## Evaluasi Efektivitas Program Pembelajaran Hybrid Pasca Pandemi COVID-19 Dan Pengembangan Website Pembelajaran Online

## Agus Arifin
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia arifin_gus@gmail.com

## Abstract
During the pandemic, educational institutions closed schools, campuses and the learning  process  was  carried  out  without  face-to-face  in  class,  then  along  with  the pandemic disaster, many innovators created learning facilities without having to be in classrooms  by  utilizing  information  technology,  namely  internet  connections  with computer  networks.  The  goal  is  to  take  advantage  of  the  advantages  of  both  methods. Hybrid  learning  has  advantages  and  disadvantages,  namely:  (1)  Flexibility:  Provides convenience  for  students  to  arrange  learning  schedules  according  to  their  needs;  (2) Diverse  learning  experiences:  Combining  traditional  approaches  and  the  latest technology;  (3)  Digital  skills  development:  Encourage  learners  to  be  more  skilled  in using technology. The research method used is research and development (R & D), which is a basic research activity to obtain information on user needs (needs assessment), then continued with development (development). From the analysis of the data obtained, that the  hybrid  learning  program  (combination)  of  online  and  face-to-face  learning  in  the classroom has a positive effect on learning outcomes. The hybrid learning method, which integrates aspects of online with face-to-face learning, remains relevant even outside of pandemic  conditions  with  various  justifications.  Hybrid  learning  programs,  which combine online and face-to-face learning, have a positive influence on learning outcomes. Hybrid learning offers a variety of advantages, including flexibility, enriching learning experiences, adapting to student needs, mastery of technology, preparation for the future, personalized  learning,  balance  of  life  and  learning,  cost  and  resource  savings,  and promoting collaboration and networking

## Keywords: Educational Institutions; The Latest Technology; Hybrid Learning

## Abstrak
Selama  masa  pandemi  lembaga  pendidikan  menutup  sekolah-sekolah,  kampus- kampus dan proses pembelajaran dilakukan tanpa tatap muka di kelas, kemudian seiring berjalannya  bencana  pandemi  tersebut  banyak  inovator  yang  menciptakan  sarana pembelajaran  tanpa  harus  berada  di  ruang  kelas  dengan  memanfaatkan  teknologi informasi yaitu sambungan internet dengan jaringan komputer. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan keunggulan kedua metode tersebut. Pembelajaran secara hybrid memiliki kelebihan dan kekurangan, yaitu: (1) Fleksibilitas : Memberikan kemudahan bagi peserta didik untuk mengatur jadwal belajar sesuai dengan kebutuhan mereka; (2) Pengalaman belajar yang  beragam:  Mengombinasikan pendekatan tradisional  dan teknologi terkini; (3) Pengembangan keterampilan digital: Mendorong peserta didik untuk lebih terampil dalam menggunakan teknologi. Metode penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) yaitu aktivitas riset dasar untuk mendapatkan informasi kebutuhan pengguna  ( needs  assessment ),  kemudian  dilanjutkan  dengan  pengembangan ( development ). Dari analisis data yang diperoleh, bahwa program  pembelajaran hybrid (kombinasi) pembelajaran daring dan tatap muka di kelas berpengaruh positif terhadap hasil belajar. Metode  pembelajaran hybrid, yang  mengintegrasikan aspek pembelajaran
online dengan tatap muka, tetap relevan bahkan di luar kondisi pandemi dengan berbagai justifikasi. Program pembelajaran hybrid , yang menggabungkan pembelajaran online dan tatap  muka,  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  hasil  belajar.  Pembelajaran  hybrid menawarkan  berbagai  keuntungan,  termasuk  fleksibilitas,  memperkaya  pengalaman belajar, penyesuaian terhadap kebutuhan siswa, penguasaan teknologi, persiapan untuk masa depan, pembelajaran personalisasi, keseimbangan hidup dan belajar, penghematan biaya dan sumber daya, serta mempromosikan kolaborasi dan jaringan.

## Kata Kunci: Lembaga Pendidikan; Teknologi Terkini; Pembelajaran Hybrid

## Pendahuluan
Pandemi  COVID-19  telah  menjadi  pemicu  utama  bagi  perubahan  mendalam dalam  sistem  pendidikan  global.  Perubahan  tersebut  mendorong  lembaga  pendidikan untuk  melakukan  transisi  cepat  dari  model  pembelajaran  konvensional  menuju  model pembelajaran yang menggabungkan pendekatan daring (online) dan luring (offline), yang dikenal  sebagai  model  pembelajaran  hybrid  (Lutvaidah  &  Purnama,  2023).  Model  ini menciptakan  paradigma  baru  dalam  dunia  pendidikan  dengan  mengombinasikan teknologi  digital  dengan  pengalaman  belajar  langsung  di  kelas.  Selama  masa  pandemi lembaga pendidikan menutup sekolah-sekolah, kampus-kampus dan proses pembelajaran dilakukan  tanpa  tatap  muka  di  kelas,  kemudian  seiring  berjalannya  bencana  pandemi tersebut banyak inovator yang menciptakan sarana pembelajaran tanpa harus berada di ruang kelas dengan memanfaatkan teknologi informasi yaitu sambungan internet dengan jaringan  komputer  (Maisarah,  2021).    Dengan  adanya  sarana  yang  berupa  aplikasi berbasis website tersebut lembaga-lembaga pendidikan memanfaatkannya secara masif dan  merubah  pola  pembelajaran  tanpa  harus  datang  ke  sekolah  atau  kampus.  Semua aktifitas pembelajaran dilakukan secara langsung dalam jaringan internet yang kemudian lazim  disebut  sebagai  daring  atau  dalam  jaringan  dan  terhubung  melalui  jejaring komputer, internet, dan sebagainya, sedangkan untuk pembelajaran di kelas disebut luring adalah luar jaringan terputus dari jejaring komputer (Muhsin, 2021).
Setelah  masa  pandemi,  banyak  sekolah  dan  kampus  telah  kembali  ke  kondisi normal dengan melanjutkan pembelajaran di dalam kelas (Rosmayati & Maulana, 2021). Meskipun demikian, manfaat dan kemudahan yang ditemui selama masa pembelajaran daring  selama  pandemi  telah  meninggalkan  dampak  yang  signifikan.  Dampak  ini mendorong  banyak  lembaga  pendidikan  untuk  tetap  menerapkan  pendekatan pembelajaran daring meskipun telah kembali ke pembelajaran luring atau tatap muka di kelas. Pengalaman dari masa pembelajaran daring memberikan sejumlah manfaat, seperti aksesibilitas yang lebih luas terhadap berbagai sumber belajar, fleksibilitas waktu belajar yang  lebih  besar,  dan  kemampuan  untuk  menyesuaikan  pembelajaran  sesuai  dengan preferensi  individu  (Wibowo,  2023).  Oleh  karena  itu,  banyak  lembaga  pendidikan memilih  untuk  terus  mengintegrasikan  elemen-elemen  pembelajaran  daring  ke  dalam strategi pembelajaran mereka setelah kembali ke pembelajaran tatap muka. Pendekatan hybrid , memungkinkan siswa untuk tetap memperoleh manfaat dari pembelajaran daring, sementara juga dapat  merasakan interaksi  dan keterlibatan langsung dalam  lingkungan belajar klasikal.
Pembelajaran hybrid merujuk pada pendekatan pembelajaran yang menggabungkan dua mode pembelajaran, yaitu pembelajaran tatap muka di dalam kelas dan  pembelajaran  melalui  platform  digital  (Jumarniati  &  Ekawati,  2022).  Tujuan utamanya  adalah  untuk  mengoptimalkan  kelebihan  dari  kedua  metode  tersebut. Pendekatan ini menawarkan sejumlah kelebihan yang mencakup fleksibilitas waktu bagi peserta didik, memungkinkan mereka untuk menyesuaikan jadwal belajar sesuai dengan
preferensi  masing-masing.  Selain  itu,  pendekatan  hybrid  memungkinkan  pengalaman belajar  yang  lebih  beragam  dengan  menggabungkan  unsur  pendekatan  tradisional  dan teknologi modern. Lebih lanjut, metode ini juga mendukung pengembangan keterampilan digital peserta didik, memotivasi mereka untuk menjadi lebih mahir dalam menggunakan teknologi sebagai alat pembelajaran. Meskipun demikian, metode pembelajaran ini juga memiliki  beberapa  kekurangan,  seperti  tantangan  dalam  memastikan  keterlibatan  dan interaksi yang optimal antara guru dan peserta didik dalam konteks pembelajaran online (Hidayat et al., 2022).
Penelitian  terdahulu  oleh  (Prasojo  et  al.,  2022)  ditemukan  bahwa  55%  siswa memilih  pembelajaran  offline  sepenuhnya,  7,5%  memilih  pembelajaran  online sepenuhnya,  dan  37,5%  memilih  pembelajaran  hybrid.  Dipeoleh  dari  hasil  dan pembahasan,  tanggapan  mahasiswa  Pendidikan  Matematika  Universitas  Negeri Semarang fokus pada peralihan pembelajaran dari pembelajaran online ke pembelajaran offline,  dimana  mahasiswa  memilih  sistem  pembelajaran  offline  penuh  daripada pembelajaran online atau blended learning sepenuhnya, dan sistem pembelajaran offline learning lebih efektif, diketahui bahwa pembelajaran offline cocok untuk pembelajaran matematika. Dari tanggapan mahasiswa tersebut dapat disimpulkan bahwa pembelajaran offline  dinilai  lebih  efektif  karena  materi  lebih  mudah  dipahami.  Penelitian  lain  oleh (Rusyada & Nasir, 2022) menunjukkan bahwa siswa-siswi dapat dikategorikan berhasil dalam mencapai tujuan-tujuan interaksional, siswa-siswi  dapat dikategorikan aktif dalam aktivitas pembelajaran, dan juga siswa-siswi dapat dikategorikan lengkap dalam sarana- sarana yang menunjang dalam pembelajaran. Secara keseluruhan, efektivitas penerapaan hybrid  learning di  Sekolah Dasar Negeri Kebun  Sari 1 Amuntai dikategorikan dengan kriteria efektif.
Penelitian  serupa  oleh  (Kurnianingrum,  2023)  menunjukan  bahwa  kelebihan kuliah  hybrid  online  menurut  mahasiswa  adalah  perkulliahan  dinilai  lebih  praktis, nyaman,  dan  fleksibel.  Mahasiswa  juga  menyatakan  kuliah  hybrid  online  memberikan suasana  belajar  mengajar  yang  kondusif,  menambah  ilmu  dan  keahlian  terutama  yang berhubungan  dengan  penggunaan  teknologi.  Dan  yang  paling  penting  kuliah  hybrid online memberikan rasa aman, karena mengurangi  resiko  terpapar wabah. Kekurangan kuliah hybrid online menurut mahasiswa adalah seringnya muncul masalah teknis yang mengganggu  kegiatan  pembelajaran,  adanya  gangguan  di  tempat  tinggal  yang mengalihkan konsentrasi saat kuliah, kurangnya interaksi sosial baik dengan dosen dan teman-teman,  dan  terakhir  mereka  merasa  kegiatan  pembelajaran  dalam  kuliah  onlie kurang interaktif.
Kebaharuan  penelitian  ini  adalah  adanya  evaluasi  efektivitas  dari  sisi pengembangan  website  pembelajaran  online.  Pembelajaran  hybrid  dapat  menjadi alternatif yang efektif untuk mengatasi keterbatasan pembelajaran jarak jauh. Penelitian ini  menunjukkan  bahwa  program  pembelajaran  hybrid  secara  umum  efektif  dalam meningkatkan hasil belajar siswa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji efektivitas program pembelajaran hybrid pasca pandemi COVID-19, serta untuk mengembangkan website pembelajaran online.

## Metode
Metode penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) yaitu aktivitas  riset  dasar  untuk  mendapatkan  informasi  kebutuhan  pengguna  ( needs assessment ), kemudian dilanjutkan dengan pengembangan ( development ). Penelitian ini bertujuan untuk perbaikan dan pengembangan dari aplikasi pembelajaran secara daring, serta mengevaluasi apakah pembelajaran secara daring tetap bisa dipakai paska pandemi covid-19.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekata  deskriptif  untuk  mendeskripsikan
kualitas butir-butir soal kuesionair dan butir-butir soal Bahasa Arab yang akan digunakan untuk menguji pengaruh pembelajaran Bahasa arab secara hybrid. Butir-butir soal akan dianalisis  validitas,  reliabilitas,  tingkat  kesulitan  dan  daya  beda,  penyebaran  pilihan jawaban dan distractor-nya. Untuk mengetahui ketertarikan siswa terhadap pembelajaran bahasa  Arab  dan  hasil  belajar  dengan  Metode  Pembelajaran  sexara  hybrid.  Teknik pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yakni  dengan  kuesioner  dan  studi  literatur. Penelitian dilakukan terhadap 30 responden (siswa) di Darul Arifin yaitu: Darul Arifin Al-Islami-Pandeglang  dan  Agus  Arifin  Institute  Graha  Raya  Bintaro  Jaya  Tangerang Selatan. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis secara statistik.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Uji Validitas dan Realibilitas Instrumen Penelitian
Instrumen (yang berupa 10 butir soal) untuk setiap variabel: Sikap, Metakognitif, Kemudahan Penggunaan, Motivasi Belajar untuk mengukur ketertarikan siswa terhadap pembelajaran secara hybrid, hasil uji validitasnya sebagai berikut: Taraf signifikan: α = 0.05
Daerah penolakan: r hit > r tabel = valid r hit < r tabel = tidak valid Sedangkan indicator uji reliabilitas sebagai berikut: Taraf signifikan: α = 0.05
Daerah penolakan: r hit > r tabel = reliabel (konsisten) r hit < r tabel = tidak reliabel (tidak konsisten) a. Variabel Sikap (X1)
1) Uji Validitas
Tabel 1. Uji Validitas Pertanyaan  r hitung r tabel (N=30, α = 0.05)  Keterangan S1 0.343 < 0.361 Tidak Valid S2
0.506 > Valid S3 0.217 < Tidak Valid S4 0.744 > Valid S5 0.654 > Valid S6 0.621 > Valid S7 0.593 > Valid S8 0.458 > Valid S9 0.429 > Valid S10 0.435 > Valid
Karena nilai r (S1, S3) < r tabel , maka S1, S3 tidak valid. Sedangkan nilai r (S2, S4, S5, S6,S7,S8,S9,S10) > r tabel , maka S2,S4,S5,S6,S7,S8,S9,S10 valid.
2) Analisis Realibilitas
Tabel 2. Analisis Realibilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .655 10 Kesimpulan:  Karena  nilai  r hit >  r tabel yaitu  0.655  >  0.361,  maka  data  dari  10 pertanyaan variabel sikap adalah reliabel (konsisten).
b. Variabel Motivasi Belajar (X2):
1) Uji Validitas Tabel 3. Uji Validitas Pertanyaan  r hitung r tabel (N=30, α = 0.05)  Keterangan MB1 0.367 > 0.361 Valid MB2 0.210 < Tidak Valid MB3 0.615 > Valid MB4 0.628 > Valid MB5 0.589 > Valid MB6 0.492 > Valid MB7 0.534 > Valid MB8 0.607 > Valid MB9 0.515 > Valid MB10 0.657 > Valid
Karena  nilai  r  (MB2)  <  r tabel ,  maka  MB2  tidak  valid.  Sedangkan  nilai  r  (MB1, MB3,  MB4,MB5,MB6,MB7,MB8,MB9,MB10)>r tabel ,  maka  MB1,  MB3,  MB4,  MB5, MB6, MB7, MB8,MB9,MB10 valid.
2) Analisis Realibilitas
Tabel 4. Analisis Realibilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .696 10
Taraf signifikan: α = 0.05
Daerah penolakan:
r hit > r tabel = reliabel (konsisten) r hit < r tabel = tidak reliabel (tidak konsisten) Kesimpulan: Karena nilai r hit > r tabel yaitu 0.696 > 0.361, maka data dari 10 pertanyaan variabel Motivasi Belajar adalah reliabel (konsisten).

## 2. Variabel Metakognitif (X3):
a. Uji Validitas
Tabel 5. Uji Validitas Pertanyaan  r hitung r tabel (N=30, α = 0.05)  Keterangan MK1 0.420 >  0.361 Valid MK2 0.601 > Valid MK3 0.646 > Valid MK4 0.569 > Valid MK5 0.501 > Valid MK6 0.666 > Valid MK7 0.548 > Valid MK8 0.338 < Tidak Valid MK9 0.452 > Valid MK10 0.497 > Valid
Karena  nilai  r  (MK8)  <  r tabel ,  maka  MK8  tidak  valid.  Sedangkan  nilai  r  (MK1, MK2, MK3, MK4, MK5, MK6, MK7, MK8, MK9, MK10) > r tabel , maka MK1, MK2, MK3, MK4, MK5, MK6, MK7, MK8, MK9, MK10 valid.

## b. Analisis Realibilitas
Tabel 6. Analisis Realibilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .703 10 Kesimpulan:  Karena  nilai  r hit >  r tabel yaitu  0.703  >  0.361,  maka  data  dari  10 pertanyaan variabel Metakognitif adalah reliabel (konsisten).
3. Variabel Kemudahan Penggunaan (X4): a. Analisis Validitas
Tabel 7. Uji Validitas Pertanyaan  r hitung r tabel (N=30, α = 0.05)  Keterangan KP1 0.510 >
0.361 Valid
KP2 0.462 > Valid KP3 0.565 > Valid KP4 0.604 > Valid KP5 0.583 > Valid KP6 0.561 > Valid KP7 0.387 > Valid KP8 0.623 > Valid KP9 0.416 > Valid KP10 0.636 > Valid Karena nilai r hit > r tabel , maka data valid.
b. Analisis Realibilitas
Tabel 8. Analisis Realibilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .721 10 Kesimpulan:  Karena  nilai  r hit >  r tabel yaitu  0.721  >  0.361,  maka  data  dari  10 pertanyaan variabel Kemudahan Penggunaan adalah reliabel (konsisten).
Tabel 9. Validitas dan Reliabilitas Butir-butir Soal Instrumen # Soal Nomer Variabel Valid/Tidak Valid Reliable/Konsisten S2, S4, S5, S6, S7, S8, S9, S10 Sikap Valid Reliabel S1, S3 Tidak Valid Mb1, MB3, MB4, MB5, MB6, MB7, MB8, MB9, MB10 Motivasi Belajar Valid Reliabel MB2 Tidak Valid MK1, MK2, MK3, MK4, MK5, MK6, MK7, MK9, MK10 Metakognitif Valid Reliabel MK8 Tidak Valid P31, P32, P33, P34, P35, P36, P37, P38, P39, P40 Kemudahan Penggunaan Valid Reliabel

## 4. Uji Realibilitas Dan Analisis Butir Soal Tes Hasil Belajar
Uji Reliabilitas yang digunakan untuk menganalisis butir soal adalah dengan KR- 20  (Kuder-Richardson  Formula  20).  KR-20  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengukur reliabilitas  soal  tes  yang  bersifat  dicotomous  (dua  pilihan  jawaban,  seperti  benar/salah atau ya/tidak).
Rumusnya: KR-20 = (k / (k-1)) * (1 – Σpjqj / σ2) dimana: k: jumlah soal pj: Proporsi individual yang menjawab soal j dengan benar qj: Proporsi individual yang menjawab soal j dengan tidak benar σ2: Standar deviasi atau varians skor untuk seluruh invidu yang mengikuti tes.
Diketahui dari jawaban responden seperti tabel berikut:
Tabel 10. Hasil Respon Responden Jawaban dari 50 Soal Bahasa Arab Responden  Jawaban BENAR  Jawaban SALAH  SKOR 1 50 0 50 2 48 2 48 3 41 9 41 4 50 0 50 5 44 6 44 6 44 6 44 7 48 2 48 8 42 8 42 9 39 11 39 10 38 12 38 11 39 11 39 12 42 8 42 13 39 11 39 14 40 10 40 15 38 12 38 16 44 6 44 17 48 2 48 18 40 10 40 19 39 11 39 20 50 0 50 21 40 10 40 22 42 8 42 23 40 10 40 24 39 11 39 25 38 12 38 26 38 12 38 27 41 9 41 28 44 6 44 29 37 13 37 30 41 9 41 k: jumlah soal = 50 p j : Proporsi individual yang menjawab soal j dengan benar q j : Proporsi individual yang menjawab soal j dengan tidak benar σ 2 = STDEV (kolom skor di table 1) =9,277
Reliabilitas, KR-20 = (k / (k-1)) * (1 – Σp j q j / σ 2 ) = 0,974 Selanjutnya output dari  analisis  butir  soal  yang  berupa  daya  beda,  tingkat kesukaran, efektifitas pilihan dan status soal disajikan pada tabel sebagai berikut:
Tabel 11. Analisis Butir Soal No. Soal Tafsiran # Daya Beda Tingkat Kesukaran Efektifitas Opsi/pilihan Status Soal 1 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 2 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 3 Dapat Membedakan Sedang Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 4 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 5 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 6 Dapat Membedakan Sulit Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 7 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 8 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 9 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 10 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 11 Dapat Membedakan Sulit Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 12 Dapat Membedakan Sedang Baik Dapat diterima 13 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 14 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 15 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 16 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 17 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 18 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 19 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 20 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima
21 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 22 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 23 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 24 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 25 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 26 Dapat Membedakan Sedang Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 27 Dapat Membedakan Sedang Baik Dapat diterima 28 Dapat Membedakan Sulit Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 29 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 30 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 31 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 32 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 33 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 34 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 35 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 36 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 37 Dapat Membedakan Sedang Baik Dapat diterima 38 Dapat Membedakan Sedang Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 39 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 40 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 41 Dapat Membedakan Sulit Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 42 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 43 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 44 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima
45 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 46 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 47 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 48 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima 49 Dapat Membedakan Sulit Ada Opsi/pilihan lain yang bekerja lebih baik. Soal sebaiknya direvisi 50 Dapat Membedakan Mudah Baik Dapat diterima Dari analisis butir soal bahwa pada butir-butir soal berikut ini dapat disimpulkan dalam tebel:
Tabel 12. Daya Beda, Tingkat Kesukaran dan Distractor Butir-Butir Soal Tes Hasil Belajar
# Soal Nomer Daya Beda Tingkat Kesukaran Status Soal/Kualitas pengecoh (distractor) 1,2,4,5,7,8,9,10,12,13,14,15,16,17,18,19, 20,21,22,23,24,25,27,29,30,31,32,33,34, 35,36,37,39,40,42,43,44,45,46,47,48,50 Dapat Membedakan Mudah Baik 3,26, 38 Dapat Membedakan Sedang Soal sebaiknya direvisi 6,11,28,41.49 Dapat Membedakan Sulit Soal sebaiknya direvisi

## 5. Analisis Pengaruh Variabel (Regresi Berganda)
Variabel terikat (Dependent): Y (Hasil Belajar) Variabel bebas (Independent):
a. S (X1)
b. MB (X2)
c. MK (X3)
d. KP (X4)

## 6. Uji Asumsi Klasik
a. Normalitas
Tabel 13. Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 6.30836890 Most Extreme Differences Absolute .122 Positive .122 Negative -.075 Test Statistic .122
Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance. Pada tabel One-Sample Kolmogrov Smirnov, dapat dilihat bahwa nilai sig (0,200) > α (0,05), sehingga uji asumsi normalitas terpenuhi
b. Multikolinearitas
Tabel 14. Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) S .193 5.188 MB .231 4.333 MK .295 3.393 KP .188 5.322 a. Dependent Variable: ABS_RES
Pada tabel Coefficients, dapat dilihat bahwa nilai VIF untuk semua variabel memiliki nilai < 10, sehingga uji asumsi multikolinieritas terpenuhi.
c. Heteroskedastisitas
Tabel 15. Heteroskedastisitas Correlations Unstandardi zed Residual S MB MK KP
Spearma n's rho Unstandardi zed Residual Correlati on Coefficie nt 1.000 - .001 - .004 - .081 - .037 Sig. (2- tailed) . .996 .982 .669 .848 N 30 30 30 30 30 S Correlati on Coefficie nt -.001 1.00 0 .717 ** .668 ** .792 ** Sig. (2- tailed) .996 . .000 .000 .000 N 30 30 30 30 30 MB Correlati on Coefficie nt -.004 .717 ** 1.00 0 .790 ** .806 ** Sig. (2- tailed) .982 .000 . .000 .000 N 30 30 30 30 30 MK Correlati on -.081 .668 ** .790 ** 1.00 0 .825 **
Coefficie nt Sig. (2- tailed) .669 .000 .000 . .000 N 30 30 30 30 30 KP Correlati on Coefficie nt -.037 .792 ** .806 ** .825 ** 1.00 0 Sig. (2- tailed) .848 .000 .000 .000 . N 30 30 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Uji heteroskedastisitas menggunakan Korelasi Spearman: Nilai sig X1 (0,000) < 𝛼 (0,05) , sehingga data variabel X2 bersifat hetero Nilai sig X2 (0,000) < 𝛼 (0,05) , sehingga data variabel X3 bersifat hetero Nilai sig X3 (0,000) < 𝛼 (0,05) , sehingga data variabel X4 bersifat hetero Nilai sig X4 (0,000) < 𝛼 (0,05) , sehingga data variabel X5 bersifat hetero
7. Uji F
Tabel 16. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 40.276 4 10.069 .641 .639 b Residual 393.010 25 15.720 Total 433.286 29 a. Dependent Variable: ABS_RES b. Predictors: (Constant), KP, MB, MK, S Tabel 17. Model Summary b Model Summary b
Mod el R R Squa re Adjust ed R Square Std. Error of the Estim ate Change Statistics Durbi n- Wats on R Squar e Chan ge F Chan ge df 1 df 2 Sig. F Chan ge 1 .30 5 a .093 -.052 3.964 89 .093 .641 4 25 .639 2.075
a. Predictors: (Constant), KP, MB, MK, S
b. Dependent Variable: ABS_RES
Pada tabel ANOVA, terdapat nilai sig (0,639) > 𝛼 (0,05) , sehingga variabel X1, X2,  X3,  dan  X4  secara  bersama-sama  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel Y. Selain itu dapat dilihat pada tabel Model Summary-nya nilai R Square ( 𝑅 2 ) yaitu koefisien determinasi  yang berarti variabel X1, X2, X3, dan X4 secara bersama- sama hanya memiliki pengaruh sebesar 0,093 atau 9,3% terhadap variabel Y.
8. Uji t
Tabel 18. Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1 (Constant) 38.207 12.922 2.957 .007 S (X1) .082 .657 .125 .901 MB (X2) .916 .574 1.597 .123 MK (X3) .083 .531 .156 .878 KP (X4) .061 .681 .090 .929 a. Dependent Variable: Y
Pada tabel Coefficients, dapat dilihat bahwa masing-masing nilai sig X1, X2, X3, dan  X4  bernilai  > 𝛼 (0,05) ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  masing-masing  dari variabel tersebut memiliki pengaruh yang tidak signifikan tehadap variabel Y.

## 9. Evaluasi Model Pengukuran PLS-SEM
Untuk meneliti efek pembelajaran secara online, maka perlu diteliti lebih lanjut dari  variabel-variabel  yang  terhadap  hasil  belajar  dengan  dengan  menggunakan  Partial Least  Square  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM).  Prosedur  estimasi  parameter dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  software  Smart-PLS  4.  Diagram  jalur  pada penelitian ini terdapat pada Gambar 7.
Gambar 1. Diagram Jalur Rancangan Model dan Hasil Perhitungannya Menurut Hair Jr et al. (2021) evaluasi model pengukuran dalam PLS-SEM adalah proses penting yang membantu peneliti untuk  memverifikasi bahwa konstruk-konstruk yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  reliabel  dan  valid,  serta  memastikan  bahwa pengukuran  yang  dilakukan  dapat  dipercaya  untuk  mewakili  fenomena  yang  sedang diteliti. Adapun konsep, kegunaan dan kriteria nilainya disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 19. Kriteria Pengujian dengan PLS-SEM Konsep Kegunaan Kriteria Nilai Average Variance Extracted (AVE) Pengujian validitas konvergen >0,5 Cronbach’s Alpha Mengukur Reliabilitas Model >0,7
Composite Reliability Mengukur Reliabilitas Model Heterotrait- Monotrait Ratio (HTMT) Menilai Validitas Diskriminan <0,85 atau <0,9 f-square (f²) Menilai signifikansi kontribusi variabel independen terhadap variabel dependen. Kecil: 0.02, Sedang: 0.15, Besar: 0.35 (Cohen:1988) R-square (R²) Menilai kekuatan model dalam menjelaskan variabel dependen. >0.1 R-square Adjusted (R² Adjusted) Menyediakan ukuran yang lebih tepat untuk kekuatan model dengan mempertimbangkan prediktor. Nilai lebih tinggi menunjukkan model yang lebih kuat. Variable Inflation Factor (VIF) Mendeteksi masalah kolinearitas dalam model Nilai <5 atau <10 dianggap tidak me-miliki masalah ko-linearitas. Path Coefficients Menilai hubungan antara variabel dan menguji hipotesis penelitian. Nilai mendekati -1 atau +1 menunjukkan hubungan yang kuat. Efek Total Memberikan gambaran lengkap tentang pengaruh variabel independen dalam model. Dihitung sebagai penjumlahan efek langsung dan tidak langsung
Dari perhitungan dengan software SmartPLS 4 diperoleh data pengaruh variabel tidak terikat (S (X1). MK (X2), KP(X3) dan MB(X4) terhadap variabel terikat (Y, hasil belajar) sebagai berikut:
Tabel 20. Construct Reliability and Validity Cronbach 's alpha Composit e reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) KEMUDAHAN PENGGUNAAN 0.725 0.781 0.774 0.295 METAKOGNITIF 0.706 0.735 0.780 0.283 MOTIVASI BELAJAR 0.704 0.755 0.780 0.295 SIKAP 0.668 0.811 0.745 0.301
Nilai-nilai  berikut  sering  dianggap  sebagai  aturan  umum  dalam  PLS-SEM  untuk menentukan apakah suatu konstruk dianggap reliabel dan valid:
a. Reliabilitas Komposit (Composite Reliability) : Nilai yang dianggap reliabel: Nilai di atas 0.7 dianggap menunjukkan reliabilitas yang baik untuk konstruk pada tahap awal penelitian.
b. Cronbach’s Alpha : Nilai yang dianggap reliabel: Sama seperti reliabilitas komposit, nilai  di  atas  0.7  umumnya  dianggap  menunjukkan  reliabilitas  yang  baik  untuk  item instrumen.  Nilai  Cronbach’s  Alpha  bisa  menjadi  rendah  jika  konstruk  yang  diukur memiliki sedikit item.
c. Average  Variance  Extracted  (AVE)  :  Nilai  untuk  validitas  konvergen:  Nilai  AVE seharusnya lebih dari 0.5, ini berarti bahwa lebih dari 50% dari varian dalam indikator dijelaskan oleh konstruk. Ini menunjukkan validitas konvergen yang cukup baik.

## 10. Diskriminan Validitas – Rasio Heterotrait-Monotrait (HTMT)
Diskriminan validitas adalah konsep yang penting dalam penelitian untuk menilai konstruk  yang  diukur  dalam  sebuah  penelitian  tidak  berkorelasi  dengan  konstruk  lain yang  seharusnya  tidak  berkaitan.  Salah  satu  cara  untuk  menilai  diskriminan  validitas adalah dengan menggunakan Rasio Heterotrait-Monotrait (HTMT).
Tabel 21. Discriminant Validity – Heterotrait-Monotrait Tatio (HTMT)
HASIL BELAJAR KEMUDAHAN PENGGUNAAN 0.627 METAKOGNITIF 0.581 MOTIVASI BELAJAR 0.686 SIKAP 0.636
Rasio  HTMT  merupakan  metode  untuk  mengukur  diskriminan  validitas  antara dua konstruk, dengan membandingkan rata-rata  korelasi antar item  dari  konstruk yang berbeda  (heterotrait)  dengan  rata-rata  korelasi  dalam  item  dari  konstruk  yang  sama (monotrait).  Nilai  HTMT  yang  lebih  rendah  yaitu  lebih  kecil  dari  0.85  atau  0.90 menunjukkan tingkat diskriminan validitas yang lebih tinggi.
a. f-square (f²)
Dalam konteks Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), f-square (f²) adalah ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi efek ukuran dari variabel independen (prediktor) terhadap variabel dependen (kriteria) dalam model. Ukuran efek ini  penting  untuk  menentukan  seberapa  signifikan  kontribusi  variabel  independen terhadap variabel dependen.
Tabel 22. f-Square f-square KEMUDAHAN PENGGUNAAN -> MOTIVASI BELAJAR 0.169 METAKOGNITIF -> MOTIVASI BELAJAR 0.140 MOTIVASI BELAJAR -> HASIL BELAJAR 0.787 SIKAP -> MOTIVASI BELAJAR 0.647 Nilai f-square menginterpretasikan efek ukuran sebagai berikut:
• Kecil: f-square sekitar 0.02.
• Sedang: f-square sekitar 0.15.
• Besar: f-square sekitar 0.35 atau lebih.
Nilai  f-square  yang  yang  dieproleh  termasuk  kategori  sedang  yaitu  0,169 (Kemudahan Penggunaan terhadap Motivasi Belajar) dan 0,140 (Metakognitif terhadap Motivasi Belajar). Sedangkan Variabel Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar dan Sikap terhadap  Motivasi  Belajar  masing-masing  nilai  f-square-nya  0,787  dan  0,647 menunjukkan  kontribusi  yang  signifikan  atau  variabel  Motivasi  Belajar  dan  Sikap memiliki dampak paling signifikan dalam model.
b. R-square (f²) dan R-square Adjusted
Dalam Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), R-square dan R-square adjusted adalah dua metrik penting yang digunakan untuk menilai kekuatan dan kualitas model.
Tabel 23. R-Square dan R-Square Adjusted R-square R-square adjusted HASIL BELAJAR 0.440 0.420 MOTIVASI BELAJAR 0.879 0.865
Dari tabel, nilai R-square (R²) untuk variabel Motivasi Belajar = 0,879 di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik. Dalam konteks PLS-SEM, R-square digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik konstruk  endogen  (variabel  dependen,  yaitu  motivasi  belajar)  dijelaskan  oleh  konstruk eksogen  (variabel  independent,  yaitu  hasil  belajar).  R-square  Adjusted  (R²  Adjusted) untuk  variabel  Motiavasi  Belajar  =  0865  yang  bermakna  sebagai  variabel  paling  kuat mempengaruhi pembelajaran hybrid.
c. Variance Inflation Factor (VIF)
Variabel  Inflation  Factor  (VIF),  merupakan  alat  penting  untuk  menilai  apakah terdapat masalah kolinearitas di antara variabel prediktor dalam model internal. Dalam statistic, kolinearitas terjadi ketika dua atau lebih variabel prediktor dalam model sangat berkorelasi  satu  sama  lain.  Ini  dapat  menjadi  masalah  karena  dapat  mengurangi kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  hubungan  unik  antara  variabel  prediktor tertentu  dan  variabel  dependen.  Untuk  menunjukkan  seberapa  banyak  varians  dari variabel prediktor dapat diatribusikan kepada kolinearitas dengan variabel prediktor lain, maka nilai  VIF nilai  yang lebih besar dari 5 atau 10 sering dianggap mengindikasikan adanya masalah kolinearitas yang serius atau dengan kata lain, nilai VIF harus lebih kecil dari 5 atau 10. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai VIF:
Tabel 24. Tabel Variance Inflation Factor (VIF)
VIF KEMUDAHAN PENGGUNAAN -> MOTIVASI BELAJAR  3.933 METAKOGNITIF -> MOTIVASI BELAJAR 3.004 MOTIVASI BELAJAR -> HASIL BELAJAR 1.000 SIKAP -> MOTIVASI BELAJAR 3.184
Nilai  VIF  semua  variabel  adalah  <  5  artinya  multikolinearitas  tidak  menjadi masalah  dalam  model  ini,  dan  semua  variabel  independen  bisa  dianggap  memberikan kontribusi unik terhadap variabel dependen (hasil belajar) tanpa terlalu banyak pengaruh yang tumpang tindih.
d. Path Coefficients dan Pengaruh Variabel Bebas Terhadap Variabel Terikat.
Koefisien jalur merupakan elemen kunci dalam Partial Least Squares Structural Equation  Modeling  (PLS-SEM).  Koefisien  ini  menggambarkan  kekuatan  dan  arah hubungan antara variabel dalam model struktural. Koefisien jalur dihitung menggunakan algoritma PLS dan umumnya disajikan dalam bentuk standar, yang berarti nilai-nilainya berkisar antara -1 hingga +1. Nilai positif menunjukkan hubungan yang positif (searah) antara variabel independent (variabel bebas) dan dependen (variabel terikat). Nilai negatif menunjukkan hubungan yang negatif (berlawanan arah). Nilai mendekati 0 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan. Semakin mendekat ke  -1 atau +1, semakin kuat hubungannya. Dari hasil pehitungan diperoleh hasil yang menggambarkan efek total dari beberapa variabel prediktor terhadap variabel hasil (hasil belajar):
Tabel 25. Tabel Path Coefficients HASIL BELAJAR KEMUDAHAN PENGGUNAAN -> MOTIVASI BELAJAR 0.283 METAKOGNITIF -> MOTIVASI BELAJAR 0.225 SIKAP -> MOTIVASI BELAJAR 0.499 MOTIVASI BELAJAR -> HASIL BELAJAR 0.664
Nilai Path Coefficients untuk semua variabel adalah positif yang bermakna variabel Kemudahan  Penggunaan  Aplikasi,  Metakognitif  dan  Sikap  berpengaruh  terhadap Motivasi Belajar dan Motivasi Belajar sangat berpengaruh terhadap Hasil Belajar. Dari perhitungan  dengan  SmartPLS  4  juga  diperoleh  pengaruh  masing-masing  Variabel terhadap Hasil belajar:
Tabel 26. Pengaruh masing-masing Variabel (X) terhadap Variabel (Y) Total effects KEMUDAHAN PENGGUNAAN -> MOTIVASI BELAJAR 0.188 METAKOGNITIF -> MOTIVASI BELAJAR 0.150 SIKAP -> MOTIVASI BELAJAR 0.664 MOTIVASI BELAJAR -> HASIL BELAJAR 0.331
Tabel di atas menunjukkan efek total dari berbagai faktor terhadap hasil belajar:
1) KEMUDAHAN  PENGGUNAAN  ->  HASIL  BELAJAR  (0.188).  Ini  menunjukkan ada pengaruh tidak signifikan variabel kemudahan penggunaan aplikasi terhadap hasil belajar.
2) METAKOGNITIF  ->  HASIL  BELAJAR  (0.150).  Ada  pengaruh  tidak  signifikan variabel metakognitif terhadap hasil belajar.
3) MOTIVASI  BELAJAR  ->  HASIL  BELAJAR  (0.664).  Pengaruh  motivasi  belajar terhadap  hasil  belajar  sangat  signifikan,  artinya  peningkatan  motivasi  belajar berkorelasi signifikan dengan peningkatan hasil belajar.
4) SIKAP  ->  HASIL  BELAJAR  (0.331),  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel sikap  terhadap  hasil  belajar.  Ini  menunjukkan  bahwa  sikap  yang  lebih  positif berkontribusi terhadap hasil belajar yang lebih baik.
Dari  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  maka  diperoleh  jawaban  terhadap rumusan masalah yang ada yaitu program pembelajaran hybrid (kombinasi) pembelajaran daring  dan  tatap  muka  di  kelas  berpengaruh  positif  terhadap  hasil  belajar.  Metode pembelajaran  hybrid,  yang  mengintegrasikan  aspek  pembelajaran  online  dengan  tatap muka, tetap relevan bahkan di luar kondisi pandemi dengan berbagai justifikasi berikut:
a) Fleksibilitas: Sistem hybrid memberi keluwesan terkait waktu dan lokasi belajar. Siswa  yang  terikat  dengan  keterbatasan  waktu  atau  berjarak  dari  institusi pendidikan masih dapat mengakses konten pelajaran melalui platform online.
b) Memperkaya  Pengalaman  Belajar:  Pembelajaran  hybrid  memfasilitasi  integrasi metode pembelajaran yang beragam, termasuk video, diskusi online, dan aktivitas interaktif, yang berkontribusi pada peningkatan kualitas pengalaman belajar.
c) Penyesuaian  Terhadap  Kebutuhan  Siswa:  Metode  ini  memungkinkan  guru  untuk menyesuaikan materi pembelajaran sesuai dengan kebutuhan spesifik setiap siswa, seperti menyediakan materi lebih lanjut untuk siswa yang lebih maju dan dukungan tambahan bagi yang memerlukannya.
d) Penguasaan  Teknologi:  Pembelajaran  hybrid  mendorong  penggunaan  teknologi secara  berkelanjutan,  meningkatkan  keahlian  siswa  dan  guru  dalam  alat  digital, yang sangat penting di zaman yang serba digital.
e) Persiapan untuk Masa Depan: Menerapkan model pembelajaran hybrid membantu institusi pendidikan dan siswa dalam menghadapi kemungkinan gangguan di masa yang akan datang, termasuk cuaca ekstrem atau keadaan darurat lain.
f) Pembelajaran  Personalisasi:  Metode  ini  memungkinkan  siswa  belajar  sesuai dengan  ritme  dan  gaya  belajar  masing-masing,  memberikan  pengalaman pembelajaran yang lebih personal.
g) Keseimbangan Hidup dan Belajar: Model pembelajaran hybrid mendukung siswa dalam menjaga keseimbangan antara pendidikan, pekerjaan, dan kehidupan pribadi, terutama bagi mereka yang memiliki tanggung jawab lain.
h) Penghematan  Biaya  dan  Sumber  Daya:  Dalam  beberapa  kasus,  pembelajaran hybrid  dapat  menekan  biaya  yang  berkaitan  dengan  perjalanan  dan  penggunaan sumber daya fisik.
i) Kolaborasi dan Jaringan: Metode ini mempromosikan pengembangan jaringan dan kolaborasi yang lebih luas, baik di tingkat lokal maupun global, melalui gabungan interaksi tatap muka dan online.
j) Kelanjutan Pendidikan: Komponen online dalam pembelajaran hybrid memastikan kelangsungan proses pendidikan, bahkan dalam kondisi darurat atau ketika siswa tidak dapat hadir secara fisik.

## 11. Pengaruh Kemudahan Penggunaan terhadap Hasil Belajar
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  ada  pengaruh  tidak  signifikan  variabel kemudahan  penggunaan  aplikasi  terhadap  hasil  belajar.  Adanya  pengaruh  yang  tidak signifikan  antara  variabel  kemudahan  penggunaan  aplikasi  terhadap  hasil  belajar menunjukkan bahwa, dalam konteks penelitian tersebut, faktor kemudahan menggunakan aplikasi tidak memiliki dampak yang signifikan atau secara statistik tidak berpengaruh secara  nyata  terhadap  hasil  belajar.  Ini  bisa  berarti  bahwa  meskipun  ada  penggunaan aplikasi  yang  dianggap  mudah  oleh  pengguna,  faktor  ini  tidak  berkontribusi  secara signifikan  terhadap  peningkatan  atau  perbaikan  hasil  belajar  siswa.  Hasil  yang menunjukkan  ketidaksignifikan  ini  dapat  bermacam-macam  alasannya.  Salah  satunya bisa jadi terdapat faktor lain yang lebih dominan memengaruhi hasil belajar siswa, seperti faktor  lingkungan  belajar,  metode  pengajaran,  motivasi,  atau  kualitas  materi pembelajaran.  Selain  itu,  ada  kemungkinan  bahwa  pengaruh  variabel  kemudahan penggunaan  aplikasi  terhadap  hasil  belajar  mungkin  tidak  terukur  dengan  baik  dalam penelitian  tersebut  atau  bisa  jadi  dalam  konteks  spesifik  penelitian  tersebut,  hubungan antara kemudahan penggunaan aplikasi dan hasil belajar tidak signifikan.
Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  terdahulu  oleh  (Aziz  et  al.,  2013) menunjukan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara variabel kemudahan penggunaan e-learning (X1) terhadap variabel Kemanfaatan e-learning (X2), kemudian variabel  Kemudahan  Penggunaan e-learning (X1)  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan terhadap Sikap Pengguna e-learning (X3), begitu juga variabel Kemanfaatan e- learning (X2) yang berpengaruh positif dan signifikan terhdap variabel Sikap Pengguna e- learning (X3). Penelitian lain oleh (Ginting et al., 2022) menunjukkan kedua variabel independen  menunjukkan  bahwa  kompetensi  dosen  maupun  persepsi  menggunkan aplikasi E-learning berpengaruh signifikan terhadap motivasi belajar mahasiswa. Saran untuk  Program  Studi  Manajemen  Universitas  Mikroskil  agar  terus  melakukan Pengembangan kompetensi dosen dan kemudahan menggunakan e-learning agar motivasi belajar mahasiswa juga semakin meningkat.

## 12. Pengaruh Metakognitif terhadap Hasil Belajar
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  ada  pengaruh  tidak  signifikan  variabel metakognitif  terhadap  hasil  belajar.  Kemampuan  metakognitif,  yang  mencakup pemahaman  tentang  cara  belajar,  pemantauan  diri  terkait  dengan  proses  pembelajaran, serta  penggunaan  strategi  belajar  yang  efektif,  tidak  secara  signifikan  memengaruhi
pencapaian hasil belajar siswa. Hal ini menandakan bahwa dalam situasi penelitian yang spesifik,  faktor-faktor  lain  mungkin  memiliki  peran  yang  lebih  dominan  dalam menentukan  tingkat  pencapaian  hasil  belajar  siswa.  Temuan  ini  memberikan  wawasan penting  bagi  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  memahami  faktor-faktor  apa  saja  yang memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil belajar siswa di masa depan.
Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  terdahulu  oleh  (Tamsyani,  2016) menunjukkan  (1)  Rata-rata  nilai  hasil  belajar  peserta  didik  yang  menggunakan  model pembelajaran penemuan, hasilnya lebih tinggi dibandingkan dengan model pembelajaran inkuiri  terbimbing.  (2)  Rata-rata  nilai  hasil  belajar  peserta  didik  dengan  kesadaran metakognitif tinggi, hasil belajar peserta didik lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata nilai  hasil  belajar  dengan  kesadaran  metakognitif  rendah.  (3)  Terjadi  interaksi  antara model pembelajaran dan kesadaran metakognitif dalam mempengaruhi hasil belajar SMA Negeri  2  Takalar.  Jadi,  ada  pengaruh  antara  model  pembelajaran  dan  kesadaran metakognitif  terhadap  hasil  belajar  peserta  didik  SMA  Negeri  2  Takalar  dalam  materi pokok  asam  basa.  Penelitian  lain  oleh  Sihaloho  et  al.  (2018)  menunjukkan  bahwa  (1) Sebagian  besar  siswa  kelas  XI  IPS  SMA  di  Bandung  memiliki:  tingkat  metakognitif tinggi, tingkat efikasi diri tinggi, dan hasil pembelajaran ekonomi dalam kategori sedang; (2) Metakognitif berpengaruh positif dan signifikan terhadap efikasi diri; (3) Metakognitif berpengaruh positif dan signifikan terhadap hasil belajar ekonomi baik secara langsung maupun tidak langsung (melalui efikasi diri). Penelitian serupa oleh (Resti et al., 2017) menunjukkan bahwa: (1) Hasil belajar fisika yang menggunakan model IM lebih tinggi dibandingkan  IT;(2)  Tidak  terdapat  interaksi  antara  model  pembelajaran  inkuiri  dan Kemampuan  Metakognitif  terhadap  hasil  belajar  fisika;  (3)  Bagi  siswa  yang  memiliki kemampuan  metakognitif  tinggi,  hasil  belajar  fisika  dengan  model  IM  lebih  tinggi daripada IT;(4) Bagi siswa yang memiliki kemampuan metakognitif rendah, hasil belajar fisika dengan model IM lebih rendah daripada IT.

## 13. Pengaruh Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  ada  pengaruh  signifikan  variabel  motivasi belajar terhadap hasil belajar. Tingkat motivasi yang tinggi cenderung berkorelasi positif dengan pencapaian akademis yang lebih baik. Hal ini menunjukkan bahwa semangat dan dorongan  internal  siswa  dalam  menghadapi  materi  pelajaran  atau  tugas-tugas  belajar dapat  menjadi  faktor  penentu  keberhasilan  mereka  dalam  mencapai  hasil  yang memuaskan.  Implikasinya,  penting  bagi  pendidik  dan  lembaga  pendidikan  untuk mendorong dan memelihara motivasi belajar siswa, serta mengidentifikasi strategi yang efektif  dalam  meningkatkan  tingkat  motivasi  siswa  guna  meningkatkan  kualitas pendidikan dan pencapaian akademis mereka.
Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian terdahulu oleh (Novianti et al., 2020) menunjukkan bahwa uji hipotesis diperoleh Fhitung = 14,598 dan Ftabel = 4,20, artinya terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  motivasi  belajar  terhadap  hasil  belajar matematika siswa kelas III, IV dan V SDI Ende 11. Sehingga persamaan regresi tersebut dapat  digunakan  untuk  meramalkan  atau  memprediksi  besarnya  variabel  kriterium  (Y) berdasarkan variabel prediktor (X). Hasil analis tersebut membuktikan bahwa koefisien konstanta  pada  model  linier  sebesar  0,001  signifikan  lebih  kecil  dari  0,05,  artinya koefisien regresi hasil belajar matematika signifikan. Kesimpulannya, nilai pengaruhnya adalah R Square = 0,343, nilai ini mengandung arti bahwa besarnya pengaruh motivasi belajar  terhadap  hasil  belajar  matematika  adalah  34,3%  dan  65,7%  ditentukan  oleh variabel atau faktor lain. Penelitian lain oleh (Siswato, 2017) menunjukan bahwa terdapat pengaruh yang signfikan antara motivasi belajar terhadap hasil belajar matematika siswa kelas X SMK 2 YASPENDA Sei Bejangkar.

## 14. Pengaruh Sikap terhadap Hasil Belajar
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel sikap  terhadap  hasil  belajar.  Sikap  yang  dimiliki  siswa  terhadap  subjek  atau  materi pembelajaran  tertentu  dapat  secara  positif  memengaruhi  pencapaian  akademis  mereka. Hal ini menandakan bahwa sikap yang positif terhadap pembelajaran dapat menjadi faktor penting dalam mencapai hasil belajar yang lebih baik. Implikasinya, penting bagi lembaga pendidikan untuk memperhatikan dan mengelola sikap siswa terhadap materi pelajaran untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran dan pencapaian akademis mereka.
Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian terdahulu oleh (Riwahyudin, 2015) Penelitian  lain  oleh  (Hartati,  2015)  menunjukan  bahwa  (1)  Terdapat  perbedaan hasil belajar matematika siswa yang memiliki gaya belajar visual, auditori dan kinestetik. Hal ini di tunjukkan dengan harga F hitung sebesar 2,494 dengan probabilitas sig 0,047 (sig < 0,05) pada taraf signifikansi 5%. (2) Hasil belajar matematika siswa yang memiliki sikap positif pada matematika lebih tinggi  daripada siswa yang memiliki sikap negatif pada  matematika.  Hal  ini  di  tunjukkan  dengan  harga  F  hitung  sebesar  3,124  dengan probabilitas  sebesar  0,018  dengan  probabilitas  sebesar  0,018  (sig  <  0,05)  pada  taraf signifikansi.  (3)  Tidak  terdapat  interaksi  antara  gaya  belajar  siswa  dalam  sikap matematika terhadap hasil belajar matematika. Hal ini di tunjukkan dengan harga nilai probabilitas  interaksi  F-hitung  sebesar  1,621  sedangkan  sig.  untuk  interaksi  (gaya belajar*sikap siswa dalam matematika) sebesar 0,140 (sig > 0,05).
Penelitian  lain  oleh  (Riwahyudin,  2015)  1)  Sikap  siswa  berpengaruh  langsung positif  terhadap  hasil  belajar  IPA  siswa  SD  di  Kecamatan  Menthobi  Raya  Kabupaten Lamandau.  Artinya  sikap  siswa  yang  positif  dalam  belajar  akan  menimbulkan  hasil belajar yang baik, 2) Minat belajar berpengaruh langsung positif terhadap hasil belajar IPA  siswa  kelas  V  SD  di  Kecamatan  Menthobi  Raya  Kabupaten  Lamandau.  Artinya adanya minat belajar pada diri siswa akan menimbulkan hasil belajar yang baik, 3) Sikap siswa berpengaruh langsung positif terhadap minat  belajar  IPA  siswa kelas V Sekolah Dasar di Kecamatan Menthobi Raya Kabupaten Lamandau.

## Kesimpulan
Dari hasil uji validitas 40 butir soal instrumen penelitian ada empat butir soal yang tidak  valid  dan  semua  butir  soalnya  reliabel  atau  dapat  diandalkan.  Dari  analisis  daya beda,  tingkat  kesukaran  dan  distraktor  (pengecoh)  terhadap  50  soal  tes  hasil  belajar, diperoleh  delapan  soal  yang  sebaiknya  direvisi.  Sedangkan  42  sisanya  sudah  baik  dan dapat digunakan untuk penelitian. Analisis reliabilitas dan validitas model dalam konteks Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  untuk  evaluasi pembelajaran hybrid: 1) Data Reliabilitas dan Validitas Model: Nilai Cronbach's alpha, Composite  reliability, dan Average  variance  extracted (AVE)  untuk  konstruk  seperti Kemudahan  Penggunaan,  Metakognitif,  Motivasi  Belajar,  dan  Sikap.  Nilai-nilai  ini umumnya  di  atas  0.7,  menunjukkan  reliabilitas  yang  baik,  dan  nilai  AVE  di  atas  0.5, menunjukkan  validitas  konvergen  yang  cukup  baik;  2)  Diskriminan  Validitas  –  Rasio Heterotrait-Monotrait  (HTMT):  Rasio  HTMT  digunakan  untuk  mengukur  diskriminan validitas  antara  konstruk,  dengan  nilai  yang  lebih  rendah  menunjukkan  diskriminan validitas  yang  lebih  tinggi;  3)  f-square  (f²):  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  f- square dianggap signifikan jika lebih besar dari 0.15, dan dalam penelitian ini, Motivasi Belajar  terhadap  Hasil  Belajar  menunjukkan  kontribusi  yang  paling  signifikan;  4)  R- square dan R-square adjusted: Metrik ini digunakan untuk menilai kekuatan dan kualitas model,  dalam penelitian diperoleh R-Square  = 0,879 dengan nilai  R-square yang lebih tinggi menunjukkan kemampuan prediksi yang lebih baik; 5) Variance Inflation Factor (VIF): Nilai VIF di bawah 5 menunjukkan bahwa multikolinearitas tidak menjadi masalah
dalam model, memungkinkan variabel independen memberikan kontribusi unik terhadap variabel dependen; 6) Path Coefficients dan Pengaruh Variabel Bebas Terhadap Variabel Terikat:  Nilai  Path  Coefficients  positif  menunjukkan  hubungan  yang  positif  antara variabel independen dan dependen. Dalam kasus ini, variabel Kemudahan Penggunaan, Metakognitif,  dan  Sikap  berpengaruh  terhadap  Motivasi  Belajar,  dan  Motivasi  Belajar sangat berpengaruh terhadap Hasil Belajar; 7) Efek Total dari Berbagai Faktor terhadap Hasil  Belajar:  Dari  hasil  perhitungan  menunjukkan  efek  total  dari  variabel  seperti Kemudahan  Penggunaan,  Metakognitif,  Motivasi  Belajar,  dan  Sikap  terhadap  Hasil Belajar.  Efek  Variabel  Motivasi  Belajar  =  0,664,  menunjukkan  pengaruh  paling signifikan terhadap Hasil Belajar. Program pembelajaran hybrid, yang menggabungkan pembelajaran  online  dan  tatap  muka,  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  hasil  belajar. Pembelajaran  hybrid  menawarkan  berbagai  keuntungan,  termasuk  fleksibilitas, memperkaya  pengalaman  belajar,  penyesuaian  terhadap  kebutuhan  siswa,  penguasaan teknologi, persiapan untuk masa depan, pembelajaran personalisasi, keseimbangan hidup dan belajar, penghematan biaya dan sumber daya, serta mempromosikan kolaborasi dan jaringan.  Program  pembelajaran  hybrid  adalah  metode  efektif  yang  tidak  hanya meningkatkan hasil belajar tetapi juga memberikan manfaat tambahan dalam aspek-aspek seperti  fleksibilitas  dan  keterampilan  teknologi.  Pembelajaran  secara  Hybrid  dapat dijalankan meskipun sudah dalam keadaan normal. Selain itu, komponen online dalam pembelajaran  hybrid  memastikan  kelangsungan  proses  pendidikan  dalam  berbagai kondisi.

## Daftar Pustaka
Aziz, A. L., Al Musadieq, M., & Susilo, H. (2013). Pengaruh Kemudahan Penggunaan Terhadap  Kemanfaatan  Pada  Sikap  Pengguna  E-Learning. Jurnal  Administrasi Bisnis , 6 (2).
Ginting, S. O., Efendi, N., & Hutasoit, A. H. (2022). Pengaruh Kompetensi Dosen Dan Persepsi  Kemudahan  Menggunakan  E-Learning  Terhadap  Motivasi  Belajar Mahasiswa. Procuratio: Jurnal Ilmiah Manajemen , 10 (1), 25–34.
Hair Jr, J., Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021). A Primer On  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) .  Sage Publications.
Hartati, L. (2015). Pengaruh Gaya Belajar Dan Sikap Siswa Pada Pelajaran Matematika Terhadap Hasil Belajar Matematika. Formatif: Jurnal Ilmiah Pendidikan MIPA , 3 (3).
Hidayat,  K., Sapriya, S., Hasan, S. H., &  Wiyanarti, E. (2022).  Keterampilan Berpikir Kritis Peserta Didik dalam Pembelajaran Hybrid. Jurnal Basicedu , 6 (2), 1517– 1528.
Jumarniati, J., & Ekawati, S. (2022). Respon Mahasiswa terhadap Pembelajaran Hybrid Learning. Jurnal Literasi Digital , 2 (3), 198–206.
Kurnianingrum,  D.  (2023).  Memaksimalkan  Kuliah  Hybrid  Online  Pasca  Pandemi Covid-19. Jurnal  Visionary:  Penelitian  Dan  Pengembangan  Dibidang Administrasi Pendidikan , 11 (1), 37–44.
Lutvaidah, U., & Purnama, M. S. S. (2023). Respon Mahasiswa terhadap Pembelajaran Hybrid Learning Pasca Pandemi Covid-19. Diskusi Panel Nasional Pendidikan Matematika , 9 .
Maisarah, W. (2021). Framing Advokasi Perkuliahan Tatap Muka di Masa Normal Baru dalam  Pemberitaan  Kedaulatan  Rakyat. Jurnal  Kajian  Jurnalisme , 4 (2),  192– 207.
Muhsin,  H.  (2021).  Kampus  Merdeka  Di  Era  New  Normal. Masa  Depan  Kampus Merdeka & Merdeka Belajar: Sebuah Bunga Rampai Dosen , 143 . Novianti, C., Sadipun, B., & Balan, J. M. (2020). Pengaruh Motivasi Belajar Terhadap Hasil  Belajar  Matematika  Peserta  Didik. SPEJ  (Science  and  Physic  Education Journal) , 3 (2), 57–75.
Prasojo, T., Fauziah, S., Damayanti, D. P., Edhiningtyas, D. R., Fitriani, P. N., & Alfath, M.  (2022).  Analisis  Transisi  Pembelajaran  Luring  Mahasiswa  Pendidikan Matematika  Universitas  Negeri  Semarang  Pasca  Pembelajaran  Daring  Masa Pandemi Covid-19. Journal of Education and Technology , 2 (2), 133–140. Resti, F., Astra, I. M., & Siahaan, B. Z. (2017). Pengaruh  Model Pembelajaran Inkuiri Dan  Kemampuan  Metakognitif  Terhadap  Hasil  Belajar  Fisika  Siswa  SMA. Prosiding Seminar Nasional Fisika (E-Journal) , 6 , SNF2017-EER.
Riwahyudin, A. (2015). Pengaruh Sikap Siswa Dan Minat Belajar Siswa Terhadap Hasil Belajar  IPA  siswa  kelas  V  Sekolah  Dasar  di  Kabupaten  Lamandau. Jurnal Pendidikan Dasar , 6 (1), 11–23.
Rosmayati,  S.,  &  Maulana,  A.  (2021).  Dampak  Pembelajaran  Di  Era  New  Normal  Di Masa  Pandemi  Corona  Virus  Disease  2019  (Covid-19). Jurnal  Pendidikan Indonesia: Teori, Penelitian, Dan Inovasi , 1 (2).
Rusyada, H., & Nasir, M. (2022). Efektivitas Penerapan Hybrid Learning Pasca Pandemi Covid-19 di Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu , 6 (2), 1714–1723.
Sihaloho,  L.,  Rahayu,  A.,  &  Wibowo,  L.  A.  (2018).  Pengaruh  Metakognitif  Terhadap Hasil Belajar Pada Mata Pelajaran Ekonomi Melalui Efikasi Diri Siswa. Jurnal Ekonomi Pendidikan Dan Kewirausahaan , 6 (2), 121–136. Siswato, I. (2017). Pengaruh Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Matematika. Jurnal Mathematic Paedagogic , 1 (2), 180–184.
Tamsyani,  W.  (2016).  Pengaruh  Model  Pembelajaran  Dan  Kesadaran  Metakognitif Terhadap  Hasil  Belajar  Peserta  Didik  SMA  Dalam  Materi  Pokok  Asam  Basa. Journal of Educational Science and Technology , 2 (1), 10–25. Wibowo,  H.  S.  (2023). Pengembangan  Teknologi  Media  Pembelajaran:  Merancang Pengalaman Pembelajaran yang Inovatif dan Efektif . Tiram Media.