## SKALA MOTIVASI AKADEMIK MATEMATIKA UNTUK MENGUKUR SELF-DETERMINATION MATEMATIS DI PERGURUAN TINGGI
Cecep Anwar Hadi Firdos Santosa 1) , Didi Suryadi 2) , dan Sufyani Prabawanto 3)
1,2,3) Sekolah Pascasarjana Universitas Pendidikan Indonesia
1) Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
cecepanwar@untirta.ac.id ddsuryadi1@gmail.com Sufyani_prabawanto@yahoo.com

## ABSTRACT
This  research  was  aimed  to  develop  instrument  of  academic  motivation  in  mathematics  based  on  self- determination theory for university students. The instrument’s draft was validated by expert before tested. The subject of study were 64 students of University of Sultan Ageng Tirtayasa. Instrument consists of 28 question  which  is  built  based  on  self-determination  continuum,  there  are,  amotivation,  extrinsic,  and intrinsic  motivation.  Research  questions  are  how  the  description  of  the  data  and  test  equity  of  means between subsamples, how the internal consistency of the instrument, are there a simplex structure  from the instrument, and how the correlation between academic motivation and other related variable. Result show  that  the  response  between  two  subsamples  were  relatively  homogenous,  instrument’s  internal consistency  categorized  high  (>0.70).  There  are  presence  of  a  simplex  pattern  from  correlation  among subscales,  and  there  are  appropriate  correlation  between  continuum  subscales  and  other  related construct (academic performance).
Keywords: motivation, self-determination, simplex pattern, internal consistency

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  instrumen  motivasi  akademik  dalam  pembelajaran matematika  berdasarkan  teori self-determination matematis.  Sebelum  diujikan,  draft  instrumen divalidasi terlebih dahulu oleh ahli. Subjek penelitian adalah mahasiswa jurusan pendidikan matematika sebanyak  64  orang.  Instrumen  terdiri  atas  28  pertanyaan  yang  dikembangkan  berdasarkan  kontinuum teori self-determination , yaitu amotivasi, motivasi ekstrinsik, dan intrinsic. Rumusan masalah penelitian ini  adalah,  bagaimana  deskripsi  dan  uji  kesamaan  rerata  data  respon,  bagaimana  konsistensi  internal instrumen, apakah terdapat sebuah pola simpleks diantara subskala pada instrumen yang dikembangkan, dan bagaimana korelasi antara kontinuum subskala dan variabel lainnya. Hasil penelitian menunjukkkan; pertama,  dari  hasil  uji  kesamaan  rata-rata,  respon  antar  subsampel  1  dan  2  relatif    homogen,  kedua, konsistensi  internal  instrumen  secara  umum  terkategori  tinggi,  ketiga,  korelasi  antar  subskala menunjukkan  adanya  struktur  simpleks  yang  menunjukkan  validitas  skala  instrumen  yang  disusun, keempat,  korelasi  antar  subskala  dengan  variabel  lain  yang  berhubungan  (dalam  hal  ini  capaian akademik) menunjukkan kesesuaian
Kata kunci: motivasi, self-determination , pola simpleks, konsistensi internal

## A. PENDAHULUAN
Motivasi merupakan salah satu aspek afektif dalam pembelajaran (Koller, Baumer,  &  Schnabe,  2001;  Pepin  &  Son, 2015)  yang  mempunyai  pengaruh  positif terhadap  prestasi  belajar  matematika  dan merupakan  aspek  penting  dalam  belajar matematika  (Hoffman  &  Schraw,  2009;
Middleton  &  Spanias,  1999;  Middleton, 1995;  Pantziara  &  Philippou,  2014).
Motivasi penting dilakukan karena motivasi berhubungan  (berkorelasi  positif)  dengan capaian akademik yang tinggi dan membangun sikap peserta didik yang positif (Gottfried,  Marcoulides,  Gottfried,  Oliver,
&  Guerin,  2007;  Lim  &  Chapman,  2013). Sebaliknya, motivasi akademik yang rendah dilaporkan  erat  kaitannya  dengan  prestasi pendidikan  yang  rendah  pula  (Barkoukis, Tsorbatzoudis, Grouios, & Sideridis, 2008).
Teori  motivasi  dijelaskan  oleh  teori Self-determination (Waege,  2009),    yang terbentuk  dari  beberapa  bagian,  yaitu  tidak ada motivasi ( amotivation ), motivasi ekstrinsik ( extrinsic motivation ), dan motivasi  intrinsik  ( intrinsic  motivation )
(Deci & Ryan, 2000; Ryan & Deci, 2000a, 2000b, 2009). Seseorang dikatakan memiliki  tingkat self-determination tinggi ketika  motivasi  intrinsik  menjadi  dorongan utama  dalam  berbuat  (Lim  &  Chapman, 2013).  Menurut  teori  ini,  seseorang  yang memiliki motivasi intrinsik terdorong untuk melakukan  sesuatu  dari  dalam  diri  yang menimbulkan  perasaan  senang, enjoy, dan kepuasan  diri  (Hayamizu,  1997).  Tentunya motivasi  intrinsik  inilah  yang  diharapkan tumbuh  pada  mahasiswa,  yang  pada gilirannya menghasilkan pembelajaran yang positif  dengan  mendorong  mahasiswa berbuat  dan  melakukan  usaha  yang  lebih baik  ketika  berhadapan  dengan  tugas-tugas matematis.
Saat  ini,  terdapat  instrumen  yang disusun untuk mengukur motivasi,
diantaranya adalah Skala Sikap Matematika Fennema-Sherman  (Fennema  &  Sherman, 1976a,  1976b)  dan  Skala  Sikap  terhadap Inventory Matematika  (Chamberlin,  2010; Tapia & Marsh II, 2000, 2004; Tapia, 1996) atau  modifikasi  darinya  (contohnya  Kalder &  Lesik  (2011)).  Namun  instrumen  yang dikhususkan untuk mengukur motivasi pada pembelajaran  matematika  masih  perlu dikembangkan.  Untuk  itu,  perlu  dilakukan pengembangan instrumen yang akan digunakan untuk mengukur motivasi, menyesuaikannya  dengan  pembelajaran matematika dan mengakomodasi kontinuum dari self-determination .
Secara  umum  rumusan  masalah  pada penelitian  ini  adalah  bagaimana  menyusun instrumen  yang  dapat  mengukur self- determination matematis  mahasiswa  yang tepat.  Secara  khusus,  rumusan  masalah penelitian ini, pertama, bagaimana deskripsi data  dan  uji  kesamaan  rata-rata  antar subsampel  yang  diteliti,  kedua,  bagaimana konsistensi  internal  dari  intrumen  yang disusun,  ketiga,  apakah  terdapat  suatu struktur  simpleks  dari  instrument  yang disusun,  keempat,  bagaimana  korelasi antara subskala motivasi akademik matematis  dengan  variabel  lain  yang berhubungan.

## B. METODE PENELITIAN
Secara umum, penelitian ini
dilakukan  dalam  lima  tahap,  pertama penyusunan  draft  instrumen,  selanjutnya dilakukan  validasi  ahli  sebanyak  empat orang yang terdiri atas 3 orang doktor dan 1 profesor  pendidikan  matematika.  Setelah dilakukan  revisi,  instrumen  yang  telah disusun  diujicobakan  kepada  mahasiswa Pendidikan  Matematika  Universitas  Sultan Ageng  Tirtayasa  sebanyak  64  orang. Responden  diberikan  penjelasan  bahwa
pengisian  dari  kuisioner  ini  sama  sekali tidak  ada  hubungannya  dengan  penilaian terhadap  mata  kuliah  yang  diampu  oleh mereka  dan  diberikan  kebebasan  untuk mengisi  identitas  atau  tidak  pada  lembar respon  yang  diberikan.  Selanjutnya,  hasil dari  ujicoba  dianalisis  secara  deskriptif, diuji konsistensi internal, dan korelasi antar subskala penyusun intrumen. Secara ringkas, prosedur penelitian ini digambarkan pada 1.
Gambar 1. Prosedur Penelitian
Instrumen  yang  disusun  merupakan penyempurnaan  dari  (Lim  &  Chapman, 2013).  Instrumen  terdiri  atas  28  item pertanyaan, masing-masing subaspek terdiri atas empat pertanyaan yang harus diisi oleh responden  berdasarkan  satu  pertanyaan: “Mengapa Anda mempelajari matematika?”
Responden diminta untuk memberikan  respon  dalam  bentuk  skala Likert  7  jenjang,  angka  1  bila  pernyataan yang diberikan sangat tidak tepat dan angka 7  jika  pernyataan  tersebut  sangat  tepat dengan keadaan mereka. Tabel 1 memperlihatkan  instrumen  yang  telah disusun. Sebagai tambahan, kode diberikan pada lembar respon mereka untuk menelusuri  skor  tes  matematika  yang diberikan. Tabel 1. Instrumen Self-determination Matematis No Aspek Sub aspek Pernyataan 1 Amotivation Sejujurnya, saya tidak tahu, saya rasa belajar matematika hanya membuang waktu saja.
Saya tidak mengetahui untuk apa saya mempelajari matematika.
Terus terang saya tidak peduli Saya tidak tahu; saya tidak  mengerti apa sebenarnya  yang saya lakukan dalam matematika.
Saya tidak yakin; saya tidak mengetahui bagaimana matematika merupakan suatu yang bermanfaat untuk saya.
2 Extrinsic Motivation External Regulation Tanpa  nilai  yang  baik  dalam  pelajaran  matematika,  saya  tidak akan dapat memperoleh pekerjaan dengan gaji yang tinggi suatu saat nanti.
Untuk  memperoleh  pekerjaan  yang  lebih  bergengsi  suatu  saat nanti.
Saya ingin memiliki “kehidupan yang baik”di masa depan.
Untuk memperoleh penghasilan yang lebih baik di masa depan.
Introjected Regulation Berdasarkan  fakta  ketika  saya  mendapatkan  hasil  baik  pada matematika, saya merasa menjadi orang penting. draft Instrumen Validasi Ahli
Revisi Uji Coba Analisis Hasil Skala Motivasi Akademik Matematika

## Skala Motivasi Akademik Matematika
( Introjection ) Saya  ingin  menunjukkan  ke  orang  lain  (contohnya  dosen, keluarga, teman) bahwa saya menguasai matematika.
Untuk  membuktikan  bahwa  saya  merupakan  seorang  yang cerdas Saya  ingin  membuktikan  bahwa  saya  berprestasi  pada  mata pelajaran matematika.
Identified Regulation Saya  pikir  matematika  akan  membantu  saya  lebih  baik  dalam menyiapkan karir saya di masa mendatang. Mempelajari  matematika  akan  bermanfaat  bagi  saya  di  masa depan
Saya  yakin  matematika  akan  meningkatkan  kompetensi  saya dalam pekerjaan.
Apa  yang  saat  ini  saya  pelajari  dalam  matematika  suatu  saat akan membantu dalam karir saya.
3 Intrinsic Motivation To Accomplish Untuk  kesenangan  yang  saya  alami  ketika saya  melampaui  diri dalam matematika
Untuk  kepuasan  yang  saya  rasakan  ketika  saya  mampu menyelesaikan masalah-masalah matematika yang menantang.
Saya ingin memahami matematika Saya  ingin  merasakan  kepuasan  tersendiri  dari  memahami matematika To Know Saya  mengalami  kesenangan  dan  kepuasan  ketika  mempelajari suatu hal yang baru dalam matematika
Untuk kesenangan yang saya alami ketika saya menemukan hal baru  dalam  matematika  yang  belum  pernah  dipelajari sebelumnya
Untuk  kesenangan  yang  saya  alami  dalam  memperluas pengetahuan saya tentang matematika
Mempelajari matematika memberi kesempatan pada saya untuk mempelajari banyak hal dalam matematika.
To Stimulate Untuk kekaguman yang saya alami ketika saya mengomunikaskan ide-ide matematika kepada orang lain.
Untuk  kesenangan  yang  saya  alami  ketika  saya  mempelajari bagaimana  suatu  hal  dalam  kehidupan  dapat  bekerja  karena matematika

## Cecep Anwar Hadi Firdos Santosa
Untuk kesenangan yang saya alami ketika saya meresapi secara lengkap apa yang matematikawan telah lakukan.
Untuk  perasaan  yang  luar  biasa  yang  saya  alami  ketika membaca berbagai macam konten matematika yang menarik.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  uji coba kemudian diperiksa, untuk mengetahui kemungkinan terjadinya data hilang ( missing  data ).  Terdapat  satu  respon missing , sehingga dihilangkan dari perhitungan,  hal  ini  mengurangi  sampel awal dari 64 menjadi 63. Dari 63 data yang diperoleh, beberapa respon hilang dilakukan pendugaan menggunakan metode FIML ( full information maximum likelihood ).
Deskripsi data dan Uji Kesamaan Rata- rata
Data  yang  diperoleh  merupakan  data skala  Likert.  Terdapat  banyak  perdebatan mengenai  analisis  statistika  parametrik menggunakan  data  ini.  Menurut  Norman (2010),  skala  Likert  dapat  dianalisis menggunakan uji parametrik tanpa kekhawatiran akan salah dalam pengambilan  keputusan.  Pendapat  lain menyatakan  bahwa  respon  skala  Likert dapat diperlakukan sebagaimana data interval asalkan memenuhi beberapa kriteria, yaitu pertama, ukuran sampel yang diambil  cukup  besar,  kedua,  respon  skala
Likert  yang  digunakan  lebih  dari  lima jenjang, dan ketiga data tersebut
berdistribusi  normal.  (Jamieson,  2004; Lubke & Muthen, 2004).
Data yang diperoleh memiliki kesesuaian  dengan  ketiga  syarat  tersebut (Tabel  2).  Pertama,  ukuran  sampel  yang diambil  cukup  besar  (N>=30),  kedua, respon  skala  Likert  yang  digunakan sebanyak  tujuh  jenjang  (1  –  7).  Untuk syarat normalitas, (Kline, 2010) menyatakan  bahwa,  normalitas  data  dapat diindikasikan dari skewness (kemenjuluran/kecondongan)  dan kurtosis .
Suatu data dinyatakan berdistribusi normal, ketika skewness terbentang antara -3 sampai dengan  +3  dan kurtosis terbentang  antara  - 10  sampai  dengan  +10.  Pada  subsampel  1, skewness terbentang  antara  -4  sampai dengan  3,75  dan  kurtosis  antara  -1,39 sampai  dengan  18,39,  sedangkan  pada subsampel  2, skewness terbentang  antara  - 2,70  sampai  dengan  1,65  dan  kurtosis antara  -1,31  sampai  dengan  7,27.  Secara keseluruhan, skewness terbentang  antara  - 3,16  sampai  dengan  2,88,  sedangkan kurtosis terbentang  antara  -1,29  sampai dengan  11,21.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  data  dapat  dikatakan  berdistribusi normal
Tabel 2. Deskripsi Data dan Hasil Uji Kesamaan Rata-rata
Sub Subsampel 1 (N=30) Subsampel 2 (N=33) t Skala Mean  Std.  Skew Kurt Mean  Std.  Skew  Kurt AMOT1 1.63  1.07 1.91 3.16 1.67  0.99 1.56 2.46  -0.13  0.90 AMOT2 1.57  1.17 3.75  16.87 1.67  0.96 1.65 3.12  -0.37  0.71 AMOT3 2.10  1.24 1.30 1.86 2.42  1.20 0.71 0.82  -1.05  0.30 AMOT4 2.13  1.48 1.74 3.14 3.00  1.70 0.57  -0.80  -2.15  0.04 EMER1 4.03  2.14 -0.16 -1.39 4.42  2.03 -0.24  -1.23  -0.74  0.46 EMER2 5.23  1.72 -0.78 -0.27 5.00  1.82 -0.70  -0.67 0.52  0.60 EMER3 6.63  1.19 -4.10  18.39 6.39  1.39 -2.70 7.27 0.73  0.47 EMER4 6.30  1.12 -1.60 1.75 5.79  1.32 -0.89  -0.27 1.65  0.10
EMIN1 5.30  1.58 -0.82 -0.17 5.06  1.52 -0.68 0.22 0.61  0.54 EMIN2 4.77  2.05 -0.39 -1.13 4.42  1.85 -0.36  -0.50 0.70  0.49 EMIN3 4.60  2.11 -0.44 -1.06 3.85  1.91 0.03  -1.19 1.49  0.14 EMIN4 4.80  1.99 -0.38 -1.13 4.64  1.69 -0.58  -0.40 0.35  0.73 EMID1 6.07  1.17 -1.10 0.25 5.76  1.17 -0.48  -0.77 1.04  0.30 EMID2 6.17  1.51 -2.36 5.36 6.12  1.05 -1.11 0.85 0.14  0.89 EMID3 6.13  1.14 -1.18 0.60 5.97  1.05 -0.98 0.70 0.60  0.55 EMID4 6.40  0.81 -1.30 1.22 6.18  1.10 -1.28 0.92 0.89  0.38 IMTA1 5.10  2.02 -0.92 -0.32 4.64  1.64 -0.55  -0.34 1.00  0.32 IMTA2 5.97  1.47 -1.60 2.89 5.58  1.20 -0.36  -1.03 1.16  0.25 IMTA3 6.63  0.81 -2.56 6.32 6.45  0.97 -2.15 4.75 0.79  0.43 IMTA4 6.43  0.73 -0.90 -0.47 5.91  1.26 -1.52 2.15 2.00  0.05 IMTK1 6.00  0.91 -0.29 -1.11 5.64  1.27 -0.52  -0.82 1.29  0.20 IMTK2 5.53  1.22 -0.20 -1.13 5.12  1.49 -0.22  -1.10 1.19  0.24 IMTK3 6.00  1.11 -0.96 0.30 5.33  1.14 -0.17  -0.52 2.35  0.02 IMTK4 6.03  1.03 -0.87 0.62 5.67  1.11 -0.16  -1.31 1.35  0.18 IMTS1 5.37  1.65 -0.98 0.31 4.70  1.47 -0.45  -0.14 1.70  0.09 IMTS2 5.77  1.07 -0.76 0.14 5.09  1.16 -0.19  -0.85 2.40  0.02 IMTS3 5.23  1.63 -0.86 0.19 4.33  1.47 -0.31  -0.56 2.30  0.02 IMTS4 4.97  1.69 -0.63 -0.42 4.42  1.48 -0.24  -0.44 1.36  0.18 Setelah uji prasyarat dipenuhi,
dilanjutkan  dengan  uji  kesamaan  rata-rata,
dengan  taraf  nyata ,  secara
statistik  tidak  terdapat  perbedaan  pada semua  variabel  yang  diobservasi  pada kedua  subsampel.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa, respon pada kedua sampel konsisten.

## Konsistensi Internal
Konsistensi internal tes artinya adalah konsistensi  dari  tes  dalam  mengukur  apa yang seharusnya diukur. Pengukuran konsisten  berarti  akan  memberikan  hasil yang  sama  untuk  subjek  yang  sama  pada waktu  yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini, metode untuk mengukur konsistensi
internal  adalah  menggunakan  koefisien Cronbach alpha . Tabel  2,  memperlihatkan  bahwa, secara keseluruhan, instrumen yang disusun memiliki konsistensi internal 0,83 (subsampel 1) dan 0,88 (subsampel 2) yang dikategorikan tinggi. Untuk  masing-masing subskala pada subsampel 1, hanya subskala regulasi  internal  yang  memiliki  konsistensi internal  sedang  (0,51),  sedangkan  lainnya terkategori  tinggi  (>0,70).  Begitupun  pada subsampel  2,  hanya  subskala  amotivasi yang  memiliki  konsistensi  internal  sedang (0,64), sedangkan lainnya terkategori tinggi (>0,70).

## Tabel 3. Skor Konsistensi Internal untuk Masing-masing Subsampel
Amotivasi Regulasi Eksternal Introjeksi Identifikasi Motivasi intrinsik Rataan Subsampel 1 0,75 0,51 0,84 0,80 0,86 0,83 Subsampel 2 0,64 0,76 0,86 0,78 0,90 0,88 Keberadaan struktur simpleks Korelasi  antar  subskala  digunakan untuk  mengetahui  adanya  pola  simpleks atau struktur tunggal (Vallerand &
Bissonnette,  1992).  Terdapatnya  struktur tunggal,  jika  korelasi  positif  antar  subskala

## Cecep Anwar Hadi Firdos Santosa
yang  berdekatan  dan  semakin  negatif  antar subskala  yang  berjauhan.  Sebagai  contoh, korelasi  paling  positif  seharusnya  terjadi pada  amotivasi  dan  regulasi  eksternal. Korelasi  yang  digunakan  adalah  produk momen Pearson.
Dari  data  yang  diperoleh,  ditemukan adanya struktur tunggal yang dimaksudkan.
Korelasi  positif  paling  tinggi  ditemukan pada  AMOT  dan  EMID  (0,45)  relatif terhadap  subskala  yang  lebih  jauh  dari AMOT.  Kecenderungannya,  semakin  jauh subskala  yang  dibandingkan,  semakin negatif nilai korelasinya (Tabel 3).
Tabel 4. Korelasi Antara Subskala Motivasi Akademik Matematika
AMOT EMER EMIN EMID INTRINSIK AMOT 1 .045 -.062 -.357** -.199 EMER 1 .458** .360** .275* EMIN 1 .249* .462** EMID 1 .306* INTRINSIK 1 *. Korelasi signifikan pada 0.05 **. Korelasi signifikan pada 0.01
Korelasi  antara  Subskala  Motivasi  Akademik  Matematika  (SMAM)  dan  Capaian Akademik
Rumusan masalah terakhir dari penelitian  ini  adalah  bagaimana  korelasi antara  SMAM  dengan  capaian  akademik. Secara  teoritik,  tentunya  semakin  tidak termotivasi  seseorang  dalam  suatu  bidang tertentu, akan menyebabkan semakin
rendah  capaian  akademiknya.    Hal  ini
diperlihatkan dengan korelasi negatif antara AMOT  dan  capaian  akademik  (-0,084).
Korelasi  negatif  terjadi  pula  antara  EMIN dan  Capaian  Akademik  dengan  nilai  yang sama.  Sedangkan  korelasi  positif  terjadi antara EMER, EMID, INTRINSIK terhadap Capaian. Tabel 4. Korelasi antara Subskala Motivasi Akademik Matematika dan Capaian Akademik CAPAIAN AMOT Korelasi -0.084 0.658 EMER Korelasi 0.176 0.352 EMIN Korelasi -0.084 0.658 EMID Korelasi 0.176 0.352 INTRINSIK Korelasi 0.025 0.896

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil  dari  pembahasan  di  atas  adalah, pertama,  dari  hasil  uji  kesamaan  rata-rata,
respon  antar  subsampel  1  dan  2  relatif homogen, kedua, konsistensi internal instrumen  secara  umum  terkategori  tinggi,

## Skala Motivasi Akademik Matematika
ketiga, korelasi antar subskala menunjukkan  adanya  struktur  simpleks yang menunjukkan validitas skala instrumen  yang  disusun,  keempat,  korelasi antar  subskala  dengan  variabel  lain  yang berhubungan  (dalam  hal  ini  capaian akademik) menunjukkan kesesuaian.
Untuk melengkapi validitas instrumen, perlu dilengkapi dengan analisis lain, seperti analisis faktor (EFA dan CFA) terutama untuk menentukan apakah
kontinuum  yang  disusun  sudah  tepat,  perlu ditambah,  atau  digabungkan.  Perlu  pula dilakukan pendalaman lebih jauh mengenai rumusan  masalah  keempat,  terutama  dalam hal  keberadaan  struktur  simpleks  yang menunjukkan  validitas  instrumen  yang disusun.  Selain  itu,  subjek  penelitian  ini perlu  diperbesar  untuk  mendapatkan  hasil penelitian yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Barkoukis,  V.,  Tsorbatzoudis,  H.,  Grouios, G.,  &  Sideridis,  G.  (2008).  The assessment  of  intrinsic  and  extrinsic motivation  and  amotivation:  Validity and reliability of the Greek version of the  Academic  Motivation  Scale. Assessment  in  Education:  Principles, Policy  &  Practice , 15 (April  2015), 39–55.
doi:10.1080/09695940701876128
Chamberlin,  S.  a.  (2010).  A  review  of
Instruments  Created  to  Assess  Affect in Mathematics. Journal of Mathematics  Education , 3 (1),  167–
182. Deci,  E.  L.,  &  Ryan,  R.  M.  (2000).  The  “
What ” and “ Why ” of Goal Pursuits :
Human Needs and the Self- Determination of Behavior. Psychological Inquiry : An International Journal for the Advancement of Psychological Theory , 11 (4), 37–41. doi:10.1207/S15327965PLI1104
Deci,  E.  L.,  &  Ryan,  R.  M.  (2008).
Facilitating  optimal  motivation  and psychological  well-being  across  life’s domains. Canadian Psychology/Psychologie  Canadienne , 49 (1), 14–23. doi:10.1037/0708-
5591.49.1.14
Fennema,  E.,  &  Sherman,  J.  (1976a). Fennema-Sherman  Mathematics  A ttitude Scales: Instruments designed to
measure  attitudes  toward  the  learning of mathematics by females and males. Catalog  of  Selected  Documents  in Psychology , 6 (1), 31.
Fennema,  E.,  &  Sherman,  J.  (1976b).
Fennema-Sherman Mathematics Anxiety  Scales:  Instruments  designed to  measure  attitudes  towards  the learning  of  mathematics  by  females and  males. Journal  for  Rearch  in Mathematics  Education , 7 (5),  324–
326. doi:10.2307/748467
Gottfried,    a.  E.,  Marcoulides,  G.  a.,
Gottfried,    a.  W.,  Oliver,  P.  H.,  & Guerin,  D.  W.  (2007).  Multivariate latent change modeling of developmental  decline  in  academic intrinsic math motivation and achievement: Childhood through adolescence. International  Journal  of
Behavioral  Development , 31 (4),  317– 327. doi:10.1177/0165025407077752
Hayamizu, T. (1997). Between intrinsic and extrinsic  motivation:  examination  of reasons  for  academic  stduy  based  on the theory of internalisation. Japanese Psychological Research , 39 (2), 10.
Hoffman,  B.,  &  Schraw,  G.  (2009).  The influence of self-efficacy and working memory  capacity  on  problem-solving efficiency. Learning  and  Individual Differences , 19 (1), 91–100. doi:10.1016/j.lindif.2008.08.001
Kalder,  R.  S.,  &  Lesik,  S.  a.  (2011).  A classification  of  attitudes  and  beliefs towards  mathematics  for  secondary mathematics  pre-service  teachers  and elementary  pre-service  teachers:  An exploratory  study  using  latent  class analysis. IUMPST: The Journal , 5 , 1–
21. Retrieved from [www.k- 12prep.math.ttu.edu] Lim,  S.  Y.,  &  Chapman,  E.  (2013). Adapting  the  academic  motivation scale for use in pre-tertiary mathematics classrooms. Mathematics Education  Research  Journal ,  1–27.
doi:10.1007/s13394-014-0140-9 Middleton,  J.  A.  (1995).  A  study  of intrinsic motivation in the mathematics  classroom:  A  personal construct approach. Journal for Research  in  Mathematics  Education ,
26 (3), 254–279.
Middleton,  J.  A.,  &  Spanias,  P.  (1999).
Motivation for Achievement in Mathematics : Findings, Generalizations, and Criticisms of the Research. Journal  for  Research  in
Mathematics Education , 30 (1), 65–88.
doi:10.2307/749630
Pantziara,  M.,  &  Philippou,  G.  N.  (2014).
Students’ Motivation in the Mathematics  Classroom.  Revealing Causes and Consequences. International  Journal  of  Science  and Mathematics Education , 13 , 385–411. doi:10.1007/s10763-013-9502-0
Pepin, B., & Son, J.-W. (2015). Motivation,
Beliefs, and Attitudes Towards
Mathematics and Its Teaching. In S. J. Cho  (Ed.), The  Proceedings  of  the 12th International Congress on Mathematics  Education (pp.  523– 527). Seoul: Springer. doi:10.1007/978-3-319-12688-3 Ryan,  R.  M.,  &  Deci,  E.  L.  (2000a). Intrinsic  and  Extrinsic  Motivations: Classic Definitions and New Directions. Contemporary Educational  Psychology , 25 ,  54–67. doi:10.1006/ceps.1999.1020
Ryan,  R.  M.,  &  Deci,  E.  L.  (2000b).  Self- determination theory and the facilitation  of  intrinsic  motivation, social  development,  and  well-being.
The  American  Psychologist , 55 (1), 68–78. doi:10.1037/0003- 066X.55.1.68
Ryan,  R.  M.,  &  Deci,  E.  L.  (2009).
Promoting  Self-Determinated  School
Engagement:  Motivation,  Learning, and  Well-Being.  In  K.  R.  Wentzel  & A.  Wigfield  (Eds.), Handbook  of Motivation  at  School (pp.  171–195). New York: Routledge, Taylor Francis Group.
Tapia,  M.  (1996).  The  Attitudes  toward Mathematics  Instrument.  In Paper presented  at  the  Annual  Meeting  of the  Mid-South  Educational  Research Association (pp.  1–19).  Tuscaloosa, AL.
Tapia,  M.,  &  Marsh  II,  G.  E.  (2000).
Attitudes toward Mathematics Instrumen:  An  Investigation  with Middle  School  Students.  In  J.  F. Smutny  (Ed.), Annual  Meeting  of  the Mid-South Educational Research Association (pp.  1–15).  Bowling Green, Kentucky. Tapia,  M.,  &  Marsh  II,  G.  E.  (2004).  An Instrument  to  Measure  Mathematics Attitudes. Academic Exchange Quarterly , 8 (2), 16–21.
Waege,  K.  (2009).  Motivation  for  learning mathematics  in  terms  of  needs  and goals.  In  V.  Durand-Guerrier,  S.
Soury-Lavergne,  &  F.  Arzarello

## Skala Motivasi Akademik Matematika
(Eds.), Proceedings of CERME 6 (pp.
84–93). Lyon France: European Society  for  Research  in  Mathematics Education. Retrieved from http://ife.ens- lyon.fr/publications/edition- electronique/cerme6/wg1-06- waege.pdf