Analysis of Faktors Influence Student’s Mathematic Achievement Using Multilevel Modelling.

Abstract

Linear regression models used to describe relationship between dependent variable and independent variables. In a educational research, data was used often have hierarchical structure or nested structure. In this research, independent variables can be defined at level of the hierarchy (School and student) but dependent variable can only be defined at the lowest level of the hierarchy (student). Multilevel regression models with random intercept was used. Variables that significantly influence to student’s mathematics achievement at 1-level are: belonging of calculator, mathematics is more difficult than for many classmates, and learning mathematics will help in daily life. School factor also influence to student’s mathematics achievement. Variables that significantly influence to student’s mathematics achievement are at 2-level is: percentage of students come from economically disadvantaged homes. Explained variance at student’s level is 0.59%, and at schools level is 1,57%. The correlation intra-class is 55.17%

Penelitian di bidang pendidikan sering menggunakan multi stage. Populasi dalam penelitian bidang pendidikan terdiri dari sekolah-sekolah dan siswa yang berada di dalamnya. Struktur data merupakan data yang berhirarki dengan peubah pada masing-masing level. Struktur data yang berhirarki inilah yang membedakan antara model regresi dengan model multilevel. Prosedur penarikan contoh terdiri dari 2 tahap: pertama mengambil contoh sekolah, dan kedua mengambil contoh siswa dalam masing-masing sekolah terpilih. Sehingga dengan demikian dapat dikatakan bahwa “siswa tersarang/nested dalam sekolah”. Analisis multilevel modeling merupakan salah satu solusi pemodelan yang dapat digunakan untuk menganalisis peubah-peubah yang ada dalam hubungannya dengan pencapaian siswa bidang matematika dan sains yang tersarang pada peubah sekolah