Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)

## PEMODELAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) PADA

## MEKANISME DISTRESS MAHASISWA NON-SAINS TERHADAP MATA KULIAH STATISTIKA
Ervin Abdillah 1 , Erni Septianawati 2
Fakultas Ushuluddin dan Dakwah, IAIN Kediri 1
Fakultas Tarbiyah, IAIN Kediri 2
eabdillah20@gmail.com 1 , erni88918@gmail.com 2

## ABSTRACT
This  study’s  purpose  is  to  examine  whether  academic  help -seeing  could  mitigating and/or mediating factor in the dynamic between attitude and distress, in the context of learning  capacity  (non-cognitive  views),  from  social  sciences  students  in  the  Higher Education level. Using balance theory of dissonance from Cooper & Smith (2001), this paper try to understand how academic help-seeking as a mitigation and/or mediation factor  in  the  dynamic  between  attitude  and    distress.  We  concurrently  distributed  a survey containing a series of psychometric instruments to a convenience sample of 225 students from psychology department of Institute of Islamic State Kediri (IAIN Kediri) who  is  currently  taking  statistics  course  in  the  odd  academic  year  2023/2024.  Via structural equations modeling analysis (SEM), we measured the associations between attitude  and  distress;  and  whether  students  academic  help-seeking  levels  become mediating  factors.  The  result  indicated  significant  negative  associations  between attitudes  and  distress.  Academic  help-seeking  plays  as  a  mediating  role  between attitudes and distress. Attitudes indicated significant negative association to academic help-seeking, and academic help-seeking indicated significant negative association to distress.  Based  on  these  findings,  implications  for  educators,  they  can  enhance individual  academic  help-seeking  level  as  a  coping  strategy  to  combat  distress,  and better prepare student to pursuing academics success.
Keywords : Attitude, Academic help-seeking, distress, mediator, Structural equation Modeling (SEM)
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  apakah  academic  help-seeking  dapat menjadi faktor mitigasi atau memediasi antara sikap terhadap statisika dan distress, dalam konteks kapasitas belajar (faktor non-kognitif) pada mahasiswa ilmu sosial di perguruan  tinggi.  Menggunakan  teori  keseimbangan  disonansi  dari  Cooper  &  Smith (2001),  penelitian  ini  akan  menjelaskan  bagaimana  academic  help-seeking  sebagai variabel  mediator  atau  yang  dapat  memitigasi  dinamika  hubungan  antara  sikap terhadap  statistika  dengan  distress.  Survey  dilakukan  yang  berisi  instrument  dan serangkaian  analisa  psikometri  (analisis  faktor:  validitas  dan  reliabilitas)  untuk mahasiswa  psikologi  yang  mengambil  mata  kuliah  statistika  tahun  akademik  ganjil 2023/2024.  Menggunakan  structural  equaiton  modeling  (SEM),  hubungan  antara sikap terhadap statistika dengan distress; dan apakah tingkat academic help-seeking menjadi  mediator.  Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  ada  hubungan  negatif yang signifikan antara sikap terhadap statisik dengan distress. Academic help-seeking dinyatakan  memediasi  antara  sikap  terhadap  statistika  dengan  distress,  artinya hubungan  negatif  yang  signifikan  dengan  academic  help-seeking  dan  hubungan negatif  signifikan  antara  academic  help-seeking  dengan  distress.  Implikasi  dari penelitian ini bagi program studi dan dosen, pentingya tingkat academic help-seeking mahasiswa sebagai strategi coping untuk melawan distress ketika mempelajari mata kuliah  satatistika  atau  mata  kuliah  lainnya.  Ini  dapat  mempersiapkan  mahasiswa mencapai kesuksesan akademik.
Kata  Kunci :  Sikap, Academic  help-seeking,  distress,  mediator,  Structural  equation Modeling (SEM).
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)

## PENDAHULUAN
Di  level  perguruan  tinggi,  statistika  adalah  mata  kuliah  wajib  yang  harus ditempuh  oleh  setiap  mahasiswa  tidak  terkecuali  mahasiswa  non-sains  atau rumpun  ilmu-ilmu  sosial.  Statistika  membutuhkan  usaha  dan  upaya  berfikir matematis konseptual tentang eksplorasi analisis data, memahami prinsip-prinsip sampling, dan memilih uji signifikansi yang cocok dari beragam kancah (Lomax & Hans-Vaughn, 2011). Kemampuan dalam statistika menjadi mutlak untuk era saat ini  karena  kaitanya  dengan  literasi  (Glenberg  &  Andrzejewski,  2008).  Pakar menyebutnya  sebagai  literasi  statistika  yaitu  kemampuan  seseorang  untuk menginterpretasi  dan  mengkritisi  informasi  statistik  dan  argumentasi- argumentasi  yang  dibangun  oleh  berbagai  media  chanel,  dan  kemampuan  untuk mendiskusikan  opininya  sendiri  berdasarkan  informasi  statistik  yang  diterima (Gal, 2000).
Ketika  capaian  pembelajaran  menjadi  indikator keberhasilan  pembelajaran, hasil studi prodi Psikologi Institut Agama Islam Negeri Kediri menujukkan bahwa dari 219 mahasiswa yang mengambil mata kuliah statistika dinyatakan hanya 15% saja  yang  mendapatkan  nila  A  (Kartu  Hasil  Studi,  2022).  Berdasarkan  penelitian yang  telah  ada,  mahasiswa  cenderung  memiliki  hambatan  non-kognitif  terutama soft-skill yaitu accademic help-seeking dalam mempelajari statistika dibandingkan masalah kognitif (Abdillah & Septianawati, 2023). Hambatan non-kognitif seperti kecemasan  dapat  menghambat  proses  penalaran  individu  terlebih  statistika membutuhkan  proses  penalaran  abstraksi  yang  baik  (Saidi  &  Siew,  2022);  sikap yang  negatif  cenderung  ditunjukkan  oleh  mahasiswa  khususnya  dibidang  Ilmu medis,  meskipun  mereka  menyadari  mata  kuliah  statistika  sangat  penting (Althubaiti, 2021).
Dari penelitian-penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa, faktor-faktor non-kognitif  masih  menjadi  subyek  penting  yang  perlu  dikaji  lebih  lanjut  dalam mengulas  dinamika  hambatan  belajar  khususnya  dalam  mata  kuliah  statistika
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
sebagai  subyek  yang  wajib  dikuasai.  Keterbatasan  informasi  terkait  dinamika faktor  non-kognitif  yaitu  distress  mahasiswa  ketika  terlibat  dalam  proses pembelajaran.  Sehingga  penelitian  ini  akan  mencoba  menggali  lebih  jauh mekanisme  distress  dalam  menggambarkan  fenomena  rendahnya  capaian pembelajaran statistika khususnya bagi mahasiswa non-sains atau rumpun ilmu- ilmu  sosial,  yakni  prodi  psikologi.  Dalam  hal  ini  akan  mengulas  bagaimana  sikap dapat berhubungan dengan distress yang dimediasi oleh academic help-seeking .
Sikap merupakan cara individu memahami atau bereaksi atas lingkungan dan dianggap penting baik dalam situasi belajar maupun kondisi belajar. Situasi kelas atau proses belajar anak terganggu jika individu memiliki sikap yang negatif (Liau, Kiat  &  Nie,  2014).  Sikap  adalah  suatu  konstruk  psikologis  yang  menjelaskan perilaku  tertentu  (Mensah,  Okyere  &  Kuranchie,  2013).  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa sikap merupakan bagaimana individu berfikir, bertindak dan berperilaku.
Sesuai dengan teori keseimbangan ( balance theory ), sikap dapat digambarkan sebagai  dua  sisi  kondisi  mental  positif  dan  negatif,  kondisi  mental  negatif  akan mendorong atau memotivasi individu untuk merubah kondisi mental yang negatif menjadi  kondisi  mental  yang  positif  (Cooper  &  Carlsmith,  2001).  Sikap  sistem kognisi yang memiliki tiga unsur elemen penting pada individu yaitu relasi antara individu  ( self ),  orang  lain (another person(s) ),  dan  obyek,  artinya  jika  seseorang mengalami kondisi mental negatif, maka akan disamakan dengan sikap orang lain; jika orang lain sikapnya positif maka individu akan mereduksi kondisi mental yang negatif  menjadi  kondisi  mental  yang  positif;  sehingga  obyek  akan  di  rekognisi menjadi  obyek  yang  positif  (Festinger,  1957).  Mahasiswa  yang  mengambil  mata kuliah statistika dalam ilmu-ilmu non-eksakta tidak semua memiliki latar belakang bidang  eksakta,  dapat  memiliki  kondisi  serupa  terhadap  mata  kuliah  statistika. Kondisi kondisi mental yang negatif akan mendorong individu untuk mendapatkan media perantara agar dapat mencapai kondisi mental yang positif.
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Academic  help-seeking merupakan  regulasi  diri  atas  strategi  belajar  siswa (Newman,1994). Ahli lain menyatakan bahwa academic help-seeking suatu proses seseorang  menjadi  sadar  akan  kebutuhan  bantuan,  mendorong  individu  untuk menetapkan  bantuan,  mengidentifikasi  bantuan,  meneliti  bantuan,  dan mengevaluasi bantuan (Aleven, Stahl, Schworm, Fischer, & Wallace,2003). Adapun bentuk-bentuk dari academic help-seeking adalah bertanya pada teman sekelas dan berkonsultasi  dengan  dosen  pengampu  mata  kuliah  statistika  sebagai  media meningkatkan kemampuan belajar (Abdillah & Septianawati, 2023).
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  kondisi  mental  yang  negatif  sebagai  hasil evaluasi  atas  obyek  statistika  dapat  diregulasi  oleh  mahasiswa  dengan  bertanya kepada  teman  sekelas  dan  dosen  pengampu  sebagai  bentuk  perilaku Academic help-seeking. Mekanisme ini dapat menurunkan emosi negatif berupa distress yang dirasakan  oleh  mahasiswa  ketika  belajar  statistika. Distress terjadi  ketika persyaratan yang dimintapada oleh individu melebihi batas sumber dayanya (Naz, Iqbal,  Bakhsh,  &  Ilahi,  2020).  Distress  terjadi  ketika  terjadi  ketidak  seimbangan antara  lingkungan  tekanan  (stressors)  dan  kemampuan  individu  untuk menanganinya  (Keinan  &  Malach-Pines,  2007).  Namun,  kondisi  distress  akan rendah  jika  terdapat  suplay  dari  sisi  kemampuan  berupa Academic help-seeking dengan  cara  bertanya  kepada  teman  dan  berkonsultasi  dengan  dosen  pengampu mata kuliah statistika. Mekanisme ini sebagai dapat  digunakan sebagai antisipasi individu akan terjadinya distress ketika sedang menjalani proses belajar.
Berdasarkan review literatur diatas, dapat dirumuskan hipotesis:
H a1 :    Sikap  mahasiswa  ilmu  sosial  terhadap  mata  kuliah  statistika berhubungan dengan distress
H a2 : Hubungan antara Sikap mahasiswa  ilmu sosial terhadap mata kuliah statistika dengan distress dapat dimediasi oleh academic help-seeking
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Gambar 1: Skema Kerangka distress mahasiswa ilmu sosial yang mengambil mata kuliah statistika

## METODE
Metode  kuantitatif  digunakan  untuk  menjawab  permasalahan  dari  latar belakang yang sudah dirumuskan. Metode kuantitatif bermuara pada data berupa angka yang dapat digunakan untuk menjelaskan fenomena yang diteliti (Kerlinger &  Lee,  2000).  fenomena  yang  diteliti  dapat  dijelaskan  dengan  cara menghubungkan  antar  variabel  penelitian  (Creswell  &  Guetterman,  2019). Prosedur statistik inferensial digunakan untuk menarik kesimpulan dari data yang akan  digunakan  untuk  membuktikan  hipotesis  yang  telah  dirumuskan  sebagai dugaan sementara (Glenberg & Andrzejewkski, 2008).
Penelitian  ini  berbasis  pada  survey,  artinya  pembuktian  atas  terdapatnya hubungan  antar  variabel  penilitian  bukan  didapatkan  dari  proses  pemberian treatment  atau  prosedur  experimental  (Marczyk,  DeMatteo  &  Festinger,  2005). Melainkan  didasari  oleh  apakah  antar  variabel  penelitian  terjadi  covariansi. Covariansi menunjukkan besaran tertentu yang mengarah pada arah yang positif atau  negatif  ketika  teradapat  hubungan  satu  variabel  dengan  variabel  yang  lain, yang juga disebut dengan non-experiment (Bordens & Abbot, 2008).
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  variabel  yang  akan  diprediksi hubunganya satu sama lain dalam suatu kerangka model penelitian dari variabel konstruk  latent  dan  variabel  observed.  Sikap  terhadap  mata  kuliah  statistika merupakan  variabel  bebas  (X); Academic help-seeking (M1)  merupakan  variabel mediator.  Variabel  mediator  adalah  variabel  yang  menjebatani  hubungan  antara variabel  bebas  dan  variabel  terikat  (MacKinnon,  2008). Distress merupakan
Sikap terhadap Mata kuliah statistika Academic help- seeking Distress
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
variabel  terikat  (Y).  Penelitian  ini  memiliki  satu  variabel  mediator  yang menjebatani antara hubungan antara Sikap terhadap mata kuliah statistik dengan distress dan academic help-seeking sebagai mediator.
Sampling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  non-probability sampling, artinya pemilihan subyek tidak dilakukan secara acak ( random ) (Myers & Hansen, 2011). Secara spesifik teknik sampling yang digunakan adalah conveient sampling atau  disebut accidental  sampling artinya  pemilihan  subyek  tidak dilakukan  kontrol.  Dalam  penelitian  ini  semua  partisipan  dari  enam  kelas  yang mengambil mata kuliah statisika dilibatkan. Partisipan berasal dari prodi psikologi Institut Agama Islam Negeri Kediri sebanyak 224 partisipan.
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan global ratings berupa self-report biasa  digunakan  untuk  mengukur  atau  mengkuantifikasi  suatu konstruk  atau  variabel  penelitian  dengan  cara  meminta  pada  partisipan  untuk memberikan  nilai  pada  responnya  atas  simpulan  dari  pernyataan  dalam  sebuah kontinum numerik (Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2005). Teknik ini juga dikenal dengan istilah summated rating atau skala likert (Friedenberg, 1995). Skala sikap terhadap mata kuliah statistika terdiri dari sebelas item menggunakan skala likert (1  =  sangat  tidak  sesuai,  2  =  tidak  sesuai,  3  =  sesuai,  4  =  sangat  sesuai).  Skala academic  help-seeking terdiri  dari  sepuluh  item  menggunakan  skala  likert  (1  = sangat tidak sesuai, 2 = tidak sesuai, 3 = sesuai, 4 = sangat sesuai). Skala Distress terdiri  dari  sepuluh  item  menggunakan  skala  likert  (1  =  sangat  tidak  sesuai,  2  = tidak sesuai, 3 = sesuai, 4 = sangat sesuai).
Analisis  penelitian  ini  berbasis  pada structural  equation  modeling (SEM). Structural  equation  modeling  adalah  metode  statistik  digunakan  untuk memodelkan  dan  meramalkan  hubungan  antar  variabel  yang  berbentuk  sebuah struktur (Hoyle, 2012). Struktur model SEM terdiri atas relasi antar variabel latent (unobserved  variable)  dan  relasi  tiap  variabel  latent  dengan  variabel  amatan ( observed  variable )  (Hoyle,  2012).    Hipotesis  dirumuskan  dalam  bentuk  model
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
yang  dapat  dianalisis  secara  simultan  atas  sistem  hubungan  antar  variabel berdasarkan data empirik, dilihat berdasarkan kecocokan model berdarkan index goodness-of-fit; jika  tidak  terjadi  kecocokan  model  maka goodness-of-fit menunjukkan model yang tidak cocok (Byrne, 2010).

## HASIL
Berdasarkan  hasil  kuesioner  sebanyak  224  partisipan  dari  prodi  Psikologi Islam  akan  dianalisis  menggunakan Structural  Equation  Modeling guna membuktikan  bahwa  sikap  dapat  berhubungan  dengan  distress  yang  dimediasi oleh  a ccademic help-seeking . Output konstruk  pemodelan  menggunakan  bantuan software SmartPLS sebagai berikut :
Gambar 2 : Output PLS Algorithm
Di dalam Structural Equation Modeling (SEM) terdapat tiga langkah pengujian yang harus dilakukan, yaitu : (1) pengujian outer model atau uji model pengukuran,
(2) Uji kecocokan model atau uji goodness of fit model , dan (3) uji inner model atau uji model struktural.

## 1 Pengujian Outer Model
Tahapan pertama yang harus dilakukan adalah pengujian outer model yang berfungsi  untuk  membuktikan  validitas  dan  reliabilitas  indikator-indikator  serta
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
konstruk  yang  akan  diukur.  Terdapat  beberapa  hal  yang  harus  dipenuhi  dalam pengujian  ini  yaitu  (a)  nilai convergent validity berdasarkan output outer loading dalam  SmartPLS  lebih  dari  atau  sama  dengan  0,7;  (b)  nilai discriminant validity harus baik yang ditunjukkan dengan membuktikan akar kuadrat AVE lebih besar dibandingkan nilai korelasinya; dan (c) nilai composite reliability yang lebih besar atau sama dengan 0,7.
(a) Convergent Validity
Hasil output SmartPLS 3 menunjukkan hasil outer loading sebagai berikut :
Tabel 1. Output Outer Loading
ACADEMIC DISTRESS SIKAP A1 0,719 A10 0,787 A11 0,836 A7 0,813 A9 0,826 D3 0,795 D4 0,875 D5 0,877 D6 0,852 D7 0,813 D9 0,742 S10 0,810 S9 0,866
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Terlihat  bahwa  semua  nilai outer  loading dari  masing-masing  indikator pada konstruk lebih dari 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator yang digunakan te;ah memenuhi convergent validity .
(b) Discriminant Validity
Tabel 2. Output Discriminant Validity
ACADEMIC DISTRESS SIKAP ACADEMIC 0,797 DISTRESS 0,471 0,827 SIKAP 0,408 0,488 0,839
Berdasarkan  tabel  2nilai  akar  AVE  yang  ditunjukan  dengan  warna  hijau akan  dibandingkan  dengan  nilai  koefisien  korelasi  yang  berada  dibawah  warna hijau tersebut. Setelah dibandingkan ternyata nilai akar AVE lebih besar daripada nilai  koefisien  korelasinya,  hal  ini  membuktikan  bahwa  konstruk  dalam  model penelitian memiliki discriminant validity yang baik.

## (c) Composite Raliability
Untuk melihat reliabel atau tidaknya suatu konstruk yang ditetapkan dalam penelitian  ini  dibuktikan  melalui output  composite  reliability .  Jika  nilai output tersebut lebih dari 0,7 maka konstruk memiliki reliabilitas yang baik.
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)

## Tabel 3. Output Composite Reliability
Composite Reliability ACADEMIC 0,897 DISTRESS 0,928 SIKAP 0,826
Berdasarkan  tabel  3  diperoleh  nilai composite  reliability untuk  semua konstruk  lebih  besar  daripada  0,70,  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  konstruk- konstruk tersebut reliabel.
Berdasarkan  point  (a),  point  (b)  serta  point  (c)  dapat  disimpulkan  bahwa pengujian outer model  telah  memnuhi  syarat  valid  dan  reliabel.  Langkah berikutnya yang akan dilakukan adalah pengujian pada kekuatan  prediksi model atau pengujian kelayakan model
2  Uji Goodness of Fit
Uji Goodness of fit atau  uji  kelayakan  model  merupakan  tahapan  pengujian dalam  SEM  untuk  menguji  kekuatan  prediksi  model.  Model  yang  telah  dibuat dikatakan  layak  atau fit jika  nilai  SRMR  kurang  dari  0,10,  hal  ini  dapat  dilihat melalui output model fit dalam SmartPLS 3.
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Tabel 4 Model Fit Saturated Model Estimated Model SRMR 0,074 0,074 d_ULS 0,494 0,494 d_G 0,182 0,182 Chi-Square 242,147 242,147 NFI 0,844 0,844
Berdasarkan  tabel  4  di  atas  dapat  dikatakan  bahwa  model  yang  dipakai dalam penelitian ini fit atau layak. Nilai SRMR yang diperoleh yaitu 0,074 kurang dari 0,10.

## 3  Uji Inner Model
Tahapan  pengujian inner  model untuk  melihat  besar  pengaruh  variabel eksogen terhadap variabel endogen.
Gambar 3. Output PLS Bootstrapping
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Tabel 5. Output Path Coefficient Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values ACADEMIC -> DISTRESS -0,327 0,330 0,062 5,280 0,000 SIKAP -> ACADEMIC -0,408 0,411 0,065 6,279 0,000 SIKAP -> DISTRESS -0,355 0,356 0,065 5,430 0,000
Gambar  3  merupakan  output bootsraping yang  digunakan  untuk  melihat pengaruh  antar  konstruk.  Lebih  lanjut  apakah  pengaruh  tersebut  positif  atau negatif  maka  dapat  dilihat  melalui  output  path  coefficient  pada  tabel  5. Berdasarkan tabel 5 diperoleh hasil sebagai berikut:

## a)  ACADEMIC → DISTRESS
Konstruk/Variabel  academic  secara  signifikan  memiliki  hubungan  yang negatif  serta  berpengaruh  terhadap  konstruk  distress,  hal  ini  dibuktikan  dengan nilai original sample yang negatif yaitu- 0,327 serta t-statistcs sebesar 5,280 yang lebih besar dari 1,96 dan p-values (0,000) kurang dari 0,05. Artinya, semakin tinggi academic  help-seeking yang  diberikan  pada  mahasiswa  maka distress semakin menurun,  dan  sebaliknya  semakin  rendah academic help-seeking yang  diberikan maka distress akan naik.

## b)  SIKAP → ACADEMIC
Konstruk Sikap secara signifikan berpengaruh terhadap konstruk academic serta  hubungan  keduanya  negatif.  Hal  tersebut  dibuktikan  melalui  output  tabel yang menunjukkan nilai original sample negatif yaitu  -0,408 dan nilai t-statistics sebesar 6,279 yang lebih dari 1,96 serta p-values (0,000) kurang dari 0,05. Artinya,
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
semakin  tinggi  sikap  mahasiswa  terhadap  matakuliah  statistika  maka  semakin rendah  pemberian academic  help-seeking pada  mahasiswa,  dan  begitu  pula sebaliknya semakin rendah sikap mahasiswa terhadap matakuliah statistika maka semakin tinggi academic help-seeking yang diberikan pada mahasiswa.

## c)  SIKAP → DISTRESS
Konstruk  Sikap  berpengaruh  serta  memiliki  hubungan  negatif  pada konstruk Distress secara  signifikan  terbukti  melalui  nilai  Original  sampel  output negatif (0,355) dan nilai t-statistics (5,430) yang lebih besar daripada 1,96 serta p- values  0,000 kurang dari 0,05. Artinya, jika sikap mahasiswa non-sains terhadap matakuliah  statistika  itu  tinggi  maka distress akan  semakin  rendah,  begitu sebaliknya  jika  sikap  terhadap  matakuliah  statistika  rendah  maka distress akan semakin tinggi.
Berdasarkan poin (a), (b) dan (c) dapat disimpulkan bahwa masing-masing konstruk  memiliki  hubungan  yang  negatif  dan  berpengaruh  pada  konstruk  yang dituju.  Selanjutnya  akan  dilihat  output specific  indirect  effect dalam  SmartPLS  3 untuk mengetahui apakah konstruk academik help-seeking dapat menjadi mediator antara sikap dengan distress.

## Tabel 6 Output Specific Indirect Effect
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values SIKAP -> ACADEMIC -> DISTRESS 0,133 0,136 0,033 4,082 0,000
Berdasarkan  tabel  6  terbukti  bahwa  variabel academic help seeking secara signifikan  terbukti  menjadi  variabel  mediator  antara  variabel  sikap  dengan
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
variabel  distress  yang  dibuktikan  melalui  nilai  t-statistics  4,082  lebih  besar  dari 1,96 serta nilai p-values 0,00 kurang dari 0,05.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  hipotesis alternatif  pertama  dan  hispotesis  alternatif  kedua  diterima.  Artinya, Distress memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan  Sikap  mahasiswa  non-sains  terhadap matakuliah  statistika  dan  hubungan  antara  sikap  mahasiswa  non-sain  terhadap matakuliah statistika dengan distress dapat dimediasi oleh academic seeking help .

## PEMBAHASAN
Analisis  Hubungan  Sikap  Mahasiswa  Non-Sains  terhadap  Matakuliah Statistika dengan Distress
Distress terjadi  ketika  persyaratan  yang  diminta  oleh  individu  melebihi batas sumber dayanya sedangkan Sikap merupakan cara individu memahami atau bereaksi atas lingkungan dan dianggap penting baik dalam situasi belajar maupun kondisi  belajar.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Abdillah  dan Septianawati  (2023)  menyatakan  bahwa  terdapat  korelasi  positif  antara  distress psikologis dengan sikap artinya semakin tinggi distress psikologis maka semakin tinggi pula sikap terhadap pencarian bantuan profesional psikologis. Hal ini sejalan dengan  hasil  penelitian  yang  dibuktikan  pada  output  tabel  5  yang  menyatakan bahwa academic  help-seeking memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan distress artinya  semakin  tinggi academic  help-seeking yang  diberikan  pada  mahasiswa maka  semakin  rendah  tingkat distress yang  dimiliki  mahasiswa  tersebut. Selanjutnya  sikap  mahasiswa  non-sains  terhadap  matakuliah  statistika berhubungan  negatif  dengan  distress  sehingga  dapat  dikatakan  semakin  tinggi sikap  mahasiswa  non-sains  terhadap  matakuliah  statistika  maka  tingkat Distress semakin  rendah,  dan  sebaliknya  semakin  rendah  sikap  mahasiswa  non-sains terhadap  matakuliah  statistika  maka  tingkat distress semakin  tinggi.  Dengan demikian  hipotesis  alternatif  pertama  yang  menyatakan  terdapat  hubungan
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
negatif antara sikap mahasiswa non-sains terhadap matakuliah statistika dengan distress diterima.
Analisis Hubungan antara Sikap Mahasiswa Non-Sains Terhadap Matakuliah Statistika dengan Distress dapat Dimediasi oleh Academic Seeking Help
Academic  help-seeking merupakan  regulasi  diri  atas  strategi  belajar  siswa (Newman,1994).  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Abdillah  dan Septianawati  (2023)  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  stress  akademik terhadap academic help seeking yang artinya semakin tinggi stress akademik maka semakin  rendah  academic  help  seeking.  Sejalan  dengan  penelitian  tersebut,  hasil yang diperoleh dari output dalam tabel 5 menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif yang signifikan antara academic help-seeking dengan distress , antara sikap dengan academic  help-seeking dan  antara  sikap  dengan distress .  Kemudian berdasarkan output pada tabel 6 menyatakan bahwa acadmeic help-seeking dapat menjadi  mediator  antara  sikap  mahasiswa  non-sains  terhadap  matakuliah statistika  dengan Distress .  Sehingga  dapat  disimpulkan  jika  sikap  terhadap matakuliah  statistika  itu  tinggi  maka academic  help  seeking dan distress akan semakin  rendah,  dan  sebaliknya  jika  sikap  terhadap  matakuliah  statistika  itu rendah  maka academic help-seeking dan distress akan  tinggi.  Artinya  mahasiswa jika  memiliki  sikap  terhadap  matakuliah  statistika  yang  rendah  atau  tidak  baik, diharapkan  mendapatkan academic  help-seeking yang  tinggi  dan  kedepannya diharapkan juga dapat menurunkan tingkat distress mahasiswa tersebut.

## PENUTUP
Faktor-faktor  non-kognitif  dalam  regulasi  belajar  dalam  menunjang kelancaran  dan  kesuksesan  mahasiswa  dalam  studinya  diperguruan  tinggi. Hambatan  seperti  positif  atau  negatifnya  sikap  atas  mata  kuliah  khususnya statistika  oleh  mahasiswa  ilmu  sosial  dapat  dilihat  sebagai  keadaan  ketidak seimbangan  mental  ( imbalance  state ).  Untuk  itu  perlu  diupayakan  pengetahuan
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
seperti academic  help-seeking sebagai  strategi  belajar  yang  harus  diketahui  dan dibudayakan  oleh  para  mahasiswa.  Ketika academic  help-seeking membudaya maka  dapat  memitigasi  keadaan  mental  negatif  berupa  distress  dalam  proses belajar.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, E.; Septianawati, E. 2023. Pemodelan Structural Equation Modeling (SEM) pada  Mekanisme  Sikap  Mahasiswa  non-sains  terhadap  Mata  Kuliah Statistika.
Aleven, V., Stahl, E., Schworm, S., Fischer, F., & Wallace, R. (2003). Help-seeking and help  design  in  interactive  learning  environments. Review  of  Educational Research , 73 (3), 277 – 320.
Althubaiti,  A.  2021.  Attitudes  of  Medical  Students  toward  Statistics  in  Medical Research: Evidence from Saudi Arabia. Journal of Statistics and Data Science Education, Vol. 29, p. 115-121.
Bordens, K.S.; Abbot, B.B. 2008. Research Design and Methods: A Process Approach Eight Edition. New York: McGraw-Hill.
Byrne, Barbara M. 2010. Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications,  and  programming  2 nd ed.  New  York:  Routledge  Taylor  &
Francis Group.
Cooper, J.; Carlsmith, K.M. 2001. Cognitif Dissonance. International Encyclopedia of the social & Behavioral Sciences.
Creswell, J.W.; Guetterman 2019.  Educational Research : planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research. New Jersey: Pearson.
Festinger,  L.  1957.  A  Theory  Of  Cognitive  Dissonance.  Stanford,  CA:  Stanford University Press.
Friedenberg,  Lisa.  1995.  Psychological  Testing:  Design,  analysis  and  use. Massachusetts: Allyn & Bacon.
Gal,  Iddo.  2000.  Adult  Numeracy  Development:  Theory,  Research,  Practice. Cresskill NJ: Hampton Press.
Hoyle, Rick H. 2012. Structural Equation Modeling. New York: the Guilford Press.
Website: https://journal.iain-manado.ac.id/index.php/JIVA/index ISSN : 2723-4363 (Online)
Keinan, G., & Malach-Pines, A. (2007). Stress and burnout among prison personnel: Sources,outcomes,  and  intervention  strategies.  Criminal  Justice  and Behavior, 34(3), 380-398.
Kerlinger,  F.N.  ;  Lee,  B.H.  2000.  Foundation  of  Behavioral  Research.  Orlando: Harcourt Inc.
Liau,  A.  K.  ;  Kiat,  J.M.  2014.  Investigating  the  Pedagogical  Approaches  Related  to Changes in Attitudes Toward Statistics in A Quantitative Methods Course for Psychology Undergraduate Students. The Asia-Pacific Education Researcher 24(2).
Lomax, R.G; Hahs-Vaughn, D.L. 2011. An Introduction to Statistical Concepts 3 rd ed. New York: Routledge Taylor & Francis Group.
Marczyk,  G.;  DeMatteo,  D.;  Festinger,  D.  2005.  Essentials  of  Research  Design  and Methodology. New Jersey: John Wiley & Son.
McKinnon,  D.P.  2008.  Introduction  to  Statistical  Mediation  Analysis.  New  York: Lawrence Erlbaum Associates.
Mensah,  J.  K.,  Okyere,  M.,  &  Kuranchie,  A.  (2013).  Student  Attitude  towards Mathematics and Performance: Does the Teacher Attitude Matter? Journal of Education and Practice, 4, 132-139.
Myers,  Anne  and  Hansen,  Christine.  2011.  Experimental  Psychology,  Seventh  ed. Belmont: Wadsworth.
Naz,  B.A.;  Iqbal,  J.;  Bakhsh,  K.;  Ilahi,  K.  2020.  Effect  of  Academic  Distress  on Academic Performance of Undergraduate Students. International Journal of Innovation, Creativity and Change . Volume 14, Issues 9.
Newman, R. S. (1994). Adaptive help seeking: A strategy of self-regulated learning. In  D.  H.  Schunk,  &  B.  J.  Zimmerman  (Eds.), Self-regulation of learning and performance: Issues and educational applications ,  (pp.  283 – 301).  Hillsdale:
Erlbaum.
Prodi Psikologi Islam IAIN Kediri. 2022. Kartu Hasil Studi.
Saidi,  S.S.;  Siew,  N.M.  2019.  Investigating  the  Validity  and  Reliability  of  Survey Attitude  towares  Statistics  Instrument  among  Rural  Secondary  School Students. International Journal of Education Methodology . Volume 5 Issue 4, P. 651-661.