dan berbeda di setiap
program studinya.
Variabel yang digunakan adalah X1 =
Daya Tampung, X2 = Akreditasi, dan Y =
Jumlah Peminat. Dikarenakan adanya dua
variabel independen dan satu variabel
dependen, maka regresi linear berganda
dipilih untuk menjadi metode pengujian
pengaruh pada variabel. Data yang digunakan
berasal dari laman LTMPT tahun 2021 dan
data akreditasi tahun 2021.
Metode penelitian yang digunakan
adalah sebagai berikut:
1 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas bertujuan untuk
menguji apakah data yang digunakan
dalam penelitian berdistribusi normal atau
tidak. Uji Kolmogorov Smirnov menguji
beda antara data yang diuji normalitasnya
dengan data normal baku (Santoso, 2014).
Rumus matematis uji normalitas
Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai
berikut :
D = |Fs(x)-Ft(x)|max
Keterangan:
Ft(x) = Probabilitas komulatif normal
Fs(x) = Probabilitas komulatif empiris
Penentuan keputusannya adalah
sebagai berikut:
• Jika Asymp. Sig ≥ 0,05, maka data
berdistribusi normal.
• Jika Asymp. Sig < 0,05, maka data
tidak berdistribusi normal
2 Uji Linearitas Sig. Deviation from
Linearity dan Scatter Plot
Uji linearitas menguji apakah
terdapat hubungan antar variabel yang
diteliti secara positif ataupun negatif.
Hubungan positif dapat berarti jika variabel
independen meningkat, maka variabel
dependen juga meningkat. Sedangkan
hubungan negatif berarti jika variabel
independen meningkat, maka variabel
dependen menurun (Santoso, 2014).
Rumus matematis uji linearitas adalah
sebagai berikut:
Y = a+bX
a= -b
b=
Penentuan keputusan pada Sig.
Deviation from Linearity adalah sebagai
berikut:
• Jika nilai F pada Sig. Deviation from
Linearity < F tabel (4,08), maka ada
hubungan yang linear secara signifikan
antara variabel independen dan variabel
dependen.
• Jika nilai F pada Sig. Deviation from
Linearity > F tabel (4,08), maka tidak
ada hubungan yang linear secara
signifikan antara variabel independen
dan variabel dependen.
3 Uji Multikolinearitas dengan Tolerance
dan VIF
Uji multikolinearitas menguji
apakah model regresi ditemukan adanya
hubungan kuat antara variabel bebas dan
variabel terikat (Santoso, 2014). Penentuan
keputusan pada uji tersebut adalah:
• Jika nilai Tolerance > 0,10 dan VIF <
10,00 maka tidak terjadi masalah
multikolinearitas.
• Jika nilai Tolerance < 0,10 dan VIF >
10,00 maka terjadi masalah
multikolinearitas.
4 Uji Heteroskedastisitas Glejser dan Scatter
Plot
Uji tersebut sebagai cara mendeteksi
ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas
dalam model regresi dengan cara
27
Pengaruh Daya Tampung Dan Akreditasi Terhadap Jumlah Peminat Program S1 Soshum Jalur
SBMPTN Universitas Negeri Surabaya Tahun 2020
Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020 1363
melakukan regresi pada variabel
independen dengan Absolute Residual
(Santoso, 2014). Rumus matematis
regresinya yaitu:
|Ut|=a+BXt+vt
Penentuan keputusan pada uji
tersebut adalah:
• Jika nilai Sig < 0,05, maka tidak
terjadi masalah heteroskedastisitas.
• Jika nilai Sig < 0,05, maka terjadi
masalah heteroskedastisitas.
5 Uji Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda
berfungsi untuk mencari pengaruh dari dua
atau lebih variabel independent (variabel
bebas atau X) terhadap variabel dependent
(variabel terikat atau Y) (Santoso, 2014).
Rumus matematis regresi linear berganda
adalah sebagai berikut :
Y=a+b1x1+b2x2+bn
Penentuan keputusan pada uji
tersebut adalah:
• Jika nilai Sig. < 0,05 maka X1 dan X2
secara signifikan berpengaruh terhadap
Y.
• Jika nilai Sig > 0,05 maka X1 dan X2
secara simultan tidak berpengaruh
terhadap Y.
6 Uji Hubungan Parsial
Uji Hubungan Parsial digunakan
untuk menguji adanya hubungan antara X1
terhadap Y atau X2 terhadap Y secara
parsial. Penentuan keputusan pada uji
tersebut adalah:
• Jika nilai t hitung > t tabel (2,021) maka
variabel independen berpengaruh secara
parsial terhadap variabel dependen.
• Jika nilai t hitung < t tabel (2,021) maka
variabel independen berpengaruh secara
parsial terhadap variabel dependen.
Hasil dan Pembahasan
1 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Tabel 1
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
43
Most Extreme
Differences
Absolute
,129
Positive
,129
Negative
-,124
,129
,071
c
Sumber: Olah data penulis
Dari hasil pengujian normalitas
Kolmogorov-Smirnov dengan aplikasi
SPSS, didapat Asymp Sig (2-tailed)
sebesar 0,71. Angka tersebut lebih besar
dari 0,05 (0,71 > 0,05), maka data dalam
penelitian ini berdistribusi normal
2 Uji Linearitas Sig. Deviation from
Linearity dan Scatter Plot
Tabel 2
ANOVA Table Linearitas
df
Mean
Square
F
Sig.
Jumlah Peminat
* Akreditasi
Between
Groups
(Combined)
2
162081,556
,688
,509
Linearity
1
213497,985
,906
,347
Deviation
from Linearity
1
110665,128
,470
,497
Within Groups
40
235698,088
Total
42
Sumber: Olah data penulis
Dari hasil perhitungan Deviation from
Linearity dengan aplikasi SPSS, hasil dari Sig.
Adalah sebesar 0,497. Angka tersebut lebih
besar dari 0,05 (0,497 > 0,05), maka variabel
Akreditasi memiliki hubungan yang linear
terhadap Jumlah Peminat
28
Wily Mohammad, Nabilla Ryca Maulidiyah
1360 Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020
Gambar 1 Scatter Plot Linearitas
Sumber: Olah data penulis.
Grafik Scatter Plot tersebut
menunjukkan titik-titik yang tersebar,
namun membentuk urutan dari bawah kiri
ke kanan atas. Maka variabel Daya
Tampung memiliki hubungan yang linear
positif terhadap Jumlah Peminat.
3 Uji Multikolinearitas dengan Tolerance
dan VIF
Tabel 3
Coefficients Multikolinearitas
Model
Unstandardize
d Coefficients
Standardi
zed
Coefficien
ts
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Toleran
ce
VIF
1
(Consta
nt)
-
142,5
12
359,0
74
Daya
Tampun
g
14,36
6
2,956
,617
,954
1,04
9
Akredit
asi
,606
5,171
,015
,954
1,04
9
Sumber: Olah data penulis
Dalam perhitungan multikolinearitas
di atas dengan aplikasi SPSS, didapat nilai
Tolerance pada variabel Daya Tampung
dan Akreditasi sebesar 0,954. VIF yang
didapat adalah 1,049. Nilai Tolerance lebih
besar dari 0,10 (0,954 > 0,10) dan nilai
VIF lebih kecil dari 10,00 (1,049 < 10,00).
Maka tidak terjadi gejala multikolinearitas.
4 Uji Heteroskedastisitas Glejser dan Scatter
Plot
Tabel 4
Coefficients Heteroskedastisitas
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
B
Std.
Error
Beta
(Constan)
-
178,55
3
184,301
-
,
9
6
9
,33
8
Daya
Tampung
8,000
1,517
,642
5
,
2
7
3
,00
0
Sumber: Olah data penulis.
Dalam perhitungan uji glejser
dengan aplikasi SPSS, menunjukkan
bahwa Sig variabel Daya Tampung sebesar
0,00. Sig daya tampung tersebut kurang
dari 0,05 (0,00 < 0,05) maka tidak terjadi
masalah heteroskedastisitas pada variabel
Daya Tampung.
Gambar 2
Scatter Plot Heteroskedastis
Sumber: Olah data penulis
Berdasarkan data di atas, titik-titik
berada di sekitar angka nol, tidak hanya
berkumpul di atas atau bawah saja, titik-
titik menyebar tidak membentuk pola
bergelombang melebar kemudian
menyempit kembali, dan penyebatan titik-
titik tidak berpola. Maka tidak terjadi
masalah heteroskedastisitas pada variabel
Jumlah Peminat.
5 Regresi Linear Berganda
29
Pengaruh Daya Tampung Dan Akreditasi Terhadap Jumlah Peminat Program S1 Soshum Jalur
SBMPTN Universitas Negeri Surabaya Tahun 2020
Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020 1361
Tabel 5
Variables Entered/Removed
Model
Variables Entered
Variables
Removed
Method
1
Akreditasi, Daya
Tampung
b
.
Enter
Sumber: Olah data penulis.
Berdasarkan tabel di atas yang
diolah dengan aplikasi SPSS, seluruh
variabel independen yaitu Akreditasi dan
Daya Tampung memiliki keterangan
“Enter” dan tidak ada variabel yang masuk
pada “Variabel Removed”. Maka seluruh
variabel penelitian ini berhasil masuk
untuk digunakan dalam pengujian regresi
linear berganda.
Model
R
R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
,621
a
,385
,354
387,191
Sumber: Olah data penulis.
Berdasarkan tabel di atas, didapat R
Square yaitu 0,385. Artinya, variabel ini
memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap Y sebesar 38,5%. Tingkat
pengaruh 38,5% dalam penelitian ini dapat
dikatakan cukup baik. Sisa 61,5%
dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak
diteliti pada penelitian ini.
6 Uji Hubungan Parsial
Tabel 6
Hubungan Parsial
Model
Unstandardized
Coefficients
t
Sig.
B
Std.
Error
1
(Constant)
-142,512
359,074
-,397
,694
Daya
Tampung
14,366
2,956
4,861
,000
Akreditasi
,606
5,171
,117
,907
Sumber: Olah data penulis.\
Berdasarkan tabel di atas, nilai t
hitung pada variabel Daya Tampung
sebesar 4,861. Angka tersebut lebih besar
dari t tabel yaitu 2,021 (4,861 > 2,021).
Artinya, variabel ini memiliki pengaruh
secara parsial terhadap Jumlah Peminat.
Sedangkan nilai t hitung pada variabel
Akreditasi sebesar 0,117, artinya angka
tersebut lebih kecil dari t tabel (0,117 <
2,021). Maka variabel ini tidak memiliki
pengaruh secara parsial terhadap Jumlah
Peminat.
Kesimpulan
Berdasarkan berbagai perhitungan pada
hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan
bahwa terdapat pengaruh yang signifikan pada
daya tampung dan akreditasi setiap program
studi terhadap jumlah peminat program S1
SOSHUM UNESA tahun 2020 jalur
SBMPTN menggunakan metode statistik
regresi linear berganda. Hal ini dibuktikan
dengan didapatnya R Square yaitu 0,385.
Artinya, kedua variabel daya tampung dan
akreditasi tersebut memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap sebesar 38,5%. Tingkat
pengaruh 38,5% dalam penelitian ini dapat
dikatakan cukup baik. Sisa 61,5% dipengaruhi
oleh variabel lain yang tidak diteliti pada
penelitian ini. Sedangkan secara parsial,
variabel daya tampung memiliki pengaruh
secara parsial terhadap Jumlah Peminat karena
nilai t hitung lebih besar dari t tabel (4,861 >
2,021). Lalu, variabel Akreditasi tidak
memiliki pengaruh secara parsial terhadap
Jumlah Peminat karena nilai t hitung lebih
besar dari t tabel (0,117 < 2,021).
Bibliografi
Badan Pusat Statistik. (2020). Statistik
Pendidikan 2020. Google Scholar
Dewi, E. (2019). Potret Pendidikan Di Era
Globalisasi. Sukma: Jurnal Pendidikan,
3. Google Scholar
Handayani, T. (2012). Menyongsong
Kebijakan Pendidikan Menengah
Universal: Pembelajaran dari
Implementasi Wajar Dikdas 9 Tahun.
Jurnal Kependudukan Indonesia, 7(1),
39–56. Google Scholar
Rozak, A. (2019). Perlindungan Hak Atas
Pendidikan Bagi Pengungsi Internal:
Studi Kasus Pendidikan Anak Korban
Kekerasan Terhadap Warga Syiah
Sampang. Jurist-Diction, 2(6), 1887–
1908.Google Scholar
Saehu, R. (2018). Rasionalitas Pemilihan
Program Studi Rumpun Sosial-
Humaniora Pada Sbmptn Oleh Siswa
30
Wily Mohammad, Nabilla Ryca Maulidiyah
1362 Action Research Literate, Vol. 4 No. 1, Januari 2020
Ipa Bimbingan Belajar Bta 8 Ciledug.
Dialektika Masyarakat: Jurnal
Sosiologi, 2(1), 73–82. Google Scholar
Santoso, S. (2014). Panduan Lengkap SPSS
versi 20 edisi revisi. Jakarta: PT. Elex
Media Komputindo. Google Scholar
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian
Kuantitatif. Google Scholar
Suryani, N. (2006). Pengaruh Kondisi Sosial
dan Ekonomi Orang Tua Terhadap
Motivasi Melanjutkan Pendidikan ke
Perguruan Tinggi. Dinamika
Pendidikan, 1(2). Google Scholar
Telcs, A., Kosztyan, Z. T., Neumann-Virag, I.,
Katona, A., & Torok, A. (2015).
Analysis of Hungarian students’ college
choices. Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 191, 255–263.
Google Scholar
Wibowo, A. J. I., & Widodo, Y. E. (2013).
Identifikasi Penentu Intensi Studi di
Perguruan Tinggi: Studi Kasus terhadap
Universitas Swasta Katolik di
Indonesia. Jurnal Manajemen
Maranatha, 13(1). Google Scholar
Copyright holder :
Wily Mohammad, Nabilla Ryca Maulidiyah (2020).
First publication right :
Action Research Literate
This article is licensed under:
31