## SQUARE : Journal of Mathematics and Mathematics Education

## Analisis Kesiapan Pembelajaran Tatap Muka Mahasiswa Matematika dari Masa Pandemi Menuju Endemi COVID-19
Gusti Ayu Made Arna Putri 1* , Abdurahim 2
1 Universitas Mahasaraswati Denpasar, 2 Politeknik Medica Farma Husada Mataram gustiayu.arna@unmas.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidak  adanya  perbedaan  kesiapan  antara mahasiswa matematika menuju pembelajaran tatap muka dari masa pandemi ke masa endemi Covid- 19.  Peneliti  menggunakan  sampel  mahasiswa  aktif  berjumlah  63  mahasiswa  di  Program  Studi Pendidikan  Matematika,  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas  Mahasaraswati Denpasar.  Penelitian  ini  menggunakan  desain  penelitian  deskriptif  berdasarkan  jenis  kelamin, angkatan, umur dan domisili dengan teknik pengumpulan data menggunakan angket atau kuisioner. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  jenis  kelamin  terdapat  19%  laki-laki  dan  81% perempuan,  berdasarkan  angkatan  diperoleh  20,6%  angkatan  2018  dan  angkatan  2019,  28,6% angkatan 2020, 30,2% angkatan 2021, berdasarkan umur 52,4% berumur kurang 20 tahun dan 47,6% lebih dari 20 tahun serta berdasarkan domisili mayoritas berasal dari Bali sebesar 87,3% dan sisanya 12,7% berasal dari luar Bali. Berdasarkan empat variabel tersebut diambil satu variabel yaitu variabel angkatan  yang  kemudian  diuji  menggunakan  uji  ANOVA  satu  arah.  Berdasarkan  uji  tersebut, diperoleh p-value 0,371 atau lebih besar dari 5%. Hal ini berarti bahwa hipotesis nol tidak ditolak atau dengan kata lain tidak terdapat perbedaan kesiapan antara mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika,  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas  Mahasaraswati  Denpasar. Selanjutnya  dilakukan  analisis  kesiapan  responden  tersebut,  sehingga  diperoleh  jawaban  paling banyak  adalah  Siap,  yaitu  sebesar  467  jawaban.  Jadi,  hal  ini  menandakan  bahwa  arah  kesiapan responden adalah kearah siap untuk pembelajaran tatap muka di masa endemi. Kata kunci: kesiapan mahasiswa, tatap muka, pandemi, endemi.

## ABSTRACT
This study aims to determine whether or not there is a difference in readiness between mathematics students  toward  face-to-face  learning  from  the  pandemic  period  to  the  Covid-19  endemic  period. The  researcher  used  a  sample  of  63  active  students  in  the  Mathematics  Education  Department, Faculty of Teacher Training and Education, Mahasaraswati Denpasar University. This study used a descriptive research design based on gender, generation, age, and domicile with data collection techniques using polling or questionnaires. The results showed that based on gender there were 19% male and 81% female, based on the generation there were 20.6% of the batch 2018 and 2019, 28.6% of the batch 2020, 30.2% of the batch 2021, and based on age 52.4% were less than 20 years old and 47.6% are over 20 years old and based on domicile the majority are from Bali, 87.3% and the remaining 12.7% are from outside Bali. Based on these four variables, one variable is taken, namely the force variable which is then tested for its level of readiness. Based on the ANOVA test, the p- value was 0.371 or greater than 5%. It means that the null hypothesis is not rejected, in other words, there  is  no  difference  in  readiness  between  students  of  the  Mathematics  Education  Department, Faculty of Teacher Training and Education, Mahasaraswati Denpasar University. Furthermore, an analysis  of  the  respondent's  readiness  was  carried  out,  so  that  the  most  answers  obtained  were Ready,  which  amounted  to  467  answers.  So,  this  indicates  that  the  direction  of  the  respondent's readiness is towards being ready for face-to-face learning in the endemic period. Keywords: student readiness, face to face, pandemic, endemic.

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh Strain Coronavirus Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Penyebaran  penyakit  ini pertama kali ditemukan di daerah Wuhan, Cina pada bulan Desember tahun 2019 (Wiersinga et al., 2020). World Health Organization (WHO) telah mendeklarasikan penyakit ini sebagai pandemi  global  terhitung  mulai  tanggal  11  Maret  2020.  Namun  pada  tahun  2021  Covid-19 sudah  dapat  dikontrol  dengan  adanya  vaksinasi  yang  difasilitasi  pemerintah.  Sehingga diperkirakan  pada  pertengah  tahun  2022  Covid-19  akan  dianggap  sebagai  endemi  bagi masyarakat Indonesia (Susanto Joyosemito & Nasir, 2021).
Menurut KBBI (2022), endemi merupakan penyakit yang menjangkit suatu daerah atau suatu golongan masyarakat yang kemunculannya konstan dan penyakit tersebut biasa muncul di  suatu  populasi  atau  era  geografis  tertentu.  Kementrian  Kesehatan  (Kemenkes)  mencatat penyakit  endemi  yang  pernah  melanda  Indonesia  diantaranya  penyakit  malaria,  demam berdarah  dengue  (DBD)  dan  TBC.  Perubahan  status  Covid-19  dari  masa  pandemi  menuju endemi bukan berarti membebaskan masyarakat dari penerapan protokol kesehatan yang sudah dilakukan dua tahun terakhir tetapi memberi ruang kepada publik untuk melakukan kegiatan- kegiatan  di  luar  rumah.  Hampir  semua  sektor  berdampak  buruk  di  masa  pandemi  Covid-19, salah sektor yang sangat berpengaruh yaitu sektor pendidikan.
Sektor  pendidikan  merupakan  sektor  yang  penting  bagi  kualitas  sumber  daya  manusia masyarakat Indonesia. Pendidikan menjadi perhatian utama pemerintah Indonesia selama masa pandemi Covid-19. Selama dua tahun terakhir sistem pendidikan yang awalnya tatap muka atau belajar  dikelas  merubah  menjadi  pertemuan  tatap  maya  atau  dikenal  dengan  daring. Pembelajaran  daring  ini  memiliki  faktor  penghambat,  yaitu  kuota  yang  dibutuhkan  terlalu banyak  dan  jaringan  internet  yang  tidak  memadai  atau  tidak  stabil  (Aini,  2021).  Selain  itu, terdapat hal yang harus diperhatikan dalam proses pembelajaran daring, baik itu konten maupun metodologi dalam pemanfaatan teknologi informasi. Selain itu, pembelajaran juga kurang aktif dalam  proses  belajar  secara  daring  (Basar,  2021).  Sehingga  menuntut  para  pendidik  untuk mencari solusi terbaik dalam proses belajar mengajar (Daniel, 2020). Lebih jauh, pembelajaran daring  ini  memaksa  para  pengajar,  baik  guru  maupun  dosen  untuk  lebih  kreatif  dalam merancang model pembelajaran. Misalnya pembelajaran e-learning model web centric course menghasilkan  pembelajar  yang  lebih  mandiri.  Selain  itu,  dapat  meningkatkan  pemahaman karena dapat dilengkapi teks, gambar, dan animasi (Arifin & Herman, 2018).
Menurut Susanto Joyosemito & Nasir (2021), Indonesia akan merubah masa pandemi ke endemi  sehingga  sistem  pendidikan  juga  akan  kembali  seperti  semula  yaitu  menggunakan sistem tatap muka. Selama masa transisi ini, sudah banyak yang melakukan pembelajaran tatap muka. Akan tetapi fasilitas yang tidak mendukung sehingga pembelajar harus dibagi menjadi beberapa kelas agar tetap dapat menjaga protokol kesehatan. Menurut Dewi et al. (2022), salah satu  kendala  dalam  pembelajaran  tatap  muka  dalam  masa  endemi  ini  adalah  pengajar mengalami kesulitan menyampaikan materi antara pembelajaran daring dan luring. Perubahan sistem  pembelajaran  tentu  memerlukan  proses  adaptasi  bagi  dosen  maupun  mahasiswa  di lingkungan perguruan tinggi. Karena selama dua tahun terakhir mahasiswa belajar dari rumah menggunakan  e-learning  atau  media  online  lainnya.  Proses  adaptasi  tersebut  memerlukan kesiapan mental secara emosional (Suviana et al., 2012).
Menurut Alfabeta (2003), bahwa kesiapan (readiness) merupakan salah satu aspek yang mempengaruhi hasil belajar siswa. Kondisi kesiapan mencakup 3 aspek, yaitu: a). Kondisi fisik, mental  dan  emosional,  b).  Kebutuhan-  kebutuhan,  motif  dan  tujuan,  c).  Keterampilan pengetahuan.  Kondisi  fisik,  mental  dan  emosional  dari  setiap  individu  pasti  berbeda-beda. Kondisi  seorang  mahasiswa  dalam  menempuh  kembali  pembelajaran  di  lingkungan  kampus tentu  akan  membutuhkan  kesiapan  seperti  membiasakan  diri  bangun  pagi,  bersosialisasi kembali dengan teman dan dosen, mengatur jadwal antara kuliah dan bekerja (bagi mahasiswa yang bekerja). Selain itu, kebutuhan-kebutuhan saat belajar secara daring tentu berbeda dengan belajar tatap muka sehingga perlu mempersiapkan pakaian, kendaraan serta tempat tinggal baik itu  kos  atau  rumah  kontrak  bagi  yang  berdomisili  jauh  dari  kampus.  Hal  yang  tidak  kalah penting yaitu keterampilan dalam menangkap materi yang diberikan dosen pada saat daring dan tatap muka tentu berbeda terutama untuk mata kuliah eksak seperti matematika.
Menurut  Yunitasari  et  al.  (2019),  matematika  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  yang melatih  siswa  untuk  berpikir  kritis,  logis  dan  sistematis  sehingga  dalam  kehidupan  nyata mampu menyelesaikan masalah-masalah yang dihadapi sehingga pelajaran matematika wajib diajarkan kepada seluruh siswa dari tingkat dasar sampai perguruan tinggi. Matematika juga merupakan suatu keterampilan intelektual yang melibatkan kecermatan berpikir, kemampuan penalaran  yang  baik,  berpikir  sistematis,  kreatif  dan  kritis  (Astuti  &  Sari,  2017).  Berbeda dengan  Annur  &  Hermansyah  (2020), yang  mengemukakan  matematika  sebagai  suatu pembelajaran untuk menyiapkan diri di era grobal dalam upaya mempersiapkan sumber daya manusia (SDM) yang mampu bersaing dan berkompeten. Tujuan dari pembelajaran matematika yaitu sebagai pengembangan terhadap kemampuan ilmu ukur, hitung, analisis dan kemampuan dalam penggunaan rumus (Hendra, 2018). Menurut Amallia & Unaenah (2018), matematika masih  dianggap  sebagai  pelajaran  yang  sulit  sehingga  siswa  sering  kali  menyerah  dalam mempelajari mata pelajaran ini, ditambah dengan kondisi Covid-19 yang terjadi menyebabkan kurang maksimalnya persiapan siswa dalam menghadapi pelajaran matematika.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Anam  (2021),  yang  berjudul  “Analisis Kesiapan  Pendidikan  Vokasi  Dalam  Menyongsong  Pembelajaran  Tatap  Muka  Di  Masa Pandemi  Covid  19”  menyimpulkan  bahwa  lembaga  pendidikan  dapat  melaksanakan pembelajaran tatap muka dengan tetap berkoordinasi dengan seluruh stakeholder dan persiapan sarana prasarana yang memadai. Selain itu, menurut Dewi et al. (2022), dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Pelaksanaan Pembelajaran Tatap Muka saat Pandemi Covid-19 Pada Mata Pelajaran Matematika” mengungkapkan pelaksanaan pembelajaran tatap muka berjalan dengan sangat baik walaupun terdapat kendala dalam pelaksanaanya.
Pada  saat  ini  pembelajaran  yang  dilakukan  di  Program  Studi  Pendidikan  Matematika, Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas  Mahasaraswati  Denpasar  masih menggunakan daring secara keseluruhan. Pada semester selanjutnya sesuai dengan himbauan Dekan  bahwa  sistem  pembelajaran  akan  kembali  ke  sistem  tatap  muka.  Berdasarkan  uraian tersebut peneliti ingin mengetahui ada tidaknya perbedaan kesiapan dari 63 mahasiswa Program Studi  Pendidikan  Matematika,  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas Mahasaraswati Denpasar dalam menghadapi masa peralihan dari pandemi menuju masa endemi Covid-19.

## 2. METODE
Penulisan artikel ini menggunakan metode statistik yaitu metode analisis data deskriptif karakteristik  responden  yaitu menguji  berdasarkan empat karakteristik responden antara lain jenis  kelamin,  umur,  angkatan  dan  domisili.  Pemilihan  keempat  karakteristik  responden tersebut  bertujuan  yang  akan  diteliti.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  angket  atau kuisioner. Menurut Arikunto (2010), jika populasinya lebih besar dari 100 orang, maka dapat diambil sampel 10-15%, 20-25% atau lebih. Berdasarkan hal tersebut peneliti mengambil 40% sampel dari 153 populasi sehingga diperoleh 63 sampel yang akan diteliti. Dari 63 mahasiswa diberikan masing-masing 15 pertanyaan yang berkaitan dengan tingkat kesiapan menghadapi pembelajaran tatap muka. Kemudian diambil satu variabel yaitu angkatan yang didasarkan pada variabel  angkatan  berpotensi  mempengaruhi  kesiapan  mahasiswa  dan  dapat  mewakili  usia secara umum. Selain itu pada variabel angkatan yang sama, variabel-variabel lain yang dapat membuat  bias  hasil  seperti  ragam  mata  kuliah,  engagement  di  kampus  dapat  diminimalisir. Kemudian diuji menggunakan uji ANOVA dengan tujuan menganalisa kesiapan berdasarkan angkatan. Dengan asumsi jika p-value lebih besar dari 5% maka hipotesis nul tidak ditolak atau sebaliknya  jika  p-value  kurang  dari  5%  maka  hipotesis  nul  ditolak.  Sebelum  dilakukan  uji ANOVA terlebih dahulu lakukan uji normalitas sebagai salah satu syarat pengujian ANOVA selain sampel berasal dari kelompok bersifat independent kelompok harus homogen (Hidayat, 2012). Setiap pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan alat bantu SPSS dan Ms. Excel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Uji Analisis data Deskriptif Karakteristik Responden
Pada  uji  statistik  deskriptif  diperoleh  hasil  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  sampel  yang diambil dari 63 mahasiswa dipilih empat karakteristik responden dibedakan berdasarkan jenis kelamin, angkatan, umur dan domisili.
Tabel 1. Karakteristik Responden Jenis_Kelamin Angkatan Umur Domisili N Valid 63 63 63 63 Missing 0 0 0 0

## Jenis Kelamin
Pada  uji  statistik  deskriptif  berdasarkan  jenis  kelamin,  diperoleh  hasil  pada  Tabel  2. Berdasarkan jenis kelamin, sampel dibedakan menjadi dua yaitu laki-laki sebanyak 12 orang dengan persentase sebesar 19% dan perempuan sebanyak 51 orang dengan persentase sebesar 81%.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Berdasarkan Jenis Kelamin
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Laki-laki 12 19.0 19.0 19.0 Perempuan 51 81.0 81.0 100.0 Total 63 100.0 100.0

## Angkatan
Pada uji statistik deskriptif berdasarkan angkatan, diperoleh hasil yang terangkum pada Tabel  3.  Berdasarkan  angkatan,  sampel  dibedakan  menjadi  empat  yaitu  angkatan  2018 sebanyak 13 orang dengan persentase sebesar 20,6%, angkatan 2019 sebanyak 13 orang dengan persentase sebesar 20,6%, angkatan 2020 sebanyak 18 orang dengan persentase sebesar 28,6%, angkatan 2021 sebanyak 19 orang dengan persentase sebesar 30,2%.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Berdasarkan Angkatan
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 2021 19 30.2 30.2 30.2 2020 18 28.6 28.6 58.7 2019 13 20.6 20.6 79.4 2018 13 20.6 20.6 100.0 Total 63 100.0 100.0

## Umur
Pada  uji  statistik  deskriptif  berdasarkan  umur,  diperoleh  hasil  seperti  pada  Tabel  4. Berdasarkan  angkatan,  sampel  dibedakan  menjadi  empat  yaitu  angkatan  2018  sebanyak  13 orang dengan persentase sebesar 20,6%, angkatan 2019 sebanyak 13 orang dengan persentase sebesar 20,6%, angkatan 2020 sebanyak 18 orang dengan persentase sebesar 28,6%, angkatan 2021 sebanyak 19 orang dengan persentase sebesar 30,2%.
Tabel 4. Statistik Deskriptif Berdasarkan Umur
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid <=20 33 52.4 52.4 52.4 >20 30 47.6 47.6 100.0 Total 63 100.0 100.0

## Domisili
Pada  uji  statistik  deskriptif  berdasarkan  domisili,  diperoleh  hasil  seperti  Tabel  5. Berdasarkan domisili, sampel dibedakan menjadi dua yaitu mahasiswa yang berdomisili di Bali sebanyak 55 orang dengan persentase sebesar 87,3% dan mahasiswa yang berdomisili di luar Bali  sebanyak  8  orang  dengan  persentase  sebesar  12,7%  yaitu  berasal  dari  Nusa  Tenggara Timur.

## Tabel 5. Statistik Deskriptif Berdasarkan Domisili
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Bali 55 87.3 87.3 87.3 Luar Bali 8 12.7 12.7 100.0 Total 63 100.0 100.0

## 3.2.   Uji Kesiapan Angkatan
Setelah  uji  karakteristik  responden  dilakukan,  selanjutnya  diambil  satu  variabel  yaitu angkatan untuk dicari nilai kesiapannya.

## Uji Karakteristik Data Angkatan
Pada uji  statistik deskriptif  diperoleh hasil yang terangkum pada Tabel  6. Berdasarkan tabel  deskriptif  nampak  bahwa  mahasiswa  angkatan  2018  nilai  rata-ratanya  sebesar  49,538, angkatan 2019 sebesar 48, angkatan 2020 sebesar 47,278 dan angkatan 2021 sebesar 47,211.

## Tabel 6. Karakteristik Data Angkatan
N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Minimum Lower Bound Upper Bound 2021 19 47.2105 4.06310 .93214 45.2522 49.1689 39.00 2020 18 47.2778 3.89276 .91753 45.3420 49.2136 43.00 2019 13 48.0000 3.08221 .85485 46.1374 49.8626 43.00 2018 13 49.5385 4.77171 1.32343 46.6549 52.4220 42.00 Total 63 47.8730 4.00198 .50420 46.8651 48.8809 39.00

## Uji Varian
Pada  uji  variansi  berdasarkan  angkatan,  diperoleh  hasil  pada  Tabel  7. Sebelum melanjutkan uji ANOVA perlu diingat bahwa salah satu asumsi ANOVA adalah variansinya sama. Dari tabel Uji Homogenitas Varian terlihat bahwa hasil uji menunjukan bahwa varian keempat  kelompok  tersebut  sama  (p-value  =  0,111 ),  sehingga  uji  ANOVA  valid  untuk menguji hubungan ini.
Tabel 7. Uji Homogenitas Varian Levene Statistic df 1 df 2 Sig. 2.089 3 59 .111

## Uji Normalitas
Pada uji normalitas berdasarkan angkatan, diperoleh hasil seperti pada Tabel 8. Sebelum melakukan  uji  ANOVA  untuk  melihat  ada  tidaknya  perbedaan  kesiapan  antara  angkatan, terlebih dahulu dilakukan uji kenormalan data sebagai syarat lain uji ANOVA. Berdasarkan uji normalitas,  nilai  signifikasi  data  antara  semua  angkatan  lebih  dari  0,05  yang  artinya  data menyebar  normal.  Selanjutnya,  data  yang  telah  dinyatakan  normal  siap  diuji  dengan menggunakan uji ANOVA.
Tabel 8. Uji Kenormalan Angkatan Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Kesiapan 2021 .107 19 .200 * .974 19 .849 2020 .189 18 .089 .838 18 .006 2019 .192 13 .200 * .949 13 .590 2018 .159 13 .200 * .922 13 .269

## Uji ANOVA
Pada uji ANOVA berdasarkan angkatan diperoleh hasil seperti pada Tabel 9. Berdasarkan uji  ANOVA,  nilai  signifikasi  data  antara  semua  angkatan  lebih  dari  0,05  atau  nilai  p-value  yang
diperoleh sebesar (0,371) lebih besar dari 5% maka hipotesis nol tidak ditolak. Dengan kata lain tidak ada perbedaan kesiapan antar angkatan.
Tabel 9. Uji ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 50.984 3 16.995 1.064 .371 Within Groups 942.000 59 15.966 Total 992.984 62
Selanjutnya dicari arah kesiapan responden tersebut pada Tabel 10. Berdasarkan Tabel 10,  diperoleh  nilai  proporsi  kesiapan  seluruh  angkatan,  yaitu  352  jawaban  Sangat  Siap,  467 jawaban  Siap,  113  jawaban  Tidak  Siap,  dan  13 jawaban  Sangat  Tidak  Siap.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa,  responden  memiliki  jawaban  Siap  paling  banyak,  yaitu  sebesar  467 jawaban.  Jadi,  hal  ini  menandakan  bahwa  arah  kesiapan  responden  kearah  siap  untuk pembelajaran tatap muka di masa endemi.
Tabel 10. Nilai Proporsi Angkatan SS S TS STS 2018 2019 2020 2021 107 71 78 96 58 101 158 150 22 22 33 36 8 1 1 3 Jumlah 352 467 113 13

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa dari 63 mahasiswa Program Studi  Pendidikan  Matematika,  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas Mahasaraswati  Denpasar  yang  diberikan  kuisioner  yang  berstatus  aktif  diperoleh  p-value (0,371)>5%  yang  berarti  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  kesiapan  dalam  menghadapi pembelajaran  tatap  muka.  Selanjutnya  akan  dianalisis  kesiapan  responden  tersebut  sehingga diperoleh  nilai  kesiapan  responden memiliki  jawaban  Siap  paling  banyak,  yaitu  sebesar  467 jawaban. Hal ini menandakan bahwa arah kesiapan responden kearah siap untuk pembelajaran tatap muka di masa endemi pada semester berikutnya.
Saran dari peneliti terkait hasil yang diperoleh yaitu perlu adanya sosialisasi lebih lanjut dari  pihak  kampus  terkait  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kurangnya  tingkat  kesiapan mahasiswa. Pihak kampus wajib memberikan informasi jauh sebelum pembelajaran tatap muka akan dilaksanakan karena menyangkut beberapa hal yang harus dipersiapkan mahasiswa seperti kendaraan dan tempat tinggal terutama bagi mahasiswa yang berjarak jauh dari kampus atau bahkan yang berdomisili di luar Bali.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aini, K. (2021). Analisis Proses Pembelajaran Daring pada Masa Pandemi Covid 19. Jurnal Studi Guru Dan Pembelajaran, 4(1), 218–228.
Alfabeta,  S.  (2003).  Belajar  dan  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhinya.  Jakarta.  PT.  Rineka Cipta.
Amallia, N., & Unaenah, E. (2018). Analisis Kesulitan Belajar Matematika pada Siswa Kelas III Sekolah Dasar. Attadib: Journal of Elementary Education, 2(2), 123–133.

## Anam, C. (2021). Analisis Kesiapan Pendidikan Vokasi Dalam Menyongsong Pembelajaran
Tatap Muka Di Masa Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Di LP3I Malang). 5(2).
Annur, M. F., & Hermansyah. (2020). Analisis Kesulitan Mahasiswa Pendidikan Matematika dalam  Pembelajaran  Daring  pada  Masa  Pandemi  Covid-19.  Jurnal  Kajian,  Penelitian Dan Pengembangan Kependidikan, 11(2), 195–201.
Arifin,  F.,  &  Herman,  T.  (2018).  Pengaruh  Pembelajaran  E-Learning  Model  Web  Centric Course  Terhadap  Pemahaman  Konsep  dan  Kemandirian  Belajar  Matematika  Siswa. Jurnal Pendidikan Matematika, 12(2), 1–12.
Arikunto, S. (2010). Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta.
Astuti, A., & Sari, N. (2017). Pengembangan Lembar Kerja Siswa (LKS) Pada Mata Pelajaran Matematika  Siswa  Kelas  X  SMA.  Jurnal  Cendekia :  Jurnal  Pendidikan  Matematika, 1(2), 13–24.
Basar,  A.  M.  (2021).  Problematika  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19. Edunesia : Jurnal Ilmiah Pendidikan, 2(1), 208–218.
Daniel, S. J. (2020). Education and the COVID-19 pandemic. Prospects, 49(1–2), 91–96.
Dewi,  D.  I.,  Cahyono,  B.,  Tsani,  D.  F.,  Negeri,  U.  I.,  &  Semarang,  W.  (2022).  Analisis Pelaksanaan  Pembelajaran  Tatap  Muka  saat  Pandemi  Covid-19  Pada  Mata  Pelajaran Matematika. Circle : Jurnal Pendidikan Matematika, 2(1), 51–59.
Hendra, H. (2018). Peningkatan Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas XI IPA SMAN Negeri 1  Bangkinang  Melalui  Model  Pembelajaran  Kooperatif  Tipe  Stad.  Jurnal  Cendekia : Jurnal Pendidikan Matematika, 2(2), 29–41.
Hidayat, A. (2012). Uji ANOVA--One Way ANOVA dalam SPSS. Retrieved Mei, 5, 2020.
KBBI. (2022). Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). https://kbbi.kemdikbud.go.id/
Susanto Joyosemito, I., & Nasir, N. M. (2021). Gelombang Kedua Pandemi Menuju Endemi Covid-19:  Analisis  Kebijakan  Vaksinasi  Dan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  di Indonesia, 2(1).
Suviana,  N.  T.,  Karyanto,  P.,  &  Sugiharto,  B.  (2012).  Hubungan  Kausal  antara  Motivasi Internal dan Kesiapan Belajar dengan Hasil Belajar Kognitif pada Mata Pelajaran Biologi di  SMANegeri  1  Cawas  Tahun  Pelajaran  2011/2012.  BIOPEDAGOGI:  Jurnal Pembelajaran Biologi, 1(1), 18–27.
Wiersinga,  W.  J.,  Rhodes,  A.,  Cheng,  A.  C.,  Peacock,  S.  J.,  &  Prescott,  H.  C.  (2020). Pathophysiology, Transmission, Diagnosis, and Treatment of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Review. In JAMA - Journal of the American Medical Association (Vol. 324, Issue 8, pp. 782–793). American Medical Association.
Yunitasari,  I.,  Sahrudin,  A.,  Kartasasmita,  B.  G.,  &  Prakoso,  T.  B.  (2019).  Pengembangan Bahan  Ajar  Matematika  dengan  Memanfaatkan  Program.  Journal  of  Mathematics Learning, 2(2), 1–11.