DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Model Analisis Jalur Pengaruh Kemampuan Minat Belajar dan Motivasi Terhadap Hasil Belajar
Justin Eduardo Simarmata *1 , Ferdinandus Mone 2 , Yohanes Jefrianus Kehi 3 , Debora Chrisinta 4
1,2,3 Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Timor, Indonesia 4 Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Sains dan Kesehatan, Universitas Timor, Indonesia Email: 1 justinesimarmata@unimor.ac.id, 2 ferdimone@gmail.com , 3 johnkehi@unimor.ac.id,
4 deborachrisinta@unimor.ac.id

## Abstrak
Minat dan motivasi belajar mahasiswa dapat meningkatkan hasil belajar dalam hal ini adalah IPK. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis jalur terhadap minat dan motivasi belajar mahasiswa terhadap IPK. Data yang digunakan merupakan data jawaban kuisoner 115 mahasiswa. Kuisoner dirancang dengan indikator-indikator yang dapat membangun variabel minat belajar (X1), motivasi belajar (X2) dan IPK (Y). Metode yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  metode  analisis  jalur.  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  tiga  model  yang  signifikan antara  lain 𝑌 = 0.419𝑋 1 , 𝑌 = 0.409𝑋 2 dan 𝑌 = 0.493𝑋 1 + 0.409𝑋 2 .  Variabel  minat  belajar  memberikan pengaruh  tidak  langsung  sebesar  49.3%  terhadap  IPK  mahasiswa,  sedangkan  variabel  motivasi  belajar memberikan pengaruh langsung sebesar 40.9% terhadap IPK. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa, variabel minat belajar dan motivasi belajar memberikan pengaruh yang positif terhadap IPK.
Kata kunci : Analisis Jalur, Minat Belajar, Motivasi Belajar

## Abstract
Student interest and motivation can improve learning outcomes in this case is GPA. This study aims to conduct a pathway analysis of student interest and learning motivation towards GPA. The data used was the questionnaire answer data of 115 students. The questionnaire is designed with indicators that can build variables of learning interest (X1), learning motivation (X2) and GPA (Y). The method used in this study is path analysis. The results showed that there were three significant models, including  lain 𝑌 = 0.419𝑋 1 , 𝑌 = 0.409𝑋 2 𝑎𝑛𝑑 𝑌 = 0.493𝑋 1 + 0.409𝑋 2 . The variable of interest in learning has an indirect influence of 49.3% on student GPA, while the variable of learning motivation has a direct influence of 40.9% on GPA. Therefore, it can be said that, the variables of learning interest and learning motivation have a positive influence on GPA.
Keywords : Learning Interest, Learning Motivation, Path Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  belajar merupakan salah satu  tolak  ukur  keberhasilan mahasiswa  dalam menguasai materi pembelajaran. Hasil belajar yang baik dapat mencerminkan efektivitas metode pembelajaran dan sejauh mana  mahasiswa  dapat  menerapkan  pengetahuan  yang  diperoleh.  Hasil  belajar  mahasiswa  dilihat berdasarkan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  diperoleh  berdasarkan  rata-rata  keseluruhan  nilai yang ditempuh selama semester awal sampai akhir  (Novitasari et al., 2020). Hasil belajar dapat pula dilihat berdasarkan peran kemampuan mahasiswa dalam mengolah informasi dan pemahaman terhadap materi  pembelajaran.  Hal  tersebut  karena  dapat  mempengaruhi  agar  dapat  meraih  hasil  belajar  yang optimal.  Beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  dalam  meningkatkan  hasil  belajar  diantaranya adalah minat dan motivasi belajar (Sulasteri, 2013); (Saputro et al., 2015); (Margono & Tjalla, 2023). Minat  belajar  merupakan  faktor  penting  yang  dapat  memotivasi  mahasiswa  untuk  lebih  aktif  dan antusias dalam mengikuti proses pembelajaran (Yuliyani et al., 2017); (Uman et al., 2022). Mahasiswa yang  memiliki  minat  belajar  yang  tinggi  cenderung  lebih  terlibat  dan  bersemangat  dalam  belajar (Pujilestari & Juliangkary, 2022). Motivasi merupakan pendorong internal yang memengaruhi perilaku
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
belajar mahasiswa (Oktavianingtyas, 2013); (Yuniarti et al., 2022); (Mulyati, 2023). Mahasiswa yang termotivasi cenderung memiliki kinerja belajar yang lebih baik karena mahasiswa memiliki tujuan dan dorongan untuk meraih hasil belajar yang memuaskan (Yuniarti et al., 2022).
Terdapat dugaan bahwa minat belajar dan motivasi mahasiswa dalam mempengaruhi hasil belajar. Analisis  terhadap  faktor-faktor  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  dinamika pembelajaran mahasiswa. Pada era teknologi dan informasi saat ini, pendekatan pembelajaran dan gaya belajar  mahasiswa  dapat  bervariasi  (Mendrova  et  al.,  2023).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  faktor-faktor  tradisional  seperti  minat  dan  motivasi  tetap relevan dalam konteks pendidikan modern.
Analisis yang akan digunakan untuk melihat hubungan minat dan motivasi terhadap hasil belajar mahasiswa adalah analisis jalur ( Path Analysis ). Analisis jalur merupakan teknik dalam statistika yang digunakan untuk menentukan hubungan sebab akibat variabel prediktor mempengaruhi variabel respon secara langsung dan tidak langsung (Ghodang, 2020); (Marwan et al., 2023). Penelitian ini bertujuan untuk  melakukan  analisis  jalur  terhadap  minat  dan  motivasi  belajar  mahasiswa  terhadap  IPK.  Hasil penelitian ini dapat memberikan masukan berharga bagi institusi pendidikan untuk merancang strategi pembelajaran  yang  lebih  efektif,  seperti  mengoptimalkan  metode  pembelajaran  berdasarkan  tingkat minat dan motivasi mahasiswa. Selain itu, penelitian ini dapat menjadi kontribusi terhadap literatur yang telah  ada  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil  belajar  mahasiswa,  dengan  menggali  lebih dalam interaksi antara minat belajar dan motivasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Adapun  data  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  jawaban  kuisoner  115  mahasiswa Pendidikan  Matematika,  Universitas  Timor.  Kuisoner  dirancang  dengan  pertanyaan  yang  memuat variabel penelitian. Pembagian kuisoner pada responden dilakukan setelah dilakukan uji validitas dan reliabilitas  pada  30  sampel  mahasiswa.  Variabel  penelitian  yang  digunakan  adalah  minat  belajar, motivasi belajar dan hasil belajar (IPK).

## 2.2. Hipotesis Penelitian
Terdapat empat hipotesis yang diuji dalam penelitian ini antara lain:
Tabel 1. Rancangan Analisis Komputasi
Hipotesis Null ( 𝑯 𝟎 ) Hipotesis Alternatif ( 𝑯 𝒂 )
Tidak terdapat pengaruh langsung minat belajar terhadap hasil belajar mahasiswa Terdapat  pengaruh  langsung  minat  belajar terhadap hasil belajar mahasiswa Tidak terdapat pengaruh langsung minat belajar terhadap motivasi belajar mahasiswa Terdapat  pengaruh  langsung  minat  belajar terhadap motivasi belajar mahasiswa Tidak  terdapat  pengaruh  langsung  motivasi belajar terhadap hasil belajar mahasiswa Terdapat pengaruh langsung motivasi belajar terhadap hasil belajar mahasiswa Tidak  terdapat  pengaruh  tidak  langsung  minat belajar terhadap hasil belajar mahasiswa Terdapat  pengaruh  tidak  langsung  minat belajar terhadap hasil belajar mahasiswa

## 2.3. Metode Analisis

## 2.3.1. Faktor yang Mempengaruhi Hasil Belajar Mahasiswa
Hasil belajar mahasiswa sering kali diukur dan dinilai berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), yang  menggambarkan  prestasi  akademik  mahasiswa  selama  studi  di  perguruan  tinggi.  IPK mencerminkan sejauh mana mahasiswa telah berhasil mengatasi tantangan akademik, memahami materi pelajaran, dan meraih prestasi dalam berbagai mata kuliah. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut alasan
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
IPK digunakan sebagai penilaian hasil belajar mahasiswa menurut Novitasari et al. (2020) dan Wirawati et al. (2022):
a. IPK dihitung berdasarkan akumulasi nilai-nilai yang diperoleh mahasiswa dalam semua mata kuliah yang  mahasiswa  ambil  selama  studi  di  perguruan  tinggi.  Setiap  mata  kuliah  dinilai  dengan  skor tertentu (biasanya dalam skala 0-4 atau 0-10), dan IPK dihitung dengan mengambil rata-rata dari semua nilai tersebut.
b. IPK merupakan indikator penting dari prestasi akademik mahasiswa. Semakin tinggi IPK, semakin baik prestasi akademik yang dicapai oleh mahasiswa selama studi mahasiswa.
c. IPK juga mencerminkan konsistensi belajar mahasiswa. Mahasiswa yang dapat mempertahankan IPK tinggi biasanya memiliki rekam jejak yang menunjukkan komitmen dan dedikasi mahasiswa terhadap proses belajar selama berbagai semester.
d. IPK mencerminkan kemampuan mahasiswa untuk mengatasi tantangan akademik. IPK yang tinggi menunjukkan  bahwa  mahasiswa  mampu  menghadapi  materi  pelajaran  yang  kompleks  dan menyelesaikannya dengan baik.
e. Mahasiswa  dengan  IPK  yang  baik  biasanya  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  mengelola waktu.  Mahasiswa  dapat  mengatur  waktu  studi,  tugas,  dan  ujian  dengan  efisien,  sehingga menciptakan hasil belajar yang lebih baik.
f. IPK yang tinggi menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki pemahaman yang baik terhadap berbagai konsep  dan  materi  pelajaran  yang  diajarkan.  Ini  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  tidak  hanya mengingat informasi sementara, tetapi juga memahami dan mampu mengaplikasikan pengetahuan tersebut.
g. IPK yang tinggi sering kali mencerminkan motivasi belajar yang tinggi dan konsistensi dalam upaya belajar.  Mahasiswa  dengan  IPK  tinggi  cenderung  memiliki  motivasi  intrinsik  yang  kuat  untuk belajar dan meraih hasil belajar yang baik.
h. IPK yang tinggi dapat membuka pintu bagi mahasiswa untuk mendapatkan penghargaan, beasiswa, kesempatan magang, atau pintu masuk yang lebih baik dalam dunia kerja atau pendidikan lanjutan. Beberapa faktor seperti minat belajar dan motivasi belajar memiliki peran yang signifikan dalam mempengaruhi hasil belajar mahasiswa. Minat belajar adalah dorongan atau ketertarikan intrinsik yang dimiliki oleh seseorang terhadap suatu mata pelajaran, topik, atau kegiatan belajar. Faktor-faktor yang mempengaruhi minat belajar menurut Rahayu & Sanjaya (2020) dan Sripatmi et al. (2020) antara lain:
a. Kecocokan dengan Minat Pribadi: Ketika suatu materi atau pelajaran sesuai dengan minat pribadi mahasiswa, mahasiswa cenderung lebih termotivasi untuk mempelajarinya dengan lebih dalam.
b. Relevansi:  Mahasiswa  cenderung  lebih  bersemangat  mempelajari  materi  yang  dianggap  relevan dengan kehidupan mahasiswa atau tujuan karir yang ingin dicapai.
c. Pengalaman  Positif:  Pengalaman  positif  sebelumnya  dalam  mempelajari  suatu  topik  dapat meningkatkan minat belajar mahasiswa terhadap topik tersebut.
d. Pengenalan  yang  Baik:  Cara  materi  disajikan  dan  diperkenalkan  kepada  mahasiswa  juga  dapat mempengaruhi minat belajar mahasiswa. Pendekatan yang menarik dan kreatif dapat memicu minat belajar.
Faktor  yang  diduga  memepngaruhi  hasil  belajar  mahasiswa  adalah  motivasi  belajar.  Aspek  ini merupakan  dorongan  internal  dan  eksternal  yang  mendorong  seseorang  untuk  belajar  dan  meraih prestasi.  Terdapat  dua  jenis  motivasi  utama.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  motivasi  belajar meliputi:
a. Tujuan yang Jelas: Mahasiswa yang memiliki tujuan belajar yang jelas dan spesifik cenderung lebih termotivasi untuk mencapai tujuan tersebut.
b. Umpan  Balik  Positif:  Umpan  balik  positif  dari  dosen  atau  teman  sekelas  dapat  meningkatkan motivasi belajar karena memberikan pengakuan atas usaha mahasiswa.
c. Kemandirian: Mahasiswa yang merasa memiliki kontrol atas proses belajar mahasiswa cenderung lebih  termotivasi.  Ini  berkaitan  dengan  konsep  belajar  mandiri  di  mana  mahasiswa  memiliki tanggung jawab pribadi terhadap pembelajaran mahasiswa.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
d. Dukungan Sosial: Dukungan dari teman sekelas, dosen, atau keluarga dapat meningkatkan motivasi belajar dengan menciptakan lingkungan yang positif.

## 2.3.2. Analisis Jalur
Analisis  jalur  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memahami  hubungan  sebab-akibat antara beberapa variabel-variabel yang berbeda. Metode ini digunakan untuk menguji model hipotetis yang  menghubungkan  variabel-variabel  dengan  menilai  sejauh  mana  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung dari masing-masing variabel terhadap variabel lainnya. Berikut adalah beberapa persamaan umum dalam analisis jalur:
a. Persamaan Regresi Langsung:
Persamaan  ini  menggambarkan  pengaruh  langsung  variabel  independen  (X)  terhadap  variabel dependen (Y), tanpa melibatkan variabel endogen. Variabel endogen adalah variabel yang berada di tengah-tengah  atau  dalam  jalur  hubungan  antara  variabel  lain  dalam  model.  Persamaan  regresi langsung dapat ditulis dalam persamaan berikut:
𝑌  =  𝑏𝑋  +  𝑒 (1)
dimana 𝑌 adalah variabel dependen, 𝑋 adalah variabel independent, 𝑏 adalah koefisien jalur yang menunjukkan pengaruh langsung dari 𝑋 ke 𝑌 , dan 𝑒 adalah galat acak atau error.
b. Persamaan Regresi Tidak Langsung (Melalui Endogen) Jika  ada  variabel  endogen  ( Γ )  yang  memediasi  hubungan  antara  variabel  independen  ( 𝑋 )  dan dependen ( 𝑌 ), maka persamaan regresi tidak langsung melibatkan variabel endogen. Persamaan ini menggambarkan  pengaruh  variabel  independen  terhadap  endogen  dan  endogen  terhadap  variabel dependen. Persamaan ini bisa terlihat seperti ini:
Γ  =  𝑎𝑋  +  𝑐 (2) 𝑌  =  𝑏𝑋  +  𝑑Γ  +  𝑒 (3)
dimana Γ adalah variabel endogen, 𝑎 adalah koefisien jalur yang menunjukkan pengaruh langsung dari 𝑋 ke Γ , 𝑐 adalah  galat  acak  untuk  persamaan  endogen, 𝑑 adalah  koefisien  jalur  yang menunjukkan pengaruh langsung dari Γ ke 𝑌 setelah mengontrol 𝑋 , dam 𝑒 adalah galat acak untuk persamaan dependen.
c. Total Effect (Efek Total) Efek total dari variabel independen ( 𝑋 ) terhadap variabel dependen ( 𝑌 ) adalah jumlah efek langsung dan tidak langsung (melalui endogen). Ini dapat dihitung dengan menjumlahkan koefisien langsung dan tidak langsung:
𝐸𝑓𝑒𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑋  →  𝑌)   =  𝑏  +   (𝑎  ∗  𝑑) (4)
d. Efek Langsung ( Direct Effect )
Efek  langsung  dari  variabel  independen  ( 𝑋 )  ke  variabel  dependen  ( 𝑌 )  adalah  pengaruh  langsung tanpa melalui endogen. Efek ini diwakili oleh koefisien jalur 𝑏 dalam persamaan regresi langsung. e. Efek Tidak Langsung ( Indirect Effect )
Efek  tidak  langsung  dari  variabel  independen  ( 𝑋 )  ke  variabel  dependen  ( 𝑌 )  melalui  endogen  ( Γ ) dihitung sebagai perkalian antara koefisien jalur 𝑎 (𝑋 → 𝑀) dan 𝑑 (𝑀 → 𝑌) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Rancangan Model Awal
Model yang dirancang untuk diterapkan  menggunakan analisis jalur dibangun berdasarkan  hasil penelitian  sebelumnya.  Pembentukan  model  berdasarkan  hasil  konseptualisasi,  artinya  diperoleh
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
berdasarkan konsep literatur. Berikut diberikan pada Gambar 1 rancangan model analisis jalur dalam penelitian ini:
Gambar 1. Rancangan Model Awal Analisis Jalur
Berdasarkan Gambar 1 diperoleh beberapa dugaan model struktural, antara lain:
1. 𝑋 2 = 𝜌 02 𝑋 1 + 𝑒 2 2. 𝑌 = 𝜌 01 𝑋 1 + 𝑒 1 3. 𝑌 = 𝜌 03 𝑋 2 + 𝑒 3 4. 𝑌 = 𝜌 041 𝑋 1 + 𝜌 042 𝑋 2 𝑒 4

## 3.2. Penerapan Analisis Jalur
Karakteristik data awal yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 2 variabel bebas yaitu minat belajar  dan  motivasi  belajar,  serta  1  variabel  terikat  yang  merupakan  hasil  belajar  siswa.  Adapun hubungan dari ketiga variabel jika dilihat berdasarkan sebaran data dan nilai korelasi diberikan pada Gambar 2. Berdasarkan Gambar 2, pada bagian segitiga atas menunjukkan nilai korelasi antar variabel. Pada ketiga variabel menunjukkan hubungan yang positif, dimana semakin minat belajar siswa tinggi maka  motivasi  belajar  juga  semakin  tinggi,  demikian  sebaliknya.  Apabila  ditinjau  berdasarkan  hasil belajar terhadap kedua variabel bebas juga menunjukkan hal yang sama. Hasil ini memberikan makna secara  tidak  langsung  bahwa  minat  belajar  dan  motivasi  belajar  memberikan  pengaruh  yang  positif terhadap hasil belajar siswa. Oleh karena itu, hasil awal ini perlu dilakukan analisis lanjut menggunakan analisis jalur untuk melihat kontribusi masing-masing variabel bebas terhadap hasil belajar siswa.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Pada tahap awal setelah dilakukan pengumpulan data menggunakan intrumen kuisoner, dilakukan pengecekan asumsi pada analisis jalur. Pengujian asumsi pada analisis jalur adalah merupakan Langkah untuk memastikan bahwa model analisis jalur yang digunakan sudah cocok dengan data dan hasilnya dapat diandalkan. Hasil yang diperoleh dalam melakukan pengujian pada masing-masing asumsi yang harus dipenuhi diberikan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Pengujian Asumsi Klasik pada Model Analisis Jalur
Model Struktural Normalitas (P-Value) Homokedastisitas (P-Value) Autokorelasi (P-Value) Multikoliniearitas (VIF) 1 0.0189 0.5576 0.8695 - 2 0.4523 0.1105 0.7207 - 3 0.7016 0.6435 0.0698 - 4 0.1068 0.1593 0.5938 X1=1.321 X2=1.321
Hasil  pengujian  asumsi  untuk  normalitas,  homokedastisitas  dan  autokorelasi  berdasarkan  nilai signifikansi  (P-Value).  Pada  Tabel  1  untuk  pengujian  normalitas,  terbukti  data  terdistribusi  normal apabila nilai P-Value > 5%. Model struktural 1 tidak memenuhi asumsi, sehingga pada proses analisis jalur  tidak  dapat  digunakan.  Pada  pengujian  homokedastisitas  dan  autokorelasi  menunjukkan  bahwa model struktural 2,3 dan 4 dapat digunakan dalam analisis jalur. Khusus pada model 4 yang merupakan komponenen  pembentukan  model  dari  dua  variabel  sehingga  perlu  dilakukan  uji  multikolinieritas berdasarkan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Diperoleh nilai VIF < 10, artinya variabel X1 dan X2 tidak terdapat hubungan linear. Oleh karena itu model 4 dapat digunakan dalam analisis jalur.
Berikutnya,  dari  model  yang  dapat  digunakan  dalam  analisis  jalur  dilakukan  pengujian  secara serentak.  Artinya,  untuk melihat  bahwa  secara  keseluruhan  model layak  untuk  digunakan.  Pengujian menggunakan uji F, dan nilai keputusan diperoleh berdasarkan P-Value < 5% yang menunjukkan bahwa model dapat digunakan untuk mengevaluasi variabel Y. Hasil pengujian diberikan pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Uji F Model Analisis Jalur Model Struktural P-Value Kesimpulan 2 1.40e-13 Signifikan 3 2.51e-13 Signifikan 4 2.20e-16 Signifikan
Hasil uji F menunjukkan bahwa ketiga model signifikan dan dapat digunakan untuk mengevaluasi varibel  Y.  Selanjutnya,  untuk  dapat  melihat  dugaan  koefisien  pada  masing-masing  model  signifikan maka dilakukan uji t. Hasil uji t diberikan pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Uji t Model Analisis Jalur Model Struktural Dugaan Koefisien Regresi P-Value Kesimpulan 2 1.1811 1.4e-13 Signifikan 3 0.75437 2.51e-13 Signifikan 4 0.14444 2.20e-07 Signifikan 0.09302 3.98e-07 Signifikan
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh bahwa dugaan parameter regresi dalam analisis jalur menunjukkan P-Value < 5%, artinya semua parameter signifikan dan semua variabel prediktor dapat digunakan untuk memprediksi  variabel  respon.  Selanjutnya,  melakukan  analisis  pada  masing-masing  model menggunakan  koefisien  analisis  jalur.  Model  struktural  menggunakan  koefisien  jalur  diberikan  pada Gambar 3 berikut:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 3. Model Struktural Berdasarkan Koefisien Jalur
Model yang diperoleh berdasarkan koefisien jalur pada Gambar 3 adalah sebagai berikut: Model 2: 𝑌 = 0.419𝑋 1 Model 3: 𝑌 = 0.409𝑋 2 Model 4: 𝑌 = 0.493𝑋 1 + 0.409𝑋 2
Pembentukan  model  yang  telah  diperoleh  menggambarkan  bahwa  minat  belajar  dan  motivasi belajar  memiliki  hubungan  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa.  Variabel  minat  belajar  dan  motivasi belajar memeberikan pengaruh yang positif terhadap hasil belajar. Variabel yang berpengaruh secara langsung  terhadap  hasil  belajar  adalah  motivasi  belajar  mahasiswa  yaitu  sebesar  0.409  atau  40.9%. Selanjutnya, variabel minat belajar memberikan pengaruh yang terbesar secara tidak langsung terhadap hasil  belajar  mahasiwa  yaitu  sebesar  0.493  atau  49.3%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  adanya  minat belajar  mahasiswa  yang  besar  untuk  mengikuti  proses  pembelajaran  memberikan  dorongan  akan motivasi belajar sehingga menghasilkan IPK yang meningkat.

## 4. KESIMPULAN
Analisis jalur yang digunakan pada penelitian ini untuk mengevaluasi hasil belajar mahasiwa dalam ukuran IPK terhadap variabel penjelas minat dan motivasi belajar. Model persamaan struktural yang diperoleh adalah, 𝑌 = 0.419𝑋 1 , 𝑌 = 0.409𝑋 2 dan 𝑌 = 0.493𝑋 1 + 0.409𝑋 2 . Variabel motivasi belajar memberikan  pengaruh  langsung  sebesar  40.9%  terhadap  IPK  mahasiswa,  sedangkan  variabel  minat belajar memberikan pengaruh tidak langsung sebesar 49.3%. Hal ini menunjukkan bahwa, adanya minat belajar  yang  tinggi  meningkatkan  motivasi  belajar  yang  dapat  memberikan  hasil  IPK  mahasiswa cenderung meningkat. Hal tersebut karena masing-masing koefisien jalur pada variabel bernilai positif.

## DAFTAR PUSTAKA
Ghodang, H. (2020). Path analysis (analisis jalur) . Penerbit Mitra Grup.
Margono,  G.,  &  Tjalla,  A.  (2023).  Pengaruh  Sikap  Terhadap  Matematika,  Motivasi  Berprestasi  Dan Kegiatan  Tutorial  Terhadap  Prestasi  Matematika. Hexagon:  Jurnal  Ilmu  Dan  Pendidikan Matematika , 1 (1), 45–51. https://doi.org/10.33830/hexagon.v1i1.5009.
Marwan, M. P., Konadi, W., Kamaruddin, S. P., & Sufi, I. (2023). Analisis Jalur dan Aplikasi SPSS Versi 25: Edisi Kedua . Merdeka Kreasi Group.
Mendrova, N. K., Fauzi, K. M. A., & Sitompul, P. (2023). Analisis Hasil Belajar Mahasiswa pada Mata Kuliah  Teori  Bilangan  Ditinjau  dari  Gaya  Belajar. Jurnal  Cendekia:  Jurnal  Pendidikan Matematika , 7 (3), 2922–2931. https://doi.org/10.31004/cendekia.v7i3.2553.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.271 Vol. 4, No. 1, Februari 2024, Hal. 105-112 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Mulyati,  S.  (2023).  Pengaruh  Komptensi  Literasi  Digital  dan  Self  Regulated  Learning  Terhadap Motivasi  Belajar  Mahasiswa. Jurnal  Education  And  Development , 11 (3),  210–216. https://doi.org/10.37081/ed.v11i3.5052.
Novitasari, D., Sanuriza, I. I., Triutami, T. W., Wulandari, N. P., & Salsabila, N. H. (2020). Pengaruh Minat-Bakat,  Sarana-Prasarana  dan  Motivasi  Belajar  Terhadap  Indeks  Prestasi  Komulatif Mahasiswa. Media Pendidikan Matematika , 8 (1), 1–10. https://doi.org/10.33394/mpm.v8i1.2485. Oktavianingtyas, E. (2013). Studi tentang faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi belajar mahasiswa program  studi  pendidikan  matematika  FKIP  Universitas  Jember. Kadikma , 4 (2),  13–26. https://doi.org/10.19184/kdma.v4i2.1035.
Pujilestari,  P.,  &  Juliangkary,  E.  (2022).  Analisis  Minat  Belajar  Mahasiswa  Terhadap  Penggunaan Google  Classroom  Pada  Matakuliah  Matematika  Diskrit. JUPE:  Jurnal  Pendidikan  Mandala , 8 (2), 568–572. https://doi.org/10.58258/jupe.v8i2.5545.
Rahayu, K. P., & Sanjaya, R. U. D. I. (2020). Penerapan Path Analysis Model Mediasi Terhadap Faktor Yang  Mempengaruhi  Prestasi  Belajar  Mahasiswa. EDUKA:  Jurnal  Pendidikan,  Hukum,  Dan Bisnis , 5 (2), 87–103.
Saputro, M., Ardiawan, Y., & Fitriawan, D. (2015). Faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi belajar (studi korelasi pada mahasiswa pendidikan matematika ikip pgri pontianak). Jurnal Pendidikan Informatika Dan Sains , 4 (2), 233–246.
Sripatmi, S., Hikmah, N., Sarjana, K., & Junaidi, J. (2020). Faktor Internal Yang Mempengaruhi Tingkat Pemahaman Matematika Sekolah Mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP Univeristas Mataram. Jurnal Pijar MIPA , 15 (5), 473–477. https://doi.org/10.29303/jpm.v15i5.2032.
Sulasteri, S. (2013). Faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi belajar mahasiswa jurusan pendidikan matematika fakultas tarbiyah dan keguruan uin alauddin makassar. MaPan: Jurnal Matematika Dan Pembelajaran , 1 (1), 151–177.
Uman, P. M., Ekowati, C. K., & Wangge, M. (2022). Pengaruh Penggunaan Internet dan Minat Belajar terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Nusa Cendana Kupang.
FRAKTAL: Jurnal Matematika
dan Pendidikan Matematika , 3 (2), 42–49. https://doi.org/10.35508/fractal.v3i2.7569.
Wirawati, A., Cinthia, Y., & Nugraha, A. S. (2022). Pengaruh kebiasaan belajar terhadap hasil belajar mahasiswa pendidikan matematika Universitas Sanata Dharma. Jurnal Pendidikan Surya Edukasi (JPSE) , 8 (2), 139–143. https://doi.org/10.37729/jpse.v8i2.2139.
Yuliyani,  R.,  Alamsyah,  N.,  &  Awaludin,  A.  A.  R.  (2017).  Pengaruh  Minat  dan  Kebiasaan  Belajar terhadap Prestasi Belajar Statistika Lanjut Mahasiswa. Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika , 1 (1), 86–93. https://doi.org/10.32502/jp2m.v1i1.687.
Yuniarti,  D.  A.  F.,  Kartika,  D.  L.,  &  Prianggono,  A.  (2022).  Analisis  Minat  dan  Motivasi  Belajar Mahasiswa  Teknik  Informatika  Pada  Mata  Kuliah  Matematika. JPMI  (Jurnal  Pendidikan Matematika Indonesia) , 7 (1), 47–52. https://doi.org/10.26737/jpmi.v7i1.3437.