Estimasi Rata-Rata Jam Belajar Harian Mahasiswa TI Semester 3 dengan Metode Interval Kepercayaan 95%
Keywords:
jam belajar harian, mahasiswa Teknik Informatika, statistik deskriptif, statistik inferensial, interval kepercayaanAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi rata-rata waktu belajar harian mahasiswa Teknik Informatika Semester 3 serta menganalisis karakteristik sebaran datanya. Data dikumpulkan dari 20 responden dan dianalisis menggunakan pendekatan statistik deskriptif dan inferensial. Hasil analisis menunjukkan bahwa rata-rata waktu belajar harian mahasiswa adalah 1,45 jam dengan nilai median sebesar 1,43 jam. Kedekatan nilai rata-rata dan median mengindikasikan bahwa sebaran data relatif simetris tanpa kemencengan yang signifikan, yang juga didukung oleh visualisasi histogram dengan puncak distribusi pada interval 1,0 hingga 1,5 jam per hari. Melalui metode interval kepercayaan 95%, diperoleh estimasi bahwa rata-rata waktu belajar harian populasi mahasiswa Teknik Informatika berada pada rentang 1,12 hingga 1,77 jam. Secara substantif, hasil ini menunjukkan bahwa alokasi waktu belajar mandiri mahasiswa berkisar antara 67 hingga 106 menit per hari, yang tergolong rendah hingga sedang untuk program studi teknik dengan beban akademik yang cukup padat. Lebar interval kepercayaan sebesar 0,65 jam mencerminkan tingkat ketidakpastian estimasi yang moderat, yang dipengaruhi oleh ukuran sampel yang relatif terbatas. Temuan ini diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi dan pertimbangan dalam peningkatan efektivitas pembelajaran mandiri mahasiswa.
References
Alabi, O., & Bukola, T. (2023). Introduction to Descriptive statistics. In Recent Advances in Biostatistics. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.1002475
Beyer, A. (2022). Introduction to Statistics for Psychology. Introduction to Statistics for Psychology. https://open.macricopa.edu/psy230mm/
Fithry, A., Mangku, I. W., & Purnaba, I. G. P. (2022). Interval Kepercayaan Untuk Fungsi Nilai Harapan dan Fungsi Ragam Proses Poisson Periodik Majemuk. Jambura Journal of Mathematics, 4(1), 152–166. https://doi.org/10.34312/jjom.v4i1.12180
Lourenço, A. A., & Paiva, M. O. (2024). Academic Performance of Excellence: The Impact of Self-Regulated Learning and Academic Time Management Planning. Knowledge, 4(2), 289–301. https://doi.org/10.3390/knowledge4020016
Midway, S. R. (2020). Principles of Effective Data Visualization. Patterns, 1(9), 100141. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100141
Okagbue, H. I., Odetunmibi, O. A., Ezenkwe, A. M., Anene, G. N., Boluwajoko, A. E., Offiah, I. B., & Akinsola, B. E. (2021). Factors affecting the study time of first and final year students of a world class university. Journal of Physics: Conference Series, 1734(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1734/1/012008
Sinaga, M., Siregar, R., Anggela, S., Doloksaribu, A., Saputra, I., Surbakti, S., & Ompusunggu, D. P. (2024). Pengaruh Jam Belajar Dan Akses Internet Terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa Kelas C Ekonomi Pembangunan Tahun 2021 ( interconnected network ), yang memudahkan manusia dalam berkomunikasi dan memperoleh Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisni. Nian Tana Sikka : Jurnal Ilmiah Mahasiswa, 2(1).
Zou, J. (2025). On the relationship between study duration and academic performance in students. Computer Life, 13(1), 17–19. https://doi.org/10.54097/hz29ar73
