AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## Pengaruh Kecemasan Matematika Terhadap Kemampuan Literasi Matematis dan Kemampuan Pemecahan Masalah
1 Elma Qurnia Elok Wahyuni, 2 Sarwo Edy, 3 Fatimatul Khikmiyah 1,2,3 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Muhammadiyah Gresik Email : elmaqurnia15@gmail.com
Abstrak
Riset  berikut  merupakan  studi  sosiologi  dengan  pendekatan  multi-metode yang  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  dampak  matematika  terhadap pemahaman matematika dan stres terhadap kemampuan pemecahan masalah. Riset  berikut dilakukan pada  Tahun  Pelajaran  2023 dengan sampel referensi yang dipilih menggunakan teknik cluster random sampling dengan margin of error  sebesar  5%.  Instrumen  yang  digunakan  terdiri  dari  Kuesioner Kecemasan Matematis serta Tes Literasi Matematis dan Pemecahan Masalah. Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Structural  Equation Modeling (SEM) dengan tingkat signifikansi sebesar 5%. Temuan riset berikut dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  (1)  Terdapat  korelasi  negatif  yang signifikan  antara  kecemasan  matematika  dan  pemahaman  matematika, ditunjukkan  oleh  skor  CR  -12.288≤-1.967  dengan  signifikansi  0.000≤0.05.  (2) Hubungan  negatif  juga  terlihat  antara  kecemasan  matematika  dan kemampuan pemecahan masalah, dengan nilai C.R  -8.384≤-1.967 dan tingkat signifikansi  sebesar  0.017≤0.05.  (3)  Sebaliknya,  terdapat  hubungan  positif yang signifikan antara pemahaman  matematika dan kemampuan pemecahan masalah, dengan nilai C.R 21.293≥1.967 dan tingkat signifikansi 0.000≤0.05.
Kata  kunci: Kecemasan  Matematika,  Kemampuan  Literasi  Matematis, Kemampuan Pemecahan Masalah.

## Abstract
This  study  is  sociological  research  employing  a  multi-method  approach  aimed at investigating  the  influence  of  mathematics  on  mathematical  knowledge and stress on problem-solving abilities. Conducted during the Academic Year 2023, the  research  utilized  the  cluster  random  sampling  technique  with  a  margin  of error  set  at  5%.  The  instruments  employed  in  this  research  included  the Mathematics  Anxiety  Questionnaire,  as  well  as  tests  on  Mathematical Knowledge  and  Problem-Solving.  Data  analysis  was  carried  out  using Structural  Equation  Modeling  (SEM)  with  a  significance  level  of  5%.  The research  findings  indicate  that:  (1)  There  is  a  significant  negative  correlation between mathematics anxiety and mathematical knowledge, as evidenced by the CR score of -12.288≤-1.967 with a significance level of 0.000≤0.05. (2) A negative relationship  is  observed  between  mathematics  anxiety  and  problem-solving abilities,  with  a  C.R.  value  of  -8.384≤-1.967  and  a  significance  level  of 0.017≤0.05.  (3)  Conversely,  there  is  a  significant  positive  correlation  between mathematical  knowledge  and  problem-solving  abilities,  with  a  C.R.  value  of 21.293≥1.967 and a significance level of 0.000≤0.05.
Keywords: Mathematics  Anxiety,  Mathematical  Literacy  Ability,  Problem Solving Ability
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## A. Pendahuluan
Matematika merupakan salah satu mata pelajaran yang diajarkan pada semua  tingkatan  mulai  dari  TK,  SD/MI,  SMP/MTs,  SMA/MA/SMK  dan Perguruan  Tinggi  (PT).  Tujuan  pengajaran  matematika  adalah  untuk melatih perkembangan kemampuan mental. Otak perlu belajar matematika untuk  menganalisis  dan  memecahkan  masalah  (Tysara,  2021).  Tujuan  ini berdasarkan  Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional  No.  33  Tahun  2022 yang  artinya  siswa  mampu  menyelesaikan  masalah  yang  meliputi kemampuan  memahami  masalah,  membuat  model  matematika, menyelesaikan model atau menafsirkan kemungkinan penyelesaian.
Kemampuan  pemecahan  masalah  adalah  kemampuan  menerapkan pengetahuan  yang  ada  pada  situasi  baru  dan  belum  diketahui  (Dewi, Ardana, & Sariyasa, 2019). Kemampuan pemecahan masalah adalah suatu aktivitas  untuk  mencari  penyelesaian  dari  masalah  matematika  dari permasalahan yang dihadapi menggunakan pengetahuan matematika yang dimiliki  (Nugroho  &  Dwijayanti,  2019).  Setiap  siswa  yang  mampu menyelesaikan  soal  tersebut  berarti  ia  harus  mempelajari  pemikiran tingkat tinggi, karena siswa tersebut harus memahami materi-materi yang berkaitan  dengan  materi  sebelumnya,  kemudian  diterapkan  dalam kehidupan  sehari-hari  di  dunia  nyata  (Marlissa,  Widjajanti,  Merauke,  & Yogyakarta, 2015). Namun kemampuan pemecahan masalah yang dianggap penting masih kurang pada sebagian besar siswa.
Salah  satu  hal  yang  mempengaruhi  kemampuan  pemecahan  masalah siswa adalah siswa yang tidak menyukai pelajaran matematika. (Setiawan, Pujiastuti,  &  Susilo,  2021)  berpendapat  bahwa  pelajaran  matematika merupakan  mata  pelajaran  yang  sulit  dan  berbahaya  yang  masih dibutuhkan  siswa  sehingga  siswa  menjadi  cemas  terhadap  pelajaran matematika  yang  berujung  pada  kecemasan  matematika.  Kecemasan terhadap matematika dapat diartikan sebagai rasa takut yang muncul dan dapat  menimbulkan  rasa  cemas  ketika  siswa  sedang  belajar  atau berhadapan dengan matematika (Septiarini, Kesumawati, & Jumroh, 2020). Stres  dapat  menyebabkan  siswa  kehilangan  penglihatan  dan  kesulitan menerima  serta  memahami  apa  yang  diajarkan  guru  tentang  konsep matematika  (Fadilah  &  Munandar,  2019).  Kecemasan  terhadap matematika  yang  dimiliki  siswa  tidak  hanya  berdampak  pada  pemecahan masalah, namun juga dapat berdampak pada literasi matematis. Artikel ini didukung  oleh  penelitian  (Seta,  Suherman,  &  Farida,  2021)  yang menyatakan bahwa rendahnya kemampuan matematika siswa tidak hanya dipengaruhi oleh belajar tetapi juga kecemasan matematika siswa.
Berhitung  mengacu  pada  kemampuan  individu  untuk  membuat, menggunakan,  dan  menafsirkan  angka  dalam  konteks  berbeda  (OECD, 2019).  Literasi  matematis  sangat  penting  dalam  pendidikan  matematika, karena  seseorang  yang  memiliki  literasi  matematis  dapat  menafsirkan
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
informasi  dan  memecahkan  masalah  dalam  kehidupan  sehari-hari (Hidayati, Wulandari, Maulyda, Erfan, & Rosyidah, 2020). Oleh karena itu, literasi matematis penting untuk persaingan masa depan, yaitu pada abad ke-21.  Namun  pentingnya  literasi  matematis  tersebut  jelas  tidak  didasari oleh  literasi  matematis  di  Indonesia,  karena  hasil  studi  PISA  tahun  2012 menunjukkan  bahwa  siswa  di  Indonesia  hanya  mampu  mencapai  2  level dari 6 level soal PISA (Janah, Suyitno, & Rosyida, 2019).
Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  mutu  pendidikan  di  Indonesia adalah  dengan  menerapkan  standar  nasional  pendidikan  yang  diterapkan oleh  pemerintah,  yaitu  kurang  mengenai  mata  pelajaran  pendidikan  dan manajemen  mutu  melalui  pengukuran  (Novita,  Mellyzar,  &  Herizal, 2021) Termasuk  standar  minimum.  Survei  yang  dilakukan  pemerintah  adalah dengan  menghapus  Survei  Nasional  (UN)  dan  menggantinya  dengan Penilaian  Minimal  (AKM)  yang  akan  dilaksanakan  pada  tahun  2021 (Fauziah,  Sobari,  &  Robandi,  2021).  Asesmen  Minimal  (AKM)  merupakan salah  satu  asesmen  nasional  yang  meliputi  asesmen  karakter,  asesmen lingkungan  belajar,  dan  asesmen  kompetensi  minimal.  Tes  minimal  ini mencakup  dua  mata  pelajaran  yaitu  Membaca  dan  Matematika.  Literasi matematis juga memiliki peranan penting dalam dunia pendidikan dimana dalam  penilaian  Asessmen  Nasional  instrument  utama  pada  penilaian tersebut  yaitu  Assesmen  Kompetensi  Minimum  (AKM)  (Hananda,  Adam, Dwijayanti,  Endahwuri,  &  Matematika,  2022).  Literasi  merupakan kemampuan  membaca,  menulis dan  mengolah  informasi  dan  pengetahuan yang  dapat  digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Sedangkan matematika  merupakan  ukuran  kemampuan  mengembangkan  proses berpikir atau merancang proses yang meliputi pengetahuan (understanding),  penerapan  (application),  dan  pemikiran  (thinking) (Nurhikmah,  Hidayah,  &  Kadarwati,  2021).  Oleh  karena  itu,  ketika penelitian  teoritis  disajikan,  penulis  tertarik  pada  penelitian  tentang “pengaruh  kecemasan  matematika  terhadap  kemampuan  literasi matematis dan kemampuan pemecahan masalah.”

## B. Metode Penelitian
Dalam  riset  berikut  jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  tipe relasional dengan beberapa metode yang menggunakan analisis struktural dan metode analisis yang digunakan adalah model struktural (SEM). Model ini  terdiri  dari  7  langkah  yang  meliputi  pembuatan  model  berdasarkan asumsi, menggambar diagram, menulis persamaan model, memperkirakan model,  memvalidasi  model,  mengevaluasi  model  berdasarkan  kriteria kewajaran, definisi dan kriteria perubahan, termasuk Lena.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  peneliti,  populasi  yang  diperoleh adalah  populasi  siswa  SMP  Kelas  VIII  di  Kecamatan  Kebomas. Pengambilan  sampel  menggunakan  teknik  random  sampling  yang
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
menggunakan  teknik  pengumpulan  data  secara  acak  dengan  tingkat kesalahan 5%.
Instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  angket  stres matematis  yang  divalidasi  oleh  verifikator  profesional  berdasarkan pekerjaannya,  salah  satu  dosen  psikologi  dan  bahasa  Inggris  Universitas Muhammadiyah  Gresik,  dan  soal  tes  matematika  yang  divalidasi  oleh  2 verifikator,  satu  orang  guru.  Guru  Pendidikan  Matematika  SMP  Se- Kecamatan  Kebomas  dan  Universitas  Muhammadiyah  Gresik.  Kemudian, kelayakan angket dan soal tes diujikan kepada 32 siswa dari pra-sampel.

## C. Hasil dan Pembahasan
Pada riset yang dilakukanmenggunakan model analisis jalur dengan uji hipotesis  menggunakan  teknik  analisis  SEM  menggunakan  bantuan aplikasi AMOS. Model ini terdiri dari 7 langkah yaitu :
1.  Mengembangkan  model  sesuai  teori  dari  masing-masing  variabel  yang terdapat  pada  penelitian  terdahulu  sebagai  dasar  untuk  menghubungkan variabel laten dengan variabel laten lainnya.
2.  Menyusun  diagram  jalur.  Berdasarkan  teori  yang  telah  dikembangkan akan  ditransformasikan  kedalam  bentuk  diagram  jalur  untuk menggambarkan  hubungan  kausalitas  antar  variabel  eksogen  dengan variabel endogen. Diagram jalur yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Jalur Penelitian
3.  Menyusun  persamaan  struktural.  Setelah  diagram  jalur  telah digambarkan,  peneliti  bisa  mengonversi  model  tersebut  ke  dalam persamaan struktural nya yaitu sebagai berikut :
𝐾𝐿𝑀 = 𝛾1𝐾𝑀 + 𝜁
𝐾𝑃𝑀 = 𝛾2𝐾𝑀 + 𝛽1𝐾𝐿𝑀 + 𝜁
4. Memilih matriks input dan Estimasi model. Data pada subjek penelitian dikonversikan  ke  dalam  bentuk  matriks  varian/kovarian.  Dimana  sampel memegang peran penting pada tahap estimasi dan interpretasi hasil SEM.

## Gambar 2. Estimasi Model Penelitian
5.  Mengidentifikasi  model  struktural.  Identifikasi  dalam  model  ini  dapat dilihat dari output AMOS 24 Notes For Model yaitu sebagai berikut:
Computation of Degree of Fredom (Default Model)
Number of distinct sample moments : 78 Number of distinict paramaters to be estimated : 31 Degrees of freedom (78-31) : 47
Berdasarkan  output  dari  analisis  di  atas,  diperoleh  nilai degree  of freedom yakni df =  47  dan df >  0.  Sehingga,  model  tersebut over  identified artinya  model  dapat  diidentifikasi  estimasinya  dan  pengujian  pada  model dapat dilakukan.
6. Menilai kriteria sesuai Goodness Of Fit
Pada langkah ke-enam ini ada 3 uji yang akan dilakukan yaitu:
a.  Uji  asumsi  SEM.  Dimana  pada  uji  ini  terdapat  tiga  asumsi  yang  harus dibuktikan yaitu:
i) Asumsi Normalitas
Asumsi ini digunakan untuk melihat apakah data pada penilaian ini berdistribusi normal atau tidak, dengan ketentuan nilai critical ratio (c.r) berada pada rentang ± 2,580.

## Tabel 1. Hasil Uji Normalitas
Assesment Of  Normality (Group Number-1) Variable Min max skew c.r. Kurtosis c.r. Y8 0,000  100,000 ,341  2,325 -,495  -1,685
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Y7 33,000  100,000 ,327  2,225 -,590  -2,008 Y6 0,000  100,000 ,341  2,324 -,445  -1,514 Y5 33,000  100,000 ,336  2,285 -,483  -1,643 X4 20,000  100,000  -,199  -1,353 -,338  -1,150 X3 20,000  100,000 ,016 ,110 -,314  -1,068 X2 20,000 95,000  -,055 -,373 -,214 -,728 X1 20,000  100,000  -,265  -1,803 -,130 -,442 Y4 0,000  100,000 ,383  2,408 -,522  -1,777 Y3 0,000  100,000 ,338  2,301 -,567  -1,930 Y2 0,000  100,000 ,348  2,370 -,472  -1,606 Y1 33,000  100,000 ,408  2,475 -,423  -1,441 Multivariate 4,122 1,875
Berdasarkan  tabel  1  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  normalitas  pada nilai kritis c.r secara multivariate ada dalam rentang ±2,580 yaitu sebesar 1,875 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  data  tersebut  berdistribusi  normal secara multivariate dan dapat dilanjutkan keanalisis selanjutnya.
ii) Asumsi Outlier
Outlier ialah kondisi observasi suatu data yang memiliki nilai ekstrim daripada  data  lainnya. Outlier dapat  terditeksi  apabila Mahalanobis Distance memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dari  kriteria Mahalanobis Distance penelitian.  Kriteria Mahalanobis  Distance dapat  ditentukan dengan  melihat  nilai Chi-Square pada  derajat  kebebasan (degre  of freedom) 12  yaitu  jumlah  indikator  pada  fit  model  riset  berikut  (full model_2) pada tingkat signifikansi 𝑝 ≤ 0,001 . Nilai Mahalanobis Distance atau 𝑥 2 (12; 0,001) = 32,91 .
Tabel 2. Observations farthest from the centroid

## Mahalanobis Distance (Group number-1)
Observation number Mahalanobis d- squared p1 p2 47 28,254 ,005 ,757 186 27,885 ,006 ,475 22 26,815 ,008 ,400 34 26,752 ,008 ,207
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Dari tabel 2 dapat diketahui bahwa nilai pada Mahalanobis Distace < 32,91 sehingga  data  pada  riset  berikut  dapat  digunakan  dan  telah memenuhi  syarat  untuk  melanjutkan  keanalisis  selanjutnya  karena tidak terdapat data multivariate outlier .
Hasil  dari  tahap  pengolahan  data  pada  model  SEM,selanjutnya  akan dilakukan  analisis  untuk  melakukan  uji  kesesuaian  dan  uji  statistik. Berikut  ini  adalah  gambar  dari  hasil  pengolahan  data  untuk  analisis  full model SEM:

## Gambar 3. Full Model_1
7. Interpretasi dan Modifikasi Model
Berdasarkan hasil analisis pengolahan data model SEM masih belum fit ,  karena  memiliki  nilai probability dari  chi-square  kurang  dari 0,05 dengan  nilai  sebesar 0,000 oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  modifikasi untuk  menurunkan  nilai probability pada  chi-square  agar  model  SEM fit dengan  membuat covarian antara  error  indikator  yang  memiliki  nilai modification indicies (M.I) yang besar dan nilai tersebut dapat dilihat pada output AMOS 24 yaitu:
Tabel 3. Modification Indicies (Group number 1-Default Model) Covariance: (Group number 1-Default Model)
M.I.  Par Change e6 <-->  e8 8,312 1,300 d4 <-->  e10 4,934 -14,201 d4 <-->  e7 4,672 -3,312 d2 <-->  e10 4,442 9,650 e4 <-->  e7 4,565 ,659 e2 <-->  e9 9,805 -2,870 e2 <-->  e8 5,171 1,085 e2 <-->  e7  26,029 -1,887
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
e2 <-->  e3 7,491 1,009
Dari output pada tabel 8 dapat dipilih covarians antar indikator yang memiliki  nilai  terbesar  sehingga  diperoleh  gambar  full  model_2  sebagai berikut:

## Gambar 4. Full Model_2
Setelah model dimodifikasi, kita dapat melihat pada gambar 3 bahwa konstruk full model_2 tidak memiliki varians negatif. Oleh karena itu, hal ini dapat dilanjutkan dengan  melakukan uji signifikan terhadap indikator yang  merefleksikan  konstruk  serta  uji  kelayakan.  Dibawah  ini  adalah output dari konstruk full model_2:
Tabel 4. Regression Weights: (Group number 1-Default Model)
Estimate  S.E. C.R. P KLM <---  KM −,707 , 058 −12,288 ∗∗∗ KPM <---  KM −,401 , 042 −8,384 , 017 KPM <---  KLM , 839 , 039 21,293 ∗∗∗ Y1 <---  KLM 1,000 Y2 <---  KLM , 992 , 014 71,920 ∗∗∗ Y3 <---  KLM , 982 , 013 74,701 ∗∗∗ Y4 <---  KLM , 970 , 011 85,092 ∗∗∗ X1 <---  KM 1,000 X2 <---  KM , 971 , 054 18,073 ∗∗∗ X3 <---  KM , 993 , 059 16,824 ∗∗∗ X4 <---  KM , 827 , 064 12,907 ∗∗∗ Y5 <---  KPM 1,000 Y6 <---  KPM , 976 , 013 72,707 ∗∗∗ Y7 <---  KPM , 966 , 012 79,979 ∗∗∗
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Y8 <---  KPM , 964 , 016 60,847 ∗∗∗
Dari output pada tabel 4 dapat dilihat bahwa indikator dari konstruk full model_2 seluruhnya signifikan karena memiliki nilai 𝐶. 𝑅. ≥ ±1,967 atau 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 (𝑃) ≤ 0,05 (atau  terdapat  tanda  ***)  dan  untuk  uji  kevalidan konstruk ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Standardized Regression Weights: (Group number 1- Default model)
Estimate KLM <---  KM −,677 KPM <---  KM −,309 KPM <---  KLM , 833 Y1 <---  KLM , 992 Y2 <---  KLM , 982 Y3 <---  KLM , 984 Y4 <---  KLM , 989 X1 <---  KM , 843 X2 <---  KM , 876 X3 <---  KM , 848 X4 <---  KM , 702 Y5 <---  KPM , 992 Y6 <---  KPM , 983 Y7 <---  KPM , 987 Y8 <---  KPM , 973
Dari hasil output pada tabel 5 dapat dilihat bahwa indikator dari full model_2  seluruhya  valid  karena  memiliki  nilai  loading  faktor ≥ 0,3 . Sehingga  dapat  dilakukan  uji  kelayakan  CFA  full  model_2.  Hasil  uji tersebut akan ditunjukkan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Full Model_2 No Goodness of Fit Cut off Value Hasil Kriteria 1. Chi Square < 66,34 53,74 Good Fit 2. Probability ≥ 0,05 , 232
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
3. Degree of Freedom > 0 47 Over Identified 4. CMIN/DF ≤ 2,00 1,28 Good Fit 5. GFI ≥ 0,90 , 968 Good Fit 6. RMSEA ≤ 0,08 , 023 Good Fit 7. AGFI ≥ 0,90 , 948 Good Fit 8. TLI ≥ 0,95 , 999 Good Fit 9. NFI ≥ 0,90 , 992 Good Fit 10. PNFI ≤ 0,90 , 706 Good Fit 11. PGFI ≤ 1 , 584 Good Fit
Berdasarkan  kriteria Goodness  of  fit pada  tabel  6  hasil  pengujian  full model_2 dapat dilihat bahwa full model_2 dapat diterima. Oleh karena itu, Full  model_2  dapat  menghasilkan  persamaan  struktural  yang  bisa digunakan untuk menjelaskan pengaruh dan hubungan antar variabel.
Hasil  penelitian  disajikan  dalam  bentuk  grafik,  tabel,  atau  deskriptif. Analisis dan interpretasi hasil ini diperlukan sebelum dibahas.
Pengaruh  antar  variabel  dapat  dilihat  pada  output  AMOS  24  sebagai berikut:

## Tabel 7. Pengaruh Langsung
Standardized Dirrect Effects (Group number 1- Default model)

## KM  KLM  KPM
KLM −,677  , 000 , 000
KPM −,309  , 833 , 000
Berdasarkan tabel 7 dapat disimpulkan bahwa kecemasan matematika berpengaruh  langsung  terhadap  kemampuan  literasi  matematis  sebesar −0,677 ;  kecemasan  matematika  berpengaruh  langsung  terhadap kemampuan  pemecahan  masalah  sebesar −0,309 ;  kemampuan  literasi matematis  berpengaruh  langsung  terhadap  kemampuan  pemecahan masalah sebesar 0,833 . Sedangkan untuk hasil perhitungan pengaruh tidak langsung ialah sebagai berikut:
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 8. Pengaruh Tidak Langsung
Standardized Indirrect Effects (Group number 1 – Defautl model)
KM  KLM  KPM
KLM , 000 , 000 , 000 KPM −,564  , 000 , 000
Berdasarkan  tabel  8  pengaruh  tidak  langsung  dapat  dilihat  bahwa kecemasan  matematika  mempunyai  pengaruh  tidak  langsung  terhadap kemampuan  pemecahan  masalah  yakni  sebesar −0,564 .  karena  pengaruh langsung  kecemasan  matematika  terhadap  kemampuan  pemecahan masalah sebesar −0,309 lebih besar dibandingkan  pengaruh tidak langsung dari  kecemasan  matematika  terhadap  kemampuan  pemecahan  masalah melalui  kemampuan  literasi  matematis  sebesar −0,564 maka,  dapat disimpulkan  bahwa  literasi  matematis  dalamriset  berikut  bukan merupakan variable intervening.
Sedangkan  untuk  melihat  hubungan  antar  variabel  dapat  dilihat  dari tabel 4 sebagai berikut:
a. Dari  tabel  4  bahwa 𝐾𝑀 → 𝐾𝐿𝑀 menunjukkan  bahwa  C.R. −12,288 ≤ −1,967 dan  nilai  probabilitasnya  (P) 0,000 ≤ 0,05 .  Maka  kecemasan matematika berpengaruh terhadap kemampuan literasi matematis.
b. Dari tabel 4 bahwa 𝐾𝑀 → 𝐾𝑃𝑀 menunjukkan bahwa C.R −8,834 ≤ −1,967 dan  nilai  probabilitasnya  (P)  adalah 0,017 ≤ 0,05 berarti  kecemasan matematika  berpengaruh  terhadapkemampuan  penyelesaian  masalah matematika.
c. Dari tabel 4 bahwa 𝐾𝐿𝑀 → 𝐾𝑃𝑀 menunjukkan bahwa C.R 21,293 ≥ 1,967 dan  nilai  probabilitasnya  (P)  adalah 0,000 ≤ 0,05 berarti  kemampuan literasi  matematis  berpengaruh  terhadapkemampuan  penyelesaian masalah matematika.

## Pembahasan
Hasil  riset  berikut  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  negatif kecemasan  matematika  terhadap  literasi  matematis  dan  kecemasan matematika  terhadap  pemecahan  masalah,  dimana  yang  utama  adalah kecemasan  matematika  yang  lebih  rendah  yaitu  tingkat  matematika  dan literasi matematis. Kemampuan pemecahan masalah tinggi, sehingga siswa dengan  kecemasan  matematika  rendah  dapat  memahami  matematika memahami  struktur  masalah  dengan  baik  dan  menyelesaikan  masalah matematika  sederhana  dan  mengulang-ulang.  Hasil  riset  berikut  sesuai dengan banyak penelitian (Seta et al., 2021), (Fadilah & Munandar, 2019), (Septiarini  dkk.,  2020)  jika  siswa  memiliki  kecemasan  terhadap matematika,  hal  ini  akan  mengacaukan  pembelajaran.  matematika. Keterampilan  membaca  yang  rendah  Karena  siswa  yang  mempunyai
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
kecemasan matematika yang rendah akan mempunyai prestasi yang lebih baik dibandingkan dengan siswa yang memiliki kecemasan yang tinggi, dan jika kemampuan pemecahan masalah rendah maka stres yang tinggi pada siswa matematika akan menyebabkan siswa kurang berpikir dan membuat mereka  mengerjakan  matematika.  Lebih  besar  kemungkinannya  jika stresnya  rendah  sehingga  siswa  lebih  mudah  memahami  dan  menerima materi  yang  disampaikan.  Efek  tersebut  terlihat  pada  keluaran  AMOS  24 yang disajikan dalam bentuk efek langsung yaitu -0,677 untuk kemampuan literasi  matematis.  -0,309  untuk  kemampuan  pemecahan  masalah matematis;  dan  0,833  untuk  literasi  matematis  dan  kemampuan pemecahan masalah.
Berdasarkan  tabel  pengaruh  tidak  langsung  standar,  kecemasan matematika mempunyai pengaruh langsung terhadap pemecahan masalah sebesar  -0,564.  Pada  riset  berikut  diperoleh  hasil  bahwa  kecemasan matematika  dan  pemecahan  masalah  mempunyai  pengaruh  negatif terhadap  literasi  matematis,  dimana  siswa  mempunyai  tingkat  literasi matematis dan pemecahan masalah matematika yang lebih rendah. Tinggi, sehingga  siswa  yang  memiliki  kecemasan  matematika  rendah  dapat memahami  literasi  matematis  sehingga  dapat  mengenali  pola  soal  dalam soal  yang  baik  serta  menyelesaikan  dan  mengulang  soal  matematika sederhana. Hasil riset berikut sejalan dengan banyak penelitian (Seta et al., 2021), (Fadilah & Munandar, 2019),   (Septiarini dkk., 2020) jika kecemasan matematika siswa dikaitkan dengan kemampuan matematika yang rendah. mengarah  pada  keahlian.  Kemampuan  karena  siswa  dengan  kecemasan matematika  rendah  mempunyai  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  siswa dengan kecemasan tinggi dan jika kemampuan pemecahan masalah rendah maka  siswa  dengan  kecemasan  matematika  tinggi  tidak  akan  mampu berpikir  dan  menerima  serta  memahami  pelajaran  matematika,  sehingga akan  sulit.  Jika  rasa  cemasnya  berkurang,  solusinya  sangat  potensial sehingga  dapat  dengan  mudah  memahami  dan  menerima  informasi  yang disampaikan kepada siswa. Efek tersebut terlihat pada keluaran AMOS 24 yang disajikan dalam bentuk efek langsung yaitu -0,677 untuk kemampuan literasi  matematis.  -0,309  untuk  kemampuan  pemecahan  masalah matematis;  dan  0,833  untuk  literasi  matematis  dan  kemampuan pemecahan masalah.
Berdasarkan  tabel  8  pengaruh  tidak  langsung  terstandar,  kecemasan matematika mempunyai pengaruh langsung terhadap pemecahan masalah sebesar  -0,564.  Oleh  karena  itu,  riset  berikut  dapat  membuktikan  bahwa kemampuan matematika tidak bersifat variabel intervening.

## D. Simpulan
Riset  berikut  ini  menyimpulkan  bahwa  kecemasan  matematika berpengaruh negatif terhadap kemampuan pemecahan masalah dan literasi matematis,  artinya  jika  kemampuan  pemecahan  masalah  dan  literasi
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
matematis  tinggi  maka  kecemasan  siswa  terhadap  matematika  akan berkurang.  Literasi  matematis  bermanfaat  untuk  pemecahan  masalah, artinya  jika  siswa  mempunyai  kemampuan  literasi  matematis  yang  tinggi maka  kemampuan  siswa  dalam  memecahkan  masalah  juga  tinggi.  Bagi guru,  dalam  pendidikan  di  era  demokrasi  saat  ini,  guru  harus  dilibatkan dalam  mengurangi  tekanan  matematika  dan  memaparkan  siswa  pada literasi  matematis.  Metode  atau  teori,  jangan  membuat  siswa  bosan  atau mengintimidasi ketika belajar matematika.

## E. Daftar Pustaka
Dewi,  N.  P.  R.,  Ardana,  I.  M.,  &  Sariyasa,  S.  (2019).  Efektivitas  Model ICARE  Berbantuan  Geogebra  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan Pemecahan  Masalah  Matematis  Siswa. JNPM  (Jurnal  Nasional Pendidikan Matematika) , 3 (1), 109.
https://doi.org/10.33603/jnpm.v3i1.1762
Fadilah,  N.  N.,  &  Munandar,  R.  D.  (2019).  Analisis  Tingkat  Kecemasan Matematis Siswa SMP. Jurnal Pembelajaran Matematika Inovatif , 4 (4),
809–816.
Fauziah,  A.,  Sobari,  E.  F.  D.,  &  Robandi,  B.  (2021).  Analisis  Pemahaman Guru  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  Mengenai  Asesmen Kompetensi Minimum (AKM). Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (4), 1550–1558. Retrieved from
https://edukatif.org/index.php/edukatif/article/view/608 Hananda,  A.,  Adam,  E.,  Dwijayanti,  I.,  Endahwuri,  D.,  &  Matematika,  P. (2022). Analisis Kemampuan Literasi Matematika Siswa SMP Negeri 1 Juwana  Dalam  Menyelesaikan  Masalah  Matematika  Ditinjau  Dari Adversity  Quotient. AKSIOMA:  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika , 13 (2), 213–225.
Hidayati, V. R., Wulandari, N. P., Maulyda, M. A., Erfan, M., & Rosyidah, A. N. K. (2020). Literasi Matematika Calon Guru Sekolah Dasar dalam Menyelesaikan  Masalah  PISA  Konten  Shape  &  Space. JPMI:  Jurnal Pembelajaran Matematika Inovatif , 3 (3), 185–194.
https://doi.org/10.22460/jpmi.v1i3.
Janah,  S.  R.,  Suyitno,  H.,  &  Rosyida,  I.  (2019).  Pentingnya  Literasi Matematika  dan  Berpikir  Kritis  Matematis  dalam  Menghadapi  Abad ke-21. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 2 , 905–910. Retrieved
from https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/29305
Marlissa, I., Widjajanti, D. B., Merauke, U. M., & Yogyakarta, U. N. (2015). Jurnal Riset Pendidikan Matematika Pengaruh Strategi React Ditinjau Dari  Gaya  Kognitif  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah, Prestasi Belajar Dan Apresiasi Siswa Terhadap Matematika the Effect of  React  Strategy  in  Terms  of  Cognitive  Style  on  the  Problem  S . 2 (2), 186–196. Retrieved from http://journal.uny.ac.id/index.php/jrpm/index
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Novita,  N.,  Mellyzar,  M.,  &  Herizal,  H.  (2021).  Asesmen  Nasional  (AN): Pengetahuan dan Persepsi Calon Guru. JISIP (Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan) , 5 (1). https://doi.org/10.58258/jisip.v5i1.1568
Nugroho,  A.  A.,  &  Dwijayanti,  I.  (2019).  Analisis  Kemampuan  Pemecahan Masalah  Mahasiswa  Calon  Guru  Matematika  Pada  Mata  Kuliah Program  Linier. AKSIOMA :  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika , 10 (2), 277–284. https://doi.org/10.26877/aks.v10i2.4720 Nurhikmah, N., Hidayah, I., & Kadarwati, S. (2021). Persepsi dan Kesiapan Guru dalam Menghadapi Asesmen Kompetensi Minimum. Cokroaminoto  Journal  of  Primary  Education , 4 (1),  78–83. https://doi.org/10.30605/cjpe.412021.1294
OECD.  (2019).  Result.  Combined  Executive  Summaries. PISA  2009  at  a Glance , I . https://doi.org/10.1787/g222d18af-en
Septiarini, I., Kesumawati, N., & Jumroh, J. (2020). Pengaruh Kecemasan Matematika  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis Siswa  Smp  Negeri  Se-Kecamatan  Banyuasin. Journal  of  Mathematics Science and Education , 3 (1), 8–16. https://doi.org/10.31540/jmse.v3i1.951
Seta, E. P., Suherman, S., & Farida, F. (2021). Model Pembelajaran Elpsa: Pengaruhnya  Terhadap  Kemampuan  Literasi  Matematis  Dan Kecemasan  Belajar. Jurnal  Pendidikan  Matematika  Universitas Lampung , 9 (2), 156–168. https://doi.org/10.23960/mtk/v9i2.pp156-168 Setiawan,  M.,  Pujiastuti,  E.,  &  Susilo,  B.  E.  (2021).  Tinjauan  Pustaka Systematik: Pengaruh Kecemasan Matematika Terhadap Kemampuan Pemecahan  Masalah  Siswa. QALAMUNA:  Jurnal  Pendidikan,  Sosial, Dan Agama , 13 (2), 239–256.
https://doi.org/10.37680/qalamuna.v13i2.870
Tysara,  L.  (2021).  Tujuan  Pembelajaran  Matematika  Menurut  Para  Ahli, Bukan Penguasaan Materi. Liputan6.Com .