Jurnal Internasional

Faktor Risiko dan Tingkat Risiko untuk Putus Sekolah Tinggi
Abstrak (RINGKASAN)
Terjemahkan Abstrak
Penelitian dalam artikel ini mengidentifikasi tiga kategori risiko utama dari putus sekolah tinggi dan mengevaluasi dampak dari strategi pencegahan mungkin. Sebagai siswa menumpuk risiko ini, mereka menjadi lebih cenderung putus sekolah dan program pencegahan menjadi kurang efektif. Selain itu, ditemukan bahwa faktor yang mempengaruhi keputusan untuk putus bervariasi untuk berbagai sumber risiko, dan dengan demikian harus ada berbagai strategi pencegahan yang ditawarkan untuk mengakomodasi untuk varians ini. [PUBLIKASI ABSTRAK]
Pendahuluan singkat
Penelitian dalam artikel ini mengidentifikasi tiga kategori risiko utama dari putus sekolah tinggi dan mengevaluasi dampak dari strategi pencegahan mungkin. Sebagai siswa menumpuk risiko ini, mereka menjadi lebih cenderung putus sekolah dan program pencegahan menjadi kurang efektif. Selain itu, ditemukan bahwa faktor yang mempengaruhi keputusan untuk putus bervariasi untuk berbagai sumber risiko, dan dengan demikian harus ada berbagai strategi pencegahan yang ditawarkan untuk mengakomodasi untuk varians ini.
Sejak 1970-an, telah terjadi upaya berkembang untuk meningkatkan tingkat kelulusan sekolah tinggi. Pada tahun 1983, Komisi Nasional Keunggulan dalam Pendidikan terdengar alarm karena pendidikan AS standar telah jatuh di belakang negara-negara industri besar (Komisi Nasional Keunggulan dalam Pendidikan, 1983). Komisi menyerukan reformasi sistem pendidikan nasional secara mendasar dan pembaharuan komitmen bangsa untuk pendidikan berkualitas tinggi. Meskipun masalah ini mendapat perhatian meningkat setelah panggilan komisi, sedikit penelitian telah dikhususkan untuk berapa banyak kemungkinan putus sekolah meningkat ketika siswa menumpuk beberapa faktor risiko.
Studi pada anak putus sekolah yang tinggi telah terutama telah prihatin dengan identifikasi karakteristik yang terkait dengan risiko putus sekolah, dan peneliti secara konsisten menemukan mereka dalam domain bervariasi seperti sekolah, keluarga, masyarakat, dan mahasiswa sendiri (Farmer & Payne, 1992; Gruskin, Campbell , & Paulu, 1987, Kronick & Hards, 1998, Orr, 1987; Payne, 1989, Reyes, 1989, Roderick, 1993, Suh, Suh, & Houston, dalam pers; Tindall, 1988; Valdivieso, 1986, Vallerand, Portier, & Guay, 1997; Wehlage, 1989). Banyak peneliti hanya mengidentifikasi faktor yang berkontribusi terhadap putus sekolah.
Misalnya, Coley (1995) disajikan masalah schoolrelated seperti tidak menyukai sekolah, menerima nilai yang buruk, tidak mampu bersaing dengan sekolah, dan tidak bergaul dengan guru sebagai empat dari enam alasan utama untuk putus. Devine (1996) mengidentifikasi pencapaian pendidikan rendah orang tua, jumlah anggota rumah tangga, dan kurangnya motivasi sebagai alasan mengapa siswa dengan status sosial ekonomi rendah (SES) putus sekolah. Ekstrom, Goertz, Pollack, dan Rock (1986) menemukan bahwa putus sekolah cenderung minoritas ras dari keluarga miskin. Perilaku siswa menyimpang dan tahan juga diidentifikasi sebagai sangat terkait dengan putus sekolah. Baik dan Rosenberg (1983) menunjukkan bahwa putus sekolah tinggi menantang keyakinan bahwa pendidikan yang dominan mengarah ke keberhasilan dalam hidup. Pittman (1986) dan Tidwell (1988) menunjukkan bahwa resistensi siswa dan resentfulness terhadap komunitas sekolah merupakan variabel utama dalam keputusan mereka untuk drop out.
Tingkat rendah siswa keterlibatan dalam pendidikan mereka telah dipertimbangkan oleh peneliti lain (Caraway, Tucker, Reinke, & Hall, 2003) sebagai faktor penting yang mengarah ke tingkat putus sekolah yang lebih tinggi. Finn (1989) juga mengusulkan bahwa perilaku yang berhubungan dengan putus sekolah dari batang penarikan dari kehidupan sekolah. Sebuah studi dari siswa sekolah dasar dan menengah menemukan bahwa variabel sekolah adalah prediktor yang konsisten dari keterasingan dari sekolah. Para peneliti mencatat bahwa bertentangan dengan teori yang berlaku umum bahwa keterasingan dari sekolah adalah proses perkembangan stabil, keterasingan dari sekolah mungkin tidak terang-terangan diwujudkan sampai siswa mencapai sekolah tinggi.
Para peneliti juga telah menemukan bahwa kombinasi dari dua atau lebih faktor risiko meningkatkan kemungkinan putus (Croninger & Lee, 2001;. Farmer et al, 2004). Ketika seorang siswa terkena beberapa faktor risiko, dia cenderung kurang termotivasi untuk mengerjakan tugas sekolah dan akhirnya putus sekolah (Suh et al., In press). Farmer et al. juga menemukan bahwa pemuda yang mengalami faktor risiko tunggal pada awal masa remaja telah meningkat secara moderat di tingkat putus sekolah, sedangkan pemuda dengan kombinasi dari dua atau lebih faktor risiko memiliki tingkat putus sekolah secara signifikan lebih tinggi. Mereka juga meneliti sejauh mana profil tunggal dan multiple-resiko yang nyata dalam sampel cross sectional dari daerah dalam kota dan pedesaan.
Beberapa peneliti telah mencoba untuk menjelaskan fenomena ini putus dengan menggunakan interaksi atau causeand-efek hubungan faktor yang berkontribusi. Misalnya, Holt (1995) mengemukakan bahwa berprestasi rendah biasanya datang ke sekolah kurang keterampilan dasar yang merupakan prasyarat untuk belajar. Kegagalan akademis meningkatkan keterasingan siswa dari sekolah, menyebabkan absensi, yang pada gilirannya meningkatkan risiko putus sekolah. Devine (1996) juga berspekulasi bahwa putus potensial mungkin memiliki masalah perilaku sebagai akibat dari kurangnya minat di sekolah serta performa akademis yang buruk.
Pencegahan dini adalah salah satu strategi yang paling sering dikutip untuk penyelesaian sekolah. Misalnya, anak peneliti mengamati bahwa perilaku awal-anak usia sekolah dengan masalah perilaku serangan awal beresiko tinggi untuk putus sekolah serta penyalahgunaan zat, kekerasan, dan kenakalan dalam tahun kemudian mereka. Akibatnya, mengembangkan strategi pengobatan untuk mengurangi masalah perilaku saat agresi dalam bentuk yang lebih lunak sebelum usia 8, dan dengan demikian mengganggu perkembangannya, adalah manfaat yang cukup baik bagi keluarga dan masyarakat (Webster-Stratton & Reid, 2003).
Para peneliti juga telah melaporkan hubungan antara ukuran kinerja akademik di sekolah dasar awal dan perilaku putus sebelum lulus SMA (Barrington & Hendricks, 1989; Ensminger & Slusarcick, 1992). Mereka menekankan perlunya untuk memeriksa penyebab putus sebelum sekolah tinggi karena banyak siswa putus sekolah sebelum kelas 10. Pengamatan ini konsisten dengan petunjuk yang ada di literatur tumbuh pada perkembangan remaja itu, karena mengubah jalur kinerja di tingkat SMA sangat sulit, kinerja sekolah harus ditingkatkan pada titik sebelumnya dalam pengembangan siswa untuk meningkatkan prestasi remaja (Entwisle, 1990). Dalam sebuah studi sekolah menengah pedesaan, Edmondson dan White (1998) menunjukkan bahwa siswa yang lebih muda lebih terbuka untuk mendukung layanan, sementara siswa yang lebih tua mungkin akan lebih terfokus pada persetujuan sebaya dan kebutuhan mereka untuk kemerdekaan. Juga, karena anak-anak lebih tua telah di sekolah lebih lama, mereka mungkin memiliki sikap mengalah kuat daripada siswa yang lebih muda.
Di antara karakteristik yang terkait dengan putus sekolah, banyak peneliti telah mengidentifikasi tiga indikator risiko utama. Mereka termasuk performa akademis yang buruk (atau rata-rata titik rendah grade), perilaku SES, dan menyimpang rendah (atau masalah perilaku) (Ekstrom et al, 1986;. Phelan, 1992; Rumberger, 1987;. Suh et al, in press). Terlepas dari sumber faktor risiko, perlu dicatat bahwa faktor risiko berkontribusi dan mempercepat risiko putus sekolah.
PURPOSEOFTHISSTUDY
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap putus sekolah tinggi dan sejauh mana dampaknya terhadap kemungkinan putus sekolah. Berdasarkan penelitian sebelumnya, penelitian ini diklasifikasikan siswa ke dalam tiga besar beresiko kategori nilai rata-rata kelas rendah (IPK), masalah SES, dan perilaku yang rendah. Dalam masing-masing tiga kelompok atrisk, studi ini juga meneliti variabel yang berinteraksi untuk meningkatkan risiko putus. Empat pertanyaan penelitian diuji: (a) Apa saja faktor risiko paling signifikan yang mengarah ke putus sekolah? (B) Berapa kombinasi dari dua atau lebih faktor risiko mempercepat kemungkinan putus dibandingkan dengan risiko tunggal? (C) Apa saja indikator prediktif dalam setiap kelompok risiko dan betapa berbedanya mereka di berbagai jenis kelompok berisiko? (D) jenis Bagaimana strategi pencegahan yang efektif untuk berbagai sumber resiko?
METODE
Data
Data dari Survei Longitudinal Nasional Pemuda (NLSY97) database dari Departemen Tenaga Kerja AS yang digunakan dalam penelitian ini. Peserta dipilih menggunakan sampel perwakilan nasional dari sekitar 9.000 pemuda yang berusia 12 sampai 16 tahun pada tanggal 31 Desember 1996. Departemen Tenaga Kerja melakukan survei awal (Round 1) pada tahun 1997. Di babak itu, kedua pemuda yang memenuhi syarat dan salah satu orang tua yang menerima pemuda selama satu jam wawancara pribadi. Pemuda telah reinterviewed setiap tahun sejak itu. Data dari putaran 1-5 dari NLSY97/01 yang dirilis pada bulan Agustus 2003. Data dalam laporan ini termasuk 2.792 siswa yang baik yang terdaftar di sekolah tinggi atau tidak terdaftar tetapi bekerja menuju sertifikat Pendidikan Umum (GED) Pengembangan, karena mereka tidak menyelesaikan sekolah tinggi atau putus. Menulis sampel akhir adalah 3.111 laki-laki dan 3.081 perempuan yang baik menyelesaikan sekolah tinggi atau putus tanpa menerima ijazah atau GED pada tanggal 31 Desember 2000. Di antara 6.192 mahasiswa dalam sampel, 5.244 menyelesaikan sekolah tinggi dengan ijazah atau GED, dan 948 tidak.
Prosedur
Untuk mengidentifikasi penyebab umum putus dari NLSY97, penelitian ini dianggap 180 variabel sebagai faktor-faktor kemungkinan putus sekolah. Diambil dari sumber sastra banyak dan studi empiris, variabel-variabel ini merupakan aspek personal, perilaku, keluarga, sekolah terkait, dan masyarakat terkait kinerja sekolah siswa. Regresi logistik ganda dengan menggunakan prosedur seleksi maju digunakan untuk sistematis menyaring semua variabel dan tiba di model pelit yang baik (Tamhane & Dunlop, 2000).
Proses penyaringan menghasilkan 16 prediktor signifikan secara statistik dari putus sekolah tinggi. Mereka meliputi (a) titik rata-rata kelas rendah di kelas delapan (IPK); (b) status sosial ekonomi rendah (SES); (c) siswa yang ditangguhkan (PENANGGUHAN); (d) harapan siswa untuk tetap bersekolah berikutnya tahun (INSCHOOL); (e) pengayaan resiko index (Pengayaan); (f) jumlah hari absen dari sekolah (ABSEN); (g) apakah siswa tinggal bersama kedua orang tua biologis sebagai dari 1996 (BIOPARENT); (h) fisik risiko lingkungan index (PHYSINDEX); (i) pengalaman seksual pertama pada usia 15 atau sebelum (FIRSTSEX); (j) jumlah anggota rumah tangga (HHSIZE); (k) persentase rekan-rekan berencana untuk pergi ke perguruan tinggi (TEMAN); (1 ) tinggal di daerah metropolitan (MSA), (m) daerah (WILAYAH); (n) persepsi positif terhadap guru (GURU), (o) jumlah perkelahian di sekolah (FIGHT), dan (p) jika siswa telah mengancam dengan bahaya di sekolah (ANCAMAN).
Enam adalah variabel indeks kuantitatif atau komposit, dan sisanya 10 variabel kualitatif. Enam kuantitatif / index variabel absensi, ukuran rumah tangga, jumlah perkelahian di sekolah, persentase rekan-rekan berencana untuk pergi ke perguruan tinggi, indeks risiko pengayaan, dan indeks risiko lingkungan fisik. Variabel kuantitatif ditransformasikan menjadi variabel dinormalisasi standar untuk kemudahan interpretasi. Variabel kualitatif diberi kode 1 jika pernyataan itu benar atau hadir dan O jika tidak. Misalnya, seorang mahasiswa ditugaskan nilai IPK rendah kode 1 jika dia menerima IPK rendah di kelas delapan dan nilai dari O jika ia menerima IPK menengah atau tinggi. Variabel kuantitatif menunjukkan nilai survei awal. Variabel indeks Dua, pengayaan risiko dan indeks lingkungan risiko fisik, dihitung dari sekelompok pertanyaan survei termasuk dalam NLSY97/01. Yang pertama mencakup kegiatan pengayaan pendidikan dan sumber daya, dan yang kedua termasuk rumah dan lingkungan masyarakat.
Tiga variabel IPK rendah, suspensi, dan SES rendah mendapat perhatian khusus dalam prosedur coding karena telah banyak diidentifikasi oleh peneliti sebagai faktor risiko utama untuk putus sekolah. Berkinerja rendah diidentifikasi sebagai siswa dengan kelas delapan IPK "setengah Cs dan Ds setengah" atau di bawah (Suh et al., In press). Kategori suspensi termasuk siswa yang telah ditangguhkan setidaknya sekali. Rendah siswa ditunjukkan SES dari keluarga berpenghasilan tahunan yang berada di bawah $ 30.000 dalam 1997. Untuk membedakan antara faktor-faktor risiko dan prediktor lain dari putus, faktor risiko atau latar belakang risiko mengacu kepada siswa menampilkan satu atau lebih dari tiga kriteria di atas. Prediktor putus mengacu pada 13 variabel yang tersisa independen.
Variabel dependen (Dropout) merupakan jebolan SMA / selesai. Jika siswa lulus SMA dengan ijazah atau menerima GED, variabel dependen dikodekan sebagai O. Jika seorang siswa tidak lulus dan tidak terdaftar di sekolah tinggi di tahun 2001 dari survei, variabel dependen dikodekan sebagai 1.
HASIL
Tabel 1 menunjukkan dua model (Model 1 dan Model 2) dari prediktor putus sekolah. Kolom dari Tabel 1 menunjukkan nilai koefisien regresi, tingkat signifikansi, dan nilai-nilai probabilitas dari 16 prediktor. Model 1 menyajikan estimasi awal putus sekolah dengan diree di-faktor risiko (risiko akademik, status sosial ekonomi rendah, dan masalah perilaku) termasuk dalam model regresi. Signifikansi statistik Model 1 poin untuk hubungan yang kuat antara masing-masing faktor risiko dan kemungkinan putus. Nilai-nilai probabilitas mewakili perubahan yang diharapkan dalam probabilitas putus sekolah untuk setiap kenaikan satu-standarddeviation dalam variabel prediktor. Perubahan probabilitas diperoleh dengan mengurangkan 1 dari Exp (B), dimana nilai positif berarti peningkatan kemungkinan putus dan nilai negatif menunjukkan penurunan. Misalnya, resiko akademik (IPK rendah) meningkatkan kemungkinan putus oleh 115,9% (2.159 - 1-1,159 atau 115,9%), sedangkan risiko sosial ekonomi (SES) dan risiko perilaku (PENANGGUHAN) meningkatkan kemungkinan putus oleh 75,0% dan 77,5%, masing-masing.
Banyak siswa (1.395 youdis) terkena faktor risiko (dua atau risiko diree) daripada satu saja. Misalnya, siswa memiliki 183 bodi akademik dan risiko sosial ekonomi. Jika terdapat hubungan sistematik antara faktor-faktor risiko, maka multikolinearitas hadir dan kesulitan muncul dalam statistik pas model regresi kecuali variabel prediktor ekstra dihapus (Pedhazur, 1997). Untuk meminimalkan multikolinearitas dalam model regresi dan untuk memfasilitasi interpretasi latar belakang risiko, kami memperkenalkan variabel (RISK) dari sejumlah faktor risiko atas nama diree beresiko variabel IPK rendah, SES rendah, dan suspensi. RISIKO dikodekan dari O (tanpa resiko) sampai 3 (all risks latar belakang diree). Model 2 menunjukkan prediktor putus sekolah ketika sejumlah faktor risiko termasuk sebagai prediktor. Semua prediktor lain tetap sama dengan model 1. Koefisien estimasi variabel RISIKO menunjukkan siswa diat dengan satu faktor risiko memiliki kemungkinan 89,3 persen lebih tinggi dari putus dari siswa yang tidak.
Tabel 2 dibangun untuk menunjukkan empat model yang berbeda regresi logistik sesuai dengan sejumlah faktor risiko yang ada. Karena jumlah faktor risiko adalah prediktor yang paling signifikan dari putus sekolah dan memiliki salah satu nilai peluang terbesar, kita perlu menyelidiki lebih lanjut peran variabel ini dalam model. Kami memperkirakan kemungkinan putus selama empat kelompok yang berbeda dari siswa dengan jumlah faktor risiko: (a) siswa tanpa faktor risiko (N = 2.878), (b) siswa dengan hanya satu faktor risiko terlepas dari sumber risiko (N = 1.915); (c) siswa dengan dua faktor risiko (N 1.112), dan (d) siswa dengan ketiga faktor risiko (N = 283). Variabel prediktor yang digunakan untuk analisis adalah sama dengan prediksi pada Tabel 1 kecuali bahwa "jumlah faktor risiko" variabel dikendalikan bukan salah satu prediktor lain.
Pada Tabel 2, signifikansi statistik dari prediksi dan dampak dari kemungkinan pencegahan-kemungkinan, Exp (B)-sangat berbeda dari hasil pada Tabel 1. Dalam model Risiko O, prediktor signifikan dari putus sekolah adalah harapan untuk tetap bersekolah, indeks pengayaan, apakah siswa tinggal bersama kedua orang tua biologis, lingkungan fisik resiko indeks, ukuran rumah tangga, absensi, umur pengalaman seksual pertama, dan persentase rekan-rekan akan kuliah. Dalam model Risiko 1, prediktor yang mirip dengan model Risiko O dengan pengecualian bahwa siswa yang berada di daerah metropolitan, jumlah perkelahian di sekolah, dan apakah siswa telah diancam dengan kekerasan fisik di sekolah adalah signifikan. Dalam model Risiko 2, risiko lingkungan fisik dan persentase rekan-rekan akan kuliah tidak lagi signifikan. Perubahan yang paling dramatis dibuat dalam model, Risiko 3 di mana hanya empat prediktor (apakah siswa tinggal bersama kedua orang tua biologis, ukuran rumah tangga, wilayah, dan absensi) yang signifikan, semua prediktor lain yang signifikan dalam model-model sebelumnya tidak lagi signifikan.
Kolom peluang, Exp (B), bervariasi secara signifikan tergantung pada jumlah risiko. Secara umum, kemungkinan unit atau satu-standar deviasi-perubahan dalam variabel prediktor yang besar ketika jumlah risiko yang kecil. Misalnya, kenaikan satu standar deviasi-dalam indeks pengayaan mengurangi kemungkinan putus oleh 43,9% (0,561-1 = -43,9 -43,9% atau) untuk model Risiko O. Dalam Risiko 1 dan 2 Risiko model, meningkatkan indeks pengayaan oleh satu standar deviasi menurunkan kemungkinan putus oleh 26,2% dan 14,5%, masing-masing. Ini berarti bahwa strategi pencegahan menjadi kurang efektif karena jumlah meningkat risiko untuk dua atau tiga.
Untuk menentukan indikator prediktif dalam setiap kelompok risiko (SES rendah, rendah IPK, dan suspensi) dan bagaimana mereka berbeda satu sama lain, kami berlari lagi analisis regresi logistik bagi siswa yang drop out dari sekolah tinggi. Karena kami ingin menentukan perbedaan antara setiap kelompok beresiko, sampel masing-masing termasuk siswa dengan hanya satu dari tiga latar belakang resiko (lihat Tabel 3). Model pertama (O Risk) adalah sama dengan yang ada di Tabel 2. Selama tiga model yang tersisa (IPK rendah, rendah SES, dan suspensi), sampel yang saling eksklusif karena sampel untuk beberapa risiko seperti pemain akademik rendah dengan masalah perilaku yang dikecualikan. Ukuran sampel adalah 465 untuk rendah IPK, 644 untuk SES rendah, dan 806 bagi mereka yang telah ditangguhkan.
Model dalam Tabel 3 menunjukkan bahwa besarnya peluang dan tingkat signifikansi prediktor yang sangat berbeda untuk masing-masing faktor risiko. Model IPK menunjukkan signifikansi statistik untuk keempat variabel independen apakah siswa mengharapkan untuk berada di sekolah tahun depan, absensi, umur pengalaman seksual pertama, dan persentase rekan-rekan akan kuliah. Tingkat putus sekolah yang sebenarnya untuk jenis beresiko siswa adalah 15,9% (74 dari 465), yang terendah di antara tiga jenis risiko. Dalam model SES, prediktor signifikan secara statistik adalah pengayaan indeks, indeks risiko lingkungan fisik, ukuran rumah tangga, apakah siswa mengharapkan untuk berada di sekolah tahun depan, dan usia pengalaman seksual pertama. Angka putus sekolah bagi siswa dengan status sosial ekonomi rendah adalah 16,6% (107 dari 644). Model siswa yang ditangguhkan menunjukkan bahwa sebanyak sembilan variabel independen adalah prediktor signifikan dari putus sekolah. Tingkat putus sekolah yang sebenarnya untuk jenis mahasiswa atrisk adalah 18,1% (146 dari 806), yang tertinggi di antara tiga jenis beresiko.
Satu-satunya prediktor signifikan (f <0 adalah="" akan="" apakah="" asosiasi="" bahwa="" belakang.="" berada="" berarti="" bervariasi="" besar="" br="" dalam="" dapat="" dari="" depan="" di="" diandalkan="" diharapkan="" efektivitas="" faktor="" hal="" harapan="" ini="" jenis="" juga="" karena="" keempat="" lainnya="" latar="" mendatang="" menghadiri="" mereka.="" model="" mungkin="" pada="" paling="" pencegahan="" prediktor="" risiko.="" risiko="" sebagian="" sebenarnya="" sekolah="" seluruh="" setiap="" signifikansi="" siswa="" strategi="" tahun="" tergantung="" terlepas="" untuk="" yang=""> PEMBAHASAN
Hasil dari analisis Survei Longitudinal Nasional Pemuda database memberikan informasi berharga mengenai karakteristik anak putus sekolah tinggi dan kemungkinan strategi untuk pencegahan putus sekolah dan upaya intervensi. Pertama-tama, seperti yang secara luas dibahas dalam literatur yang ada, kami menemukan tiga faktor risiko kegagalan akademik, status sosial ekonomi rendah, dan masalah perilaku memiliki dampak besar pada keputusan untuk putus sekolah. Selain tiga faktor risiko, 13 prediktor lain (lihat Tabel 1) juga ditemukan secara statistik signifikan. Namun, tujuan dari penelitian ini adalah tidak terbatas untuk mengidentifikasi variabel risiko, tetapi juga untuk memeriksa lebih lanjut sejauh mana dampaknya terhadap kemungkinan putus sekolah dan berapa banyak kombinasi dari dua atau lebih faktor risiko mempercepat kemungkinan putus . Kami juga memeriksa apa indikator prediktif dalam setiap kelompok risiko dan bagaimana mereka berbeda di berbagai jenis kelompok berisiko. Pada akhirnya, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi apa jenis strategi pencegahan akan efektif untuk beresiko remaja dengan sumber risiko yang berbeda.
Sementara tampak bahwa risiko akademik (IPK rendah) memiliki dampak terbesar pada angka putus sekolah, hasil saat ini menunjukkan bahwa ketiga faktor (IPK rendah, status sosial ekonomi, dan masalah perilaku) memiliki efek hampir setara pada tingkat putus sekolah ketika diperiksa secara independen. Oleh karena itu, mengembangkan program pencegahan putus sekolah yang menargetkan siswa dengan hanya faktor risiko akademis mungkin tidak seefektif mungkin. Pertama, program-program yang menargetkan siswa dengan resiko akademik saja mungkin mengabaikan siswa yang menampilkan salah satu atau kedua dari dua faktor risiko lain, tetapi bukan IPK rendah. kedua, karena siswa dengan IPK rendah mungkin sangat mungkin memiliki faktor risiko lain yang menghasilkan IPK rendah, program mungkin tidak cukup memenuhi kebutuhan mereka. Menurut, kami program data yang menargetkan siswa beresiko akademis memiliki kemungkinan yang sangat tinggi, termasuk siswa dengan risiko lainnya. Jumlah siswa yang hanya memiliki IPK rendah 7,5% (465 dari 6.192). Namun, 8,8% (543 dari 6.192) ditampilkan baik IPK rendah dan risiko perilaku, 3,0% (184 dari 6.192) ditampilkan IPK rendah dan SES rendah, dan 4,6% (283 dari 6.192) ditampilkan semua tiga risiko. Jumlah siswa dengan lebih dari satu risiko adalah 16,3% (1.009 dari 6192), jauh lebih banyak daripada mereka yang memiliki resiko akademik saja.
Penelitian kami juga menunjukkan bahwa pencegahan dini dan upaya intervensi sangat penting. Sebagai siswa menumpuk faktor risiko, mereka menjadi lebih mungkin putus, dan upaya intervensi yang mungkin menjadi lebih terbatas. Angka putus sekolah bagi siswa dengan satu risiko adalah 17,1%, untuk dua risiko itu adalah 32,5% (90,1% kenaikan), dan untuk tiga risiko itu adalah 47,7% (178,9% kenaikan). Mengingat bahwa banyak siswa (1.395 pemuda) yang putus faktor risiko dipamerkan beberapa, pencegahan dini dan upaya intervensi ketika siswa tidak menunjukkan atau salah satu faktor risiko putus sekolah sangat dianjurkan.
Karena jumlah meningkat faktor risiko, tidak hanya tingkat putus sekolah meningkat secara dramatis, namun jumlah prediktor signifikan menurun. Penurunan ini dapat membatasi metode pencegahan. Siswa yang dipamerkan dua atau lebih sedikit faktor risiko memiliki 8 sampai 11 indikator prediktif yang signifikan, tetapi hanya empat prediktor yang signifikan antara mahasiswa dengan ketiga faktor risiko. Oleh karena itu, faktor-faktor risiko yang lebih sedikit siswa miliki, semakin besar kemungkinan adalah bahwa prediktor beberapa akan mempengaruhi keputusan mereka untuk putus sekolah. Beberapa metode intervensi mungkin diperlukan untuk membantu para siswa tetap bersekolah.
Selain itu, studi ini menunjukkan bahwa intervensi yang lebih efektif bila siswa menampilkan faktor risiko lebih sedikit. Hal ini dapat dilihat dalam rasio odds, Exp (B), di mana kemungkinan unit atau satu-standar deviasi-perubahan dalam variabel prediktor yang besar ketika jumlah risiko yang kecil. Sebagai contoh, kenaikan satu standar deviasi-dalam indeks pengayaan mengurangi kemungkinan putus sekolah sebesar 43,9% dalam model Risiko O, 26,2% dalam model Risiko 2, dan 14,5% dalam model Risiko 3.
Akhirnya, meskipun tiga faktor risiko memiliki dampak besar pada putus (17,0%, 32,5%, dan 47,7% tingkat putus sekolah untuk satu risiko, risiko dua, dan tiga risiko, masing-masing), beberapa siswa putus sekolah bahkan ketika mereka ditampilkan tidak satupun dari faktor risiko. Penelitian ini menemukan bahwa angka putus sekolah bagi siswa yang tidak menunjukkan faktor risiko tapi masih putus adalah 4,3%, dan delapan indikator prediktif berdampak pada keputusan para siswa (lihat Tabel 2). Mengembangkan sekolah-lebar program pencegahan putus sekolah di sekitar indikator ini akan mencapai siswa yang tidak menunjukkan faktor risiko, mengurangi kemungkinan mereka putus. Dengan menjadi sensitif terhadap dampak dari indikator pada kehidupan siswa dan menciptakan program untuk membantu siswa dalam secara efektif berurusan dengan mereka, konselor sekolah dapat berkontribusi untuk mengurangi angka putus sekolah.
Temuan dari penelitian ini dapat bermanfaat bila konselor sekolah mengembangkan program pencegahan putus sekolah ditargetkan untuk satu kelompok risiko atau yang lain. Prediktor ditargetkan oleh program-program intervensi harus berbeda tergantung pada faktor-faktor risiko siswa, sebagai prediktor yang berbeda mempengaruhi setiap kelompok mahasiswa yang berbeda. Misalnya, untuk kelompok siswa dengan risiko hanya akademik, konselor mungkin ingin bekerja sekitar empat topik berikut: (a) memeriksa dan mengembangkan rencana untuk tahun mendatang (harapan untuk tetap bersekolah), (b) mengidentifikasi faktor mengganggu kehadiran dan menghasilkan strategi untuk meningkatkan kehadiran (absensi); (c) mengeksplorasi dampak dari rekan-rekan aspirasi siswa untuk pendidikan tinggi (persentase rekan-rekan akan kuliah), dan (d) memahami perkembangan fisik, sosial, dan psikologis siswa dan meningkatkan rasa hormat bagi tubuh mereka sendiri (usia pengalaman seksual pertama). Di antara empat prediktor, absensi dan rekan hubungan tampaknya memiliki dampak yang lebih tinggi pada putus sekolah dibandingkan dengan dua indikator lainnya, sehingga program dengan waktu terbatas atau sumber daya mungkin menemukan lebih sukses dengan berfokus pada dua indikator.
Demikian juga, bagi kelompok siswa dengan SES rendah, penelitian ini mengidentifikasi lima faktor risiko yang signifikan: (a) harapan siswa untuk tetap bersekolah, (b) umur pengalaman seksual pertama, (c) kegiatan pengayaan yang terbatas dan sumber daya pendidikan, ( d) risiko bahaya dari lingkungan fisik siswa, dan (e) ukuran rumah tangga. Sementara harapan siswa untuk tetap bersekolah dan usia pengalaman seksual pertama juga merupakan prediktor pada kelompok risiko akademik, tiga lainnya adalah unik untuk kelompok ini. Oleh karena itu, konselor perlu membantu siswa mengeksplorasi dan mengidentifikasi dampak negatif dari sumber daya yang terbatas dan lingkungan yang kurang beruntung pada prestasi akademik mereka dan mengembangkan rencana strategis untuk meningkatkan ketahanan mereka terhadap situasi yang sulit. Secara khusus, karena lingkungan fisik dan ukuran rumah tangga adalah dua faktor yang paling signifikan memprediksi, program-program pencegahan harus menekankan sifat dampaknya terhadap prestasi akademik siswa dan strategi untuk melawan itu.
Jenis ketiga pada kelompok risiko, siswa dengan masalah perilaku, termasuk suspensi dari sekolah, memiliki sembilan faktor yang mempengaruhi keputusan untuk drop out, lebih dari dua kelompok lainnya. Lima dibagi dengan kelompok lain, sementara empat sisanya yang unik untuk kelompok perilaku. Kelima faktor bersama adalah (a) harapan siswa untuk tetap bersekolah, (b) absensi, (c) hubungan dengan rekan-rekan collegebound, (d) terbatasnya sumber daya pengayaan pendidikan, dan (e) masyarakat yang tidak sehat dan lingkungan keluarga. Keempat faktor unik untuk kelompok ini adalah (a) kemungkinan dampak hidup dengan orang tua nonbiological, (b) efek tinggal di daerah metropolitan, (c) partisipasi dalam perkelahian di sekolah, dan (d) apakah siswa memiliki diancam dengan bahaya di sekolah.
Dalam kelompok perilaku, banyak dari indikator mencerminkan kesulitan khusus yang terkait dengan tinggal di daerah metropolitan. Oleh karena itu, upaya pencegahan diarahkan kepada siswa dengan masalah perilaku di daerah metropolitan perlu alamat khusus bagaimana hidup di daerah tersebut dapat mempengaruhi keputusan siswa putus. Tinggal di daerah metropolitan adalah indikator risiko terbesar bagi siswa dengan masalah perilaku, tetapi juga harus mengatasi program rekan para siswa 'hubungan, dampak emosional yang mungkin disebabkan oleh hidup dengan orang tua nonbiological, dan iklim pendidikan lingkungan hidup mereka.
Akhirnya, penelitian ini mengidentifikasi bahwa harapan siswa untuk bersekolah tahun depan adalah satu-satunya prediktor yang signifikan dalam semua empat model risiko. Prediktor lain hanya sebagian signifikan tergantung pada sumber resiko. Ini berarti bahwa harapan siswa berada di sekolah pada tahun berikutnya adalah prediktor paling dapat diandalkan terlepas dari jenis risiko. Temuan ini menegaskan literatur yang ada (Finn, 1989, Rumberger, 1987, Trusty, 1996; Trusty & DooleyDickey, 1993) yang menggarisbawahi peran utama keterlibatan siswa dengan sekolah pada penyelesaian sekolah akhirnya. Hal ini menunjukkan bahwa pencegahan putus sekolah-lebar dan upaya intervensi harus menangani aspirasi pendidikan siswa dan rencana untuk tahun-tahun mendatang. Hal ini semakin mungkin menyiratkan bahwa karir eksplorasi dan konseling harus diberikan prioritas dalam pengembangan konseling program sekolah menengah. Harapan pendidikan siswa memiliki dampak kritis pada keputusan mereka untuk melanjutkan atau menghentikan baik pendidikan mereka di sekolah tinggi apakah atau tidak mereka menampilkan beresiko mengalami status dengan faktor risiko (kesulitan akademis, masalah SES, atau perilaku yang rendah). Oleh karena itu, dengan mengembangkan program-program untuk membantu siswa mengembangkan pandangan optimis pembangunan pendidikan mereka, konselor sekolah dapat mencegah siswa dari putus sekolah.
Keterbatasan
Penting untuk dicatat bahwa remaja dalam penelitian ini adalah 12 sampai 16 tahun pada tahun 1996 dan, dengan demikian, mungkin tidak sepenuhnya mencerminkan perilaku saat ini siswa SMA. Risiko faktor yang dipertimbangkan dalam penelitian ini terbatas pada tiga besar di-faktor risiko. Penelitian lebih lanjut jelas dibutuhkan dalam rangka untuk lebih memahami individu, rumah, sekolah dan pengaruh faktor di luar tiga faktor risiko yang diidentifikasi dalam penelitian ini.
Kesimpulan
The American School Counselor Association (2005) merekomendasikan bahwa setiap sekolah atau kabupaten mengembangkan program konseling sekolah selaras dengan sekolah atau tujuan akademik kabupaten. Di sekolah atau kabupaten mana putus sekolah merupakan masalah yang semakin merepotkan dan di mana meningkatkan tingkat kelulusan menjadi tujuan penting, dianjurkan bahwa konselor sekolah menguji karakteristik yang berisiko siswa putus sekolah di sekolah mereka, mengingat temuan dari studi ini.

·         Review Jurnal Internasional

Ada beberapa pendapat yang mempengaruhi penyebab anak putus sekolah. Coley (1995) disajikan masalah schoolrelated seperti tidak menyukai sekolah, menerima nilai yang buruk, tidak mampu bersaing dengan sekolah, dan tidak bergaul dengan guru sebagai empat dari enam alasan utama untuk putus. Devine (1996) mengidentifikasi pencapaian pendidikan rendah orang tua, jumlah anggota rumah tangga, dan kurangnya motivasi sebagai alasan mengapa siswa dengan status sosial ekonomi rendah (SES) putus sekolah. Ekstrom, Goertz, Pollack, dan Rock (1986) menemukan bahwa putus sekolah cenderung minoritas ras dari keluarga miskin. Perilaku siswa menyimpang dan tahan juga diidentifikasi sebagai sangat terkait dengan putus sekolah. Baik dan Rosenberg (1983) menunjukkan bahwa putus sekolah tinggi menantang keyakinan bahwa pendidikan yang dominan mengarah ke keberhasilan dalam hidup. Pittman (1986) dan Tidwell (1988) menunjukkan bahwa resistensi siswa dan resentfulness terhadap komunitas sekolah merupakan variabel utama dalam keputusan mereka untuk drop out. Pencegahan yang mungkin bisa dilakukan agar anak tidak putus sekolah yaitu memprioritaskan pengembangan konseling di sekolah menengah, karena dengan ini dapat membantu siswa mengembangkan pandangan optimis pembangunan pendidikan mereka. Sehingga, anak yang putus sekolah dapat berkurang.