November 2023

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prestasi Siswa Menggunakan Metode Structural Equation Modeling (SEM)
Aplonia Dima 1 , Maria A. Kleden 2 , Astri Atti 3
1,2,3) Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana Kupang, Indonesia e-mail: maria_kleden@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Prestasi akademik siswa dipengaruhi oleh sejumlah variabel internal dan eksternal. Tujuan dari studi ini  adalah  untuk  mengisolasi  variabel paling penting  yang  terkait dengan kinerja akademik  dengan menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM).  Lingkungan,  instruktur,  dan  motivasi  siswa semuanya berperan penting. Sebanyak 203 siswa dari kelas 2018, 2019, dan 2020 yang terdaftar di Program Studi Matematika FST UNDANA termasuk dalam demografi studi ini. Dengan menggunakan metode proportional random sampling, terpilih 100 orang responden untuk diteliti. Sebuah kuesioner digunakan untuk mengumpulkan informasi dan telah diuji untuk validitas dan reliabilitas. Informasi tersebut dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SEM dari faktor-faktor yang memengaruhi prestasi akademik siswa direpresentasikan oleh persamaan Y =0.9878 X 1 +0.685 X 2 +1.159 X 3 .
Kata Kunci: Prestasi Belajar, Structural Equation Modeling

## ABSTRACT
The academic achievement of students is influenced by a number of internal and external variables. The purpose of this study is to isolate the most important variables related to academic performance using Structural Equation Modelling (SEM). The environment, instructors, and student motivation all play crucial roles.  A total of 203 students from the 2018, 2019, and 2020 classes enrolled in the Mathematics Study Program at the Faculty of Science and Technology (FST) UNDANA are included in the demographic of this study. Using the proportional random sampling method, 100 respondents were selected for investigation. A questionnaire was employed to collect information and has been tested for validity and reliability. The collected  information  was  analyzed  using  Structural  Equation  Modelling  (SEM).  The  research  results indicate that the SEM model of factors influencing students' academic achievement is represented by the equation Y=0.9878X 1 +0.685X 2 +1.159X 3 .
Keywords: Learning Achievement, Structural Equation Modeling

## 1.  PENDAHULUAN
Sistem pendidikan di Perguruan Tinggi, baik secara global maupun di Indonesia, menghadapi sejumlah masalah terkait prestasi belajar mahasiswa. Di tingkat global, salah satu masalah yang umum terjadi adalah kesenjangan kualitas pendidikan antara perguruan tinggi di negara maju dan negara berkembang. Perguruan tinggi di negara maju cenderung memiliki sumber daya yang lebih baik (Altbach, 2013; Bradley & Putnick, 2012; Glewwe et al ., 2021; Oyelaran-Oyeyinka & Lal,  2006),  termasuk  fasilitas  dan  tenaga  pengajar  yang  berkualitas,  sehingga  mahasiswanya memiliki akses ke pendidikan tinggi.
Di  Indonesia,  beberapa  masalah  terkait  prestasi  belajar  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  juga dapat  diidentifikasi.  Salah  satunya  adalah  rendahnya  kualitas  pendidikan  di  beberapa perguruan tinggi, terutama yang berada di daerah terpencil atau daerah dengan keterbatasan sumber daya. Kurangnya fasilitas, perpustakaan yang terbatas, dan minimnya akses terhadap literatur dan teknologi menjadi kendala bagi mahasiswa dalam mencapai prestasi belajar yang optimal.
Selain  itu,  perbedaan  kualitas  pengajaran  antara  dosen  juga  menjadi  masalah  yang  perlu diperhatikan. Terdapat variasi dalam gaya mengajar, kompetensi dosen, dan kemampuan untuk menyampaikan  materi  secara  efektif.  Gaya  mengajar  yang  kurang  menarik  dan  kurangnya
133 kemampuan  dosen  dalam  memotivasi  mahasiswa  dapat  mempengaruhi  motivasi  belajar  dan hasil akademik mahasiswa.
Perguruan Tinggi merupakan lembaga pendidikan formal yang memainkan peran penting dalam kegiatan  pendidikan  dan  pengajaran  (Nurjan,  2015).  Pendidikan  yang  berkualitas  di  tingkat perguruan tinggi memiliki dampak signifikan terhadap perkembangan individu dan masyarakat. Pendidikan yang berkualitas di tingkat perguruan tinggi memiliki dampak signifikan terhadap perkembangan  individu  dan  masyarakat.  Beberapa  penelitian  telah  mengeksplorasi  berbagai aspek  pendidikan  berkualitas  dan  pentingnya  hal  tersebut.  Kumar et  al (2019)  membahas signifikansi  pendidikan  berkualitas  dalam  konferensi  NCSDSGE – 2023.  Khan et  al (2022), mengkaji  konsep  inovasi  terbuka  dalam  investor  institusional  dan  sistem  pendidikan  tinggi untuk menciptakan pendekatan terbuka dalam mencapai SDG-4 yang menekankan pendidikan berkualitas.  Baltabayeva  &  Kodirova  (2022),  menekankan  prioritas  proses  spiritual  dan pendidikan  dalam  sistem  pendidikan  modern.  Kuchai et  al (2022),  menyoroti  pentingnya pendidikan  multimedia  dalam  proses  informatisasi  masyarakat.  Bakti  dan  Hartono  (2021), Meneliti  dampak  kepemimpinan  transformasional  dan  disiplin  kerja  terhadap kinerja  pegawai layanan pendidikan. Boeren (2019) memberikan pemahaman komprehensif tentang SDG-4 dari perspektif  mikro,  mezo,  dan  makro.  Opstoel et  al (2020)  melakukan  tinjauan  studi  mengenai perkembangan pribadi dan sosial dalam pendidikan jasmani dan olahraga.  Cebrián et al (2020) mengeksplorasi  perkembangan  pengajaran  dan  penelitian  yang  muncul  terkait  kompetensi dalam pendidikan untuk pembangunan berkelanjutan. Vadakalu Elumalai et al (2022), mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi kualitas e-learning selama pandemi COVID-19 dari perspektif mahasiswa perguruan tinggi. Nousheen et al (2020) menyelidiki efek pendidikan keberlanjutan terhadap sikap calon guru terhadap pembangunan berkelanjutan. Kopnina (2020) secara kritis mengevaluasi  pendidikan  untuk  tujuan  pembangunan  berkelanjutan.  Penelitian-penelitian  ini berkontribusi pada pemahaman kita mengenai pendidikan berkualitas dan berbagai dimensinya, memberikan  wawasan  bagi  pembuat  kebijakan  dan  pendidik  dalam  menciptakan  sistem pendidikan yang efektif.
Kualitas  pendidikan  tinggi  seringkali  dinilai  melalui  capaian  akademis  mahasiswa,  yang umumnya diukur menggunakan Indeks Prestasi (IP) dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Kedua indeks ini merupakan barometer penting dalam menilai keberhasilan dan kemajuan akademik mahasiswa (Nurjan, 2015).
Dalam berbagai studi terkait, fokus diberikan pada elemen-elemen yang mempengaruhi capaian belajar mahasiswa di universitas. Misalnya, penelitian oleh Yakubu & Abubakar (2022) bertujuan menerapkan  teknik machine  learning untuk  memproyeksikan  capaian  mahasiswa.  Mereka meneliti faktor-faktor yang berdampak pada hasil akademis dan menggunakan metode machine learning sebagai alat prediksi. Sementara itu, Gil et  al (2021) mengadopsi metode data-driven untuk meramalkan keberhasilan akademis mahasiswa baru, identifikasi faktor kontributor, dan pengembangan  model  prediktif  berdasarkan  data  terkumpul.  Studi  oleh  Iglesias-Pradas et  al (2021)  mengeksplorasi  dampak  pengajaran  jarak  jauh  selama  pandemi  COVID-19  terhadap prestasi akademik. Dan Zeegers (2004) menggunakan analisis jalur dalam studinya mengenai pencapaian  akademik  mahasiswa  ilmu  pengetahuan,  dengan  fokus  pada  faktor-faktor  yang mempengaruhi dan interaksi kompleks antar variabel yang diteliti.
Studi Ćukušić et al (2014) meneliti keterkaitan antara penilaian diri yang dilakukan secara online dan  keberhasilan  mahasiswa  di  lembaga  pendidikan  tinggi.  Studi  ini  fokus  pada  penentuan seberapa  efektif  penilaian  diri  online  dalam  memprediksi  keberhasilan  akademis.  Di  sisi  lain, Hossain et al (2018) menerapkan metode analisis campuran untuk menyelidiki faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kesuksesan akademis yang berkelanjutan di institusi pendidikan tinggi, menggabungkan analisis data kuantitatif dan kualitatif.
Penelitian-penelitian  ini  membantu  memperluas  pemahaman  kita  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi  capaian  belajar  mahasiswa  di  universitas.  Namun,  masih  terdapat  area  yang memerlukan penelitian lebih lanjut, seperti validasi model prediktif, dampak pembelajaran jarak jauh, dan faktor lain yang berpengaruh terhadap pencapaian belajar mahasiswa.
Faktor yang memengaruhi prestasi belajar mahasiswa dapat dikategorikan menjadi internal dan eksternal. Faktor internal mencakup aspek seperti kondisi fisik, kecerdasan, sikap, bakat, minat, dan motivasi mahasiswa, sedangkan faktor eksternal meliputi lingkungan sosial dan nonsosial, serta metodologi pengajaran yang digunakan.
Riset  sebelumnya  telah  mengeksplorasi  berbagai  faktor  ini.  Studi  oleh  Ghozali  (2012) menekankan peran gaya mengajar dosen, dukungan kepada mahasiswa, struktur perkuliahan, dan  fasilitas  pendidikan  dalam  pencapaian  akademik.  Nurjan  (2015)  menyoroti  peran  faktor internal dan eksternal dalam mempengaruhi prestasi belajar. Namun, riset sebelumnya sering
Aplonia Dima, et al
134
kali  terbatas  dalam  lingkup  dan  metodologi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melengkapi kekurangan  tersebut  dengan  mengeksplorasi  hubungan  antar  faktor  yang  mempengaruhi prestasi belajar mahasiswa secara lebih menyeluruh.
Penelitian  ini  mengadopsi  metode Structural  Equation  Modeling (SEM),  yang  merupakan pendekatan baru dibandingkan dengan metode seperti regresi linier sederhana atau ANOVA yang sering digunakan dalam studi terdahulu (Ghozali, 2012). Dengan menggabungkan temuan dari penelitian-penelitian sebelumnya dan menerapkan SEM, studi ini bertujuan untuk menyediakan wawasan  yang  lebih  dalam  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar mahasiswa.
Dengan  demikian,  penelitian ini  berupaya  mengisi  kesenjangan  dalam  literatur  yang  ada  dan memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi prestasi  belajar  mahasiswa,  sekaligus  menjadi  dasar  untuk  kebijakan  pendidikan  yang  lebih efektif di perguruan tinggi.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data primer yang dikumpulkan melalui distribusi kuesioner yang dirancang  oleh  peneliti.  Kuesioner  ini  diberikan  kepada  mahasiswa  dari  Program  Studi Matematika di Fakultas Sains dan Teknik (FST) Universitas Nusa Cendana (Undana), khususnya mahasiswa dari angkatan 2018 hingga 2020 yang aktif selama semester genap tahun 2022. Ini memungkinkan peneliti untuk mendapatkan informasi langsung dari subjek penelitian terkait dengan topik yang sedang diteliti.

## 2.2 Waktu dan Lokasi
Penelitian ini  dilaksanakan  pada  bulan  Agustus  2022  di  Program  Studi  Matematika  Fakultas Sains Teknik Undana.

## 2.3 Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Program  Studi    Matematika  FST  Undana angkatan  2018-2020  yang  aktif  kuliah  pada  semester    genap  2022  yang  berjumlah  213 mahasiswa.  Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  standar  ukuran  sampel minimum menurut asumsi dalam SEM yaitu 100 sampel (Ferdinand, 2002).

## 2.4 Metode Analisis Data
Analisis data dalam penelitian ini dilakukan menggunakan teknik Structural Equation Modeling (SEM). Untuk memfasilitasi analisis ini, digunakan perangkat lunak SPSS versi 22 dan AMOS versi  20.  Penggunaan  dua  perangkat  lunak  ini  memungkinkan  peneliti  untuk  melakukan pemodelan  persamaan  struktural  yang  efektif  dan  akurat,  memberikan  wawasan  mendalam tentang data yang dikumpulkan.

## Pendugaan Parameter
Proses  estimasi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menentukan  nilai-nilai parameter  di  dalam  model,  sehingga  matriks  kovarians  yang  dihasilkan  oleh  model  tersebut, dilambangkan sebagai ∑( θ ), mendekati atau setara dengan matriks kovarians populasi (∑) dari variabel-variabel  yang  diamati.  Mengingat  bahwa  data  yang  biasanya  tersedia  hanyalah  data sampel, maka matriks kovarians sampel, yang ditandai dengan S , digunakan sebagai pengganti untuk matriks kovarians populasi.
Dalam Structural Equation Modeling (SEM), terdapat berbagai metode untuk estimasi parameter, salah satunya adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Ferron & Hess (2005) menjelaskan fungsi dari Maximum Likelihood Estimation dalam konteks ini sebagai berikut:
𝐹 𝑀𝐿 (𝜃) = log|∑(𝜃)| + 𝑡𝑟(𝑆 ∑ (𝜃) −1 ) − 𝑙𝑜𝑔|𝑆| − (𝑝 + 𝑞) … (1) ∑(𝜃) = Matriks yang dihasilkan dari model yang diajukan
S
= Matriks kovarian dari populasi yang diamati.
p + q = Jumlah variabel yang diamati (baik X maupun Y ) dalam model tersebut.
135
Dalam konteks ini, diasumsikan bahwa matriks kovarian (∑(θ)) dan matriks kovarian observasi ( S ) memiliki nilai positif yang pasti. Selain itu, variabel X dan Y mengikuti distribusi multinormal. Matriks kovarian (∑(θ)) dapat diperoleh dari persamaan umum SEM
Langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut (Kline, 1998): Dalam rangka pengujian instrumen penelitian, kuesioner disebar kepada 30 responden. Santoso (2018) menyatakan bahwa pengujian ini dapat dilakukan dengan dua metode:
1. Uji  Validitas  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  instrumen  (yaitu  pernyataan  dalam kuesioner) benar-benar mengukur indikator yang diinginkan. Uji validitas ini menggunakan teknik Pearson correlation dengan bantuan SPSS. Instrumen dianggap valid jika nilai r yang dihitung lebih besar dari r tabel.
2. Uji  Reliabilitas  bertujuan  untuk  mengevaluasi  tingkat  konsistensi  dari  pernyataan- pernyataan dalam kuesioner. Reliabilitas ini penting untuk memastikan validitas kuesioner. Menggunakan alat ukur Cronbach Alpha dengan SPSS, instrumen dianggap reliabel jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,70. Pernyataan yang tidak memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas dieliminasi.
3. Setelah itu, kuesioner yang telah terbukti valid dan reliabel dibagikan kepada 100 mahasiswa Program  Studi  Matematika  angkatan  2018-2020.  Data  ordinal  dari  skala  Likert  diubah menjadi  data  interval  menggunakan  Microsoft  Excel  dan  program Method  of  Successive Interval (MSI).
4. Selanjutnya,  langkah  pertama  dalam  membuat  model  awal  SEM  adalah  dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari kuesioner. Dengan bantuan AMOS, model awal SEM  dibuat  dengan  menghubungkan  variabel eksogen  dan indikatornya.  Dalam  penelitian ini,  terdapat  tiga  variabel  eksogen:  Lingkungan  Belajar  ( 𝑋 1 ),  Persepsi  Mahasiswa  terhadap Dosen ( 𝑋 2 ), dan Motivasi ( 𝑋 3 ).
5. Uji  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan  untuk  setiap  indikator.  Sebuah  indikator  dianggap valid jika memiliki loading factor yang signifikan dan standardized loading estimates ≥ 0,70.
Untuk reliabilitas, indikator harus memenuhi dua kriteria: Construct  Reliability ≥ 0,70 dan Variance Extracted ≥ 0,50.
Akhirnya,  persamaan  struktural  disusun  berdasarkan  diagram  jalur  model  SEM  lengkap. Model  ini  kemudian  diuji  dengan  menilai  kriteria Goodness  of  Fit untuk  menentukan kelayakan model penelitian.
Tabel 1. Kriteria Goodness of Fit Goodness Of Fit Cut Of Value 𝜒 2 Diharapkan kecil Significant Probability ≥ 0,05 RMSEA ≥ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 CFI ≥ 0,95 6. Melakukan Uji hipotesis dan menginterpretasi hasil uji hipotesis
Uji  hipotesis  dilakukan  guna  mengetahui  apakah  berpengaruh  tidaknya  variabel  eksogen terhadap variabel endogen. Hipotesis ini dapat diterima jika nilai C.R ≥ 1,96 atau P ≤ 0,05.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil analisis Structural Equation Modeling
Membuat model awal Structural Equation Modeling
Langkah  pertama  yang  dilakukan  setelah  data-data  hasil  kuesioner  dikumpulkan  adalah membuat  model  awal  SEM.  Model  akan  disajikan  dalam  sebuah  diagram  jalur  untuk menganalisa  variabel  eksogen  dengan  cara  menghubungkan  variabel  eksogen  beserta indikatornya sebelum digabungkan dengan variabel endogen.
Aplonia Dima, et al
136
Gambar 1. Model Awal SEM Tabel 2. Variabel Eksogen dan Indikator Variabel Indikator Simbol Lingkungan Belajar (𝑋 1 ) Sarana dan prasarana kampus 𝑋 11 Lingkungan kampus yang kondusif 𝑋 12 Dukungan orang tua 𝑋 13 Teman bergaul 𝑋 14 Presepsi mahasiswa terhadap dosen (𝑋 2 ) Kemampuan akademik 𝑋 21 Kemampuan mengajar 𝑋 22 Suasana kelas 𝑋 23 Komunikasi 𝑋 24 Motivasi (𝑋 3 ) Keinginan untuk berhasil 𝑋 31 Adanya dorongan dan kebutuhan 𝑋 32 Adanya harapan dan cita-cita 𝑋 33 Game 𝑋 34

## Uji Validitas dan Reliabilitas Indikator
Dalam mengevaluasi kevalidan indikator dalam penelitian ini, kriteria utama yang diperhatikan adalah nilai standardized loading estimates. Indikator dianggap valid apabila nilainya melebihi 0,50. Informasi terkait hasil uji validitas dari masing-masing indikator ini dapat ditemukan dan ditinjau dalam Gambar 2.
137
Berdasarkan output yang  terdapat  pada  Gambar  2,  nilai loading  factor  λ untuk  indicator 𝑋 11 (Sarana  dan  prasarana  kampus)  tidak  memenuhi  syarat  karena 𝜆 11 <0,50  yaitu  0,37  sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa indikator 𝑋 11 pada variabel Lingkungan belajar 𝑋 1 tidak valid. Semua indikator pada variabel persepsi mahasiswa terhadap dosen 𝑋 2 dan variabel motivasi 𝑋 3 memiliki nilai λ >0,50 sehingga indikator-indikator tersebut dinyatakan valid. Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Construct Reliability ≥ 𝟎, 𝟕𝟎 Variance Extract ≥ 𝟎, 𝟓𝟎 Keterangan Lingkungan Belajar (𝑋 1 ) 0,756 0,507 Reliabel Persepsi mahasiswa terhadap dosen (𝑋 2 ) 0,850 0,591 Reliabel Motivasi (𝑋 3 ) 0,848 0,590 Reliabel

## 3.2 Analisis Model Structural Equation Modeling (SEM)
Teknik  analisis structural  equation  modeling diimplementasikan  dalam  penelitian  ini  dengan tujuan  untuk  mengungkap  dan  memahami  hubungan  struktural  di  antara  variabel-variabel yang  sedang  diteliti.  Analisis  ini  dilakukan  dengan  cara  membuat  diagram  jalur  untuk menggabungkan  variabel-variabel  eksogen  yang  telah  dianalisis  sebelumnya  dengan  variabel endogen dan indikatornya. Hasil analisis full model Structural Equation Modeling dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Analisis Model Keseluruhan

## 3.3 Menilai Kriteria Goodness of Fit
Langkah berikutnya dalam penelitian ini adalah evaluasi kelayakan model dengan menggunakan indikator Goodness of fit . Berdasarkan analisis model lengkap yang ditunjukkan dalam Gambar 3, tercatat bahwa nilai Chi-Square adalah 69,199 dengan Probability Signifikan sebesar 0,030. Nilai-nilai ini menandakan bahwa Chi-Square dan Probability Signifikan belum memenuhi syarat untuk model yang fit.
Karena itu, diperlukan penilaian menggunakan ukuran model fit lainnya, termasuk GFI, AGFI, CFI, dan RMSEA. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai GFI adalah 0,901, yang memenuhi kriteria model fit yaitu lebih dari 0,90. Namun, nilai AGFI sebesar 0,843 belum memenuhi kriteria Goodness of fit minimum 0,90, nilai CFI sebesar 0,926 belum mencapai standar Goodness of fit minimal 0,95, sedangkan nilai RMSEA sebesar 0,065 sudah sesuai dengan kriteria Goodness of Fit ≤ 0,080. Construct Reliability (CR) dan Variance Extract (AVE) adalah konsep dalam analisis faktor  konfirmatori  (CFA)  atau structural  equation  modeling (SEM)  yang  digunakan  untuk mengukur kualitas konstruk atau faktor dalam model. Nilai- nilai tertentu (CR ≥ 0,70 dan AVE ≥ 0,50)  yang  digunakan  sebagai  standar  dalam  praktik-praktik  penelitian  seringkali  didasarkan pada pertimbangan statistik dan teori. Penjelasan terkait dasar-dasar sebagai berikut:
Aplonia Dima, et al
138
1 . Construct Reliability (CR) ≥ 0,70 Construct  Reliability adalah  ukuran  untuk  mengukur  sejauh  mana  variabel  yang  tergabung dalam suatu konstruk atau faktor (dalam CFA) memiliki hubungan yang kuat satu sama lain. Ini mengukur sejauh mana semua item yang termasuk dalam konstruk tersebut memungkinkan untuk mengukur konstruk yang sama secara konsisten. Nilai CR yang seharusnya lebih besar dari 0,70 menunjukkan bahwa konstruk tersebut memiliki tingkat konsistensi yang baik dan dapat diandalkan. Ini berarti bahwa semua item yang mencerminkan konstruk tersebut saling mendukung dan memberikan kontribusi yang signifikan pada konstruk tersebut.

## 2. Variance Extract (AVE) ≥ 0,50
Variance  Extract adalah  ukuran  yang  mengukur  seberapa  besar  varians  dari  variabel  yang tergabung  dalam  konstruk  yang  dijelaskan  oleh  konstruk  itu  sendiri  dibandingkan  dengan varians yang dijelaskan oleh kesalahan pengukuran. Nilai AVE yang seharusnya lebih besar dari 0,50 menunjukkan bahwa konstruk tersebut mampu menjelaskan sebagian besar varians dalam variabel  yang  tergabung  dalam  konstruk,  dan  bahwa  variabel-variabel  tersebut  berkontribusi secara substansial pada konstruk itu.
Berdasarkan  perbedaan  antara chi-square yang  diharapkan  dan chi-square aktual  model. Semakin besar perbedaannya, semakin besar potensi perbaikan dalam model.
Peneliti harus berhati-hati saat menggunakan modification indices karena mengikuti setiap saran untuk memodifikasi model dapat mengarah pada "overfitting" dan model yang terlalu kompleks. Oleh karena itu, perlu ada pertimbangan teoritis dan substansial dalam pengambilan keputusan terkait modifikasi model.
CR  dan  AVE  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  konstruk  dalam  model,  sedangkan modification indices digunakan untuk membantu peneliti mengidentifikasi perbaikan potensial dalam model SEM. Dalam semua kasus, pertimbangan teoritis yang kuat adalah penting untuk memastikan bahwa interpretasi model dan hasilnya bermakna dalam konteks penelitian. Dasar  dari  kriteria goodness  of  fit dalam Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  untuk mengevaluasi  sejauh  mana  model  statistik  yang  diajukan  cocok  dengan  data  empiris  yang diamati.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam  proses  analisis  SEM  karena  membantu  peneliti memahami apakah model yang dibangun dengan hipotesis mereka sesuai dengan data yang ada atau tidak.
Beberapa hal yang menjadi dasar dari kriteria goodness of fit dalam SEM adalah:
1. Pengujian  Model  Teoritis:  Dasar  utama  adalah  model  teoritis  yang  dibangun.  Sebelum melakukan  analisis  SEM,  peneliti  biasanya  mengembangkan  teori  atau  hipotesis  tentang bagaimana variabel dalam model tersebut seharusnya berhubungan. Kriteria goodness of fit digunakan untuk memeriksa apakah model yang diusulkan sesuai dengan teori ini.
2. Perbandingan dengan Model Nol dan Model Saturasi: Kriteria goodness of fit membandingkan model yang diajukan dengan dua model perbandingan lainnya:
a. Model  Nol (Null  Model): Model  ini  adalah  model  yang  diasumsikan  tidak  ada  hubungan antara variabel dalam analisis. Jika model SEM yang diajukan lebih baik daripada model nol,  itu  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  dalam  model  memiliki  hubungan  yang signifikan.
b. Model  Saturasi (Saturated  Model): Model  ini  adalah  model  di  mana  setiap  variabel berhubungan dengan semua variabel lain dalam model. Ini adalah model yang sepenuhnya cocok  dengan  data.  Perbandingan  dengan  model  saturasi  memberikan  pemahaman tentang  sejauh  mana  model  yang  diajukan  cukup  sederhana  untuk  menjelaskan  data dengan baik.
3. Perbedaan  antara  Model  dan  Data:  Kriteria goodness  of  fit ,  seperti chi-square ,  GFI,  CFI, RMSEA,  dan  SRMR,  mengukur  perbedaan  antara  model  yang  diajukan  dan  data  yang diobservasi. Semakin kecil perbedaan ini, semakin baik goodness of fit .
4. Ketepatan  Model  untuk  Pengujian  Hipotesis:  Selain  hanya  mengevaluasi  keseluruhan goodness  of  fit ,  kriteria  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  tertentu dalam  model.  Misalnya,  peneliti  dapat  menggunakan  kriteria goodness  of  fit untuk mengevaluasi  apakah  parameter  spesifik  dalam  model  berbeda  dari  nol,  menguji  hipotesis yang terkait dengan hubungan antar-variabel.
139
Dasar-dasar ini digunakan untuk memastikan bahwa model SEM yang diajukan adalah model yang tepat untuk menjelaskan data yang diamati. Evaluasi goodness of fit adalah bagian penting dari proses pemodelan SEM karena membantu peneliti memahami sejauh mana model mereka sesuai dengan data dan teori yang mereka kembangkan.

## Modification Indices
Modification  Indices adalah  alat  yang  digunakan  dalam  SEM  untuk  membantu  peneliti mengidentifikasi  perbaikan  potensial  dalam  model.  Mereka  memberikan  informasi  tentang bagaimana penambahan atau penghapusan jalur dalam model atau korelasi antar-variabel dapat meningkatkan goodness  of  fit model.  Dasar  untuk  menggunakan modification  indices adalah sebagai berikut:
Ketika sebuah model SEM pertama kali diestimasi, model tersebut mungkin tidak sesuai dengan data  dengan  baik. Modification  indices memberikan  saran  tentang  bagaimana  model  dapat diperbaiki untuk lebih cocok dengan data.
Whittaker  (2012)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul "Using  the  modification  index  and standardized  expected  parameter  change  for  model  modification" membahas  metode  modifikasi model  dalam  konteks  analisis Structural  Equation  Modeling (SEM).  SEM  adalah  alat  analisis statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara variabel dalam suatu model teoritis. Ketika  peneliti  mengembangkan  model  SEM,  pertanyaan  muncul  tentang  sejauh  mana  model tersebut  cocok  dengan  data  yang  diobservasi.  Ini  merupakan  pertimbangan  penting  karena model yang lebih baik dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena yang diteliti.
Salah  satu  alat  yang  digunakan  dalam  evaluasi  model  SEM  adalah modification  indices. Modification  indices memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model  yang  diajukan  cocok dengan data. Mereka mengidentifikasi perubahan yang mungkin diterapkan pada model untuk meningkatkan goodness  of  fit. Ketika  model  SEM  pertama  kali  diestimasi,  model  tersebut mungkin  tidak  sesuai  dengan  data  dengan  baik.  Ini  mungkin  karena  model  belum memperhitungkan  semua  hubungan  yang  ada  antara  variabel-variabel  atau  mungkin  ada hubungan  yang  tidak  signifikan  yang  harus  dihapus. Modification  indices membantu  dalam mengidentifikasi perubahan  yang  mungkin  diperlukan  untuk  model  agar lebih  sesuai  dengan data.  Penelitian  ini  memberikan  panduan  praktis  tentang  bagaimana  peneliti  dapat menggunakan modification  indices dalam analisis SEM. Ini melibatkan dua komponen utama, yaitu "modification  index" dan  " standardized  expected  parameter  change ." Modification  index adalah  skor  yang  mengindikasikan  sejauh  mana  model  perlu  dimodifikasi,  sedangkan standardized expected parameter change mengukur dampak dari modifikasi tersebut terhadap parameter  model.  Dengan  demikian,  penelitian  Whittaker  (2012)  memberikan  pemahaman mendalam tentang bagaimana peneliti dapat menggunakan alat ini untuk meningkatkan kualitas model SEM mereka.
Dalam konteks penelitian ilmu sosial, seperti yang dibahas oleh De Carvalho dan Chima (2014) dalam  artikel "Applications  of  structural  equation  modeling  in  social  sciences  research," penggunaan  modifikasi  model  dapat  menjadi  sangat  relevan.  Analisis  SEM  digunakan  secara luas  dalam  ilmu  sosial  untuk  menguji  teori,  mengukur  hubungan  antara  variabel,  dan menjelaskan fenomena sosial. Oleh karena itu, pemahaman tentang bagaimana modifikasi model dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  model  sangat  penting  dalam  penelitian  ilmu sosial. Dalam konteks lebih umum, penelitian oleh Smith dan McMillan (2001) yang berjudul "A Primer of Model Fit Indices in Structural Equation Modeling" memberikan dasar yang kuat untuk pemahaman konsep goodness of fit dalam analisis SEM. Penggunaan modification indices pada dasarnya adalah salah satu aspek dalam mengukur goodness of fit , di mana perubahan pada model diusulkan untuk memperbaiki kesesuaian model dengan data. Selain itu, penelitian oleh Mansolf,  Jorgensen,  dan  Enders  (2020)  mengenai "A  multiple  imputation  score  test  for  model modification  in  structural  equation  models" melengkapi  konsep  modifikasi  model  dengan pengenalan metode alternatif yang dapat digunakan untuk tujuan modifikasi model dalam SEM. Ini  menunjukkan  bahwa  pengembangan  dan  pemahaman  konsep  modifikasi  model  terus berkembang dalam literatur ilmiah. Dengan demikian, penggunaan modification indices adalah alat penting dalam analisis SEM yang membantu peneliti untuk menghasilkan model yang lebih baik sesuai dengan data empiris dan mendukung pengembangan teori ilmiah.
Aplonia Dima, et al
140

## 3.4 Modifikasi Model
Berdasarkan hasil analisis Goodness of Fit di atas, maka secara keseluruhan model dinyatakan belum  fit  sehingga  perlu  dilakukan  modifikasi  model  berdasarkan output  Modification  Indices pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Modification Indices Pertama M.I 𝑒11 ⟺ 𝑧2 6,875 𝑒10 ⟺ Motivasi 9,715 𝑒9 ⟺ Lingkungan belajar 5,625 𝑒8 ⟺ Motivasi 6,242 𝑒7 ⟺ 𝑒8 4,129 𝑒6 ⟺ 𝑒13 6,474 𝑒5 ⟺ 𝑒10 4,525 𝑧1 ⟺ 𝑒11 6,875
Tabel  4.  memperlihatkan  bahwa  nilai Modification  Indices tertinggi  adalah  hubungan e 10 dan variabel  motivasi  yaitu  9,715  yang  artinya  jika  diberikan  korelasi  tambahan  antara e 10 dan variabel motivasi akan terjadi penurunan nilai Chi-Square sebesar 9,715. Di bawah ini adalah perbaikan  nilai Goodness  of  fit setelah  diberikan  korelasi  tambahan  antara e 10 dan  variabel motivasi.
Gambar 4. Model SEM perbaikan dengan Modification Indices pertama
Merujuk pada data yang ditampilkan dalam Gambar 4, teramati bahwa semua nilai Goodness of fit mengalami peningkatan. Namun, nilai AGFI masih belum mencapai standar yang diharapkan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan review lebih lanjut pada output Modification Indices untuk memahami dan mengatasi masalah ini
Tabel 5. Nilai Modification Indices Kedua M.I 𝑒11 ⟺ 𝑧2 6,868 𝑒9 ⟺ Motivasi 4,113 𝑒9 ⟺ Lingkungan belajar 6,902 𝑒6 ⟺ 𝑒13 6,155 𝑧1 ⟺ 𝑒11 6,868
Tabel  5.  memperlihatkan  bahwa  nilai Modification  Indices tertinggi  adalah  hubungan e 9 dan variabel lingkungan belajar yaitu 6,902 yang artinya jika diberikan korelasi tambahan antara e 9 dan  variabel  lingkungan  belajar  akan  terjadi  penurunan  nilai Chi-Square sebesar  6,902.  Di bawah ini adalah perbaikan nilai Goodness of fit setelah diberikan korelasi tambahan antara e 9 dan variabel lingkungan belajar.
Gambar 5. Model SEM perbaikan dengan Modification Indices kedua Berdasarkan  hasil  yang  telah  disampaikan,  terlihat  bahwa  seluruh  nilai Goodness  of  fit mengalami peningkatan. Perubahan ini tercermin dari penurunan nilai Chi-Square . Meskipun demikian, perlu dicatat bahwa nilai Goodness of fit AGFI masih belum memenuhi syarat yang diinginkan.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  peninjauan  kembali  terhadap  nilai Modification Indices untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam.
Tabel 6. Nilai Modification Indices Ketiga M.I 𝑒11 ⟺ 𝑧2 6.782 𝑒6 ⟺ 𝑒13 7.000 𝑧1 ⟺ 𝑒11 6.782 Tabel 6 memperlihatkan bahwa nilai Modification Indices tertinggi adalah hubungan e 6 dan e 13 yaitu  7,000  yang  artinya  jika  diberikan  korelasi  tambahan  antara e 6 dan e 13 akan  terjadi penurunan  nilai Chi-Square sebesar  7,0.  Di  bawah  ini  adalah  perbaikan  nilai Goodness  of  fit setelah diberikan korelasi tambahan antara e 6 dan e 13 .
Gambar 6. Model SEM perbaikan dengan Modification Indices ketiga Gambar  6  terlihat  bahwa  semua  indikator Goodness  of  fit mengalami  perbaikan.  Meskipun demikian,  nilai Goodness  of  fit AGFI  masih  belum  mencapai  standar  yang  diinginkan.  Oleh karena itu, diperlukan evaluasi lebih lanjut terhadap nilai Modification Indices untuk memahami perbaikan yang mungkin diperlukan.
Tabel 7. Nilai Modification Indices Keempat M.I 𝑒11 ⟺ 𝑧2 6.194 𝑧1 ⟺ 𝑒11 6.194 Berdasarkan nilai Modification Indices pada Tabel 3.7, diberikan korelasi tambahan antara e 11 dan z 2 agar terjadi penurunan nilai Chi-Square sebesar 6,194 yang mengakibatkan perubahan nilai Goodness  of  Fit. Di  bawah  ini  adalah  perbaikan  nilai Goodness  of  fit setelah  diberikan korelasi tambahan antara e 11 dan z 2 .
Aplonia Dima, et al
https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.2642
142
Gambar 7. Model SEM perbaikan dengan Modification Indices Keempat Setelah itu, berdasarkan Gambar 7, pada analisis model lengkap, dapat diindikasikan bahwa model telah memenuhi kriteria kecocokan. Penilaian ini dapat dijelaskan dengan merujuk pada hasil  perhitungan  yang  memenuhi  kriteria  validitas  model  SEM  lengkap.  Rinciannya  dapat ditemukan dalam Tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. Uji Kriteria Goodness of Fit Goodness of Fit Index Cut off value Hasil Analisis Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 35,572 Good fit Significant Probability ≥ 0,05 0,842 Good fit GFI ≥ 0,90 0,949 Good fit CFI ≥ 0,95 1,000 Good fit AGFI ≥ 0,90 0,912 Good fit RMSEA ≤ 0,08 0,000 Good fit Tabel 8 memperlihatkan bahwa nilai Goodness of fit sudah memenuhi syarat yang diajukan. Dengan demikian model sudah fit dan dapat diinterpretasi.

## 3.5  Uji Hipotesis dan Interpretasi Uji Hipotesis
Selanjutnya, Uji Hipotesis dilakukan untuk menentukan apakah ada pengaruh atau tidak dari variabel eksogen terhadap variabel endogen. Dalam penelitian ini, hipotesis H0 akan ditolak dan H1 akan diterima jika nilai Critical Ratio (C.R) ≥ 1,96, dan nilai Probabilitas (P) ≤ 0,05.
Hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:
a) Lingkungan Belajar
(𝑋 1 ) 𝐻 0 : Lingkungan belajar tidak berpengaruh terhadap prestasi belajar  mahasiswa. 𝐻 1 : Lingkungan belajar berpengaruh terhadap prestasi belajar mahasiswa.
b) Persepsi Mahasiswa terhadap Dosen (𝑋 2 ) 𝐻 0 :  Persepsi  mahasiswa  terhadap  dosen  tidak  berpengaruh  terhadap  prestasi  belajar mahasiswa.
𝐻 1 : Persepsi mahasiswa terhadap dosen berpengaruh terhadap prestasi belajar mahasiswa.
c) Motivasi (𝑋 3 ) 𝐻 0 : Motivasi tidak berpengaruh terhadap prestasi belajar mahasiswa. 𝐻 1 : Motivasi berpengaruh terhadap prestasi belajar mahasiswa. Hasil dari uji hipotesis  dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis Estimate C.R P Prestasi belajar ← Lingkungan belajar 0,978 2,543 ** * Prestasi belajar ← Motivasi 1,159 2,264 0,032 Prestasi belajar ← Persepsi Mahasiswa terhadap Dosen 0,685 2,330 ** *
Berdasarkan informasi yang terdapat dalam Tabel 9, hasil pengujian dapat dijelaskan sebagai berikut:
143
Variabel  Lingkungan  Belajar  ( X 1 )  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Prestasi Belajar  Mahasiswa  ( Y ).  Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa  nilai Probabilitas (P)  sebesar 0,000 dan nilai Critical Ratio (C.R) sebesar 2,543. Angka-angka ini memenuhi kriteria statistik, yaitu P ≤  0,05  dan C.R ≥  1,96.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  H 1 diterima, menandakan  bahwa  Lingkungan  Belajar  ( X 1 )  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa ( Y ).
Variabel Persepsi Mahasiswa terhadap Dosen ( X 2 ) juga memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa ( Y ). Analisis data menunjukkan bahwa nilai Probabilitas (P) sebesar 0,000 dan nilai Critical Ratio (C.R) sebesar 2,330. Kedua nilai tersebut memenuhi kriteria statistik, P ≤  0,05  dan C.R ≥  1,96.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  H 1 diterima, menandakan bahwa Persepsi Mahasiswa terhadap Dosen ( X 2 ) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa ( Y ).
Sementara  itu,  Variabel  Motivasi  ( X 3 )  juga  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa ( Y ). Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai Probabilitas (P) sebesar 0,032 dan nilai Critical Ratio (C.R) sebesar 2,264, memenuhi kriteria statistik P ≤ 0,05 dan C.R ≥ 1,96. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa H 1 diterima, menandakan bahwa Motivasi ( X 3 ) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa ( Y ).

## 3.5 PEMBAHASAN
Lingkungan  Pembelajaran  mengacu  pada  kondisi  fisik,  sosial,  dan  psikologis  di  mana pembelajaran  berlangsung.  Ini  mencakup  faktor  seperti  desain  kelas,  sumber  daya,  interaksi guru-siswa,  dan  hubungan  antar  siswa.  Banyak  penelitian  telah  menekankan  pentingnya lingkungan  pembelajaran  yang  kondusif  dalam  mempromosikan  keterlibatan  siswa,  motivasi, dan prestasi akademik. penelitian oleh Fraser (2002) menemukan bahwa lingkungan kelas yang positif, yang ditandai dengan hubungan guru-siswa yang mendukung, harapan yang jelas, dan rasa  memiliki,  terkait  dengan  pencapaian  siswa  yang  lebih  tinggi.  Demikian  pula,  studi  oleh Fisher et al. (2018) menunjukkan bahwa lingkungan pembelajaran fisik yang dirancang dengan baik, termasuk pencahayaan yang tepat, suhu, dan susunan tempat duduk, berpengaruh positif terhadap  hasil  pembelajaran  siswa.  Dalam  temuan  penelitian  terdapat  pengaruh  signifikan variabel lingkungan pembelajaran ( X 1 ) terhadap prestasi belajar ( Y ) mendukung literatur yang ada mengenai pentingnya menciptakan lingkungan pembelajaran yang optimal bagi siswa. Selanjutnya Persepsi Mahasiswa terhadap Dosen mengacu pada evaluasi subjektif mahasiswa terhadap efektivitas mengajar dosen, keterampilan komunikasi, dan kompetensi keseluruhan. Ini  mencerminkan  keyakinan  dan  sikap  mahasiswa  terhadap  dosen  mereka,  yang  dapat memengaruhi  motivasi,  keterlibatan,  dan  hasil  pembelajaran.  Penelitian  secara  konsisten menunjukkan  bahwa  persepsi  positif  mahasiswa  terhadap  dosen  terkait  dengan  tingkat keterlibatan mahasiswa yang lebih tinggi dan pencapaian akademik yang lebih tinggi. Sebagai contoh, penelitian oleh Marsh dan Roche (2000) menemukan bahwa mahasiswa  yang  melihat dosen mereka sebagai berpengetahuan, mudah didekati, dan mendukung melaporkan tingkat motivasi yang lebih tinggi dan kinerja akademik yang lebih baik.
Selanjutnya, meta-analisis yang dilakukan oleh Hattie (2009) mengungkapkan bahwa kualitas hubungan  guru-siswa,  sebagaimana  yang  dirasakan  oleh  mahasiswa,  memiliki  dampak signifikan  pada  prestasi  siswa.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  memupuk  persepsi  positif mahasiswa terhadap dosen sangat penting untuk meningkatkan hasil pembelajaran.
Dalam  model  SEM,  koefisien  0.685  untuk  variabel  persepsi  mahasiswa  terhadap  Dosen menunjukkan pengaruh yang sedang tetapi signifikan terhadap prestasi belajar ( Y ). Temuan ini sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menekankan  pentingnya  hubungan  guru-siswa dalam kesuksesan akademik.
Motivasi memainkan peran sentral dalam pembelajaran dan prestasi. Ini mengacu pada proses internal yang memberi energi, mengarahkan, dan mendukung perilaku siswa dalam mencapai tujuan  akademik  mereka.  Siswa  yang  termotivasi  cenderung  lebih  mungkin  terlibat  dalam aktivitas  pembelajaran,  bertahan  dalam  menghadapi  tantangan,  dan  menunjukkan  tingkat prestasi yang lebih tinggi. Penelitian yang luas telah mengkaji berbagai faktor yang berkontribusi pada motivasi siswa. Teori determinasi diri ( self-determination theory atau SDT ), yang diajukan oleh  Deci  dan  Ryan  (1985),  mengusulkan  bahwa  motivasi  intrinsik,  yang  muncul  dari  faktor internal  seperti  minat  dan  kesenangan,  lebih  bermanfaat  untuk  hasil  pembelajaran dibandingkan  dengan  motivasi  ekstrinsik,  yang  berasal  dari  penghargaan  atau  hukuman eksternal.
Aplonia Dima, et al
https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.2642
144
Studi  secara  konsisten  menunjukkan  hubungan  positif  antara  motivasi  dan  pencapaian akademik.  Sebagai  contoh,  meta-analisis  oleh  Wang  dan  Eccles  (2013)  menemukan  bahwa motivasi  siswa  secara  positif  memprediksi  kinerja  akademik  mereka  di  berbagai  tingkatan pendidikan dan mata pelajaran.
Dalam  model  SEM,  variabel  Motivasi  menunjukkan  koefisien  tertinggi  sebesar  1.159, menunjukkan  pengaruh  yang  kuat  terhadap  prestasi  belajar  ( Y ).  Temuan  ini  mendukung literatur yang luas yang menyoroti peran kunci motivasi dalam kesuksesan akademik. Sebagai kesimpulan, temuan dari model SEM menunjukkan bahwa lingkungan pembelajaran, persepsi mahasiswa terhadap dosen, dan motivasi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Prestasi Belajar.  Variabel  Motivasi  muncul  sebagai  faktor  dominan  dalam  memprediksi  kesuksesan akademik.  Temuan  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  ada  mengenai  pentingnya  lingkungan pembelajaran  yang  kondusif,  persepsi  positif  mahasiswa  terhadap  dosen,  dan  motivasi  siswa dalam mempromosikan hasil pembelajaran. Implikasi dari temuan ini bagi lembaga pendidikan meliputi  menciptakan  lingkungan  pembelajaran  yang  mendukung,  meningkatkan  hubungan guru-siswa, dan memupuk motivasi siswa. Penelitian di masa depan harus fokus pada penelitian longitudinal,  penyelidikan  kualitatif,  dan  eksplorasi  faktor  tambahan  untuk  mendalami pemahaman tentang dinamika kompleks antara variabel-variabel ini dan prestasi belajar.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
1. Model  SEM  yang  menggambarkan  pengaruh  faktor  lingkungan  belajar  ( X 1 ),    persepsi mahasiswa terhadap dosen ( X 2 ), dan motivasi ( X 3 ) terhadap prestasi belajar ( Y ) adalah sebagai berikut: Y =0,978 X 1 +0,685 X 2 +1,159 X 3 . 2. Model  SEM  di  atas  menunjukkan  bahwa  variabel  lingkungan  belajar  ( X 1 )    mempengaruhi prestasi  belajar ( Y )  sebesar  0,978,  persepsi mahasiswa  terhadap  dosen  ( X 2 )  sebesar  0,685, dan motivasi ( X 3 ) sebesar 1,159.  Variabel motivasi ( X 3 ) merupakan variabel yang dominan mempengaruhi  prestasi  belajar  ( Y )  karena  memiliki  angka  korelasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  variabel  lingkungan  belajar  ( X 1 )  dan  variabel  persepsi  mahasiswa terhadap dosen ( X 2 ).
Temuan  dari  penelitian  ini  memiliki  beberapa  implikasi  bagi  lembaga  pendidikan.  Pertama, menciptakan  lingkungan  pembelajaran  yang  positif  dan  mendukung  harus  menjadi  prioritas sekolah  dan  universitas.  Ini  dapat  dicapai  melalui  strategi  seperti  perbaikan  desain  kelas, penyediaan  sumber  daya  yang  memadai,  dan  pembinaan  hubungan  guru-siswa  yang  positif. Kedua,  lembaga  harus  berinvestasi  dalam  program  pengembangan  profesional  untuk  dosen untuk  meningkatkan  keterampilan  mengajar  mereka  dan  mempromosikan  persepsi  positif mahasiswa. Program pelatihan dapat berfokus pada komunikasi efektif, strategi pengajaran, dan menciptakan  lingkungan  pembelajaran  inklusif.  Terakhir,  memupuk  motivasi  siswa  harus menjadi tujuan sentral lembaga pendidikan. Ini dapat dicapai dengan menggabungkan praktik pengajaran yang mempromosikan otonomi, kompetensi, dan kedekatan, seperti yang disarankan oleh  teori  determinasi  diri.  Selain  itu,  sekolah  dapat  menerapkan  sistem  penghargaan  yang mengakui dan memperkuat motivasi intrinsik siswa.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  ada  beberapa  area  yang  perlu  diteliti  lebih  lanjut.  Pertama, penelitian longitudinal  dapat  dilakukan  untuk  menguji  efek jangka  panjang  dari  faktor-faktor yang  diidentifikasi  terhadap  prestasi  belajar.  Hal  ini  akan  memberikan  wawasan  tentang stabilitas dan keberlanjutan hubungan yang diamati. Kedua, metode penelitian kualitatif, seperti wawancara atau kelompok fokus, dapat digunakan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang persepsi mahasiswa terhadap lingkungan pembelajaran dan dosen. Data kualitatif ini dapat melengkapi temuan kuantitatif dan memberikan wawasan kaya tentang pengalaman subjektif mahasiswa. Terakhir, mengeksplorasi peran faktor potensial lain, seperti efikasi diri, strategi  pembelajaran,  atau  pengaruh  budaya,  dalam  hubungan  antara  variabel  yang diidentifikasi  dan  prestasi  belajar  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan akademik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Bapak/Ibu Dekan dan Bapak/Ibu Dosen Pembimbing atas dukungan, izin, bimbingan, dan arahan yang sangat berharga selama penelitian dengan judul "Analisis Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Prestasi  Siswa  Menggunakan  Metode Structural  Equation  Modeling
145
(SEM)." Semua ini tidak mungkin terwujud tanpa dukungan Bapak/Ibu Dekan dan bimbingan serta wawasan Bapak/Ibu Dosen Pembimbing.

## DAFTAR PUSTAKA
Altbach,  P.  G.  (2013). Advancing  the  national  and  global  knowledge  economy:  The  role  of  research universities in developing countries. Studies in Higher Education , 38(3). https://doi.org/10.1080/03075079.2013.773222 .
Altbach,  P.  G.  (2013). Advancing  the  national  and  global  knowledge  economy:  The  role  of  research universities in developing countries. Studies in Higher Education, 38(3). https://doi.org/10.1080/03075079.2013.773222 .
Baltabayeva, M.,  & Kodirova,  D. (2022). The  need  to provide  the  priority  of  spiritual and  educational processes  in  the  modern  education  system.  ACADEMICIA:  An  International  Multidisciplinary Research Journal , 12(1). https://doi.org/10.5958/2249-7137.2022.00069.6 .
Boeren,  E.  (2019). Understanding  Sustainable  Development Goal (SDG) 4  on “quality  education” from micro,  meso  and  macro  perspectives.  International  Review  of  Education, 65(2). https://doi.org/10.1007/s11159-019-09772-7 . Bradley, R. H., & Putnick, D. L. (2012). Housing quality and access to material and learning resources within  the  home  environment  in  developing  countries.  Child  Development ,  83(1). https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.2011.01674.x . Cebrián, G., Junyent, M., & Mulà, I. (2020). Competencies in education for sustainable development: Emerging teaching and research developments. In Sustainability (Switzerland) (Vol. 12, Issue 2). https://doi.org/10.3390/su12020579 . Ćukušić, M., Garača, Ž., & Jadrić, M. (2014). Online self- assessment and students’ success in higher education institutions. Computers and Education, 72. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2013.10.018 . De  Carvalho,  J.,  &  Chima,  F.  O.  (2014). Applications  of  structural  equation  modeling  in  social sciences research. American International Journal of Contemporary Research, 4(1), 6-11.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). The general causality orientations scale: Self-determination in personality. Journal of research in personality, 19 (2), 109-134. Ferdinand. (2002). Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen: Aplikasi Model- Ghozali,  D.  I.  (2012).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Prestasi  Mahasiswa  dalam Mempelajari  Mata  Kuliah  Akuntansi  Keuangan  Menengah  (Studi  empiris  pada  Mahasiswa Jurusan Akuntansi reguler di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Dipenogoro tahun angkatan 09 dan 10. Diponegoro Journal of Accounting , 1-13.
Gil, P. D., da Cruz Martins, S., Moro, S., & Costa, J. M. (2021). A data-driven approach to predict first- year  students’  academic  success  in  higher  education  institutions.  Education  and  Information Technologies , 26(2). https://doi.org/10.1007/s10639-020-10346-6 .
Glewwe, P., Siameh, C., Sun, B., & Wisniewski, S. (2021). School resources and educational outcomes in  developing  countries.  In  The  Routledge  Handbook  of  the  Economics  of  Education. https://doi.org/10.4324/9780429202520-10 .
Hattie,  J.  (2009). The  black  box  of  tertiary  assessment:  An  impending  revolution.  Tertiary assessment & higher education student outcomes: Policy, practice & research , 259 , 275. Hossain, M. Al, Hossen, S., & Akhter, J. (2018). Quantifying diversity and composition of tree species in Satchari National Park . Int. J. of Usuf. Mngt., 19(November 2018).
Iglesias-Pradas, S., Hernández-García, Á., Chaparro-Peláez, J., & Prieto, J. L. (2021). Emergency remote teaching  and  students’  academic  performance  in  higher  education  during  the  COVID -19 pandemic: A case study. Computers in
Human Behavior, 119. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106713
Influence, T. H. E., Transformational, O. F., Discipline, W., The, O. N., Performance, W., & Employees, E. S. (2021). The Influence of Transformational Leadership And Work Discipline On The Work Performance Of Education Service Employees . Multicultural Education , Vol. 08, N. Khan, P. A., Johl, S. K., Akhtar, S., Asif, M., Salameh, A. A., & Kanesan, T. (2022). Open Innovation of
Institutional  Investors  and  Higher  Education  System  in  Creating  Open  Approach  for  SDG-4 Quality Education: A Conceptual Review. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 8(1). https://doi.org/10.3390/joitmc8010049 . Kline. (1998). Principles and Practice of Structural Equation Modelling. New York: Guildford Press.
Kuchai, O., Skyba, K., Demchenko, A., & Savchenko, N. (2022). The Importance of Multimedia Education in the Informatization of Society. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security , 22(4). Kumar, S., Gupta, S. K., & Rawat, M. (2019). Resources and utilization of geothermal energy in India: An Eco - friendly approach towards sustainability. In Materials Today: Proceedings (Vol. 26, pp. 1660 – 1665). Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.347 . Mansolf, M., Jorgensen, T. D., & Enders, C. K. (2020). A multiple imputation score test for model modification in structural equation models. Psychological methods , 25(4), 393.
Aplonia Dima, et al
https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.2642
146
Marsh, H. W., & Roche, L. A. (2000). Effects of grading leniency and low workload on students' evaluations of teaching: Popular myth, bias, validity, or innocent bystanders?. Journal of educational psychology , 92 (1), 202.
model Rumit. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ng, C. F. (2021). The physical learning environment of online distance learners in higher education – a conceptual model . Frontiers in Psychology , 12 , 635117. Nousheen,  A.,  Yousuf  Zai,  S.  A.,  Waseem,  M.,  &  Khan,  S.  A.  (2020). Education  for  sustainable development (ESD): Effects of sustainability education on pre- service teachers’ attitude towards sustainable development (SD). Journal of Cleaner Production , 250. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119537 .
Nurjan. (2015). Psikologi Belajar. Ponorogo: CV. Wade Group.
Opstoel, K., Chapelle, L., Prins, F. J., De Meester, A., Haerens, L., van Tartwijk, J., & De Martelaer, K.
(2020). Personal  and  social  development  in  physical  education  and  sports:  A  review  study. European Physical Education Review, 26(4). https://doi.org/10.1177/1356336X19882054 . Oyelaran-Oyeyinka, B., & Lal, K. (2006). Learning new technologies by small and medium enterprises in developing countries. Technovation, 26(2). https://doi.org/10.1016/j.technovation.2004.07.015 .
Pickett, L., & Fraser, B. (2010). Creating and assessing positive classroom learning environments. Childhood Education, 86 (5), 321-326.
Santoso, S. (2018). Analisis SEM Menggunakan AMOS. PT. Elex Media Komputindo. Smith,  T.  D.,  &  McMillan,  B.  F.  (2001). A  Primer  of  Model  Fit  Indices  in  Structural  Equation Modeling.
Vadakalu  Elumalai,  K.,  P  Sankar,  J.,  R,  K.,  Ann  John,  J.,  Menon,  N.,  Salem  M  Alqahtani,  M.,  &
Abdulaziz Abumelha, M. (2022). Factors Affecting the Quality of E-Learning During the COVID- 19 Pandemic From the Perspective of Higher Education Students. Proceedings of the 2022 InSITE Conference . https://doi.org/10.28945/4909 . Wang,  M.  T.,  &  Eccles,  J.  S.  (2013). School  context,  achievement  motivation,  and  academic engagement:  A  longitudinal  study  of  school  engagement  using  a  multidimensional perspective. Learning and Instruction , 28 , 12-23.
Whittaker, T. A. (2012). Using the modification index and standardized expected parameter change for model modification. The Journal of Experimental Education , 80(1), 26-44. Yakubu,  M.  N.,  &  Abubakar,  A.  M.  (2022). Applying  machine  learning  approach  to  predict  students’ performance in higher educational institutions. Kybernetes, 51(2). https://doi.org/10.1108/K- 12-2020-0865
Zeegers, P.  (2004). Student learning in higher education: A path analysis of academic achievement in science. Higher Education Research and Development, 23(1). https://doi.org/10.1080/0729436032000168487 .