Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523

## PROSPECTIVE ACCOUNTING TEACHERS' VIEWS ON THE POST-COVID-19 LEARNING PROCESS AT SURAKARTA MUHAMMADIYAH UNIVERSITY
Pandangan Calon Guru Akuntansi Terhadap Proses Pembelajaran Pasca Covid-19 Di Universitas Muhammadiyah Surakarta
Agung Faizin 1a (*) Harsono 2b
12 Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, Indonesia
a agungfaizin031@gmail.com
(*) Corresponding Author agungfaizin031@gmail.com
How  to  Cite: Faizin,  Agung.  (2024).  Pandangan  Calon  Guru  Terhadap  Proses  Pembelajaran  Pasca  Covid-19  Di Universitas Muhammadiyah Surakarta.                   .                                                                      doi : 10.36526/js.v3i2.3732
Received: 18-04-2024 Revised  : 11-02-2024 Accepted: 31-05-2024 Keywords: Prospective, Learning Process, Post Covid-19 Abstract This research was conducted to examine how prospective teachers view the post-Covid-19 learning process and how various variables (Optimization of Learning, Optimization of Student Participation) affect post-Covid-19 pandemic learning conducted with IT-based Teaching and Learning Activities. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) is the method used for data analysis in this study to analyze the data obtained after withdrawing data. This study  involved  Accounting  Education  students  at  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta, vulnerable class of 2018-2022 where these students experienced the learning process during the  pandemic  and  post-pandemic.  Data  were  collected  using  a  questionnaire  distributed  to students online. The results showed that based on the views of prospective teacher students that  learning  optimization  factors,  optimizing  student  participation  can  positively  and significantly influence IT-based Teaching and Learning Activities at Universitas Muhammadiyah
Surakarta after the Covid-19 pandemic.

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2019 muncul virus yang menyebar hampir seluruh dunia yaitu dikenal dengan pandemic  Covid-19,  dan  Indonesia  juga  tidak  luput  dari  salah  satu  negara  yang  terdampak  dari Covic-19.  Dalam masa  ini  pemerintah  Indonesia  berusaha  keras  untuk pencegahan  penyebaran Covid-19  gara  tidak  menyebar  luas  lagi.  Pandemi  ini  sangat  mempengaruhi  beberapa  sektor diantaranya  adalah  di  bidang  pendidikan.  Sebagai  upaya pencegahan  pemerintah  Kemendikbud telah mengeluarkan beberapa surat edaran untuk mencegah virus menyebar di bidang pendidikan. Salah satunya mencakup pedoman untuk menerapkan kebijakan pendidikan selama pademi Covid- 19, seperti pedoman untuk belajar dari rumah selama pandemic.
Pandemi  Covid-19  telah  mengubah  pola  pendidikan  secara  mendasar,  dimana  proses pembelajaran seluruhnya dilakukan secara daring untuk mencegah penyebaran virus, termasuk di Universitas Muhammadiyah Surakarta. Selama pandemi, proses pendidikan menghadapi berbagai tantangan  baru  yang  perlu  ditangani  terutama  oleh  siswa  dalam  proses  pembelajaran.  Dalam konteks  ini,  penting  untuk  memahami  pandangan  mahasiswa  calon  guru  terhadap  proses pembelajaran pasca COVID-19 di Universitas Muhammadiyah Surakarta. Pentingnya memahami ini juga bertujuan mengetahui seberapa jauh mahasiswa dapat mengikuti proses pembelajaran pasca pademi  atau  tetap  menggunakan  teknologi  sehingga  nantinya  dapat  dijadikan  evaluasi  dan perbaikan,  terhadap  proses  pembelajaran  yang  akan  berlanjungsung  kemudian  hari  atau  untuk seterusnya.
Namun saat ini sudah diberlakukan Era New Normal yang diharuskan beradaptasi dengan keberadaan Covid-19. Setelah lama berperang untuk melawan pademi Covid-19, aktivitas sosial
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
masyarakat  mulai  normal  kembali  termasuk  lembaga  pendidikan.  Disinilah  tantangan  baru  juga muncul  di  dunia  pendidikan.  Dimana  harus  menyesuaikan  kembali  proses  pembelajaran.  Sejak beberapa tahun  terakhir,  pembelajaran  online  telah menjadi  kebutuhan bagi institusi  pendidikan. Pembelajaran  secara  pribadi,  atau  tatap  muka  dianggap  kuno  dan  pembelajaran  tradisional. Sehingga fasilitas yang lebih lengkap seperti pemanfaatan teknologi dan informasi diperlukan. Perubahan kondisi pembelajaran pasca pandemi menjadi hal yang menarik untuk diteliti dan juga sebagai bahan evaluasi dalam dunia pembelajaran. Mengamati bagaimana siswa dapat memperoleh pengalaman belajar daring yang positif baik dari segi pengetahuan, keterampilan, dan sikap merupakan salah satu evaluasi yang dilakukan agar dapat mengoptimalisasi pembelajaran. Sangat menarik untuk melihat bagaimana sistem pembelajaran berubah dan kembali ke keadaan biasanya. Maka dari itu perlu dilakukan riset terhadap proses pembelajaran pascapandemi, Untuk memperoleh gambaran proses belajar mengajar kembali normal dan kurikulum yang diterapkan.
Optimalisasi  pembelajaran  mahasiswa  penting  dilakukan  untuk  dilakukan  agar  proses pembelajaran  pasca  pandemi  dapat  berjalan  sesuai  dengan  tujuan  pembelajaran.    Optimalisasi pembelajaran  sendiri  berarti  merancang  pengalaman  pembelajaran  yang  mendukung  berbagai tingkat pemahaman kognitif. Ini melibatkan pemberian tugas dan aktivitas yang merangsang berpikir kritis, analitis, sintesis, dan evaluatif. Tujuannya adalah mengarahkan siswa menuju pemahaman yang  lebih  mendalam  dan  berkelanjutan  (Anderson  et  al.,  2001).  Dimana  optimalisasi  dapat diimplementasikan  dengan  beberapa  cara  diantaranya  meningkatkan  nilai,  memahami  konsep, memahami  penyampaian,  pembelajaran  dilakukan  secara  efektif,    dengan  tujuan  membantu meningkatkan pencapaian hasil belajar sehingga optimalisasi pembelajaran terpenuhi.
Pembelajaran  dimulai  dengan  pertemuan  langsung  sesuai dengan  jadwal  pembelajaran yang telah disesuaikan dengan jam belajar mahasiswa. Penting untuk memperhatikan perubahan kondisi pembelajaran meskipun tantangan-tantangan selama pandemic dapat dikurangi. Mahasiswa dihadapkan dengan berbagai tantangan diantaranya perubahan kurikulum, metode pembelajaran, penggunaan  media  pembelajaran,  serta  pendekatan  proses  belajar.  Tantangan  ini  sendiri  tidak mudah  dihadapi  oleh  mahasiswa  atau  calon  guru  dalam  proses  menempuh  pendidikan  guna mencapai hasil belajar yang optimal sehingga tercapai tujuan dari proses belajar mahasiswa.
Karena dapat digunakan untuk menyempurnakan materi pembelajaran yang diselesaikan siswa di rumah, pembelajaran daring masih menjadi salah satu cara yang efektif untuk menunjang pembelajaran. Sejumlah penelitian telah menunjukkan keampuhan penerapan pembelajaran online untuk belajar di rumah (Hermawati, 2018). Meski tatap muka dan masih menerapkan pembelajaran berbasis teknologi atau IT, pembelajaran pasca pandemi-19 tetap juga dilakukan secara daring. Jika dosen  dan  mahasiswa  memanfaatkan  teknologi  informasi  dalam  proses  pembelajaran  termasuk jaringan internet maka proses pembelajaran akan lebih maksimal (Firmansyah dan Kardina, 2020).
Selain hal di atas pendidikan pasca pandemi juga sangat membutuhkan partisipasi dari mahasiswa dalam mengikuti proses pembelajaran yang sedang berlangsung. Karena hubungannya dengan  hasil  pembelajaran,  keterlibatan  siswa  telah  menjadi  subjek  dari  banyak  penyelidikan penelitian  pendidikan  sebelumnya.  Fredricks  et  al.,  (2019),  keterlibatan  mahasiswa  merupakan prasyarat  utama  untuk  mencapai  tujuan  pembelajaran  di  pendidikan  tinggi.  Mahasiswa  dalam kegiatan pembelajaran dapat menunjukkan partisipasi baik secara aktif maupun pasif. Pemahaman mahasiswa di kelas dapat ditunjukkan seperti mengajukan pertanyaan, memberikan pendapat, dan mendiskusikan topic. Sedangkan partisipasi pasif ditujukan seperti datang atau hadir, menulis, diam mendengarkan, menggunakan laptop, membaca, dll.
Menurut salah satu pakar kebijakan pendidikan Darling & Bransford (2025), optimalisasi partisipasi siswa terjadi ketika guru menciptakan lingkungan inklusif di mana semua siswa merasa didengar dan dihargai. Guru memberikan pilihan dalam tugas dan penilaian, mengakui keunikan setiap  siswa,  dan  merancang  pengajaran  yang  mempertimbangkan  gaya  belajar  yang  berbeda. Dengan begini nantinya suatu proses pembelajaran dapat sesuai dengan tujuannya.
Terciptanya  perkuliahan  yang  dinamis,aktif,  dan  kreatif    sangat  bergantung  pada keterlibatan  mahasiswa.  Berbagai  bentuk  keterlibatan  siswa  akan  berdampak  pada  proses
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
pembelajaran itu sendiri, khususnya partisipasi aktif akan menumbuhkan lingkungan belajar yang efisien selama perkuliahan. Sehingga tujuan dari pembelajaran akan terpenuhi dengan sempurna. Oleh  karena  itu  diperlukan  kreativitas  metode  pembelajaran  dosen  dalam  merancang  proses pembelajaran  dimana  nantinya  mahasiswa  dapat  berpartisipasi  aktif  dalam  perkuliahan  pasca pandemic  Covid-19.    Dosen  harus  memilih  metode  belajar  yang  tepat  untuk  diterapkan  setelah pandemic  salah  satunya  dengan  pembelajaran  dengan  menggunakan  teknologi.  Mereka  akan memiliki kemampuan untuk membawa mahasiswa calon guru ke dalam lingkungan pembelajaran pasca pandemic yang lebih baik dengan menggabungkan pembelajaran tatap muka dengan masih memanfaatkan teknologi dalam proses belajarnya.
Clark & Mayer (2008) adalah ahli dalam bidang multimedia dan pembelajaran berbasis IT. Mereka menekankan pentingnya memanfaatkan prinsip-prinsip multimedia dalam mendesain materi pembelajaran  berbasis  IT.  Salah  satu  prinsip  yang  mereka  tekankan  adalah  prinsip  kesesuaian konten, di mana elemen multimedia harus mendukung tujuan pembelajaran dan tidak mengganggu perhatian  siswa.  Sehingga  diharapkan  dalam  proses  pembelajaran  kembali  tatap  muka  ini mahasiswa dan guru dapat menggunakan pembelajaran berbasis IT dimana pembelajaran ni juga dapat tercapai dengan maksimal dengan membutuhkan optimalisasi dan partisipasi mahasiswa.
Akhir dari penelitian ini bermaksud untuk mengetahui bagaimana pandangan calon guru terhadap  proses  pembelajaran  pasca  Covid-19  dan  bagaimana  berbagai  variabel  (Optimalisasi Pembelajaran, Optimalisasi Partisipasi Siswa) mempengaruhi pembelajaran pasca pandemic Covid- 19 yang dilakukan dengan Kegiatan Belajar Mengajar berbasis IT. Riset ini sangat penting dilakukan untuk pendidikan tinggi untuk mahasiswa dalam menghadapi transisi dari pembelajaran online ke pembelajaran tatap muka kembali. Tak dapat dipungkiri bahwa mahasiswa memiliki beragam tugas, laporan, proyek yang perlu untuk diselesaikan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  model  penelitian  deskriptif,  cara  pengumpulan  datanya menggunakan kuesioner dari Google Form dengan skala Likert dengan skala Likert rentang 1-5 dari sangat tidak setuju hingga sangat setuju. Dalam penelitian, model survey deskriptif menggambarkan jawaban  atas  pertanyaan  apa  dan  bagaimana  ditinjau  dari  pendapat,  persepsi,  hasil,  motivasi (Bunyamin dan Rasim, 2016). Penelitian deskriptif didefinisikan sesuai dengan kondisi apa adanya (Soendari, 2012). Ukuran sampel yang digunakan adalah 200 terdiri dari mahasiswa Pendidikan Akuntansi  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta.  Pengambilan  sampel  acak  sederhana  (simple random sampling) adalah metode pengambilan sampel yang digunakan.
Perangkat  lunak  SmartPLS  SEM  (Partial  Least  Square – Structural  Equation  Modeling) digunakan dalam pengolahan data penelitian ini. Suatu teori yang sudah ada dapat dikembangkan atau diprediksi melalui penerapan analisis data SEM kuadrat terkecil parsial (Sarwono & Narimawati, 2015). Analisis model struktural PLS di penelitian ini dibantu dengan software SmartPLS 4.0. Berikut cara analisis data yang dilakukan:
1. Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran)
Tujuan evaluasi ini adalah untuk menunjukkan validitas dan reliabilitas model pengukuran. Tiga  evaluasi  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  ini  :  Convergent  Validity  yaitu  dengan mempertimbangkan  nilai  Loading  Factor  yang  diharapkan  >  0,7;  Discriminate  Validity  yang mempertimbangkan  nilai  Cross  Loading  >  0,7;  dan  Internal  Consistency  dengan mempertimbangkan nilai Composite Reliability yang harus > 0.7. Hal ini terlihat dari koefisien Cronbach Alpha (Saputra, 2018).
2. Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Tujuan dari evaluasi model struktural dengan menggunakan hasil t-statistik dari pengujian koefisien jalur dan R-square untuk konstruk endogen adalah untuk mengantisipasi keterkaitan antar variabel laten berdasarkan teori substantif. Beberapa indikator yang perlu diperhatikan dalam  evaluasi  ini  antara  lain  sebagai  berikut  :  Koefisien.Determinasi  (R2),  Koefisien  Jalur (Path Coefficient), Predictive Relevance (Q2), T-Statistic (Mardiana & Ahmad Faqih, 2019).
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
Pengukuran Skala likert digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur proses pembelajaran. Skala  Likert  mempunyai  empat  atau  lebih  pertanyaan  yang  saling  berhubungan  sehingga membentuk  suatu  skor  untuk  menampilkan  seseorang  (Setyawan,  Atapukan,  2018).  Pertanyaan pertama  mengenai  identitas  pribadi  calon  Guru.  Pertanyaan  kedua  memuat  beberapa  skala pertanyaan tentang pandangan calon guru terhadap proses pembelajaran pasca covid. Skala pada pertanyaan kedua meliputi Optimalisasi Pembelajaran, Optimalisasi Partisipasi Siswa, dan Kegiatan Belajar Mengajar berbasis IT. Terdapat 15 item pernyataan; 5 pada dimensi pertama, 5 pada dimensi kedua, dan 5 pada dimensi ketiga.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Pendekatan  teknik  kuantitatif  dipakai  dalam  kajian  penelitian  ini,  dengan  memakai  uji hipotesis parsial Least Square (PLS) dan statistik deskriptif.Variabel yang terlihat dalam penelitian ini adalah Optimalisasi Pembelajaran, Optimalisasi Partisipasi Siswa, dan Kegiatan Belajar Mengajar berbasis IT. Model primer SEM-PLS dibuat dengan menggunakan 15 item pernyataan berdasarkan informasi yang diperoleh dari rekapitulasi kuesioner. Selain itu dilakukan evaluasi model pengukuran dengan menggunakan model struktural yang disajikan pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Jalur Rancangan Model
Untuk tahap yang pertama adalah pengujian validitas dan reliabilitas. Ada dua pendekatan yang  digunakan  untuk  pengukuran  reliabilitas  yaitu  dengan  Cronbach’s  Alpha  dan  Composite Reliability (Hamid & Anwar, 2019). Berdasarkan data instrumen kuesioner dan uji coba instrumen kuesioner, jika dilihat dari tabel 1 menunjukkan bahwa nilai Cronbach Alpa keseluruhan variabel > 0,7 dan untuk nilai nilai composite reliability keseluruhan > 0,7 telah memenuhi syarat dan variabel memiliki  tingkatan  reliabilitas  yang  baik  sehingga  kuesioner  reliabel  untuk  digunakan  dalam penelitian (Ghozali & Latan, 2015).
Untuk  pengujian  validitas  tahap  yang  harus  dilakukan  yaitu  dengan  membanding Convergent Validity yaitu melihat nilai loading factor diharapkan > 0,7, Average Variance Extracted (AVE) > 0,5 (Ghozali & Latan, 2015), Discriminant Validity dengan melihat nilai cross loading > 0,7 (Ghozali & Latan, 2015) dan nilai untuk indikator yang diukur lebih besar daripada indikator lainnya, dan nilai Fornell Larcker Criterion (akar AVE) > dari korelasi antar variabel lainya (Manajemen, 2015). Berdasarkan hasil data yang diperoleh di tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai loading factor keseluruhan
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
item  pertanyaan  variabel  menunjukkan  >  0,7,  maka  dapat  dikatakan  keseluruhan  indikator  yang digunakan adalah valid. Dan untuk nilai AVE dapat kita lihat di tabel 1 menunjukkan bahwa dari hasil pengolahan data keseluruhanya memperoleh nilai sudah > 0,05 terkategori valid.
Tabel 1. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Variabel Indikator Faktor Loading AVE Composite Reliability Optimalisasi Pembelajaran (X1) X1.1 0,794 0,749 0,937 X1.2 0,879 X1.3 0,889 X1.4 0,895 X1.5 0,866 Optimalisasi Partisipasi Siswa (X2) X2.1 0,809 0,698 0,920 X2.2 0,848 X2.3 0,798 X2.4 0,845 X2.5 0,877 Kegiatan Belajar Mengajar berbasis IT (Y) Y1.1 0,784 0,696 0,919 Y1.2 0,745 Y1.3 0,842 Y1.4 0,890 Y1.5 0,899 Sumber : data primer yang sudah diolah 2023
Temuan  uji  validitas  diskriminan,  yang  digunakan  untuk  menilai  seberapa  jauh  suatu variabel secara empiris dengan variabel lain dalam model struktural, ditampilkan pada Tabel 2 dan 3 di bawah. Tabel 2 menyajikan hubungan antar variabel laten yang ditunjukkan oleh nilai Fornell Larcker Criterion. Terlihat bahwa variabel laten memiliki hubungan yang lebih kuat dengan dirinya sendiri dibandingkan dengan variabel laten lainnya (Mohammadi dan Mahmoodi, 2019). Begitu pula dengan nilai cross loading  pada tabel 3 menunjukkan bahwa indikator-indikator yang diukur memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan indikator-indikator lainnya dan nilai keseluruhan yang dihasilkan >0,7. Dengan demikian, hal ini menunjukkan bahwa setiap variabel memenuhi validitas diskriminan. Tabel 2 Hasil Uji Validitas Diskriminan Fornell Larcker Criterion.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Diskriman Fornell Larcker Criterion X1. X2. Y X1. 0,865 X2. 0,402 0,836 Y 0,481 0,445 0,834 Sumber : data primer yang sudah diolah 2023 Tabel 3. Hasil Uji Validitas Diskriman Cross Loading X1. X2. Y X1.1 0,794 0,406 0,364 X1.2 0,879 0,326 0,431 X1.3 0,889 0,332 0,360 X1.4 0,895 0,376 0,479 X1.5 0,866 0,305 0,427
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523 X2.1 0,280 0,809 0,341 X2.2 0,365 0,848 0,339 X2.3 0,286 0,798 0,362 X2.4 0,401 0,845 0,325 X2.5 0,351 0,877 0,463 Y1.1 0,356 0,379 0,784 Y1.2 0,378 0,181 0,745 Y1.3 0,430 0,376 0,842 Y1.4 0,464 0,453 0,890 Y1.5 0,372 0,415 0,899 Sumber : data primer yang sudah diolah 2023
Evaluasi model, atau penilaian model struktural (inner model), merupakan tahap kedua. Nilai R-Square dan Signifikansi merupakan dua komponen item yang menjadi kriteria evaluasi model struktural (inner model). Derajat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen diukur  dengan  nilai  R-Square  (Jogiyanto,  2011).  Model  tergolong  kuat,  sedang,  dan  lemah berdasarkan nilai R-Square relatifnya sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 (Ghozali & Latan, 2015). Variabel laten Kegiatan Belajar Mengajar berbasis IT dapat dijelaskan oleh variabel Optimasi Pembelajaran dan Optimasi Partisipasi Siswa sebesar 30,7%, sesuai tabel 4 nilai koefisien determinasi sebesar 0,307; sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel diluar variabel dalam penelitian ini dan termasuk dalam kategori lemah mendekati moderat. Tabel 4. Uji Goodness of Fit R-Squares R-square R-square adjusted Y1. 0,307 0,300 Sumber : data primer yang sudah diolah 2023 Selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan metode bootstrap. Dapat diterima  atau  ditolaknya  suatu  hipotesis  dapat  diketahui  dengan  melihat  nilai  signifikansi  antara konstruk, t-statistik, dan p-value. Penelitian ini menggunakan bantuan SmartPLS 4.0. free trial untuk pengujian hipotesis. Nilai-nilai tersebut terlihat dari bootstrapping (J.F Hair, G.T.M Hult, C.M Ringle, 2017).  Dalam  penelitian  ini,  koefisien  beta  bernilai  positif  dan  t-statistik  >  1,96  dengan  ambang signifikansi  p-value  sebesar  0,05  (5%)  digunakan  sebagai patokan  (Ghozali  &  Latan,  2015:  85).
Tabel 5 menyajikan hasil pengujian hipotesis yang dilakukan pada SEM-PLS. Tabel 5 . Uji Hipotesis, T-hitung, dan P-Value Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics   P values X1 -> Y 0,361 0,369 0,084 4,284 0,000 X2 -> Y 0,300 0,308 0,096 3,141 0,002 Sumber : data primer yang sudah diolah 2023 Berdasarkan pengujian pada tabel 5, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Optimalisasi  pembelajaran  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Kegiatan  Belajar Mengajar  berbasis  IT,  hal  tersebut  dibuktikan  bahwa  nilai  P  value  sebesar  0,000  atau kurang dari 0,05. Nilai original sampel (path coefficient) sebesar 0,361 menunjukkan arah positif.  Nilai  t-statistik  Optimalisasi  pembelajaran  adalah  4,  284  >  t  tabel  1,984  ini menunjukkan  pengaruh  Optimalisasi  pembelajaran  signifikan  terhadap  Kegiatan  Belajar Mengajar berbasis IT yang dilakukan oleh mahasiswa calon guru.
Hasil penelitian diatas menunjukkan bahwa ada pengaruh positif optimalisasi pembelajaran terhadap  kegiatan  belajar  mahasiswa  berbasis  IT,  artinya  semakin  gencar pengoptimalisasian pembelajaran yang dilakukan oleh mahasiswa calon guru maka akan meningkatkan kegiatan belajar mengajar berbasis IT yang dilakukan oleh mahasiswa pada
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
pembelajaran pasca pandemic Covid-19. Optimalisasi ini dapat dilakukan dengan aktivitas yang merangsang berpikir kritis, analitis, sintetis, dan evaluatif. Hal yang dapat dilakukan oleh  mahasiswa  adalah  mencapai  nilai  pembelajaran  yang  baik,  memahami  materi pembelajaran, mengamati materi yang disampaikan, mengikuti pembelajaran secara efektif dan efisien yang dapat membantu meningkatkan pencapaian hasil dalam proses belajar mahasiswa (Anderson et al., 2001).
2. Optimalisasi Partisipasi Siswa berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kegiatan Belajar Mengajar  berbasis  IT,  hal  tersebut  dibuktikan  bahwa  nilai  P  value  sebesar  0,002  atau kurang dari 0,05. Nilai original sampel (path coefficient) sebesar 0,300 menunjukkan arah positif.  Nilai  t-statistik  Optimalisasi  Partisipasi  Siswa  adalah  4,  284  >  t  tabel  1,984  ini menunjukkan pengaruh Optimalisasi Partisipasi Siswa signifikan terhadap Kegiatan Belajar
Mengajar berbasis IT yang dilakukan oleh mahasiswa calon guru Temuan penelitian di atas menunjukkan bahwa peningkatan partisipasi siswa berdampak positif terhadap kegiatan belajar mahasiswa, artinya semakin maksimal pengoptimalisasian pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  calon  guru  maka  akan  meningkatkan kegiatan belajar mengajar berbasis IT yang dilakukan oleh mahasiswa pada pembelajaran pasca  pandemic  Covid-19.  Partisipasi  pembelajaran  ini  dapat  diciptakan  dengan  Guru memberikan  pilihan  dalam  tugas  dan  penilaian,  mengakui  keunikan  setiap  siswa,  dan merancang pengajaran yang mempertimbangkan gaya belajar yang berbeda. (Darling & Bransford,  2025)  salah  satu  yang  dapat  dilakukan  seperti  antusiasme  mengikuti pembelajaran,  aktif  memiliki  absensi  kehadiran  yang  baik,  sikat  yang  aktif,  memahami materi dengan baik, mengerjakan tugas dengan baik.

## PENUTUP
Dari riset dan analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini memperlihatkan bahwa 15 indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  valid  dalam  pengukuran  setiap  variabel  latennya sehingga dapat digunakan untuk membentuk variabel-variabel yang mempengaruhi kegiatan belajar mengajar  berbasis  IT  mahasiswa  calon  guru  akuntansi  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta. Berdasarkan  pengujian  hipotesis  variabel  optimalisasi  pembelajaran  dan  optimalisasi  partisipasi mahasiswa berpengaruh yang positif dan signifikan terhadap kegiatan belajar mengajar berbasis IT.
Selain  itu,  penelitian  ini  mungkin  menawarkan  dukungan  faktual  untuk  kegiatan  belajar mengajar  berbasis  IT  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  calon  guru  Akuntansi  di  Universitas Muhammadiyah Surakarta, terlihat bahwa hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini dapat diterima terbukti seluruh variabel mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Clark, R.C. & Mayer, R.E. (2008). E-learning and the science of instruction: proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning, second edition.
Darling-Hamond, Linda. & Bransford, John. (editors),  (O005) Preparing teachers education for A
Changing World, JosseyJBass Publishing Co, San Farncisco.
Firmansyah,  Yudi,  and  Fani  Kardina .  2020. “Pengaruh   New   Normal Ditengah    Pandemi   Covid -
19 Terhadap Pengelolahan Sekolah Dan Peserta Didik.” Jurnal Buana Ilmu4 (2): 99– 112. Fredricks, J. A., Reschly, A. L., & Christenson, S. L. (2019). Interventions for student engagement: Overview and state of the field. In Handbook of Student Engagement Interventions: Working with Disengaged Students (pp. 1 – 11). Elsevier. Ghozali,  Imam  &  Hengky  Latan.  2015.  Partial  Least  Squares  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0  Untuk  Penelitian  Empiris.  Semarang:  Universitas Diponegoro.
Hamid, R. S., & Anwar, S. M. (2019). Structural Equation Modeling (Sem) Berbasis Varian. Jakarta Pusat: PT Inkubator Penulis Indonesia.
Available online at https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/santhet                                 DOI: 10.36526/js.v3i2.3732
Research Article                                                                                                                       e-ISSN: 2541-6130  p-ISSN: 2541-2523
Hermawati, Yekti. 2018. “Kontribusi Fasilitas Studi  Rumah,  Pembel ajaran  Motivasi Dan  Pendidikan Orang  Tua  Pada  Hasil Belajar    Siswa    Matematika    Sekolah Menengah.” Wiyata Darma:   Jurnal Penelitian  Dan  Evaluasi  Pendidikan.
J.F  Hair,  G.T.M  Hult,  C.M  Ringle,  and  M.  S.  (2017).  Primer  on  Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Kedua Ed. California: Sage Publication.
Jogiyanto, H. M. 2011. Konsep dan Aplikasi Structural Equation Modeling Berbasis Varian Dalam Penelitian. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Lorin  W.  Anderson  dan  David  R.  Krathwohl  (2010).  Kerangka  Landasan  untuk  Pembelajaran,
Pengajaran dan asesmen Revisi Taksonomi Bloom. Pustaka, Belajar: Yogyakarta Manajemen, J. (2015). Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan Partial Least Squares ( PLS ) dengan smartPLS 3 . 0.
Mardiana,  N.,  &  Ahmad  Faqih.  (2019).  Model  Sem-Pls  Terbaik  Untuk  Evaluasi  Pembelajaran Matematika Diskrit Dengan Lms. Ilmu Matematika Dan Terapan, 13.
Mohammadi, F. dan Mahmoodi, F. (2019) ‘Factors Affecting Acceptance and Use of Educational Wikis: Using Technology Acce ptance Model (3)’, Interdisciplinary Journal of Virtual Learning in Medical Sciences, In Press(In Press).
Saputra,  A.  R.  (2018).  Pengaruh  Kompensasi  Dan  Komitmen  Organisasional  Terhadap  Kinerja Karyawan Dimediasi Motivasi Kerja: Studi Kasus Di Hotel Merah  Group Magetan, Jawa Timur, Indonesia. Universitas Islam Indonesia.
Sarwono, Jonathan & Umi Narimawati. 2015. Membuat Skripsi, Tesis, dan Disetasi dengan Partial Least Square SEM (PLS-SEM). Yogyakarta: Penerbit ANDI.
Setyawan, R. A., & Atapukan, W. F. (2018). Pengukuran Usability Website E-Commerce Sambal Nyoss Menggunakan Metode Skala Likert.Penyusun,7(1).
Soendari,  T.  (2012).  Metode  Penelitian  Deskriptif.  Bandung,  UPI.  Stuss,  Magdalena  &  Herdan, Agnieszka, 17.