Email : fibonacci@umj.ac.id

## Self Regulated Learning sebagai Prediktor Kemampuan Pembuktian
Matematis Calon Guru Matematika
Hikmatul Khusna 1)* , Asih Miatun 2) ,
1) Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan , Universitas Muhammadiyah Prof DR HAMKA, Jalan Tanah Merdeka, Rambutan, Ciracas, Jakarta Timur, 13830
2) ) Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan , Universitas Muhammadiyah Prof DR HAMKA, Jalan Tanah Merdeka, Rambutan, Ciracas, Jakarta Timur, 13830
* hikmatulhusna@uhamka.ac.id

## ABSTRACT
Mathematics in higher education is a high-level mathematics learning. As a prospective mathematics teacher, one of the abilities that must be possessed is the ability of mathematical proof. To foster this ability, a special strategy is needed, namely through self-regulated learning. Self regulated learning is a  cognitive  activity  to  learn  a  lesson  and  involves  metacognitive  activities  to  monitor  and  control learning and motivate themselves to achieve learning goals. The subjects of this study consisted of 30 prospective mathematics teachers who took the real analysis course in semester 5 at FKIP UHAMKA. The research data were processed using the Rasch model to obtain the logit value, then the correlation test  was  carried  out  to obtain  the  correlation  value  and  the  coefficient  of  determination.  The  results showed that there was no relationship between self-regulated learning and mathematical proof ability. So  that  self-regulated  learning  does  not  influence  the  mathematical  proof  ability  of  prospective mathematics teachers.
Keywords: Prove Mathematical Ability; Self Regulated Learning; Prospective Mathematics Teachers

## Abstrak
Matematika yang diajarkan pada perguruan tinggi merupakan pembelajaran matematika tingkat tinggi. Sebagai calon guru matematika, kemampuan yang penting dimiliki salah satunya adalah kemampuan pembuktian matematis. Untuk menumbuhkan kemampuan ini diperlukan strategi khusus yaitu melalui self  regulated  learning .  Penelitian  mengenai  dampak self  regulated  learning terhadap  pencapaian belajar mahasiswa menunjukan hasil yang beragam, hal ini menjadi alasan dilakukannya penelitian ini. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara self regulated learning dengan kemampuan  pembuktian  matematis.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif. Sampel penelitian ini terdiri dari 30 calon guru matematika yang mengambil mata kuliah analisis riil di FKIP  UHAMKA  tahun  2022/2023.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  angket self  regulated learning dan  tes  kemampuan  pembuktian  matematis.  Data  penelitian  yang  telah  didapat  diolah menggunakan  rasch  model  untuk  mendapatkan  nilai  logit.  Selanjutnya  dengan  menggunakan  SPSS dilakukan  uji  normalitas  dan  linieritas.  Untuk  mencari  korelasi  antara self-regulated  learning dan kemampuan  pembuktian  matematis  dilakukan  uji  korelasional  untuk  mendapatkan  nilai  korelasi  dan koefisien  determinasi.  Hasil  penelitian  menunjukan  tidak  terdapat  hubungan  antara self  regulated learning terhadap  kemampuan  pembuktian  matematis.  Sehingga self  regulated  learning tidak memberikan pengaruh pada kemampuan pembuktian matematis calon guru matematika.
Kata Kunci: Self Regulated Learning ; Kemampuan Pembuktian Matematis, Calon Guru Matematika
Volume 9 No. 2 Bulan Desember  Tahun 2023

## PENDAHULUAN
Matematika  merupakan  ilmu  yang bersifat  deduktif  yang  membutuhkan  bukti dalam menentukan nilai suatu kebenarannya. Dalam menentukan kebenaran,  pembuktian  harus  dilakukan secara  sah  sesuai  kaidah  yang  ada  pada matematika. Bell (Güler, 2016) pembuktian merupakan  pemetaan  aksioma,  konsep dasar,  dan  teorema  dengan  menggunakan metode  deduktif.  Menurut  Sumarmo  (Eka Lestari,  2017)  proses  deduktif  dimulai dengan  proses  induksi,  yang  dilakukan melalui  mengamati  data  yang  melibatkan penyusunan  konjektur,  model  matematika, analogi  dan/atau  generalisasi.  Pembuktian matematika  merupakan  bagian  penting untuk  memahami  matematika.  Sejalan dengan pendapat (Mirza et al., 2022) bahwa pembuktian  adalah  unsur  penting  dalam melakukan, mengomunikasikan, serta merekam matematika.  NCTM (Sinaga et al., 2019)  menyatakan  kemampuan  kognitif tingkat tingi dibutuhkan dalam pembelajaran matematika sehingga menghasilkan argumentasi logis dan pembuktian formal.
Pentingnya  kemampuan  pembuktian matematis  menjadikan  pembuktian  sebagai inti  dari  pembelajaran  matematika.  Rav (Hanna  &  Barbeau,  2008)  menyimpulkan bahwa pembuktian matematis harus menjadi fokus utama karena pembuktianlah merupakan  metode,  alat,  strategi,  dan konsep-konsep, yang menjadi inti dari ilmu matematika. Kuzniak dan Richard (Richard et  al.,  2016)  menyatakan  pembuktian matematis  menyiratkan  dua  poin  penting yaitu apresiasi hasil kerja seorang matematikawan  sebagai  dorongan  utama yang  memacu  evolusi  matematika;  dan meningkatkan
aktivitas untuk mempersiapkan mahasiswa
mengembangkan pengetahuan dalam lingkungan  pemecahan  masalah.  Aktivitas pembuktian  harus  dikembangkan  sejak sekolah  sehingga  saat  diperguruan  tinggi, calon  guru  matematika  sudah  terbiasa menggunakan bukti untuk menentukan suatu kebenaran.  (Weber,  2015)  menuliskan  5 strategi  yang  efektif  dalam  membaca  bukti agar memahami bukti matematis, (1) dengan mencoba  membuktikan  suatu  teorema sebelum membaca buktinya, (2) menentukan  kerangka  pembuktian  yang digunakan dalam pembuktian matematis, (3) memisahkan  pembuktian  menjadi  beberapa bagian  atau  menjadi  sub-pembuktian,  (4) mengilustrasikan    pernyataan  sulit  menjadi sebuah  contoh  agar  mudah  dipahami,  (5) membandingkan  metode  yang  digunakan dalam pembuktian menggunakan pendekatan mereka sendiri.
Walaupun  kemampuan  pembuktian matematis penting namun beberapa penelitian terdahulu menunjukan kemampuan  pembuktian  matematis  calon guru matematika masih rendah (Eka Lestari, 2017;  Güler,  2016;  Mirza  et  al.,  2022; Nadlifah  &  Prabawanto,  2017;  Noto  et  al., 2019;  Sinaga  et  al.,  2019).  Kesulitan  calon guru matematika dalam pembuktian matematis  dikarenakan  tidak  tahu  cara memulai  dan  proses  pembuktian  (Mirza  et al.,  2022;  Noto  et  al.,  2019),  tidak menggunakan  serta  tidak  tahu  konsep  dan definisi  untuk  membangun  matematika pembuktian (Nadlifah & Prabawanto, 2017; Noto  et  al.,  2019),  serta  tidak  memahami penggunaan  bahasa  dan  notasi  matematika (Noto  et  al.,  2019;  Yazidah  et  al.,  2022). Faktanya  kesulitan  yang  dialami  oleh mahasiswa  dalam  pembuktian  matematis memiliki kesamaan (Stylianou et al., 2015). Menurut (Nurrahmah & Karim, 2018) calon
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (2), pp: 131-140
guru matematika cenderung menyerah ketka menemukan  kesulitan  dalam  melakukan pembuktian matematis.
Melihat pentingnya kemampuan pembuktian  matematis,  dan  ketimpangan yang  terjadi  dilapangan,  kesadaran  calon guru matematika tentang tujuan dan makna pembuktian  harus  ditingkatkan  terutama pada mata kuliah matematika tingkat lanjut (Güler, 2016). Untuk meningkatkan kesadaran  dan  potensi  yang  dimiliki  oleh calon  guru  matematika,  diperlukan  strategi khusus  dalam  belajar.  Persepktif  terkini tentang pendidikan matematika mengharuskan  untuk  mempelajari  konten dan  proses  yang  terkait  dengan  kinerja  dan pengetahuan  matematika  (Bell  &  Pape, 2014).
Self  regulated  learning menurut Schunk  &  Greene  (van  der  Graaf  et  al., 2022) merupakan kegiatan kognitif (membaca,  berlatih,  mengelaborasi)  untuk mempelajari suatu pelajaran, dan melibatkan kegiatan metakognitif (perencanaan, pemantauan,  evaluasi)  yang  secara  aktif memantau  dan  mengontrol  pembelajaran seseorang  dan  memotivasi  diri  mereka sendiri untuk mencapai tujuan pembelajaran.  Para  pendukung  pendekatan self  regulated  learning telah  menyepakati gambaran  secara  umum  tentang  “pelajar yang  ideal”,  yang  kemungkinan  besar mampu melakukan  mengatur dirinya sendiri dalam  belajar  (Vrieling  et  al.,  2018). (Pintrich,  2000)  mengusulkan  4  fase  dalam self  regulated  learning yaitu  membuat perencanaan, melakukan pemantauan, mengontrolan,  dan  merefleksi  diri.  Dengan meningkatkan self  regulated  learning diharapkan calon guru matematika memiliki kesadaran yang tinggi dan mampu mengoptimalkan potensinya dalam kemampuan pembuktian matematis. Hal ini
sejalan  dengan  pernyataan  (Vrieling  et  al., 2018) calon guru sangat membutuhkan self- regulated  learning sebagai  keterampilan yang dimiliki.
Mengingat  pentingnya  kemampuan pembuktian matematis, maka self-regulated learning diharapkan  berkontribusi  positif dalam meningkatkan kemampuan pembuktian  matematis.  Penelitian  yang telah dilakukan terkait self-regulated learning memiliki  dampak  yang  beragam. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Kramarski et al., 2010; Lesmanawati et al., 2020; Ruswana & Zamnah, 2018; Zamnah, 2017) menunjukan adanya kontribusi positif self-regulated learning terhadap kemampuan  matematis  siswa.  Namun penelitian lain yang dilakukan oleh (Amelia & Tjalla, 2016; Fauziah et al., 2019; Marlibi et  al.,  2021)  menunjukan  bahwa self- regulated learning tidak memberikan kontribusi  pada  kemampuan  matematis siswa.
Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan  antara self  regulated  learning terhadap kemampuan pembuktian matematis calon guru matematika.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan yaitu  metode  kuantitatif.  Penelitian  ini memiliki  tujuan  mengungkap  hubungan antara self  regulated  learning dengan kemampuan pembuktian matematis. Penelitian  ini  dilakukan  di  Universitas Muhammadiyah  Prof  DR  HAMKA  dengan sampel penelitian terdiri dari 30 mahasiswa yang mengambil mata kuliah analisis riil di FKIP  UHAMKA.  Instrumen  tes  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  pembuktian matematis  sedangkan  instrument  non-tes untuk  mengukur self  regulated  learning
Volume 9 No. 2 Bulan Desember  Tahun 2023
mahasiswa. Pada Instrumen tes jumlah soal yang  diberikan  sebanyak  4  soal  dalam bentuk  uraian  sedangkan  untuk  instrument non-tes  jumlah  penyataan  yang  diberikan sebanyak 50 butir dengan 5 pilihan jawaban.
Indikator pada kemampuan pembuktian  matematis  yang  digunakan berdasarkan  pendapat  (Lestari,  2015)  yaitu membaca pembuktian matematis, melakukan  pembuktian  matematis  secara langsung, tak langsung atau dengan induksi matematika, mengkritik pembuktian dengan menambah,  mengurangi,  atau  menyusun kembali  suatu  pembuktian  matematis. Sedangkan indikator self regulated learning yang  digunakan  berdasarkan  aspek  yang dikembangkan  oleh  (Martinez-pons  & Zimmerman, 1990) yaitu menetapkan tujuan serta  membuat  perencanaan,  mengevaluasi diri dan konsekuensi diri, mencari informasi dan  membuat  catatan  serta  mengamati  diri, menyusun lingkungan, dan mencari bantuan.
Butir  angket self-regulated  learning yang diberikan dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Contoh Angket Self-Regulated Learning
Untuk  tes  kemampuan  pembuktian matematis yang diberikan dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Contoh Tes Kemampuan Pembuktian Matematis
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan angket self-regulated learning dan  tes  kemampuan  pembuktian matematis. Selanjutnya data hasil penelitian ditabulasi  menggunakan Microsoft  Excel kemudian  dengan  menggunakan rasch model  berbantuan software  winstep untuk dikonversi  ke  nilai  logit.  Nilai  logit  adalah unit pengukuran tingkat interval yang sesuai dengan  skor  total  yang  telah  mengalami transformasi  eksponensial  atau  secara matematis  sebagai  log  natural  dari  rasio peluang  (Ludlow  &  Haley,  1995).  Dengan mengumpulkan  data  menggunakan  nilai logit,  maka  penilaian  item  menjadi  lebih objektif (Viki & Handayani, 2020).
Setelah  data  dikonversi  ke  nilai  logit menggunakan  winstep,  tahap  selanjutnya data tersebut dianalisis menggunakan software SPSS  untuk  melihat  korelasi  serta koefisien  determinasi.  Sebelum  dilakukan uji  korelasional,  dilakukan  uji  normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan uji linieritas menggunakan uji ANOVA satu jalur.  Uji  korelasi  yang  digunakan  yaitu Pearson  Product  Moment .  Setelah  itu dilakukan pengambilan kesimpulan berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang didapat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  dua  data  pada  penelitian  ini yaitu data angket self regulated learning dan data  kemampuan  pembuktian  matematis. Data self  regulated  learning diambil menggunakan angket yang dibagikan melalui google  form sedangkan  data kemampuan pembuktian matematis diambil menggunakan  tes  uraian.  Selanjutnya  data ditabulasi  menggunakan Microsoft  Excel agar  siap  diolah  pada software  winstep . Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  di
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (2), pp: 131-140
software  winstep ,  didapatkan summary statistics pada kedua data.
Tabel  1. Summary  Statistics  Data  Self
Regulated Learning Person Item Logit 0.07 0.00 Reliabilitas 0.71 0.62 Outfit MNSQ 1.02 1.02 Outfit ZSTD -0.82 -0.01
Pada  Tabel  1 summary  statistics data self  regulated  learning ditunjukan  bahwa nilai logit dari measure person sebesar 0.07 sedangkan  nilai  logit  dari measure  item sebesar 0.00 artinya nilai logit pada measure person lebih  besar  dari  nilai  logit measure item .  Dapat  disimpulkan  bahwa self regulated learning yang dimiliki mahasiswa cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan tingkat  kesulitan  soal.  Selanjutnya  untuk nilai reliabilitas person dan item sebesar 0.71 dan  0.62  berturut-turut.  Dapat  disimpulkan bahwa konsistensi mahasiswa dalam menja- wab dan kualitas  butir  angket  tergolong cukup.
Tabel 2. Summary Statistics Data Kemampuan Pembuktian Matematis Person Item Logit 0.68 0.00 Reliabilitas 0.41 0.91 Outfit MNSQ 1.00 1.00 Outfit ZSTD -0.12 -0.14
Pada  Tabel  2  ditunjukan  bahwa  nilai logit  dari measure  person sebesar  0.68 sedangkan  nilai  logit  dari measure  item sebesar 0.00 artinya nilai logit pada measure person lebih  besar  dari  nilai  logit measure item . Hal ini menunjukan bahwa kemampuan  pembuktian  matematis  yang dimiliki  mahasiswa  cenderung  lebih  tinggi dibandingkan dengan tingkat kesulitan soal.
Menurut  (Azizah  &  Wahyuningsih,  2020) setiap  butir  soal  yang  diberikan  memiliki kemungkinan  untuk  dijawab  secara  benar oleh  mahasiswa.  Selain  itu  nilai  logit measure  person yang  lebih  besar  dari measure item menunjukan mahasiwa memiliki kecenderungan mengerjakan butir soal  yang  mengukur  indicator  kemampuan yang  diukur  (Viki  &  Handayani,  2020). Selanjutnya  untuk  nilai  reliabilitas  person dan  item  sebesar  0.41  dan  0.91  berturut- turut.. Dapat disimpulkan bahwa konsistensi mahasiswa dalam menjawab soal kemampuan pembuktian matematis tergolong  lemah,  sedangkan  kualitas  butir soal  kemampuan  pembuktian  matematis tergolong istimewa.
Rasch  model  pada software  winstep digunakan  untuk  didapatkan  nilai  logit  dari kedua varibel penelitian. Nilai logit tersebut selanjutnya akan diolah menggunakan SPSS untuk  uji  korelasi.  Dengan  menggunakan peta wright pada  output  winstep,  akan terlihat  sebaran  data  person  dan  data  item. Peta wright memberikan sebaran person dan item  pada  skala  linier  yang  sama,  sehingga peneliti  dapat  menentukan  seberapa  baik butir  tes  didistribusikan  terkait  dengan tingkat  kemampuan  peserta  tes  (Boone, 2016). Peta wright juga menunjukkan skala logit yang sama antara distribusi kemampuan  siswa  dan  tingkat  kesulitan butir soal (Chan et al., 2014).
Berdasarkan  peta wright data self regulated learning, mahasiswa dengan kode 19  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  0.54  logit. Hal  ini  menunjukan  bahwa  mahasiswa tersebut memiliki nilai tertinggi dibandingkan  mahasiswa  lainnya  pada angket self  regulated  learning .  Mahasiswa dengan  kode  19,  13,  14,  dan  25  mampu menyetujui pertanyaan yang ada pada angket kecuali pada item ke 31 dan 41. Sedangkan
Volume 9 No. 2 Bulan Desember  Tahun 2023
mahasiswa dengan kode 16 dan 03 memiliki nilai  terendah  yaitu  -0.51  dan  -0.57  secara berturut-turut.  Hal  ini  menunjukan  bahwa kedua  mahasiswa  tersebut  memiliki  nilai terendah  pada  angket self  regulated learning . Berdasarkan peta wright data
kemampuan pembuktian matematis, mahasiswa  dengan  kode  06  memiliki  nilai tertinggi yaitu 2.67 logit. Hal ini menunjukan  bahwa  kedua  mahasiswa tersebut  memiliki  nilai  tertinggi  pada kemampuan  pembuktian  matematis.  Secara keseluruhan  terdapat  10  mahasiswa  yang memiliki kemampuan pembuktian matematis yang tinggi karena berada diatas rata-rata  butir  soal,  artinya  mahasiswa tersebut  mudah  dalam  menyelesaikan  soal kemampuan pembuktian matematis. Sedangkan  mahasiswa  dengan  kode  01 memiliki  nilai  terendah yaitu  -2.84. Hal ini menunjukan  bahwa  kedua  mahasiswa tersebut  memiliki  nilai  terendah  pada kemampuan pembuktian matematis. Mahasiswa dinyatakan memiliki kemampuan  pembuktian  matematis  yang rendah karena berada jauh dibawah rata-rata butir soal,  artinya  mahasiswa tersebut  yang tidak  dapat  menyelesaikan  dengan  baik seluruh soal kemampuan pembuktian matematis dan soal tersebut sangat sulit bagi mahasiswa tersebut.
Uji korelasi dilakukan untuk mengetahui  korelasi  antara self  regulated learning dengan  kemampuan  pembuktian matematis,  berikut  adalah  hasil  pengujian yang dilakukan.

## Tabel 3. Hasil Uji Korelasi
Correlations SRL KPM SRL Pearson Correlation 1 -0.307
Sig.(2-tailed) 0.090 N 30 30 KPM Pearson Correlation -0.307 1 Sig.(2-tailed) 0.090 N 30 30 SRL: Self Regulated Learning KPM: Kemampuan Pembuktian Matematis
Didapatkan nilai Sig. (2-tailed) sebesar  0.090  >  0.05.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan yang  signifikan  antara self  regulated learning dengan  kemampuan  pembuktian matematis.  Selanjutnya  nilai  koefisien korelasi sebesar -0.307 menunjukan korelasi yang negatif antara kedua variabel.
Penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh (Perbowo & Pradipta, 2017) tentang  pemetaan  kemampuan  pembuktian matematis  mahasiswa  menunjukan  bahwa mayoritas  mahasiswa  tidak  mengingat bentuk-bentuk  yang  ada  pada  pembuktian, mahasiswa tidak mampu membuat pembuktian matematis dalam bentuk kontrapositif  dan  kontradiksi,  dominan mahasiswa  tidak  mampu  membuktikan bentuk conterexample . Selain itu (Sari et al., 2018)    dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa pembuktian teorema yang dilakukan mahasiswa tidak sah, terdapat kesalahpahaman  dalam  memahami  definisi titik klaster, batas fungsi, dan limit barisan; kebiasaan  menggunakan  simbol  rutin  yang menyebabkan kesalahpahaman dalam melakukan  pembuktian  matematis.  Padahal kemampuan pembuktian matematis merupakan  sesuatu  yang  penting.  Hal  ini ditekankan  oleh  (Güler,  2016)  bahwa pentingnya calon guru matematika memiliki kemampuan  pembuktian  matematis  dalam pendidikan  matematika  serta  fungsinya dalam  kehidupan  profesional.  Menurut Ekuri  dan  Offiah  (Duru  &  Okeke,  2021) untuk mendorong siswa memiliki
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (2), pp: 131-140
keterampilan belajar yang produktif, membangun  efikasi  diri  dalam  motivasi akademik di bidang matematika, siswa harus menanamkan self regulated learning . Melihat  hal  tersebut  maka self  regulated learning penting dikembangkan oleh mahasiswa  sebagai  strategi  dalam  belajar mereka.
Self  regulated  learning telah  banyak diteliti  karena  dianggap  menarik  untuk digali.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Miatun  &  Khusna,  2020)  menunjukan bahwa mahasiswa yang memiliki tingkat self regulated learning tinggi memiliki kemampuan  berpikir  kritis  yang  lebih  baik daripada  mahasiswa  lainnya.  mahasiswa dengan  tingkat self  regulated  learning sedang memiliki kemampuan berpikir kritis yang lebih baik daripada mahasiswa dengan tingkat self  regulated  learning rendah. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Nahdi, 2017)  menyimpulkan  bahwa  siswa  dapat memiliki kemampuan dan keinginan secara mandiri tanpa bergantung kepada orang lain, mampu  menentukan  cara  belajar  yang efektif,  dan  aktivitas  belajar  yang  mandiri, yaitu  dengan  memiliki  karakter self regulated learning .
Korelasi  positif  yang  didapatkan  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Asmar  & Hafizah,  2020)  menyimpulkan  bahwa terdapat  hubungan  antara  kemandirian belajar  terhadap  kemampuan  berpikir  kritis mahasiswa  sebesar  0.412  dan  koefisien determinasi  sebesar  12.5%.  Penelitian  lain yang  dilakukan  oleh  (Ranti  et  al.,  2017) menyimpulkan bahwa tidak adanya hubungan  antara self  regulated  learning dengan  hasil  belajar  mahasiswa  pada  mata kuliah  struktur  aljabar.  (Ranti  et  al.,  2017) menjelaskan  tidak  adanya  hubungan  antara kedua  variable  tersebut  dikarenakan  mata kuliah struktur aljabar memiliki karakteristik
yang  abstrak  dan  sulit  dipahami  tanpa bantuan  bimbingan  dosen.  Kesulitan  dalam mempelajari materi aljabar disebabkan oleh ketidakpahaman fungsi dan definisi penggunaan  huruf  dan  angka  pada  materi tersebut (Astuti et al., 2021).
Menurut  (Frey  et  al.,  2017)  hasil pembelajaran berbeda dalam hal bagaimana mereka menilai pengetahuan dan representasinya  dalam  struktur  mental. Selain  itu,  (Herizal,  2020)  menyatakan faktor-faktor yang mempengaruhi kemampuan  pembuktian  matematis  yang terkuat  yaitu  pengalaman  dan  faktor selanjutnya  adalah  faktor  kemampuan, waktu,  sikap  dan  motivasi,  serta  guru.  Hal ini  menunjukan  dalam  mengembangkan kemampuan  pembuktian  matematis, self regulated learning digunakan sebagai sarana untuk  menentukan  strategi  dalam  belajar. Faktor terpenting yang harus dikembangkan dalam  kemampuan  pembuktian  matematis yaitu pengalaman mahasiswa dalam menyelesaikan soal-soal pembuktian matematis. Dalam mengembangkan kemampuan  pembuktian  matematis  yang dimiliki  mahasiswa,  Arnawa,  Yerizon,  & Enita  (Agustyaningrum  et  al.,  2020) menyebutkan bahwa dosen dapat menggunakan  tugas  pembuktian  matematis untuk  melihat  bagaimana  mahasiswa  dapat memberikan argumen dengan logis, menggunakan contoh dan non-contoh untuk mempertahankan  pendapatnya,  bagaimana mahasiswa mungkin mengalami kelemahan dalam  penalaran,  dan  miskonsepsi  seperti apa yang sering dialami mahasiswa.
Secara umum, self regulated learning sebagai  prediktor  kemampuan  pembuktian matematis  calon  guru  matematika  tidak memberikan kontribusi dalam penelitian ini. Hal  ini  karena  dalam  mengembangkan kemampuan pembuktian matematis
Volume 9 No. 2 Bulan Desember  Tahun 2023
diperlukan  pengalaman  dan  pengetahuan yang  cukup  untuk  melakukan  pembuktian. Melihat  karakteristik  dari  materi  penelitian ini  yaitu  analisis  riil  yang  bersifat  abstrak, menjadikan  mahasiswa  kesulitan  jika  tidak dibimbing  dosen  dalam  pembelajaran. Sehingga self  regulated  learning tidak memberikan  pengaruh  pada  kemampuan pembuktian matematis calon guru matematika.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  kajian  yang  telah dilakukan  pada  artikel  ini,  maka  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan antara self  regulated  learning terhadap kemampuan pembuktian matematis.
Berkenaan  dengan  hasil  kajian  penelitian self  regulated  learning sebagai  prediktor kemampuan  pembuktian  matematis,  maka peneliti  menyusun  sejumlah  saran  untuk penelitian selanjutnya yaitu (1) perlu adanya kajian  lain  sehingga  ditemukan  prediktor yang lebih berpengaruh terhadap kemampuan  pembuktian  matematis,  (2) dosen perlu mengembangkan self regulated learning agar  mahasiswa  memiliki  strategi dalam  belajar,  (3)  penggunaan  sampel penelitian yang lebih banyak akan
menghasilkan hasil penelitian yang maksimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  Kami  sampaikan kepada lembaga penelitian dan pengembangan  UHAMKA  yang  telah memberikan kepercayaan serta dana penelitian  sehingga  penelitian  ini  dapat terlaksana  dengan  baik.  Tim  peneliti  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  para partisipan  yang  telah  terlibat  dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustyaningrum, N., Husna, A., Hanggara, Y., Abadi, A. M., & Mahmudi, A. (2020). Analysis of mathematical proof ability in abstract calgebra course. Universal Journal of Educational Research , 8 (3), 823–834. https://doi.org/10.13189/ujer.2020.080 313
Amelia, E., & Tjalla, A. (2016).
Relationship Between Self Regulated Learning With Problem Solving Ability Learning Mathematics To Students in .
October .
Asmar, A., & Hafizah, D. (2020).
Hubungan Kemandirian Belajar Terhadap Kemampuan Berpikir Kritis Melalui Penggunaan Software Geogebra . 9 (2), 221–230.
Astuti, V. D., Muthmainnah, R. N., & Rosiyanti, H. (2021). Pengembangan Media Pembelajaran Aplikasi Pokamathh Pada Materi Aljabar Kelas Vii. FIBONACCI: Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika , 7 (1), 1. https://doi.org/10.24853/fbc.7.1.1-10
Azizah, & Wahyuningsih, S. (2020). Penggunaan Model Rasch Untuk Analisis Instrumen the Use of Rasch Model for Analyzing Test. J U P I T E K Jurnal Pendidikan Matematika ,
3 (1), 45–50.
Boone, W. J. (2016). Rasch analysis for instrument development:
Why,when,and how? CBE Life
Sciences Education , 15 (4). https://doi.org/10.1187/cbe.16-04-
0148
Chan, S. W., Ismail, Z., & Sumintono, B. (2014). A Rasch Model Analysis on Secondary Students’ Statistical Reasoning Ability in Descriptive Statistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 129 , 133–139.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.0
3.658
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (2), pp: 131-140
Duru, D. C., & Okeke, S. O. C. (2021). Self-regulated learning skill as a predictor of mathematics achievement: a focus on ability levels. Malikussaleh Journal of Mathematics Learning (MJML) , 4 (2), 86. https://doi.org/10.29103/mjml.v4i2.57
08
Fauziah, R., Hasanuddin, H., & Nuh, Z. M. (2019). Pengaruh Penerapan Model Pembelajaran Meaningful Instructional Design (MID) terhadap Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis berdasarkan Self Regulated Siswa
SMP/MTs. JURING (Journal for Research in Mathematics Learning) ,
2 (3), 211. https://doi.org/10.24014/juring.v2i3.80 73
Frey, N., Fisher, D., & Hattie, J. (2017). Surface, Deep, and Transfer? Considering the Role of Content Literacy Instructional Strategies. Journal of Adolescent and Adult Literacy , 60 (5), 567–575. https://doi.org/10.1002/jaal.576
Güler, G. (2016). The Difficulties Experienced in Teaching Proof to Prospective Mathematics Teachers: Academician Views. Higher
Education Studies , 6 (1), 145.
https://doi.org/10.5539/hes.v6n1p145
Herizal, H. (2020). Faktor yang Memengaruhi Kemampuan Pembuktian Matematis Siswa.
Vygotsky , 2 (1), 33. https://doi.org/10.30736/vj.v2i1.187
Kramarski, B., Weisse, I., & Kololshi- Minsker, I. (2010). How can self- regulated learning support the problem solving of third-grade students with mathematics anxiety? ZDM -
International Journal on Mathematics Education , 42 (2), 179–193. https://doi.org/10.1007/s11858-009- 0202-8
Lesmanawati, Y., Rahayu, W., Kadir, K., &
Iasha, V. (2020). Pengaruh Self Regulated Learning terhadap Kemampuan Berpikir Kreatif Matematis Siswa Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu , 4 (3), 593–603. https://doi.org/10.31004/basicedu.v4i3
.400
Marlibi, M., Aspin, A., & Silondae, D. P. (2021). Self-Regulated Learning
Dengan Prestasi Belajar Matematika Dan Bahasa Inggris. Jurnal Sublimapsi , 2 (2), 1.
https://doi.org/10.36709/sublimapsi.v2 i2.11453
Miatun, A., & Khusna, H. (2020). Pengaruh geogebra online berbasis scaffolding dan tingkat self regulate learning terhadap kemampuan berpikir kritis. Pythagoras: Jurnal Pendidikan Matematika , 15 (2), 124–136. https://doi.org/10.21831/pg.v15i2.344
99
Nahdi, D. S. (2017). Self Regulated Learning sebagai Karakter dalam Pembelajaran Matematika. The Original Research of Mathematics ,
2 (1), 20.
Perbowo, K. S., & Pradipta, T. R. (2017).
Pemetaan Kemampuan Pembuktian Matematis Sebagai Prasyarat Mata Kuliah Analisis Real Mahasiswa Pendidikan Matematika.
KALAMATIKA Jurnal Pendidikan Matematika , 2 (1), 81. https://doi.org/10.22236/kalamatika.vo l2no1.2017pp81-90
Ranti, M. G., Budiarti, I., & Trisna, B. N.
(2017). Pengaruh kemandirian belajar (self regulated learning) terhadap hasil belajar mahasiswa pada mata kuliah struktur aljabar. Math Didactic: Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (1), 75–83. https://doi.org/10.33654/math.v3i1.57
Ruswana, A. M., & Zamnah, L. N. (2018). Korelasi antara Self-Regulated Learning dengan Kemampuan Pemahaman Matematis Mahasiswa.
Volume 9 No. 2 Bulan Desember  Tahun 2023
Mosharafa: Jurnal Pendidikan Matematika , 7 (3), 381–388. https://doi.org/10.31980/mosharafa.v7i
3.143
Sari, C. K., Waluyo, M., Ainur, C. M., & Darmaningsih, E. N. (2018). Logical errors on proving theorem. Journal of Physics: Conference Series , 948 (1). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/948/1/012059
Viki, V. F., & Handayani, I. (2020). Kemampuan Komunikasi Matematis Berdasarkan Self-Efficacy.

## Transformasi : Jurnal Pendidikan
Matematika Dan Matematika , 4 (1), 189–202.
https://doi.org/10.36526/tr.v4i1.906
Zamnah, L. N. (2017). Hubungan Antara Self-Regulated Learning Dengan
Kemampuan Pemecahan Masalah
Matematis Pada Mata Pelajaran Matematika Kelas Viii Smp Negeri 3 Cipaku Tahun Pelajaran 2011/2012. Teorema , 1 (2), 31. https://doi.org/10.25157/.v1i2.549