## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
Analisis faktor yang mempengaruhi indeks prestasi mahasiswa matematika universitas diponegoro pada evaluasi hasil belajar tahap pertama
1 Alifia Vidia Pangesti, 2 Dheva Ufiz Aliyah, 3 Shinta Nur Alfiana,
4 Muhammad Ikram Syah, 5 Muhammad Rizal Indrasta
Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro email korespondensi: alifiavidiaavp@gmail.com

## Abstrak
Pada  masa  pandemi  Covid-19,  banyak  mahasiswa  Matematika  Universitas Diponegoro  mengalami  kenaikan  Indeks  Prestasi  (IP).  Banyak  faktor  yang mempengaruhi dalam pencapaian indeks prestasi tersebut. Untuk itu, dilakukan penelitian analisis faktor yang mempengaruhi indeks prestasi mahasiswa agar prestasi  saat  pandemi  atau  sesudah  pandemi  dapat  dipertahankan  maupun ditingkatkan. Penelitian dilakukan dengan mengambil sampel dari mahasiswa Matematika  Universitas  Diponegoro  Tahun  angkatan  2020.  Pengambilan sampel  dilakukan  menggunakan  google  form  dan  diperoleh  sebanyak  105 responden.  Data  yang  diambil  dalam  bentuk  skala  likert  dari  nilai  1  (sangat buruk) sampai dengan 5 (sangat baik). Seluruh data yang diperoleh memiliki nilai  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  di  atas  2.5,  maka  data  dikategorikan sudah  memenuhi  evaluasi  tahap  1  berdasarkan  Peraturan  Akademik Universitas  Diponegoro.  Oleh  karena  itu,  pengolahan  analisis  faktor  dibagi menjadi  dua  kelompok  berdasarkan  IPK  di  atas  rata-rata  dan  IPK  di  bawah rata-rata  untuk  mengetahui  lebih  jelas  faktor  yang  berpengaruh  terhadap perolehan  IPK.    Pada  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  nilai  IPK  mahasiswa Departemen  Matematika  Universitas  Diponegoro  angkatan  2020  dipengaruhi oleh  empat  faktor.  Hasil  penelitian  untuk  IPK  di  bawah  rata-rata  memiliki cumulative variance sebesar 68.62%, artinya dari keempat faktor tersebut dapat menjelaskan  sebesar  68.62%  dari  keragaman  faktor  tersebut,  sedangkan  hasil penelitian  IPK  di  atas  rata-rata  memiliki  variance  sebesar  72.04%  dari keragaman faktor tersebut.
Kata kunci: analisis faktor; evaluasi; indeks prestasi

## Abstract
During  the  Covid-19  pandemic,  many  Diponegoro  University Mathematics students experienced an increase in their Achievement Index (IP). Many factors influence the achievement of the achievement index. For this reason, research is carried out to analyze factors that affect student achievement index so that achievement during the pandemic or after the pandemic can be maintained or improved. The research was carried out by  taking  samples  from  Diponegoro  University  Mathematics  students batch 2020. Sampling was carried out using google form and obtained as many as 105 respondents. The data is taken in the form of a Likert scale from  a  value  of  1  (very  bad)  to  5  (very  good).  All  data  obtained  have  a Grade Point Average (GPA) above 2.5, so the data is categorized as having met the evaluation stage 1 based on the Diponegoro University Academic Regulations. Therefore, the processing of factor analysis was divided into two groups based on an above average GPA and a below average GPA to

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
more clearly determine the factors that influence the GPA acquisition. In the  results  of  the  study,  it  was  found  that  the  GPA  of  the  Diponegoro University Mathematics Department students batch 2020 was influenced by four factors. The results of the research for a GPA below the average have a cumulative variance of 68.62%, meaning that these four factors can explain  68.62%  of  the  diversity  of  these  factors,  while  the  results  of  the GPA research above the average have a variance of 72.04% of the diversity of these factors.
Keywords: factor analysis; evaluation, grade point average

## A. Pendahuluan
Indeks prestasi (IP) merupakan nilai yang diberikan setelah mahasiswa menjalani  proses  belajar  selama  satu  semester  (Defiyanti,  2013).  Indeks prestasi  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  keberhasilan  mahasiswa  dalam menempuh  pendidikan  di  setiap  semester  dan  untuk  memantau  serta mengevaluasi hasil belajar mahasiswa. Akumulasi dari indeks prestasi atau indeks  prestasi  kumulatif  (IPK)  akan  menjadi  salah  satu  pertimbangan dalam kelulusan dan pencarian kerja. Oleh karena itu, banyak mahasiswa berusaha  untuk  mendapatkan  indeks  prestasi  setinggi  mungkin.  Sama halnya dengan mahasiswa Matematika Universitas Diponegoro.
Pada  masa  pandemi,  banyak  mahasiswa  Matematika  Universitas Diponegoro  mengalami  kenaikan  pada  indeks  prestasi  mereka.  Dari kenaikan indeks prestasi tersebut berpengaruh juga terhadap kenaikan IPK yang digunakan dalam evaluasi hasil belajar menurut Peraturan Akademik Universitas Diponegoro. Mahasiswa yang tidak dapat memenuhi ketentuan evaluasi tersebut dianggap tidak mampu mengikuti kegiatan akademik dan disarankan untuk mengajukan surat permohonan undur diri kepada Rektor melalui Dekan.
Banyak faktor yang mempengaruhi mahasiswa Matematika Universitas Diponegoro dalam pencapaian indeks prestasi. Faktor tersebut dapat berupa faktor  internal  yang  berasal  dari  individu  maupun  faktor  eksternal  yang berasal dari lingkungan individu tersebut. Pada penelitian Barokah (2018) dan  Daely  dkk  (2013)  membahas  mengenai  analisis  faktor  yang mempengaruhi indeks prestasi pada mahasiswa. Kedua penelitian tersebut dilaksanakan  sebelum  adanya  pandemi  Covid-19  di  Indonesia  yang  baru muncul pada awal tahun 2020. Dari hal ini, peneliti ingin mengetahui ada atau  tidaknya  faktor  berbeda  yang  mempengaruhi  indeks  prestasi mahasiswa ketika pandemi yang dikhususkan pada mahasiswa Matematika Universitas  Diponegoro.  Selain  itu,  peneliti  juga  ingin  mengetahui  faktor- faktor  yang  berpengaruh  besar  terhadap  indeks  prestasi  sehingga  pihak terkait  dapat  mempertahankan  faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
indeks prestasi meningkat. Untuk itu, peneliti melakukan penelitian dengan judul “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Mahasiswa Aktif Matematika  Universitas  Diponegoro  pada  Evaluasi  Hasil  Belajar  Tahap Pertama .”

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini termasuk penelitian kuantitatif yang dilaksanakan selama 5 bulan, yaitu dari bulan April sampai Agustus 2022 dengan lokasi penelitian di Departemen Matematika, Universitas Diponegoro, Semarang. Data yang digunakan  merupakan  data  hasil  survei  kepada  mahasiswa  Departemen Matematika  Universitas  Diponegoro  angkatan  2020.  Survei  tersebut dilakukan dengan membagikan formulir online google form berupa pengisian data-data  mengenai  nama,  besaran  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  dan responden  mengisi  pilihan  dari  nilai  1  (sangat  buruk)  sampai  dengan  5 (sangat baik) untuk 14 variabel penelitian. Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono,  2013:38).  Variabel  penelitian  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  variabel  jumlah  SKS  yang  sudah diambil,  jumlah  jam  belajar  per  minggu,  fasilitas  belajar,  suasana  dan kondisi  belajar,  kelengkapan  kebutuhan  belajar,  penjelasan  dosen  dalam memberikan  materi  kuliah,  motivasi  belajar,  ketepatan  waktu  dalam pengerjaan  dan  pengumpulan  tugas,  keaktifan  bertanya  atau  berinteraksi dalam  kelas,  kemampuan  bersosialisasi,  kesibukan  lain  di  luar  kuliah, keikutsertaan lomba, tingkat kreativitas, dan kualitas tidur. Data diambil berdasarkan simple  random  sampling, yaitu  pengambilan  anggota  sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu.
Dari  pengambilan  sampel  melalui google  form, terhimpun  105 responden.  Variabel  nilai  IPK  digunakan  sebagai  variabel  dependen, sedangkan variabel lain digunakan sebagai variabel independent. Data hasil survei  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan  metode  analisis  faktor. Analisis  faktor  merupakan  salah  satu analisis  multivariat  yang  dirancang untuk  meneliti  sifat  hubungan  antara  variabel-variabel  dalam  satu perangkat  tertentu  yang  pada  dasarnya  menunjukkan  pola  hubungan tertentu (Purwanto, 2018). Pengolahan data diawali dengan menggunakan software Microsoft Excel 2010, yaitu menghitung rata-rata nilai IPK, setelah itu membagi data berdasarkan nilai IPK di atas rata-rata dan nilai IPK di bawah  rata-rata.  Selanjutnya  data  diolah  menggunakan  software  SPSS statistic 25.0 dengan langkah-langkah sebagai berikut.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## 1. Uji Normalitas
Menurut  Ghozali  (2018),  uji  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui normal tidaknya data yang terdistribusi. Model regresi yang baik adalah distribusi  data  normal  atau  mendekati  normal.  Pengujian  normalitas data  akan dilakukan  dengan  menggunakan metode  grafik  Normal  P-P Plot,  metode  Kolmogorov-Smirnov  test,  dan metode  Shapiro  Wilk  pada paket aplikasi SPSS, merupakan cara termudah untuk melihat residual normalitas.
2. Penentuan Nilai KMO (Kaiser Mayer Olkin) dan Barlett’s Test of Sphericity
Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  Measure  of  Sampling  Adequency,  yaitu indeks yang membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan  besarnya  koefisien  parsial.  Angka  yang  dihasilkan  oleh  KMO Measure  of  Sampling  Adequency  harus  lebih  besar  dari  0.50  supaya analisis faktor dapat diproses lebih lanjut. Bartlett's Test of Sphericity adalah  tes  yang  digunakan  untuk  menguji  interdependensi  antara variabel-variabel  yang  menjadi  indikator  suatu  faktor.  Analisis  ini bermaksud untuk menyatakan bahwa variabel-variabel yang dimaksud tidak  berkorelasi  satu  dengan  lainnya  dalam  populasi.  Signifikansi dalam  uji  Bartlett's  ini  harus  juga  menunjukkan  angka  <  0.05  supaya analisis faktor dapat dilakukan (Santoso, 2012:13).

## 3. Penentuan MSA (Measure of Sampling Adequacy)
Tabel  hasil  perhitungan  anti-image  correlation  test  menunjukkan sejumlah  angka  yang  membentuk  diagonal,  yang  bertanda  “a”  yang menandakan  angka  MSA  (Measure  of  Sampling  Addequency)  sebuah variabel. Apabila angka MSA sebuah variabel dibawah 0.5 maka variabel tersebut harus dikeluarkan dan juga dilakukan pengulangan pemilihan variabel. (Santoso, 2012:13).

## 4. Penentuan Pengaruh antar Variabel yang Diteliti dengan Faktor yang Terbentuk
Penentuan  pengaruh  antar  variabel  yang  diteliti  dengan  faktor  yang terbentuk  menggunakan  communalities.  Communalities  (komunalitis) menunjukkan  seberapa  besar  keragaman  variabel  asal  dan  dapat menjelaskan minimal 50% keragaman data variabel asal. Semakin besar nilai  Communalities  maka  semakin  erat  hubungan  antara  indikator- indikator yang diteliti dengan faktor yang terbentuk (Santoso, 2012).

## 5. Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan  jumlah  faktor  menggunakan  Total  Variance  Explained  dan scree plot. Total Variance Explained menunjukkan jumlah varian yang berasosiasi dengan masing-masing faktor. Faktor yang mempunyai nilai eigen  value  lebih  besar  dari  1  dapat  dimasukkan  ke  dalam  model,

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
sedangkan jika nilai eigen value kurang dari 1 maka faktor tidak dapat dimasukkan  ke  dalam  model  (Santoso,  2012).  Scree  plot  merupakan diagram  yang  menunjukkan  bagaimana  kecenderungan  penurunan eigenvalues, dan dipakai untuk menentukan secara subjektif banyaknya faktor yang dapat dipakai (Margono, 2013).

## 6. Pembentukan Faktor
Pembentukan faktor menggunakan Rotated Component Matrix/ Rotated component matrix menunjukkan distribusi variabel-variabel yang telah diekstrak  kedalam  faktor  yang  telah  terbentuk  berdasarkan  factor loading  setelah  dilakukan  proses  rotasi.  Nilai  faktor  loading dimungkinkan  berubah  setelah  rotasi.  Variabel  yang  memiliki  faktor loadings ≤ 0.5 dianggap memiliki kontribusi yang lemah terhadap faktor yang terbentuk sehingga harus direduksi dari faktor yang dibentuknya (Santoso, 2012).
Setelah  data  diolah,  kemudian  dilakukan  interpretasi  hasil.  Di interpretasi  hasil,  dijelaskan  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi  indeks prestasi, evaluasi atau saran kepada pihak terkait, dan lain-lain.

## C. Hasil dan Pembahasan
Analisis  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan  metode  analisis  faktor  yang  dibantu  dengan  aplikasi  SPSS statistic 25.0. Seluruh data yang dijadikan sampel memiliki nilai IPK di atas 2.50  sehingga  data  dikategorikan  sudah  memenuhi  evaluasi  tahap  1 berdasarkan Peraturan Akademik Universitas Diponegoro Bab XII Pasal 36 Ayat  5.  Oleh  karena  itu,  analisis  faktor  dibagi  menjadi  dua  kelompok berdasarkan  rata-rata  IPK  yaitu  IPK  di  bawah  rata-rata  dan  IPK  di  atas rata-rata untuk mengetahui lebih jelas faktor yang mempengaruhi perolehan IPK  tersebut.  Pengolahan  data  dimulai  dengan  menghitung  rata-rata  IPK menggunakan  software  Microsoft  Excel  2010.  Dari  perhitungan  tersebut, diperoleh  rata-rata  IPK  sebesar  3.6171  sehingga  analisis  data  dibagi  dua yaitu data IPK di atas rata-rata dan data IPK di bawah rata-rata.

## 1. IPK di Bawah Rata-Rata
Data  IPK  di  bawah  rata-rata  terdapat  sebanyak  45  data.  Data tersebut  dilakukan  tiga  kali  iterasi.  Pada  iterasi  pertama  dilakukan penghapusan  variabel  jumlah  SKS  yang  telah  diambil  dan  ketepatan waktu  dalam  pengerjaan  dan  pengumpulan  tugas.  Pada  iterasi  kedua dilakukan penghapusan variabel rata-rata jumlah jam belajar. Variabel- variabel  tersebut  dihapus  karena  memiliki  nilai  MSA  <  0.5  sehingga variabel tidak layak untuk digunakan dalam analisis faktor ini. Berikut merupakan hasil dan pembahasan analisis faktor IPK di bawah rata-rata dari hasil iterasi ketiga.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui distribusi suatu data, apakah  data  yang  akan  dianalisis  berdistribusi  normal  atau  tidak. Pengujian  normalitas  dapat  dilakukan  menggunakan  metode Kolmogorov-Smirnov atau Shapiro-Wilk. Jika nilainya sig > 0.05, maka data berdistribusi normal.
Tabel 1. Tests of Normality IPK di Bawah Rata-Rata
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statist ic df Sig. Statist ic df Sig. Y 0.100 45 0.200 * 0.951 45 0.054
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Berdasarkan Tabel 1, nilai sig pada metode Kolmogorov Smirnov sebesar 0.200 > 0.05 dan nilai sig pada Shapiro Wilk sebesar 0.054 > 0.05, artinya data berdistribusi normal sehingga analisis dapat dilanjutkan.

## b. Penentuan Nilai KMO (Kaiser Mayer Olkin) dan Barlett’s Test of Sphericity
Penentuan  nilai  KMO  (Kaiser  Mayer  Olkin)  dan  Barlett’s  Test  of Sphericity  dilakukan  untuk  mengetahui  bahwa  variabel-variabel  yang diteliti layak untuk digunakan dalam penelitian. Syarat suatu data dapat diproses menggunakan analisis faktor adalah nilai KMO > 0.50 dan nilai Sig Bartlett's Test of Sphericity < 0.05.
Tabel  2  menunjukkan  nilai  KMO  sebesar  0.655  yang  berarti  bahwa nilainya  >  0.5  dan Sig  Bartlett's  Test  of  Sphericity  sebesar  0.000  yang berarti  bahwa  nilainya  <  0.05  sehingga  data  telah  memenuhi  syarat analisis faktor dan data dapat dianalisis menggunakan proses analisis faktor.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 2. KMO and Bartlett's Test untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
0.655 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 131.543
Df 55 Sig.
0.000

## c. Penentuan MSA (Measure of Sampling Adequacy)
Penentuan MSA (Measure of Sampling Adequacy) juga dilakukan untuk mengetahui  kelayakan  variabel-variabel  yang  diteliti.  Syarat  suatu variabel  layak  dipakai  pada  analisis  faktor  apabila  nilai  MSA variabelnya > 0.5.
Tabel 3. Anti Image Matrices untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Fasilitas belajar Suasana dan kondisi tempat belajar Kelengkapan kebutuhan belajar Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah Motivasi belajar Keaktifan bertanya/ berinteraksi dalam kelas Kemampuan bersosialisasi Kesibukan lain di luar perkuliahan Keikutsertaan perlombaan Tingkat kreativitas Kualitas tidur Fasilitas belajar 0,395 -0,210 -0,220 -0,099 -0,044 0,131 -0,039 -0,012 -0,088 0,042 -0,097 Suasana dan kondisi tempat belajar -0,210 0,560 -0,050 0,077 0,029 -0,149 0,036 -0,006 0,175 -0,019 0,124 Kelengkapan kebutuhan belajar -0,220 -0,050 0,456 -0,098 -0,034 -0,089 0,045 0,043 0,078 -0,015 0,018 Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah -0,099 0,077 -0,098 0,702 -0,066 -0,125 -0,075 -0,098 0,007 0,089 0,131 Motivasi belajar -0,044 0,029 -0,034 -0,066 0,681 -0,220 -0,104 0,080 -0,024 -0,063 -0,149 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 0,131 -0,149 -0,089 -0,125 -0,220 0,625 -0,078 0,025 -0,202 -0,026 -0,032 Kemampuan bersosialisasi -0,039 0,036 0,045 -0,075 -0,104 -0,078 0,647 -0,173 0,004 -0,044 -0,037 Kesibukan lain di luar perkuliahan -0,012 -0,006 0,043 -0,098 0,080 0,025 -0,173 0,445 -0,039 -0,272 -0,031 Keikutsertaan perlombaan -0,088 0,175 0,078 0,007 -0,024 -0,202 0,004 -0,039 0,760 -0,069 0,152 Tingkat kreativitas 0,042 -0,019 -0,015 0,089 -0,063 -0,026 -0,044 -0,272 -0,069 0,479 -0,080 Kualitas tidur -0,097 0,124 0,018 0,131 -0,149 -0,032 -0,037 -0,031 0,152 -0,080 0,820 Fasilitas belajar 0.607 a -0,446 -0,519 -0,189 -0,084 0,264 -0,077 -0,028 -0,161 0,095 -0,170 Suasana dan kondisi tempat belajar -0,446 0.646 a -0,099 0,122 0,047 -0,251 0,060 -0,012 0,267 -0,037 0,183 Kelengkapan kebutuhan belajar -0,519 -0,099 0.729 a -0,174 -0,060 -0,166 0,084 0,095 0,132 -0,032 0,030 Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah -0,189 0,122 -0,174 0.697 a -0,095 -0,189 -0,112 -0,176 0,009 0,153 0,173 Motivasi belajar -0,084 0,047 -0,060 -0,095 0.704 a -0,337 -0,156 0,145 -0,033 -0,110 -0,199 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 0,264 -0,251 -0,166 -0,189 -0,337 0.577 a -0,123 0,048 -0,293 -0,048 -0,045 Kemampuan bersosialisasi -0,077 0,060 0,084 -0,112 -0,156 -0,123 0.796 a -0,322 0,006 -0,079 -0,050 Kesibukan lain di luar perkuliahan -0,028 -0,012 0,095 -0,176 0,145 0,048 -0,322 0.629 a -0,068 -0,589 -0,051 Keikutsertaan perlombaan -0,161 0,267 0,132 0,009 -0,033 -0,293 0,006 -0,068 0.575 a -0,114 0,192 Tingkat kreativitas 0,095 -0,037 -0,032 0,153 -0,110 -0,048 -0,079 -0,589 -0,114 0.668 a -0,128 Kualitas tidur -0,170 0,183 0,030 0,173 -0,199 -0,045 -0,050 -0,051 0,192 -0,128 0.511 a
Anti-image Matrices Anti-image Covariance Anti-image Correlation a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
Berdasarkan  Tabel  3,  diperoleh  nilai  MSA  (Measure  of  Sampling Adequacy) dari semua variabel yang diolah memenuhi syarat nilai MSA > 0.5. Dengan melihat nilai MSA tersebut, maka semua variabel dapat digunakan untuk analisis faktor.

## d. Penentuan  Pengaruh  antar  Variabel  yang  Diteliti  dengan Faktor yang Terbentuk
Penentuan pengaruh antar variabel yang diteliti dengan faktor yang terbentuk  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  melihat  pada  tabel Communalities tepatnya  pada  nilai  ekstraksi.  Syarat  suatu  variabel memiliki pengaruh ketelitian dengan faktor yang terbentuk adalah nilai ekstraksi > 0.5.
Tabel 4. Communalities untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Initial Extraction Fasilitas belajar 1,000 0.764 Suasana dan kondisi tempat belajar 1,000 0.614 Kelengkapan kebutuhan belajar 1,000 0.730 Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah 1,000 0.524 Motivasi belajar 1,000 0.725 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 1,000 0.674 Kemampuan bersosialisasi 1,000 0.572 Kesibukan lain di luar perkuliahan 1,000 0.836 Keikutsertaan perlombaan 1,000 0.582 Tingkat kreativitas 1,000 0.727 Kualitas tidur 1,000 0.800
Communalities
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Pada Tabel 4, diperoleh semua variabel memiliki nilai extraction > 0.5 sehingga semua variabel dalam tabel dapat menjelaskan faktor.

## e. Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan  jumlah  faktor  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua cara yaitu menggunakan nilai eigen value dan menggunakan scree plot.

## 1) Menggunakan Nilai Eigen
Faktor  dikatakan  terbentuk  apabila  faktor  tersebut  memiliki nilai  Eigen  >1  (Sitinjak  dkk,  2017).  Untuk  mengetahui  nilai  eigen tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  Total  Variance  Explained. Berdasarkan  Tabel  5,  diperoleh  bahwa  faktor  yang  memiliki  nilai Eigen >1 sebanyak 4 faktor sehingga jumlah faktor untuk data IPK di bawah rata-rata yang optimal berdasarkan nilai eigen adalah 4 faktor. Pada  faktor  pertama  dapat  menjelaskan  varian  sebanyak  23.93%, faktor  kedua  menjelaskan  varian  sebanyak  23.789%,  faktor  ketiga menjelaskan  varian  sebanyak  11.186%,  dan  faktor  keempat menjelaskan varian sebanyak 9.711%.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
Tabel 5. Total Variance Explained untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.63 23.93 23.93 2.63 23.93 23.93 2.43 22.08 22.08 2 2.62 23.79 47.72 2.62 23.79 47.72 2.18 19.84 41.92 3 1.23 11.19 58.90 1.23 11.19 58.90 1.78 16.19 58.10 4 1.07 9.71 68.62 1.07 9.71 68.62 1.16 10.51 68.62 5 0.78 7.10 75.71 6 0.71 6.41 82.13 7 0.55 4.97 87.09 8 0.51 4.61 91.70 9 0.41 3.69 95.39 10 0.28 2.50 97.89 11 0.23 2.11 100.00 Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Extraction Method: Principal Component Analysis.

## Menggunakan Scatterplot
Dikutip  dari  penelitian  Shrestha  (2021),  Callet  menyebutkan bahwa nilai eigen diplot sebagai titik dalam grafik, dan sebuah garis menghubungkan  nilai-nilai  yang  berurutan.  Ekstraksi  faktor  harus dihentikan pada titik di mana ada 'siku' atau perataan plot.
Gambar 1. Scree Plot untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Berdasarkan  Gambar  1, dapat  dilihat  bahwa  ‘siku’  terdapat pada ekstraksi faktor ketiga. Namun, pembentukan faktor akan ada sebanyak 4 faktor dengan mempertimbangkan nilai eigen value>1.

## f. Pembentukan Faktor
Proses  pembentukan  faktor  oleh  indikator  pembentuknya  dapat dilihat  dari  hasil  uji Rotated  Component  Matrix .  Sebuah  indikator dinyatakan  berperan  sebagai  pembentuk  faktor  ditunjukkan  oleh  nilai

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
loading factor tertinggi. (Sitinjak, 2017). Dengan menggunakan matriks rotasi  diharapkan  dapat  merangkum  data  sehingga  dapat mengidentifikasi faktor-faktor baru yang lebih mudah diinterpretasikan dengan  memilih  nilai loading  factor dengan  nilai  lebih  besar  (>)  atau sama dengan 0,5.
Tabel 6. Rotated Component Matrix untuk IPK di Bawah Rata-Rata
1 2 3 4 Fasilitas belajar 0.871 -0.008 0.055 0.052 Suasana dan kondisi tempat belajar 0.779 -0.072 -0.053 -0.004 Kelengkapan kebutuhan belajar 0.826 -0.124 0.177 0.026 Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah 0.484 0.155 0.404 -0.320 Motivasi belajar 0.161 0.065 0.756 0.350 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 0.108 0.111 0.805 -0.035 Kemampuan bersosialisasi 0.040 0.696 0.285 0.066 Kesibukan lain di luar perkuliahan -0.051 0.913 -0.011 -0.021 Keikutsertaan perlombaan -0.295 0.268 0.508 -0.406 Tingkat kreativitas -0.134 0.828 0.076 0.132 Kualitas tidur -0.033 0.213 0.118 0.860
Rotated Component Matrix a Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Dari pembentukan faktor pada tabel 6 , variabel “Penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah” memiliki nilai factor loading 0.484 < 0.5  sehingga  tidak  diikutkan  dalam  pembentukan  fakto  sehingga diperoleh sebagai berikut.
Berdasarkan Tabel 7, dapat disimpulkan bahwa untuk nilai IPK di bawah rata-rata ini ditentukan berdasarkan 4 faktor utama.
Tabel 7. Faktor yang Terbentuk untuk IPK di Bawah Rata-Rata
Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4
a. Fasilitas belajar
b. Suasana dan kondisi tempat belajar c. Kelengkapan kebutuhan belajar a. Kemampuan bersosialisasi
b. Kesibukan lain di luar perkuliahan
b. Tingkat Kreativitas a. Motivasi belajar
b. Keaktifan bertanya/ berinteraksi dalam kelas c. Keikutsertaan perlombaan Kualitas tidur

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
Faktor yang mempengaruhi perolehan IPK di bawah rata-rata pada mahasiswa Matematika Universitas Diponegoro pada evaluasi belajar tahap pertama

## 1) Faktor Pertama
Faktor  pertama  yang  terbentuk  terdiri  atas  fasilitas  belajar, suasana dan kondisi tempat belajar, dan kelengkapan fasilitas belajar. Faktor ini memiliki nilai persentase varians sebesar 23.93%, artinya bahwa sebesar 23.93% perolehan IPK di bawah rata-rata dipengaruhi oleh faktor ini.

## 2) Faktor Kedua
Faktor  kedua  yang  terbentuk  terdiri  atas  kemampuan bersosialisasi, kesibukan lain selain kuliah, dan kreativitas. Faktor ini memiliki persentase varians sebesar 23.79%, artinya sebesar 23.79% perolehan IPK di bawah rata-rata dipengaruhi oleh faktor ini.

## 3) Faktor Ketiga
Faktor  ketiga  yang  terbentuk  terdiri  atas  motivasi  belajar, keaktifan  bertanya/berinteraksi  dalam  kelas,  dan  keikutsertaan perlombaan. Faktor ini memiliki persentase varians sebesar 11.19%, artinya sebesar 11.19% perolehan IPK di bawah rata-rata dipengaruhi oleh faktor ini.

## 4) Faktor Keempat
Faktor  keempat  yang  terbentuk  yaitu  kualitas  tidur  yang memiliki  persentase  varians  sebesar  9.71%,  artinya  sebesar  9.71% perolehan IPK di bawah rata-rata dipengaruhi oleh kualitas tidur.
Cumulative  variance  merupakan  penjumlahan  dari  varians  yaitu 23.93% + 23.79% + 11.12% + 9.71% = 68.62%, artinya dari 4 faktor inti yang terbentuk dapat menjelaskan sebesar 68.62% dari keragaman faktor tersebut dan sebesar 31.38% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti. Faktor lain yang  tidak  diteliti  namun  kemungkinan  memiliki  pengaruh  terhadap perolehan IPK di bawah rata-rata, antara lain emosional, dukungan orang tua, kesehatan, dan lain-lain.
Data IPK di atas rata-rata terdapat sebanyak 60 data. Data tersebut dilakukan  tiga  kali  iterasi.  Pada  iterasi  pertama  dilakukan  penghapusan ketepatan  waktu  dalam  pengerjaan  dan  pengumpulan  tugas.  Pada  iterasi kedua  dilakukan  penghapusan  variabel  jumlah  SKS  yang  telah  diambil, penjelasan dosen dalam memberikan materi kuliah, dan tingkat kreativitas. Variabel-variabel tersebut dihapus karena memiliki nilai MSA < 0.5 sehingga variabel  tidak  layak  untuk  digunakan  dalam  analisis  faktor  ini.  Berikut merupakan hasil dan pembahasan analisis faktor IPK di atas rata-rata dari hasil iterasi ketiga.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## a. Uji Normalitas

## Tabel 8. Tests of Normality untuk IPK di Atas Rata-Rata

## Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic df Sig. Y 0.0 96 60 0.2 00 * 0.9 80 60 0.411
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Berdasarkan  Tabel  8,  nilai  sig  pada  metode  Kolmogorov  Smirnov sebesar 0.200 > 0.05 dan nilai sig pada Shapiro Wilk sebesar 0.411 > 0.05, artinya data berdistribusi normal sehingga analisis dapat dilanjutkan.

## b. Penentuan Nilai KMO (Kaiser Mayer Olkin) dan Barlett’s Test of Sphericity
Tabel 9. KMO and Bartlett's Test untuk IPK di Atas Rata-Rata
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.667 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 209.983 Df 91 Sig. 0.000
Tabel  9  menunjukkan  nilai  KMO  sebesar  0.662  yang  berarti  bahwa nilainya  >  0.5  dan Sig  Bartlett's  Test  of  Sphericity  sebesar  0.000  yang berarti  bahwa  nilainya  <  0.05  sehingga  data  telah  memenuhi  syarat analisis faktor dan data dapat dianalisis menggunakan proses analisis faktor.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## c. Penentuan MSA ( Measure of Sampling Adequacy )

## Tabel 10. Anti Image Matrices untuk IPK di Atas Rata-Rata
Rata-rata
jumlah jam belajar Fasilitas belajar Suasana dan kondisi tempat belajar Kelengkapan kebutuhan belajar Motivasi belajar Keaktifan bertanya/ berinteraksi dalam kelas
Kemampuan bersosialisasi Kesibukan lain di luar perkuliahan Keikutsertaan perlombaan Kualitas tidur Rata-rata jumlah jam belajar 0,865 -0,066 0,019 0,008 -0,261 -0,001 0,004 0,036 0,009 0,059 Fasilitas belajar -0,066 0,430 -0,179 -0,206 -0,084 0,052 0,090 -0,036 0,037 0,063 Suasana dan kondisi tempat belajar 0,019 -0,179 0,441 -0,104 -0,017 -0,064 -0,126 0,085 -0,059 -0,064 Kelengkapan kebutuhan belajar 0,008 -0,206 -0,104 0,431 0,015 -0,006 -0,110 0,038 -0,028 -0,087 Motivasi belajar -0,261 -0,084 -0,017 0,015 0,844 -0,029 -0,027 0,016 -0,052 -0,014 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas -0,001 0,052 -0,064 -0,006 -0,029 0,703 -0,198 -0,025 -0,032 -0,182 Kemampuan bersosialisasi 0,004 0,090 -0,126 -0,110 -0,027 -0,198 0,470 -0,247 0,050 0,101 Kesibukan lain di luar perkuliahan 0,036 -0,036 0,085 0,038 0,016 -0,025 -0,247 0,575 -0,207 0,082 Keikutsertaan perlombaan 0,009 0,037 -0,059 -0,028 -0,052 -0,032 0,050 -0,207 0,746 0,219 Kualitas tidur 0,059 0,063 -0,064 -0,087 -0,014 -0,182 0,101 0,082 0,219 0,723 Rata-rata jumlah jam belajar 0.593 a -0,108 0,031 0,012 -0,305 -0,002 0,006 0,050 0,011 0,074 Fasilitas belajar -0,108 0.655 a -0,411 -0,478 -0,140 0,094 0,199 -0,073 0,066 0,114 Suasana dan kondisi tempat belajar 0,031 -0,411 0.748 a -0,238 -0,028 -0,115 -0,276 0,169 -0,102 -0,114 Kelengkapan kebutuhan belajar 0,012 -0,478 -0,238 0.742 a 0,025 -0,011 -0,245 0,076 -0,050 -0,155 Motivasi belajar -0,305 -0,140 -0,028 0,025 0.663 a -0,038 -0,043 0,024 -0,065 -0,018 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas -0,002 0,094 -0,115 -0,011 -0,038 0.679 a -0,344 -0,039 -0,044 -0,255 Kemampuan bersosialisasi 0,006 0,199 -0,276 -0,245 -0,043 -0,344 0.602 a -0,475 0,084 0,174 Kesibukan lain di luar perkuliahan 0,050 -0,073 0,169 0,076 0,024 -0,039 -0,475 0.602 a -0,316 0,127 Keikutsertaan perlombaan 0,011 0,066 -0,102 -0,050 -0,065 -0,044 0,084 -0,316 0.622 a 0,298 Kualitas tidur 0,074 0,114 -0,114 -0,155 -0,018 -0,255 0,174 0,127 0,298 0.567 a Anti-image Correlation a. Measures of Sampling Adequacy(MSA) Anti-image Matrices Anti-image Covariance
Berdasarkan Tabel 10, diperoleh nilai MSA dari semua variabel memenuhi syarat  nilai  MSA  >  0.5.  Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  semua  variabel dapat digunakan untuk analisis faktor.

## d. Penentuan Pengaruh antar Variabel yang Diteliti dengan Faktor yang Terbentuk
Pada Tabel 11, diperoleh semua variabel memiliki nilai extraction > 0.5 sehingga semua variabel dalam tabel dapat menjelaskan faktor.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 11 Communalities untuk IPK di Atas Rata-Rata
Initial Extraction Rata-rata jumlah jam belajar 1.000 0,685 Fasilitas belajar 1.000 0,815 Suasana dan kondisi tempat belajar 1.000 0,765 Kelengkapan kebutuhan belajar 1.000 0,784 Motivasi belajar 1.000 0,661 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 1.000 0,762 Kemampuan bersosialisasi 1.000 0,748 Kesibukan lain di luar perkuliahan 1.000 0,703 Keikutsertaan perlombaan 1.000 0,581 Kualitas tidur 1.000 0,700
Communalities
Extraction Method: Principal Component Analysis.

## e. Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan  jumlah  faktor  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  cara yaitu menggunakan nilai eigen value dan menggunakan scree plot.

## 1) Menggunakan Nilai Eigen
Tabel 12 Total Variance Explained untuk IPK di Atas Rata-Rata
Total % of
Variance Cumulative
% Total % of
Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.776 27.764 27.764 2.776 27.764 27.764 2.339 23.388 23.388 2 1.964 19.637 47,400 1.964 19.637 47,400 1.777 17.765 41.153 3 1.404 14.044 61.445 1.404 14.044 61.445 1.732 17.323 58.476 4 1,060 10.595 72,040 1,060 10.595 72,040 1.356 13.564 72,040 5 0,679 6.792 78.832 6 0,622 6.223 85.055 7 0,526 5.258 90.313 8 0,393 3.934 94.247 9 0,343 3.432 97,680 10 0,232 2,320
100 Extraction Method: Principal Component Analysis. Total Variance Explained Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings Rotation Sums of Squared
Loadings
Berdasarkan  Tabel  12,  diperoleh  bahwa  faktor  yang  memiliki  nilai Eigen >1 sebanyak 4 faktor sehingga jumlah faktor untuk data IPK di atas rata-rata yang optimal berdasarkan nilai eigen adalah 4 faktor. Pada  faktor  pertama  dapat  menjelaskan  varian  sebanyak  27.764%, faktor  kedua  menjelaskan  varian  sebanyak  19.637%,  faktor  ketiga menjelaskan  varian  sebanyak  14.044%,  dan  faktor  keempat menjelaskan varian sebanyak 10.595%.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## 2) Menggunakan Scree Plot
Gambar 2 Scree Plot untuk IPK di Atas Rata-Rata
Berdasarkan  gambar  2 ,  dapat  dilihat  bahwa  ‘siku’  terdapat  pada ekstraksi  faktor  ketiga.  Namun,  pembentukan  faktor  akan  ada sebanyak 4 faktor dengan mempertimbangkan nilai eigen value>1.

## f. Pembentukan Faktor
Tabel 13 Rotated Component Matrix untuk IPK di Atas Rata-Rata
1 2 3 4 Rata-rata jumlah jam belajar 0,051 0,020 -0,069 0,823 Fasilitas belajar 0,878 0,018 -0,096 0,183 Suasana dan kondisi tempat belajar 0,835 -0,049 0,250 0,044 Kelengkapan kebutuhan belajar 0,865 -0,042 0,183 0,038 Motivasi belajar 0,135 0,023 0,092 0,796 Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas 0,091 -0,160 0,852 0,042 Kemampuan bersosialisasi 0,271 0,321 0,755 -0,010 Kesibukan lain di luar perkuliahan -0,061 0,660 0,511 -0,056 Keikutsertaan perlombaan 0,056 0,751 0,114 0,025 Kualitas tidur 0,107 -0,802 0,207 -0,055
a. Rotation converged in 6 iterations.
Rotated Component Matrix a Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Dari  pembentukan  faktor,  variabel  “Kualitas  Tidur”  memiliki  nilai loading  factor  0.207  <  0.5  tidak  diikutkan  dalam  pembentukan  faktor sehingga diperoleh sebagai berikut.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 14 Faktor yang Terbentuk untuk IPK di Atas Rata-Rata
Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 a. Fasilitas belajar b. Suasana dan kondisi tempat belajar c. Kelengkapan kebutuhan belajar
a. Kesibukan  lain  di luar perkuliahan b. Keikutsertaan perlombaan
a. Keaktifan bertanya/berinteraksi dalam kelas b. Kemampuan bersosialisasi a. Rata-rata jumlah jam belajar b. Motivasi belajar
Berdasarkan tabel 14, dapat disimpulkan bahwa untuk nilai IPK di atas rata-rata ini ditentukan berdasarkan 4 faktor utama.
Faktor  yang  mempengaruhi  perolehan  IPK  di  atas  rata-rata  pada mahasiswa Departemen Matematika Universitas Diponegoro Angkatan 2020 pada evaluasi belajar tahap pertama

## 1) Faktor Pertama
Faktor pertama yang terbentuk terdiri atas fasilitas belajar, suasana dan  kondisi  tempat  belajar,  dan  kelengkapan  kebutuhan  belajar. Faktor ini memiliki nilai persentase varians sebesar 27.76%, artinya sebesar  27.76%  perolehan  IPK  di  atas  rata-rata  dipengaruhi  oleh faktor ini.
2) Faktor Kedua Faktor kedua yang terbentuk terdiri atas kesibukan lain selain kuliah dan  keikutsertaan  perlombaan.  Faktor  ini  memiliki  persentase varians sebesar 19.64%, artinya sebesar 19.64% perolehan IPK di atas rata-rata dipengaruhi oleh faktor ini.
3) Faktor Ketiga Faktor ketiga yang terbentuk
terdiri atas keaktifan bertanya/berinteraksi  dalam  kelas  dan  kemampuan  bersosialisasi. Faktor  ini  memiliki  persentase  varians  sebesar  14.04%,  artinya sebesar  14.04%  perolehan  IPK  di  atas  rata-rata  dipengaruhi  oleh faktor ini.
4) Faktor Keempat
Faktor  keempat  yang  terbentuk  terdiri  atas  rata-rata  jumlah  jam belajar dan motivasi belajar. Faktor ini memiliki persentase varians sebesar  10.06%.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  sebesar  10.06% perolehan IPK di atas rata-rata dipengaruhi oleh faktor keempat.
Cumulative  variance  merupakan  penjumlahan  dari  varians  yaitu 27.76% + 19.64% + 14.04% + 10.60% = 72.04%, artinya dari keempat faktor inti  yang  terbentuk  dapat  menjelaskan  sebesar  72.04%  dari  keragaman

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
faktor  tersebut  dan  sebesar  27.96%  dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang  tidak diteliti.

## D. Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa terdapat empat  faktor  yang  mempengaruhi  indeks  prestasi  mahasiswa  Matematika Universitas Diponegoro pada evaluasi hasil belajar tahap pertama. Faktor yang  memiliki  kontribusi  besar  yang  mempengaruhi  indeks  prestasi tersebut, yaitu faktor pertama yang terdiri atas fasilitas belajar, suasana dan kondisi tempat belajar, dan kelengkapan kebutuhan belajar.  Evaluasi tahap pertama dalam proses pembelajaran di Departemen Matematika Universitas Diponegoro, yaitu lebih memerhatikan fasilitas belajar, suasana dan kondisi tempat  belajar,  dan  kelengkapan  kebutuhan  belajar  karena  hal  tersebut menjadi  faktor  terbesar  yang  mempengaruhi  perolehan  IPK  mahasiswa. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah mencari tahu faktor-faktor lain yang  belum  diketahui  tersebut,  misalnya  emosional,  dukungan  orang  tua, kesehatan, dan lain-lain. Hasil penelitian ini juga memberikan saran  bagi para  pihak  yang  terlibat  dengan  mahasiswa  Departemen  Matematika Universitas Diponegoro untuk mengembangkan serta meningkatkan faktor- faktor yang mempengaruhi IPK mahasiswa.

## E. Daftar Pustaka
Barokah,  S.  N.  2018.  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks Prestasi  Mahasiswa  (Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Administrasi  Bisnis Politeknik Negeri Semarang). Admisi dan Bisnis , 19(1), 59-68.
Daely, K., Sinulingga, U., & Manurung, A. 2013. Analisis Statistik Faktor- Faktor  yang  mempengaruhi  indeks  prestasi  mahasiswa. Saintia Matematika , 1(5), 483-494.
Defiyanti, S. 2013. Analisis dan Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining . Syntax: Jurnal Informatika, 2(01).
Ghozali, Imam. 2018. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS Edisi Kesembilan. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Margono, G. 2013. The Development of Instrument for Measuring Attitudes toward  Statistics  Using  Semantic  Differential  Scale.  In 2nd International  Seminar  on  Quality  and  Affordable  Education  (ISQAE 2013) (pp. 241-250).
Purwanto, D. 2018. Analisis Faktor: Konsep, Prosedur Uji dan Interpretasi. Jurnal Teknodik , 4(15), 153 – 169.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 13, No. 3 Desember 2022 e-ISSN 2579-7646
Santoso, S. 2012. Analisis SPSS pada Statistik Parametrik . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Sitinjak,  D.  A.,  Suryawardani,  G.  A.  O.,  &  Wijayanti,  P.  U.  2017.  Analisis Faktor-Faktor  yang  Menentukan  Kepuasan  Kerja  dan  Loyalitas Karyawan  (Studi  Kasus  di  Perusahaan  Kopi  PT  Golden  Kirrin Internasional, Kabupaten Badung). Jurnal Agribisnis dan Agrowisata (Journal of Agribusiness and Agritourism ), 378-386.
Shrestha, N. 2021. Factor analysis as a tool for survey analysis. American Journal of Applied Mathematics and Statistics , 9(1), 4-11. Sugiyono.  2013.  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&B. Bandung: Alfabet