Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pemahaman Konsep Matematis Mahasiswa dalam Pembelajaran Jarak Jauh Pada Masa Pandemi Covid-19
Sofia Debi Puspa 1 , Joko Riyono 2 , Fani Puspitasari 3
1, 2 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti,
3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1 Grogol, Jakarta Barat, Indonesia
Sofia.debi.puspa@trisakti.ac.id

## Abstract
The  study  aims  to  determine  the  factors  that  have  a  significant  effect  on  students’  ability  to  understand mathematical concepts in online learning during the covid-19 pandemic. The factors referred to intrinsic factor and extrinsic factor.  The intrinsic factor is students’ motivation, while extrinsic factors are the role of lecturers, facilities  and  family  environment.  This  research using  quantitive  study  and  primary  data  from  a  survey. The software  used  in  data  processing  are  R-Studio  and  SPSS  Statistics.  The  stages  of  this  research  are  data collection,  instrument  test  by  using  validity  and  reliability  test,  classic  assumption  test  (normality  test, multicollinearity  test,  heteroscedasticity  test,  autocorrelation  test),  multiple  linear  regression  analysis,  F-test and  t-test.  The  results  showed  that  the  variables  of  motivation,  the  role  of  lecturers,  facilities  and  family environment had a significant effect simultaneously  and partially significant  influence on students’ ability to understand  mathematical  concepts  in  online  learning.  The  R-Square  value  obtained  from  the  model  is  74%, which means that there is strong influence on the variables of motivation, the role of lecturers, facilities and the family  environment  in  influencing  students’  understanding  of  mathematical  concepts.  The  multiple  linear regression analysis model obtained is:
𝑌 ̂ = 0.1833 + 0.7746𝑋 1 + 0.1443𝑋 2 + 0.0882𝑋 3 + 0.0768𝑋 4
Keywords: Understanding of Mathematical Concepts; Multiple Regression Analysis; Online Learning

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemampuan pemahaman konsep matematis mahasiswa dalam pembelajaran jarak jauh pada masa pandemi covid-19. Faktor yang dimaksud adalah faktor intrinsik dan faktor ekstrinsik. Faktor intrinsik yaitu motivasi belajar mahasiswa, sedangkan  faktor  ekstrinsik  yaitu  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan  keluarga.  Jenis  penelitian  ini merupakan penelitian kuantitatif dan menggunakan data primer dari kuesioner. Aplikasi perangkat lunak yang digunakan  dalam  mengolah  data  adalah R - Studio berbasis open  source dan SPSS  Statistics. Tahapan  dari penelitian ini yaitu pengumpulan data, uji instrumen dengan uji validitas dan reliabilitas, uji asumsi klasik (uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi), analisis regresi linear berganda, uji F dan  uji-t.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  motivasi,  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan keluarga  berpengaruh  signifikan  secara  simultan  (bersama-sama)  dan  berpengaruh  signifikan  secara  parsial terhadap  kemampuan  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa  dalam  pembelajaran  jarak  jauh.  Nilai  R Square yang  diperoleh  dari  model  adalah  sebesar  74%  yang  artinya  terdapat  hubungan  pengaruh  yang  kuat pada  variabel  motivasi,  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan  keluarga  dalam  mempengaruhi  pemahaman konsep matematis mahasiswa. Model analisis regresi linear berganda yang dihasilkan yaitu:
𝑌 ̂ = 0.1833 + 0.7746𝑋 1 + 0.1443𝑋 2 + 0.0882𝑋 3 + 0.0768𝑋 4
Kata kunci: Pemahaman Konsep Matematis, Analisis Regresi Berganda, Pembelajaran Jarak Jauh
Copyright (c) 2021 Sofia Debi Puspa
 Corresponding author: Sofia Debi Puspa Email Address: sofia.debi.puspa@trisakti.ac.id
Received 20 Februari 2021, Accepted 27 Februari 2021, Published 03 Maret 2021

## PENDAHULUAN
Pandemi covid-19 yang terjadi di Indonesia sejak tahun 2020 berdampak pada berbagai bidang dan  sektor.  Selain  itu,  pandemi  tersebut  juga  mengubah  pola  hidup  masyarakat  agar  mampu
menghentikan  penyebaran  virus,  diantaranya  yaitu  mengurangi  interaksi  bertemu  langsung  dengan orang lain, melakukan physical distancing dan mematuhi protokol kesehatan. Kebiasaan baru tersebut tidak hanya berdampak pada bidang ekonomi dan kesehatan, namun juga pada bidang pendidikan pun memiliki penyesuaian dalam proses pembelajaran.
Berdasarkan Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 4 Tahun 2020 tentang Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan  bahwa  satuan  pendidikan  yang  berada  di  daerah  zona  kuning, oranye dan merah dilarang melakukan proses pembelajaran tatap muka di satuan pendidikan dan tetap melanjutkan  Belajar  dari  Rumah  (Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia, 2020). Dengan adanya kondisi pandemi tidak memungkinkan untuk melaksanakan pembelajaran tatap muka  secara  normal,  namun  diperlukan  Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ)  atau  disebut  pembelajaran daring.
Pembelajaran  daring  merupakan  pembelajaran  dengan  bentuk  penyampaian  yang  dituangkan pada  format  digital  dan  memanfaatkan  perangkat  elektronik  khususnya  menggunakan  jaringan internet  dengan  fleksibilitas,  konektivitas,  aksesibilitas  dan  kemampuan  untuk  mencapai  berbagai interaksi  pembelajaran  (Moore,  Dickson-Deane  dan  Galyen,  2011).  PJJ  mengubah  gaya  belajar peserta  didik  serta  mengubah  model  pembelajaran  yang  diterapkan  oleh  pendidik  ke  peserta  didik. Guru  atau  dosen  sebagai  pendidik  sangat  perlu  untuk  memiliki  kemampuan  komunikasi  yang  jelas dan  baik,  kemampuan  dalam  menyusun  materi  dalam  pengorganisasian  pembelajaran  serta kemampuan  dalam  mengolah  media  pembelajaran  yang  digunakan  agar  tidak  terjadi  miskonsepsi antara dosen dengan mahasiswa selaku peserta didik.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sadikin  bahwa  pembelajaran  daring  efektif  untuk mengatasi  pembelajaran  yang  memungkinkan  dosen  dan  mahasiswa  berinteraksi  dalam  kelas  virtual yang  dapat  diakses  dimana  saja  dan  kapan  saja  dibutuhkan.  Namun  terdapat  kekurangan  dalam pembelajaran  daring  yaitu  kurangnya  pengawasan  secara  langsung  dalam  proses  pembelajaran sehingga  hal  ini  dapat  mempengaruhi  keefektifan  pembelajaran  daring.  Selain  itu,  fasilitas  seperti lemahnya  sinyal  dan  mahalnya  biaya  kuota  menjadi  tantangan  dalam  pembelajaran  daring  (Sadikin dan  Hamidah,  2020).  Perubahan  pembelajaran  dari  tatap  muka  menjadi  daring  secara  mendadak memunculkan berbagai respon. Purwanto mengemukakan bahwa terdapat kendala yaitu peserta didik belum memiliki budaya belajar jarak jauh sehingga perlu waktu untuk beradaptasi dalam menghadapi perubahan baru yang secara tidak langsung mempengaruhi daya serap belajar peserta didik. Selain itu, terdapat  dosen/guru  yang  kurang  mahir  dalam  menggunakan  teknologi  sebagai  sarana  pembelajaran (Purwanto, et.al, 2020).
Seiring  dengan  perubahan  lingkungan  belajar  juga  terdapat  banyak  faktor  yang  akan mempengaruhi  peserta  didik  atau  mahasiswa  dalam  memahami  pelajaran,  utamanya  pada  pelajaran yang  berkaitan  dengan  matematika.  Karena  dalam  mempelajari  matematika,  peserta  didik  perlu mengonstruksi  pengetahuan  dalam  memahami  konsep-konsep  matematis  yang  diajarkan  serta mengkomunikasikan  ide-idenya  dalam  bentuk  lisan  maupun  tulisan  (Kusuma,  2016).  Menurut
Depdiknas  (2006)  bahwa  salah  satu  kemampuan  matematis  yang  penting  untuk  dimiliki  oleh mahasiswa selaku peserta didik adalah pemahaman konsep matematis. Selain itu pemahaman konsep matematis  adalah  hal  penting  dalam  prinsip  pembelajaran  matematika  (NCTM,  2000).  Pemahaman konsep  matematis  adalah  kemampuan  peserta  didik  dalam  mendefinisikan,  mengelompokkan, memberi contoh, menghubungkan serta mengembangkan suatu konsep dari apa yang telah dipelajari dengan pengetahuan baru serta mampu membuat aloritma dari suatu konsep (Hendriana, et.al. , 2017). Pemahaman konsep matematis sangat penting dimiliki oleh mahasiswa dengan jurusan yang berkaitan dengan  Matematika  &  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (MIPA)  karena  selain  memudahkan  belajar matematika,  konsep-konsep  dalam  matematika  terorganisasikan  secara  sistematis  dari  yang  paling sederhana ke yang paling kompleks.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan  di  atas  maka  penelitian  ini mengkaji  tentang  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa dalam pembelajaran jarak jauh pada masa pandemi covid-19. Dalam penelitian ini, analisa statistik yang digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan adalah dengan menggunakan  analisa  regresi  linear  berganda.  Pada  analisa  regresi  linear  berganda  membahas  pola hubungan  beberapa  variabel  bebas (variabel  independent) terhadap  variabel  tidak  bebas (variabel dependent). Penelitian ini akan memberikan gambaran informasi pembelajaran jarak jauh pada masa pandemi  covid-19  serta  indikator-indikator  apa  saja  yang  sangat  mempengaruhi  pemahaman  konsep matematis  mahasiswa  dalam  PJJ  sehingga  dapat  dilakukan  evaluasi  dalam  menyusun  perencanaan pembelajaran selanjutnya dengan model pembelajaran yang efektif.

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  November  2020  sampai  dengan  Januari  2021.  Jenis penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dan  menggunakan  data  primer  dari  kuesioner  yang dilakukan secara daring. Teknik pengumpulan data yaitu dengan menggunakan kuesioner yang berisi sejumlah  pertanyaan-pertanyaan.  Aplikasi  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  mengolah  data penelitian  ini  adalah R statistical  computing berbasis open  source dan SPSS  Statistics. Berikut  ini ditampilkan diagram alir (flowchart) dari tahap penelitian pada Gambar 1.
Populasi pada penelitian ini adalah mahasiswa yang telah mengikuti perkuliahan semester gasal tahun  ajaran  2020/2021  dari  Perguruan  Tinggi  Negeri/Swasta  di  Jabodetabek.  Sampel  penelitian  ini berjumlah  262  orang.    Pemahaman  konsep  yang  dinilai  adalah  pemahaman  konsep  yang  berkaitan dengan  ilmu  matematika  seperti  mata  kuliah  kalkulus,  aljabar  linear,  statistika,  matematika  teknik, matematika  optimasi  dan  sejenisnya,  sehingga  responden  adalah  mahasiswa  yang  mengambil  mata kuliah terkait matematis agar masalah lebih terfokus.
Variabel  independent  (variabel  bebas)  dalam  penelitian  ini  adalah  motivasi  belajar,  peran dosen,  fasilitas  dan  lingkungan  keluarga,  sedangkan  variabel  dependent  (variabel  terikat)  dalam penelitian  ini  adalah  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa.  Analisa  statistik  yang  digunakan
untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  adalah  dengan  menggunakan  analisa regresi  linear  berganda.  Tahapan  pada  penelitian  ini  adalah  uji  validitas,  uji  reliabilitas,  uji  asumsi klasik dan analisis regresi berganda.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Uji Validitas
Uji validitas  adalah suatu uji yang digunakan untuk mengetahui kesahihan atau tidaknya suatu kuesioner.  Kuesioner  dikatakan  sahih  atau  valid  jika  pertanyaan  pada  kuesioner  mampu  mewakili sesuatu  yang  akan  diukur  pada  kuesioner.  Uji  validitas  dalam  penelitian  ini  menggunakan  rumus korelasi Pearson Product Moment yang ditunjukkan pada persamaan (1):
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑁 ∑ 𝑋𝑌−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √{𝑁 ∑ 𝑋 2 −(∑ 𝑋) 2 }{𝑁 ∑ 𝑌 2 −(∑ 𝑌) 2 } (1)
Pengambilan keputusan setiap item pada uji validitas adalah sebagai berikut (Ghozali, 2011): a. Jika 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥   𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka instrumen tersebut dianggap valid
b. Jika 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 <   𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka instrumen tersebut dianggap tidak valid

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah derajat ketelitian atau keakuratan yang dimiliki oleh instrumen pengukuran. Uji reliabilitas menggunakan rumus Cronbach’s Alpha yang ditunjukkan pada persamaan (2):
𝐴 = 𝐾.𝑟 1+(𝐾−1).𝑟 (2)
Keterangan:
𝐴 : Koefisien reliabilitas
𝐾 : Jumlah item reliabilitas
𝑟 : Rata-rata korelasi antar item
Pengambilan keputusan pada uji reliabilitas adalah sebagai berikut (Umar, 2007): a. Jika koefisien reliabilitas ≥ 0.6 maka item memiliki reliabilitas yang baik b. Jika koefisien reliabilitas < 0.6 maka item memiliki reliabilitas yang kurang baik

## Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  adalah  untuk  mengetahui  apakah  varibel  dependen  dan  variabel  independen berdistribusi  normal.  Pengujian  normalitas  salah  satunya  menggunakan normal  probability  plot atau dengan melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang medekati distribusi normal (Ghozali, 2011). Selain itu uji normalitas juga dapat dianalisis dengan menggunakan  Uji  Normalitas  Kolmogorov-Smirnov  dengan  dasar  pengambilan  keputusan  yaitu sebagai berikut:
i. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0.05 maka data terdistribusi normal ii. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0.05 maka data tidak terdistribusi normal

## b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi  antar  variabel  bebas  (independen).  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  memiliki korelasi  antar  variabel  independen.  Untuk  mendeteksi  adanya  multikolinearitas  adalah  dengan menggunakan nilai Tolerance dan Variance  Inflation  Factor (VIF).  Berikut  merupakan pedoman keputusannya:
Pedoman Keputusan Berdasarkan Nilai Tolerance
i. Jika  nilai tolerance lebih  besar  dari  0,10  maka  tidak  terjadi  multikolinearitas  dalam  model regresi
ii. Jika nilai tolerance lebih kecil dari 0,10 maka terjadi multikolinearitas dalam model regresi Pedoman Keputusan Berdasarkan Nilai Variance Inflation Factor (VIF)
i. Jika nilai VIF < 10,00 maka tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi
ii. Jika nilai VIF > 10,00 maka terjadi multikolinearitas dalam model regresi

## c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  untuk  mengetahui  apakah  di  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  variance  dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lain.  Model  regresi  yang bersifat  homoskedastisitas  dimana  residual  antar  suatu  pengamatan  ke  pengamatan  lainnya  tetap merupakan  model  regresi  yang  baik.  Atau  dengan  kata  lain  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi heteroskedastisitas (Suharjo, 2008). Berikut ini merupakan kriterianya:
i. Jika  terjadi  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  membentuk  pola  teratur  (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas.
ii. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik tersebut menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka terjadi homoskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  adalah  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  linear  terdapat  korelasi antara  kesalahan  pengganngu  pada  periode 𝑡 dengan  kesalahan  pengganggu  pada  periode 𝑡 − 1 (sebelumnya).  Pengujian  adanya  autokorelasi  dalam  suatu  model  regresi  dilakukan  dengan menggunakan Statistik 𝑑 Durbin-Watson (The Durbin-Watson 𝑑 Statistics) yang ditunjukkan pada persamaan (3) di bawah ini (Supranto, 2016):
2 1 2 2 1 ( ) n i i i n i i e e d e − = = − =   (3)
dimana:
𝑑 = Durbin Watson
𝑒 𝑡 = nilai residu dari persamaan regresi periode 𝑡 𝑒 𝑡−1 = nilai residu dari persamaan regresi periode 𝑡 − 1
Berikut merupakan kriteria pengujiannya:
𝐻 0 : tak ada korelasi serial (autokorelasi) yang positif
𝐻 𝑎 : ada korelasi serial (autokorelasi) yang positif

## Analisis Regresi Berganda
Regresi  Linear  Berganda  adalah  suatu  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  pengaruh  antara  sebuah  variabel  tidak  bebas/ dependent  variable terhadap  variabel bebas/ independent  variable (Ghozali,  2011).  Untuk  keperluan  analisis,  variabel  bebas  dinyatakan dengan 𝑋 sedangkan  variabel  tidak  bebas  dinyatakan  dengan 𝑌 .  Persamaan  (4)  merupakan  model regresi linear berganda:
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝜀 𝑖 (4)
dimana:
𝑌 = Variabel tak bebas (dependent)
𝛽 0 = konstanta
𝛽 𝑖 = koefisien slope (kemiringan) dari variabel atau atribut ke- i
𝑋 𝑖𝑗 = variabel bebas prediktor ke-j dari responden ke-i, disebut juga atribut
𝜀 𝑖 = error (kesalahan pengganggu)

## Uji F Pada Regresi Linear Berganda
Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  berpengaruh  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  secara  bersama-sama  dalam  sebuah  model  regresi.  Pada  persamaan  (5)  diberikan rumus 𝐹 0 dalam menguji model
𝐹 0 = 𝑅 2 /𝑘 (1−𝑅 2 )/(𝑛−𝑘−1) (5)
Hipotesis yang akan diuji adalah:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑗 = 𝛽 𝑘 = 0
(tidak ada pengaruh dari 𝑋 1 , 𝑋 2 , …, 𝑋 𝑗 ,…, 𝑋 𝑘 terhadap 𝑌
𝐻 𝑎 : 𝛽 𝑗 ≠ 0
(paling sedikit ada satu variabel 𝑋 yang mempengaruhi 𝑌 , misalnya 𝑋 𝑗 → 𝛽 𝑗 ≠ 0
Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
i. Jika 𝐹 0 ≥ 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka 𝐻 0 ditolak ii. Jika 𝐹 0 <   𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka 𝐻 0 diterima
Koefisien Determinasi ( 𝑹 𝟐 )
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengetahui  kecocokan  atau  ketepatam  suatu  model. Nilai  koefisien  deterninasi  yaitu  antara  0  sampai  dengan  1  dimana  jika  nilai 𝑅 2 makin  mendekati  1 maka pengaruh variabel bebas 𝑋 terhadap variabel tidak bebas 𝑌 semakin besar. Pada persamaan (6) ditunjukkan  formula  untuk  menghitung  koefisien  determinasi  dan  Tabel  1  menunjukkan  tipe hubungan antar variabel
𝑅 2 = 1 − (𝑛−𝑘−1)𝑆 𝑦.12…𝑘 2 (𝑛−1)𝑠 𝑦 2 (6)
dimana:
𝑅 2 = koefisien determinasi
𝑆 𝑦 = standar deviasi variabel tidak bebas 𝑌
𝑛 = banyak sampel
Tabel 1. Interpretasi Koefisien Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Cukup Kuat 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat

## Uji Regresi Individual (Uji Statistik t)
Uji  ini  berguna  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  satu  variabel  independen  secara individual/parsial dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan dalam kriteria pengujian yaitu sebagai berikut:
iii. Jika 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥   𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka  variabel  independen  secara  parsial  ada  hubungan  berpengaruh terhadap variabel dependen
iv. Jika 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 <   𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka  variabel  independen  secara  parsial  tidak  ada  hubungan  berpengaruh terhadap variabel dependen
Selain  itu  kriteria  pengujian  uji-t  parsial  dapat  menggunakan  dasar  pengambilan  keputusan seperti di bawah ini:
i. Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  <  0.05  maka  variabel  independen  secara  parsial  ada  hubungan berpengaruh terhadap variabel dependen
ii. Jika nilai signifikansi (Sig.) > 0.05 maka  variabel independen secara parsial tidak ada hubungan berpengaruh terhadap variabel dependen

## HASIL DAN DISKUSI

## Uji Validitas
Guna memperoleh gambaran mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pemahaman konsep matematis  mahasiswa  dalam  pembelajaran  jarak  jauh,  digunakan  instrumen  kuesioner  yang  berupa daftar pertanyaan sebagai teknik pengumpulan data. Setiap daftar pertanyaan memiliki jawaban dalam bentuk skala likert. Pada Tabel 2 ditampilkan hasil perhitungan uji validitas dan keputusannya.
Uji  validitas  digunakan  untuk  mengetahui  kesahihan  instrumen  kuesioner  dan  uji  validitas menggunakan  rumus  korelasi Pearson  Product  Moment. Berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  bahwa seluruh  item  instrumen  memiliki  nilai 𝒓 𝐡𝐢𝐭𝐮𝐧𝐠 >   𝒓 𝒕𝐚𝐛𝐞𝐥 maka  dapat  dikatakan  bahwa  seluruh  item pertanyaan dinyatakan valid.

## Tabel 2. Hasil Uji Validitas
Item 𝒓 𝐡𝐢𝐭𝐮𝐧𝐠 𝒓 𝒕𝐚𝐛𝐞𝐥 Keterangan Item 𝒓 𝐡𝐢𝐭𝐮𝐧𝐠 𝒓 𝒕𝐚𝐛𝐞𝐥 Keterangan M1 0,674 0,121 Valid PD1 0,582 0,121 Valid M2 0,650 0,121 Valid PD2 0,553 0,121 Valid M3 0,736 0,121 Valid PD3 0,490 0,121 Valid M4 0,748 0,121 Valid PD4 0,508 0,121 Valid M5 0,516 0,121 Valid PD5 0,641 0,121 Valid M6 0,697 0,121 Valid PD6 0,370 0,121 Valid M7 0,698 0,121 Valid PD7 0,601 0,121 Valid M8 0,756 0,121 Valid PD8 0,484 0,121 Valid M9 0,783 0,121 Valid PD9 0,579 0,121 Valid M10 0,630 0,121 Valid PD10 0,593 0,121 Valid Item 𝒓 𝐡𝐢𝐭𝐮𝐧𝐠 𝒓 𝒕𝐚𝐛𝐞𝐥 Keterangan Item 𝒓 𝐡𝐢𝐭𝐮𝐧𝐠 𝒓 𝒕𝐚𝐛𝐞𝐥 Keterangan F1 0,717 0,121 Valid LK1 0,542 0,121 Valid F2 0,756 0,121 Valid LK2 0,734 0,121 Valid F3 0,721 0,121 Valid LK3 0,745 0,121 Valid F4 0,737 0,121 Valid LK4 0,617 0,121 Valid F5 0,695 0,121 Valid LK5 0,634 0,121 Valid F6 0,720 0,121 Valid LK6 0,498 0,121 Valid F7 0,709 0,121 Valid LK7 0,369 0,121 Valid F8 0,698 0,121 Valid LK8 0,276 0,121 Valid F9 0,758 0,121 Valid LK9 0,475 0,121 Valid F10 0,746 0,121 Valid LK10 0,326 0,121 Valid
Keterangan:
M i : Item Motivasi ke – i
PD i : Item Peran Dosen ke – i
F i : Item Fasilitas ke – i
LK i : Item Lingkungan Keluarga ke – i

## Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  menghitung  keakuratan  instrumen.  Pada  Tabel  3  ditunjukkan hasil  uji  reliabilitas  untuk  masing-masing  variabel  motivasi,  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan keluarga.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  untuk  seluruh  variabel  memiliki  nilai Cronbach’s  Alpha lebih  besar  dari  0,6  yang  artinya  instrumen  variabel  motivasi,  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan
Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemahaman  Konsep  Matematis  Mahasiswa  dalam  Pembelajaran  Jarak Jauh Pada Masa Pandemi Covid-19, Sofia Debi Puspa, Joko Riyono, Fani Puspitasari
keluarga dapat dikatakan reliabel.
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach’s Alpha Motivasi 0,804 Peran Dosen 0,674 Fasilitas 0,769 Lingkungan Keluarga 0,673

## Uji Normalitas
Uji  Normalitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  nilai  residual  yang  dihasilkan  dari  regresi terdistribusi  normal.  Jika  model  regresi  memiliki  nilai  residual  terdistribusi  normal  maka  dapat dikatakan model regresi yang diperoleh baik. Pada Gambar 2 grafik Normal Q-Q menunjukkan bahwa titik-titik  data  berada  disekitar  garis  lurus  maka  nilai  residual  yang  dihasilkan  regresi  terdistribusi normal, sehingga dapat dikatakan model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 2. Grafik Data Terdistribusi Normal
Selain  itu  berdasarkan  Tabel 4 hasil  dari  uji normalitas  diperoleh  nilai  signifikansi  Asymp.Sig (2-tailed)  yaitu  0.200  lebih besar  dari  0.05  maka  sesuai  dengan  dasar  pengambilan  keputusan  dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal sehingga asumsi atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.
Tabel 4. Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 262 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .25812834 Most Extreme Differences  Absolute .033 Positive .033 Negative -.029 Test Statistic .033 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 a. Test distribution is Normal

## Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi atau  hubungan antar variabel independen dalam model regresi. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat IVF. Berikut ini hasil dari uji multikolinearitas yang ditunjukkan pada Gambar 3:
Gambar 3. Hasil Uji Multikolinearitas
Berdasarkan  Gambar  3  diperoleh  nilai  IVF  untuk  variabel  Motivasi,  Peran  Dosen,  Fasilitas dan Peran Keluarga berada di bawah 10 maka tidak terjadi multikolinearitas, sehingga dapat dikatakan model regresi memenuhi asumsi multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  digunakan  untuk  menguji  model  regresi  apakah  memiliki ketidaksamaan  varians  dari  pengamatan  satu  ke  pengamatan  yang  lain.  Pada  Gambar  4  ditunjukkan hasil  uji  heteroskedastisitas.  Berdasarkan  Gambar  4  bahwa  titik-titik  data  tersebar  dan  tidak membentuk  pola  tertentu  maka  tidak  terjadi  perbedaan  varians  residual,  sehingga  dapat  dikatakan model regresi memenuhi uji asumsi heteroskedastisitas.

## Gambar 4. Uji Heteroskedastisitas

## Uji Autokorelasi
Uji  Autokorelasi  digunakan  untuk  menguji  apakah  terdapat  pengaruh  antar  data  terdahulu dengan data yang baru. Uji autokorelasi menggunakan test Durbin Watson dan hasil uji autokorelasi ditunjukkan  pada  Gambar  5  di  bawah  ini.  Berdasarkan  Gambar  5  diperoleh  p-value  lebih  dari  0.05 maka  tidak  terjadi  pengaruh  antar  data  terdahulu  dengan  data  yang  baru,  sehingga  dapat  dikatakan asumsi tidak ada autokorelasi antar data pada model regresi terpenuhi.
Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemahaman  Konsep  Matematis  Mahasiswa  dalam  Pembelajaran  Jarak Jauh Pada Masa Pandemi Covid-19, Sofia Debi Puspa, Joko Riyono, Fani Puspitasari

## Gambar 5. Uji Autokorelasi

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis ini digunakan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh antara motivasi, peran dosen, fasilitas dan lingkungan keluarga terhadap pemahaman konsep matematis mahasiswa. Hasil analisis ditunjukkan pada Gambar 6, sehingga persamaan regresi dapat ditulis pada persamaan (7)
𝑌̂ = 0.1833 + 0.7746𝑋 1 + 0.1443𝑋 2 + 0.0882𝑋 3 + 0.0768𝑋 4 (7)
Dari  persamaan  (7)  dapat  dikatakan  jika  variabel  motivasi  ( 𝑋 1 ) ,  peran  dosen  ( 𝑋 2 ),  fasilitas ( 𝑋 3 ) ,  dan  lingkungan  keluarga  ( 𝑋 4 ) bernilai  0  maka  nilai  pemahaman  konsep  yaitu  0.1833  sebagai nilai  konstanta.  Koefisien  regresi  variabel 𝑋 1 sebesar  0.7746  menunjukkan  jika  variabel  lainnya bernilai  tetap  dan  motivasi  ( 𝑋 1 ) mengalami  kenaikan  1%  maka  pemahaman  konsep  matematis  (Y) akan  mengalami  kenaikan  sebesar  0.7746.  Untuk  koefisen  variabel 𝑋 2 sebesar  0.1443  menunjukkan jika  variabel  lainnya  tetap  dan  peran  dosen  ( 𝑋 2 )  mengalami  kenaikan  1%  makan  nilai  Y  akan mengalami  kenaikan  sebesar  0.1443.  Begitu  juga  untuk  koefisien  fasilitas  ( 𝑋 3 ) dan  lingkungan keluarga ( 𝑋 4 ) . Pada variabel motivasi ( 𝑋 1 ) , peran dosen ( 𝑋 2 ), fasilitas ( 𝑋 3 ) dan lingkungan keluarga ( 𝑋 4 ) terjadi hubungan positif karena memiliki koefisien yang positif.

## Gambar 6. Analisis Regresi Berganda

## Uji F pada Regresi Linear Berganda
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen (motivasi, peran dosen, fasilitas dan  lingkungan  keluarga)  secara  simultan  terhadap  variabel  dependen  (pemahaman  konsep matematis). Berikut ini pada Tabel 5 ditampilkan hasil olah data dengan uji F:
Tabel 5. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 49.219 4 12.305 181.832 .000 b Residual 17.324 256 .068 Total 66.543 260
a. Dependent Variable: Konsep (Y)
b. Predictors: (Constant), Lingkungan Keluarga (X4), Fasilitas (X3), Peran Dosen (X2), Motivasi (X1)
Berdasarkan Gambar pada tabel output ANOVA diperoleh nilai signifikansi (Sig.) dalam Uji F yaitu 0.000. Oleh karena nilai signifikansi (0.000) < 0.05 maka artinya variabel motivasi, peran dosen, fasilitas  dan  lingkungan  keluarga  secara  simultan  berpengaruh  terhadap  pemahaman  konsep matematis mahasiswa atau berarti signifikan.
Koefisien Determinasi ( 𝑹 𝟐 )
Sebelumnya  telah  dilakukan  analisis  bahwa  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yaitu motivasi,  peran  dosen,  fasilitas  dan  lingkungan  keluarga  secara  simultan  berpengaruh  terhadap variabel  dependen  yaitu  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa,  sehingga  persyaratan  dalam memaknai  nilai  koefisien  determinasi  dalam  analisis  regresi  linear  berganda  terpenuhi.  Selanjutnya dilakukan  analisis  koefisien  determinasi  atau  R Square untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen. Berdasarkan Tabel 6 diperoleh nilai R Square sebesar 0.74 atau 74% artinya variabel motivasi ( 𝑋 1 ) , peran dosen ( 𝑋 2 ), fasilitas ( 𝑋 3 ) , dan lingkungan keluarga ( 𝑋 4 ) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap pemahaman konsep matematis  (Y)  sebesar  74%  maka  dapat  dikatakan  pengaruh  hubungannya  kuat  (lihat  Tabel  1). Sedangkan sisa 26% dapat dijelaskan oleh faktor atau variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Tabel 6. Nilai Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .860 a .740 .736 .26014 a. Predictors: (Constant), Lingkungan Keluarga (X4), Fasilitas
(X3), Peran Dosen (X2), Motivasi (X1)

## Uji-t
Uji-t  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada  pengaruh  variabel  bebas  motivasi  ( 𝑋 1 ) ,  peran dosen  ( 𝑋 2 ),  fasilitas  ( 𝑋 3 ) ,  dan  lingkungan  keluarga  ( 𝑋 4 ) secara  parsial  terhadap  pemahaman  konsep matematis (Y).
Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemahaman  Konsep  Matematis  Mahasiswa  dalam  Pembelajaran  Jarak Jauh Pada Masa Pandemi Covid-19, Sofia Debi Puspa, Joko Riyono, Fani Puspitasari
Tabel 7. Uji-t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .183 .144 1.272 .205 Motivasi (X1) .775 .042 .777 18.275 .000 Peran Dosen (X2) .144 .046 .131 3.165 .002 Fasilitas (X3) .088 .026 .119 3.396 .001 Lingkungan Keluarga (X4) .077 .028 .101 2.740 .006
a. Dependent Variable: Konsep (Y)
Selanjutnya di bawah ini adalah pengambilan keputusan dari setiap variabel independen dengan menggunakan hasil uji-t pada Tabel 7.

## a. Variabel Motivasi ( 𝑋 1 )
𝐻 0 : Tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  motivasi  dengan  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa
𝐻 1 : Ada  hubungan  yang  signifikan  antara  motivasi  dengan  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa
Berdasarkan output pada  Tabel  7  diperoleh  nilai  signifikan  (Sig.)  pada  Motivasi  ( 𝑋 1 )    yaitu 0.000 lebih kecil dari 0.05 maka dapat dikatakan variabel motivasi berpengaruh signifikan secara parsial  terhadap  kemampuan  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa.  Hal  ini  sejalan  dengan pendapat Dimyati dan Mudjiono (2002) bahwa motivasi belajar merupakan kekuatan mental dalam diri  individu  yang  mampu  mendorong  terjadinya  proses  belajar.  Motivasi  memiliki  peran  yang sangat  penting  dalam  proses  pembelajaran.  Tingginya  motivasi  yang  dimiliki  mahasiswa  akan menyebabkan  keinginan  untuk  belajar  tinggi  sehigga  mengakibatkan  kemampuan  pemahaman konsep matematis yang juga tinggi. Karena pemahaman konsep matematis bukan hanya mengingat fakta  namun  kemampuan  dalam  mendefinisikan,  mengelompokkan,  menafsirkan  kembali  dan mengembangkan makna arti dari sebuah konsep (Sanjaya, 2008).

## b. Variabel Peran Dosen ( 𝑋 2 )
𝐻 0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara peran dosen dengan pemahaman konsep matematis mahasiswa
𝐻 1 : Ada  hubungan  yang  signifikan  antara  peran  dosen  dengan  pemahaman  konsep  matematis
mahasiswa
Berdasarkan output pada  Tabel  7  diperoleh  nilai  signifikan  (Sig.)  pada  Peran  Dosen    ( 𝑋 2 ) yaitu 0.002 lebih kecil dari 0.05 maka dapat dikatakan variabel peran dosen berpengaruh signifikan secara  parsial  terhadap  kemampuan  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa.  Pendidik  atau peran  dosen  dalam  proses  pembelajaran  memiliki  peran  yang  utama.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori yang dikemukakan oleh Djamarah bahwa jika peserta didik merasa nyaman dengan pendidik serta peserta didik memiliki suatu ketertarikan maka motivasi belajar peserta didik akan optimal dalam proses  pembelajaran  (Djamarah,  2002).  Oleh  karena  itu  peran  pendidik  atau  dosen  sangat menentukan  dalam  mempengaruhi  kemampuan  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa  dalam pembelajaran  jarak  jauh.  Dosen  sebagai  motivator  mampu  membangkitkan  semangat  mahasiswa dalam  proses  pembelajaran  serta  mampu  membentuk  lingkungan  belajar  yang  positif  sehingga mahasiswa merasa tertarik dalam mengikuti pembelajaran.

## c. Variabel Fasilitas ( 𝑋 3 )
𝐻 0 : Tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  fasilitas  dengan  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa
𝐻 1 : Ada  hubungan  yang  signifikan  antara  fasilitas  dengan  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa
Berdasarkan  output  pada  Tabel  7  diperoleh  nilai  signifikan  (Sig.)  pada  Fasilitas    ( 𝑋 3 )  yaitu 0.001  lebih  kecil  dari  0.05  maka  dapat  dikatakan  variabel  fasilitas  berpengaruh  signifikan  secara parsial terhadap kemampuan pemahaman konsep matematis mahasiswa dalam pembelajaran jarak jauh.  Proses  belajar  mengajar  akan  berjalan  dengan  baik  jika  sarana  dan  fasilitas  peserta  didik memadai  (Suryosubroto, 2009). Pada  proses  pembelajaran  jarak  jauh  adanya  sinyal  internet  yang stabil  dan  perangkat  elektronik  seperti  laptop/hp  yang  memadai  sangat  dibutuhkan  untuk menunjang  pembelajaran.  Hal  ini  pun  sejalan  dengan  yang  dikemukakan  oleh  Sopiatin  (2010) bahwa fasilitas belajar yang dimiliki oleh mahasiswa memiliki pengaruh terhadap motivasi belajar peserta  didik  dimana  semakin  baik  fasilitas  yang  dimiliki  oleh  mahasiswa  maka  motivasi  belajar mahasiswa akan semakin tinggi.

## d. Variabel lingkungan keluarga ( 𝑋 4 )
𝐻 0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara lingkungan keluarga dengan pemahaman konsep matematis mahasiswa
𝐻 1 : Ada  hubungan  yang  signifikan  antara  lingkungan  keluarga  dengan  pemahaman  konsep matematis mahasiswa
Berdasarkan output pada Tabel 7 diperoleh nilai signifikan (Sig.) pada Lingkungan Keluarga ( 𝑋 4 )  yaitu  0.006  lebih  kecil  dari  0.05  maka  dapat  dikatakan  variabel  lingkungan  keluarga
berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap  kemampuan  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa  dalam  pembelajaran  jarak  jauh.  Lingkungan  keluarga  memiliki  peran  penting  dalam perkembangan  peserta  didik  karena  keluarga  merupakan  lingkungan  sosial  pertama  dimana kehidupan peserta didik dimulai sehingga cara orang tua mendidik, relasi antar anggota keluarga, ekonomi  keluarga,  suasana  rumah  dan  latar  belakang  berpengaruh  terhadap  gaya  belajar mahasiswa  (Syah,  2010).  Keberhasilan  orang  tua  dalam  mendidik  di  rumah  akan  memberikan respon yang positif dan meningkatkan motivasi mahasiswa dalam proses pembelajaran. Pada masa pandemi covid-19 ini, mahasiswa melakukan PJJ dari rumah masing-masing sehingga pengarahan dan  pengawasan  yang  dilakukan  oleh  orang  tua  serta  suasana  keluarga  akan  memberikan kontribusi  untuk  motivasi  belajar  mahasiswa  yang  juga  akan  mempengaruhi  pemahaman  konsep matematis.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap kemampuan  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa  dalam  pembelajaran  jarak  jauh  pada  masa pandemi  Covid-19.  Ditinjau  dari  uji-t  parsial  diperoleh  kesimpulan  bahwa  motivasi,  peran  dosen, fasilitas  dan  lingkungan  keluarga  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemampuan pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa.  Faktor  intrinsik  atau  faktor  dalam  yang  mempengaruhi pemahaman  konsep  adalah  motivasi  belajar.  Seiring  dengan  meningkatnya  motivasi  mahasiswa terhadap  pembelajaran  maka  keberhasilan  dalam  mencapai  tujuan  pembelajaran  juga  akan  tinggi. Motivasi yang baik adalah motivasi yang berasal dari dalam diri individu, sehingga perlu diciptakan lingkungan belajar online yang menarik dan kondusif.
Dalam  menciptakan  suasana  yang  menarik dan  kondusif  terdapat  beberapa  faktor  ekstrinsik  atau faktor  luar  yang  mempengaruhi  pemahaman  konsep  matematis  mahasiswa  seperti  peran  dosen, fasilitas  dan  lingkungan  keluarga.  Oleh  karena  itu,  hal  yang  perlu  diperhatikan  oleh  dosen  sebagai pendidik  diantaranya  yaitu  komunikasi  dalam  pembelajaran  jarak  jauh,  materi  yang  dikemas  secara menarik dan pengawasan mahasiswa oleh dosen pada saat PJJ berlangsung dan juga saat ujian. Selain itu  kemahiran  dalam  menggunakan  teknologi  digital/aplikasi  yang  digunakan  oleh  dosen  saat  PJJ merupakan hal penting yang perlu diperhatikan oleh pendidik dalam membangun pemahaman konsep matematis mahasiswa. Saat ini mahasiswa memiliki fasilitas yang memadai dalam melaksanakan PJJ, namun  tantangan  yang  dihadapi  adalah  lemahnya  sinyal yang  mengganggu proses  pembelajaran  dan cukup  mahalnya  biaya  kuota  internet.  Dari  faktor  lingkungan  keluarga,  orang  tua  atau  anggota keluarga  lainnya  diharapkan  bisa  membantu  dalam  menerapkan  kedisiplinan  belajar  di  rumah terhadap  peserta  didik  serta  menjaga  ketentraman  keluarga  agar  suasana  belajar  online  berlangsung kondusif.
Hasil  analisa  statistik  juga  menunjukkan bahwa  motivasi,  peran  dosen,  fasilitas,  dan  lingkungan keluarga secara bersama-sama berpengaruh terhadap kemampuan pemahaman konsep matematis. Dan model analisis regresi linear berganda yang dihasilkan yaitu sebagai berikut:
𝑌̂ = 0.1833 + 0.7746𝑋 1 + 0.1443𝑋 2 + 0.0882𝑋 3 + 0.0768𝑋 4 (8) Dari  model  pada  persamaan  (8)  tersebut  diperoleh  nilai  R Square sebesar  74%  yang  artinya variabel  independen  (motivasi,  peran  dosen,  fasilitas,  dan  lingkungan  keluarga)  secara  simultan berpengaruh terhadap variabel dependen (pemahaman konsep matematis) sebesar 74%. Terdapat sisa 26%  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  atau  variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian  ini.  Oleh karena  itu,  peneliti  berharap  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  variabel-variabel  lain seperti  model  pembelajaran  daring  yang  digunakan  oleh  pendidik,  gaya  belajar  mahasiswa, kecerdasan  latihan,  lingkungan  sosial  (selain  keluarga),  lembar  kerja  siswa  yang  diberikan  oleh pendidik,  dan  lain-lain  yang  memiliki  peluang  dalam  mempengaruhi  pemahaman  konsep  matematis mahasiswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menyadari  bahwa  tanpa  bantuan  dukungan dari  berbagai  pihak penelitian  ini  tidak  dapat  terselesaikan  dengan  baik.  Oleh  sebab  itu,  dalam  kesempatan  ini  peneliti secara  khusus  megucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  dosen  serta  mahasiswa  di  wilayah Jabodetabek  dan  seluruh  pihak  yang  telah  membantu  dalam  pelaksanaan  kegiatan  ini  sehingga berjalan dengan baik dan lancar.

## REFERENSI
Djamarah, B. S. (2002). Psikologi Belajar. Jakarta: PT Rineka Cipta
Dimyati dan Mudjiono. (2002). Belajar dan Pembelajaran. Jakarta: Rineka Cipta Ghozali, I. (2011). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19. Semarang: Penerbit UNDIP
Hendriana,  H., et.al. (2017). Hard  skills  dan  Soft  Skills  Matematik  Siswa. Bandung:  PT  Refika Aditama.
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia.  (2020). Surat  Edaran  No.4  Tahun 2020 tentang Pelaksanaan Kebijakan Pendidikan dalam Masa Darurat Penyebaran Corona Virus Disease (Covid-19)
Kusuma,  J.W.  (2016). Pengaruh  Pembelajaran  Think  Talk  Write  (TTW)  Terhadap  Hasil  Belajar Mahasiswa  STIE  Bina  Bangsa  Pada  Mata  Kuliah  Matematika  Ekonomi .  Matematika  Jurnal Volume III No.2, ISSN: 2355-3782
Moore,  J.L.,  Dickson-Deane,  C.,  &  Galyen,  K.  (2011). E-Learning,  online  learning,  and  distance learning environments: Are they same? Internet and Higher Education. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2010.10.001
National  Council  of  Teacher  of  Mathematics.  (2000). Principles  And  Standards  For  School Mathematics. Reston, VA: NCTM
Purwanto,  A., et.al. (2020). Studi  Eksploratif  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Proses Pembelajaran  Online  di  Sekolah  Dasar .  Journal  of  Education,  Psychology  and  Counseling Volume 2 Nomor 1, ISSN Online: 2716-4446
Purwanto, N. (2007). Psikologi Pendidikan . Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Sadikin,  A.  &  Hamidah,  A.  (2020). Pembelajaran  Daring  di  Tengah  Wabah  Covid-19. BIODIK: Jurnal Ilmiah Pendidikan Biologi Volume 6, Nomor 02, 214-224
Sanjaya, W. (2008). Perencanaan dan Desain Sistem Pembelajaran . Jakarta: Prenada Media Group Sopiatin, P. (2010). Manajemen Belajar Berbasis Kepuasan Siswa . Bogor: Ghalia Indonesia.
Sudjana. (2005). Metode Statistika . Bandung: Tarsito.
Suharjo, B. (2008). Analisis Regresi Terapan dengan SPSS . Yogyakarta: Graha Ilmu Sun,  P.C. et.al. (2008). What  Drives  a  Successful  e-Learning?  An  Empirical  Investigation  of  The Critical  Factors  Influencing  Learner  Satisfaction. Computers  &  Education,  Vol. 50  Issue  4,  pp.
1183-1202, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2006.11.007
Supranto, J. 2016. Statistik: Teori & Aplikasi. Jakarta: Erlangga Suryosubroto, B. (2009). Proses Belajar Mengajar di Sekolah. Jakarta: Rineka Cipta.
Syah,  M.  (2010). Psikologi  Pendidikan  Dengan  Pendekatan  Baru .  Bandung:  PT.  Remaja  Rosada Karya.
Umar,  H.  (2007). Riset  Sumber  Daya  Manusia  dalam  Organisasi  Publik  dan  Bisnis .  Bandung: Alfabeta.
Zhao,  F.  (2003). Enhancing  The  Quality  of  Online  Higher  Education .  Quality  Assurance  in Education, Vol. 11 No 4, pp. 214-221. https://doi.org/10.1108/09684880310501395