## PERAN MEDIASI KEMAMPUAN PENYELESAIAN PROYEK DALAM PENINGKATAN HASIL BELAJAR ANALISIS DATA
Desi Rahmawati 1* , Noor Hudallah 2 , Eko Supraptono 3 , Budi Sunarko 4
Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Semarang 1
Pendidikan Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang 2 Pendidikan Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang 3 ,
Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang 4
Email: desiamah07@students.unnes.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh pemahaman  siswa dan keaktifan  siswa terhadap hasil  belajar  pada  mata  pelajaran  informatika  melalui  mediator  kemampuan  penyelesaian  proyek. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis Structural Equation Modelling dengan  responden  sebanyak  168  siswa.    Instrumen  pengumpulan  data  berupa  angket  yang  berisi pernyataan  positif  dan  negatif  yang  mencakup  indikator-indikator  antara  lain,  pemahaman (penerjemahan,  penafsiran,  ekstrapolasi),  keaktifan  (partisipasi,  mengumpulkan  informasi,  diskusi, menilai  kemampuan  diri),  hasil  belajar  (peningkatan  kognitif,  afektif,  psikomotor),  kemampuan penyelesaian  proyek  (pemecahan  masalah,  berpikir  kritis,  manajemen  proyek).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pemahaman  siswa  berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil  belajar  (persentase 25,2%, p-value 0,001),  dan  kemampuan  penyelesaian  proyek  (persentase  32,7%, p-value 0,000). Keaktifan  siswa  tidak  berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  (persentase  sebesar  2%, p-value 0,802), namun  berpengaruh  terhadap  kemampuan  penyelesaian  proyek  (persentase  50,5%, p-value 0,000). Kemampuan penyelesaian proyek berpengaruh signifikan terhadap hasil belajar (persentase 57,7%, p- value 0,000). Selain itu, pemahaman siswa dan keaktifan siswa berpengaruh signifikan tidak langsung terhadap  hasil  belajar  melalui  mediator  kemampuan  penyelesaian  proyek  dengan  masing-masing persentase  (18,9%, p-value 0,000  dan  29,2%, p-value 0,000).  Dengan  demikian,  pemahaman  siswa dan  kemampuan  penyelesaian  proyek  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  hasil  belajar  siswa, sementara keaktifan siswa hanya berpengaruh secara tidak langsung melalui kemampuan penyelesaian proyek.
Kata Kunci : Pendidikan Informatika, Pemahaman, Keaktifan Siswa, Hasil Belajar

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  student  understanding  and  student  activity  on  learning outcomes in informatics subjects through the mediator of project completion ability. The study used a quantitative approach with the Structural Equation Modelling analysis  method with 168  students as respondents.  The  data  collection  instrument  was  a  questionnaire  containing  positive  and  negative statements  covering  indicators  including,  understanding  (translation,  interpretation,  extrapolation), activity  (participation,  gathering  information,  discussion,  assessing  self-ability),  learning  outcomes (cognitive, affective, psychomotor improvements), project completion skills (problem solving, critical thinking, project management). The results showed that student understanding had a significant effect on  learning  outcomes  (percentage  25.2%,  p-value  0.001),  and  project  completion  skills  (percentage 32.7%, p-value 0.000). Student activity does not affect learning outcomes (percentage of 2%, p-value 0.802),  but  affects  the  skills  to  complete  projects  (percentage  50.5%,  p-value  0.000).  The  skills  to complete projects have a significant effect on learning outcomes  (percentage  57.7%, p-value  0.000). In addition,  student understanding  and  student activity  have a  significant  indirect  effect on  learning outcomes  through  the  mediator  of  project  completion  skills  with  each  percentage  (18.9%,  p -value 0.000 and 29.2%,  p-value  0.000).  Thus,  student  understanding and project completion  skills have  a direct effect on  student learning outcomes, while  student  activity only has  an  indirect effect  through project completion skills.
Key Words : Informatics Education, Understanding, Student Activeness, Project Result

## PENDAHULUAN
Di era perkembangan teknologi digital ini, paradigma terkait pendidikan telah berkembang dengan pendidikan informatika menjadi dimensi baru. Pendidikan  informatika  akan  mengajarkan siswa untuk berpikir secara komputasional, sehingga  kedepannya  siswa  tidak  hanya menjadi  pengguna  teknologi  digital  saja, namun  mampu  menentukan,  memahami, mengimplementasikan, mengembangkan teknologi  yang  dapat  membuat  hidup semakin  bermakna  [1].  Dalam  pendidikan secara umum maupun pendidikan informatika,  pemahaman  yang  mendalam tentang materi pembelajaran dan  keaktifan siswa  selama  proses  pembelajaran  sangat penting  dan  perlu  diperhatikan  untuk mencapai  hasil  belajar  yang  optimal. Pemahaman  konsep  berpengaruh  terhadap hasil  belajar  siswa    [2].    Pemahaman  dan keaktifan siswa memberikan dampak yang positif  dan  signifikan  terhadap  prestasi akademik  siswa  [3].  Hubungan  yang  kuat antara  pemahaman  dan  keaktifan  siswa tersebut dapat membentuk landasan terstruktur  untuk  mencapai  hasil  belajar yang baik.
Dalam  upaya  mendorong  pemahaman  dan keaktifan  siswa  saat  proses  pembelajaran, sangat penting untuk menentukan penggunaan  model  pembelajaran  yang sesuai  dengan  konsep  informatika,  salah satunya  yaitu  model  pembelajaran Project Based Learning (PjBL). Penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa penggunaan  model  pembelajaran  berbasis proyek  juga  dapat  mempengaruhi  hasil belajar siswa [4]. Dimana model pembelajaran  berbasis  proyek  melibatkan siswa dalam melakukan investigasi mendalam, kolaborasi, dan penerapan ilmu ke  dunia  nyata  untuk  memahami  konsep materi yang dipelajari.
Berdasarkan
pra-riset penulis, pembelajaran informatika di kelas X SMA
Negeri  11  Semarang  menggunakan  model Project  Based  Learning .  Namun,  sebagian siswa  masih  kesulitan  memahami  materi karena  tingkat  kesulitan  dan  kurangnya perhatian saat penjelasan. Keaktifan belajar juga rendah, dengan hanya beberapa siswa yang  aktif  bertanya  dan  menjawab.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengetahui apakah  pemahaman  dan  keaktifan  siswa mempengaruhi hasil  belajar  mereka  dalam mata pelajaran informatika..
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  pemahaman  siswa  dan  keaktifan belajar  siswa  terhadap  hasil  belajar  pada mata pelajaran informatika melalui mediator kemampuan penyelesaian proyek, dan  telah  dijabarkan  ke  dalam  tujuh prediksi  jawaban  dari  masalah  yang diangkat  yaitu  pemahaman  siswa  ( X 1 )  dan keaktifan siswa ( X 2 ) masing-masing mempengaruhi hasil belajar ( Y ), kemampuan  penyelesaian  proyek  ( X 3 ) mempengaruhi hasil belajar ( Y ), pemahaman siswa ( X 1 ) dan keaktifan siswa ( X 2 ) mempengaruhi kemampuan penyelesaian proyek ( X 3 ), serta pemahaman siswa ( X 1 ) dan keaktifan siswa ( X 2 )  mempengaruhi  hasil  belajar  ( Y ) melalui  kemampuan  penyelesaian  proyek ( X 3 ).
Penelitian memberikan pengetahuan mengenai  bagaimana  pemahaman  dan keaktifan  siswa    mempengaruhi  hasil belajar  pada  mata  pelajaran  informatika. Selain  itu,  penelitian  dapat  memberikan pengetahuan terkait peran variabel kemampuan  penyelesaian  proyek  yang dapat memediasi hubungan antara pemahaman  dan  keaktifan  siswa  terhadap hasil belajar, dimana hal ini belum  banyak dikaji  dalam  penelitian  terdahulu.  Secara praktis, penelitian ini mengevaluasi efektivitas model pembelajaran  yang digunakan, sehingga guru dapat
menyesuaikan  strategi  pembelajaran untuk meningkatkan partisipasi dan keterampilan
penyelesaian proyek siswa. Secara
akademis,  hasil  penelitian  ini  dapat dijadikan literatur bagi peneliti selanjutnya yang tertarik dengan topik serupa.

## METODE
Penelitian ini menggunakan jenis
penelitian kuantitatif dengan analisis statistik Structural  Equation  Modelling dengan  pendekatan Partial  Least  Squares- Based  SEM .  Penelitian  dilaksanakan  di SMA Negeri 11 Semarang dengan populasi sebanyak  288  siswa.  Selanjutnya,  untuk menentukan  jumlah  sampel  penelitian menggunakan  perhitungan  rumus  Slovin dengan  hasil  168  siswa  sebagai  sampel. Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan teknik cluster  random  sampling .  Teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu metode  observasi  dan  angket  untuk mendapatkan  data  numerik.  Instrumen angket berisi pernyataan positif dan negatif yang  mencakup  indikator-indikator  antara lain, pemahaman (penerjemahan, penafsiran, ekstrapolasi), keaktifan (partisipasi, mengumpulkan informasi, diskusi,  menilai  kemampuan  diri),  hasil belajar  (peningkatan  kognitif,  afektif, psikomotor),  kemampuan  penyelesaian proyek  (pemecahan  masalah,  berpikir kritis,  manajemen  proyek)  ([5],  [6],  [7], [8]).
Dalam  proses  analisis  data  dengan  PLS- SEM terdapat tiga kategori pengujian yaitu pertama,  evaluasi  kesesuaian  data  dengan model teoritik ( outer model ) yang termasuk  didalamnya  yaitu  uji  validitas (konvergen  dan  diskriminan)  dan  uji reliabilitas. Kedua, evaluasi model struktural  ( inner  model )  atau  uji  hipotesis dilakukan  dengan  memperhatikan  nilai path coefficients dan p-values dari masing- masing  korelasi.  Selain  itu,  uji  tambahan seperti  uji f-square dilakukan  untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogennya.  Ketiga,  uji  kecocokan  model
dilakukan  untuk  menilai  seberapa  baik model  yang  dibentuk  sesuai  dengan  data yang  dimiliki  dalam  penelitian.  Pengujian ini  mempertimbangkan  nilai r-square,  q- square, goodness of fit index , dan CVPAT.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian outer model  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  alat  ukur/instrumen penelitian  layak  digunakan  atau  tidak. Dalam pengujian ini dilakukan uji validitas konvergen,  dimana  suatu  indikator  dapat dikategorikan valid jika nilai outer loading > 0,7 untuk penelitian bersifat confirmatory dan  antara  0,6  –  0,7  untuk penelitian exploratory ,  selain  itu,  nilai AVE juga harus lebih besar dari 0,5 [9].
Sumber: Hasil olah data dengan smartPLS Gambar 1. Graphical Output PLS-SEM
Dari  Gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa seluruh  indikator  konstruk  memiliki  nilai diatas  0,7  yang  artinya  telah  memenuhi kriteria uji validitas dilihat dari nilai outer loading . Selanjutnya, dilakukan uji validitas  konvergen  dengan  melihat  nilai AVE  setiap  variabel  laten,  berikut  hasil dari pengujian dengan nilai AVE.
HASIL BELAJAR
Tabel 1. Nilai AVE Variabel Average Variance Extracted (AVE) Pemahaman Siswa ( X1 ) 0,579 Keaktifan siswa ( X2 ) 0,544 Kemampuan Penyelesaian Proyek ( X3 ) 0,530 Hasil Belajar ( Y ) 0,569
Sumber: Hasil analisis dengan smartPLS
Dari  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  setiap variabel  laten  telah  memenuhi  kriteria validitas  berdasarkan  nilai  AVE  dengan masing-masing  nilai  diatas  0,5.  Dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel dalam penelitian  ini  telah  memenuhi  kriteria validitas konvergen.
Pengujian  validitas  diskriminan  dilakukan dengan  pendekatan Heterotrait-monotrait . Dalam  pendekatan  HTMT, suatu  model dapat dikatakan memiliki nilai discriminant  validity yang  baik  apabila nilai  rasio  HTMT  berada  di  bawah  0,85 atau 0,90 [10].

## Tabel 2. Uji Validitas Diskriminan
Y X 2 X 3 X 1 Y X 2 0,644 X 3 0,825 0,791 X 1 0,689 0,687 0,710 Sumber: Hasil analisis dengan smartPLS
Dapat  dilihat  pada  Tabel  2  bahwa  seluruh konstruk  dalam  model  memiliki  nilai HTMT  di  bawah  0,85.  Dengan  demikian, seluruh  variabel  dalam  penelitian  telah memenuhi  kriteria  pengujian  validitas konvergen juga validitas diskriminan.
Uji reliabilitas dilakukan dengan memeriksa  nilai composite  reliability dan Cronbach’s alpha , di mana suatu konstruk dianggap  reliabel  jika  nilai composite reliability >  0,7  atau  nilai Cronbach’s alpha >  0,6.  Jika  semua  variabel  laten memiliki  nilai  di  atas  ambang  batas tersebut,  maka  konstruk  tersebut  dapat dianggap  memiliki  konsistensi  yang  baik [9].  Tabel  3  di  bawah  ini  menunjukkan
bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai composite  reliability di  atas  0,7  dan  nilai Cronbach’s  alpha di  atas  0,6,  yang menunjukkan  bahwa  konstruk  tersebut memiliki  konsistensi  yang  baik  dengan indikatornya.
Tabel 3. Uji Reliabilitas Variabel Composite Reliability (rho_c) Cronbach’s Alpha Pemahaman Siswa 0,913 0,893 Keaktifan siswa 0,905 0,880 Kemampuan Penyelesaian Proyek 0,910 0,889 Hasil Belajar 0,925 0,910 Sumber: Hasil analisis dengan smartPLS
Evaluasi  model  struktural  ( inner  model ) dilakukan  dengan  uji  koefisien  jalur, dimana nilai pengujian ini berfungsi untuk mengevaluasi kekuatan hubungan /pengaruh  antar  variabel  eksogen  dengan variabel  endogen.  Pengaruh  antar  variabel dapat  dikatakan  signifikan  apabila  nilai  p values < 0,05 [9] .

## Tabel 4. Uji Path coefficients
Sumber: Hasil analisis dengan smartPLS
Tabel  4  menujukkan  hasil  uji path coefficients ,  dimana  dari  tujuh  hipotesis, terdapat satu hipotesis yang ditolak karena nilai p-values > 0,05.
Nilai Effect Size yang disarankan f 2 adalah 0,02  (pengaruh  rendah),  0,15  (pengaruh moderat)  dan  0,35  (pengaruh  tinggi)  pada level structural [11]. Uji f-square memberikan  hasil  bahwa  korelasi  antara pemahaman  siswa  dengan  hasil  belajar termasuk dalam kategori sedang
Hipotesis Path Coefficients P- Values X 1 -> Y 0,252 0,001 X 2 -> Y 0,020 0,802 X 3 -> Y 0,577 0,000 X 1 -> X 3 0,327 0,000 X 2 -> X 3 0,505 0,000 X 1 -> X 3 -> Y 0,189 0,000 X 2 -> X 3 -> Y 0,292 0,000
( f 2 =0,085),  keaktifan  siswa  dengan  hasil belajar  berkategori  rendah  ( f 2 =0,000), kemampuan  penyelesaian  proyek  dengan hasil  belajar  berkategori  tinggi  ( f 2 =0,366), pemahaman  siswa  dengan  kemampuan penyelesaian  proyek  proyek  berkategori tinggi  ( f 2 =0,151),  dan  keaktifan  siswa dengan  kemampuan  penyelesaian  proyek berkategori tinggi ( f 2 =0,361).
Evaluasi kecocokan model dilihat dari nilai r-square , q-square , goodness  of  fit  index, CVPAT.  Nilai q-square harus  lebih  tinggi dari  nol  untuk  konstruk  endogen  tertentu guna  membuktikan  ketepatan  prediksi model  struktural  untuk  konstruk  tersebut. Sebagai  pedoman  umum,  nilai Q2 yang lebih besar dari 0,25 dan 0,50 mengindikasikan relevansi prediktif model jalur  PLS  yang  kecil,  sedang,  dan  besar. [12]. Hasil uji, nilai  relevansi prediktif ( q-
square )  untuk  variabel  hasil  belajar  yaitu 0,339 dan variabel kemampuan penyelesaian proyek 0,294 dimana keduanya berkategori sedang.
Nilai r-square ini  digunakan  untuk mengetahui seberapa besar pengaruh secara  simultan  antara  variabel  eksogen terhadap  variabel  endogen.  Nilai r-square dikategorikan  menjadi  tiga  yakni  0,75 (kuat), 0,50 (sedang), dan 0,25 (lemah) [9]. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa besarnya  pengaruh  simultan  pemahaman siswa  ( X 1 ),  keaktifan  belajar  siswa  ( X 2 ), dan  kemampuan penyelesaian proyek  (X 3 ) terhadap  hasil  belajar  ( Y )  adalah  0,600. Kemudian, pengaruh simultan pemahaman siswa ( X 1 ) dan keaktifan belajar siswa ( X 2 ) terhadap  kemampuan  penyelesaian  proyek ( X 3 ) yaitu sebesar 0,564.
CVPAT menguji apakah rata-rata kerugian PLS-SEM  jauh  lebih  rendah  dibandingkan rata-rata  kerugian  benchmark  [13].  Rata- rata  kerugian  nilai  tersebut  dibandingkan dengan  nilai  rata-rata  kerugian  yang diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata
indikator  (IA)  sebagai  patokan  naif,  dan rata-rata  kerugian  nilai  prediksi  model linier  (LM)  sebagai  tolok  ukur  yang  lebih konservatif.

## Tabel 5. Nilai CVPAT PLS-SEM vs IA dan vs LM
Average  Loss Difference T value P value PLS-SEM vs IA -0,129 6,263 0,000 PLS-SEM vs LM -0,008 0,440 0,660 Sumber: Hasil analisis dengan smartPLS
Berdasarkan  Tabel  5,  dilihat  dari Average Loss  Difference , nilai  kerugian  PLS-SEM lebih  sedikit  daripada  kerugian  rerata indikator  dan  rerata  model  linear  yang ditunjukkan  dengan  selisih  negatif  nilai kerugian rata-rata.
Goodness  of  Fit (GoF)  adalah  indikator untuk  menilai  kesesuaian  model  secara keseluruhan (global), dengan nilai berkisar antara 0 hingga 1. Menurut Ghozali dalam [14]  kriteria  kekuatan  model  berdasarkan pengukuran  GoF  yaitu  0.36  (GoF  kuat), 0.25  (GoF  moderat),  dan  0.10  (GoF lemah). Dari hasil perhitungan, didapatkan nilai gof sebesar 0.572 yang artinya bahwa model  dalam  penelitian  memiliki  tingkat goodness of fit yang kuat.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pertama, pemahaman berpengaruh signifikan  terhadap  hasil  belajar  mata pelajaran informatika, khususnya di tingkat kelas  X  SMA  Negeri  11  Semarang.  Hasil yang  didapatkan  sejalan  dengan  penelitian referensi  [2]  dan  [15],  dimana  siswa  yang memiliki  pemahaman  yang  baik  tentang materi  pada  CP  tertentu  (analisis  data) akan  mendapatkan  hasil  belajar  yang  baik pada  mata  pelajaran  informatika  (diCP analiss data).
Kedua,  keaktifan  belajar  siswa  tidak berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  mata pelajaran informatika, khususnya di tingkat
kelas  X  SMA  Negeri  11  Semarang. Referensi  [16]    menyatakan  bahwa keaktifan  belajar  berpengaruh  signifikan terhadap  hasil  belajar  siswa  dalam  model pembelajaraan  kooperatif  tipe  STAD, tetapi  hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan dengan  penelitian  tersebut  juga  penelitian [17], dimana dalam penelitian ini keaktifan belajar  tidak  berpengaruh  terhadap  hasil belajar siswa.
Ketiga,  kemampuan  penyelesaian  proyek berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil belajar mata pelajaran informatika, khususnya di tingkat kelas X SMA Negeri 11  Semarang.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan penelitian yang menyatakan bahwa kemampuan  berpikir  kritis  berpengaruh positif  terhadap  hasil  belajar  siswa  [18]. Kemampuan pemecahan masalah berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  siswa [19].  Siswa  yang  memiliki  kemampuan penyelesaian  proyek  yang  baik  termasuk didalamnya  kemampuan  berpikir  kritis, pemecahan  masalah,  dan  manajemen waktu dapat menyelesaikan proyek dengan baik  dan  tepat  waktu,  sehingga  hasil belajar siswa meningkat.
Keempat,  pemahaman  siswa  berpengaruh signifikan terhadap kemampuan penyelesaian  proyek  yang  dimiliki  siswa, khususnya di tingkat kelas X SMA Negeri 11  Semarang.  Sejalan  dengan  penelitian dalam  sebelumnya  bahwa  pemahaman berpengaruh terhadap kemampuan
pemecahan masalah [20]. Dalam penelitian ini, pemecahan masalah merupakan indikator  dari  kemampuan  penyelesaian proyek.  Itu  berarti  siswa  yang  memiliki pemahaman  yang  baik  akan  mudah menerima materi yang dijelaskan oleh guru sehingga kemampuan penyelesaian proyek seperti pemecahan masalah akan meningkat. Kelima, keaktifan belajar siswa memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  kemampuan  penyelesaian  proyek yang  dimiliki  siswa,  khususnya  di  tingkat
kelas  X  SMA  Negeri  11  Semarang.  Salah satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan  kemampuan  berpikir  kritis yaitu  dengan  mengharuskan  kelas  yang interaktif,  yang  artinya  keaktifan  siswa dalam pembelajaran adalah hal yang utama [21]. Siswa yang aktif dalam pembelajaran, cenderung akan lebih baik dalam menyelesaikan proyek yang diberikan.
Keenam,  pemahaman  siswa  memiliki pengaruh  tidak  langsung  yang  signifikan terhadap  hasil  belajar  mata  pelajaran informatika  yang  dimediasi  oleh  variabel kemampuan penyelesaian proyek, khususnya di tingkat kelas X SMA Negeri 11  Semarang.  Penelitian  menemukan bahwa  pemahaman  berpengaruh  positif terhadap kemampuan  pemecahan  masalah, yang dalam penelitian ini merupakan salah satu  indikator  kemampuan  penyelesaian proyek  [20].  Kemampuan  pemecahan masalah berpengaruh terhadap hasil belajar [19]. Jadi, pemahaman yang baik memungkinkan siswa menyelesaikan proyek  dengan  efektif,  sehingga  hasil belajar siswa akan meningkat.
Ketujuh,  keaktifan  belajar  siswa  memiliki pengaruh  tidak  langsung  yang  signifikan terhadap  hasil  belajar  mata  pelajaran informatika  yang  dimediasi  oleh  variabel kemampuan penyelesaian proyek, khususnya di tingkat kelas X SMA Negeri 11  Semarang.  Penemuan  ini  menunjukan bahwa  meskipun  keaktifan  siswa  tidak berpengaruh  secara  langsung  terhadap hasil  belajar  siswa,  namun  kemampuan penyelesaian  proyek  dapat  menjembatani hubungan  antara  keaktifan  siswa  dengan hasil belajar.
Disimpulkan bahwa kemampuan penyelesaian proyek
berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  siswa, sehingga dapat dikatakan variabel kemampuan  penyelesaian  proyek  mampu memediasi  hubungan  antara  keaktifan belajar dengan hasil belajar ([18], [19]).

## SIMPULAN
Simpulan dari penelitian ini yaitu pemahaman  siswa  berpengaruh  signifikan terhadap  hasil  belajar,  dan  kemampuan penyelesaian  proyek.  Keaktifan  belajar siswa  tidak  berpengaruh  terhadap  hasil belajar,  namun  berpengaruh  terhadap kemampuan penyelesaian proyek.
Kemampuan penyelesaian proyek berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil belajar.  Selain  itu,  pemahaman  siswa  dan keaktifan  belajar  siswa  masing-masing berpengaruh  signifikan  tidak  langsung terhadap  hasil  belajar  melalui  mediator kemampuan penyelesaian proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Ritter  and  B.  Standl,  “Promoting Student Competencies in Informatics Education  by  Combining  Semantic Waves  and  Algorithmic  Thinking,”
Informatics Education , vol. 22, no. 1, pp. 141–160, 2023, doi: 10.15388/infedu.2023.07.
[2] N.  P.  Sirait  and  Rijal,  “Pengaruh Pemahaman  Siswa  Tentang  Cara Mengindeks  Surat  Terhadap  Hasil Belajar  Kearsipan  Siswa  Kelas  X Smk-2  Nur  Hasanah  Medan,” J. Inov.  Penelit. ,  vol.  3,  no.  5,  pp. 6109–6116, 2022.
[3] J. Hattie, Visible learning: A synthesis  of  over  800  meta-analyses relating  to  achievement .  New  York: Routledge, 2008.
[4] M.  Fadhil,  E.  Kasli,  A.  Halim, Evendi, Mursal, and Yusrizal, “Impact  of  Project  Based  Learning on  Creative  Thinking  Skills  and Student Learning Outcomes,” Journal  of  Physics:  Conference Series ,  vol.  1940,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1940/1/012114.
[5] A.  Sulistio, Penerapan  Contextual
Teaching and Learning dalam Reading  Comprehension .  Lombok Tengah: Pusat Pengembangan Pendidikan dan Pelatihan Indoneasia, 2022. [6] N.  Sudjana, Penilaian  Hasil  proses Belajar Mengajar . Bandung: Remaja Rosdakarya, 2013.
[7] B. Sukandari, “Assessment in Project Based Learning.” The 7th International  Seminar  2013  Satya Wacana Christian University, pp. 52- 73, 2013. [8] M. Hernández-Campos,
A.
Gonzalez-Torres,  and  F.  J.  García- Peñalvo,  “Proposal  of  a  Multivariate Analysis  Model  to  Evaluate  The Learning  Outcomes  of  Students  in Higher Education,” ACM International Conference Proceeding Seies. ,  no.  October,  pp.  689–694, 2021, doi: 10.1145/3486011.3486536.
[9] S.  M. ;  Hamid,  Rahmad  Solling;
Anwar, STRUCTURAL  EQUATION MODELING
(SEM) BERBASIS
VARIAN: Konsep Dasar dan Aplikasi dengan  Program  SmartPLS  3.2.8 dalam  Riset  Bisnis .  Jakarta:  PT Inkubator Penulis Indonesia, 2019.
[10]  M.  R.  Ab  Hamid,  W.  Sami,  and  M. H.  Mohmad  Sidek,  “Discriminant Validity  Assessment:  Use  of  Fornell &  Larcker  Criterion  Versus  HTMT Criterion,” Journal of Physics: Conference  Series ,  vol.  890,  no.  1, 2017, doi: 10.1088/1742- 6596/890/1/012163. [11]  D.  R.  Rahadi, Pengantar  Partial Least  Squares  Structural  Equation Model (PLS-SEM) 2023 . Tasikmalaya: Lentera Ilmu, 2023.
[12]  J.  F.  Hair,  J.  J.  Risher,  M.  Sarstedt, and C. M. Ringle, “When to Use and How  to  Report  The  Results  of  PLS- SEM,” Eur. Bus. Rev. , vol. 31, no. 1, pp.  2–24,  2019,  doi:  10.1108/EBR- 11-2018-0203.
[13]  H. Cuevas-Vargas, N. Parga- Montoya, J. J. Lozano-García, and E. Huerta-Mascotte,  “Determinants  of Openness  Activities  in  Innovation:
The  Mediating  Effect  of  Absorptive Capacity,” J.  Innov.  Knowl. ,  vol.  8, no. 4, 2023, doi: 10.1016/j.jik.2023.100432. [14]  N.  N.  S.  Ekayani,  I.  B.  A. Purbawangsa,  N.  K.  Sariani,  and  N. N.  Suriani,  “Inovasi  teknologi memediasi pengaruh intellectual capital  terhadap  kinerja  UMKM,”
JPPI  (Jurnal  Penelit.  Pendidik. Indones. , vol. 7, no. 4, pp. 658–669, 2021.
[15]  H. Sadiah,  “Pemahaman  Siswa Terhadap  Hasil  Belajar  Fisika  Pada Materi  Suhu  Dan  Kalor  Di  Sma Negeri  2  Kota  Jambi,” J.  Eval. Educ. , vol. 2, no. 2, pp. 59–62, 2021, doi: 10.37251/jee.v2i2.153. [16]  S. Purwaningsih, “Pengaruh Keaktifan  Dan  Motivasi  Terhadap Hasil Belajar Siswa Dalam Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Stad Materi Turunan Fungsi  Pada  Siswa  Kelas  Xi  Is  2
Sma  N  15  Semarang,” J.  Karya
Pendidik.  Mat. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  63, 2018,
doi:
10.26714/jkpm.5.2.2018.63-67.
[17]  S.  La  Usa  and  F.  Muhudiri,
“Pengaruh  Keaktifan  Belajar  dan Motivasi  Belajar  Siswa  Terhadap Hasil  Belajar  Siswa  Kelas  VII  SMP Negeri  2  Sampolawa,”
J.  Akad. Pendidik. Mat. , vol. 7, no. 1, pp. 87–
92, 2021, doi: 10.55340/japm.v7i1.395. [18]  S. Syamsinar, S. Ali, and M. Arsyad, “Pengaruh  Keterampilan  Berpikir Kritis  dan  Motivasi  Berprestasi Terhadap Hasil Belajar Fisika Siswa,” J.  Penelit.  Pendidik.  IPA , vol. 9, no. 1, pp. 322–331, 2023, doi: 10.29303/jppipa.v9i1.2327.
[19]  F.  Febrianti,  I.  Noervadila,  and  T. Astindari,  “Pengaruh  Kemampuan
Berpikir  Kreatif  Dan  Pemecahan Masalahmatematis  Terhadap  Hasil Belajar (Pada Mata Pelajaran
Matematika  Siswa  Kelas  Xi  Smk Tahsinul  Akhlaq  Semester  Ganjil),” Educ. Couns. , vol. 2, no. 1, pp. 128– 145,  2022,  doi:  10.17077/0021- 065x.3456.
[20]  I.  Zulkarnain  and  H.  Budiman, “Pengaruh  Pemahaman  Konsep Terhadap  Kemampuan  Pemecahan Masalah  Matematika,” Res.  Dev.  J. Educ. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  18–27,
2019. [21]  J. F. Azizah, M. Muzzazinah, and E. Susanti, “Peran Keterampilan
Berpikir  Kritis  Siswa  di  Sekolah Menengah  Pertama  pada  Materi Sistem  Pencernaan,” SAP  (Susunan Artikel  Pendidikan) ,  vol.  6,  no.  2, 2021, doi: 10.30998/sap.v6i2.10291.