## HUBUNGAN ANTARA FAKTOR EKSTERNAL DAN INTERNAL SELAMA PEMBELAJARAN DARING PADA SISWA SEKOLAH MENENGAH
Ahmad Kamal Sudrajat 1 , Dwi Arianita Wulan Sari 2 , Dita Purwinda Anggrella 3 Jurusan Pendidikan Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta 1
SMPN 2 Dau Satu Atap. Kabupaten Malang 2
Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah, Fakultas Ilmu Tarbiyah, UIN Raden Mas Said Surakarta 3 Email: kamalsudrajat@uny.ac.id

## Abstrak
Faktor  eksternal  diduga  memiliki  hubungan  dengan  faktor  internal  dalam  proses  belajar  siswa menengah.  Namun,  masih  terdapat  sedikit  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antar  kedua  faktor  tersebut.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  faktor eksternal dan faktor internal pada pembelajaran daring pada siswa sekolah menengah. Data diperoleh dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  siswa  sekolah  menengah  dengan  teknik snowball .  Data dikumpulkan  mulai  Juni  2021  hingga  Juli  2021,  dan  diperoleh  513  tanggapan.  Data  yang  telah diperoleh  dianalisis  dengan  menggunakan  statistik  deskriptif  dan  inferensial.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa gender memiliki hubungan dengan pembelajaran mandiri, penataan lingkungan, dan  strategi  tugas  siswa.  Tingkat  sekolah  siswa  terkait  dengan  kesiapan  belajar,  pengendalian pembelajaran, dan motivasi belajar siswa. Status kepemilikan gadget berkorelasi dengan self-directed learning siswa.  Sedangkan  jenis  akses  internet  tidak  ada  hubungannya  dengan  faktor  apapun. Penelitian  ini  akan  membantu  mengetahui  kondisi  dan  perkembangan  siswa  selama  pembelajaran daring. Selain itu, dapat dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk meningkatkan kualitas pembelajaran daring di kalangan anak.
Kata Kunci : Faktor Eksternal, Faktor Internal, Pembelajaran Daring, Siswa Sekolah Menengah

## Abstract
External  factors  are  thought  to  have  a  relationship  with  internal  factors  in  the  learning  process  of secondary  students.  However,  there  is  still  little  research  conducted  to  determine  the  relationship between the two factors. This research was conducted to determine the relationship between external factors  and  internal  factors  in  online  learning  for  high  school  students.  Data  were  obtained  by distributing questionnaires to high school students using the snowball technique. Data was collected from June 2021 to July 2021, and 513 responses were obtained. The data obtained was analyzed using descriptive and inferential statistics. The results of this study indicate that gender has a relationship with  independent  learning,  environmental  management,  and  student  task  strategies.  The  student's school  level  is  related  to  learning  readiness,  learning  control,  and  student  learning  motivation. Gadget ownership status is correlated with students' self-directed learning. While the type of internet access  has  nothing  to  do  with  any  factor.  This  research  will  help  determine  the  conditions  and development of students during online learning. In addition, various parties can use it to improve the quality of online learning among children.
Key Words : External Factors, Internal Factors, Online Learning, High School Students

## PENDAHULUAN
Sebagai  respon  menyebarnya Covid-19, Pemerintah  Indonesia  telah  menerapkan sekolah  daring  sejak  April  2020  [1]. Pembelajaran  daring  di  beberapa  negara telah  mengalami  adaptasi  yang  cepat  [2]. Di  negara  berkembang,  adaptasi  yang
paling terlihat adalah kesiapan teknologi di negara tersebut [3]. Permasalahan pembelajaran daring di negara berkembang biasanya  disebabkan  oleh  kesiapan  guru dalam  melaksanakan  pembelajaran  daring [1],  ketersediaan  jaringan  dan  perangkat yang  tidak  merata  [4],  kesiapan  orang  tua
dan  siswa  dalam  melakukan  pembelajaran daring  [5],  dan  kurikulum  yang  belum mengadaptasi  pembelajaran  daring  [6]. Faktor yang mempengaruhi kualitas pembelajaran online terbagi menjadi faktor internal  dan  eksternal.  Faktor  internal merupakan  faktor  yang  berasal  dari  dalam diri  siswa,  seperti  motivasi  belajar  [7], strategi  untuk  belajar  [8],  kesiapan  belajar [9],  dan  yang  lainnya.  Faktor  eksternal adalah  faktor  yang  berasal  dari  luar  siswa itu  sendiri,  di  antaranya  adalah  bantuan orang  tua  [10],  ketersediaan  gadget  [11], dan akses internet [12], dan yang lainnya.
Sebagai  salah  satu  faktor  eksternal  siswa dalam  belajar,  jenis  kelamin  diduga memiliki  hubungan  dengan  faktor  internal siswa  dalam  belajar.  Saunders, et  al . berpendapat bahwa anak perempuan menerima lebih banyak kredit untuk upaya akademik  mereka  daripada  anak  laki-laki. Kondisi ini menyebabkan siswa perempuan  lebih  aktif  dalam  belajar dibandingkan siswa laki-laki [14].
Penelitian sebelumnya menemukan perbedaan  prestasi  akademik  laki-laki  dan perempuan  di  beberapa  bidang  studi  [15]. Namun penelitian tentang pengaruh gender terhadap  faktor  internal  belajar  siswa masih terbatas.
Faktor  eksternal  lain  yang  mempengaruhi faktor  internal  siswa  dalam  pembelajaran daring  adalah  kepemilikan  gadget  [16]. Ada  dua  pendapat  mengenai  kepemilikan gadget  bagi  anak  untuk  meningkatkan prestasinya  selama  pembelajaran  daring. Pendapat  pertama  beranggapan  bahwa memberikan  anak  akses  penuh  terhadap gadget  selama  pembelajaran  daring  akan meningkatkan prestasi mereka ([17], [18]). Di  sisi  lain,  ada  yang  beranggapan  bahwa anak  tidak  harus  memiliki  perangkat pribadi untuk belajar daring [19]. Untuk itu dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan status  kepemilikan  gadget  anak  dengan faktor  internalnya  dalam  belajar.  Jenis
akses internet sering juga dikaitkan dengan efektifitas  pembelajaran online. Oleh karena  itu,  penting  untuk  menyoroti hubungan  antara  faktor  eksternal  dan internal  siswa  dalam  pembelajaran  daring. Melalui  penelitian  ini  diharapkan  mampu mengatasi  permasalahan  tentang  persepsi orang  tua  terhadap  pembelajaran online siswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui hubungan antara faktor eksternal dan internal siswa dalam melaksanakan pembelajaran daring.

## METODE
Penelitian  ini  mengadopsi  desain  survei online  cross-sectional untuk  mengetahui hubungan  antara  faktor  eksternal  dan internal  [20].  Faktor  eksternal  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah gender, level  sekolah, kepemilikan gadget, dan  jenis  internet  akses  yang  digunakan siswa.  Faktor  internal  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah: learning readiness (LR), self-directed  learning (SDL), learning control (LC), environment structuring (ES), motivation  for  learning (MfL), online  communication  self-efficacy (OCS), task  strategies (TS),  dan self- evaluation (SE) pandemic.
Kriteria responden yang termasuk dalam penelitian adalah  siswa  SMA  dan  aktif  mengikuti pembelajaran  daring.  Jumlah  respon  yang terkumpul  sebanyak  513  siswa.  Sebagai pertimbangan  etis,  mahasiswa bebas  untuk tidak mengisi survey ini. Identitas responden  dalam  penelitian  ini  juga disamarkan.
Item  kuesioner  ini  diambil  dari  penelitian sebelumnya  di  antaranya  LR  [21],  SDL [22],  LC  [21],  [22],  ES  [22],  MfL  [23], OCS  [23],  TS  [22],  dan  SE  [22].  Setelah diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Indonesia, kuesioner  tersebut  diuji  reliabilitas  dan validitasnya. Hasil uji validitas menunjukkan  bahwa  semua  item  memiliki nilai R di  atas  0,08  ( n =53)  yang  berarti item  kuesioner  valid.  Hasil  uji  reliabilitas
dengan  menggunakan Cronbach  Alpha menunjukkan  nilai Sig. di  atas  0,07  yang berarti  reliabel  [24].  Pengumpulan  data dilakukan  antara  bulan  Juni  hingga  Juli 2021. Peneliti menggunakan grup
WhatsApp untuk  membagikan  kuesioner kepada  responden  karena  sekolah  ditutup akibat pandemi Covid-19. Kuesioner dirancang  dan  dijalankan  menggunakan formulir Google, dan  tautan  dikirim melalui  grup WhatsApp. Pengambilan sampel  menggunakan  kombinasi  teknik purposive dan snowball untuk  membantu memperoleh  responden.  Data  demografi peserta  yang  mengisi  kuesioner  ini dianalisis  dengan  menggunakan  frekuensi dan  persentase.  Data  dianalisis  dengan
regresi  untuk  mengetahui  apakah  faktor eksternal  mempengaruhi  faktor  internal siswa  dalam  belajar.  Nilai p kurang  dari 0,05 dianggap signifikan dalam semua tes.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Bagian  ini  memuat  hasil  terkait  temuan utama: informasi demografi peserta, hubungan  antara  faktor  eksternal  (gender, jenjang  sekolah,  kepemilikan  gadget,  dan jenis akses internet) dengan faktor internal siswa  dalam  pembelajaran  daring.  Tabel  1 menunjukkan informasi demografi responden. Tabel 1. Karakteristik Demografi Responden (n=513) Variable Frekuensi (n) % Gender Laki-laki 187 36,5 Perempuan 326 63,5 Jenjang Sekolah SMP 384 74,9 SMA 129 25,1 Kepemilikan Gadget Milik sendiri 483 94,2 Milik orang tua 30 5,8 Jenis Akses Internet Mobile data 247 48,1 Wifi 266 51,9 Demografi responden menunjukkan bahwa sebagian besar adalah perempuan (63,5%). Siswa  SMP  yang  mengisi  kuesioner  ini lebih  banyak  dengan  persentase  74,9%.
Sebagian  besar  siswa  sudah  memiliki
gadget (94,2%). Hasil korelasi antara jenis kelamin  dengan  faktor  internal  siswa dalam  pembelajaran  ditunjukkan  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Korelasi Gender dengan Faktor Internal Siswa
Variabel Gender Laki-laki Perempuan Freq (n) 187 326 LR Mean (SD) 3,99 (0,56) 4,05 (0,49) p - value 0,26 SDL Mean (SD) 3,81 (0,41) 3,92 (0,39) p - value 0,00** LC Mean (SD) 3,81 (0,62) 3,80 (0,61) p - value 0,93 ES Mean (SD) 4,08 (0,50) 4,16 (0,52) p - value 0,09**
MfL Mean (SD) 3,79 (0,65) 3,85 (0,64) p - value 0,32 OCS Mean (SD) 3,88 (0,59) 3,94 (0,64) p - value 0,26 TS Mean (SD) 3,50 (0,71) 3,64 (0,68) p - value 0,02** SE Mean (SD) 3,90 (0,53) 4,06 (0,52) p - value 0,00**
Berdasarkan  Tabel  2,  jenis  kelamin memiliki hubungan yang signifikan dengan self-directed learning, environment structuring,  task  strategies,  dan  self- evaluation .  Siswa  perempuan  memiliki
skor  lebih  tinggi  daripada  siswa  laki-laki. Sedangkan  pada  indikator  lainnya,  jenis kelamin  tidak  memiliki  hubungan.  Hasil korelasi  tingkat  sekolah  dengan  faktor internal siswa ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Korelasi Jenjang Sekolah dengan Faktor Internal Siswa
Variabel SL SMP SMA Freq (n) 384 129 LR Mean (SD) 4,05 (0,52) 3,95 (0,49) p - value 0,05** SDL Mean (SD) 3,89 (0,40) 3,85 (0,40) p - value 0,31 LC Mean (SD) 3,85 (0,60) 3,66 (0,63) p - value 0,00** ES Mean (SD) 4,14 (0,50) 4,13 (0,55) p - value 0,96 MfL Mean (SD) 3,86 (0,62) 3,74 (0,68) p - value 0,06** OCS Mean (SD) 3,94 (0,60) 3,85 (0,67) p - value 0,17 TS Mean (SD) 3,61 (0,68) 3,53 (0,76) p - value 0,26 SE Mean (SD) 4,01 (0,52) 3,98 (0,54) p - value 0,61
Berdasarkan  Tabel  3,  jenjang  sekolah memiliki hubungan yang signifikan dengan learning  readiness,  learning  control,  dan motivation  for  learning. Siswa  sekolah menengah  pertama  memiliki  nilai  yang
lebih  tinggi  daripada  siswa  sekolah menengah atas. Hasil korelasi antara status kepemilikan  gadget  dengan  faktor  internal siswa  dalam  pembelajaran  ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Korelasi antara Status Kepemilikan Gadget
dengan Faktor Internal Siswa Variabel Status Kepemilikan Gadget Milik sendiri Milik orang tua Freq (n) 483 30 LR Mean (SD) 4,02 (0,51) 4,11 (0,56) p - value 0,37 SDL Mean (SD) 3,89 (0,38) 3,76 (0,57) p - value 0,08** LC Mean (SD) 3,81 (0,61) 3,69 (0,65)
p - value 0,3 ES Mean (SD) 4,13 (0,52) 4,16 (0,46) p - value 0,8 MfL Mean (SD) 3,83 (0,64) 3,82 (0,72) p - value 0,93 OCS Mean (SD) 3,92 (0,62) 3,97 (0,59) p - value 0,66 TS Mean (SD) 3,59 (0,69) 3,63 (0,81) p - value 0,73 SE Mean (SD) 4,00 (0,53) 4,07 (0,50) p - value 0,49
Berdasarkan  Tabel  4,  status  kepemilikan gadget hanya mempengaruhi satu indikator yaitu self-directed  learning ,  dimana  siswa dengan  gadgetnya  memiliki  nilai  yang lebih tinggi. Siswa dengan gadget memiliki
skor  lebih  tinggi  daripada  mereka  yang status  gadgetnya  dimiliki  oleh  orang tuanya.  Korelasi  antar  jenis  akses  internet ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Korelasi Jenis Akses Internet dengan Faktor Internal Siswa
Jenis Akses Internet Variabel Mobile data Wifi Freq (n) 247 266 LR Mean (SD) 4,01 (0,53) 4,05 (0,50) p -value 0,38 SDL Mean (SD) 3,88 (0,40) 3,88 (0,39) p -value 0,89 LC Mean (SD) 3,81 (0,62) 3,80 (0,61) p -value 0,87 ES Mean (SD) 4,13 (0,49) 4,14 (0,54) p -value 0,8 MfL Mean (SD) 3,85 (0,61) 3,80 (0,66) p -value 0,35 OCS Mean (SD) 3,92 (0,62) 3,91 (0,62) p -value 0,9 TS Mean (SD) 3,61 (0,73) 3,57 (0,67) p -value 0,6 SE Mean (SD) 4,02 (0,52) 3,99 (0,53) p -value 0,5
Berdasarkan  Tabel  5,  nilai p-value lebih dari  0,05  pada  semua  aspek.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  jenis  akses  internet yang  digunakan  siswa  tidak  berhubungan dengan faktor  internal  siswa ketika belajar daring.

## Pembahasan
Berbagai penelitian secara konsisten menunjukkan  bahwa  anak  perempuan memiliki  prestasi  akademik  yang  lebih baik  daripada  anak  laki-laki  ([25],  [26]). Wanita  memiliki  prestasi  akademik  yang
lebih  tinggi  daripada  pria  karena  otak wanita  memiliki  volume  materi  abu-abu yang  lebih  tinggi  di  area  Broca,  yang bertanggung  jawab  untuk  bahasa  dan menghasilkan  keterampilan  membaca  dan menulis  yang  lebih  baik  [27].  Studi perkembangan  otak  menunjukkan  bahwa wanita memiliki perkembangan yang lebih cepat,  dengan  kemampuan  kognitif  yang lebih  baik  untuk  pengendalian  diri  dan regulasi untuk meningkatkan kinerja akademik  yang  lebih  baik  [28].  Tingkat sekolah  berpengaruh  terhadap  kesiapan
belajar, pengendalian belajar, dan motivasi belajar.  Siswa  sekolah  menengah  pertama memiliki skor lebih tinggi pada spesifikasi yang  berpengaruh  ini.  Hasil  penelitian  ini mengikuti  pendapat  bahwa  sikap  siswa terhadap pembelajaran matematika
menjadi kurang positif seiring
bertambahnya  usia  [29].  Sikap  kurang positif  terhadap  pembelajaran  berkaitan langsung  dengan  faktor  internal  siswa dalam  belajar.  Studi  lain  menyimpulkan bahwa  konsep  diri  matematika,  minat terhadap  matematika,  dan  prestasi  belajar matematika menurun seiring bertambahnya usia  dari  awal  hingga  akhir  sekolah  dasar [30].  Siswa  yang  lebih  tua  mungkin mengalami dunia orang  dewasa lebih awal dan  mungkin  mengalami  gangguan  dalam belajar,  sehingga  konsentrasi  belajarnya kurang  [31].  Gangguan  yang  dimaksud dapat  berupa  pekerjaan  paruh  waktu, kegiatan  ekstra  kurikuler,  kegiatan  sosial dengan rekan kerja, dan lain-lain.
Kepemilikan  gadget  mempengaruhi self- directed  learning ,  dimana  siswa  dengan gadgetnya mendapat nilai lebih tinggi. Hal ini  berkaitan  dengan  kebebasan  siswa dalam menggunakan gadgetnya.
Kepemilikan  gadget  siswa  dipengaruhi oleh  kondisi  ekonomi  keluarga  dan  beban sekolah  siswa  [32].  Siswa  dalam  belajar biasanya menggunakan berbagai perangkat digital.  Perangkat  ini  termasuk  laptop, smartphone ,  tablet  [33],  dan  ponsel  [34].
Untuk  mencapai  kualitas  pembelajaran yang maksimal, orang tua, otoritas sekolah, dan  pemangku  kepentingan  lainnya  telah berupaya  meningkatkan  fasilitas  TIK, termasuk konektivitas internet dan perangkat keras pendukung [35].
Jenis  akses  internet  tidak  berpengaruh terhadap  faktor internal  belajar  siswa pada semua aspek. Pada awalnya, kami berhipotesis  bahwa  penggunaan  internet jenis  ini  akan  mempengaruhi  faktor internal siswa. Penggunaan jaringan
wireless untuk melaksanakan pembelajaran daring  tidak  memiliki  batasan  kuota, sehingga  mempengaruhi  motivasi  belajar siswa.  Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan bahwa  lebih  dari  50%  siswa  mengatakan internet  memiliki  peran  pembelajaran khusus yang meningkatkan motivasi mereka [36]. Pemanfaatan teknologi dalam pembelajaran  juga  membuat  siswa  lebih nyaman  belajar  [37].  Hasil  ini  berkaitan dengan faktor sebelumnya, dimana kepemilikan  gadget  mempengaruhi  faktor internal  siswa  dalam  belajar.  Kepemilikan gadget akan berkaitan dengan waktu siswa menggunakan  gadget,  sehingga  walaupun jenis  akses  internet  berbeda,  siswa  hanya sebatas  menggunakan  gadgetnya  dalam pembelajaran.
Studi  ini  memberikan  wawasan  tentang hubungan  antara  faktor  internal  dan eksternal  siswa  selama  pembelajaran online.  Dalam  penelitian  ini  kepemilikan gadget yang menjadi dilema bagi orang tua untuk  memberikan  kebebasan  kepada anaknya  dalam  menggunakan  gadget hanya mempengaruhi satu faktor yaitu self- directed learning. Temuan ini bisa menjadi dasar pengawasan  anak  saat  menggunakan gadget. Jenis akses internet (terkait dengan kualitas  sinyal)  yang  terkadang  menjadi penyebab  belum  optimalnya  pembelajaran daring,  juga  tidak  terkait  dengan  faktor internal  siswa  dalam  belajar.  Dengan demikian,  faktor  teknologi  bukan  menjadi kendala  utama  pembelajaran  daring.  Hal yang harus dilakukan adalah mengembang- kan  kualitas  pembelajaran  online  agar siswa termotivasi untuk belajar.
Pembelajaran yang inovatif dapat meningkatkan motivasi siswa ([38], [39]).

## SIMPULAN
Secara  keseluruhan,  faktor  eksternal  yang berupa  gender,  jenjang  sekolah,  dan kepemilikan  gadget  berhubungan  dengan faktor  internal  siswa  saat  belajar  daring.
Sedangkan  jenis  akses  internet  tidak memiliki  hubungan  dengan  faktor  internal siswa  dalam  belajar.  Jenis  kelamin berkorelasi  dengan  empat  aspek  ( self- directed learning, environment structuring, task  strategies,  dan  self-evaluation )  faktor internal siswa dalam pembelajaran.
Sedangkan tingkat sekolah memiliki keterkaitan  dengan  tiga  aspek  yaitu learning  readiness,  learning  control,  and motivation  for  learning .  Kepemilikan gadget  hanya  berkorelasi  dengan self- directed learning . Hasil tersebut menunjukkan  bahwa  permasalahan  gadget dan  jenis  akses  internet  yang  digunakan siswa  tidak  berhubungan  dengan  faktor internal  siswa  dalam  pembelajaran  daring. Kedepannya  perlu  dikembangkan  model pembelajaran yang inovatif untuk meningkatkan motivasi belajar siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ibrohim,  A.  K.  Sudrajat,  and  M. Saefi, “Assessing Indonesian Teacher’s Perspective on the Implementation of Distance Learning due  to  COVID-19  Based  on  Online
Survey,” J.  Turkish  Sci.  Educ. ,  vol.
18, pp. 46–59, 2021, doi: 10.36681/tused.2021.71.
[2] O.  B.  Adedoyin  and  E.  Soykan, “Covid-19  Pandemic  and  Online Learning: The Challenges and Opportunities,” Interact. Learn. Environ. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1–13, 2020, doi: 10.1080/10494820.2020.1813180.
[3] P. Qiao, X. Zhu, Y. Guo, Y. Sun, and C.  Qin,  “The  Development  and Adoption of Online Learning in Pre- and  Post-COVID-19:  Combination of  Technological  System  Evolution
Theory  and  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology,” J.  Risk  Financ.  Manag. ,  vol.  14,  no.
4, p. 162, 2021, doi: 10.3390/jrfm14040162. [4] J.  M.  R.  Asio,  E.  Gadia,  E.
Abarintos,  D.  Paguio,  and  M.  Balce, “Internet  Connection  and  Learning
Device Availability of College Students:  Basis  for  Institutionalizing Flexible  Learning  in  the  New Normal,” Stud.  Humanit.  Educ. ,  vol. 2,  no.  1,  pp.  56–69,  2021,  doi: 10.48185/she.v2i1.224.
[5] S.  Smith,  P.  Burdette,  G.  Cheatham, and  S.  Harvey,  “Parental  Role  and Support  for  Online  Learning  of Students with Disabilities: A Paradigm  Shift.,” J.  Spec.  Educ. Leadersh. ,  vol.  29,  no.  2,  pp.  101– 112, 2016.
[6] S.  A.  Aslan,  Y.  E.  Turgut,  and  A.
Aslan, “Teachers’ Views Related the Middle School Curriculum for Distance  Education  During  The
COVID-19  Pandemic,” Educ.  Inf. Technol. ,  vol.  26,  no.  6,  pp.  7381– 7405,  2021,  doi:  10.1007/s10639- 021-10587-z.
[7] X.  Wei,  N.  Saab,  and  W.  Admiraal, “Do  Learners  Share  The  Same
Perceived  Learning  Outcomes  in MOOCs?  Identifying  The  Role  of Motivation, Perceived Learning
Support,  Learning  Engagement,  and Self-Regulated  Learning  Strategies,”
Internet  High.  Educ. ,  vol.  56,  no. August  2022,  p.  100880,  2022,  doi: 10.1016/j.iheduc.2022.100880.
[8] N. Michailidis, E. Kapravelos, and T. Tsiatsos,  “Examining  The  Effect  of Interaction  Analysis  on  Supporting Students’  Motivation  and  Learning Strategies  in  Online  Blog-based Secondary  Education  Programming Courses,” Interact.  Learn.  Environ. , vol.  30,  no.  4,  pp.  665–676,  2019, doi:
10.1080/10494820.2019.1678487.
[9] H.  Dehghan,  S.  V.  Esmaeili,  F. Paridokht,  N.  Javadzade,  and  M. Jalali,  “Assessing  The  Students’ Readiness  for  E-Learning  During The  Covid-19  Pandemic:  A  Case
Study,” Heliyon ,  vol.  8,  no.  8,  p. e10219, 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e10219.
[10]  M.  Đurišić  and  M.  Bunijevac, “Parental Involvement as a Important Factor  for  Successful  Education,” Cent.  Educ.  Policy  Stud.  J. ,  vol.  7, no.  3,  pp.  137–153,  2017,  doi: 10.26529/cepsj.291.
[11]  R.  Yilmaz,  F.  G.  K.  Yilmaz,  and  C. C. Ezin, “Self-directed Learning with Technology and Academic
Motivation  as  Predictors  of  Tablet
PC  Acceptance,” Handb.  Res.  Mob. Devices  Smart  Gadgets  K-12  Educ. , no.  December  2018,  pp.  87–102, 2017, doi: 10.4018/978-1-5225- 2706-0.ch007.
[12]  O.  D.  Apuke  and  T.  O.  Iyendo, “University  Students’  Usage  of  The Internet  Resources  for  Research  and Learning:  Forms  of  Access  and Perceptions of Utility,” Heliyon , vol. 4,  no.  12,  p.  e01052,  2018,  doi: 10.1016/j.heliyon.2018.e01052.
[13]  J.  Saunders,  L.  Davis,  T.  Williams, and J. H. Williams, “Gender Differences  in  Self-Perceptions  and Academic  Outcomes:  A  Study  of African  American  High  School Students.,” J.  Youth  Adolesc. ,  vol. 33, pp. 81–90, 2004, doi: 10.1023/A:1027390531768.
[14]  A.  Morante,  V.  Djenidi,  H.  Clark, and S. West,  “Gender Differences in Online  Participation:  Examining  a History  and  a  Mathematics  Open Foundation  Online  Course,” Aust.  J. Adult Learn. , vol. 57, no. 2, pp. 266– 293, 2017.
[15]  B.  M.  Hicks,  W.  Johnson,  W.  G. Iacono, and M. McGue, “Moderating Effects  of  Personality  on  The Genetic and Environmental Influences of School Grades Helps to Explain Sex Differences in Scholastic  Achievement.,” European Journal of Personality , vol. 22. John
Wiley  &  Sons,  Hicks,  Brian  M.: Department of Psychology,
University  of  Minnesota,  75  East River  Road,  Minneapolis,  MN,  US, 55455, hicks013@umn.edu, pp. 247– 268, 2008. doi: 10.1002/per.671.
[16]  A.  R.  Pratama  and  L.  L.  Scarlatos, “Ownership  and  Use  of  Mobile Devices  Among  Adolescents  in Indonesia,” J.  Educ.  Technol.  Syst. , vol.  48,  no.  3,  pp.  356–384,  Nov. 2019, doi:
10.1177/0047239519886584. [17]  A.  Ihwanah,  T.  Handayani,  and  N. Laily, “The Impact of Gadget Use on Online  Learning  During  The  Covid- 19  Pandemic  on  The  Character  of Elementary School Students,” J. Sci. ,
vol.  11,  no.  1,  pp.  232–235,  2022, [Online]. Available:
http://seaninstitute.org/infor/index.ph p/pendidikan/article/view/461%0Aht tp://seaninstitute.org/infor/index.php/ pendidikan/article/download/461/395
[18]  N.  Z.  Hasanah,  I.  Istiqomah,  and  K.
D.  Saputra,  “The  Effect  of  Using Gadgets  on  The  Level  of  Learning and  Spirituality  of  Students  During The  Covid-19  Pandemic,” Edunesia J.  Ilm.  Pendidik. ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 66–77, 2022, doi: 10.51276/edu.v3i1.220. [19]  M.  T.  Rizki,  K.  Kustiono,  and  Y. Utanto,  “Parent  Assistance  in  The Use  of  Gadgets  for  Early  Childhood Learning  Process,” Innov.  J.  Curric.
Educ.  Technol. ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 132–139,  2021,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.p hp/ujet/article/view/
[20]  L.  Cohen,  L.  Manion,  and  K. Morrison, Research  Methods  in Education ,  8th  ed.  New  York: Routledge, 2018.
[21]  O. T. Arulogun, O. N. Akande, A. T. Akindele,  and  T.  A.  Badmus, “Survey  Dataset  on  Open  and Distance Learning
Students’
Intention  to  Use  Social  Media  and Emerging  Technologies  for  Online
Facilitation,” Data  Br. ,  vol.  31,  p.
105929, 2020,
doi: 10.1016/j.dib.2020.105929.
[22]  R.  Martinez-Lopez,  C.  Yot,  I. Tuovila, and V. H. Perera-Rodríguez, “Online  Self-Regulated  Learning Questionnaire in  a Russian MOOC,” Comput. Human Behav. , vol. 75, pp.
966–974, 2017,
doi: 10.1016/j.chb.2017.06.015.
[23]  G.  M.  Rafique,  K.  Mahmood,  N.  F. Warraich,  and  S.  U.  Rehman, “Readiness  for  Online  Learning During  COVID-19  Pandemic:  A Survey of Pakistani LIS Students,” J. Acad. Librariansh. , vol. 47, no. 3, p. 102346, 2021, doi: 10.1016/j.acalib.2021.102346. [24]  P.  K.  Kopalle  and  D.  R.  Lehmann, “Alpha  Inflation?  The  Impact  of
Eliminating Scale Items on Cronbach’s  Alpha,” Organ.  Behav. Hum. Decis. Process. , vol. 70, no. 3, pp. 189–197, 1997, doi: 10.1006/obhd.1997.2702.
[25]  R. G. G. Carvalho, “Gender Differences in Academic Achievement: The Mediating Role of Personality,” Pers.  Individ.  Dif. ,  vol. 94, pp. 54–58, 2016, doi: 10.1016/j.paid.2016.01.011.
[26]  M.  F.  Khesht‑Masjedi et  al. ,  “The Relationship  Between  Gender,  Age, Anxiety,  Depression,  and  Academic Achievement  Among  Teenagers,” J.
Fam. Med. Prim. Care , vol. 8, no. 3, pp. 799–804, 2019, doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc.
[27]  F.  Kurth,  L.  Jancke,  and  E.  Luders, “The Sexual Dimorphism of Broca’s Region: More Gray Matter in Female Brains  in  Brodmann  Areas  44  and 45,” J. Neurosci. Res. , vol. 95, no. 1–
2, pp. 139–148, 2017, doi: 10.1002/jnr.23898.The.
[28]  T.  Tao,  L.  Wang,  C.  Fan,  and  W.
Gao,  “Development  of  Self-Control in  Children  Aged  3  to  9  Years: Perspective  from  a  Dual-Systems Model,” Sci.  Rep. ,  vol.  4,  2014,  doi:
10.1038/srep07272.
[29]  B.  R.  Zubković,  R.  Pahljina-Reinić, and  S.  K.-  Vehovec,  “Age  and Gender  Differences  in  Mathematics Learning  During School  Transition,”
Int. J. Sch. Educ. Psychol. , pp. 1–14,
2021,
doi:
10.1080/21683603.2021.1934206.
[30]  R.-E.  Ina,  K.  Morana,  and  M.  Irena, “Zbornik  Instituta  za  Pedagoska Istrazivanja,” Zb. Instituta za Pedagos.  Istraz. ,  vol.  51,  no.  1,  pp. 162–197,  2019,  [Online].  Available: https://doi.org/10.2298/ZIPI1901162 R
[31]  K.  Nam,  “Until  When  Does  The
Effect of Age on Academic Achievement Persist? Evidence from Korean data,” Econ. Educ. Rev. , vol.
40, pp. 106–122, 2014, doi: 10.1016/j.econedurev.2014.02.002.
[32]  S. P. K. Aheto and J. Cronje, “Digital Device  Ownership  and  Learning Environment Preferences of Students in South Africa and Ghana,” Turkish Online J. Distance Educ. , vol. 19, no.
3, pp. 93–111, 2018, doi:
10.17718/tojde.445093.
[33]  M.  Sharples et  al. ,  “Innovating Pedagogy  2014:  Open  University
Innovation Report 3,” Milton Keynes,  2014.  [Online].  Available: http://tel.ioe.ac.uk/wp-
content/uploads/2013/11/BeyondProt otypes.pdf,
[34]  G.  Witecki  and  B.  Nonnecke, “Engagement  in  Digital  Lecture Halls:  a  Study  of  Student  Course Engagement and  Mobile  Device Use During  Lecture,” J.  Inf.  Technol. Educ. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  73–90, 2015, doi: 10.28945/2103.
[35]  J.  Gikas  and  M.  M.  Grant,  “Mobile Computing Devices in Higher
Education:  Student  Perspectives  on Learning with Cellphones, Smartphones  &  Social  Media,” Internet High. Educ. , vol. 19, pp. 18–
26, 2013, doi: 10.1016/j.iheduc.2013.06.002.
[36]  E.  Papanis,  P.  Giavrimis,  and  E.  M. Papani,  “The  Contribution  of  The Internet  Into  Learning,” Rev.  Eur. Stud. , vol. 2, no. 1, pp. 54–60, 2010, doi: 10.5539/res.v2n1p54.
[37]  K.  J.  Carstens,  J.  M.  Mallon,  M. Bataineh, and A. Al-Bataineh, “Effects  of  Technology  on  Student
Learning,” TOJET  Turkish  Online  J. Educ.  Technol. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.
105–113, 2021.
[38]  M.  Diniyyah,  H.  Susilo,  B.  Balqis, and  A.  K.  Sudrajat,  “Improving Critical  Thinking  and  Problem- Solving  Skills  Through  POGIL Combined  with  Digital  Mind  Map,”
J.  Pendidik.  Biol.  Indones. ,  vol.  8,
no. 3, pp. 275–286, 2022.
[39]  H. Susilo and A. K. Sudrajat, “STEM Learning  and  its  Barrier  in  Schools: The  Case  of  Biology  Teachers  in Malang  City,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1563,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1563/1/012042.