J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S

## A UTOMOTIVE L ABORATORY I NFRASTRUCTURE O N S TUDENT L EARNING S ATISFACTION I N D IESEL M OTOR P RACTICUM C OURSE I N M ECHANICAL

## E NGINEERING S TUDY P ROGRAM P ALANGKA R AYA U NIVERSITY P ENGARUH S ARANA P RASARANA L ABORATORIUM O TOMOTIF T ERHADAP K EPUASAN B ELAJAR M AHASISWA P ADA M ATA K ULIAH P RAKTIKUM M OTOR D IESEL D I P ROGRAM S TUDI P ENDIDIKAN T EKNIK M ESIN U NIVERSITAS P ALANGKA R AYA
Pernando 1 , Sri Murwantini 2 , Ahmad Eko Suryanto 3
1,2 Program Studi Pendidikan Teknik Bangunan, Jurusan Pendidikan Teknologi dan Kejuruan 3 Program Studi Pendidikan Teknik Mesin, Jurusan Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Palangka Raya
e-mail: terataiputih608@gmail.com

## ABSTRACT
In  this  study,  regression  analysis  was  used  to  examine  the  relationship between the availability  of  laboratory facilities  and  student  satisfaction  in  the  Mechanical  Engineering  Education  program  at  UPR.  The  basic assumptions  of  the  regression  model  were  met,  which  included  normality  of  residual  distribution, homoscedasticity,  and  no  autocorrelation.  The  test  results  showed  that  there  was  no  heteroscedasticity  and autocorrelation  in  this  regression  model,  and  the  residual  values  had  a  normal  distribution.  In  regression analysis,  it is  important to evaluate the significance of independent variables on the dependent variable. The test results showed that the predictor variable (availability of laboratory facilities) had a significant effect on the dependent variable (student satisfaction). An increase in laboratory facilities availability would contribute to a 1.162  increase  in  student  satisfaction.  The  R-Square  value  of  0.637  or  63.7%  indicates  that  63.7%  of  the variation in student satisfaction can be explained by the availability of laboratory facilities, and the remaining is influenced by other variables not included in the model. This shows that the availability of laboratory facilities has a significant effect on student satisfaction. In conclusion, this study shows that the availability of laboratory facilities  has  a  significant  positive  effect  on  student  satisfaction  in  the  Mechanical  Engineering  Education program at UPR. These findings can be used as input for the university to improve the availability of laboratory facilities to provide a better learning experience for students.
Keywords: Regression  Coefficient,  Positive  Relationship,  Learning  Satisfaction,  Availability  of  Laboratory Facilities

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  kebutuhan  manusia.  Pendidikan  selalu  mengalami  perubahan,  perkembangan dan  perbaikan  sesuai  dengan  perkembangan  di  segala  bidang  kehidupan  (Siswandi  &  Sukoso,  2015;  Suharno dkk., 2020; Yoto dkk., 2013). Perubahan dan perbaikan dalam bidang pendidikan meliputi berbagai komponen yang  terlibat  di  dalamnya  baik  itu  pelaksana  pendidikan  di  lapangan  (kompetensi  guru  dan  kualitas  tenaga pendidik) (Suharno dkk., 2020), mutu pendidikan, perangkat kurikulum, sarana dan prasarana pendidikan dan mutu  menejemen  pendidikan  termasuk  perubahan  dalam  metode  dan  strategi  pembelajaran  yang  lebih inovatif (Fuller, 2015; United Nations Educational, 2016). Upaya perubahan dan perbaikan tersebut bertujuan membawa kualitas pendidikan Indonesia lebih baik.
Perlunya  sarana  dan  prasarana  pendidikan  diperhatikan  lebih  lanjut  karena  sarana  dan  prasarana merupakan  bagian  yang  termasuk  memegang  peran  penting  dalam  proses  pembelajaran  di  kelas  maupun  di
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
laboratorium  pada  saat  kegiatan  praktikum.  Sarana  dan  prasarana  pendidikan  di  Program  Studi  Pendidikan Teknik Mesin yang telah memenuhi standar mampu meningkatkan kepuasan belajar serta mahasiswa menjadi aktif,  untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  “maka  salah  satu  usaha  yang  perlu  dilakukan  adalah  melengkapi Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Mesin  dengan  sarana  dan  prasarana  praktik  yang  sesuai  dengan  standar minimal sarana dan prasarana bengkel praktik yang sudah ditentukan oleh pemerintah.
Peraturan  Menteri  Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  3  Tahun  2020,  tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi, diatur dalam Pasal 33, 34, dan 35. Pasal 33, standar sarana dan prasarana pembelajaran  merupakan  kriteria  minimal  tentang  sarana  dan  prasarana  sesuai  dengan  kebutuhan  isi  dan proses  Pembelajaran  dalam  rangka  pemenuhan  capaian  pembelajaran  lulusan.  Selanjutnya  dalam  standar sarana pembelajaran diatur dalam pasal 34, sebagaimana dimaksud dalam Pasal 33 paling sedikit terdiri yaitu: perabot;  peralatan  pendidikan;  media  pendidikan;  buku,  buku  elektronik,  dan  repositori;  sarana  teknologi informasi  dan  komunikasi;  instrumentasi  eksperimen;  sarana  olahraga;  sarana  berkesenian;  sarana  fasilitas umum; bahan habis pakai; dan sarana pemeliharaan, keselamatan, dan keamanan. Jumlah, jenis, dan spesifikasi sarana  sebagaimana  dimaksud  pada  ayat  (1)  ditetapkan  berdasarkan  rasio  penggunaan  sarana  sesuai  dengan karakteristik metode dan bentuk Pembelajaran,  serta harus menjamin terselenggaranya proses Pembelajaran dan  pelayanan  administrasi  akademik  (Salinan  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia Nomor 3 Tahun 2020 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi, 2020).
Selanjutnya  pada  Pasal  35,  mengenai  standar  prasarana  Pembelajaran  sebagaimana  dimaksud  dalam Pasal 33 paling sedikit terdiri yaitu tersedianya lahan; ruang kelas; perpustakaan; laboratorium/studio/bengkel kerja/unit  produksi;  tempat  berolahraga;  ruang  untuk  berkesenian;  ruang  unit  kegiatan  mahasiswa;  ruang pimpinan Perguruan Tinggi;  ruang Dosen;  ruang  tata usaha; dan fasilitas umum. Fasilitas umum sebagaimana dimaksud  pada  ayat  (1)  huruf  k  meliputi  jalan;  air;  listrik;  jaringan  komunikasi  suara;  dan  data.  Peningkatan mutu  pendidikan  penting  untuk  dilakukan,  karena  pendidikan  dianggap  sebagai  suatu  investasi  yang  paling berharga  dalam  bentuk  peningkatan  kualitas  sumber  daya  insani  untuk  pembangunan  suatu  bangsa.  Mutu pendidikan  dipengaruhi oleh aktivitas pembelajaran yang dilakukan  oleh dosen  dan mahasiswa baik di dalam laboratorium  atau  di  kelas,  yang  terwujud  dalam  bentuk  hasil  belajar  nyata  yang  dicapai  oleh  peserta  didik berupa nilai rata-rata dari semua mata kuliah dalam satu semester.
Salah  satu  prasyarat  dalam  pembelajaran  praktikum  adalah  pemanfaatan  laboratorium  seperti  yang disampaikan pada Pasal 33. Laboratorium mempunyai fungsi sebagai empat untuk praktikum. Khususnya bagi pendidikan  teknik  mesin  digunakan  sebagai  tempat  untuk  melaksanakan  praktikum  mahasiswa,  di  mana mahasiswa dapat mempraktikkan dan menguji teori-teori yang telah dipelajari  dalam kelas. Kemudian ia juga sebagai  pusat  pengembangan  dan  penelitian,  di  mana  para  peneliti  dan  staf  pengajar  dapat  melakukan penelitian dan pengembangan terkait teknologi mesin. Fungsi lainnya sebagai tempat pelatihan keterampilan, yaitu  untuk  melatih  keterampilan  praktis  mahasiswa  dalam  memperbaiki  dan  merancang  mesin,  sehingga mempersiapkan mereka untuk masuk ke dunia kerja di bidang teknik mesin.
Dalam  meningkatkan  dan  mengembangkan  kualitas  pendidikan  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik Mesin sangat perlu memperhatikan salah satu aspek di dalam pendidikan yakni berupa kelengkapan sarana dan prasarana  yang  ada  di  laboratorium  otomotif  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Mesin,  yaitu  pada  setiap program  keahlian,  khususnya  pada  laboratorium  otomotif  yang  akan  digunakan  oleh  mahasiswa  dalam praktikum di kampus. Berdasarkan hasil wawancara dilakukan dengan kepala laboratorium pada Program Studi Pendidikan  Teknik  Mesin  Universitas  Palangka  Raya,  terdapat  beberapa  masalah  yang  dihadapi  dalam mengelola  laboratorium.  Hasil  dari  observasi  awal,  didapatkan  bahwa  kelengkapan  sarana  dan  prasarana  di laboratorium otomotif di Program Studi  Pendidikan Teknik Mesin perlu diperhatikan sebagai salah satu aspek penting  dalam  meningkatkan  dan  mengembangkan  kualitas  pendidikan  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik Mesin. Laboratorium otomotif yang akan digunakan oleh mahasiswa dalam praktikum di kampus perlu dikelola dengan baik dan perawatan/pemeliharaan peralatan dan alat peraga perlu dilakukan secara teratur agar dapat berfungsi  dengan baik. Sistem organisasi peralatan masih kurang tertata dengan baik sehingga menyebabkan kurangnya  perawatan/pemeliharaan  peralatan  dan  alat  peraga.  Ventilasi  udara  di  laboratorium  masih  kurang memadai sehingga perlu diperbaiki agar tidak mengganggu kesehatan para mahasiswa yang sedang melakukan praktikum  di  laboratorium.  Ruangan  untuk  melakukan  kegiatan  praktikum  motor  diesel  dirasa  kurang  luas sehingga kegiatan praktikum terlihat kurang efektif. Hal ini  perlu diperhatikan agar kegiatan praktikum dapat berjalan  dengan  lancar  dan  efektif.  Selain  itu,  program  studi  juga  harus  memastikan  bahwa  kurikulum  dapat
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
terus  diperbarui  dan  disesuaikan  dengan  perkembangan  kebutuhan  pasar  tenaga  kerja  dan  dunia  industri (Murwantini, 2015; Suharno dkk., 2020; Wiyogo dkk., 2022).
Berkenaan  dengan  pernyataan  sebelumnya,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  hubungan kepuasan  mahasiswa  terhadap  ketersediaan  sarana  praktikum  diesel  perlu  dilakukan  karena  hasil  penelitian tersebut dapat memberikan informasi yang berguna bagi pengelola laboratorium otomotif dan Program Studi Pendidikan  Teknik  Mesin  dalam  mengambil  keputusan  terkait  peningkatan  kualitas  pendidikan.  Melalui penelitian  tersebut,  dapat  diketahui  seberapa  besar  kebutuhan  mahasiswa  terhadap  kelengkapan  sarana praktikum  diesel  dan  seberapa  besar  kepuasan  mereka  terhadap  ketersediaan  sarana  praktikum  diesel  yang ada.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  gambaran  mengenai  sejauh  mana  penerapan  sistem organisasi  peralatan  di  laboratorium  otomotif  telah  dilakukan  dengan  baik,  serta  seberapa  besar  pengaruh ketersediaan  sarana  dan  prasarana  terhadap  keberhasilan  kegiatan  praktikum  motor  diesel.  Dengan  adanya hasil  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dilakukan  perbaikan  dan  pengembangan  sarana  praktikum  diesel  di laboratorium otomotif Program Studi Pendidikan Teknik Mesin agar sesuai dengan kebutuhan mahasiswa dan dapat memberikan kepuasan yang maksimal. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat dijadikan bahan evaluasi dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Mesin  secara  keseluruhan. Dengan  demikian,  penelitian  mengenai  hubungan  kepuasan  mahasiswa  terhadap  ketersediaan  sarana praktikum  diesel  sangat  penting  dilakukan  dalam  rangka  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dan  mencapai tujuan Program Studi Pendidikan Teknik Mesin.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  mengetahui  pengaruh  sarana  prasarana laboratorium otomotif terhadap kepuasan belajar di Program Studi Pendidikan Teknik Mesin Universitas Palangka Raya.  Berdasarkan  tujuna  permasalahan,  penelitian  menggunakan  desain  penelitian  korelasional  atau  correlation design. Hal ini bertujuan untuk mengevaluasi hubungan atau korelasi antara variabel kesiapan sarana pembelajaran dengan  variabel  kepuasan  mahasiswa.  Correlation  design  (desain  korelasional)  adalah  salah  satu  jenis  desain penelitian yang bertujuan untuk mengevaluasi hubungan antara dua atau lebih variabel (Asenahabi, 2019). Desain ini melibatkan pengukuran variabel-variabel tersebut dan analisis korelasi antara mereka (Asenahabi, 2019; Leavy, 2017).  Penelitian  kuantitatif  adalah  jenis  penelitian  ilmiah  yang  didasarkan  pada  data  yang  diukur  dalam  bentuk angka  atau  statistik  (Leavy,  2017;  Piccioli,  2019),  dan  menggunakan  pendekatan  ilmiah  untuk  mengumpulkan, menganalisis,  dan  menyajikan  data  tersebut.  Penelitian  kuantitatif  biasanya  didasarkan  pada  hipotesis  atau pertanyaan  penelitian  yang  dapat  diuji  secara  empiris  dengan  menggunakan  metode  statistic  (Leavy,  2017). Penelitian  kuantitatif  umumnya  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  pengambilan  sampel  yang  representatif untuk mendapatkan data yang valid dan dapat dipercaya (Berndt, 2020; Bhardwaj, 2019).
Teknik  analisis  data  adalah  suatu  proses  dalam  penelitian  untuk  mengelompokkan,  menyajikan,  dan menghitung data berdasarkan variabel yang diteliti (Hope, 2019). Dengan tujuan menjawab rumusan masalah dan menguji hipotesis yang telah diajukan. Teknik analisis data digunakan untuk memperoleh informasi dan kesimpulan yang  bermanfaat  dari  data  yang  telah  dikumpulkan,  sehingga  dapat  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang fenomena  yang  sedang  diteliti  (Hope,  2019;  Schmee  &  Hahn,  1979).  Ada  banyak  teknik  analisis  data  yang  dapat digunakan, tergantung pada jenis data yang dikumpulkan dan tujuan penelitian yang ingin dicapai.
Pada penelitian ini, digunakan analisis regresi sederhana. Analisis ini adalah metode statistik yang digunakan untuk  mengetahui  hubungan  antara  satu  variabel  bebas  (independen)  dengan  satu  variabel  terikat  (dependen (Schmee  &  Hahn,  1979)).  Variabel  bebas  (X)  sarana  prasarana  laboratorium,  sedangkan  variabel  terikatnya  (Y) adalah  kepuasan  belajar  mahasiswa.  Metode  ini  membantu  dalam  memodelkan  dan  memprediksi  nilai  variabel terikat  berdasarkan  nilai  variabel  bebas  (Hope,  2019;  Schmee  &  Hahn,  1979).  Dalam  analisis  regresi  sederhana, hubungan  antara  variabel  bebas  dan  terikat  dijelaskan  dengan  persamaan  garis  lurus  (Hope,  2019).  Analisis  ini berguna  dalam  mengevaluasi  hubungan  antara  variabel  dan  memprediksi  nilai  variabel  terikat  berdasarkan  nilai variabel bebas yang diberikan (Hope, 2019; Iwasaki, 2020; Schmee & Hahn, 1979).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji normalitas digunakan untuk memeriksa apakah data yang telah dikumpulkan memiliki distribusi normal atau tidak. Terdapat dua metode untuk mengetahui apakah sisa data berdistribusi normal atau tidak, yaitu melalui analisis grafis dan analisis statistik. Untuk melakukan uji normalitas, digunakan metode Kolmogorov-Smirnov. Uji ini,
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
umum  digunakan  karena  kemampuannya  dalam  menangani  data  berukuran  besar  dan  tidak  tergantung  pada parameter data tertentu seperti rata-rata atau standar deviasi (Lopes dkk., 2007). Ia mampu menguji apakah suatu sampel atau populasi data terdistribusi normal atau tidak normal (Justel dkk., 1997; Lopes dkk., 2007).  Selain itu, ia dapat digunakan untuk membandingkan distribusi  antara dua sampel atau populasi, pada sampel dengan jumlah yang relatif kecil atau besar.  Keputusan diambil berdasarkan nilai signifikansi yang diperoleh dari uji tersebut. Jika nilai signifikansi lebih  besar dari 0,05, maka sisa data dianggap berdistribusi normal. Namun, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka sisa data dianggap tidak berdistribusi normal.
Tabel 1. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation 4.86730867 Most Extreme Differences Absolute .230 Positive .137 Negative -.230 Kolmogorov-Smirnov Z 1.257 Asymp. Sig. (2-tailed) .085
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Hasil yang tercantum dalam Tabel 1. menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) adalah 0.85 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normalitas terpenuhi. Hal ini terjadi nilai Sig. yang dimiliki lebih besar dari nilai 0.05.
Uji  heteroskedastisitas  adalah  sebuah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  apakah variansi  dari  residual  dalam  model  regresi  berubah-ubah  atau  tidak  konsisten.  Dalam  regresi  linear,  asumsi dasar adalah variansi dari residual atau kesalahan prediksi sama konstan atau homoskedastisitas. Jika variansi residual tidak konstan, maka model  regresi tidak dapat diandalkan karena hasil prediksi akan bervariasi pada setiap titik pada garis regresi. Jika ditemukan adanya heteroskedastisitas pada model regresi, maka solusinya adalah  dengan  melakukan  transformasi  data  atau  menggunakan  metode  regresi  yang  lebih  sesuai  seperti regresi  heteroskedastisitas.  Dasar  pengambilan  keputusan  menggunakan  uji  glejser.  Uji  ini  menguji  apakah variansi  dari  residual  berubah-ubah  pada  setiap  level  variabel  bebas  atau  prediktor  dalam  model  regresi.  Ia dapat  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  heteroskedastisitas  ada  pada  model  regresi  atau  tidak.  Jika  sig. (signifikan) > 0.05, maka  tidak terdapat heteroskedastisitas, namun jika sig. (signifikan) < 0.05, maka terdapat heteroskedastisitas.
Tabel 2. Hasil Uji Heteroskedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.300 6.609 -.045 .964 Kepuasan Belajar .028 .064 .084 .444 .660
a. Dependent Variable: ABS_Res
Dari  hasil  output  Tabel  2.  Untuk  menguji  heteroskedastisitas  dengan  menggunakan  uji  Glejser,  kita dapat  melihat  tabel  output  koefisien  dengan  variabel  abs_res  sebagai  variabel  dependen.  Hasil  pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat dari signifikansi nilai, yaitu untuk variabel X1, nilainya 0.660 > 0,05 (alpha 5%). Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada  pengaruh  yang signifikan dari variabel dependen terhadap  variabel X1.
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
Dengan demikian, hipotesis nol (H0) diterima, dan dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga asumsi heteroskedastisitas terpenuhi.
Uji  Autokorelasi,  adalah  suatu  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  keberadaan  korelasi antara  nilai-nilai  data  pada  waktu  sekarang  dengan  nilai-nilai  data  pada  waktu  sebelumnya  (dalam  suatu rangkaian  waktu  atau time  series  data ).  Korelasi  antara  nilai-nilai  data  pada  waktu  yang  berbeda  ini  disebut dengan autokorelasi. Autokorelasi terjadi ketika terdapat ketergantungan antara nilai-nilai residual pada waktu sebelumnya. Jika terdapat autokorelasi pada model regresi, maka asumsi-asumsi yang digunakan dalam analisis regresi menjadi tidak valid, dan estimasi parameter model yang dihasilkan menjadi tidak akurat. Durbin-Watson dapat digunakan untuk menentukan jenis dan tingkat autokorelasi dalam model regresi, dan dapat membantu dalam  mengevaluasi  kualitas  model.  Uji  ini  merupakan  salah  satu  uji  statistik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi keberadaan autokorelasi pada model regresi linier sederhana atau berganda. Cara menentukan atau  kriteria  pengujian  autokorelasi  yaitu,  untuk  mendeteksi  Autokorelasi  Positif,  jika  d  <  dL  (Dubrin Lower ) maka terdapat autokorelasi positif. Namun, jika d > dU (Dubrin Upper ) maka tidak terdapat autokorelasi positif. Jika dL < d < dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.
Tabel 3. Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .821 a .673 .662 7.01460 1.560 a. Predictors: (Constant), Sapras Laboratarium
b. Dependent Variable: Kepuasan Belajar
Dengan  jumlah  sampel  sebanyak  30  orang,  maka  Nilai  dL  dan  dU,  yang  didapatkan  dari  tabel  Dubrin- Watson (terlampir), adalah 1.3520 dan 1.4894. Maka didapatkan 4 – dU = 4 - 1.4894, didapatkan nilai sebesar 2.5106.

## Uji Hipotesis
Uji  Parsial  (Uji-t),  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  besar  pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat.  Apabila  nilai  signifikansi  (Sig.)  <  0,05,  maka  suatu  variabel  dikatakan  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel yang lain. Kriteria untuk menerima atau menolak hipotesis adalah, jika nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel, maka hipotesis nol (Ho) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima. Jika nilai t- hitung  kurang  dari  nilai  t-tabel,  maka  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak.  Nilai  t-tabel  dengan  alpha  5%  dan  jumlah sampel  n  dikurangi  dengan  jumlah  variabel  yang  digunakan.  Dalam  hal  ini,  diperoleh  nilai  t-tabel  (terlampir) sebesar 1,699.
Uji Koefesien Determinasi,  dikenal sebagai R-squared,  ia adalah suatu ukuran statistik yang digunakan dalam analisis regresi untuk mengevaluasi seberapa baik model regresi linier cocok dengan data yang diamati. Koefisien  determinasi  menunjukkan  seberapa  besar  persentase  variasi  variabel  terikat  yang  dapat  dijelaskan oleh variabel bebas dalam model regresi.
Tabel 4.  Hasli Uji Koefesien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .821 a .673 .662 7.01460
a. Predictors: (Constant), Sapras Laboratarium b. Dependent Variable: Kepuasan Belajar
Dari Tabel  4, diperoleh nilai R-Square sebesar 0.637 atau 63.7%. Artinya sebanyak 63.7% ketersediaan prasarana  laboratarium  dapat  memberikan  kepuasan  belajar  mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Mesin  UPR,  dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3

## Uji Regresi Sederhana
Uji  regresi  sederhana  adalah  sebuah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan antara  dua  variabel,  yaitu  variabel bebas  (independent  variable) yaitu  kepuasan  belajar  dan  variabel  terikat (dependent  variable) sarana  prasarana.  Tujuan  dari  uji  regresi  sederhana  adalah  untuk  menentukan  apakah terdapat  hubungan  linier  antara  kedua  variabel  tersebut  dan  untuk  mengukur  kekuatan  dan  arah  hubungan tersebut. Syarat uji regresi linear sederhana valid dan reliabel normal dan linear dasar pengambilan keputusan. Pengambilan  keputusan  dalam  uji  regresi  linear  sederhana  dapat  mengacu  pada  dua  hal,  yakni  dengan membandingkan  nilai  signifikansi  dengan  nilai  probabilitas  0,05  Jika  nilai  signifikansi  kurang  dari  0,05,  artinya variabel  X  berpengaruh  terhadap  variabel  Y.  Jika  nilai  signifikansi  lebih  dari  0,05,  artinya  variabel  X  tidak berpengaruh terhadap variabel Y.
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Sederhana Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 28.176 9.953 2.831 .008 Sapras Laboratarium 1.162 .153 .821 7.598 .000
a. Dependent Variable: Kepuasan Belajar
Dari  Tabel  5,  menunjukkan  hasil  yang  diperoleh  nilai  constant  sebesar  28.176,  sedangkan  nilai  sarana prasarana laboratorium (koefisien regresi) sebesar 1.162. Berdasarkan hasil tersebut, selanjutnya dimasukkan dalam  persamaan  regresi,  yaitu:      Y  =  a  +  bX+ 𝑒 Y=  28.176  +  1.162X.  Berkenaan  dengan  hasil  persamaan tersebut,  artinya  nilai  koefisien  regresi  yang  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  terikat  (X)  (sarana prasarana laboratorium) dengan variabel bebas (Y) (kepuasan mahasiswa) sebesar 1.162.
Dari hasil uji normalitas yang telah dilakukan, didapatkan bahwa nilai signifikansi sebesar 0,085 > 0,05, dapat disimpulkan bahwa nilai residual memiliki distribusi yang normal. Hasil uji heteroskedastisitas yang telah dilakukan,  didapatkan  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,660  >  0,05,  dapat  disimpulkan  tidak  terdapat heteroskedastisitas. Uji autokorelasi nilainya sebesar 1,560, menunjukkan tidak terdapat autokorelasi.  Nilai t- hitung diperoleh 7.598, jika nilai t-hitung > t-tabel, maka 7.598 > 0.05, Ho ditolak dan Ha diterima. Kemudian, nilai R-Square diperoleh sebesar 0.637 atau 63.7%., yang mana artinya sebanyak 63.7% ketersediaan prasarana laboratarium  dapat  memberikan  kepuasan  belajar  mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Mesin  UPR,  dan  sisanya dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  pada  sarana  prasarana laboratorium,  maka  akan  berkontribusi  pada  peningkatan  kepuasan  mahasiswa  sebesar  1.162.  Nilai  koefisien regresi tersebut adalah positif. Hal ini, dapat dikatakan bahwa variabel X terhadap variabel Y adalah positif. Nilai signifikansi yang diperoleh dari Tabel 7., yaitu sebesar 0,000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel (X) berpengaruh terhadap variabel (Y).
Dalam  analisis  regresi,  penting  untuk  memastikan  bahwa  asumsi  dasar  dari  model  regresi  terpenuhi. Asumsi  dasar  ini  meliputi  normalitas  distribusi  nilai  residual,  homoskedastisitas  (tidak  adanya heteroskedastisitas),  dan  tidak  adanya  autokorelasi.  Selain  itu,  penting  juga  untuk  mengevaluasi  signifikansi variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Dalam  kasus  ini,  hasil  uji  normalitas  menunjukkan  bahwa nilai signifikansi sebesar 0,085 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai residual memiliki distribusi yang normal.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  asumsi  normalitas  terpenuhi  dalam  model  regresi  ini.  Hasil  uji heteroskedastisitas  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,660  >  0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan tidak  terdapat  heteroskedastisitas  dalam  model  regresi  ini.  Artinya,  varian  residual  tidak  berubah  secara signifikan  seiring  dengan  perubahan  nilai  prediktor.  Uji  autokorelasi  menunjukkan  nilai  sebesar  1,560,  yang menunjukkan  tidak  terdapat  autokorelasi  dalam  model  regresi  ini.  Artinya,  tidak  ada  hubungan  linier  antara nilai residual di waktu tertentu dengan nilai residual di waktu sebelumnya. Nilai t-hitung yang diperoleh adalah 7.598,  dengan  nilai  signifikansi  kurang  dari  alpha  (0,05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  prediktor  (X) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen  (Y),  dan  dapat  menolak  hipotesis  nol  (Ho)  bahwa tidak ada hubungan antara X dan Y. Nilai R-Square sebesar 0,637 atau 63.7% menunjukkan bahwa 63.7% variasi
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
dalam  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  prediktor,  dan  sisanya  dipengaruhi  oleh  variabel  lain yang  tidak  dimasukkan  dalam  model.  Nilai  koefisien  regresi  yang  positif  menunjukkan  bahwa  ada  hubungan positif  antara  variabel  prediktor  (X)  dan  variabel  dependen  (Y).  Setiap  peningkatan  pada  sarana  prasarana laboratorium  akan  berkontribusi  pada  peningkatan  kepuasan  mahasiswa  sebesar  1.162.  Berdasarkan  nilai signifikansi  yang  diperoleh  dari  tabel  (0,000  <  0,05),  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  prediktor  (X) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen  (Y).  Oleh  karena  itu,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  adanya  ketersediaan  prasarana  laboratorium  dapat  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  kepuasan belajar mahasiswa Pendidikan Teknik Mesin UPR.

## PENUTUP

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  distribusi  nilai  residual  bersifat  normal  karena  nilai signifikansi  hasil  uji  normalitas  sebesar  0,085  >  0,05.  Sehingga  berdasarkan  nilai  tadi,  tidak  terdapat  gejala heteroskedastisitas  karena  nilai  signifikansi  hasil  uji  heteroskedastisitas  sebesar  0,660  >  0,05.  Nilai  uji autokorelasi  yang  didapatkan  sebesar  1.560,  hal  ini  mengindikasikan  tidak  terdapat  autokorelasi  karena. Terdapat hubungan positif antara variabel X (sarana prasarana laboratorium) dan variabel Y (kepuasan belajar mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Mesin  UPR)  karena  nilai  koefisien  regresi  positif.  Variabel  X  (sarana  prasarana laboratorium)  berpengaruh  terhadap  variabel  Y  (kepuasan  belajar  mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Mesin  UPR) karena  nilai  signifikansi  hasil  uji  t  sebesar  0,000  <  0,05.  Selain  itu,  nilai  R-Square  sebesar  0,637  atau  63.7% menunjukkan  bahwa  sebanyak  63.7%  ketersediaan  prasarana  laboratarium  dapat  memberikan  kepuasan belajar  mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Mesin  UPR,  dan  sisanya  dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  Setiap peningkatan  pada  sarana  prasarana  laboratorium  akan  berkontribusi  pada  peningkatan  kepuasan  mahasiswa sebesar 1.162.
Adapun hal yang menjadi saran dalam penelitian ini adalah, persentase variabilitas yang dijelaskan oleh model (R-Square)  sebesar  63,7%,  ada  sekitar  36,3%  variabilitas  yang  tidak  dijelaskan  oleh  model.  Disarankan  untuk melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  yang  dapat  mempengaruhi kepuasan belajar mahasiswa dan menjelaskan variabilitas yang tidak tercakup dalam model saat ini. Selain itu, untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  variabel  lain  yang  dapat  mempengaruhi  kepuasan belajar mahasiswa untuk lebih memperluas pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan belajar mahasiswa di bidang Pendidikan Teknik Mesin UPR.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asenahabi,  B.  M.  (2019).  Basics  of  Research  Design:  A  Guide  to  selecting  appropriate  research  design. International Journal of Contemporary Applied Researches, 6(5), 1–14.
[2] Berndt,  A.  E.  (2020).  Sampling  Methods.  Journal  of  Human  Lactation,  36(2),  224–226. https://doi.org/10.1177/0890334420906850
[3] Bhardwaj, P. (2019). Types of Sampling in Research.  Journal  of the Practice of Cardiovascular Sciences, 5(3), 63–157. https://doi.org/10.4103/jpcs.jpcs
[4] Coendraad, R., Trissan, W., & Putra, T. E. (2022). Persepsi Guru dan Siswa terhadap Pembelajaran Tatap Muka  (PTM)  Terbatas  pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Sekolah  Dasar  di  Pinggiran  DAS  Sungai  Kahayan SDN-1 Desa Hanua, Kabupaten Pulang Pisau. Jurnal Ilmiah Kanderang Tingang , 13 (2), 224-234.
[5] Fuller, A. (2015). Vocational  Education.  International  Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences: Second Edition, November, 232–238. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-097086-8.92091-9
[6] Hope,  T.  M.  H.  (2019).  Linear  regression.  In  Machine  Learning:  Methods  and  Applications  to  Brain Disorders (hal. 67–81). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815739-8.00004-3
[7] Iwasaki,  M.  (2020).  Multiple  Regression  Analysis  from  Data  Science  Perspective.  In:  Imaizumi,  T., Nakayama,  A.,  Yokoyama,  S.  (eds)  Advanced  Studies  in  Behaviormetrics  and  Data  Science. Behaviormetrics: Quantitative Approaches to Human Behavior. In J. Akinori Okada, Professor Emeritus, Rikkyo University, Tokyo (Ed.),  Advanced Studies in Behaviormetrics and Data Science (5 ed., hal.  131– 140).  Springer,  Singapore.  https://doi.org/vol  5.  Springer,  Singapore.  https://doi.org/10.1007/978-981-
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
15-2700-5_8
[8] Law,  D.,  Patrisia,  Y.,  Gunasekara,  C.,  Castel,  A.,  Nguyen,  Q.  D.,  &  Wardhono,  A.  (2023).  Durability Assessment of Alkali-Activated Concrete Exposed to a Marine Environment. Journal of Materials in Civil Engineering, 35(9), 04023275.
[9] Law, D., Gunasekara, C., Patrisia, Y., Fernando, S., & Wardhono, A. (2023, April). Development of durable class F fly ash based geopolymer concretes. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1157, No. 1, p. 012024). IOP Publishing.
[10] Patrisia, Y., Law, D. W., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). Life cycle assessment of alkali-activated concretes  under  marine  exposure  in  an  Australian  context. Environmental  Impact  Assessment Review , 96 , 106813.
[11] Patrisia, Y., Law, D. W., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). Fly ash geopolymer concrete durability to sulphate, acid and peat attack. In MATEC Web of Conferences (Vol. 364). EDP Sciences.
[12] Patrisia, Y., Law, D., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). The role of Na2O dosage in iron-rich fly ash geopolymer mortar. Archives of Civil and Mechanical Engineering , 22 (4), 181.
[13] Salinan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 3 Tahun 2020 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi, 76 (2020).
[14] Leavy, P. (2017). Research Design (1 ed.). The Guilford Press A Division of Guilford Publications, Inc. 370 Seventh Avenue, Suite 1200, New York, NY 10001. www.guilford.com
[15] Murwantini, S. (2015). Curriculum and The Pattern Of Concentration SMK and Its Relevance To Program Studi Pendidikan Teknik Mesin University of Palangkaraya. Jurnal Pendidikan dan Kejuruan Balanga, 3(2), 29–36.
[16] Okolie,  U.  C.,  Igwe,  P.  A.,  &  Elom,  E.  N.  (2019).  Improving  graduate  outcomes  for  technical  colleges  in
Nigeria. Australian Journal of Career Development, 28(1), 21–30.
https://doi.org/10.1177/1038416218772189
[17] Piccioli, M. (2019). Educational research and mixed methods. Research designs, application perspectives, and food for thought. Oajournals.Fupress.Net, 22(2), 423–438. https://doi.org/10.13128/ssf-10815
[18] Sallis,  E.  (2005).  Total  Quality  Management  in  education.  In  Developing  quality  systems  in  education (Third). Taylor & Francis e-Library, 2005.
[19] Schmee,  J.,  &  Hahn,  G.  J.  (1979).  A  simple  method  for  regression  analysis  with  censored  data. Technometrics, 21(4), 417–432. https://doi.org/10.1080/00401706.1979.10489811
[20] Siswandi, G., & Sukoso, S. (2015). Pengembangan Model Teaching Factory Di Bengkel. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 22, 467–483.
[21] Siswandi, G., Wiyogo, W., & Duling, J. R. (2019). Factors Affecting Preparation of the Implementation of Teaching  Factory  at  Vocational  High  School  State  3  Palangka  Raya.  299(Ictvet  2018),  29–34. https://doi.org/10.2991/ictvet-18.2019.7
[22] Suharno,  Pambudi,  N.  A.,  &  Harjanto,  B.  (2020).  Vocational  education  in  Indonesia:  History, development,  opportunities,  and  challenges.  In  Children  and  Youth  Services  Review  (Vol.  115). https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.105092
[23] United Nations Educational, S. and C. O. (UNESCO). (2016).  Recommendation concerning Technical and Vocational Education and Training (TVET).
[24] Wiyogo, W., Duling, J. R., & Debora, D. (2019). Quality Function Deployment Analysis for Improvement of Practicum  on  Mechanical  Engineering  Education  University  of  Palangka  Raya.  299(49),  24–28. https://doi.org/10.2991/ictvet-18.2019.6
[25] Wiyogo,  W.,  Suryanto,  A.  E.,  Siswandi,  G.,  Supriyadi,  S.,  &  Golderiawan,  V.  (2022).  Kualitas  Lulusan Program Studi Pendidikan Teknik Mesin Universitas Palangka Raya Dalam Dunia Usaha / Industri. 13(1), 28–37.
[26] Yoto,  Kustono,  D.,  Muladi,  &  Wardana.  (2013).  Partisipasi  Masyarakat  Industri  Dalam  Penyusunan
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 9 9 9 N N N o o o . . . 2 2 2 J J J u u u l l l i i i – – – D D D e e e s s s 2 2 2 0 0 0 2 2 2 3 3 3
Sinkronisasi Kurikulum di SMK. Jurnal Teknik Mesin, 1, 113–126.