## Kontribusi  Motivasi  Akademik  Dosen  Penasihat  Akademik  terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa
Anwar Fuadi, Muhammad Rif'at, Ilham, Samsul Rani UIN Antasari Banjarmasin, Indonesia
Corresponding Author :       anwarfuadi@uin-antasari.ac.id

## ARTICLE INFO
Article history:
Received December 28, 2023 Revised February 29, 2024 Accepted March 07, 2024

## ABSTRACT
Academic  Advisor  Lecturers  (DPA)  are  lecturers  assigned  by  the University  to  assist  students  in  living  their  academic  life  on  campus. Apart from being a lecturer, a DPA can also be a motivator for students' successful academic achievement, although in reality there are DPAs who actually  become  obstacles  to  students'  academic  progress.  The  research was conducted on Islamic Guidance and Counseling students at Antasari State  Islamic  University  (UIN)  Banjarmasin.  The  number  of  respondents studied  was  286  active  students  majoring  in  BPI  UIN  Antasari Banjarmasin. The data analysis carried out was regression analysis using the  SPSS  v22.0  application.  The  hypothesis  raised  is  that  there  is  an influence  of  DPA  as  a  builder  of  academic  motivation  and  student achievement  at  BPI  UIN  Antasari  Banjarmasin.  Based  on  the  research results,  it  can  be  concluded  that  an  academic  advisor  lecturer  is  able  to provide  motivation  to  students  who  are  studying  at  university.  An advisor  lecturer  is  able  to  become  a  motivation  builder  to  make  his students' achievements better in the future by 71.2%.
Keywords : Academic Advisor Lecturer, Motivation, Student Achievement
Journal Homepage
https://www.attractivejournal.com/index.php/aj/ This is an open access article under the CC BY SA license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ Published by CV. Creative Tugu Pena

## PENDAHULUAN
Motivasi belajar adalah dorongan atau keinginan yang kuat untuk belajar dan mencapai  tujuan  akademik.  Motivasi  belajar  sangat  penting  untuk  keberhasilan akademik  karena  dapat  mempengaruhi  minat,  sikap,  dan  kemampuan  siswa  dalam belajar(Dhuha et al., 2020). Beberapa faktor internal seperti minat, motivasi, dan sikap siswa  terhadap  mata  kuliah  dapat  mempengaruhi  keberhasilan  akademik  (Izuchi  & Onyekuru, 2017; Liu et al.,  2022; Ratnawati & Hasanah, 2021). Selain itu, manajemen waktu  dan  motivasi  kuliah  juga  dapat  mempengaruhi  keberhasilan  akademik mahasiswa  yang  bekerja(Kakiay  &  Wigiyanti,  2022).  motivasi  belajar  dapat mempengaruhi  keberhasilan  akademik  mahasiswa  (Dhuha  et  al.,  2020)(Almulla  & Alamri, 2021; Gumasing & Castro, 2023; Lucia Matsoso & Gervase Iwu, 2017a)
Penasihat  akademik  adalah  seorang  dosen  yang  ditugaskan  oleh  fakultas untuk  membantu  dan  membimbing  persoalan-persoalan  akademik  yang  dihadapi mahasiswa(Admin,  n.d.).  Tugas-tugas  penasihat  akademik  meliputi  membantu mahasiswa  dalam  memilih  mata  kuliah,  memberikan  saran  tentang  program  studi, membantu  dalam  menyelesaikan  masalah  akademik,  dan  memberikan  bimbingan dalam  mempersiapkan  diri  untuk  karir  setelah  lulus(Anidar,  2012).  Penasihat akademik juga dapat berperan sebagai motivator, inisiator, dan penyelesaian masalah bagi mahasiswa(Anidar, 2012). Penasihat akademik biasanya ditugaskan oleh fakultas

## Attractive : Innovative Education Journal
dan  dapat  dihubungi  oleh  mahasiswa  untuk  membuat  janji  bertemu  dan mendiskusikan  masalah  akademik  yang  dihadapi( Sistem  Penasihat  Akademik ,  n.d.). Oleh karena itu, penting bagi dosen penasihat akademik untuk memotivasi mahasiswa dalam  belajar  dan  menciptakan  suasana  lingkungan  dan  hubungan  akademik  yang memotivasi  belajar  mahasiswa(Ratnawati  &  Hasanah,  2021).  Dalam  pandemi  Covid- 19,  guru  juga  memiliki  peran  penting  dalam  meningkatkan  motivasi  belajar  siswa dengan  mengelola  kelas  daringnya  sebaik  dan  semenarik  mungkin  sehingga  siswa selalu  memiliki  alasan  untuk  hadir  dan  berpartisipasi  dalam  kelas  tersebut(M.  Izhar Ar-Rasyid Manik, 2023).
Motivasi  akademik  merujuk  pada  dorongan  dan  keinginan  untuk  terlibat dalam aktivitas akademik seperti belajar, menghadiri kelas, dan menyelesaikan tugas. Menurut  (Marisa,  2019)  Motivasi  akademik  dipengaruhi  oleh  faktor  internal  dan eksternal,  seperti  minat  pribadi,  tujuan,  dan  nilai-nilai,  serta  penghargaan  dan pengakuan  eksternal.  Motivasi  akademik  merujuk  pada  dorongan  dan  keinginan untuk  terlibat  dalam  aktivitas  akademik  seperti  belajar,  menghadiri  kelas,  dan menyelesaikan  tugas.  Menurut  (Marisa,  2019)  Motivasi  akademik  dipengaruhi  oleh faktor  internal  dan  eksternal,  seperti  minat  pribadi,  tujuan,  dan  nilai-nilai,  serta penghargaan  dan  pengakuan  eksternal.  Pada  beberapa  penelitian  faktor  motivasi akademik tidak terlalu berpengaruh signifikan terhadap prestasi akademik (Fahriadi et al.,  2022;  Khafid,  2020)  Berdasarkan  teori-teori  pendahuluan  di  atas,  peneliti  tertarik untuk  melakukan  penelitian  lanjutan  tentang  bagaimana  hubungan  antara  Motivasi Dosen Penasihat Akademik Dengan Keberhasilan Studi Akademik Mahasiswa Jurusan Bimbingan  Dan  Penyuluhan  Islam  Fakultas  Dakwah  Dan  Ilmu  Komunikasi  UIN Antasari  Banjarmasin.  Adapun  hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  adalah (Ha)  ada  pengaruh  motivasi  akademik  dari  dosen  penasihat  akademik  terhadap prestasi akademik mahasiswa dan (H0) Tidak ada pengaruh motivasi akademik dosen penasihat terhadap prestasi akademik mahasiswa.

## METODE
Untuk  melakukan  penelitian  ini  peneliti  akan  menggunakan  metode penelitian  kuantitatif  yang  menggunakan purposive  sampling .  Metode  penelitian kuantitatif adalah pendekatan penelitian yang menggunakan data berupa angka dan statistik  untuk  menguji  hipotesis,  mengidentifikasi  pola,  dan  membuat  generalisasi tentang populasi yang lebih besar.  Jumlah sampel yang diambil dalam penelitian ini berjumlah  286  orang  mahasiswa  aktif  jurusan  Bimbingan  dan  Penyuluhan  Islam, Fakultas  Dakwah  dan  Ilmu  Komunikasi  UIN  Antasari  Banjarmasin.  Kriteria  lainnya adalah mahasiswa angaktan 2020-2022 yang sudah pernah menerima bimbingan dari dosen  penasihat  akademik.  jumlah  responden  perempuan  berjumlah  169  orang, sedangkan  responden  laki-laki  berjumlah  117  orang.    Penelitian  ini  akan  menguji pengaruh  motivasi dosen  PA  terhadap  prestasi  akademik  mahasiswa . Variabel independent penelitian ini adalah motivasi  yang terdiri dari dukungan psikologis dan emosional,  bantuan  pengembangan  akademik  dan  sebagai role  model .  Prestasi akademik  mahasiswa  menjadi  variabel  dependen  untuk  penelitian  ini  karena terpengaruhi  oleh  motivasi  dosen.  Hal  ini  disebabkan  karena  definisi  variabel dependen menurut Sugiyono (2013:59) adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas.
Berikut  adalah  beberapa  langkah  umum  yang  dilakukan  dalam  metode penelitian kuantitatif:
1.  Perumusan  masalah  penelitian:  Menentukan  pertanyaan  penelitian  yang  ingin dijawab dan merumuskan hipotesis yang akan diuji.
2. Desain penelitian: Memilih desain penelitian yang sesuai, seperti eksperimen, survei, atau studi korelasional.
3. Pengumpulan data: Mengumpulkan data melalui pengukuran atau observasi yang sistematis. Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, skala penilaian, atau hasil tes.
4. Analisis data: Menganalisis data menggunakan metode statistik yang sesuai, seperti uji t, analisis regresi, atau analisis varians.
5.  Interpretasi  hasil:  Menginterpretasikan  hasil  analisis  data  untuk  menjawab pertanyaan penelitian dan menguji hipotesis.
6.  Kesimpulan  dan  generalisasi:  Menarik  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  dan membuat generalisasi tentang populasi yang lebih besar.
Instrumen yang digunakan dalam pengumpulan data pada penelitian ini, adalah angket  mengenai  motivasi  akademik  yang  disusun  berdasarkan  skala  Academic Motivation  Scale  (AMS)  (Ryan  &  Deci,  1985).  menggunakan  skala  likert  pilihan  1 sampai  5  (Sugiyono,  2014).  Angka  1  menunjukkan  SANGAT  TIDAK  SETUJU  dan  5 menunjukkan SANGAT SETUJU.
Dalam penelitian ini, digunakan 2 jenis instrumen yaitu; (1) skala untuk mengukur motivasi akademik, dan (2) dokumen prestasi mahasiswa (KHS).

## Uji Coba Instrumen Pengumpulan Data
Uji instrumen dilakukan untuk menilai kualitas instrumen atau alat ukur yang digunakan  dalam  penelitian.  Tujuan  utama  dari  uji  instrumen  adalah  untuk memastikan  bahwa  alat  ukur  yang  digunakan  dapat  diandalkan  dan  valid  untuk mengukur variabel yang diteliti.
Dalam  penelitian,  instrumen  atau  alat  ukur  yang  digunakan  dapat  berupa kuesioner,  angket,  skala  penilaian,  tes,  atau  metode  pengukuran  lainnya.  Penting untuk memastikan bahwa instrumen tersebut dapat memberikan hasil yang valid dan akurat dengan cara melakukan uji instrumen.
Uji instrumen biasanya dilakukan dengan beberapa teknik statistik, seperti uji reliabilitas dan uji validitas. Uji reliabilitas digunakan untuk menguji konsistensi alat ukur,  yaitu  sejauh  mana  instrumen  dapat  mengukur  variabel  yang  sama  secara konsisten saat diulang beberapa kali. Sementara uji validitas digunakan untuk menguji seberapa  baik  instrumen  dapat  mengukur  variabel  yang  dimaksud.  Dengan melakukan  uji  instrumen  yang  baik,  maka  akan  memastikan  bahwa  data  yang dihasilkan  dapat  diandalkan  dan  dapat  digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan penelitian secara akurat.

## Teknik Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  agar  hasil  dari  penelitian  atau  survei  dapat  dianalisis dengan baik dan tepat sesuai  dengan tujuan penelitian atau survei  tersebut. Analisis data  penting  karena  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dan  memberikan informasi  yang  dibutuhkan  oleh  peneliti  dalam  menjawab  pertanyaan  penelitian. Analisis data juga memungkinkan peneliti untuk memvalidasi hipotesis atau dugaan awal  melalui  metode  pengujian  statistik.  Selain  itu,  analisis  data  dapat  membantu peneliti  atau  survei  untuk  memahami  hubungan  antar  variabel,  memvalidasi  atau menolak  hipotesis  yang  telah  diajukan,  serta  menemukan  pola  dan  tren  yang signifikan dalam data. Analisis data juga dapat menghasilkan informasi tentang nilai- nilai rata-rata, standar deviasi, frekuensi, distribusi, dan statistik lainnya yang relevan
untuk  kepentingan  penelitian  (Arikunto,  2011).  Untuk  mengetahui  seberapa  besar pengaruh  antara  motivasi  dosen  penasihat  akademik  dengan  keberhasilan  belajar akademik mahasiswa,
Analisis  deskriptif  juga  digunakan  untuk  memberikan  gambaran  umum  atau menggambarkan  karakteristik  data  yang  telah  dikumpulkan.  Tujuan  dari  analisis deskriptif  adalah  memberikan  informasi  intuitif  tentang  data  serta  memudahkan pembaca  untuk  memahami  pola,  distribusi,  atau  kategori  data  yang  diperoleh.  Oleh karena  itu,  analisis  deskriptif  sangat  penting  untuk  membangun  pemahaman  awal tentang  data  sebelum  memasuki  tahap  analisis  yang  lebih  rinci.  Analisis  deskriptif seringkali  dilakukan  dengan  menggunakan  tabel,  grafik,  atau  statistik  deskriptif. Teknik ini dapat digunakan untuk menggambarkan distribusi data, seperti frekuensi, mean,  median,  dan  mode,  atau  membagi  data  ke  dalam  kategori  atau  klasifikasi. Melalui  analisis  deskriptif,  peneliti  juga  dapat  mencari  anomali  atau  nilai  ekstrem dalam  data  yang  dijelaskan  seperti  nilai  minimum,  maksimum  dan  nilai  tengah lainnya.  Dalam  penelitian  sosial,  analisis  deskriptif  sering  digunakan  untuk memberikan  gambaran  umum  tentang  responden,  seperti  usia,  jenis  kelamin, pendidikan,  dan  pekerjaan.  Data  yang  terkumpul  kemudian  dianalisis  dan diinterpretasi  secara  grafis  atau  dengan  kata-kata,  tergantung  pada  pendekatan penelitian.  Dengan  demikian,  analisis  deskriptif  dapat  membantu  peneliti  dalam merencanakan strategy analisis data yang lebih mendalam dan kompleks.

## Uji Asumsi Klasik
Tahap  uji  asumsi  klasik  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  apakah  suatu  data yang  akan  dianalisis  dengan  metode  statistik  tertentu  telah  memenuhi  persyaratan dasar atau asumsi yang diperlukan oleh metode tersebut. Asumsi  dasar dari  metode statistik  tertentu  harus  dipenuhi  agar  hasil  analisis  dapat  dianggap  valid  dan bermanfaat.  Jika  asumsi  dasar  tidak  terpenuhi,  maka  metode  statistik  tersebut  tidak dapat diandalkan dan hasil analisis dapat menjadi salah atau tidak akurat. Tahap uji asumsi  klasik  ini  sering  dilakukan  sebelum  melakukan  analisis  regresi  atau  analisis multivariat  lainnya.  Beberapa  asumsi  klasik  yang  sering  diperiksa  dalam  analisis regresi  adalah  normalitas,  homoskedastisitas,  linearitas,  dan  independensi  residual. Untuk  analisis  multivariat  lainnya  dapat  meliputi  sederhananya  normalitas  dan independensi  residu.  Contohnya,  pada  uji  normalitas,  dilakukan  uji  normalitas  pada data  untuk  mengetahui  apakah  data  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Jika  data  tidak terdistribusi normal, maka penggunaan metode statistik yang bergantung pada asumsi normalitas seperti uji-t atau analisis regresi linier tidak dapat diandalkan karena dapat menghasilkan kesalahan interpretasi. Dengan demikian, tahap uji asumsi klasik sangat penting untuk memastikan hasil analisis akurat dan valid.
Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis Simultan (Uji F)
Pengujian hipotesis  simultan  menggunakan uji  Fisher (uji  F)  dengan  Analysis Of Variance (ANOVA) merupakan salah satu metode statistik untuk menguji hipotesis yang  melibatkan  perbandingan  rata-rata  antar  kelompok.  Pendekatan  ini  cocok digunakan  dalam  studi  komparatif  atau  eksperimental  yang  melibatkan  beberapa kelompok, dengan tujuan membandingkan rata-rata dalam kelompok tersebut dengan lebih  dari  dua  kelompok.  Uji  F  dengan  ANOVA  menghasilkan  nilai  F  statistik  yang membandingkan  variasi  antar  kelompok  dengan  variasi  di  dalam  kelompok.  Jika varians  antar  kelompok  signifikan  lebih  besar  daripada  variasi  di  dalam  kelompok, maka  akan  dinyatakan  bahwa  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata kelompok.
Dengan demikian, pengujian hipotesis simultan menggunakan uji Fisher (uji F) dengan Analysis Of Variance (ANOVA) merupakan metode statistik yang cukup kuat untuk menguji perbedaan rata-rata antar kelompok dengan asumsi bahwa syarat yang diperlukan  telah  terpenuhi,  seperti  homogenitas  varians  dan  keberhasilan pengambilan  sampel  acak.Tingkat  signifikansi  (α)  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah 0,05 atau 5%. Hipotesis dan kaidah pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
Ho  :  bi  =  0  ;  artinya  bahwa  secara  simultan  masing-masing  variabel  bebas  tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
Ha : bi ≠ 0 : artinya bahwa secara simultan masing -masing variabel bebas mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Untuk  menguji  hipotesis  dalam  penelitian  ini,  digunakan  statistik  F  dengan kriteria pengambilan keputusan yang akan diambil d engan membandingkan nilai F tabel  dengan  F  hitung.  Apabila  Ftabel>  Fhitung,  maka  Ho  diterima  dan  Ha ditolak, sedangkan apabila Ftabel < Fhitung, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dengan  menggunakan  angka  probabilitas  signifikansi.  Apabila  probabilitas signifikansi  >  0,05,  maka  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak,  sedangkan  apabila probabilitas signifikansi < 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  sampai  ke  pembahasan  terlebih  dahulu  akan  dilakukan  beberapa  uji analisis statistik berupa uji Validitas dan Reliabilitas dan analisis deskriptif
a. Uji Validitas
Untuk mengetahui apakah penyataan yang diajukan terhadap respoden valid atau tidak, maka diperlukan suatu uji validitas. Uji validitas dapat diketahui melalui nilai Correlated Item-Total Correlation (CITC). Nilai CITC tersebut akan dibandingkan dengan  nilai  r-Tabel  karena  kriteria  yang  digunakan  untuk  valid  atau  tidak  adalah menggunakan r-Tabel. Menurut (Ghozali, 2016) Jika nilai dari R hitung > R tabel, maka aitem-aitem  pada  skala dapat  dikatakan  valid. Uji  coba  skala  penelitian  ini  memiliki responden  sebanyak  100  sampel,  dengan  nilai  derajat  signifikan  0,05.  Sehingga  DF pada uji r adalah N-2 yang merupakan sampel, maka nilai r-Tabel (98) adalah sebesar 0.2585
Tabel 1. Hasil uji skala motivasi Aitem  R-Hitung  R-Tabel  Keterangan X.1 .612** 0,2585 Valid X.2 .419** 0,2585 Valid X.3 .727** 0,2585 Valid X.4 .732** 0,2585 Valid X.5 .449** 0,2585 Valid X.6 .563** 0,2585 Valid X.7 .351** 0,2585 Valid X.8 .087 0,2585 Tidak Valid X.9 .481** 0,2585 Valid X.10 .683** 0,2585 Valid X.11 .605** 0,2585 Valid X.12 .587** 0,2585 Valid X.13 .683** 0,2585 Valid X.14 .699** 0,2585 Valid
X.15 .482** 0,2585 Valid X.16 .671** 0,2585 Valid X.17 .758** 0,2585 Valid X.18 .576** 0,2585 Valid X.19 .562** 0,2585 Valid X.20 .727** 0,2585 Valid X.21 .208** 0,2585 Tidak Valid
Dari 21 aitem skala motivasi terdapat 2 aitem yang tidak valid yaitu aitem nomor X.8  dan  aitem  nomor  X.21  dimana  R  hitung  <  dari  R  Tabel  sehingga  kedua  aitem tersebut tidak akan dipakai untuk menguji skala motivasi.
Reliabilitas  adalah  serangkaian  pengukuran  atau  serangkaian  alat  ukur  yang memiliki konsistensi bila pengukuran yang dilakukan dengan alat ukur itu dilakukan secara berulang (Sugiyono, 2014). Suatu skala dikatakan relieable jika Alpha Cronbach yang di dapat >0,6
Tabel 2. Reliabel Alpha Croncbach Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .862 21
Dari  hasil  analisis  juga didapat bahwa  skala  motivasi ini  reliabel  dengan alpha Cronbach 0,862 > 0,6
b. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan uji regresi linear maka harus dilakukan uji prasyarat berupa uji asumsi klasik berupa uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji heterokedastisitas
1) Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian statistik yang dilakukan untuk menentukan apakah data berasal dari distribusi normal atau tidak. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan uji normalitas, di antaranya adalah uji Shapiro-Wilk, uji Kolmogorov-Smirnov, dan uji Anderson-Darling. Jika data terbukti berasal dari distribusi normal, maka akan memudahkan analisis statistik yang lebih lanjut, seperti penggunaan uji-t atau analisis regresi. Namun, jika data tidak memenuhi syarat normalitas, maka perlu dilakukan transformasi data atau menggunakan metode analisis non-parametrik.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan gambar di atas dapat dilihat bahwa sebaran data yang terjadi adalah normal tersebar sepanjang garis.

## 2) Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas diperlukan untuk menentukan apakah terdapat hubungan linier  yang  kuat  antara  dua  atau  lebih  variabel  independen  dalam  model  regresi. Multikolinearitas  dapat  memengaruhi  interpretasi  hasil  analisis  regresi  dan  dapat menyebabkan  model  menjadi  tidak  stabil  atau  tidak  dapat  diandalkan.  Dalam  analisis regresi,  multikolinearitas  terjadi  ketika  dua  atau  lebih  variabel  independen  dalam  model regresi saling terkait atau berkorelasi kuat, sehingga menyebabkan ketidakmampuan model untuk  memberikan  perkiraan  yang  tepat  tentang  pengaruh  setiap  variabel  pada  variabel dependen. Uji  multikolinearitas  dapat membantu dalam mengidentifikasi  variabel-variabel independen  yang  berkorelasi  kuat  dan  memungkinkan  untuk  mengambil  tindakan  untuk mengatasi  masalah  tersebut,  seperti  dengan  menghapus  variabel  yang  memiliki  pengaruh yang lebih kecil dalam model regresi atau melakukan transformasi data pada variabel yang berkorelasi  kuat.  Uji  multikolinearitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai  toleransi  dan  nilai Variance Inflation Factor (VIF).
Hipotesis yang dilakukan dalam uji multikolinearitas adalah : H0 : VIF < 10 artinya tidak terdapat Multikolinearitas. Ha : VIF > 10 artinya terdapat Multikolinearitas.
Hasil  pengujian  Multikolinearitas  pada  responden  penelitian  didapat  bahwa nilai  VIF  kurang  dari  10  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  model  tidak  mengalami  gejala multikolinearitas.
Tabel 4 Hasil uji Multikoliniaritas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficien ts t Sig.  Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 18.114 3.311 5.471  .000 MOTIVASI -.126 .095 -.070 -1.336  .183  .557 1.795 a. Dependent Variable: PRESTASI AKADEMIK

## 3) Uji Heterokedastisitas
Uji Heteroskedastisitas adalah uji yang digunakan dalam analisis statistik untuk mengetahui apakah variansi atau tingkat variasi dari variabel independen dalam data terdistribusi secara merata atau tidak. Heteroskedastisitas terjadi ketika variansi suatu variabel independen dalam data berbeda pada setiap level variabel independen, yang dapat  menghasilkan  kesalahan  dalam  model  regresi  dan  penentuan  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Jika  heteroskedastisitas ditemukan  dalam  data,  maka  diperlukan  tindakan  koreksi  seperti  transformasi  data atau menggunakan model alternatif yang lebih sesuai, seperti model regresi weighted least  squares  (WLS)  atau  generalized  least  squares  (GLS).  Beberapa  uji  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  heteroskedastisitas,  antara  lain  uji  Breusch-Pagan,  uji White,  dan  uji  Goldfeld-Quandt.  Penemuan  heteroskedastisitas  dapat  memengaruhi interpretasi  hasil  analisis  regresi  sehingga  penting  untuk  memperhatikan  dan menangani  ketidakmerataan  variansi  dalam  data..  Jika  ditemukan  adanya heterokedastisitas,  maka  interpretasi  dan  keandalan  model  regresi  linier  tersebut
menjadi  tidak  dapat  diandalkan  dan  perlu  dilakukan  pengolahan  kembali  model tersebut.  Model  regresi  yang  baik  merupakan  homokedastisitas  atau  tidak  terjadi heteroskedastisitas.
Berdasarkan gambar di atas dapat dilihat bahwa gambar tersebar pada titik 0 bisa diatas dan di bawah, tidak berkumpul pada satu titik saja. Maka dapat dismpulkan bahwa data yang diperoleh tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
4) Uji Normalitas Menggunakan Kosmogorov Smirnov Uji Kolmogorov-Smirnov adalah  salah  satu  uji  statistik  nonparametrik  yang digunakan untuk mengetahui distribusi data yang digunakan dalam penelitian berdistribusi normal atau tidak. Berikut tampilan hasil uji Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan SPSS 22.0
Tabel 6 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 286 Normal Parametersa,b Mean .271177 Std. Deviation  3.5956099 Most Extreme Differences Absolute .050 Positive .050 Negative -.046 Test Statistic .050 Asymp. Sig. (2-tailed) .0756 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Hasil uji normalitas data dengan Kolmogorov-Smirnov dapat disimpulkan dengan membandingkan  nilai  angka  probabilitas  atau Asymp.  Sig  (2-tailed) dengan  taraf signifikansi sebesar 0,05 atau 5% dengan pengambilan keputusan jika nilai signifikansi kurang  dari  0,05  atau  5%  maka  distribusi  data  adalah  tidak  normal.  Dan  jika  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0,05  atau  5%  maka  distribusi  data  adalah  normal. Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa data variabel berdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig (2-tailed) 0,0756 lebih besar dari 0,05.
Analisa Data
1) Uji t
Uji  t bertujuan untuk mengetahui  ada atau tidaknya pengaruh parsial (sendiri) yang diberikan variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
1.  Jika  nilai  sig  <  0,05,  atau  t  hitung  >  t  tabel  maka  terdapat  pengaruh  variabel  X terhadap variabel Y.
2. Jika nilai sig > 0,05, atau t hitung < t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y.
2) Pengujian Hipotesis H1 Dengan Uji T
Untuk t tabel yang didapat dari rumus t tabel = t (α/2 ; n -k-1) = t (0,025 ; 293-4-1) = 1.968235 dan t Hitung sebagai berikut :

## Tabel 7 Hasil Uji t
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 7,338  1,924 3,814 ,000 MOTIVASI ,173 ,071 ,104 2,453 ,015 a. Dependent Variable: PRESTASI AKADEMIK
H1: ada pengaruh Motivasi PA terhadap Prestasi Akademik
3) Uji F
Uji F bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh simultan (bersama-sama) yang diberikan variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Tabel 8 Hasil Uji F ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square  F Sig. 1 Regression  8364,607 1 2788,202 416,749  ,000b Residual 1933,516 289 6,690 Total 10298,123 292 a. Dependent Variable: PRESTASI AKADEMIK
b. Predictors: (Constant), MOTIVASI
1.  Jika  nilai  sig  <  0,05,  atau  F  hitung  >  F  tabel  maka  terdapat  pengaruh  variabel  X secara simultan terhadap variabel Y.
2. Jika nilai sig > 0,05, atau F hitung < F tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y.
Tabel 9 Hasil Uji Regresi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,901a ,712 ,810 2,58657
a. Predictors: (Constant), MOTIVASI
b. Dependent Variable: PRESTASI AKADEMIK
Berdasarkan  output  di  atas  diketahui  nilai  R  Square  sebesar  0,712,  hal  ini menggandung  arti  bahwa  ada  pengaruh  Motivasi  secara  simultan  berpengaruh terhadap Prestasi Akademik sebesar 71,2%
Mendengarkan  pertanyaan,  kekhawatiran,  dan  aspirasi  mahasiswa  adalah langkah  penting  (Fuadi  et  al.,  2023),  juga  dapat  memberikan  umpan  balik  yang konstruktif tentang kinerja mahasiswa. Ini dapat mencakup pujian atas prestasi yang baik dan saran untuk perbaikan. Umpan balik yang jujur dan konstruktif membantu mahasiswa  memahami  di  mana  mereka  berada  dan  bagaimana  mereka  dapat berkembang. Dari beberapa pertanyaan dalam angket ini juga menunjukkan mayoritas mahasiswa setuju bahwa dosen penasihat yang menunjukkan dedikasi dan antusiasme terhadap  mata  pelajaran  mereka  dapat  menginspirasi  mahasiswa  untuk  memiliki minat yang lebih besar terhadap topik tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa seorang dosen  harus  menjadi  seorang  role  model  yang  memiliki  peran  positif  dalam
pembelajaran.  Sesuai  dengan  hasil  temuan    (Marshall  et  al.,  2014)  meneyebutkan bahwa  seorang  dosen  dengan  pendekatan  yang  interaraktif  lebih  memberikan  kesan positif  kepada  mahasiswa  (pembelajar)  dibandingkan  dengan  seorang  dosen  yang hanya  menggunakan  metode  pembelajaran  secara  tradisional.  Dosen  dapat memotivasi  mahasiswa  dengan  mengadopsi  metode  pengajaran  yang  menarik  dan interaktif.  Ini  mencakup  penggunaan  studi  kasus,  proyek  kolaboratif,  diskusi kelompok, dan teknologi pembelajaran yang inovatif (Lin, 2021).
Disisi  lain  motivasi  yang  diberikan  dosen  bisa  berupa  pemberian  dukungan karier  mahasiswa  mencakup  memberikan  nasihat  tentang  peluang  karier, menghubungkan  mereka  dengan  kesempatan  magang,  atau  memberikan  arahan terkait jenjang pendidikan lebih lanjut. Arahan dosen terhadap peluang karir biasanya lebih banyak membantu mahasiswa untuk mengetahui tentang arah tujuan hidupnya setelah menjalani sebuah pembelajaran di perguruan tinggi. (Gerasimova & Kryachko, 2019;  Rumasukun  et  al.,  2021)  menemukan  bahwa  seorang  dosen  yang  bisa memberikan  gambaran  tentang  tujuan study secara  baik  kepada  mahasiswanya  bisa menjadikan  mahasiswa  tersebut  termotivasi  dan  mempersiapkan  masa  belajarnya dengan baik bertujuan untuk memperoleh jenjang karir yang lebih baik di masa yang akan datang.
Motivasi  lainnya  dari  seorang  dosen  penasihat  akademik  adalah  dengan mengakui  dan  memberikan  apresiasi  kepada  mahasiswa  yang  memiliki  prestasi akademik  yang  cukup  baik,  hal  ini  akan  meningkatkan  motivasinya  sebesar  5,7  % sebagaimana hasil angket pada penelitian ini. Sejalan dengan hasil ini (Kusumajati et al.,  2017;  Lucia  Matsoso  &  Gervase  Iwu,  2017;  Retnowati  et  al.,  2021  )  menemukan bahwa  seorang  dosen  yang  populer  mampu  untuk  meningkatkan  performance seorang pembelajar dengan cara memberikan apresiasi yang positif terhadap prestasi yang  diraihnya.  Reward  mampu  memberikan  rasa  dihargai  dalam  diri  seorang mahasiswa.
Dosen  yang  memberikan  motivasi  yang  baik  kepada  mahasiswa  dapat membantu mereka mencapai potensi maksimal mereka dan meraih kesuksesan dalam pendidikan  mereka.  Motivasi  ini  memainkan  peran  kunci  dalam  menciptakan pengalaman  belajar  yang  bermakna  dan  membangun  hubungan  positif antara  dosen dan mahasiswa.

## KESIMPULAN
Secara keseluruhan berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  motivasi  akademik  yang  diberikan  oleh  seorang  dosen penasihat  akademik    memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  prestasi akademik mahasiswa jurusan BPI sebesar 71,2 %.  Motivasi dosen terhadap mahasiswa adalah  kunci  penting  dalam  menciptakan  lingkungan  belajar  yang  positif  dan produktif.  Ketika  dosen  memberikan  motivasi  kepada  mahasiswa,  ini  dapat berdampak  positif  pada  kinerja  akademik  dan  perkembangan  pribadi  mereka (MacCann  et  al.,  2019).  Dosen  PA  sebagai  bagian  dari  pilar  keberhasilan  mahasiswa harus dapat memberikan motivasi kepada mahasiswa, misalkan dengan memberikan dukungan dan perhatian pribadi. Menurut (Salleh et al., 2021)(Fuadi, 2020) Dosen PA harus  menunjukkan  perhatian  pribadi  terhadap  keberhasilan  akademik  dan perkembangan mereka.

## ACKNOWLEDGMENTS
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil kesimpulan bahwa seorang seorang dosen penasihat akademik mampu memberikan motivasi kepada mahasiswa yang  sedang  menempuh  pendidikan  di  perguruan  tinggi.  Seorang  dosen  penasihat mampu menjadi pembangun motivasi untuk menjadikan prestasi anak didiknya lebih baik  di  masa  yang  akan  datang.    Dosen  Penasihat  akademik  memberikan  pengaruh kepaada peserta didik untuk meningkatkan prestasi akademiknya sebesar 71,2 %, sisa nya berasal dari unsur lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Keterbatasan studi dalam penelitian ini kemungkinan disebabkan oleh tidak semua populasi yang diteliti memahami  pertanyaan-pertanyaan  dalam  angket,  dan  juga  dipengaruhi  oleh  faktor lain yang belum terungkap dalam penelitian ini sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahuinya.

## REFERENCES
Admin. (n.d.). Penasihat Akademik (PA) - Definisi dan Pengertianya . Retrieved August 27, 2023, from https://campus.quipper.com/kampuspedia/penasihat-akademik-pa Almulla,  M.  A.,  &  Alamri,  M.  M.  (2021).  Using  conceptual  mapping  for  learning  to affect students’ motivation and academic achievement. Sustainability (Switzerland) ,
13 (7). https://doi.org/10.3390/su13074029 Anidar,  J.  (2012).  PERAN   PENASEHAT  AKADEMIK  TERHADAP   KESUKSESAN MAHASISWA  DI  PERGURUAN  TINGGI. Al-Ta  Lim  Journal , 19 (3),  216 – 223. https://doi.org/10.15548/JT.V19I3.56 Arikunto,  S.  (2011). Prosedur  penelitian :  suatu  pendekatan  praktik .  Rineka  Cipta. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=217760#
Dhuha,  S.,  Setiawati,  O.,  Lestari,  S.,  &  Rukmono,  P.  (2020).  A  Kontrol  Diri  dengan Motivasi  Belajar  SMA  Negeri  1. Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husada , 9 (1). https://doi.org/10.35816/jiskh.v11i1.238
Fahriadi,  F.,  Partha,  M.  N.,  &  Rahayu,  V.  P.  (2022).  Pengaruh  Fasilitas  Belajar  Dan Motivasi  Belajar  Terhadap  Prestasi  Belajar  Siswa  Pada Mata Pelajaran  IPS  Kelas VIII  DI  SMP  Negeri  21  Samarinda. Educational  Studies:  Conference  Series , 2 (1). https://doi.org/10.30872/escs.v2i1.1208 Fuadi, A. (2020). Prestasi Akademik Siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) Ditinjau Dari  Konsep  Diri  Akademik  Dan  Kecerdasan  Emosi. Alhadharah:  Jurnal  Ilmu Dakwah , 19 (2), 18 – 32.
Fuadi,  A.,  Suprapti,  F.,  Pranawukir,  I.,  &  Taupiq,  T.  (2023).  Strategi  Konseling Individual  Untuk  Mengatasi  Stres  Akademik  Pada  Mahasiswa. Journal  on Education , 6 (1), 2987 – 2995.
Gerasimova,  O.,  &  Kryachko,  V.  (2019).  Academic  career  of  young  scientists:
Motivations and professional roles. Upravlenets , 10 (6), 77 – 87.
https://doi.org/10.29141/2218-5003-2019-10-6-7
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23 . (Edisi 8). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gumasing, M. J. J., & Castro, F. M. F. (2023). Determining Ergonomic Appraisal Factors Affecting the Learning Motivation and Academic Performance of Students during
Online Classes. Sustainability (Switzerland) , 15 (3).
https://doi.org/10.3390/su15031970
Izuchi,  M.-R.  N.,  &  Onyekuru,  B.  U.  (2017).  Relationships  Among  Academic  Self- Concept,  Academic  Motivation  And  Academic  Achievement  Among  College
Students. European  Journal  of  Research  and  Reflection  in  Educational  Sciences , 5 (2). www.idpublications.org
Kakiay,  A.  N.,  &  Wigiyanti,  W.  (2022).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku mahasiswa  dalam  menyontek. Sentri:  Jurnal  Riset  Ilmiah , 1 (2),  427 – 433. https://doi.org/10.55681/sentri.v1i2.247
Khafid, M. (2020). Pengaruh Motivasi Kerja, Lingkungan Kerja Fisik Dan Disiplin Kerja Terhadap  Prestasi  Kerja  Karyawan  Pada  Cv.  Pratama  Lamongan  Influence  of Work  Motivation,  Physical  Work  Environment  and  Work  Discipline  Towards Employee Achievement of Cv. Pratama Lamongan. JEKMA , 1 (2).
Kusumajati,  D.  A.,  Ruman,  Y.  S.,  &  Oktriono,  K.  (2017).  The  Influence  of  Lecturers’ Competencies  Towards  Students’  Performance  Motivation:  A  Case  Study  at Higher Education. 2017 International Symposium on Educational Technology (ISET) ,
173 – 176. https://doi.org/10.1109/ISET.2017.47 Lin,  T.- J.  (2021).  Exploring  the  Differences  in  Taiwanese  University  Students’  Online Learning  Task  Value,  Goal  Orientation,  and  Self-Efficacy  Before  and  After  the COVID-19  Outbreak. The  Asia-Pacific  Education  Researcher , 30 (3),  191 – 203. https://doi.org/10.1007/s40299-021-00553-1
Liu, R., Wang, L., Koszalka, T. A., & Wan, K. (2022). Effects of immersive virtual reality classrooms on students’ academic achievement, motivation and cognitive load in science  lessons. Journal  of  Computer  Assisted  Learning , 38 (5),  1422 – 1433. https://doi.org/10.1111/jcal.12688
Lucia Matsoso, M., & Gervase Iwu, C. (2017a). Assessing student performance with the help of tutorials and lectures. In Int. J. Education Economics and Development (Vol. 8, Issue 1).
Lucia Matsoso, M., & Gervase Iwu, C. (2017b). Assessing student performance with the help of tutorials and lectures. In Int. J. Education Economics and Development (Vol. 8, Issue 1).
M.  Izhar  Ar-Rasyid  Manik.  (2023).  Upaya  Meningkatkan  Motivasi  Belajar  dan Membaca  Al-Quran  pada  Anak  di  Desa  Lae  Nuaha. Abdi  Cendekia :  Jurnal Pengabdian Masyarakat , 1 (3), 91 – 96.
https://doi.org/10.61253/abdicendekia.v1i3.80
MacCann,  C., Jiang,  Y., Brown,  L.  E.  R.,  Double,  K.  S.,  Bucich, M., &  Minbashian, A.
(2019). Emotional Intelligence Predicts Academic Performance: A Meta-Analysis. Psychological Bulletin , 0000219 , 1 – 98. https://doi.org/10.1037/bul0000219 Marisa,  S.  (2019).  Pengaruh  motivasi  dalam  pembelajaran  siswa  upaya  mengatasi permaslahan belajar. Jurnal Taushiah , 9 (2), 20 – 27. Marshall,  L.  L.,  Nykamp,  D.  L.,  &  Momary,  K.  M.  (2014). Instructional  Design  And Assessment  Impact  of  Abbreviated  Lecture  with  Interactive  Mini-cases  vs  Traditional Lecture on Student Performance in the Large Classroom . http://www.ajpe.org Ratnawati, R., & Hasanah, M. (2021). Peran guru dalam meningkatkan motivasi belajar siswa  selama  pandemi covid-19. Paedagogy :  Jurnal Ilmu  Pendidikan Dan  Psikologi ,
1 (1), 60 – 69. https://doi.org/10.51878/paedagogy.v1i1.339
Retnowati,  T.  H.,  Mardapi,  D.,  Kartowagiran,  B.,  &  Hamdi,  S.  (2021).  A  Model  of Lecturer  Performance  Evaluation:  Sustainable  Lecturer  Performance  Mapping. International Journal of Instruction , 14 (2), 83 – 102. Rumasukun, M. A., Darussalam Gontor, U., & Lukman Nugraha, A. (2021). Learning Models in Sharia Economic Department in Forming Student Career Options in the Sharia Financial Industry. Journal of Islamic Economic Law , 5 (1).
Ryan, R. M., & Deci, E. L. (1985). Self-Determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-Being Self-Determination Theory . Ryan.
Salleh,  F.  H.  M.,  Dewi,  D.  A.,  &  Liyana,  N.  A.  (2021).  Issues  and  Challenges  for Teaching  Successful  Programming  Courses  at  National  Secondary  Schools  of Malaysia. In Lecture Notes in Electrical Engineering (Vol. 724). https://doi.org/10.1007/978-981-33-4069-5_41 Sistem Penasihat Akademik . (n.d.). Retrieved August 27, 2023, from https://www.upnm.edu.my/index.php/peranan-bkkpa/pro-pjipk/30-
main/fakulti/fppp/153-sistem-penasihat-akademik Sugiyono. (2014). Metode Penelitian kuantitatif, kualitatif dan R & D . Alfabeta.
Copyright Holder : © Anwar Fuadi, Muhammad Rif'at, Ilham, Samsul Rani (2024).
First Publication Right : © Attractive : Innovative Education Journal
This article is under: