Pengaruh Self Regulation Language pada Kemampuan Menyimak Siswa Kelas IV SDN 207/IV
Dhea Annisa Oktarizka, Yunus Abidin
Universitas Pendidikan Indonesia dheaao@upi.edu, yunusabidin@upi.edu
ABSTRAK: Dasar  yang  harus  dikuasai  pada  muatan  pembelajaran Bahasa  Indonesia  yaitu  penguasaan  kebahasaan  yang  terdiri  dari keterampilan menyimak, berbicara, membaca, dan menulis. Kemampuan siswa dalam menyimak termasuk dalam kemampuan dasar dalam  kegiatan  pembelajaran  di  sekolah  terutama  dalam  muatan pelajaran  Bahasa  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh dari self regulation language terhadap kemampuan menyimak siswa di sekolah dasar. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitif dengan  teknik  partial least  square  structural  equation  modeling  (PLS- SEM). Populasi dalam penelitian ini 100 siswa kelas IV SD begitu juga dengan  sampel  peneletiaan  ini  100  siswa  kelas  IV  SD.  Hasil  dari peneltian ini adalah pengaruh dari self regulation terhadap kemampuan menyimak siswa kelas IV SD.
Kata  Kunci :  Kemampuan  Menyimak,  Sekolah  Dasar,  Self  regulation language.
Abstract: The  basis  that  must  be  mastered  in  Indonesian  language  learning  content  is linguistic mastery which consists of listening, speaking, reading, and writing skills. Students' ability  to  listen  is  included  in  the  basic  skills  in  learning  activities  at  school,  especially  in Indonesian  language  content.  This  study  aims  to  determine  the  effect  of  self-regulation language  on  students'  listening  skills  in  elementary  schools.  This  study  uses  a  quantitative approach  using  the  partial  least  square  structural  equation  modeling  (PLS-SEM)  technique. The population in this study was 100 students of grade IV SD as well as the sample for this study 100 students of grade IV SD. The result of this research is the effect of self-regulation on the listening ability of fourth grade elementary school students..
Key words : Listening Ability, Elementary School, Self regulation language

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  suatu  proses  yang  mencakup  tiga  dimensi,  individu, masyarakat  atau  komunitas  nasional  dari  individu  tersebut,  dan  seluruh  kandungan  realitas, baik  material  maupun  spiritual  yang  memainkan  peranan  dalam  menentukan  sifat,  nasib, bentuk  manusia  maupun  masyarakat.  Pendidikan  lebih  dari  sekedar  pengajaran,  yang  dapat dikatakan  sebagai  suatu  proses  transfer  ilmu,  transformasi  nilai,  dan  pembentukan kepribadian  dengan  segala  aspek  yang  dicakupnya.  Dengan  demikian  pengajaran  lebih berorientasi  pada  pembentukan  spesialis  atau  bidang-bidang  tertentu,  oleh  karena  itu perhatian dan minatnya lebih bersifat teknis (Nurkholis ,2013).
Diterima : 12  Mei 2023 Direvisi  : 15 Mei 2023 Diterbitkan : 30 November 2023
Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.  20  tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional,  pendidikan  adalah  usaha  sadar  dan  terencana  untuk  mewujudkan  suasana  belajar dan  pembelajaran  agar  peserta  didik  mengembangkan  potensi  dirinya  untuk  memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat,  bangsa, dan negara. Pendidikan Nasional adalah pendidikan yang didasarkan pancasila dan Undang-Undang Dasar Republik Indonesia tahun 1945 yang berakar pada nilai-nilai agama, kebudayaan nasional Indonesia dan tanggap terhadap  kemajuan  zaman.Tujuan  pendidikan  nasional  yang  dirumuskan  dalam  UU SISDIKNAS  adalah  untuk  mengembangkan  potensi  anak  didik  agar  menjadi  manusia  yang beriman  dan  bertakwa  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  berakhlak  mulia,  sehat,  berilmu, cakap, kreatif, mandiri, dan menjadi warga Negara yang demokratis serta bertanggung jawab (Munirah ,2015)
Bahasa  Indonesia  merupakan  salah  satu  pelajaran  yang  wajib  diajarkan  di  sekolah, mata  pelajaran  ini  penting  karena  merupakan  alat  untuk  mempelajari  pelajaran  lainnya. Karena  itu  kemampuan  menguasai  pelajaran  ini  sangat  berpengaruh  pada  penguasaan pengetahuan  dan  pelajaran  lainnya.  Semakin  tinggi  penguasaan  pelajaran  bahasa  Indonesia, diharapkan akan semakin tinggi penguasaan pelajaran lainnya, oleh karena itu siswa Sekolah Dasar agar dapat  menguasai  pelajaran ini. Pelajaran bahasa  Indonesia dikemas dalam empat aspek  atau  disebut  standar  kompetensi  yaitu:  menyimak,  berbicara,  membaca,  dan  menulis. Keterampilan  yang  satu  dengan  yang  lainnya  saling  mendukung,  saling  mempengarui  dan saling  berhubungan.  Standar  kompetensi  menyimak  misalnya,  sangat  dipengaruhi  oleh keterampilan berbicara, membaca dan menulis.
Dasar  yang  harus  dikuasai  pada  muatan  pembelajaran  Bahasa  Indonesia  yaitu penguasaan  kebahasaan  yang  terdiri  dari  keterampilan  menyimak,  berbicara,  membaca,  dan menulis. Keterampilan menyimak adalah keterampilan berbahasa yang termasuk penting dan juga  harus  dibimbing  paling  utama  sebelum  menuju  keterampilan  berbahasa  lainnya (Widyaningrum, 2016);(Kamilah & Ruqoyyah, 2022)
Salah  satu  dari  keempat  kemampuan  berbahasa  yang  di  Sekolah  Dasar  yaitu kemampuan  menyimak.  Menurut  (Saddhono,  2012)  kemampuan  menyimak  proses  paling awal  dimana  seseorang  bisa  mengucapkan  bahasa,  secara  berturut-turut  prosesnya  diawali dengan  menyimak,  berbicara,  membaca,  dan  diakhiri  menulis.  Selaras  Mudiono  (2009); Anderson  dalam  Tarigan  (2008)  menyatakan  menyimak  rangkaian  aktivitas  mendengar, mengenali,  dan  memaknai  suara  bahasa  lalu  mengevaluasi  dan  memberikan  umpan  balik pesan  yang  terkandung  lewat  bahasa  tersebut.  Menurut  (Rosdawita,  2013)  menyimak  ialah
rangkaian  yang  mencankup  aktivitas  mendengarkan  bunyi  bahasa,  mengidentifiaksi, menginterpretasikan,  menilai,  dan  menanggapi  makan  yang  dimaksud  dan  menurut  (Ariani, Dawud, & Basuki, 2019) menyimak melibatkan aktivitas mental.
Melalui proses menyimak, seseorang dapat menguasai percakapan fonem, kosakata, dan  kalimat.Pemahaman  terhadap  fonem,  kata,  dan  kalimat  sangat  membantu  seseorang dalam  berbicara,  membaca,  ataupun  menulis.  Petunjuk-petunjuk  dalam  belajar  berbicara, membaca,  maupun  menulis  selalu  disampaikan  melalui  bahasa  lisan.  Menurut  (Arifudin, 2022)  bahwa  keterampilan  menyimak  dapat  menunjang  keterampilan  berbicara,  membaca, maupun  menulis.  Menyimak  merupakan  proses  aktif  dalam  pembelajaran.  Dalam pembelajaran  siswa  harus  berpikir  aktif  selama  mereka  melakukan  kegiatan  menyimak. Menyimak dilibatkan dalam berbagai aktivitas dalam pembelajaran, baik di dalam maupun di luar kelas. Menurut (Arifudin, 2020) bahwa keterampilan menyimak akan menjadi dasar bagi pengembangan  keterampilan  berbahasa  lainnya,  karena  keterampilan  menyimak  adalah keterampilan  yang  terpenting  yang  harus  dimiliki  seseorang  sebelum  memiliki  keterampilan berbicara, keterampilan membaca, dan keterampilan menulis.
Russel  &  Russel  dalam  (Ulfah,  2020)  menyatakan  bahwa  menyimak  mempunyai makna mendengarkan dengan penuh pemahaman, perhatian, serta apresiasi. Hal tersebut juga diungkapkan  oleh  Anderson  dalam  (Irwansyah,  2021)bahwa  menyimak  sebagai  proses besar  mendengarkan,  mengenal,  serta  menginterpretasi  lambang-lambang  lisan.  Gulec  dan Durmus  sebagaimana  dikutip  (Syach,  2020)  yang  mengatakan bahwa  pelatihan menyimakyang  dimulai  sejak  usia  dini  merupakanproses  pelatihan  pembelajaran seseorang.  Manyimak  dapat  menjadi  salah  satu  cara  untuk  melatih  anak  menjadi  seorang pembelajar  dengan  mendengarkan  hal-hal  yang  ada  disekitarnya.  Seberapa  baik  anak menyimak  memiliki  dampakyang  besar  terhadap  efektifitas  kerjanya,dan  terhadap kualitas hubungannya denganorang lain.  Menurut  (Arifudin,  2021)  menjelaskan keterampilan  menyimak  terdiri  dari  mendengar;  memahami;  mengingat;  mengevalusai dan  merespon.  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  di  paparkan  peneliti  tertarik  untuk mengetahui  pengaruh  dari  kemampuan  menyimak  peserta  didik  kelas  IV  SDN  207/Kota Jambi.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif,  Arikunto  (2013:12)  bahwa pendekatan  dengan  menggunakan  kuantitatif  karena  menggunakan  angka,  mulai  dari pengumpulan  data,  penafsiran  terhadap  data  tersebut,  serta  penampilan  dari  hasilnya.  Jenis
metode  penelitian  ini  adalah  korelasional.  Menurut  Creswell  (2013),  penelitian  kuantitatif korelasional  adalah  penelitian  dengan  menggunakan  metode  statistik  yang  mengukur pengaruh  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Menurut  Sudijono  (1997:167),  dalam  ilmu statistik  istilah  “korelasi” diberi  pengertian  sebagai  hubungan  dan  tingkat  hubungan  antar dua  variable  atau  lebih.  Adanya  hubungan  dan  tingkat  variable  ini  penting  karena dengan  mengetahui  tingkat  hubungan  yang  ada,  peneliti  akan  dapat  mengembangkannya sesuai dengan tujuan penelitian.
Pendekatan  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  karena  menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut, serta penampilan dari hasilnya.  Pendekatan  ini  juga  dihubungkan  dengan  variabel  penelitian  yang  memfokuskan pada  masalah-masalah  terkini  dan  fenomena  yang  sedang  terjadi  pada  saat  sekarang  dengan bentuk hasil penelitian berupa angka-angka yang memiliki makna.
Populasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  100  peserta  didik  SD kelas IV SDN 207/IV Kota Jambi. Sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan teknik  sampling  jenuh  yang  dengan  kata  lain  populasi  penelitian  digunakan  sebagai  sampel penelitian. Dengan demikian sampel pada penelitian ini adalah 100 peserta didik SD kelas IV SDN 207/IV Kota Jambi.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Normalitas Data
Uji  normalitas  data  dilakukan  untuk  meyakini  bahwa  sebaran  data  yang  dihasilkan setiap  butir  instrumen  berdistribusi  normal.  Nilai  Excess  Kurtosis  dan  Skewness  digunakan sebagai  panduan  untuk  menilai  data  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Data  dianggap  normal jika  Nilai  Excess  Kurtosis  dan  Skewness  tidak  melebihi  2.2  (Morchid,  2019).  Hasil pengukuran normalitas data disajikan dalam tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 1 Hasil pengukuran uji normalitas data
Name No. Type Missings  Mean Median Scale min Scale max Observe d Observe d Standar d Excess kur Skewnes s Cramér- vo LS1 0 MET 0 4.253 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,373611 -0.317  0,076389 0.000 LS2 1 MET 0 4.232 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,428472 2.037 -0.721 0.000 LS3 2 MET 0 4.081 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,546528  0,64722 2 -0.902 0.000 LS4 3 MET 0 4.162 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,529167  0,5375 -0.842 0.000 LS5 4 MET 0 4.051 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000  0,54375  0,08194 4 -0.602 0.000 LA1 5 MET 0 4.384 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,390972 -0.785 -0.216 0.000 LA2 6 MET 0 4.465 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,360417 -1.501 -0.077 0.000 LA3 7 MET 0 3.980 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000  0,5125  0,33680 6 -0.579 0.000 LA4 8 MET 0 4.404 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000  0,38125 -0.930 -0.167 0.000 LA5 9 MET 0 4.131 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000  0,51875 1.912 -1.106 0.000 SCLL1 10 0|1 0 4.586 5.000 4.000 5.000 4.000 5.000 0,342361 -1.914 -0.354 0.000 SCLL2 11 MET 0 3.949 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,595139 -0.168 -0.586 0.000 SCLL3 12 MET 0 3.020 3.000 2.000 5.000 2.000 5.000 1.101 -1.140 0,388194 0.000 SCLL4 13 MET 0 2.768 2.000 2.000 5.000 2.000 5.000 1.196 -0.465 1.144 0.000 SCLL5 14 MET 0 3.051 3.000 2.000 5.000 2.000 5.000 1.131 -1.285 0,343056 0.000
MLL1 15 MET 0 4.485 5.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,386806 -0.814 -0.473 0.000 MLL2 16 MET 0 3.919 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,509722 1.442 -0.960 0.000 MLL3 17 MET 0 4.081 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000  0,4375 1.403 -0.556 0.000 MLL4 18 MET 0 4.424 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000  0,43125 1.034 -0.863 0.000 MLL5 19 MET 0 4.343 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,464583 1.428 -0.948 0.000 L APTITUD 20 MET 0 4.101 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,468056 -0.048 -0.326 0.000 L APTITUD 21 MET 0 4.232 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,416667 0,675 -0.431 0.000 L APTITUD 22 MET 0 4.202 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,452083 1.303 -0.678 0.000 L APTITUD 23 MET 0 3.808 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,528472 -0.039 -0.355 0.000 L APTITUD 24 0|1 0 4.485 4.000 4.000 5.000 4.000 5.000 0,347222 -2.038 0.062 0.000 SRL1 25 MET 0 4.192 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,459722 1.097 -0.661 0.000 SRL2 26 MET 0 4.424 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,370833 -1.155 -0.096 0.000 SRL3 27 MET 0 4.051 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,422917  0,51805 6 -0.298 0.000 SRL4 28 MET 0 4.000 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,503472  0,20625 -0.485 0.000 SRL5 29 MET 0 4.384 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,403472 1.278 -0.632 0.000 SELL1 30 MET 0 4.182 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,445139  0,27986 1 -0.420 0.000 SELL2 31 MET 0 2.838 3.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,659722 -0.603  0,529167 0.000 SELL3 32 MET 0 4.394 4.000 3.000 5.000 3.000 5.000 0,379861 -0.924 -0.130 0.000 SELL4 33 MET 0 4.121 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,455556 1.039 -0.570 0.000 SELL5 34 MET 0 4.212 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,422222 0,6 -0.421 0.000 L STYLE1 35 MET 0 3.818 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,595139 0.090 -0.712 0.000 L STYLE2 36 MET 0 3.939 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,511111 1.143 -0.829 0.000 L STYLE3 37 MET 0 3.646 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,611111 -0.418 -0.502 0.000 L STYLE4 38 MET 0 3.808 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,555556  0,12222 2 -0.598 0.000 L STYLE5 39 MET 0 4.242 4.000 2.000 5.000 2.000 5.000 0,532639 1.565 -1.132 0.000
Berdasarkan  tabel  1  di  atas,  nilai  excess  kurtosis  dan  skewness  terentang  dari  -2.038 hingga 2.037. Nilai ini masih di bawah 2.2 sehingga dapat dikatakan semua data berdistribusi normal.  Setelah data diketahui  berdistribusi normal,  analisis tahap selanjutnya yakni  analisis pengukuran model dapat dilaksanakan.

## Measurement Model
Pengukuran  model  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan.  Tahapan  tersebut  yakni pengukuran  outer  lodings, construct  reliability  and  validity,  discriminant  validity. Hasil Pengukuran tersebut diuraikan satu per satu sebagai berikut.

## Outer Loadings
Outer  Loadings  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  validitas  butir.  Hal  ini  berarti seluruh  butir  diharapkan  memiliki  nilai  validitas  yang  signifikan.  Butir  yang  memiliki  nilai validitas tersebut dianggap sebagai butir yang mampu menggambarkan  variabel yang diukur (Hair  et  al.,  2017).  Hasil  pengukuran  outer  loadings  dapat  dinyatakan  dalam  tabel  2  dan gambar 1 sebagai berikut.

## Tabel 2 Nilai outer loadings butir instrumen
Gambar 1 Hasil pengukuran outer loadings
Berdasarkan  table  3  dan  figure  1  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  semua  item  atau indicator  nilai  outer  loadingnya  sudah  >  0,5  dan  bahkan  >  0,7  (Kline,  2016).  Batasan  nilai Outer  Loading  >  0,5  masih  dapat  diterima  asalkan  validitas  dan  reliabilitas  konstruk memenuhi syarat serta model masih baru dikembangkan. Berdasarkan validitas outer loading dinyatakan semua item atau indicator telah valid secara valliditas butir.

## Construct Reliability and Validity
Langkah  selanjutnya  adalah  analisis  terhadap  Contruct  Reliability.  Contruct Reliability  adalah  mengukur  reliabilitas  konstruk  variabel  laten.  Nilainya  yang  dianggap reliabel harus diatas 0.70 (Hair et al., 2017). Construct reliability sama dengan cronbach alfa. Berikut adalah hasil analisis tersebut.

## Tabel 3 Hasil pengukuran construct reliability and validity
Internal  Consistency  Reliability  mengukur  seberapa  mampu  dari  indikator  dapat mengukur konstruk latennya (Kwong & Wong, 2013). Alat yang digunakan untuk menilai hal tersebut adalah composite reliability dan Cronbach’s alpha. Nilai composite reliability 0,6  – 0,7  dianggap  memiliki  reliabilitas  yang  baik,  dan  nilai  Cronbach’s  alpha  yang  diharapkan adalah di atas 0,7. Berdasarkan table 4 di atas, terlihat bahwa 6 konstruk memiliki nilai nilai cronbach’s  Alpha  >  0,6  dan  dan  ada  2  konstruk  yang  memiliki  nilai  <  0,6,  maka  dapat dikatakan bahwa 6 konstruk tersebut telah reliable. Misalnya cronbach’s Alpha dari variable self  regulation  language  sebesar  0.707  >0,6  maka  self  regulation  language  reliabel.  Begitu pula dengan 5 variabel lainnya yang nilainya >0,6 sehingga semuanya reliabel.
Uji  unidimensionalitas  adalah  untuk  memastikan  bahwa  sudah  tidak  ada  masalah dalam  pengukuran  (Kline,  2016).  Uji  undimensionalitas  dilakukan  dengan  menggunakan indikator composite reliability dan alfa cronbach. Untuk kedua indikator ini cut-value adalah 0,7.  Maka  berdasarkan  tabel  di  atas,  semua  konstruk  telah  memenuhi  syarat unidimensionalitas  sebab  nilai  composite  reliability  >  0,7.  Misalnya  Composite  reliability dari  variable  latent  X2  sebesar  0,890  >  0,7  maka  X2  reliabel.  Begitu  pula  dengan  variabel lainnya dimana nilainya >0,7 sehingga semuanya reliabel.
Validitas  konvergen  dapat  ditentukan  berdasarkan  dari  prinsip  bahwa  pengukur-
pengukur  dari  suatu  konstruk  seharusnya  berkorelasi  tinggi  (Chin  W,  1998).  Validitas konvergen  sebuah  konstruk  dengan  indikator  reflektif  dievaluasi  dengan  Average  Variance Extracted  (AVE).  Nilai  AVE  seharusnya  sama  dengan  0,5  atau  lebih.  Nilai  AVE  0,5  atau lebih  berarti  konstruk  dapat  menjelaskan  50%  atau  lebih  varians  itemnya  (Kwong  &  Wong, 2013).
Berdasarkan  nilai  Average  Variance  Extracted  (AVE)  untuk  mengetahui  tercapainya syarat  validitas  konvergen,  maka  semua  konstruk  telah  tercapai  syarat  validitas  konvergen sebab  nilai  AVE  semuanya  >0,50.  Misalnya  AVE  dari  variable  latent  language  aptitude sebesar 0,525 > 0,5 maka attitude valid secara konvergen. Dan 4 variabel di bawah 0,5.

## Discriminant Validity
Validitas  diskriminan  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  suatu  indikator  reflektif benar  merupakan  pengukur  yang  baik  bagi  konstruknya  berdasarkan  prinsip  bahwa  setiap indikator  harus  berkorelasi  tinggi  terhadap  konstruknya  saja.  Pengukur-pengukur  konstruk yang  berbeda  seharusnya  tidak  berkorelasi  tinggi  (Hair  et  al.,  2017).  Dalam  aplikasi SmartPLS,  uji  validitas  diskriminan  menggunakan  nilai  cross  loadings  dan  Fornell-Larcker Criterion,  dan  Heterotrait-Monotrait  (HTMT)  (Henseler  et  al.,  2009).  Discriminant  validity bertujuan  untuk  menguji  sampai  seberapa  jauh  konstruk  laten  benar  benar  berbeda  dengan konstruk  lainnya.  Nilai  discriminant  validity  yang  tinggi  memberikan  indikasi  bahwa  suatu konstruk adalah unik dan mampu menjelaskan fenomena yang diukur.

## Fornell-Larcker Criterion
Suatu  konstruk  dikatakan  valid  yakni  dengan  membandingkan  nilai  akar  dari  AVE (Fornell-Larcker Criterion) dengan nilai  korelasi  antar variabel  latent.  Nilai  akar AVE harus lebih  besar  dr  korelasi  antar  variable  laten  (Fornell  &  Larcker,  1981).  Pada  tabel  5  berikut hasil dinyakan pengukuran Fornell-Larcker Criterion.
Tabel 4 Hasil Pengukuran Fornell-Larcker Criterion

## Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
Beberapa ahli berpendapat bahwa cross loading dan Fornell-Larcker Criterion kurang
sensitif  dalam  menilai  validitas  diskriminan.  HTMT  merupakan  metode  alternatif  yang direkomendasikan  untuk  menilai  validitas  diskriminan.  Metode  ini  menggunakan  multitrait- multimethod  matrix  sebagai  dasar  pengukuran.  Nilai  HTMT  harus  kurang  dari  0,9  untuk memastikan  validitas  diskriminan  antara  dua  konstruk  reflektif  (Henseler  et  al.,  2009).
Berikut adalah hasil analisis HTMT pada Tutorial Partial Least Square PLS SEM ini:

## Tabel 5 Hasil Pengukuran Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)

## Hypothesis Test
Dalam  analisis  PLS  SEM,  nilai  direct  effects  ini  istilahnya  disebut  juga  path coefficient. Selanjutnya dilakukan pengukuran path coefficients antar konstruk untuk melihat signifikansi  dan  kekuatan  hubungan  tersebut  dan  juga  untuk  menguji  hipotesis.  Nilai  path coefficients berkisar antara -1 hingga +1. Nilai path coefficients semakin mendekati nilai +1, hubungan  kedua  konstruk  semakin  kuat.  Hubungan  yang  makin  mendekati  -1 mengindikasikan  bahwa  hubungan  tersebut  bersifat  negatif  (Leguina,  2015).  Berikut  hasil analisis direct effects PLS SEM dalam penelitian ini:

## Tabel 6 Hasil Pengukuran Analisis Jalur
Berdasarkan hasil analisis direct innel model pada tabel diatas dapat disimpulkan:
1. Terdapat  pengaruh  language  aptitude  terhadap  motivation  language  learning pada kemampuan menyimak siswa
2. Terdapat pengaruh language strategy terahadap social cultural learning language pada kemampuan menyimam siswa
3. Terdapat  pengaruh  language  style  terahadap  motivation  language  learning pada kemampuan menyimam siswa
4. Terdapat  pengaruh  language  awarness  terahadap  social  cultural  learning language pada kemampuan menyimam siswa
5. Terdapat  pengaruh  motivation language learning  terahadap self regulation language pada kemampuan menyimam siswa
6. Terdapat  pengaruh  self  efficacy  language  learning  terahadap  motivation language learning pada kemampuan menyimam siswa
7. Terdapat  pengaruh  social  cultural  learning  language  terahadap  self

## regulation  language pada kemampuan menyimam siswa

## Coefficient of Determination (R2)
Koefisien  determinasi  (R  Square)  merupakan  cara  untuk  menilai  seberapa  besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai koefisien determinasi (R Square)  diharapkan  antara  0  dan  1.  Nilai  R  Square  sebesar  0,75,  0,50,  dan  0,25 menunjukkan  bahwa  model  kuat,  moderat,  dan  lemah  (Ringle  et  al.,  2020).  Chin memberikan  kriteria  nilai  R  Square  sebesar  0,67,  0,33  dan  0,19  sebagai  kuat,  moderat, dan lemah (Chin W, 1998).
Adjusted  R  Square  adalah  nilai  R  Square  yang  telah  dikoreksi  berdasarkan  nilai standar  error.  Nilai  Adjusted  R  Square  memberikan  gambaran  yang  lebih  kuat dibandingkan  R  Square  dalam  menilai  kemampuan  sebuah  konstruk  exogen  dalam menjelaskan  konstruk  endogen  (Chin  W,  1998).  Berikut  hasil  analisis  koefisien determinasi seperti pada tabel 7 dan gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Hasil koefisien determinasi
Berdasarkan  hasil  analisis  koefisien  determinasi  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa Nilai R Square pengaruh secara bersama-sama atau simultan social cultural learning language dan  motivation  language  learning  terhadap  self  regulation  language  atas  kemampuan menyimak siswa adalah sebesar 0,550 dengan nilai adjusted r square 0,540. Dapat dijelaskan bahwa semua konstruk  exogen  secara serentak  mempengaruhi self regulation language  atas kemampuan menyimak siswa sebesar 0,550 atau  55%. Oleh karena Adjusted R Square lebih dari 33% maka pengaruh semua konstruk eksogen terhadap kemampuan menyimak termasuk moderat.  Nilai  R  Square  pengaruh  secara  bersama-sama  atau  simultan  language  aptitude, language  style  dan  self  efficacy  language  learning  terhadap  motivation  language  learning adalah  sebesar  0,530  dengan  nilai  adjusted  r  square  0,515.  Dapat  dijelaskan  bahwa  semua konstruk  exogen  secara  serentak  mempengaruhi  kenyamanan  pada  saat  supervisi  sebesar 0,530  atau  53%.  Oleh  karena  Adjusted  R  Square  lebih  dari  33%  namun  kurang  dari  67% maka pengaruh semua konstruk eksogen terhadap motivation language termasuk sedang.
Nilai R Square pengaruh secara bersama-sama atau simultan language awarness dan language strategy terhadap social cultural learning language adalah sebesar 0,218 dengan nilai adjusted  r  square  0,202.  Dapat  dijelaskan  bahwa  semua  konstruk  exogen secara  serentak mempengaruhi  norm  beliefe  pada  saat  supervisi  sebesar  0,218  atau  21,8%.  Oleh  karena Adjusted R Square kurang dari 33% maka pengaruh semua konstruk eksogen terhadap social cultural termasuk kecil.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilatarbelakangi oleh kemampuan menyimak siswa yang ada  di  kelas  IV. Menurut  (Saddhono,  2012)  kemampuan  menyimak  proses  paling  awal dimana seseorang bisa  mengucapkan bahasa, secara berturut-turut prosesnya diawali dengan menyimak, berbicara, membaca, dan diakhiri menulis.
Beberapa  variabel  diukur  melalui  penelitian  ini.  dari  hasil  analisis  yang  dilakukan bahwa  self  regulation  language  dipengaruhi  oleh  motivation  language  learning  dan dipengaruhi  social  cultural  learning  language.  Self  regulation  yang  guru  miliki  dapat membantu  siswa  dalam  mengembangkan  kemampuan  berbahasa  mereka  secara  efektif  dan mandiri.  Hal  ini  berdampak  pada  motivasi  belajar  siswa  dalam  belajar  bahasa  inggris  untuk mencapai  tujuan  pembelajaran  Vattoy,  K  (2020).  An  Z,  et  al  (2021)  berpendapat  self regulation  learning  yaitu  kemampuan  untuk  mengatur  dan  mengendalikan  proses pembelajaran mereka sendiri, cenderung mencapai prestasi pembelajaran bahasa Inggris yang lebih baik.
Kemampuan  siswa  untuk  mengatur  diri  dapat  membantu  dalam  mengembangkan kemampuan berbahasa, salah satu dari kemampuan berbahasa adalah menyimak. Berdasarkan temuan  tersebut,  peneliti  menyimpulkan  adanya  pengaruh  dari  self  regulation  terhadap kemampuan menyimak siswa.

## SARAN
Diharapkan  peneliti  selanjutnya  dapat  menggali  lebih  dalam  lagi  mengenai  faktor  yang mempengaruhi kemampuan menyimak siswa dengan lebih banyak variabel dari banyak ahli.

## DAFTAR PUSTAKA
An,  Z.,  Wang,  C.,  Li,  S.,  Gan,  Z.,  &  Li,  H.  (2021).  Technology-assisted  self-regulated English  language  learning:  Associations  with  English  language  self-efficacy,  English enjoyment, and learning outcomes. Frontiers in psychology , 11 , 558466
Ariani,  F.,  Dawud.,  &  Basuki,  I.  A.  (2019).  Korelasi  Kemampuan  Bernalar  dengan Kemampuan  Menyimak  Kritis  Debat  pada  Siswa  Kelas  X.  Jurnal  Pendidikan:  Teori, Penelitian, dan Pengembangan, 4(3), 230—234
Arifudin,  O.  (2020).  Psikologi  Pendidikan  (Tinjauan  Teori  Dan  Praktis).  Bandung :  Widina Bhakti Persada.
Arifudin,  O.  (2022).  Perkembangan  Peserta  Didik  (Tinjauan  Teori-Teori  Dan Praktis).
Bandung: CV Widina Media Utama.
Arifudin,  O.  (2021).  Media  Pembelajaran  Pendidikan  Anak  Usia  Dini.  Bandung  :  Widina Bhakti Persada
Arikunto,  Suharsimi.  (2013).  Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik.  Jakarta:  PT.
Rineka Cipta
Chin  W,  M.  G.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Formula Modeling.
Advances in Hospitality and Leisure, 8 （ 2) (January 1998), 5.
Cresswell,  J.  W  (2013).  Research  Design  pendekatan  penelitian  kualitatif,  kuantitatif  dan mixed.1- 308
Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981).  Structural  Equation  Models  with  Unobservable Variables  and  Measurement  Error:  Algebra  and  Statistics.  Journal  of  Marketing Research, 18(3), 382. https://doi.org/10.2307/3150980
Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). In Sage (2nd ed.). SAGE Publications, Inc Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling  in  international  marketing.  Advances  in  International  Marketing,  20(May 2014), 277–319. https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014
Kamilah, A., & Ruqoyyah, S. (2022). Keterampilan Membaca Permulaan Siswa Kelas 1 SD Menggunakan  Contextual  Teaching  And  Learning  Berbantuan  Kartu  Kata.  Jurnal Profesi Pendidikan (JPP), 1(1), 25–33. https://doi.org/10.22460/jpp.v1i1.10495
Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). The
Guilford Press
Kwong, K., & Wong, K. (2013). 28/05 - Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Techniques  Using  SmartPLS.  Marketing  Bulletin,  24(1),  1– 32. http://marketing
bulletin.massey.ac.nz/v24/mb_v24_t1_wong.pdf%5Cnhttp://www.r
esearchgate.net/profile/Ken_Wong10/publication/268449353_Partial_Least_Squares_ Structural_Equation_Modeling_(PLSSEM)_Techniques_Using_SmartPLS/links/5477 3b1b0cf293e2da25e3f3.pdf
Leguina,  A.  (2015).  A  primer  on  partial  least  squares  structural  equation  modeling  (PLS-
SEM). International  Journal  of  Research  &  Method  in  Education , 38 (2),  220–221. https://doi.org/10.1080/1743727x.2015.1005806
Morchid, N. (2019). The Determinants of Use and Acceptance of Mobile Assisted Language Learning: The Case of EFL Students in Morocco. Arab World English Journal, 5, 76– 97. https://doi.org/10.24093/awej/call5.7
Munirah  (2015).  Sistem  Pendidikan  Di  Indonesia:  Antara  Keinginan  Dan  Realita  .  Jurnal Auladuna, Vol. 2 No. 2 Desember 2015: 233-245
Nurkholis (2013). Pendidikan Dalam Upaya Memajukan Teknologi . Jurnal Kependidikan, Vol. 1 No. 1 Nopember 2013
Rosdawita. (2013). Pembelajaran Menyimak Berbasis Pendekatan Kontekstual. Pembelajaran Menyimak Berbasis Pendekatan Kontekstual, 3(2), 2089–3973.
Saddhono.  (2012).  Meningkatkan  Keterampilan  Berbahasa  Indonesia  (Teori  dan Aplikasi). Bandung: Karya Putra Darwati.
Syach,  A.  (2020).  Upaya  Meningkatkan  Kemampuan  Berbicara  Siswa  Dengan  Metode Student  Facilitator  And  Explaining  Pada  Pembelajaran  Bahasa  Indonesia.  Jurnal Tahsinia, 1(2), 155–168.
Tarigan,  H.  (2008).  Membaca  sebagai  Suatu  Keterampilan  Berbahasa.  Bandung: Angkasa
Vattøy,  K.  D.  (2020).  Teachers’  beliefs  about  feedback  practice  as  related  to  student  self- regulation,  self-efficacy,  and  language  skills  in  teaching  English  as  a  foreign language. Studies in Educational Evaluation , 64 , 100828.
Widyaningrum,  H.  K.  (2016).  Penggunaan  Media  Audio  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan
Menyimak  Dongeng  Anak  Pada  Siswa  Kelas  IV  Sekolah  Dasar.  Premiere Educandum  :  Jurnal  Pendidikan  Dasar  Dan  Pembelajaran,  5(02),  200–209. https://doi.org/10.25273/pe.v5i02.284