Volume 6, Nomor 2, Juli – Desember 2023 e - ISSN: 2614-8617 p-ISSN: 2620-7346 DOI: https://doi.org/10.31539/joeai.v6i2.6750

## PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, MINAT, DAN KECERDASAN KOGNITIF TERHADAP PRESTASI BELAJAR SELAMA PANDEMIK COVID – 19 PADA MAHASISWA FAKULTAS HUKUM UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
Submit, 31-05-2023 Accepted, 20-6-2023 Publish, 31-8-2023
Agustina Nehe 1* , Rindi Nope Mardelis Buulele 2 , Runggu Ademina Hutabarat 3 , Deasy Arisandy Aruan 4 , Frenky Situmorang 5
Program Studi Manajemen 1,2,3, , Program Studi Akuntansi 4,5
Universitas Prima Indonesia 1,2,3,4, STIE Eka Prasetya 5 agustinanehe2018@gmail.com *

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  pengaruh  persepsi,  motivasi,  minat  dan kecerdasan kognitif mahasiswa terhadap prestasi belajar selama mengikuti pembelajaran daring.  Sampel  dalam  penelitian  ini  yaitu  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Prima  Indonesia  yang  berjumlah  200  orang.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  metode  kuantitatif.  Teknik  pengumpulan  data  yaitu  menggunakan sebar  kuisioner  melalui google  form .  Teknik  analisis  data  menggunakan purposive sampling dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  Variabel  Persepsi  (X 1 ),  Motivasi  (X 2 ), Minatc(X 3 )  dan  Kecerdasan  Kognitif  (X 4 )  Berpengaruh  Positif  secara  signifikan terhadap  variabel  Prestasi  Belajar  (Y).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Pengaruh  pada setiap variabel secara simultan dapat dilihat bahwa nilai F hitung (194,974 > 2,41796) atau sig. 0,000 < 0,05.
Kata kunci: Kecerdasan Kognitif, Minat, Motivasi, Persepsi, Prestasi Belajar

## ABSTRACT
The  purpose  of  conducting  this  research  is  to  determine  the  effect  of  students perceptions,  motivation,  interest  and  ognitive  intelligence  on  learning  achievement while  participating  in  online  learning.  Sample  in  this  study  namely  students  of  the Faculty of Law, Prima Indonesia University, totaling 200 people. The analytical method used  in  this  study  is  the  quantitative  method.  The  data  collection  technique  is  using questionnaires  through  the  Google  form.  Data  analysis  technique  using  purposive sampling from research showed that Variabel Perception (X 1 ), Motivation (X 2 ), Interest (X 3 )  and  Intelligence  cognitive  (X 4 )  has  a  Positive  significant  effect  on  variabel Achievement Learning  (Y). Then can be  concluded that The  effect of on  each  variabel simultaneously. an be seen that value Fcount (194.974 > 2.41796) or sig.. 0.000 < 0.05.
Keywords: Kognitive Intelligence, Interest, Learning Achievement Motivation, Perception

## PENDAHULUAN
Menyebarnya  wabah  Covid-19  di  Indonesia  pada  tahun  2019  menyebabkan banyaknya  universitas  yang  harus  menghentikan  pembelajaran  tatap  muka  sehingga membuat  mahasiswa  harus  melaksanakan  pembelajaran  secara  daring  (Dewantara  & Nurgiansah,  2020).  Diterapkannya  perkuliahan  bagi  mahasiswa  menjadi  perkuliahan daring,  membutuhkan  beberapa  fasilitas  serta  sarana  yang  dapat  di  akses  oleh  pihak universitas  dan  mahasiswanya  (Wijaya  et  al.,  2020).  Itu  sebabnya  mahasiswa  harus melek  terhadap  teknologi  dan  perangkat  pendukung  pembelajaran  daring  seperti handphone, laptop dan lain-lain (Suni Astini, 2020). Bukan hanya perangkat pendukung saja  tetapi  mahasiswa  juga  harus  bisa  memadai  kuota  internet  yang  merupakan  faktor utama penunjang pembelajaran daring.
Sebelum  adanya  pembelajaran  daring,  Mahasiswa  Universitas  Prima  Indonesia melaksanakan pembelajaran secara tatap muka yang dimana materi pembelajarannya di sampaikan  secara  langsung  sehingga  dapat  mudah  dimengerti  dengan  baik  oleh mahasiswa.  Setelah  adanya  pandemi  Covid-19  membuat  Universitas  Prima  Indonesia harus  melaksanakan  pembelajaran  secara  daring,  sedangkan  pada  saat  melakukan pembelajaran  daring  timbul  beberapa  kesulitan  yang  kadang  di  alami  oleh  mahasiswa Universitas  Prima  Indonesia  yaitu  seperti  kurangnya  materi  pembelajaran  yang diberikan  oleh  dosen,  minimnya  sumber  untuk  mahasiswa  mencari  bahan  materi,  dan kurangnya  kreativitas  mahasiswa  dalam  mencari  atau  mengumpulkan  bahan pembelajaran  untuknya  sendiri.  Adanya  kesulitan  tersebut  maka  dapat  menyebabkan mahasiswa  menjadi  kurang  berminat  dan  tidak  termotivasi  dalam  melakukan pembelajaran  secara  daring.  Sedangkan  di  Universitas,  setiap  mahasiswa  diminta  agar lebih  mandiri  terutama  dalam  pembelajaran  daring  seperti  sekarang  ini  (Annur  & Hermansyah,  2020).  Suasana  belajar  yang  tidak  aktif  tidak  akan  bisa  menghasilkan pembelajaran  yang  sesuai  dengan  harapan  bagi  setiap  mahasiswa.  Itu  sebabnya mahasiswa  harus  mampu  memfokuskan  diri  sendiri  agar  bisa  memiliki  kemampuan yang dapat memaksimalkan pembelajarannya (Alawi et al., 2022; Muslim, 2020).
Melihat  hasil  prestasi  belajar  mahasiswa  bisa  menjadi  tolak  ukur  dari keberhasilan suatu pendidikan. Prestasi belajar merupakan suatu hasil yang di capai oleh mahasiswa  selama  proses  (Harmini,  2017).  Pembelajaran  daring  berlangsung  yang biasanya  dilaksanakan  dengan  melakukan  evaluasi  berupa  tes.  Dampak  dari  wabah Covid–19 ini membuat Persepsi. Mahasiswa UNPRI terhadap pembelajaran online ukup efektif bagi mahasiswa yang kuliah sambil bekerja, namun kurang efektif bagi sebagian mahasiswa  lainnya.  Tidak  hanya  itu  motivasi  dan  minat  mahasiswa  UNPRI  terhadap pembelajaran daring ini pun cukup minim dikarenakan kurangnya pemahaman terhadap materi  pembelajaran,  begitu  pula  kecerdasan  kognitif  Mahasiswa  UNPRI  yang  masih minim  pada  saat  melaksanakan  pembelajaran  daring.  Maka  dari  itu  peneliti  tertarik untuk melihat bagaimana pengaruh Persepsi, Motivasi, Minat, dan Kecerdasan Kognitif Mahasiswa  Universitas  Prima  Indonesia  terhadap  prestasi  belajar  selama  pandemi Covid-19.

## METODE PENELITIAN
Pada  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  yang  berupa  angka, Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  studi  dokumentasi  yang dimana peneliti memperoleh berbagai data yang akurat dengan penelitian melalui buku - buku  jurnal,  data  dari  internet,  dan  sebar  kusioner  melalui google  form .  Dalam penelitian  ini  populasi  yang  diambil  yaitu  Mahasiswa  S-1  Fakultas  Hukum.  Teknik pemilihan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan secara acak dengan mengambil 200 Mahasiswa Fakultas Hukum.

## Metode Analisis Data

## Uji Validitas
Uji validitas digunakan sebagai metode untuk mengukur sah atau tidak validnya suatu  kuisioner.  Sebuah  kuisioner  dikatakan  valid  apabila  jika  pada  pertanyaan  dalam kuisioner bisa mengungkapkan sesuatu yang dapat diukur oleh kuisioner tersebut

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas  sebenarnya  merupakan  sebuah  alat  ukur  pada  kuisioner  yang merupakan indikator dari variabel kuisioner tersebut. Kuisioner bisa dikatakan reliable atau  handal  jika  jawaban  responden  pada  pernyataan  tersebut  konsisten  dari  waktu  ke waktu.

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Tujuan  dari  uji  normalitas  yaitu  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel  pengganggu  atau  residual  memiliki  distribusi  normal.  Adapun  ara  lain  untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan menggunakan analisis grafik, dengan melihat dari grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan data distribusi yang mengarah pada distribusi normal. Normalitas bisa dideteksi  dengan  analisis  grafik  dengan  melihat  penyebaran  data  (titik)  pada  sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histrogram melalui residualnya.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  atau  menguji  apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independent atau variabel bebas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi dapat muncul karena adanya observasi yang berurutan atau sejajar sepanjang waktu yang berkaitan satu sama dengan yang lainnya.

## Uji Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  pada  model  regresi terjadi  ketidaksamaan  varian  dan  residual  antara  satu  pengamatan  kepengamatan  yang lainnya

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  (R2)  diperlukan  untuk  mengetahui  presentasi  peubahan variabel tidak bebas (y) yang disebabkan oleh variabel bebas (x) jika r2 semakin besar, maka  presentase  perubahan  variabel  tidak  bebas  (y)  yang  disebabkan  oleh  variabel bebas x semakin tinggi.

## Uji Parsial t
Uji Statistik t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel independen secara individual  menerangkan.  variasi  variabel  dependen  jika  nilai  sig.  <0,05.  Syarat  Uji Parsial t adalah jika a < 0,05 dan t hitung >1 tabel maka Ha Artinya, terdapat pengaruh yang  signifikan  dari  variabel  independen  terhadap  dependen  dan  jika  a  >  0,05  dan  t hitung < t tabel maka Ha artinya terdapat pengaruh yang tidak signifikan pada variabel uji.

## Uji Simultan F
Uji  parsial  F  merupakan  jawaban  sementara  tehadap  rumusan  masalah,  yaitu yang  menanyakan  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Rancangan  pengujian hipotesis digunakan untuk mengetahui korelasi dari kedua variabel yang diteliti <0,05.

## HASIL PENELITIAN
Pengumpulan data pada penelitian dilaksanakan dengan menyebarkan kuisioner yang  disebar  menggunakan google  form kepada  responden  sebanyak  200  mahasiswa dan  yang  menjadi  objek  penelitiannya  adalah  mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Prima  Indonesia.  Total  kuisioner  yang  disebar  sebanyak  200  kuisioner  dan  seluruh kuisioner dapat diolah, hasil penyebaran kuisioner dapat dilihat pada table dibawah ini:

## Uji Validitas Persepsi (X1)
Tabel 1. Uji Variabel Persepsi (X1)
Correlations X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 Total_X1 X1.1 Pearson correlation 1 1.000 ** -.017 .478 * -.399 * .709 ** Sig. (2-tailed) .000 .933 .010 .035 .000 N 28 28 28 28 28 28 X1.2 Pearson correlation 1.000 ** 1 -.017 .478 * -.399 * .709 ** Sig. (2-tailed) .000 .933 .010 .035 .000 N 28 28 28 28 28 28 X1.3 Pearson correlation -.017 -.017 1 .209 -.174 .352 Sig. (2-tailed) .933 .933 .286 .375 .066 N 28 28 28 28 28 28

## Tabel 1. (Lanjutan)
N 28 28 28 28 28 28 X1.4 Pearson correlation .478 * .478 * .209 1 -.287 .718 ** Sig. (2-tailed) .010 .010 .286 .139 .000 N 28 28 28 28 28 28 X1.5 Pearson correlation -.399 * -.399 * -.174 -.287 1 .067 Sig. (2-tailed) .035 .035 .375 .139 .733 Total_X1 Pearson correlation .709 ** .709 ** .352 .718 ** .067 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .066 .000 .733 N 28 28 28 28 28 28
**. correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Output SPSS 2023
Pada  variabel  Persepsi  Mahasiswa  (X1)  yang  memiliki  nilai  r-hitung  >  dari  r- tabel.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  pernyataan  pada  variabel  Persepsi Mahasiswa  (X1)  tersebut  dinyatakan  valid  dan  bisa  dijadikan  pengukuran  dalam variabel penelitian.

## Uji Validitas Motivasi (X2)
Tabel 2. Uji Variabel Motivasi (X2)
Ccorrelations X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2.5 Total_X2 X2.1 Pearson correlation 1 .666 ** .434 * .370 .078 .797 ** Sig. (2-tailed) .000 .021 .053 .692 .000 N 28 28 28 28 28 28 X2.2 Pearson correlation .666 ** 1 .209 .090 .106 .685 ** Sig. (2-tailed) .000 .285 .647 .591 .000 N 28 28 28 28 28 28 X2.3 Pearson correlation .434 * .209 1 .696 ** .263 .732 ** Sig. (2-tailed) .021 .285 .000 .177 .000 N 28 28 28 28 28 28 X2.4 Pearson correlation .370 .090 .696 ** 1 .363 .695 ** Sig. (2-tailed) .053 .647 .000 .057 .000 N 28 28 28 28 28 28 X2.5 Pearson correlation .078 .106 .263 .363 1 .469 * Sig. (2-tailed) .692 .591 .177 .057 .012 N 28 28 28 28 28 28 Total_X2 Pearson correlation .797 ** .685 ** .732 ** .695 ** .469 * 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .012 N 28 28 28 28 28 28
**. Ccorrelation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Ccorrelation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber : Output SPSS 2023
Menunjukkan  seluruh  pernyataan  pada  variabel  Persepsi  (X2)  memiliki  nilai  r- hitung > dari r-tabel. Maka dapat disimpulkan bahwa seluruh pernyataan pada variabel Motivasi  Mahasiswa  (X2)  tersebut  dinyatakan  valid  dan  bisa  dijadikan  pengukuran dalam variabel penelitian.
Uji Validitas Minat (X3)
Tabel 3. Uji Variabel Minat (X3)
Ccorrelations X3.1 X3.2 X3.3 X3.4 X3.5 Total_X3 X3.1 Pearson correlation 1 .149 .240 .500 ** .551 ** .705 ** Sig. (2-tailed) .450 .218 .007 .002 .000 N 28 28 28 28 28 28 X3.2 Pearson correlation .149 1 -.330 -.104 .109 .218 Sig. (2-tailed) .450 .087 .597 .582 .266 N 28 28 28 28 28 28 X3.3 Pearson correlation .240 -.330 1 .528 ** .239 .670 ** Sig. (2-tailed) .218 .087 .004 .220 .000 N 28 28 28 28 28 28 X3.4 Pearson correlation .500 ** -.104 .528 ** 1 .433 * .764 ** Sig. (2-tailed) .007 .597 .004 .021 .000 N 28 28 28 28 28 28 X3.5 Pearson correlation .551 ** .109 .239 .433 * 1 .697 ** Sig. (2-tailed) .002 .582 .220 .021 .000 N 28 28 28 28 28 28 Total_X3 Pearson correlation .705 ** .218 .670 ** .764 ** .697 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .266 .000 .000 .000 N 28 28 28 28 28 28
**. correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Output SPSS 2023
Tabel  di  atas  menunjukkan  seluruh  pernyataan  pada  variabel  Minat  (X3) memiliki nilai r-hitung > dari r-tabel. Maka dapat disimpulkan seluruh pernyataan pada variabel  Minat  (X3)  tersebut  dinyatakan  valid  dan  bisa  dijadikan  pengukuran  dalam variabel penelitian.
Uji Validitas Kecerdasan Kognitif ( X4)
Tabel 4. Uji Variabel Kecerdasan Kognitif (X4)
Ccorrelations X4.1 X4.2 X4.3 X4.4 X4.5 Total_X4 X4.1 Pearson correlation 1 1.000 ** 1.000 ** 1.000 ** .480 ** .964 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .010 .000 N 28 28 28 28 28 28

## Tabel 4. (Lanjutan)
Ccorrelations X4.1 X4.2 X4.3 X4.4 X4.5 Total_X4 X4.2             Pearson correlation 1.000 ** 1 1.000 ** 1.000 ** .480 ** .964 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .010 .000 N 28 28 28 28 28 28 X4.3 Pearson correlation 1.000 ** 1.000 ** 1 1.000 ** .480 ** .964 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .010 .000 N 28 28 28 28 28 28 X4.4 Pearson correlation 1.000 ** 1.000 ** 1.000 ** 1 .480 ** .964 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .010 .000 N 28 28 28 28 28 28 X4.5 Pearson correlation .480 ** .480 ** .480 ** .480 ** 1 .696 ** Sig. (2-tailed) .010 .010 .010 .010 .000 N 28 28 28 28 28 28 Total_X4 Pearson correlation .964 ** .964 ** .964 ** .964 ** .696 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 28 28 28 28 28 28
**. Ccorrelation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Sumber : Output SPSS 2023
Menunjukkan  seluruh  pernyataan  pada  variabel  Kecerdasan  Kognitif  (X4) memiliki  nilai  r-hitung  >  dari  r-tabel.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh pernyataan pada variabel Kecerdasan Kognitif (X4) tersebut dinyatakan valid dan bisa dijadikan pengukuran dalam variabel penelitian.

## Uji Validitas Prestasi Belajar (Y)
Tabel 5. Uji Variabel Prestasi Belajar (Y)
Ccorrelations Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Total_Y Y1 Pearson correlation 1 .247 .528 ** .433 * 1.000 ** .809 ** Sig. (2-tailed) .204 .004 .021 .000 .000 N 28 28 28 28 28 28 Y2 Pearson correlation .247 1 .569 ** .137 .247 .671 ** Sig. (2-tailed) .204 .002 .487 .204 .000 N 28 28 28 28 28 28 Y3 Pearson correlation .528 ** .569 ** 1 .239 .528 ** .841 ** Sig. (2-tailed) .004 .002 .220 .004 .000 N 28 28 28 28 28 28 Y4 Pearson correlation .433 * .137 .239 1 .433 * .535 ** Sig. (2-tailed) .021 .487 .220 .021 .003

## Tabel 5. (Lanjutan)
Ccorrelations Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Total_Y Y5 Pearson correlation 1.000 ** .247 .528 ** .433 * 1 .809 ** Sig. (2-tailed) .000 .204 .004 .021 .000 N 28 28 28 28 28 28 Total _Y Pearson correlation .809 ** .671 ** .841 ** .535 ** .809 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .003 .000 N 28 28 28 28 28 28
**. Ccorrelation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Ccorrelation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber : Output SPSS 2023
Menunjukkan seluruh pernyataan variabel Prestasi Belajar (Y) memiliki nilai r- hitung > dari r-tabel. Maka dapat disimpulkan bahwa pernyataan pada variabel Prestasi Belajar  (Y)  tersebut  dinyatakan  valid  dan  bisa  dijadikan  pengukuran  dalam  variabel penelitian.

## Uji Reliabilitas
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Variabel CronbachAlpha KoefisienAlpha Keterangan Persepsi Mahasiswa 0,130 0.60 Reliabel Motivasi Mahasiswa 0,703 0.60 Reliabel Minat Mahasiswa 0,500 0.60 Reliabel Kecerdasan Kognitif 0,925 0.60 Reliabel Prestasi Belajar 0,769 0.60 Reliabel Sumber : Output SPSS 2023
Melalui hasil uji realibilitas tersebut dengan menggunakan uji statistik ronbach Alpha (α),  menunjukan  semua  variabel  memiliki ronbach  Alpha >  0,60.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kuesioner  yang  digunakan  untuk  mengukur  variabel  Persepsi, Motivasi, Minat, Kecerdasan Kognitif, dan Prestasi Belajar adalah reliabel .

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  data  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  dalam  model  regresi, variabel bebas dan variabel terikat atau keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan analisis statistik.

## Analisis Grafik
Grafik 1. Hasil Uji Grafik Histogram
Sumber : Output SPSS 2023
Pada  gambar  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  uji  normalitas  dengan  grafik histogram menunjukkan  adanya  distribusi  data  yang  mengikuti  kurva  berbentuk lonceng.  Dari  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  sudah  memenuhi asumsi normalitas.

## Normal Probability Plot
Grafik 2. Hasil Uji Grafik Probability
Sumber : Output SPSS 2023
Berdasarkan  gambar  grafik  diatas  terlihat  bahwa  data  menyebar  disekitar  garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka dapat disimpulkan model regresi telah memenuhi  asumsi  normalitas.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  regresi berdistribusi normal dan layak untuk dianalisis.

## Uji Statistik
Tabel 7. Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 200 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.16941828 Most Extreme Differences Absolute .036 Positive .033 Negative -.036 Test Statistic .036 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d
a. Test distribution is Normal.
b. alculated from data.
c. Lilliefors Significance orrection.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber : Output SPSS 2023
Dari hasil pengolahan data pada tabel 7 diatas diperoleh besarnya Kolmogorov- Smirnov adalah 0,200. Jika Nilai signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 8. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized oefficients Standardize d oefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -4.463 1.027 -4.347 .000 PersepsiMahasiswa .144 .044 .110 3.231 .001 .880 1.136 Motivasi .319 .040 .340 7.917 .000 .555 1.802 Minat .592 .036 .575 16.620 .000 .858 1.165 KecerdasanKognitif .173 .047 .162 3.699 .000 .536 1.866
a. Dependent Variabel: Prestasi Belajar
Sumber : Output SPSS 2023
Dari hasil di atas dapat diketahui nilai variance inflation factor (VIF) variabel < 10  dan  nilai  Tolerance  >  0,10  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  antar  variabel independen tidak terjadi persoalan multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Tabel 9. Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .894 a .800 .796 1.181 1.503
a. Predictors: (Constant), KecerdasanKognitif, Minat, PersepsiMahasiswa, Motivasi
b. Dependent Variabel: PrestasiBelajar
Sumber : Output SPSS 2023
Berdasarkan  hasil  output  di  atas  terdapat  nilai Durbin-Watson yang  dihasilkan. Dari model regresi adalah 1,503. Nilai du sebesar 1,8094 dan nilai. 4-du sebesar 2,1906 (4-  1,8094).  Sehingga  menghasilkan  du  <  DW  <  4-du  atau  1,8094  <  1,503  <  2,1906 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.

## Uji Heteroskedestitas
Gambar 1. Hasil Pengujian Heteroskedestitas
Sumber: Output SPSS 2023
Gambar menunjukkan bahwa grafik scatterplot di atas dapat dilihat bahwa titik –titik  menyebar  secara  acak  dan  tidak  membentuk  pola  tertentu  serta  tersebar  baik  di atas maupun di bawah. Angka nol pada sumbu Y dari hal tersebut berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga pada model regresi dapat dipakai untuk memprediksikan prestasi belajar berdasarkan masukan variabel independennya.

## Uji Koefisien Determinasi
Tabel 10. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .894 a .800 .796 1.181
a. Predictors: (Constant), Persepsi, Motivasi, Minat, Kecerdasan Kognitif
Sumber : Output SPSS 202
Berdasarkan tabel 10, dapat diketahui bahwa nilai pada R square sebesar 0,800 atau  80,0%  dimana  nilai  koefisien  determinasi  tersebut  menunjukan  bahwa  hubungan antara  Persepsi,  Motivasi,  Minat,  dan  Kecerdasan  Kognitif  terhadap  Prestasi  Belajar yaitu  sebesar  80,0%,  sedangkan  sisanya  telah  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  diluar penelitian ini.

## Uji Hipotesis Uji Parsial t
Tabel 11. Hasil Uji t Coefficients a Model Unstandardized oefficients Standardized oefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4.463 1.027 -4.347 .000 Persepsi .144 .044 .110 3.231 .001 Motivasi .319 .040 .340 7.917 .000 Minat .592 .036 .575 16.620 .000 KecerdasanKognitif .173 .047 .162 3.699 .000
a. Dependent Variabel: PrestasiBelajar
Sumber : Output SPSS 2023
Pengujian  dengan  2  sisi  (signifikansi  =  0,025)  hasil  diperoleh  untuk  t-tabel sebesar 1,97220 (195) masing-masing dari variabel independen secara parsial terhadap variabel  dependen  dapat  diuraikan  sebagai  berikut: 1)  Persepsi  (X 1 ),  mempunyai  nilai t hitung 3,231 dengan tingkat Sig 0,001 sedangkan pada nilai t tabel sebesar 1,97220 dengan nilai  signifikan  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  t hitung >  nilai  t tabel yaitu 3,231 > 1,97220 dan nilai sig < 0,05 maka artinya pada variabel persepsi secara parsial berpengaruh dan signifikan terhadap prestasi belajar; 2) Motivasi (X 2 ), mempunyai nilai t hitunng 7,917 dengan tingkat Sig 0,000 sedangkan pada nilai t tabel sebesar 1,97220 dengan
nilai  signifikan  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  t hitung >  nilai  t tabel yaitu 7,917 > 1,97220 dan nilai sig < 0,05 maka artinya pada variabel motivasi secara parsial berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  prestasi  belajar;  3)  Minat  (X 3 ),  mempunyai  nilai t hitung 16,620  dengan  tingkat  Sig  0,000  sedangkan  pada  nilai  t tabel sebesar  1,97220 dengan  nilai  signifikan  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  t hitung >  nilai  t tabel yaitu  16,620  >  1,97220  dan  nilai  sig  <  0,05  maka  artinya  pada  variabel  minat  secara parsial  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  prestasi  belajar;  4) Kecerdasan  Kognitif (X 4 ), mempunyai nilai t hitunng 3,699 dengan tingkat sig 0,000 sedangkan pada nilai t tabel sebesar  1,97220  dengan  nilai  signifikan  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai t hitung > nilai t tabel yaitu 3,699 > 1,97220 dan nilai sig < 0,05 maka artinya pada variabel Kecerdasan  Kognitif  secara  parsial  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  Prestasi Belajar.

## Uji Simultan F
Tabel 12. Hasil Uji F ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1088.415 4 272.104 194.974 .000 b Residual 272.140 195 1.396 Total 1360.555 199 a. Dependent Variabel: PrestasiBelajar
b. Predictors: (Constant), KecerdasanKognitif, Minat, PersepsiMahasiswa, Motivasi
Sumber : Output SPSS 2023
Dari  tabel  12  diketahui  bahwa  nilai  dari  F hitung >  nilai  F tabel yaitu  194,974  > 2,41796  dan  nilai  sig  =  0,000  <  0,05.  Maka  hal  ini  menunjukkan  bahwa  variable Persepsi,  Motivasi,  Minat,  dan  Kecerdasan  Kognitif  berpengaruh  secara  positif  dan signifikan  terhadap  variabel  Prestasi  Belajar  mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Prima Indonesia.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Persepsi Mahasiswa terhadap Prestasi belajar
Dari  hasil  uji  (t)  di  peroleh  nilai  t hitung >  t tabel (  3,231  >  1,97220  )  dan  nilai sig (0,001)  <  dari  0,05.  Maka,  secara  parsial Persepsi  berpengaruh  positif  dan  signifikan sterhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Prima Indonesia.
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  ini  searah  dengan  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  Hilaliyah  (2015)  menyatakan  bahwa  persepsi  mahasiswa  yang  diukur melalui  Prestasi  Belajar  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  tinggi rendahnya  suatu  prestasi  belajar.  Maka  dari  itu,  persepsi  memberikan  pengaruh  yang relatif  terhadap  prestasi  belajar,  yaitu  semakin  positif  persepsi  mahasiswa,  semakin meningkat prestasi belajarnya.

## Pengaruh Motivasi Mahasiswa terhadap Prestasi Belajar
Dari hasil uji (t) di peroleh nilai t hitung > nilai t tabel ( 7,917 > 1,97220 ) dan nilai sig (0,000) <  0,05.  Maka  secara  parsial Motivasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Prima Indonesia.
Motivasi  belajar  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  prestasi  belajar. Melalui  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  Motivasi  Belajar  menjadi salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa secara  signifikan.  Adanya  keinginan  yang  timbul  pada  diri  seseorang  untuk  berhasil akan  membuat  seseorang  semakin  giat  lagi  dalam  mengikuti  proses  belajar,  maka  hal tersebut dinamakan sebagai motivasi.

## Pengaruh Minat Mahasiswa terhadap Prestasi Belajar
Dari hasil uji (t) di peroleh nilai t hitung > nilai t tabel ( 16,620 > 1,97220 ) dan nilai sig (0,000)  <  0,05.  Maka  secara  parsial Minat  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Prima Indonesia.
Dari  hasil  penelitian  ini  juga  searah  dengan  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan  oleh  Sirait  (2016)  dengan  judul  “Pengaruh  Minat  Belajar  terhadap  Prestasi Belajar Matematika”. Berdasarkan uraian diatas, hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa apabila seseorang yang mempunyai minat belajar yang tinggi maka akan mudah mengikuti proses pembelajaran dengan baik dan benar sehingga mampu meningkatkan performa yang baik dalam belajarnya.

## Pengaruh Kecerdasan Kognitif Mahasiswa terhadap Prestasi Belajar
Dari hasil uji (t) di peroleh nilai t hitung > nilai t tabel ( 3,699 > 1,97220 ) dan nilai sig (0,000)  <  0,05.  Maka  secara  parsial Kecerdasan  Kognitif  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas  Prima Indonesia.
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  ini  searah  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Apriani  et  al.,  (2019)  yang  menunjukkan  bahwa  kecerdasan  kognitif secara parsial dapat mempengaruhi prestasi belajar dengan signifikan.

## SIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan mengenai Pengaruh Persepsi, Motivasi,  Minat,  dan  Kecerdasan  Kognitif  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Prima  Indonesia  terhadap  Prestasi  Belajar  selama  Pandemi  Covid–19,  maka  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  1)  Persepsi  Mahasiswa  (X 1 )  secara  parsial  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  Prestasi  Belajar  (Y)  Mahasiswa  Fakultas  Hukum Universitas Prima Indonesia selama Pandemik Covid – 19; 2) Motivasi Mahasiswa (X 2 ) secara  parsial  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Prestasi  Belajar  (Y)
Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Prima Indonesia selama Pandemik Covid – 19; 3)  Minat  Mahasiswa  (X 3 )  secara  parsial  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Prestasi  Belajar  (Y)  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas  Prima  Indonesia  selama Pandemik  Covid  –  19;  4)  Kecerdasan  Kognitif  (X 4 )  secara  parsial  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  Prestasi  Belajar  (Y)  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Prima  Indonesia  selama  Pandemik  Covid  –  19;  5)  Persepsi  Mahasiswa  (X 1 ),  Motivasi Mahasiswa (X 2 ), Minat Mahasiswa (X 3 ), dan Kecerdasan Kognitif (X 4 ) secara simultan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Prestasi  Belajar  (Y)  Mahasiswa  Fakultas Hukum Universitas Prima Indonesia selama Pandemi Covid – 19.

## DAFTAR PUSTAKA
Alawi, D., Sumpena, A., Supiana, S., & Zaqiah, Q. Y. (2022). Implementasi Kurikulum Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  Pasca  Pandemi  Covid-19. EDUKATIF : JURNAL  ILMU  PENDIDIKAN , 4 (4),  5863–5873.  https://doi.org/10.31004/ edukatif.v4i4.3531
Annur,  M.  F.,  &  Hermansyah,  H.  (2020).  Analisis  Kesulitan  Mahasiswa  Pendidikan Matematika  dalam  Pembelajaran  Daring  pada  Masa  Pandemi  Covid-19.  . Paedagoria:  Jurnal  Kajian,  Penelitian  dan  Pengembangan  Kependidikan , 11 (2), 195–201.
Apriani, D., Rochaminah, S., & Idris, M. (2019). Pengaruh Kecerdasan Emosional dan Gaya Kognitif terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas XI SMA Negeri 4 Palu. Jurnal Elektronik Pendidikan Matematika Tadulako , 7 (1).
Dewantara, J. A., & Nurgiansah, T. H. (2020). Efektivitas Pembelajaran Daring di Masa Pandemi  COVID  19  bagi  Mahasiswa  Universitas  PGRI  Yogyakarta. Jurnal Basicedu , 5 (1), 367–375. https://doi.org/10.31004/basicedu.v5i1.669 Harmini,  T.  (2017).  Pengaruh  Kesiapan  Belajar  terhadap  Prestasi  Belajar  Mahasiswa pada  Pembelajaran  Kalkulus. M    A    T    H    L    I    N    E :  Jurnal  Matematika  dan Pendidikan Matematika , 2 (2), 145–158. https://doi.org/10.31943/mathline.v2i2.42 Hilaliyah,  H.  (2015).  Pengaruh  Persepsi  Mahasiswa  atas  Bahasa  Indonesia  dan  Minat Belajar  terhadap  Prestasi  Belajar  Bahasa  Indonesia. Faktor:  Jurnal  Ilmiah Kependidikan , 2 (2).
Muslim, M. (2020). Manajemen Stress pada Masa Pandemi Covid-19. ESENSI: Jurnal Manajemen Bisnis , 23 (2), 192–201.
Sirait,  E.  D.  (2016).  Pengaruh  Minat  Belajar  terhadap  Prestasi  Belajar  Matematika. Formatif:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  MIPA , 6 (1).  https://doi.org/10.30998/ formatif.v6i1.750
Suni  Astini,  N.  K.  (2020).  Tantangan  dan  Peluang  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi dalam Pembelajaran Online Masa Covid-19. Cetta: Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (2), 241–255. https://doi.org/10.37329/cetta.v3i2.452
Wijaya, R., Lukman, M., & Yadewani, D. (2020). Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Pemanfaatan e-Learning. Jurnal Dimensi , 9 (2), 307–322. https://doi.org/10.33373/ dms.v9i2.2543