data dilakukan terhadap 230 angkatan 42, 43, dan 44. jenis kelamin responden, dapat dikatakan sudah cukup pengambilan contohnya, dilihat Gambar 4, bahwa responden berjenis kelamin sebanyak 49.60% responden
berdasarkan statusnya, responden berstatus belum sebesar 99.1% responden, sebanyak 0.9% telah menikah. responden ini cukup menarik sebagai salah satu faktor yang prestasi belajar, namun karena persentase antara responden menikah dengan yang telah besar, sehingga kategori belum dapat digunakan faktor yang mempengaruhi
jenis kelamin dan status
Frekuensi Persentase 169 2 99.1% 0.9% n Bogor mengalokasikan mahasiswa baru melalui jalur dibanding dari jalur-jalur hat dalam Gambar 6, yang menjadi responden ini sebagian besar melalui sebear 64.78%, sedangkan melalui jalur SPMB,
7.39% responden melalui 0.43% responden melalui jalur
Pada Tabel 3 dapat dilihat SLTA dan status SLTA respo besar responden berasal dengan 77.4%, dan sebanyak dari pulau Sumatera, 1.3% pulau Sulawesi, 0.9% responden Kalimantan, 0.4% responden Maluku, 0.4% responden dari Hal ini memperlihatkan bahwa IPB masih didominasi oleh berasal dari Pulau Jawa, dan sedikit mahasiswa dari Indonesia yang menimba ilmu di IPB. Tabel 3. Persentase asal SLTA
SLTA responden Peubah Asal SLTA : Pulau Jawa Pulau Sumatera Pulau Sulawesi Pulau Kalimantan Pulau Maluku Pulau Papua Status SLTA : Negeri unggulan Negeri non-unggulan Swasta unggulan Swasta non- unggulan
Sebesar 63.04% responden persentase terbesar respond SLTA negeri unggulan, 18.26
50.40%
Laki laki Perempuan
Gambar 5.
responden ke IPB melalui jalur BUD, dan responden melalui jalur PIN.
dapat dilihat daerah asal SLTA responden. Sebagian berasal dari pulau Jawa sebanyak 19.6% reponden Sumatera, 1.3% responden dari 0.9% responden dari pulau responden dari pulau responden dari pulau Papua. memperlihatkan bahwa mahasiswa didominasi oleh mahasiswa yang Jawa, dan masih sangat dari Indonesia bagian timur mu di IPB.
asal SLTA dan status SLTA responden Presentase 77.4% 19.6% 1.3% 0.9% 0.4% 0.4% 63.04% 18.26% 15.65% 3.04%
responden dan merupakan responden berasal dari unggulan, 18.26% responden
12
Gambar 6.
Persentase rata rata pengeluaran responden/bulan
Gambar 7.
Persentase kesesuaian minat jurusan responden
berasal dari SLTA negeri non-unggulan, 15.65% responden berasal dari SLTA swasta unggulan, 3.04% responden berasal dari SLTA swasta non-unggulan.
Mahasisawa IPB sebagian besar berasal dari keluarga ekonomi menengah. Berdasarkan rata rata pengeluaran responden (Gambar 6), terdapat 48.26% responden memiliki rata rata pengeluaran antara Rp 400.000 hinggaRp 600.000, 25.22% responden memiliki rata rata pengeluaran antara Rp 600.000 hingga Rp 800.000, 16.09% responden memiliki rata rata pengeluaran < Rp 400.000, 10.43% responden memiliki rata rata pengeluaran ≥ Rp 800.000.
Kesesuaian antara minat mahasiswa dengan jurusan yang diambil merupakan salah satu faktor yang menarik untuk dilihat pengaruhnya terhadap prestasi belajar. Dari pengambilan contoh, diperoleh responden berdasarkan kesesuaian minat jurusannya, yaitu sebanyak 60.87% responden yang merasa sesuai dengan jurusan yang sudah diambil, sebanyak 25.65% responden yang merasa sangat sesuai dengan jurusan yang sudah diambil, sebanyak 13.04% responden yang merasa tidak sesuai dengan jurusan yang sudah diambil, dan sebanyak 0.43% responden yang merasa sangat tidak sesuai dengan jurusan yang sudah diambil. Adanya mahasiswa yang merasa tidak sesuai atau sangat tidak sesuai dengan jurusan yang diambil kemungkinan karena sistem pemilihan jurusan pada mahasiswa angkatan 42 dan 43 tidak dari sekolahan melainkan
harus berjuang untuk mendapatkan IPK yang tinggi dan harus bersaing dengan mahasiswa yang lain pula untuk dapat masuk ke jurusan yang diinginkan, sebab setiap jurusan sudah memiliki kriteria IPK dan nilai mata kuliah minimal yang harus dipenuhi dan dengan batas daya tampung yang sudah ditetapkan. Oleh karena itu mahasiswa yang tidak dapat memenuhi kriteria IPK dan nilai mata kuliah minimal jurusan yang diinginkan harus terlempar ke jurusan yang lain.
Berdasarkan nilai UN yang diraih, sebagian besar responden mendapatkan nilai UN pada interval 2.75 < UN ≤ 3.η, yaitu sebanyak 50.43%, responden dengan nilai UN > 3.5 sebanyak 44.78%, dan reponden dengan nilai UN ≤ 2.7η sebanyak ζ.78%.
Tabel 4. Persentase nilai UN dan IPK responden
Peubah Frekuensi Persentase
Nilai UN : > 3.5 2.75 < UN ≤ 3.η ≤ 2.7η 103 116 11 44.78% 50.43% 4.78% IPK: > 3.5 2.75 < UN ≤ 3.η ≤ 2.7η 50 45 135 21.74% 19.57% 58.70% Berdasarkan IPK yang diraih, sebagian besar responden mendapatkan IPK ≤ 2.7η sebanyak 58.70%, responden dengan IPK > 3.5 sebanyak 21.74%, dan reponden dengan
13
Gambar 8.
Konsep model menghitung Construct reliabilitypada masing-masing setiap
peubah laten
IPK yang berada pada interval 2.75 < IPK ≤ 3.5 sebanyak 19.57%.
Data di atas menunjukkan sebagian besar responden berasal dari SLTA negeri unggulan dan responden memiliki nilai UN yang cukup tinggi yaitu > 3, namun berbanding terbalik dengan IPK yang dimiliki, yaitu ≤ 2.7η. Hal ini semakin memperkuat asumsi bahwa sebagian besar mahasiswa IPB yang merupakan siswa siswa yang berprestasi dan unggulan di SLTA namun prestasinya menurun ketika di perguruan tinggi.
Construct Reliability
Keterhandalan masing masing peubah laten eksogen dapat diketahui dengan mengitung construct reliability-nya, yaitu dari standardized factor loading peubah indikator indikatornya. Dengan konsep model pada Gambar 8 di bawah ini.
Hasil perhitungan disajikan sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Construct Reliability masing masing Peubah Laten Eksogen Peubah Laten Eksogen Reliabilitas KON_SHT 0.71 LTR_PDDK 0.30 KEM_VRBL 1.00 LTR_ORTU 0.76 FAK_EKO 0.50 CITA_AKD 0.64 KEG_EKSL 0.75 KON_TGL 0.50 KON_KMPS 0.91 CARA_BLJ 0.60
Suatu peubah laten dapat dinyatakan reliabel jika nilai Construct Reliability-nya ≥ 0.7, sehingga jika melihat nilai Construct Reliability pada tiap peubah laten di atas, peubah laten KON_SHT, KEM_VRBL, LTR_ORTU, KEG_EKSL, dan KON_KMPS yang mampu menjelaskan peubah laten Prestasi belajar.
Peubah laten yang lain, seperti LTR_PDDK, FAK_EKO, CITA_AKD, KON_TGL, dan CARA_BLJ tidak mampu menjelaskan peubah laten Prestasi belajar.
Oleh karena itu diberikan penghitungan Construct Reliability untuk tiap peubah laten yang lebih lengkap sebagai berikut :
Kondisi Kesehatan
Peubah laten kondisi kesehatan terdiri dari 7 buah indikator yaitu: Mengidap penyakit (X11), Banyak penyakit (X12), Jenis penyakit (X13), Kebiasaan sarapan (X14), Kebiasaan merokok (X15), Rutinitas berolahraga (X16).
Peubah indikator Mengidap penyakit (X11), Banyak penyakit (X12), Jenis penyakit (X13) memiliki koefisien yang relatif besar, masing masing 1.00; 0.91; 0.91. Sebaliknya peubah Kebiasaan merokok (X15) memiliki koefisien yang bernilai negative, yaitu -0.18.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten KON_SHT dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 6. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kondisi kesehatan
Indikator Standardized Loading Nilai T X11 1.00 21.21 X12 0.91 17.85 X13 0.91 17.83 X14 0.15 2.21 X15 - 0.18 -2.72 X16 0.05 0.80 Construct Reliability 0.71 Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kondisi kesehatan memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.71 ≥ 0.7, dan dari keseluruhan peubah indikator memiliki nilai t > 1.96, kecuali peubah Rutinitas berolahraga (X16).
Latar Belakang Pendidikan
Peubah laten latar belakang pendidikan terdiri dari 3 buah indikator yaitu: Asal SLTA (X21), Status SLTA (X22), Nilai UN (X23).
14
Peubah Asal SLTA (X21), Status SLTA (X22), dan Nilai UN (X23) dalam membangun peubah LTR_PDDK memiliki koefisien yang relatif kecil dengan nilai masing masing sebesar 0.26; 0.51; 0.28.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten LTR_PDDK dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 7. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Latar Belakang Pendidikan Indikator Standardized Loading Nilai T X21 0.26 1.75 X22 0.51 1.90 X23 0.28 1.78 Construct Reliability 0.30 Nilai Construct Reliability Peubah Laten latar belakang pendidikan tidak memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.30 < 0.7, dan dari keseluruhan peubah indikator memiliki nilai t < 1.96. Oleh karena itu ketiga peubah indikator tersebut tidak mampu menjelaskan peubah laten latar belakang pendidikan.
Kemampuan Verbal
Peubah laten Kemampuan Verbal terdiri dari 2 buah indikator yaitu: Kemampuan berbahasa inggris (X31), Tingkat kemampuan berbahasa inggris (X32).
Peubah indikator Kemampuan berbahasa inggris (X31), Tingkat kemampuan berbahasa inggris (X32) memiliki koefisien yang relatif besar, masing masing 0.99; 1.00.
Dari hasil penghitungan dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability diperoleh sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kemampuan Verbal
Indikator Standardized Loading Nilai T X31 0.99 21.19 X32 1.00 21.58 Construct Reliability 1.00 Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kemampuan Verbal memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 1.00 ≥ 0.7, dan dari keseluruhan peubah indikator memiliki nilai t > 1.96. Oleh karena itu kedua peubah indikator tersebut mampu menjelaskan peubah laten Kemampuan Verbal.
Latar Belakang Orang tua
Peubah laten latar belakang orang tua terdiri dari 7 buah indikator yaitu: Kelengkapan orang tua (X41), Orang tua yang masih ada (X42), Jumlah suadara tanggungan (X43), Pendidikan terakhir ayah (X44), Pendidikan terakhir ibu (X45), Pekerjaan ayah (X46), Pekerjaan ibu (X47).
Peubah indikator Kelengkapan orang tua (X41), Orang tua yang masih ada (X42), Pendidikan terakhir ayah (X44), Pendidikan terakhir ibu (X45), Pekerjaan ayah (X46), Pekerjaan ibu (X47). memiliki koefisien, masing masing 1.00; 0.99; 0.29; 0.29; 0.51; 0.12. Sebaliknya peubah Jumlah suadara tanggungan (X43) memiliki koefisien yang bernilai negatif, yaitu -0.17.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten LTR_ORTU dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 9. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Latar Belakang Orang tua Indikator Standardized Loading Nilai T X41 1.00 21.19 X42 0.99 21.18 X43 - 0.20 - 3.52 X44 0.26 4.15 X45 0.25 4.14 X46 0.99 6.08 X47 0.16 2.51 Construct Reliability 0.76 Nilai Construct Reliability Peubah Laten latar belakang orang tua memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.76 ≥ 0.7.
Faktor Ekonomi
Peubah laten faktor ekonomi terdiri dari 6 buah indikator yaitu: Sumber pemasukan bulanan (X51), Banyak sumber pemasukan bulanan (X52), Kelancaran kiriman (X53), Rata rata pemasukan bulanan (X54), Rata rata pengeluaran bulanan (X55).
Peubah Rata rata pengeluaran bulanan (X55) memiliki koefisien yang bernilai negative, yaitu -0.29.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten FAK_EKO dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
15
Tabel 10. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Faktor Ekonomi
Indikator Standardized Loading Nilai T X51 1.00 21.40 X52 0.80 14.55 X53 0.02 0.34 X54 0.05 0.80 X55 -0.02 -0.29 Construct Reliability 0.50
Nilai Construct Reliability Peubah Laten faktor ekonomi memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.50 ≤ 0.7.
Cita Cita Akademik
Peubah laten cita cita akademik terdiri dari 2 buah indikator yaitu: Kesesuaian jurusan (X61), Cita cita pendidikan terakhir (X62).
Peubah Kesesuaian jurusan (X61) dalam membangun peubah CITA_AKD memiliki koefisien yang relatif kecil dengan nilai sebesar 0.29. Sedangkan peubah Cita cita pendidikan terakhir (X62) memiliki koefisien yang bernilai negatif, -1.00.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten CITA_AKD dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 11. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Cita Cita Akademik
Indikator Standardized Loading Nilai T X61 0.99 20.91 X62 0.29 4.51 Construct Reliability 0.64 Nilai Construct Reliability Peubah Laten cita cita akademik memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.64 ≤ 0.7.
Kegiatan Ekstrakurikuler
Peubah laten kegiatan ekstra kurikuler terdiri dari 4 buah indikator yaitu: Keikusertaan kegiatan ekstrakurikuler (X71), Jenis kegiatan ekstrakurikuler (X72), Banyak kegiatan ekstrakurikuler (X73), Keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler (X74).
Peubah indikator Keikusertaan kegiatan ekstrakurikuler (X71), Jenis kegiatan ekstrakurikuler (X72), Banyak kegiatan ekstrakurikuler (X73), Keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler (X74). memiliki koefisien yang relatif besar, masing masing 0.84; 0.58; 0.59; 0.61.
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten KEG_EKSL dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 12. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kegiatan Ekstra Kurikuler Indikator Standardized Loading Nilai T X71 0.84 12.55 X72 0.58 8.49 X73 0.59 8.70 X74 0.61 9.00 Construct Reliability 0.75 Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kondisi kesehatan memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.75 ≥ 0.7, dan dari keseluruhan peubah indikator memiliki nilai t > 1.96. Oleh karena itu keempat peubah indikator tersebut mampu menjelaskan peubah laten kegiatan ekstra kurikuler.
Kondisi Lingkungan Tempat Tinggal Peubah laten kondisi lingkungan tempat tinggal terdiri dari 5 buah indikator yaitu: Tempat tinggal (X81), Jumlah teman sekamar (X82), Fasilitas tempat tinggal (X83),Keramaian tempat tinggal (X84), Jarak tempat tinggal dengan kampus (X85).
Di bawah ini diberikan hasil penghitungan reliabilitas peubah laten KON_TGL dengan menggunakan pendekatan Construct Reliability.
Tabel 13. Nilai Construct Reliability Peubah Laten Kondisi Lingukan Tempat Tinggal Indikator Standardized Loading Nilai T X81 1.00 21.40 X82 0.23 3.60 X83 0.01 0.16 X84 0.01 0.22 X85 0.62 10.52 Construct Reliability 0.50
Nilai Construct Reliability Peubah Laten cita cita akademik tidak memenuhi nilai yang direkomendasikan yaitu 0.50 ≤ 0.7.
Kondisi Lingkungan Kampus
Peubah laten kondisi lingkungan kampus terdiri dari 6 buah indikator yaitu: Kenyamanan ruang kuliah (X91), Kenyamanan ruang praktikum (X92), Kelengkapan fasilitas kuliah (X93),
Kelengkapan fasilitas praktikum Kesesuaian materi kuliah de Penyampaian materi (X96)
Peubah indikator Kenya kuliah (X91), Kenyamanan (X92), Kelengkapan fasilitas Kelengkapan fasilitas praktikum Kesesuaian materi kuliah dengan Penyampaian materi (X96) yang relatif besar, masing 0.92; 0.88; 0.65; 0.72.
Di bawah ini diberikan reliabilitas peubah laten KON_K menggunakan pendekatan Reliability.
Tabel 14. Nilai Construct Laten Kondisi Li Indikator Standardized Loading X91 0.72 X92 0.79 X93 0.92 X94 0.88 X95 0.65 X96 0.72 Construct Reliability
Nilai Construct Reliability Kondisi kesehatan memenuhi direkomendasikan yaitu 0.91 keseluruhan peubah indikator > 1.96. Oleh karena itu indikator tersebut mampu me laten kondisi lingkungan ka Cara dan Motivasi Belajar
Peubah laten Cara dan terdiri dari 5 buah indikator (X101), Preferensi lingkunga Kebiasaan jadwal belajar waktu belajar (X104), bahan penunjang kuliah (X105)
Di bawah ini diberikan
reliabilitas peubah laten CARA_BLJ menggunakan pendekatan Reliability.
Tabel 15. Nilai Construct Laten Cara dan Mo Indikator Standardized Loading X101 0.30 X102 1.00 X103 1.00 fasilitas praktikum (X94), kuliah dengan ujian (X95), materi (X96).
indikator Kenyamanan ruang Kenyamanan ruang praktikum Kelengkapan fasilitas kuliah (X93), fasilitas praktikum (X94), kuliah dengan ujian (X95), materi (X96) memiliki koefisien masing masing 0.72; 0.79;
diberikan hasil penghitungan laten KON_KMPS dengan pendekatan Construct
ruct Reliability Peubah Laten Kondisi Lingkungan Kampus
Standardized Loading Nilai T 0.72 12.25 0.79 14.14 0.92 17.88 0.88 16.58 0.65 10.82 0.72 12.34 0.91 Reliability Peubah Laten
memenuhi nilai yang yaitu 0.91 ≥ 0.7, dan dari indikator memiliki nilai t karena itu keenam peubah mampu menjelaskan peubah gkungan kampus.
elajar
Cara dan Motivasi Belajar uah indikator yaitu: Cara belajar lingkungan belajar (X102), belajar (X103), Alokasi (X104), Keaktifan mencari
h (X105).
diberikan hasil penghitungan laten CARA_BLJ dengan pendekatan Construct
Construct Reliability Peubah Laten Cara dan Motivasi Belajar
Standardized Loading Nilai T 0.30 5.73 1.00 21.53 1.00 21.44 X104 - 0.02 X105 - 0.18 Construct Reliability
Nilai Construct Reliability Cara dan motivasi belajar nilai yang direkomendasikan yait Pendugaan Parameter M
Dari hasil estimasi menggunakan Maximum Likelihood, yang SIMPLIS Project-nya pada diperoleh hasil uji kelayakan 16 dan Gambar 9 di bawah ini. Tabel 16. Hasil uji kelayakan
Tabel di atas menunjukkan sebagian besar uji kelayakan memenuhi nilai ideal dari kriteria yang baik, dan untuk hasil model secara keseluruhan dapat Lampiran 5. Namun, masih yang belum memenuhi nilai AGFI dan NFI. Hal tersebut terdapat peubah indikator signifikan terhadap masing latennya, sehingga harus model agar dihasilkan model Berdasarkan nilai construct beberapa peubah indikator dikeluarkan di antaranya berikut: Kebiasaan sarapan
merokok (X15), Rutinitas berolahraga Asal SLTA (X21), Nilai UN
saudara tanggungan (X4 terakhir ayah (X44), Pendidi (X45), Pekerjaan ibu (X47) kiriman(X53), Rata rata pemasukan (X54), Rata rata pengeluaran Cita cita akademmik (X62)
sekamar (X82), Fasilitas tempat tinggal (X8 Keramaian tempat tinggal
waktu belajar (X104), Keaktifan bahan penunjang kuliah
Kriteria Nilai kritis Relatif kecil Nilai p≥ 0.0η GFI ≥ 0.90 RMSR ≤ 0.0η RMSEA ≤ 0.08 AGFI ≥ 0.90 NNFI ≥ 0.90 NFI ≥ 0.90 16 0.02 - 0.30 0.18 - 3.61 0.60 Reliability Peubah Laten
belajar tidak memenuhi mendasikan yaitu 0.60 < 0.7.
eter Model
estimasi menggunakan metode Likelihood, yang dapat dilihat nya pada Lampiran 4, kelayakan model pada tabel
wah ini. el 16. Hasil uji kelayakan model
menunjukkan bahwa kelayakan model sudah dari kriteria suatu model untuk hasil uji kelayakan keseluruhan dapat dilihat pada masih ada uji kelayakan memenuhi nilai ideal, yaitu, Hal tersebut dikarenakan
indikator yang tidak masing-masing peubah harus dikeluarkan dari n model yang lebih baik. construct reliabilitydi atas, indikator yang harus antaranya adalah sebagai sarapan (X14), Kebiasaan Rutinitas berolahraga (X16), Nilai UN (X23), Banyak tanggungan (X43), Pendidikan Pendidikan terakhir ibu ibu (X47), Kelancaran rata pemasukan bulanan pengeluaran bulanan (X55), mmik (X62), Jumlah teman ), Fasilitas tempat tinggal (X83), tinggal (X84), Alokasi (X104), Keaktifan mencari ang kuliah (X105). Nilai kritis Nilai yang
didapat Relatif kecil ≥ 0.0η 609.73 1.00 0.90 0.05 0.00 0.88 1.41 0.73
17
Gambar 9.
Model Struktural Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Mahasiswa IPB (standardized solution)
Modifikasi model
Berdasarkan hasil analisis d diperlukan modifikasi model, model modifikasi yang terda 6.
Di bawah ini diberikan kelayakan model pada Tab SIMPLIS Project-nya Lampiran 7.
Tabel 17. Hasil uji modifikasi
Pada tabel di atas menunjukkan untuk kriteria AGFI dan NFI
sebelumnya belum memenu untuk model modifikasi memenui nilai kritis dari NFI, dan untuk nilai uji kelayakan modifikasi selengkapnya terda 8.
Secara keseluruhan sudah memenuhi kriteri model. Dengan demikian Mod 9 merupakan model yang sebagai model
merepresentasikan faktor mempengaruhi prestasi belaj IPB.
Analisis Persamaan Struktura Hasil analisis persa
disajikan pada Tabel 18 sebagai berikut : Tabel 18. Hasil Analisis Persa
Peubah Laten KON_SHT LTR_PDDK KEM_VRBL LTR_ORTU FAK_EKO CITA_AKD
Kriteria Nilai kritis Relatif kecil Nilai p≥ 0.0η GFI ≥ 0.90 RMSR ≤ 0.0η RMSEA ≤ 0.08 AGFI ≥ 0.90 NNFI ≥ 90 NFI ≥ 90
sarkan hasil analisis di atas, sehingga modifikasi model, dengan konsep yang terdapat di Lampiran
iberikan hasil modifikasi uji pada Tabel 17, sedangkan dapat dilihat pada
uji kelayakan model
atas menunjukkan bahwa AGFI dan NFI yang pada model memenuhi nilai kritisnya, modifikasi ini sudah dapat kritis dari kriteria AGFI dan i uji kelayakan model hasil selengkapnya terdapat di Lampiran
keseluruhan model modifikasi kriteria baik dari suatu demikian Model pada Gambar model yang dapat diterima model yang mampu faktor-faktor yang prestasi belajar mahasiswa
Struktural
persamaan struktural Tabel 18 sebagai berikut : el 18. Hasil Analisis Persamaan Struktural
Koefisien lintas Nilai T 0.01 0.11 0.13 1.96* 0.26 2.70* -0.10 -0.94 0.16 1.29 0.05 0.65 KEG_EKSL KON_TGL KON_KMPS CARA_BLJ
Tabel di atas menunjukkan sepuluh peubah laten terdapat
laten yang berpengaruh nyata pada α=0.0η, yaitu peubah laten LTR_PDDK KEM_VRBL, sedangkan peuba lain seperti KON_SHT FAK_EKO, CITA_AKD, KON_TGL, KON_KMPS, berpengaruh nyata. Hasil modifikasi untuk nilai T dapat Lampiran 9.
Peubah laten LTR_PDDK pengaruh sebesar 0.13 terhadap belajar. Hal di atas menunjukkan seseorang yang mengenyam bangku sekolah unggulan lebih besar dalam meraih prestasi baik di perguruan tinggi. sekolah unggulan memiliki yang komprehensif, sekaligus fasilitas penunjang belaj memadai, sehingga kualitas meningkat.
Peubah laten KEM_VRBL pengaruh sebesar 0.26 terhadap belajar. Hal di atas menunjukkan paling dominan dalam menentukan belajar adalah memang
kemampuan diri (tingka individunya masing masing.
Peubah laten KON_SHT pengaruh sebesar 0.01 terhadap belajar. Walaupun koefisien
KON_SHT relatif kecil, menunjukkan bahwa dengan yang prima, mahasiswa memiliki untuk mendapatkan prestasi
baik.
Peubah laten FAK_EKO koefisien jalur yang bernilai koefisien jalur peubah laten
kecil, hal di atas menunjukkan mahasiswa yang mendapatkan bulanan relatif besar memiliki mendapatkan prestasi belaja ini dikarenakan, mahasiswa mendapatkan pemasukan bulanan lebih mudah dalam memenuhi mereka untuk kegiatan belaja dengan mahasiswa yang pemasukan bulanan yang relat Nilai kritis Nilai yang
didapat Relatif kecil ≥ 0.0η 66.62 1.00 0.98 0.03 0.00 0.97 1.52 0.95 18 -0.02 -0.20 0.01 0.06 0.12 1.40 0.06 0.34
menunjukkan bahwa dari laten terdapat dua peubah laten yang berpengaruh nyata pada α=0.0η, laten LTR_PDDK dan sedangkan peubah laten yang KON_SHT, LTR_ORTU, CITA_AKD, KEG_EKSL, KON_KMPS, CARA_BLJ tidak Hasil diagram model nilai T dapat dilihat pada
LTR_PDDK memberikan 0.13 terhadap prestasi atas menunjukkan bahwa enyam pendidikan di unggulan memiliki peluang meraih prestasi yang lebih tinggi. Pasalnya, setiap memiliki sistem pendidikan f, sekaligus memiliki belajar siswa yang kualitas siswa pun
KEM_VRBL memberikan 0.26 terhadap prestasi menunjukkan bahwa yang dalam menentukan prestasi memang kembali ke (tingkat kecerdasan) ng masing.
KON_SHT memberikan 0.01 terhadap prestasi koefisien jalur peubah laten kecil, hal di atas dengan kondisi badan mahasiswa memiliki peluang prestasi belajar yang lebih
FAK_EKO memiliki bernilai 0.16. Walaupun h laten FAK_EKO relatif menunjukkan bahwa mendapatkan pemasukan besar memiliki peluang prestasi belajar yang baik. Hal mahasiswa yang pemasukan bulanan relatif besar dalam memenuhi kebutuhan kegiatan belajar dibanding yang mendapatkan nan yang relatif kecil.
19
Peubah laten CITA_AKD memiliki koefisien jalur yang bernilai 0.05. Hal tersebut dapat dijelaskan melalui indikator Kesesuaian jurusan di bawah ini:
Indikator Kesesuaian Jurusan
Mahasiswa yang merasa sesuai dengan kuliah di jurusan yang sudah diambilnya, cenderung memiliki semangat dalam menjalankan kegiatan kuliahnya. Hal ini mendorong mahasiswa tersebut lebih rajin dan giat belajar, sehingga tidak menutup kemungkinan mahasiswa tersebut dapat memperoleh presatis belajar yang baik.
Peubah laten KEG_EKSL memiliki koefisien jalur yang bernilai -0.02. Hal tersebut menjelaskan bahwa dengan mengikuti kegiatan kampus (ekstrakurikuler) dapat menurunkan prestasi belajar. Pasalnya, dengan mengikuti kegiatan kampus (ekstrakurikuler), waktu yang dimiliki oleh mahasiswa untuk belajar semakin berkurang, sehingga menyebabkan mahasiswa tersebut mengalami penurunan prestasi. Namun ada yang menarik dari peubah laten KEG_EKSL ini, karena nilai koefisien jalur KEG_EKSL mengalami ganti tanda, dari model awal yang memiliki nilai positif (+0.03) dan menjadi negatif (-0.02) pada model modifikasi, Terjadinya ganti tanda ini dikarenakan dari beberapa peubah indikator yang dihapus pada saat memodifikasi model ternyata terdapat peubah indikator yang memiliki pengaruh tak langsung terhadap peubah laten KEG_EKSL dengan korelasi yang cukup tinggi terhadap peubah laten KEG_EKSL, sehingga mengakibatkan nilai koefisien jalur menjadi negatif (-) pada model modifikasi.
Peubah laten KON_TGL memiliki koefisien jalur yang bernilai 0.01. Hal tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
Indikator Jarak tempat tinggal dengan kampus
Dengan jarak tempat tinggal yang relatif dekat dari kampus, memudahkan mahasiswa untuk selalu hadir di setiap kuliah dengan tidak merasa kelelahan. Sehingga materi kuliah dapat diterima dengan maksimal.
Peubah laten KON_KMPS memiliki koefisien jalur yang bernilai 0.12. Hal tersebut menunjukkan bahwa dengan penyampaian materi kuliah dan praktikum yang sesuai, sehingga mudah untuk diterima oleh mahasisawa dapat mengakibatkan mahasiswa lebih mudah untuk belajar dan tidak menutup kemungkinan dapat memperoleh prestasi belajar yang baik. Di samping itu juga disediakannya fasilitas penunjang yang memadai dalam kegiatan kuliah dan praktium dapat meningkatkan prestasi belajar mahasiswa.
Peubah laten CARA_BLJ memiliki koefisien jalur yang bernilai 0.06. Hal tersebut menunjukkan bahwa mahasiswa yang rajin belajar dengan mengalokasikan setiap waktu luangnya untuk belajar memiliki peluang lebih besar untuk mendapatkan prestasi belajar yang baik dibandingkan dengan yang hanya belajar ketika ujian saja.
Secara keseluruhan, bahwa peubah laten eksogen Latar Belakang Pendidikan dan Kemampuan Verbal berpengaruh nyata terhadap prestasi. Namun demikian, mengingat keterbatasan peubah penelitian yang diamati, tidak menutup kemungkinan faktor lain yang tidak diteliti memengaruhi prestasi belajar.
20
Gambar 10.
Hasil modifikasi Model Struktural Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Prestasi Belajar