Analisis Model Regresi Multilevel dalam Kajian Hasil Belajar Siswa

Arie  Purwanto; Melania Eva  Wulanningtyas; Nanang  Khuzaini

doi:10.55927/fjmr.v1i6.1568

Authors

Arie Purwanto Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Melania Eva Wulanningtyas Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Nanang Khuzaini Universitas Mercu Buana Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.55927/fjmr.v1i6.1568

Keywords:

Regresi, Multilevel, Nilai

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun model regresi linier multilevel dengan menggunakan struktur data pengukuran berulang. Data yang digunakan adalah nilai post-test, pre-test, dan tugas siswa yang masing-masing diukur tiga kali untuk setiap siswa dan dilakukan di enam kelas yang berbeda. Terdapat 28 model yang digunakan dalam penelitian ini. Model umumnya dibangun dari model 2 atau 3 level, yang masing-masing berisi model random intersep dan model random slope. Prosedur RIGLS digunakan untuk mendapatkan hasil estimasi parameter yang terbaik. Disisi lain dalam penentuan model terbaik digunkan statistik AIC terkecil yang dapat dibentuk. Dari hasil estimasi yang diperoleh, diperoleh model ke-25 yang merupakan salah satu model random slope 3 tingkat dengan AIC minimum yaitu 3555.822.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Akkol, et. al.,2018,Multilevel Analysis for Repeated Measures Data in Lambs, Journal of Agricultural Sciences. (24). 218-226

Bickel, R.,2007. Multilevel Analysis for Applied Research, The Guildford Press: New York

Goldstein, H., 2011, Multilevel Statistical Models Jhon Wiley & Sons: United Kingdom

Goldstein, H., 1989, Restricted Unbias Iterative Generalized Least-Square. (76). 62-3.

Halim, S. N., & Rahma. (2020). Pengaruh Lingkungan Belajar, Motivasi Belajar dan Kemandirian Belajar terhadap

Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas XI IPA SMAN 9 Pangkep. Mandalika Mathematics and Education Journal, 2, 102-109.

Leeden, R.V.D.,1998. Multilevel Analysis of Repeated Measure Data. Kluwer. Academic Publisers, (32), 15-29

Quene, H. and Berg, H.V. D,2004, On multi-level modeling of data from repeated measures designs; Science Direct, (43), 103–121

Rencher, A .C .and Schaalje, G. J., 2008, Linear Model in Statistics,Jhon Wiley & Sons: Canada

Rosadi D 2011 Analisis Ekometrika dan Runtun Waktu Terapan dengan R Andi: Yogyakarta

Sartina, & Indartono , S. (2019). Pengaruh Motivasi Belajar, Lingkungan Sosial, dan Sikap Belajar Terhadap Hasil Belajar Ekonomi di SMA/MA. SOCIA: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial, 16 (1), 87-100.

Suherman, E. et. al. 2003. Strategi Pembelajaran Matematika Kontemporer Bandung: FMIPA UPI.

Syah, M. (2010). Psikologi Belajar. Jakarta: Rajawali Press.