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.
0>
·
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.