## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RESISTENSI MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS TERBUKA
Lintang Patria * , Sri Utami, Deddy A Suhardi, Heny Kurniawati, Dian Nursantika
Universitas Terbuka, Indonesia Email: lintang@ecampus.ut.ac.id
Received: 2022-11-15: Accepted: 2022-12-16: Published: 2022-12-26

## Abstract
Pandemi Covid-19 berdampak signifikan terhadap pembelajaran mahasiswa di perguruan  tinggi.  Adanya  Covid-19  yang  berdampak  pada  berbagai  bidang kehidupan  dapat  mempengaruhi  ketahanan  mahasiswa  untuk  kuliah  di  UT. Selama  ini  strategi  pembelajaran,  faktor  sosiodemografi,  layanan  tutorial, kemampuan  akademik  dan  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  UT  telah mempengaruhi resiliensi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor  yang  mempengaruhi  daya  tahan  mahasiswa  Universitas  Terbuka selama  masa  pandemi  COVID-19.  Analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA).  Hasil  penelitian  ini menyatakan  bahwa  kondisi  sosial  ekonomi  pada  masa  pandemi  Covid  19  dan strategi  pembelajaran  berpengaruh  signifikan  terhadap  resistensi  registrasi mahasiswa.  Tingkat  resistensi  (mahasiswa  registrasi  ulang)  dipengaruhi  oleh kemampuan  mengatasi  kendala  sosial  ekonomi  pada  masa  pandemi  (Sosvid, 0,49),  kemampuan  akademik  (0,38),  kondisi  layanan  UT  (-0,16),  layanan tutorial-praktikum  (-0,20),  dan  strategi  pembelajaran  (-0,44).  Keluaran  dari penelitian  ini  adalah  rekomendasi  perbaikan  dan  inovasi  layanan  FST  UT selama pandemi.
Keywords: covid-19, resistensi, analisis faktor konfirmasi

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  significantly  impacted  student  learning  at  universities. The  existence  of  Covid-19,  which  impacts  multiple  fields  of  life,  affects  the resilience  of  students  to  study  at  UT.  So  far,  learning  strategies, sociodemographic  factors,  tutorial  services,  academic  abilities  and  student satisfaction  with  UT  services  have  influenced  student  resilience.  This  study aims  to  determine  the  factors  that  influence  the  resistance  of  Open  University students  during  the  COVID-19  pandemic.  We  analyzed  the  data  by  using Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA).  The  results  of  this  study  state  that socioeconomic conditions during the Covid 19 pandemic and learning strategies significantly  affect  student  registration  resistance.  The  level  of  resistance  (re- registration  students)  is  influenced  by  the  ability  to  overcome  socio-economic
constraints  during  the  pandemic  (Sosvid,  0.49),  academic  ability  (0.38),  UT service  conditions  (-0.16),  tutorial-practicum  services  (-0.20),  and  learning strategies  (-0.44).The  output  of  this  research  is  recommendations  for improvement and innovation of FST UT services during a pandemic.
Keywords: covid-19, resistance, confirmatory factor analysis

## PENDAHULUAN
Universitas  Terbuka  diresmikan  pada  tahun  1984  melalui  Keputusan Presiden  No.41  Tahun  1984.  UT  dirancang  untuk  sebagai  perguruan  tinggi dengan  sistem  Pendidikan  jarak  jauh  (PJJ).  UT  memfasilitasi  mereka  yang tidak  mempunyai  kesempatan  menyelesaikan  studinya  di  perguruan  tinggi karena  berbagai  hambatan  termasuk  faktor  ekonomi,  geografis  dan demografis.
Mahasiswa  UT  tersebar  di  seluruh  Indonesia  dengan  berbagai  jenis pekerjaan.  Menurut  website  UT,  pada  tanggal  4  November  2020,  terdapat 311.028  mahasiswa  yang  meregistrasi,  dimana  44%  mahasiswa  adalah  guru, 3% TNI/Polri, 8% ASN, 19 % swasta, 4 % wiraswasta, 7% bekerja namun tidak ada  keterangan  dan  13%  tidak  bekerja.    Strategi  belajar  secara  signifikan berpengaruh  positif  terhadap  resistensi  mahasiswa    (Hartati  dkk,  2014). Penelitian  tentang  status  non  aktif  ataupun  ketahanan  mahasiswa    pada  PJJ telah  diteliti,  diantaranya  menyebutkan  bahwa  umur,  jumlah  mata  kuliah  yang diregistrasi,  status  pekerjaan  ,  keikutsertaan  pada  tutorial,  indeks  prestasi pertama  dan  indeks  prestasi  kumulatif    merupakan  faktor  yang  menentukan status non aktif mahasiswa (Ratnaningsih, 2011).
Disisi  lain,  pada  tahun  2020  terjadi  pandemic  Covid  19  yang  melanda seluruh dunia dan sampai saat ini pandemi  tersebut belum berakhir . Pandemi Covid  -19  telah  mempengaruhi  seluruh  kehidupan  masyarakat  karena masyarakat  harus  membatasi  diri  untuk  beraktivitas  supaya  penyebarannya bisa  dikendalikan.  Namun  pembatasan  aktivitas  masyarakat  menyebabkan penurunan  di  bidang  ekonomi.  Dengan  adanya  pandemi  Covid –  19    dan tingginya  prosentase  mahasiswa  UT  bekerja  di  swasta,  wiraswasta  ataupun yang tidak bekerja, maka ingin diketahui apakah pandemic Covid – 19 menjadi faktor  yang  menentukan  resistensi  mahasiswa  FST  UT.      Penelitian  ini  ingin mengetahui apakah pandemic Covid – 19 satu satunya hal berpengaruh pada resistansi  mahasiswa  FST  UT.  Dengan  kata  lain,  ingin  diketahui  apakah resistensi  mahasiswa  UT  tidak  tergantung  pada  pandemic  Covid  -19,  namun bergantung  kepada  faktor  faktor  yang  lain  seperti  strategi  belajar,  faktor sosiodemografi,  kemampuan  akademik  serta  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan UT.  Penelitian ini menggunakan metode Confirmatory Factor Analysis (CFA)  untuk  mengetahui  faktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  resistensi mahasiswa, khususnya mahasiswa FST UT.
50

## METODE
Penelitian ini menggunakan salah satu metode statistik, yaitu Confirmatory Factor  Analysis  (CFA).    Terdapat  dua  pendekatan  utama  pada  analisis  faktor yakni  Eksploratory  Factor  Analysis  (EFA)  dan  Confirmatory  Factor  Analysis (CFA).  EFA  adalah  suatu  metode  eksplorasi  data  jika    tersedia    informasi tentang  berapa  banyak  jumlah  faktor  yang  dibutuhkan  dalam  mewakili  data. Sedangkan Confirmatory Factor Analysis (CFA) adalah metode yang digunakan untuk  menguji  seberapa  baik  variabel  yang  diukur  dapat  mewakili  construct atau  faktor  yang  terbentuk  sebelumnya.  Dalam  CFA,  terdapat  dua  macam variabel  yaitu  variabel  laten  dan  variabel  indikator.  Variabel  laten  (latent variable) adalah variable yang tidak dapat diukur secara langsung, tetapi dapat dibentuk  dan  dibangun  oleh  variabel-variabel  lain  yang  dapat  diukur  dan variabel  tersebut  adalah  variabel  indikator  (Hair,  Black,  Babin,  dan  Anderson, 2010). CFA seringkali dipergunakan dalam pendidika. Trisnawati menggunakan CFA  dalam  pengembangan  instrumen  motivasi  belajar  sekolah  dasar.    Umar melakukan  uji  validitas  konstruk  dengan  CFA.  Saptono  (2017)  menggunakan CFA  dalam  perhitungan  appropriate  intensity  assessment.  Syafitri  (2017) menggunakan  metode CFA untuk  menguji  model  penerimaan  teknologi berbasis  keamanan  informasi.   Yang  (2021)  menggunakan  CFA  pada pendidikan tinggi.

## Gambar 1. Path Diagram CFA
Gambar  1  menjelaskan  path  diagram  dari  CFA,  dimana  pada  CFA terdapat  lima  elemen  yang  penting  yakni  variabel laten,  variabel indikator (ξ ), loading faktor (λ) pada setiap indikator, hubungan construct (ρ), dan error( δ ) yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel indikator (Hair JR dkk., 2010).
Model umum analisis faktor konfirmatori adalah sebagai berikut (Bollen, 1989). x = Λ x ξ + δ dengan
x Merupakan vektor bagi variabel-variabel indikator berukuran q x l Λ x M erupakan  matriks  bagi  factor  loading  (λ)  atau  koefisien  yang menunjukkan hubung an x dengan ξ berukuran q x n
ξ (ksi), merupakan variabel laten berukuran n x l

## δ  Merupakan vektor bagi galat pengukuran berukuran q x l
Responden  penelitian  ini    terdiri  dari  mahasiswa  aktif  FST  pada  masa 2020/21.1.  Instrumen berupa kuesioner. Peneliti akan mengirim email  dan sms kepada  mahasiswa  untuk  mengisi  kuesioner  secara  online.  Metode  kualitatif dilakukan  melalui  wawancara  untuk  responden  yang  dipilih  secara  acak  di UPBJJ yang terpilih. Populasi penelitian ini adalah mahasiswa  mahasiswa aktif FST  UT  pada  masa  2020/21.1.  Sampel  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  dari beberapa UPBJJ-UT.  Sebanyak 1703 mahasiswa mulai masa 2017.1  terdata pernah  tidak  registrasi  pada  suatu  masa  tertentu.  Dari  jumlah  tersebut,  300 responden yang mengisi kuesioner secara online. Pengumpulan data dilakukan melalui  pengisian  kuesioner    secara  online.    Tim  peneliti  mengirim  email  blast dan wa blast ke mahasiswa yang menjadi target penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  300  mahasiswa  yang  mengisi  kuesioner,  setelah  proses pembersihan,    didapat      responden  yang  didapat  berjumlah  225  dengan komposisi  pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut :

## Tabel 1. Jumlah Responden Menurut UPBJJ
Lintang, Sri, Deddy, Heny & Dian / Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Resistensi Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Terbuka di Tengah Pandemi Covid-19

## Tabel 2. Jumlah dan profil Responden
Frek. % Frek. % 1. Jumlah responden, N 225 100 2. Program Studi 5. Jumlah anggota keluarga Agribisnis 56 24.9 0, hanya sendiri 5 2.2 Biologi 26 11.6 1-2 orang 39 17.3 Matematika 20 8.9 3 - 4 orang 108 48.0 Perenc. Wilayah Kota (PWK) 31 13.8 5 orang atau lebih 73 32.4 Sistem Informasi (SI) 48 21.3 6. Status Pekerjaan Statistik 14 6.2 Bekerja full time 148 65.8 Teknologi Pangan 30 13.3 Bekerja part time 35 15.6 3. Status Alih Kredit Tidak bekerja 42 18.7 Tidak 164 72.9 7. Tingkat Pendapatan Ya 61 27.1 2 – <3 juta rupiah 50 22.2 4. Status Menikah 3 – 5 juta rupiah 70 31.1 Belum menikah 127 56.4 Di atas 5 juta rupiah 38 16.9 Menikah 98 43.6 Di bawah 2 juta rupiah 67 29.8

## A.     Strategi Belajar Mahasiswa
Strategi belajar bervariasi menurut indikator A5, A7, A3, dan A2. Indikator yang  mengkarakterissasi strategi belajar adalah sebagai berikut : A5. Saya belajar dari berbagai sumber tentang materi-materi yang saya kurang pahami
A7. Saya mempersiapkan diri dengan baik dalam menghadapi ujian A3. Saya menyediakan waktu belajar sekurang-kurangnya 10 jam per minggu A2. Saya mempunyai jadwal tetap untuk belajar
Tiga  indikator  lainnya  relatif  lebih  homogen  ke  preferensi  setuju  atau sangat  setuju  (89%  atau  lebih).  Hasil  kuesioner  tentang  strategi  belajar  dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :

## Gambar 2. Strategi Belajar
Keterangan :
A1.  Saya memiliki akses internet yang memadai A2.  Saya menyediakan waktu belajar sekurang-kurangnya dua jam per hari A3.  Saya mempelajari materi modul sesuai jadwal yang saya rencanakan A4.  Saya  belajar  dari  berbagai  sumber  tentang  materi-materi  yang  saya  kurang pahami
A5.  Saya  belajar  dan  berdiskusi  dengan  kelompok  belajar,  pembimbing,  tutor,  atau dosen  secara offline/online
A6.  Saya mempersiapkan diri dengan baik dalam menghadapi ujian A7.  Saya  dapat  menyesuaikan  strategi  belajar  saya  dengan  kendala  yang  dihadapi,

## termasuk dalam situasi pandemi

## B.     Kemampuan Akademik Mahasiswa
Kemampuan  akademik  mahasiswa  bervariasi  menurut  B2,  B1,  dan  B5. Kemampuan  akademik  mahasiswa  dikarakterisasi  oleh  ketiga  indikator tersebut.  Tiga  indikator  lainnya  relative  lebih  homogen  ke  kategori  setuju  atau sangat setuju (90% atau lebih). Hasil kuesioner tentang kemampuan akademik mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 3 berikut :

## Gambar 3. Kemampuan Akademik
Keterangan :
B1. Belajar mandiri membuat saya bisa memahami materi dengan lebih baik
B2. Saya mampu mengelola waktu belajar dengan waktu keluarga
B3. Setiap memasuki awal semester saya memiliki target-target akademis
B4. Saya berusaha mewujudkan target akademis yang sudah saya susun
B5. Indeks prestasi belajar saya sesuai dengan ekspektasi saya B6. Ketika  saya mengalami kendala dalam belajar, termasuk dalam situasi pandemi,

## saya berusaha mengatasinya

## C.     Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan UT
Kepuasan  Layanan  UT  bervariasi  menurut  C6,  C5,  dan  C3.  Kepuasan Layanan  UT  dikarakterisasi  oleh  ketiga  indikator  tersebut.  Indikator  lainnya relative lebih homogen ke kategori setuju atau sangat setuju (90% atau lebih). Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 4  berikut :

## Gambar 4. Kepuasan Layanan UT

## Keterangan :
C1. Saya dapat mengakses layanan informasi di UT dengan mudah (laman UT, contact centre UT/Hallo UT, dan lain-lain)
C2. Saya dapat mengakses layanan sia.ut.ac.id dengan baik
C3. Saya dapat mengakses layanan suaka UT (pengayaan mata kuliah, MOOCS, UT Radio/TV, perpustakaan digital) dengan baik
C4. Saya mendapatkan layanan pembelian bahan ajar/modul melalui toko buku online/koperasi UT dengan baik
C5.  Saya  dapat  mengakses  aplikasi  dan  layanan  alih  kredit  ( rpl.ut.ac.id )  dengan  mudah  dan cepat
C6. Saya mendapatkan layanan prodi dan penanganan keluhan dengan baik C7. Saya dapat mengakses layanan ujian Take Home Examination (THE) dengan baik C8.  Menurut  saya  sistem  layanan  UT  dapat  menyesuaikan  dengan  situasi  terkini,  termasuk dalam situasi pandemi

## D.     Kepuasan pada Layanan Tutorial (Tuton/Tuweb)
Kepuasan  layanan  tutorial  bervariasi  menurut  D3,  D4,  D5,  dan  D6. Kepuasan layanan tutorial dikarakterisasi oleh keempat indikator tersebut. Dua indikator  lainnya  relative  lebih  homogen  ke  kategori  setuju  atau  sangat  setuju (90% lebih). Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 5  berikut :
Gambar 5. Kepuasan Layanan Tutorial

## Keterangan :
D1.Saya dapat dengan mudah mengakses e-learning UT D2.Keikutsertaaan  saya  dalam  Tuton/Tuweb  sangat  membantu  memahami  materi mata kuliah
D3.Saya aktif mengikuti diskusi dalam Tuton/Tuweb D4.Saya dapat menyelesaikan tugas-tugas dalam Tuton/Tuweb
D5.Pembelajaran melalui Tuton/Tuweb berdampak kepada perolehan yang baik pada nilai akhir mata kuliah saya
D6.Saya  dapat  mengikuti  Tuton/Tuweb    dengan  baik,  termasuk  dalam  situasi pandemi

## E.     Kepuasan dalam Praktik/Praktikum/Studio
Kepuasan  layanan  praktikum/studio  bervariasi  menurut  E1,  E4,  dan  E6. Kepuasan  layanan  praktikum/studio  dikarakterisasi  oleh  ketiga  indikator tersebut.  Tiga  indikator  lainnya  relatif    lebih  homogen  ke  kategori  setuju  atau sangat  setuju  (80%  atau  lebih).  Hasil  kuesioner  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 berikut :

## Gambar 6. Kepuasan Layanan Praktik/Praktikum/Studio
Keterangan :
E1.Saya  mendapatkan  sosialisasi  kegiatan  praktik/praktikum/studio  secara  rutin  (tatap muka/vicon)
E2.Kegiatan sosialisasi bermanfaat dalam kelancaran pelaksanaan praktik/praktikum/studio E3.Pelaksanaan  praktik/praktikum/studio  sesuai  dengan  jadwal  dan  waktu  yang  sudah ditentukan
E4.Saya dapat menguasai materi praktik/praktikum/studio dengan baik
E5.Waktu yang diberikan untuk menyelesaikan laporan praktik/praktikum/studio mencukupi E6.Saya  dapat  mengikuti  praktik/praktikum/studio  dengan  baik,  termasuk  dalam  situasi pandemi

## F.      Kondisi Sosial/Ekonomi selama Pandemi Covid-19
Kondisi  sosial/ekonomi  selama  pandemi  Covid-19  bervariasi  menurut semua  indikator.  Kondisi  sosial/ekonomi  selama  pandemic  Covid-19
56
dikarakterisasi  oleh  F1,  F3,  dan  tiga  indikator  lainnya.  Hasil  kuesioner  dapat dilihat pada Gambar 7  berikut :

## Gambar 7. Sosial Ekonomi
Keterangan :
F1.Situasi pandemi mempengaruhi kelanjutan studi saya dalam aspek biaya F2.Saya dapat mengatasi kendala studi selama masa pandemi dalam aspek biaya F3.Situasi  pandemi  mempengaruhi  kelanjutan  studi  saya  dalam  aspek  kesehatan pribadi
F4.Saya  dapat  mengatasi  kendala  studi  selama  masa  pandemi  dalam  aspek kesehatan pribadi
F5.Kondisi pandemi mempengaruhi kelanjutan studi saya dalam aspek pekerjaan

## G.     Alasan Tidak Registrasi Ulang
Alasan tidak registrasi ulang karena kendala biaya (126), kesibukan kerja (123), terlambat reg  (72),  dan Kesehatan (25).  Tingkat  registrasi  ulang (resistensi)  dikarakterisasi  oleh  kemampuan  mengatasi  kendala  biaya  dan kesibukan kerja. Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 8 berikut :
Gambar 8. Alasan Tidak Registrasi
Keterangan : RS1A: Terlambat RS1B: Kendala/kesibukan pekerjaan
RS1C: Kendala biaya RS1D: Kendala kesehatan RS1E: Pindah program studi RS1F: Berhenti studi

## H.    Rencana Registrasi Ulang pada Semester berikutnya
Sebagian  besar  akan  registrasi  pada  semester  berikutnya  (72,4%). Selainnya, menunda registrasi pada 1 semester (10,2%), 2 semester atau lebih (14,3%). Tidak sama sekali (3,1%). Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 9  berikut :

## Gambar 9. Rencana Registrasi Semester berikutnya

## I.      Alasan Tidak Akan Registrasi Ulang pada semester berikutnya
Alasan  tidak  akan  registrasi  ulang  pada  semester  berikutnya,  karena kendala  biaya  (125)  dan  kesibukan  kerja  (124).  Tingkat  registrasi  ulang dikarakterisasi oleh kemampuan mengatasi kendala biaya dan kesibukan kerja . Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 10  berikut :
Gambar 10. Alasan Tidak akan Registrasi Semester berikutnya
58
Keterangan : RS3A: Kendala/kesibukan pekerjaan
RS3B:Kendala biaya
RS3C:Kendala kesehatan
RS3D:Pindah program studi
RS3E:Berhenti studi
RS3F: Lainnya
Dalam  penelitian  ini,  kami  mendefinisikan  bahwa  Tingkat    registrasi  = banyaknya  registrasi  per  banyaknya  masa  registrasi  yang  harus  ditempuh. Hasil secara statistik sebagai berikut :
•  Modus: 0,35; 0,5; dan 0,65
•  Min 0,15 dan Max. 0,875
•  Sebanding antara yang “ jarang” dan “ sering” registrasi.

## Statistics
Var Mean  SE StDev Min.  Q1 Med   Q3         Max. Tk.  Reg 0.54  0.012  0.18  0.15  0.40  0.50  0.667  0.875
Hasil kuesioner dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 11. Histogram Tingkat Registrasi
Hasil kuesioner dapat dilihat pada Gambar 12 dan 13 berikut :
Gambar 12. Pengaruh 5 Faktor terhadap Resistensi

## Gambar 13. Pengaruh 5 Faktor terhadap Resistensi

## SIMPULAN
Sosial  ekonomi  pada  saat  pandemic  dan  strategi  belajar  signifikan mempengaruhi  resistensi  registrasi  mahasiswa.  Tingkat    resistensi  sebanding dengan  kondisi  sosvid  dan  mahasiswa  dengan    tingkat  resistensi  rendah mempunyai strategi belajar yang baik. Tingkat Resistensi (mahasiswa registrasi ulang) dipengaruhi oleh kemampuan mengatasi kendala sosial-ekonomi selama pandemi  ( Sosvid ,  0.49),    kemampuan  akademik  (0.38),  kondisi  layanan  UT  (- 0,16), layanan tutorial-praktikum (-0,20), dan strategi belajar (-0,44).
60

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LPPM  atas  bantuan pendanaan
melalui penugasan
dengan nomor
3671/UN31.LPPM/PT.01.03/2021 tanggal 28 Mei 2021.

## REFERENSI
Bollen, K.A. (1989) Structural Equations with Latent Variables. John Wiley and Sons, Inc., New York.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2010) Multivariate Data Analysis. 7th Edition, Pearson, New York.
Hartati,  N.,  Kuswanti,  &  Riady  (2014),  ”Pengaruh  Strategi  Belajar  terhadap Resistensi Mahasiswa : Studi Kasus Mahasiswa UPBJJ Jakarta” , Project Report.      ,  ”Layanan  Bantuan  Belajar  &  Pemanfaatan  Sumber  Belajar dalam  Sistem  Pendidikan  Terbuka &  Jarak  Jauh”  ,  Diakses  dari http://repository.ut.ac.id/5603/  pada tanggal 12 Februari 2021
Ratnaningsih,  D.J  (2011).  Pemodelan  Daya  Tahan    Belajar    Mahasiswa Pendidikan  Tinggi  Jarak  Jauh  dengan  Menggunakan  Pendekatan  Regresi Logistik Biner, Jurnal Matematika, Sains, dan Teknologi, 12(2)
Saptono  (2017).  Development  Instrument  Through  Confirmatory  Factor Analysis  CFA)  in  appropriate  Intensity  Assessment,  Dinamika  Pendidikan Unnes, dapat diakses pada https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/DP/article/view/10578 Syafitri  (2017).  Confirmatory  factor  Analysus  (CFA)  Model  Penerimaan Teknologi  Berbasis  Keamanan  Informasi,  Sitekin  Vol  14  no  2,  dapat diakses pada https://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/4126
Trisnawati dan Sukemi (2021). Analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA) dan Exploratory  Factor  Analysis  (EFA)  pada  Pengembangan  Instrumen Motivasi Belajar Sekolah dasar, Jurnal Abacus, Vol 2 No 2, dapat diakses pada https://jurnal.upg.ac.id/index.php/abacus/article/view/220
Umar  dan  Nisa (2020).  Uji  Validitas  Konstruk  dengan  CFA  dan  Pelaporannya,
JP3I Vol 9 No 2, dapat diakses pada https://journal.uinjkt.ac.id/index.php/jp3i/article/ view/16964/0
Yang  (2021)  Exploratory  and  Confirmatory  Factor  Analysisof  PERMA  for Chinese University EFL Students in HigherEducation, International Journal of  language  Education,  Vol  5  no  2,  dapat  diakses  melalui https://ojs.unm.ac.id/ijole/article/view/16837
©  2022  by  the  authors.  Submitted  for  possible  open  access publication  under  the  terms  and  conditions  of  the  Creative Commons Attribution (CC BY SA) license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).