Vol. 20, No. 2, January 2024, pp. 467-483 DOI: 10.20956/j.v20i2.32190

## The Analysis of Psychological Factors on Students'
Interest Towards the Independent Campus Internship Program Using Structural Equation Modeling Partial Least Square

## Analisis Faktor Psikologis Minat Mahasiswa Terhadap Program Magang Kampus Merdeka Menggunakan

## Structural Equation Modeling Partial Least Square
Yayan Ode 1* , Arlene Henny Hiariey 2*
*Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,Universitas Pattimura
E-mail: 1 odeyayan233@gmail.com, 2 arlenehiariey@gmail.com

## ABSTRACT
Internship  is  part  of  a  job  training  system  that  is  held  in  an  integrated  manner  between  training  at training  institutions by  working  directly  under  the guidance  and  supervision  of  instructors  or  more experienced workers/laborers, in the process of producing goods and / or services in the company, in order  to  master  certain  skills  or  expertise.  The  internship  program  is  part  of  the  Merdeka  Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM)  program,  which  provides  opportunities  for  students  from  various universities  in  Indonesia  in  coordination  with  the  ministry  of  education,  culture,  research,  and technology (Kemendikbudristek) to learn in the world of work. The object in this study was focus on a student of the Statistics Study Program at Pattimura University. The purpose of this study is to model SEM-PLS based on cases from the results of questionnaire analysis, determine indicator variables that are feasible to be used as an influence on latent variables based on the SEM-PLS method, and identify the  influence  of  exogenous  latent  variables,  namely  Motivation,  Value  Perception  of  Internship Program. SEM is one of the Multivariate data analysis methods which is a statistical analysis method to  analyze  several  variables  simultaneously.  Based  on  the  results  and  discussion  in  this  study  is modeling the influence of motivation, Perception of Internship Program Value, Perception of Self- Ability, and Perception of Specific Support for Student Interest resulting in the following structural equations: Y = 0,626(X 1 ) − 0,031(X 2 ) + 0,024(X 3 ) + 0,283(X 4 ) + ζ .  These  results  are  valid, reliable, and have been evaluated both through reflective and formative measurement processes.
Keywords :  Internship,  MBKM,  Student  Interest,  SEM-PLS,  Statistics  Study  Program FMIPA

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey

## ABSTRAK
Pemagangan  adalah  bagian  dari  sistem  pelatihan  kerja  yang  diselenggarakan  secara  terpadu  antara pelatihan di lembaga pelatihan dengan bekerja secara langsung di bawah bimbingan dan pengawasan instruktur atau pekerja/buruh yang lebih berpengalaman, dalam proses produksi barang dan/atau jasa di perusahaan, dalam rangka menguasai keterampilan atau keahlian tertentu. Program magang merupakan  bagian  dari  program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM),  yang  memberikan kesempatan  kepada  mahasiswa  dari  berbagai  perguruan  tinggi  di  Indonesia  dalam  koordinasi kementerian  pendidikan,  kebudayaan,  riset,  dan  teknologi  (Kemendikbudristek)  untuk  menempuh pembelajaran di dunia kerja. Objek penelitian terfokus pada mahasiswa  Program Studi Statistika  di Universitas Pattimura. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan SEM-PLS berdasarkan kasus dari hasil  analisa  kuesioner,  menentukan  variabel-variabel  indikator  yang  layak  digunakan  sebagai pengaruh  terhadap  variabel  laten  berdasarkan  metode  SEM-PLS,  dan  mengidentifikasi  pengaruh variabel laten eksogen yaitu motivasi, persepsi nilai program magang. SEM merupakan salah satu dari metode  analisis  data  multivariat  yang  merupakan  metode  analisis  statistika  untuk  menganalisis beberapa  variabel  secara  bersamaan.  Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini  adalah pemodelan pengaruh motivasi, persepsi nilai program magang, persepsi kemampuan diri, dan persepsi dukungan sosial terhadap minat mahasiswa menghasilkan persamaan struktural sebagai berikut: Y = 0,626(X 1 ) − 0,031(X 2 ) + 0,024(X 3 ) + 0,283(X 4 ) + 𝜁 . Hasil tersebut merupakan model SEM-PLS yang  valid,  reliabel,  dan  sudah  dievaluasi  baik    melalui  proses  pengukuran  secara  reflektif  dan formatif.
Kata Kunci: Pemagangan, MBKM, Minat Mahasiswa, SEM-PLS, Program Studi Statistika FMIPA

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey

## 1. PENDAHULUAN
Pemagangan  adalah  bagian  dari  sistem  pelatihan  kerja  yang  diselenggarakan  secara terpadu  antara  pelatihan  di  lembaga  pelatihan  dengan  bekerja  secara  langsung  di  bawah bimbingan dan  pengawasan instruktur  atau  pekerja/buruh  yang lebih berpengalaman,  dalam proses  produksi  barang  dan/atau  jasa  di  perusahaan,  dalam  rangka  menguasai  keterampilan atau  keahlian  tertentu.  Pemagangan  dalam  undang-undang  tersebut  dimaksudkan  sebagai sarana  melatih  dan  meningkatkan  kompetensi  kerja.  Sedangkan  dalam  magang  kampus merdeka  tujuan  utamanya  adalah  untuk  memberikan  pengalaman  yang  cukup  kepada mahasiswa  melalui  pembelajaran  langsung  di  tempat  kerja/ experiential  learning dengan memberikan  kemungkinan  mahasiswa  untuk  bisa  langsung  di- recruit apabila  telah  dirasa cocok  oleh  industri  terkait  [1].  Program  magang  merupakan  bagian  dari  program  Merdeka Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM),  yang  memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa  dari berbagai  perguruan  tinggi  di  Indonesia  dalam  koordinasi  kementerian  pendidikan, kebudayaan,  riset,  dan  teknologi  (Kemendikbudristek)  untuk  menempuh  pembelajaran  di dunia kerja [3].
Partisipasi  dalam  program  magang  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi mahasiswa, seperti meningkatkan keterampilan praktis, memperluas jaringan profesional, dan meningkatkan  peluang  kerja  setelah  lulus.  Namun,  meskipun  ada  manfaat  yang  jelas,  tidak semua mahasiswa tertarik atau memiliki minat yang sama dalam mengikuti program magang tersebut.  Untuk  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  mahasiswa  dalam mengikuti  program  magang  kampus  merdeka,  perlu  dianalisis  faktor-faktor  psikologis  yang mungkin  memainkan  peran  penting.  beberapa  faktor  psikologis  yang  dapat  menjadi pertimbangan  dan  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  motivasi,  persepsi  nilai  program magang,  persepsi  kemampuan  diri,  dan  persepsi  dukungan  sosial.  Salah  satu  contoh  yaitu Variabel motivasi meliputi beberapa indikator yaitu, perasaan puas dengan prestasi akademik, antusias untuk menerapkan teori statistika dalam praktik dan indikator memiliki minat yang tinggi  dalam  meningkatkan  keterampilan  statistika.  Minat  mahasiswa  sendiri  juga  dapat mengakibatkan beberapa indikator yaitu, mahasiswa tertarik dengan program magang sebagai bagian dari pengembangan karir, mahasiswa memiliki minat untuk memperoleh pengalaman praktis  dalam  bidang  statistika  melalui  program  magang  dan  indikator  mahasiswa  ingin direkrut  oleh  industri  terkait  setelah  menyelesaikan  program  magang.  Dari  faktor-faktor variabel  dengan  indikatornya  tersebut  tentu  menjadi  masalah  bagi  mahasiswa  khususnya mahasiswa program studi statistika. Dengan kurangnya motivasi, pandangan mereka tentang program magang kampus merdeka dengan beberapa persepsi yang terkadang membuat mereka jadi takut atau tidak percaya diri dan tidak percaya dengan kemampuan mereka sendiri.
Berdasarkan uraian kasus tersebut maka model yang dapat mengakomodasi dan menjadi metode yang baik untuk digunakan dalam analisis kasus tersebut adalah Structural Equation Modeling  Partial  Least  Square (SEM-PLS).  Pada  hakekatnya  SEM-PLS  digunakan  untuk memprediksi dan mengembangkan teori [11]. Pada metode SEM-PLS penggunaan analisisnya ditinjau dari segi keunggulannya, yaitu dapat digunakan untuk sampel yang berukuran kecil, namun  untuk  ukuran  sampel  yang  besar  sebenarnya  juga  bisa  bahkan  akan  lebih  mampu meningkatkan  presisi  estimasi.  SEM-PLS  tidak  membutuhkan  persyaratan  asumsi  seperti Covariance Based Structural Equation Modeling (CB-SEM)  di  mana  dalam SEM-PLS  data tidak  harus  berdistribusi  normal,  jumlah sampel tidak harus  besar  (<  100), jumlah indikator maksimum juga cukup besar yakni 1.000 indikator [12].
Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  tentang  program  magang  kampus  merdeka

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
merujuk  pada  penelitian  terdahulu  tentang  program  magang  kampus  merdeka  dengan pendekatan  metode  yuridis.  Selanjutnya,  analisis  pengaruh  keterampilan  mengajar,  emosi mahasiswa,  tekanan  akademik  dan perceived  academic  control terhadap  prestasi  akademik mahasiswa  menggunakan  pendekatan  SEM-PLS.  Yang  menjadi  keunikan  dalam  penelitian SEM  tentang  faktor  psikologis  yang  mempengaruhi  minat  mahasiswa  dalam  mengikuti program  magang  kampus  merdeka  yang  akan  dilakukan  adalah  perbedaan  studi  kasus  yang diangkat tentunya berbeda yakni berfokus pada mahasiswa Program Studi Statistika FMIPA UNPATTI,  dan  belum  adanya  penelitian  yang  mengambil  kasus  tentang  magang  kampus merdeka.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memodelkan  SEM-PLS  berdasarkan  kasus  dari  hasil analisa  kuesioner  dan  mengidentifikasi  pengaruh  variabel  laten  eksogen  yaitu  motivasi, persepsi nilai program magang, persepsi kemampuan diri, dan persepsi dukungan sosial yang berpengaruh  terhadap  variabel  laten  endogen  yaitu  minat  mahasiswa  menggunakan  metode SEM-PLS.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Stuctural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS)
SEM  merupakan  suatu  metode  analisis  multivariat  yaitu  metode  analisis  statistika  untuk menganalisis  beberapa  variabel  secara  bersamaan.  SEM  digunakan  dalam menyelesaikan model persamaan dengan variable dependen lebih dari satu dan juga dapat melihat pengaruh timbal balik. Metode  SEM-PLS  membuat  peneliti  untuk  menggunakan  variabel-variabel  yang  tidak  dapat diamati secara langsung tetapi harus melalui variabel laten dan indikator yang digunakan dalam sebuah penelitian [13]. Model SEM-PLS digunakan untuk memprediksi dan mengembangkan teori, yang berlainan dengan SEM yang berbasis kovarian atau dikenal dengan CB-SEM yang ditujukan untuk menguji teori dan konfirmasi. Pada SEM dengan PLS nilai variabel laten dapat diestimasi sesuai dengan kombinasi linear dari variabel-variabel indikator yang terkait dengan suatu variabel laten serta diperlakukan untuk menggantikan variabel indikator [15].
2.2. Variabel dan Model Hubungan dalam SEM-PLS
Berikut variabel-variabel dalam model SEM-PLS yang digunakan:
1. Variabel yang  dapat  diukur  secara langsung atau  disebut  juga observed  variables yaitu variabel indikator/manifest)
2. Variabel yang tidak dapat diukur secara langsung atau disebut juga unobserved variables yaitu variabel laten/konstruk)

## 2.3. Model Indikator Reflektif
Model  indikator  reflektif  merupakan  model  indikator  yang  mempunyai  hubungan  sebab akibat dari variabel laten ke indikator, model indikator yang merupakan refleksi dari variabel laten. Model indikator yang diukur secara reflektif dikembangkan berdasarkan pada classical test theory yang mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan fungsi dari true score ditambah error [10]. Adapun persamaan dari model indikator reflektif adalah sebagai berikut :
x = λx(X) + δ (2.1) y = λy(Y) + ε (2.2)
Dimana 𝑥 , 𝑦 merupakan variabel laten, λx dan λy merupakan koefisien atau nilai dari indikator 𝑋 dan 𝑌 .

## 2.4. Model Indikator Formatif

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Model  indikator  formatif  merupakan  model  indikator  yang  mempunyai  hubungan  sebab akibat  dari  variabel  indikator  ke  variabel  laten,  model  indikator  yang  merupakan  formasi  dari variabel laten. Jika Y menggambarkan suatu variabel laten dan y adalah indikator, maka 𝑌 = y oleh karenanya  pada  model  formatif  variabel  laten  seolah-olah  dipengaruhi  (ditentukan)  oleh indikatornya [4]. Artinya bahwa variabel indikator mempengaruhi variabel latennya.
Adapun model persamaannya indikator formatif adalah sebagai berikut:
X = ∑ λx i (x i ) k i=1 +  δ (2.3) Y = ∑ λy i (y i ) k i=1 +  ε (2.4) Dimana 𝑦 𝑖 dan 𝑥 𝑖 adalah indikator dari masing-masing variabel laten.

## 2.5. Hipotesis Model SEM-PLS
Pada  SEM-PLS  pengujian  hipotesis  ( γ dan λ )  dilakukan  dengan  metode resampling bootstrap dengan jumlah minimum banyaknya bootstrap ( subsampels ) sebanyak 5.000 dan jumlah kasus  harus  sama  dengan  jumlah  observasi  pada  sampel  asli.  Dilakukan resampling  bootstrap karena  pada  SEM-PLS  keunggulannya  tidak  memerlukan  data  berdistribusi  normal  multivariat, sampel yang banyak untuk melakukan analisis. Hipotesis model SEM-PLS untuk model struktural adalah sebagai berikut:
H 0 ∶ γ i = 0 (variabel laten eksogen ke- 𝑖 tidak signifikan) H 1 ∶ γ i ≠ 0 (variabel laten eksogen ke- 𝑖 signifikan)

## 2.6. Evaluasi Model Pengukuran
Model  pengukuran  validitas  dan  reliabilitas  dilihat  berdasarkan  pada  model  yang  diukur secara reflektif, sedangkan weight relation (hubungan bobot) atau juga disebut dengan signifikansi weight dan outer kolinieritas  antara  indikator  dapat  dilihat  pada  model  yang  dianalisis  secara formatif.  Pada  model  pengukuran  yang  dianalisis  secara  reflektif  dan  formatif  akan  diuraikan sebagai berikut.

## 2.6.1. Covergent Validity
Convergent  validity dari outer  model dapat  dilihat  dari  korelasi  antara  skor  variabel indikator dengan skor variabel latennya. Variabel indikator akan dianggap valid jika memiliki nilai loading factor lebih dari 0,5 sampai 0,6 ( 0,5 < 𝐿𝐹 < 0,6 ) dianggap valid [5].

## 2.6.2. Composit Reliability
Dalam  model  pengukuran  untuk  menghitung  reliabilitas  dari  suatu  variabel  indikator  reflektif dengan  variabel  laten  yang  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  dengan Cronbach’s  Alpha dan Composit Reliability. Ketentuannya adalah dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha > 0,6 dan Composit Reliability ≥ 0,7 [2] .

## 2.6.3. Bobot Signifikansi Model Pengukuran
Dalam  hal  ini,  menurut  [8], weight (bobot)  menjelaskan  tingkat  kepentingan  item pengukuran dan menjelaskan variasi variabel. Dalam teorinya Garson mengeluarkan 3 ketentuan pada  signifikansi  dari  item  bobot  pengukuran  dengan  ketentuan  menjadi  sangat  penting  dalam konteks analisis dan interpretasi data dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Bila bobot signifikan maka tetap menyertakan item pengukuran yang memiliki bobot yang

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
signifikan juga dapat mencerminkan konsistensi dan keandalan model.
2. Bila  bobot  tidak  signifikan  dan loading  factor < 0,50 maka  variabel  indikator  (item pengukuran) dihilangkan dari dalam model.
3. Bila  bobot  tidak  signifikan  namun loading  factor ≥ 0,50 maka  tetap  dimasukan  dalam model.

## 2.6.4. Model Pengukuran Kolinieritas Antara Indikator
Pentingnya  model  pengukuran  atau outer kolinearitas  terletak  pada  upaya  untuk mengevaluasi  potensi  hubungan  multikolinieritas  antara  variabel  indikator  dalam  suatu  model pengukuran formatif. Penilaian ini dapat dilakukan melalui pemeriksaan Variance Inflated Factor (VIF),  yang  memberikan  gambaran  mengenai  tingkat  kolinearitas  antarvariabel.  Sebuah  model pengukuran dianggap baik ketika nilai VIF untuk setiap variabel indikatornya kurang dari 10 (VIF < 10) [12]. Ketika kondisi ini terpenuhi, dapat diartikan bahwa tidak ada hubungan kolinearitas yang  signifikan  antarvariabel  indikator.  Artinya,  masing-masing  variabel  indikator  memberikan kontribusi informasi yang unik dan tidak terlalu terpengaruh oleh ketergantungan dengan variabel lain dalam model. Jadi, ketika nilai VIF kurang dari 10, model pengukuran dianggap baik, karena menunjukkan  bahwa  variabel  indikatornya  berfungsi  secara  independen  dan  memberikan kontribusi yang bersifat unik terhadap konstruksi model pengukuran formatif tersebut.

## 2.7. Evaluasi Model Struktural
Dalam SEM-PLS model struktural  dapat menggambarkan hubungan antara variabel laten eksogen dengan variabel laten endogen [13]. Persamaan yang terbentuk sebagai berikut :
Y = ∑ γ i (X i ) k i=1 + ζ (2.5)

## 2.7.1. Model Struktural Kolinieritas Antara Variabel Laten
Model  pengukuran  atau inner kolinearitas  memiliki  tujuan  utama  untuk  mengevaluasi kemungkinan  adanya  hubungan  multikolinieritas  antara  variabel  laten  dalam  suatu  model. Penilaian ini dilakukan melalui analisis Variance Inflated Factor (VIF), yang memberikan indikasi tentang tingkat kolinearitas antarvariabel laten. Model dianggap baik jika nilai VIF untuk setiap variabel laten kurang dari 10 ( 𝑉𝐼𝐹 < 10 ). Saat kondisi ini terpenuhi, dapat diartikan bahwa tidak ada  hubungan  kolinearitas  yang  signifikan  antarvariabel  laten.  Artinya,  masing-masing  variabel laten  memberikan  kontribusi  informasi  yang  unik  dan  tidak  terlalu  dipengaruhi  oleh ketergantungan dengan variabel laten lain dalam model .

## 2.7.2. Signifikansi Koefisien Jalur
Pada model struktural koefisien jalur mengindikasikan besarnya pengaruh langsung suatu variabel  yang  mempengaruhi  atau  dapat  dikatakan  besarnya  pengaruh  variabel  laten  eksogen terhadap  variabel  endogen.  Koefisien  jalur  adalah  koefisien  regresi  standar  (standar  z)  yang menunjukkan  pengaruh  variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen  yang  telah  tersusun  dalam diagram jalur. Hal tersebut dapat dilihat berdasarkan nilai t-statistics lebih besar dari nilai kritis 𝑧 pada  pad two tailed (2- tailed )  antara lain  1,65  (untuk  taraf signifikansi 10% ),  1,96  (untuk taraf signifikansi 5% )  dan  2,58  (untuk  taraf  signifikansi  1%)  maka  dapat  diputuskan  atau  dapat disimpulkan  bahwa  koefisien  jalur  signifikan.  Alternatif  lain  yang  dilakukan  untuk  melihat  dan mementukan  signifikansi  koefisien  jalur  adalah  dengan  melihat  nilai P-value < 0,05 dikatakan signifikan berpengaruh antara variabel yang mempengaruhi (variabel eksogen) terhadap variabel yang dipengaruhi (variabel laten endogen).

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey

## 2.8. Evaluasi Kualitas Model
Dalam  model  SEM-PLS  struktural  untuk  menentukan  evaluasi  kualitas  model  dapat menggunakan R- Square (R 2 ) dan Q- Square (Q 2 ) . Apakah dapat menjelaskan pengaruh variabel laten eksogen terhadapat variabel laten endogen atau tidak berdasarkan nilai R- Square (R 2 ) dan Q- Square (Q 2 ) tersebut.

## 2.8.1. R-Square
Dalam evaluasi kualitas model, R- Square nilainya digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel  laten  eksogen  terhadap  variabel  yang  dipengaruhi  (variabel  laten  endogen).  setiap  nilai variabel endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural. Apakah memiliki pengaruh yang subtantif (kuat, moderat atau lemah). Nilai R- square yang menghasilkan 0,75 dianggap memiliki pengaruh  yang  kuat, sedangkan  nilai  R- square 0,5  dianggap moderat  dan  0,25 dianggap lemah. Model  SEM-PLS  akan  dianggap  semakin  baik  prediksinya  jika  memiliki  nilai  R- Square yang semakin tinggi.

## 2.8.2. Q-Square
Dalam evaluasi kualitas model, Q-square predictive relevance di gunakan untuk mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya untuk model  struktural.  Nilai  Q -square yang  lebih  dari  0  ( Q-square >  0)  menunjukkan  bahwa  model memiliki predictive relevance, sebaliknya jika nilai Q-square ≤ 0 menunjukan bahwa model tidak memiliki predictive relevance . Berikut rumus yang dapat digunakan dalam menghitung Q-square adalah sebagai berikut :
Q 2 = 1 − SSO SSE (2.6)
Besaran Q- square memiliki nilai dengan rentang 0 < Q 2 < 1 , yang dapat diartikan bahwa jika nilai Q 2 semakin  mendekati 1 maka  modelnya  semakin  baik,  sebaliknya  jika  mendekati 0 modelnya semakin buruk [6].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data dan Sumber Data
Penelitian ini mengambil lokasi di Provinsi Maluku, Kota Ambon tepatnya di Program Studi Statistika FMIPA UNPATTI dengan kurun waktu kurang lebih satu bulan lamanya. Data yang digunakan yaitu data primer yang diperoleh dengan menggunakan kuesioner online ( google form ) yang dibagikan kepada mahasiswa Program Studi Statistika FMIPA UNPATTI Angkatan 2019-2021.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  variabel  laten eksogen dan satu variabel endogen.
Tabel 3.1 . Variabel Penelitian
Variabel Laten Variabel Manifest Motivasi (X 1 ) Anda merasa puas dengan prestasi akademik saat ini (𝑥 11 )
Anda sangat antusias untuk menerapkan teori statistika dalam praktik (𝑥 12 )
Anda memiliki minat yang tinggi dalam meningkatkan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
keterampilan statistika (𝑥 13 )
Persepsi Nilai Program Magang (X 2 ) Anda merasa bahwa program magang ini relevan dengan kebutuhan dan minat pribadi (𝑥 21 )
Anda percaya bahwa mengikuti program magang akan memberikan manfaat (𝑥 22 )
Anda percaya bahwa program magang ini akan berkontribusi pada pengembangan karir Anda di bidang statistika (𝑥 23 ) Persepsi Kemampuan Diri (X 3 ) Anda yakin dengan keterampilan statistika yang Anda miliki saat ini (𝑥 31 )
Anda percaya diri dalam menerapkan pengetahuan statatistika anda dalam situasi nyata (𝑥 32 ) Anda merasa memiliki kemampuan untuk mengatasi tantangan yang muncul selama magang (𝑥 33 ) Persepsi Dukungan Sosial (X 4 ) Anda merasa mendapatkan dukungan dari ketua program studi atau dosen pembimbing akademik selama program magang (𝑥 41 )
Anda merasa mendapatkan dukungan dari rekan mahasiswa yang juga mengikuti program magang (𝑥 42 )
Anda merasa mendapatkan dukungan dari keluarga dalam mengikuti program magang (𝑥 43 ) Minat Mahasiswa (Y) Anda tertarik dengan program magang sebagai bagian dari pengembangan karir (𝑦 1 )
Anda memiliki minat untuk memperoleh pengalaman praktis dalam bidang statistika melalui program magang (𝑦 2 )
Anda ingin direkrut oleh industri terkait setelah menyelesaikan program magang (𝑦 3 )

## 3.2. Analisis Data
Metode yang digunakan yaitu S tructural Equation Modeling Partial Least Square (SEM- PLS) untuk melihat faktor-faktor psikologis apa saja yang mempengaruhi minat mahasiswa dalam mengikuti magang kampus merdeka. Langkah-langkah analisa data adalah sebagai berikut:
1. Melakukan pengumpulan data dengan cara membagikan link kuesioner
2. Melakukan pengujian validitas dan reliabilitas pada data
3. Menginput data responden
4. Menentukan hipotesis penelitian yang akan diteliti
5. Mengonstruksi diagram jalur ( path diagram ) sesuai dengan model yang diinginkan
6. Melakukan evaluasi model pengukuran untuk menentukan apakah ada indikator yang perlu dihilangkan atau tidak dalam model yang dapat diukur secara reflektif dan formatif
7. Mengonversi diagram jalur ke dalam sistem persamaan setelah dilakukan evaluasi model pengukuran secara reflektif dan formatif
8. Menentukan evaluasi model struktural pada variabel laten
9. Menentukan evaluasi kualitas model menggunakan R 2 dan Q 2
10. Kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Gambar Umum Responden
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Program  Studi  Statistika  FMIPA Universitas Pattimura angkatan 2019-2021, dengan rincian responden sebagai berikut:
Tabel 4.1 . Sampel dan populasi responden berdasarkan angkatan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Angkatan Jumlah Populasi (Mahasiswa) Jumlah Sampel (Mahasiswa) 2019 46 40 2020 36 30 2021 40 30 Total 122 100 Dari  Tabel  4.1  dicari  kesalahan  ( error )  dengan  menggunakan  rumus Slovin n = N 1+Ne 2 , di dapatkan 𝑒 = 0,042 .
4.2. Uji Validitas dan Reliabilitas
Tabel 4.2 . Uji Validitas Variabel R hitung p-value 𝑥 11 0,626 0,000 𝑥 12 0,647 0,000 𝑥 13 0,816 0,000 𝑥 21 0,749 0,000 𝑥 22 0,690 0,000 𝑥 23 0,641 0,000 𝑥 31 0,784 0,000 𝑥 32 0,745 0,000 𝑥 33 0,725 0,000 𝑥 41 0,799 0,000 𝑥 42 0,701 0,000 𝑥 43 0,706 0,000 𝑦 1 0,750 0,000 𝑦 2 0,627 0,000 𝑦 3 0,756 0,000
Tabel 4.2 menunjukkan uji validitas dengan 5 variabel laten yakni motivasi (𝑋 1 ) , persepsi nilai  program  magang (𝑋 2 ) ,  persepsi  kemampuan  diri (𝑋 3 ) ,  persepsi  dukungan  sosial (𝑋 4 ) dan minat mahasiswa (𝑌) dengan masing-masing indikator yang terdiri darii 15 indikator. Ditunjukkan bahwa pada sampel 𝑛 = 100 responden adalah valid, hal ini dikarenakan nilai p-value untuk semua indikator atau item pernyataan lebih kecil dari 0,05 ( 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05) . Oleh karena itu kuesioner dikatakan valid.
Tabel 4.3 . Uji reliabilitas
Cronbach's Alpha Jumlah Indikator Pernyataan 0,932 15
Tabel  4.3  menunjukkan  pengujian  reliabilitas  pada  sampel 𝑛 = 100 responden  dengan  15  item pernyataan. Hasil yang diperoleh setiap item pernyataaan reliabel, ditunjukkan berdasarkan nilai

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐ℎ ′ 𝑠 𝐴𝑙𝑝ℎ𝑎 = 0,932 > 0,6 . Sehingga 15 item pernyataan layak untuk dijadikan variabel indikator penelitian dengan menggunakan metode SEM-PLS.

## 4.3. Hipotesis Penelitian
Pembuatan hipotesis penelitian dibutuhkan untuk melihat apakah pengaruh variabel laten eksogen terhadap variabel laten endogen. Dengan demikian rumusan hipotesis yang dapat dibuat adalah sebagai berikut.
Tabel 4.4. Hipotesis penelitian model struktural
Hipotesis 1 H 0 Motivasi ( X 1 ) tidak berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y)
H 1 Motivasi  ( X 1 )  berpengaruh  signifikan  terhadap minat mahasiswa (Y)
Hipotesis 2 H 0 Persepsi  nilai  program  magang  ( X 2 )  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  minat  mahasiswa (Y)
H 1 Persepsi  nilai  program  magang  ( X 2 )  berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y)
Hipotesis 3 H 0 Persepsi  kemampuan  diri  ( X 3 )  tidak  berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y)
H 1 Persepsi  kemampuan  diri  ( X 3 )  berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y) Hipotesis 4 H 0 Persepsi  dukungan  sosial  ( X 4 )  tidak  berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y)
H 1 Persepsi  dukungan  sosial  ( X 4 )  tidak  berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (Y)

## 4.4. Konstruksi Diagram Jalur
Mengonstruksi  diagram  jalur  ( path  diagram )  untuk  seluruh  variabel  yang  diukur  secara reflektif  maupun  formatif  berguna  untuk  pembuatan  model  yang  akan  dihasilkan  serta  dapat mengetahui variabel laten yang berpengaruh satu sama lain. Berikut merupakan diagram jalur ( path diagram ) antara variabel laten minat mahasiswa (𝑌) , motivasi (𝑋 1 ) , persepsi nilai program magang (𝑋 2 ) , persepsi kemampuan diri (𝑋 3 ) dan persepsi dukungan sosial (𝑋 4 ) dengan setiap indikatornya.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Gambar 4.1 . Diagram jalur dengan SmartPLS
Gambar 4.1 menunjukan bahwa variabel yang diukur secara reflektif adalah  motivasi (X 1 ) dan minat  mahasiswa (Y) ,  sedangkan  variabel  yang  diukur  secara  formatif  adalah  persepsi  nilai program magang (X 2 ) , persepsi kemampuan diri (X 3 ) , dan persepsi dukungan sosial ( X 4 ). Setelah mengonversi  diagram  jalur  akan  lebih  mudah  dalam  pengolahan  data  menggunakan software SmartPLS.

## 4.5. Evaluasi Model Pengukuran Reflektif
4.5.1 Covergent Validity dan Composite Reliability
Indikator  dianggap  valid jika  memiliki  nilai loading factor > 0,5 .  dianggap  valid.  Setiap indikator yang terdapat pada masing-masing variabel laten minat mahasiswa (𝑌) , motivasi (𝑋 1 ) , persepsi nilai program magang (𝑋 2 ) , persepsi kemampuan diri (𝑋 3 ) dan persepsi dukungan sosial (𝑋 4 ) dilihat nilai loading factor .
Tabel 4.5. Nilai outer loadings yang dapat dilihat pada loading factor Hubungan Variabel Laten ke Indikator Original Sample p-value 𝑥 11 ← X 1 0,852 0,000 𝑥 12 ← X 1 0,761 0,000 𝑥 13 ← X 1 0,794 0,000 𝑦 1 ← Y 0,751 0,000 𝑦 2 ← Y 0,705 0,000 𝑦 3 ← Y 0,878 0,000 Sumber: SmartPLS 3
Pada Tabel 4.5 dapat ditunjukkan bahwa nilai original sample atau loading factor bahwa semua indikator yang diukur secara reflektif adalah valid dimana nilai original sample atau loading factor > 0,5 dan 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05 adalah  signifikan.  Dengan  demikian,  indikator-indikator  pada

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
variabel laten motivasi (𝑋 1 ) dan minat mahasiswa (𝑌) yang diukur secara reflektif valid dan dapat dilanjutkan untuk analisis selanjutnya.
Tabel 4.6. Reliabilitas variabel laten reflektif Variabel Laten Reflektif Cronbach’s Alpha Composite Reliability Motivasi (X 1 ) 0,760 0,845 Minat mahasiswa (Y) 0,695 0,823 Sumber: SmartPLS 3
Kemudian untuk menentukan data tersebut reliabel atau tidak dalam hal ini mengukur reliabilitas suatu  variabel  laten  dengan  indikator  reflektif  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  dengan Cronbach’s Alpha dan Composit Reliability. Ketentuan dikatakan reliabel apabila nilai Cronbach’s Alpha > 0,6 dan Composit Reliability ≥ 0,7 . Tabel 4.6 menunjukan bahwa variabel laten motivasi (X 1 ) dan minat mahasiswa (Y) memiliki nilai Cronbach’s Alpha > 0,6 dan Composit Reliability > 0,7 sehingga reliabel.

## 4.6. Evaluasi Model Pengukuran Formatif

## 4.6.1. Signifikansi Bobot
Signifikansi item bobot ( weight ) pengukuran dengan ketentuan sebagai berikut :
• Bila  bobot  signifikan  maka  item  pengukuran  (variabel  indikator ) tetap  dimasukan dalam model.
• Bila bobot tidak signifikan dan loading factor < 0,50 maka variabel indikator (item pengukuran) dihilangkan dalam model
• Bila  bobot  tidak  signifikan  namun loading  factor ≥ 0,50 maka  tetap  dimasukan dalam model
Tabel 4.7. Nilai signifikansi bobot ( outer weight ) Hubungan Variabel Indikator ke Variabel Laten Original Sample P-value 𝑥 21 → X 2 0,622 0,008 𝑥 22 → X 2 0,211 0,443 𝑥 23 → X 2 0,369 0,101 𝑥 31 → X 3 0,379 0,106 𝑥 32 → X 3 0,517 0,004 𝑥 33 → X 3 0,310 0,123 𝑥 41 → X 4 0,505 0,002 𝑥 42 → X 4 -0,004 0,977 𝑥 43 → X 4 0,649 0,000 Sumber: SmartPLS 3
Menentukan  signifikasi  bobot  hanya terdapat  pada model  pengukuran  yang diukur  secara formatif. Tabel 4.7 menunjukan bahwa indikator 𝑥 21 , 𝑥 32 , 𝑥 41 , dan 𝑥 43 yang mengukur variabel laten  hasilnya  adalah  signifikan  dengan  nilai P - value < 0,05 ,  dan  nilai original  sample  > 0,5 . Sedangkan pada indikator 𝑥 22 , 𝑥 23 , 𝑥 31 , 𝑥 33 dan 𝑥 42 yang diberi warna pada Tabel 4.7 tersebut yang mengukur variabel latennya menunjukkan hasil tidak signifikan karena P - value > 0,05 dan nilai original  sample  < 0,5.  Indikator-indikator  yang  tidak  signifikan  dapat  dihapus  dari  dalam

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
model atau degan kata lain indikator-indikator tersebut tidak dapat menjelaskan variabel laten yang ada, sehingga dihilangkan dalam model.

## 4.6.2. Outer Kolinieritas Antara Indikator
Model pengukuran ( outer ) kolinieritas bertujuan untuk melihat apakah terdapat hubungan multikolinieritas antara variabel indikator pada model pengukuran formatif, hal ini dapat dilihat dari  nilai Variance  Inflated  Factor ( 𝑉𝐼𝐹 )  kurang  dari  10  ( 𝑉𝐼𝐹 < 10 )  yang  mengartikan  tidak terdapat  hubungan  kolinieritas  antara  variabel  indikator  sehingga  model  yang  diukur  secara formatif  dianggap  baik.  Berdasarkan  Tabel  4.7.  telah  ditentukan  indikator-indikator  yang  perlu dihilangkan  dan  indikator-indikator  yang  tetap  dimasukan  dalam  model.  Berikut  diperoleh variabel-variabel indikator yang telah dilakukan uji signifikansi bobot yang disajikan pada tabel sebagai berikut.
Tabel 4.8. Kolinieritas indikator formatif
Variabel Indikator Formatif 𝑉𝐼𝐹 𝑥 21 1,786 𝑥 32 1,700 𝑥 41 1,791 𝑥 43 1,384 Sumber: SmartPLS 3
Berdasarkan Tabel 4.8. telah dilakukan analisis outer kolinieritas pada smartPLS dengan melihat nilai VIF dari masing-masing indikator. Tabel 4.8 menunjukan bahwa tidak ada multikolinieritas antara  indikator,  hal  ini  dikarenakan  nilai 𝑉𝐼𝐹 untuk  setiap  indikator < 10 sehingga  dapat dikatakan bahwa data setiap indikator yang diukur secara formatif telah lulus uji kolinieritas.

## 4.7. Membentuk Persamaan Pengukuran Pada Diagram Jalur
Pembentukan  persamaan  pada  diagram  jalur  ( path  diagram )  daapat  dilakukan  setelah data  yang  dianalisis  sudah  memenuhi  validitas  dan  reliabilitas  untuk  masing  variabel  laten  dan indikatornya. Oleh karena itu, variabel laten laten minat mahasiswa (𝑌) , motivasi (𝑋 1 ) , persepsi nilai  program  magang (𝑋 2 ) ,  persepsi  kemampuan  diri (𝑋 3 ) dan  persepsi  dukungan  sosial (𝑋 4 ) dengan  setiap  indikator  yang  telah  valid  dan  reliabel  telah  terpenuhi,  sehingga  dilakukan pembentukan diagram jalur ( path diagram ) seperti Gambar 4.2 berikut.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Gambar 4.2 . Diagram jalur dengan nilai loading factor
Berdasarkan Gambar 4.2, diagram jalur yang terbentuk dengan nilai loading factor yang masing-masing  telah  diketahui  dengan  jelas.  Setelah  mendapatkan  model  diagram  jalur  dengan nilai loading factor maka akan dikonversi ke dalam bentuk persaman model pengukuran sebagai berikut :
Untuk variabel laten eksogen motivasi (𝑋 1 ) dengan model reflektif X 1 = 0,851(𝑥 11 ) + 0,762(𝑥 12 ) + 0,796(𝑥 13 ) +   𝛿 1 Untuk variabel laten eksogen persepsi nilai program magang (𝑋 2 ) , persepsi kemampuan diri (𝑋 3 ) dan persepsi dukungan sosial (𝑋 4 ) dengan model formatif X 2 =  1,000(𝑥 21 ) + 𝛿 2 X 3 =  1,000(𝑥 32 ) +   𝛿 3 X 4 =  0,505(𝑥 41 ) +  0,647(𝑥 43 )+ 𝛿 4 Untuk variabel laten endogen minat mahasiswa (𝑌) dengan model reflektif Y  =  0,764(y 1 ) +   ε 1 Y  =  0,707(y 2 ) +   ε 2 Y  =  0,869(y 3 ) +   ε 3

## 4.8. Evaluasi Model Struktural
Model struktural dari variabel laten minat mahasiswa (𝑌) yang diperoleh berdasarkan hasil analisis dapat dilihat pada Gambar 4.2, Sehingga model struktural dari analisis sebagai berikut :
Y = 0,626(X 1 ) − 0,031(X 2 ) + 0,024(X 3 ) + 0,283(X 4 ) + 𝜁

## 4.8.1. Model Struktural (inner) Kolinieritas Antara Variabel Laten
Model  struktural  ( inner ) kolinieritas  bertujuan  untuk  melihat  apakah  terdapat  hubungan multikolinieritas antara variabel laten, hal ini dapat dilihat dari nilai Variance Inflated Factor ( VIF ) kurang  dari  10  ( 𝑉𝐼𝐹 < 10 )  yang  mengindikasikan  tidak  terdapat  hubungan  kolinieritas  antara variabel laten sehingga model dianggap baik.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Tabel 4.9 Kolinieritas variabel laten Variabel Laten Minat Mahasiswa (Y) Motivasi (X 1 ) 3,680 Persepsi nilai program magang (X 2 ) 1.752 Persepsi kemampuan diri (X 3 ) 2,445 Persepsi kemampuan dukungan sosial (X 4 ) 2,220
Sumber: SmartPLS 3
Berdasarkan Tabel 4.9 ditunjukkan bahwa tidak terdapat kasus multikolinieritas antara variabel  laten  motivasi (𝑋 1 ) ,  nilai  program  magang (𝑋 2 ) ,  persepsi  kemampuan  diri (𝑋 3 ) dan persepsi dukungan sosial (𝑋 4 ) , hal ini ditunjukkan dengan nilai VIF untuk setiap variabel laten < 10 sehingga dapat dikatakan bahwa data variabel laten telah lulus uji kolinieritas.

## 4.8.2. Signifikansi Koefisien Jalur
Tabel 4.10 Koefisien jalur Hubungan Pengaruh  Variabel Laten Original Sample T-Statistics p-values
Motivasi (X 1 ) → Minat mahasiswa (Y) 0,832 4,600 0,000 Persepsi  nilai  program  magang (X 2 ) → Minat mahasiswa (Y) 0,307 3,744 0,000 Persepsi  kemampuan  diri (X 3 ) → Minat mahasiswa (Y) -0,092 0,703 0,482
Persepsi  dukungan  sosial (X 4 ) → Minat mahasiswa (Y) -0,201 1,557 0,120

## Sumber: SmartPLS 3
Berdasarkan  Tabel  4.10  menunjukkan  bahwa  variabel  laten  motivasi (X 1 ) terhadap variabel laten minat mahasiswa (Y) memiliki koefisien jalur sebesar 0,832 dan p - values sebesar 0,000 < 0,05 dengan  nilai T-Statistics sebesar 4,600 > 1,96 sehinga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel laten motivasi ( X 1 ) berpengaruh signifikan terhadap variabel laten minat mahasiwa ( Y ). Sedangkan,  variabel  laten  persepsi  nilai  program  magang  ( X 2 )  terhadap  variabel  laten  minat mahasiswa ( Y ) memiliki koefisien jalur sebesar 0,307 dan p-values sebesar 0,000 < 0,05 dengan nilai T-Statistics sebesar 3,744 > 1,96 sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  laten  persepsi  nilai program  magang  ( X 2 )  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  laten  minat  mahasiswa  ( Y ). Variabel laten persepsi kemampuan diri ( X 3 ) terhadap variabel laten minat mahasiwa ( Y ) memiliki koefisien jalur sebesar −0,092 dan p - values sebesar 0,482 > 0,05 dengan nilai T-Statistics sebesar 0,703 < 1,96 sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  laten  persepsi  kemampuan  diri  ( X 3 )  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  laten  minat  mahasiswa  ( Y ).  Variabel  laten  persepsi dukungan sosial ( X 4 ) terhadap variabel laten minat mahasiswa ( Y ) memiliki koefisien jalur sebesar −0,201 dan p-values = 0,120 > 0,05 dengan  nilai T-Statistics sebesar 1,557 < 1,96 sehingga dapat  disimpulkan  variabel  laten  persepsi  dukungan  sosial  ( X 4 )  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  laten  minat  mahasiswa  ( Y ).  Dengan  demikian,  dari  4  variabel  laten  yang berpengaruh signifikan terhadap model hanya 2 variabel laten yaitu variabel laten motivasi ( X 1 ) dan persepsi nilai program magang ( X 2 ). Sedangkan variabel laten persepsi kemampuan diri (X 3 ) dan persepsi dukungan sosial (X 4 ) tidak berpengaruh terhadap minat mahasiswa (𝑌)

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
4.9. Evaluasi Kualitas Model
4.9.1 R-square ( 𝑹 𝟐 )
Dalam  evaluasi  kualitas  model, R-square digunakan  untuk  setiap  nilai  variabel  endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural.
Tabel 4.11 . Koefisien Determinasi (R 2 ) Variabel Laten Endogen R Square Minat Mahasiwa (Y) 0,721 Sumber: SmartPLS 3
Ketentuan kebaikan dalam evaluasi model, nilai R- square 0,75 dianggap memiliki pengaruh yang kuat, sedangkan nilai R- square 0,5 dianggap moderat dan 0,25 dianggap lemah. Berdasarkan  Tabel 4.11 menunjukan bahwa nilai R- square 0,721 menjelaskan bahwa variabel laten eksogen motivasi (X 1 ) , persepsi nilai program magang (X 2 ) , persepsi kemampuan diri (X 3 ) dan persepsi dukungan sosial (X 4 ) mampu  menjelaskan  pengaruhnya  sebesar 72,1% terhadap  variabel  laten  endogen minat mahasiswa ( Y ) dan 27,9% dipengaruhi oleh faktor lain.
4.9.2 Q-square ( 𝑸 𝟐 ) Q -square predictive  relevance untuk  model  struktural,  mengukur  seberapa  baik  nilai observasi  yang  dihasilkan  oleh  model  dan  juga  estimasi  parameternya.  Nilai Q-square > 0 menunjukkan  model  memiliki predictive  relevance, sebaliknya  jika  nilai Q-square ≤ 0 menunjukan bahwa model tidak memiliki predictive relevance. Oleh karena itu, diperoleh nilai Q- square :
𝑄 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 = 1 − 0,721 = 0,279 ≈ 0,28
Nilai Q-square sebesar 0,28 > 0, sehingga model menunjukkan memiliki predictive relevance yang baik untuk dilakukan prediksi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Diperoleh  persamaan  struktural  dari  pengaruh  motivasi (𝑋 1 ) ,  nilai  program  magang (𝑋 2 ) , persepsi kemampuan diri (𝑋 3 ) dan persepsi dukungan sosial (𝑋 4 ) ,  terhadap minat mahasiswa (𝑌) adalah sebagai berikut:
𝐘 = 𝟎, 𝟔𝟐𝟔(𝐗 𝟏 ) − 𝟎, 𝟎𝟑𝟏(𝐗 𝟐 ) + 𝟎, 𝟎𝟐𝟒(𝐗 𝟑 ) + 𝟎, 𝟐𝟖𝟑(𝐗 𝟒 ) + 𝜻 Dari  persamaan  model  SEM-PLS  tersebut  merupakan  model  SEM-PLS  yang  sudah  valid, reliabel, dan tentunya sudah dievaluasi baik melalui proses pengukuran baik secara reflektif maupun formatif.
2. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah pada model SEM-PLS variabel motivasi ( X 1 ) dan  persepsi  nilai program  magang  ( X 2 )  berpengaruh  signifikan  terhadap  minat mahasiswa (𝑌) dalam mengikuti program magang, sedangkan variabel persepsi kemampuan diri (X 3 ) dan persepsi dukungan sosial (X 4 ) tidak berpengaruh signifikan terhadap minat mahasiswa (𝑌) dalam  mengikuti  program  magang.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  nilai R-square ,  diperoleh bahwa  kontribusi  variabel  laten  eksogen (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 )  dalam  model  SEM-PLS  terhadap minat  mahasiswa (𝑌) dalam  mengikuti  program  magang  adalah  sebesar  72,1%,  sedangkan 27,9 dipengaruhi oleh variabel lain di luar model tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfattah,  H.  &    Maghfiroh,  A.,  A.,  2022.  Analisis  Yuridis  Mengenai  Program  Magang Kampus Merdeka. Univ. Diponegoro , Vol. 2, No. 4, 1–16.
[2] Aulele, S., N., Hiariey, A., H., Lesnussa, Y., A. & Matdoan, M., Y., 2018. Analisis Indeks

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Yayan Ode, Arlene Henny Hiariey
Kepuasan  Mahasiswa  Jurusan  Matematika  FMIPA  Unpatti  Terhadap  Operator  simPATI Menggunakan Structural Equation Modeling. Sainmatika, Vol. 15, No. 1, 1-7.
[3] Dirjen Dikti Kemendikbud, 2020. Buku Panduan Pelayanan Merdeka Belajar dan Kampus Merdeka. Merdeka Belajar-Kampus Merdeka , 1–33
[4] Hair, J., F., Sarstedt, M. & Ringle, C., M., 2019. Rethinking some of the rethinking of partial least squares. European Journal of Marketing. , Vol. 54, No. 2, 566–584
[5] Hiariey, A., H., Upuy, D. & Latupeirissa, S., J., 2022. Analisis SEM - PLS Perilaku Pasien HIV / AIDS terhadap Gambaran Klinis Pasien. Jurnal Sustainable Vol. 11, No. 2, 1–6.
[6] Hiariey,  A.,  H.,  2018.  Analisis  Path  Modeling  Segmentation  Partial  Least  Square  ( Pathmox-Pls ) Pada Gambaran Klinis Pasien HIV / AIDS, Tesis . ITS. Surabya.
[7] Juliandi, A., 2018. Structural Equation Model Partial Least Square ( SEM-PLS ) Dengan SmartPLS. Modul Pelatihan , 1–4.
[8] Kansal R. & Aggarwal, N., 2023. An Empirical Analysis in Analysing the Critical Factors Influencing  the  Health  Insurance  Business  in  Achieving  Sustainable  Development  Using Structural Equation Model. IEEE, 1–5.
[9] Loizou,  C.,  Evripides,  G.  &  Christodoulides,  P.,  2022.Structural  Equation  Modeling  for Stroke Risk Assessment of the Common Carotid Artery based on Texture Analysis. ELECS 2022 , 31–35.
[10] Ningsi,  B.,  A.,  2018.  Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Atas  Kualitas  Produk dan  Pelayanan Dengan Metode SEM-PLS. J. Stat. dan Apl. , Vol. 2, No. 2, 8–16.
[11] Sarstedt, M., Ringle, C., M. & Hair, J. F., 2022. Partial Least Squares Structural Equation Modeling, Handbook of Market Research , 587-632
[12] Sauddin,  N.,  S.,  R.,  A.,  2018.  Analisis  Pengaruh  Keterampilan  Mengajar,  Emosi Mahasiswa,  Tekanan  Akademik  Dan  Perceived  Academic  Control  Terhadap  Prestasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Pendekatan SEM-PLS. MSA , Vol. 6, No.1, 1–7.
[13] Siwalette, R., Aulele, S., N., Djami, R., J., Nanlohy, Y., W., A. & Hiariey, A., H., 2022. Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Terhadap  Pembelian  Secara  Online  Di  Kota Ambon Menggunakan Metode Structural Equation Modeling - Partial Least Square ( SEM- PLS ). Variance, Vol. 4, No. 1, 47–54.
[14] Tangri,  K.,  Joghee,  S.,  Kalra,  D.,  Shameem,  B.  &  Agarwal,  R.,2023.Assessment  of Perception  of  Usage  of  Mobile  Social  Media  on  Online  Business  Model  through Technological  Acceptance  Model  (TAM)  and  Structural  Equation  Modeling  (SEM). ICBATS 2023 , 1–6.
[15] Wang, Z., Yang, Q., Chen, Y. & Zhang, S., 2022. Satisfaction Analysis of Smart Teaching System  Based  on  Structural  Equation  Model. Procci.  -  2022  3rd  Int.  Conf.  Electron. Commun. Artif. Intell. IWECAI 2022 , 584–588.