## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646
Profil beban kognitif siswa SMA selama masa pandemi covid-19
1 Muhammad Irfan Rumasoreng
1 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Mercu Buana email : muhirfan@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Beban kognitif siswa merupakan ancaman terbesar dalam proses pembelajaran, tujuan  penelitian  ini  adalah  menagnalisis  profil  beban  kognitif  siswa  SMA selama masa pandemic covid-19, sampel dalam penelitian ini adalah siswa SMA berjumlah  138  orang,  instrument  yang  digunakan  angket,  metode  penelitian yaitu  deskriptif  kuntitatif,  Adapun  data  kuantitatif  dianalisis  menggunakan lisrel  8,5.  Hasil  penelitian  menunujukan  bahwa  (1)  siswa  mengalami  beban kognitif  sebesar  83%,  (2)  Subdimensi  dari  beban  kognitif  yang  memiliki kontribusi  terbesar  adalah  instrinsik,  (3)  Subindikator  dari  intrinsic  yang menyebabkan  beban  kognitif  siswa  terletak  pada  pertanyaan  tentang  materi yang diajarkan.
Kata kunci: Profil; Beban Kognitif; Siswa SMA

## Abstract
Students' cognitive load is the biggest threat in the learning process, the purpose of this study is to analyze the cognitive load profile of high school students during the Covid-19 pandemic, the sample in this study were 138 high school students, the  instrument  used was  a  questionnaire, the  research  method  was  descriptive quantitative.  Quantitative  data  were  analyzed  using  lisrel  8.5.  The  results showed  that  (1)  students  experienced  a  cognitive  load  of  83%,  (2)  The  sub- dimension of cognitive load that had the greatest contribution was intrinsic, (3) The intrinsic sub-indicator that caused the student's cognitive load was in the question of the material being taught.
Keywords: Profile; Cognitive Load; High school student

## A. Pendahuluan
Matematika  adalah  pola  pikir  dalam  menggunakan  dalil-dalil  untuk membuktikan  kebenaran  yang  sesuai  dengan  ilmu  pengetahuan. (Kline,1973;  James  and  James,1976;  Rey  dkk,1984;  Ruseffendi,1988; Seherman,2003).  Untuk  itu,  Pembelajaran  matematika  harus  didasarkan kepada  pengembangan  penalaran,  kemampuan  berpikir  logis,  analisis, sistematis,  kemampuan  aritmetika  dan  berpikir  kritis.  (Brown,  1997; Skagerlund  &  Träff,  2016;Depdiknas,2016).  NCTM  (2000)  dalam  belajar matematika  siswa  dituntut  untuk  memiliki  kemampuan:  (1)  Komunikasi matematis, (2) Penalaran matematis, (3) Pemecahan masalah matematis, (4) Koneksi matematis, dan (5) Representasi matematis. Penalaran matematis merupakan kemampuan yang sangat penting dalam proses mengkomunikasikan  pembelajaran  matematika.  (Cook  &  Goldin- Meadow,2006; Nathanetal,2014; Nathan&Walkington,2017; Pieretal,2019).

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646
Dalam pembelajaran matematika di Indonesia termuat dalam kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan (KTSP, 2006) menjelaskan bahwa siswa harus memiliki  beberapa  kompetensi  dalam  belajar  matematika  Sekolah Menengah  Atas  yaitu  :  (1)Memahami  konsep  matematika,  menjelaskan keterkaitan  antar  konsep  dan  mengaplikasikan  konsep  atau  algoritma, secara  luwes,  akurat,  efisien,  dan  tepat,  dalam  pemecahan  masalah, (2)Menggunakan  penalaran  pada  pola  dan  sifat,  melakukan  manipulasi matematis dalam membuat generalisasi, menyusun bukti, atau menjelaskan gagasan dan pernyataan matematis, (3)Memecahkan masalah yang meliputi kemampuan  memahami  masalah,  merancang  model  matematis, menyelesaikan  model  dan  menafsirkan  solusi  yang  diperoleh, (4)Mengkomunikasikan gagasan dengan simbol, tabel, diagram, atau media lain  untuk  memperjelas  keadaan  atau  masalah,  (5)Memiliki  sikap menghargai  kegunaan  matematika  dalam  kehidupan,  yaitu  memiliki  rasa ingin  tahu,  perhatian,  dan  minat  dalam  mempelajari  matematika,  serta sikap ulet dan percaya diri dalam pemecahan masalah.  Dari kelima hal di atas menunjukkan bahwa pembalajaran di sekolah harus mampu meyiapkan siswa  untuk  mempunyai  kecapakan  penalaran  matematis  untuk melanjutkan studi pada jenjang berikutnya.
Proses  pembelajaran  yang  efektif  dan  efisien  terletak  pada pengoptimalisasi kapasitas memori ,kerja siswa yang terbatas atau cognitive load (Kuan, 2010; Retnowati, 2008; Kirschner, Sweller, & Clark, 2006). Teori tentang ini dikenal dengan Cognitive Load Theory (CLT). CLT berasal dari penelitian  tentang  pemecahan  masalah  matematis  selama  1970-an (Anindito, 2009). Sweller menyatakan bahwa “ Cognitive Load Theory (CLT) began  as  instructional  theory based  on  our  knowledge  of  human  cognitive architecture (Paas, et.all , 2010: 29). CLT berkaitan dengan dua bidang yaitu struktur  memori  manusia  (arsitektur  kognitif)  dan  cara  pemrosesan informasi. Cognitive  load dalam  memori  kerja  terdapat  3  bentuk  yaitu intrinsic cognitive load, germane cognitive load dan extraneous cognitive load (Kuan, 2010: 6).
Pembelajaran matematika tidak dapat dilepas dari pemecahan masalah matematis  hal  ini  dikarenakan  pemecahan  masalah  merupakan  inti  dari pembelajaran matematika (Stepanek, 2000).

## B. Metode Penelitian
Pendekatan metode penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Desain penelitian yang digunakan adalah Profil Beban Kognitif Siswa SMA Selama masa Pandemic Covid-19.
Sampel Penelitian Sampel penelitian ini adalah siswa SMA Negeri 2 Wates yang terdiri dari 138 siswa dari Kelas XII IPA.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646

## Instrumen Penelitian
Instrumen  dalam  penelitian  ini  adalah  kuesioner  yang  berjumlah  10 pertanyaan  dari  3  indikator  dengan  skala  yang  digunakan  adalah  skala likert. Kuesioner diberikan kepada siswa dengan menggunakan google form untuk mempermudah penelitian.

## Varibael Penelitian
Variabel  penelitian  ini  adalah  Beban  Kognitif,  dengan  variabel  Beban Kognitif sebagai variabel laten dengan 3 manifest varibles yaitu Instrinsik, Ekstrinsik dan Konstruksi.
Teknik analisa data.
Data  data  kuantitatif  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  (1)  Profil  Beban Kognitif  dianalisa  dengan  mengunakan  persentase,  (2)  variabel  laten  dan manifest  variable dianalisis  menggunakan  program  LISREL  (Ghazali  dan Fuad,  2005).  Program  ini  dipilih  karena  mengakomodasi  variabel  laten eksogen dan variabel laten endogen; adalah pendekatan terintegrasi antara analisis faktor, model struktural, dan analisis jalur; dan variabel dalam data kuantitatif penelitian ini terdiri dari dua kelompok atau model, yaitu model pengukuran dan model persamaan struktural yang dapat diamati dan dapat diukur.

## C. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu :
1. Uji Instrumen
Dari  hasil  uji  instrument  dari  10  soal  yang  disebarkan  kepada  138  siswa adalah Tampilan di atas adalah rangkuman dari hasil analisis kita. Terlihat di output rangkuman tentang item tes dan juga tentang subjek. Tes memiliki separation 0.99 dan item reliability 0,78. Hal ini berarti tes sudah berfungsi cukup  baik  karena  memiliki  range  tingkat  kesulitan  yang  beragam. Sedangkan  untuk  subjek  hanya  memiliki  separation  0,99  dan  person reliability 0,78. Ini berarti subjek kira kurang variatif karena hanya memiliki range  ability  yang  sempit.  Sampai  di  sini  proses  menganalisis  kita  sudah selesai, tinggal melihat output apa saja yang kita butuhkan. Untuk melihat output  lebih  detail  dapat  dilihat  di  menu  di  bagian  atas. Itulah  sekilas tentang cara menganalisis Rasch dengan Winstep. Untuk output yang lebih detail akan disajikan di bawah ini,

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646

## Gambar. 1. Ouput Winstep

## 2. Profil Beban Kognitif Siswa SMA
Dalam  penelitian  ini,  siswa  berasal  dari  SMA  N  2  Wates  yang berjumlah  138  orang,  dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa siswa memiliki beban kognitif yang cukup tingi, secara akumulatif dari sedang ke tinggi adalah 83%, dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran  secara  daring.Berikut  di  sajikan  Gambar Peresentase Beban Kognitif Siswa :
Gambar 2. Persentase Beban Kognitif Siswa Dari  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  siswa  banyak  yang memiliki  beban  kongnitif  didalam  kelas  selama  masa  pandemic coviod-19  baik  intrisik,  ekstrinsik  dan  konstruktif.  Dari  ketiga kompenon  di  dalam  beban  kognitif  akan  di  uji  lanjut  dengan menggunakan  SEM  berbantuan  lisrel  untuk  mengetahui  beban manakah  yang  memiliki  kontribusi  terbesar  terhadap  beban kognitif.
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646

## 3. Uji CFA Beban Kognitif
Untuk  mengkofirmasi  konstruk  koseptual  dimensi,  sub  dimensi dan  indikator  Self  compassion  dan  optimis.  Untuk  mengetahui dimensi yang memiliki sumbangsih terbesar terhadap variabel Self Compassion dan optimis menggunakan Lisrel 8,5
Sebelum  menganalisis  nilai  faktor  loading  maka    Berdasarkan hasil analisis data dengan Second order analisis faktor konfirmasi diperoleh model fit.
Proses  analisa  dilakukan  dua  kali,  yaitu  analisis  awal  dan Reanalysis .  Proses  reanalisis  dilakukan  untuk  meningkatkan model  fit  pada  model  penelitian  dengan  modifikasi internal specification  errors yaitu  menghilangkan  (atau  dimasukkannya) parameter-parameter yang penting (tidak relevan) pada variabel- variabel dalam satu model (Ghozal& Fuad, 2008).
Tabel 5.1. Hasil Analisis disajikan pada
No  Goodness of Fit Analisis Awal Cut of Value  Value Decision 1 Chi-Square 41.56 Good 2 GFI 0.98 Good 3 RMSEA 0.05 Good 4 P Value 0.09 Good
Berdasarkan tabel 5.1 di atas menunjukkan bahwa model fit pada analisis  sesuai  dengan  nilai absulte  fit  indices ,  baik  nilai  Chi- Square,  GFI,  dan  P  Value  telah  memenuhi  standar,  sedangkan nilai RMSEA telah memenuhi yaitu sebesar 0.05 > 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa analisis CFA baik nilai Chi-Square, GFI, RMSEA, dan P Value telah memenuhi standar nilai sehingga dapat dinyatakan  bahwa  model  fit.  Model  tersebut  juga  dapat  dilihat pada gambar 5.3 di bawah ini.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646

## Gambar 5.3 Ouput Lisrel
Berdasarkan gambar di atas menunjukkan bahwa nilai loading factor >  0.30  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  indikator  valid, sehingga dapat di interpetasikan lebih lanjut. Dengan demikian dari ketiga  subdimensi  yang  mongkonstruk  beban  kognitif,  subdimensi intrinsik yang memiliki konstribusi paling besar yaitu 0,89, kemudian konstruksi  0,79  dan  ekstrinsik  0,76.,  dan  beban  kognitif  pada subdimensi  intrinsik  adalah  siswa  memiliki  beban  kognitif  jika ditanyakan  tentang  materi  yang  diajarkan,  siswa  mengalami kesulitan dalam mendeskripsikan konsep matematika yang diajarkan secara online, siswa mengalami kesulitan dalam memahami symbol- simbol dan Langkah-langkah dalam penyelesaian dan kesulitan dalam menghubungkan materi yang sebelumnya dengan materi yang akan dijarkan.

## D. Simpulan
1. Selama  masa  pandemic  covid-19  profil  beban  kognitif  siswa  SMA  N  2 Wates, baik secara intrinsik, ekstrinsik, maupun kontruksi yaitu sebesar 83% dari akumulasi kategori sedang sampai sangat tinggi.
2. Dari  ketiga  dimensi  yang  mengkonstruksi    beban  kognitif,  subdimensi intrinsic yang memiliki konstribusi terbesar dalam beban kognitif yaitu sebesar 0,89

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646
3. Faktor-faktor  yang  memberikan  sumbangsih  terbesar  terhadap subdimensi  intrinsik  adalah  siswa  memiliki  beban  kognitif  jika ditanyakan tentang materi yang diajarkan sebesar 0,81

## E. Daftar Pustaka
Anindito Aditomo (2009). Cognitive Load Theory and Mathematics Learning:
A Systematic Review. Anima, Indonesian Psychological Journal Vol. 24, No. 3, 207-217
Brown, S. W. (1997). Attentional resources in timing: Interference effects in concurrent  temporal  and  nontemporal  working  memory  tasks. Perception & Psychophysics, 59, 1118 – 1140.
http://dx.doi.org/10.3758/BF03205526 .
Chandler, P., & Sweller, J. (1991). Cognitive load theory and the format of instruction. Cognition and Instruction, 8 (4), 293-332. Chandler,  P.,  &  Sweller,  J.  (1996).  Cognitive  load  while  learning  to  use  a computer program. Applied Cognitive Psychology, 10 , 151-170. Cook,S.W.,&Goldin Meadow,S.(2006).The role of gesture in learning:Dochildrenuse  their  hand  stochangetheirminds?  Journal  of Cognition and Development, 7(2), 211232.https://doi.org/10.1207/s15327647jcd0702_4
Depdiknas.  2006. Kurikulum  Tingkat  Satuan  Pendidikan .  Jakarta :Depdiknas.
James and James, Van. 1976. Mathematic Dictionary. Nostrand Rienhold. Kirschner, P. A., Sweller, J., & Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during  instruction  does  constructivist,  discovery,  problem-based, experiential,  and  inquiry-based  teaching. Educational  Psy-chologist , 41 (2), 75-86.
Kline  Morris  1973  Communications  on  pure  and  Applied  mathematics Natascha Artin Brunswick
Nathan,M.J.(2014).Groundedmathematicalreasoning.InL.Shapiro(Ed.).  The routledge handbook of embodied cognition (pp.171 – 183). NewYork:Routledge.
Nathan,M.J.,&Walkington,C.(2017).Groundedandembodiedmathematicalcog ni-
NCTM.  (2000). Principles  And  Standards  For  School  Mathematics. Reston,VA: NCTM.
Paas, J.L., et.all. (2010). Cognitive Load Theory . Cambridge: Cambridge Pier,E.L.,Walkington,C.,Clinton,V.E.,Boncoddo,R.,Williams
Pierce,C.,Alibali,M.A.,Kuan, Nigel Choon Hao. 2010 . Integrating Link Maps Into  Multimedia:  an  Investigation .  Tesis  tidak  diterbitkan.  Sydney: University of Sydney.
Retnowati,  E.  (2008).  Keterbatasan  memori  dan  implikasinya  dalam mendesain  metode  pembelajaran  matematika. Seminar  Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika. Yogyakarta: UNY.

## AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol. 12, No. 3 Desember 2021 e-ISSN 2579-7646
Reys, dkk. 1984. Dasar-Dasar Matematika. Jakarta: Bumi Aksara Ruseffendi,  E.T.   1988  . Pengajaran  Matematika  Modern  dan  Masa  Kini Untuk Guru dan SPG , Bandung : Tarsito
Skagerlund,  K.,  &  Träff,  U.  (2016).  Processing  of  space,  time,  and  number contributes to mathematical abilities above and beyond domain-general cognitive abilities. Journal of Experimental Child Psychology, 143, 85 – 101. http://dx.doi.org/10.1016/j.jecp . 2015.10.016.
Stepanek, J. (2000). Problem solving: Getting to the heart of mathematics. A Math and Science Journal, 1 (1), 1-20. Suherman,  Erman.  2003. Evaluasi  Pembelajaran  Matematika .  Bandung: JICA. UPI.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12 (2), 257-285.
Sweller,  J.  (1989).  Cognitive  technology:  Some  procedures  for  facilitating learning  and  problem  solving  in  mathematics  and  science. Journal  of Educational Psychology, 81 , 457-466. Sweller, J. (1993). Some cognitive processes and their consequences for the organisation  and  presentation  of  information. Australian  Journal  of Psychology, 45 , 1-8.
Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruction, 4 (4), 295-312.
Sweller, J. (2003). Evolution of human cognition architecture. The psychology of learning and motivation, 43 , 215-266. Sweller, J. (2004). Instructional design consequences of an analogy between evolution  by  natural  selection  and  human  cognitive  architecture. Instructional science, 321 , 9-31.
Sweller, J. (2006b). Discussion of emerging topics in cognitive load research: Using learner and information characteristics in the design of powerful learning environments. Applied Cognitive Psychology, 20 , 353-357.
Sweller,  J.,  &  Chandler,  P.  (1991).  Evidence  for  cognitive  load  theory.
Cognition and Instruction, 8 (4), 351-362.
Sweller, J., & Chandler, P. (1994). Why some material is difficult to learn. Cognition and Instruction, 12 (3), 185-233.
Sweller,  J.,  &  Sweller,  S.  (2006).  Natural  information  processing  systems. Evolutionary Psychology, 4 , 434-458.
Sweller,  J.,  van  Merriënboer,  J.  J.  G.,  &  Paas,  F.  (1998).  Cognitive architecture and instructional design. Educational Psychology Review,
10 ,  251-296. tion:Promoting  mathematical  in  sight  and  proofusing actionan  dlanguage.Cognitive  Research:  Principles  and  Implications, 2(1),9.https://doi.org/10.1186/s41235-016-0040-5. University Press.
van  Merriënboer,  J.  J.  G.,  &  Ayres,  P.  (2005).  Research  on  cognitive  load theory  and  its  design  implications  for  e-learning. Educational Technology Research and Development, 53 (3), 5-13.