## GAYA BELAJAR DAN MATHEMATICS SELF-CONCEPT TERHADAP MINAT AKADEMIK MAHASISWA
Nita Delima 1 , Yanry Budianingsih 2 1,2 Universitas Subang, Jl. R.A. Kartini Km 3 Subang, Indonesia Email: nitadelima1985@gmail.com

## ABSTRACT
The study style and Mathematics Self-Concept (MSC) can be a strong predictor of making choices on the education and work of a person. Meanwhile, the student's academic interest in the course he selected currently  affects the student's academic achievement. The study aims to determine if there is a significant influence on the learning style of student academic interests in the course of study. In addition, the study also aims to determine if there is a significant effect on MSC in student academic interest in the course of study. The learning style examined in this study is Kolb's learning style. This research is an associative descriptive study with a quantitative approach. Data collection is done by using instruments to measure learning style in the form of Learning Style Inventory (LSI), as well as poll to measure MSC. The results of this study revealed that there was no significant influence on the learning style of student academic interests in the course of study. However, the learning styles that have been measured in this study can be used to determine methods, techniques and learning strategies suitable for each student. In addition, the study also found that there was a significant influence on MSC in student academic interest in the course of study. This gives the implication that MSC can be a predictor of someone in choosing the education he is asked for.
Keywords: Learning styles, mathematics self-concept, academic interest

## ABSTRAK
Gaya  belajar  dan Mathematics  Self-Concept (MSC)  dapat  menjadi  prediktor  yang  kuat  dalam  melakukan  pilihan  terhadap pendidikan dan pekerjaan seseorang. Sementara itu, minat akademik mahasiswa pada program studi yang dipilihnya saat ini mempengaruhi pada pencapaian prestasi akademik mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Selain itu, penelitian ini juga memiliki tujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh signifikan MSC terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Gaya belajar yang diteliti dalam penelitian ini adalah gaya belajar Kolb. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif asosiatif dengan pendekatan kuantitatif. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan instrumen untuk mengukur gaya belajar berupa angket Learning Style Inventory (LSI), serta angket untuk mengukur MSC. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Meskipun demikian, gaya belajar yang telah diukur dalam penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan metode, teknik  serta  strategi  belajar  yang  cocok  untuk  setiap  mahasiswa.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  terdapat pengaruh yang signifikan MSC terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Hal tersebut memberikan implikasi bahwa MSC dapat menjadi prediktor seseorang dalam memilih pendidikan yang diminatinya.
Kata kunci: Gaya belajar, mathematics self-concept , minat akademik
Dikirim: 15 Februari 2020; Diterima: 18 Februari 2020; Dipublikasikan: 30 Maret 2020
Cara sitasi: Delima, N., & Budianingsih, Y. (2020). Gaya belajar dan mathematics self-concept terhadap minat akademik mahasiswa. Teorema : Teori dan Riset Matematika, 5 (1), 1-8.

## PENDAHULUAN
Pemilihan  program  studi  mahasiswa  menunjukkan  minat  akademik  mahasiswa  tersebut. Minat pada dasarnya adalah penerimaan akan suatu hubungan antara diri sendiri dengan sesuatu di luar  diri.  Semakin  kuat  atau  dekat  hubungan  tersebut,  semakin  besar  minat.  Slameto  (2010) menyatakan bahwa minat adalah suatu rasa lebih suka dan rasa ketertarikan pada suatu hal tanpa ada yang menyuruh. Siswa yang memiliki minat terhadap bidang keilmuan tertentu cenderung untuk memberikan perhatian yang besar terhadap keilmuan tersebut. Hal tersebut berimbas pada minat akademik  mereka  saat  memilih  program  studi  di  perguruan  tinggi.  Dengan  demikian,  ketepatan pemilihan  program  studi  dengan  minat  akan  mendukung  pada  pencapaian  prestasi  akademik mahasiswa.
Karakteristik setiap mahasiswa dalam belajar dapat menentukan suatu stimulan yang tepat untuk memperoleh pembelajaran yang optimal. Sebagaimana yang dikemukakan oleh Pratiwi et.al (2010) bahwa apabila seseorang dipaksa mempelajari sesuatu dengan metode yang bukan gaya belajarnya, orang tersebut dapat merasa tertekan dan frustasi. Apabila mahasiswa memahami gaya belajarnya sendiri, maka akan lebih mudah bagi mereka dalam mempelajari sesuatu. Gaya belajar yang diteliti dalam penelitian ini adalah gaya belajar yang diusung oleh David A. Kolb yang kemudian diistilahkan sebagai gaya belajar Kolb. Menurut Kolb et.al (2000) bahwa gaya belajar dibagi menjadi empat gaya, yaitu: (1) gaya eksplorasi ( diverging ), individu dengan gaya eksplorasi menyukai melihat fenomena berdasarkan perspektif yang majemuk; (2) gaya asimilasi ( assimilating ), individu dengan gaya asimilasi senantiasa memahami permasalahan secara luas kemudian disimpulkan; (3)  gaya pemusatan ( converging ), individu dengan gaya ini menyukai mencari sisi ‐ sisi praktis dari teori atau gagasan; dan (4) gaya akomodasi ( accommodating ), individu dengan gaya ini mengutamakan pada eksplorasi pengalaman-pengalaman yang menantang. Kolb & Kolb (2005) mengemukakan bahwa selama  tiga  dekade  terakhir  ini,  para  peneliti  telah  menemukan  konsistensi  antara  gaya  belajar dengan sejumlah variabel lainnya, seperti tipe kepribadian, spesialisasi pendidikan, karir profesional, peran dalam pekerjaan, serta kompetensi penyesuaian diri. Kaminski et.al (2005) menemukan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara tingkatan kelas dengan gaya belajar. Gaya belajar dapat dijadikan sebagai acuan untuk memilih metode, teknik dan strategi dalam belajar  (Cimermanova, 2018).
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Marsh & Hau (2003), Marsh (2005), Liu et.al (Adegoke, 2015) menemukan bahwa kemampuan akademik siswa memiliki hubungan yang positif dan signifikan dengan academic self-concept yang mereka miliki. Marsh & Shavelson (Adegoke, 2015) membagi academic self-concept menjadi dua domain, yakni verbal self-concept dan mathematics self-concept . Dunia pendidikan saat ini umumnya menggunakan Mathematics Self-Concept (MSC) untuk melihat prestasi siswanya. Marsh (Githua & Mwangi, 2003) mendefinisikan Mathematics Self-Concept (MSC) sebagai  persepsi  seseorang  terhadap  dirinya  sendiri  mengenai  kemampuan  dan  keterampilan matematiknya, kesenangan dan ketertarikan dalam melakukan kegiatan matematika. Marsh & Hau (2003),  Marsh  (2005),  Liu et.al (Adegoke,  2015)  menyatakan  bahwa  kognisi  yang  terkait  dengan kemampuan  berpikir  dan  perasaan  positif  tentang  dirinya  sendiri  dapat  memberikan  keuntungan dalam mengambil pilihan, merencanakan dan prestasinya di kemudian hari. Hal tersebut, diperkuat oleh penelitian Nagy et.al (2010) yang mengatakan bahwa MSC dapat menjadi prediktor yang kuat dari prestasi sekolah serta dalam melakukan pilihan pendidikan dan pekerjaan.
Beberapa penelitian mengemukakan bahwa gaya belajar merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi keberhasilan pembelajaran (Chen et.al , 2015; Kamuche, 2011; Wilkinson et.al , 2013; Kaminski et.al , 2005). Berdasarkan uraian di atas, MSC dapat menjadi prediktor yang kuat  untuk melihat prestasi seseorang. Sementara itu, minat  akademik mahasiswa pada program studi yang
dipilihnya saat ini mempengaruhi pada pencapaian prestasi akademik mahasiswa. Oleh karena itu, terdapat  dugaan bahwa  gaya  belajar  dan  MSC  mempengaruhi  minat  akademik  mahasiswa  pada pemilihan program studi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Selain itu, penelitian ini juga memiliki tujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan MSC terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dan asosiatif, dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini melibatkan tiga variabel, yakni dua variabel bebas dan satu variabel terikat. Variabel bebas  dari  penelitian  ini  adalah  gaya  belajar  dan Mathematics  Self-Concept (MSC),  sedangkan variabel terikatnya adalah minat akademik mahasiswa. Minat akademik mahasiswa yang dimaksud dalam penelitian ini adalah program studi yang menjadi homebased mahasiswa dalam menempuh jenjang  sarjana.  Penelitian  ini  berlangsung  di  beberapa  Universitas  di  Indonesia,  diantaranya Universitas Subang dan Universitas Muhammadiyah Bandung. Sementara itu, pengambilan sampel dilakukan dengan teknik random sampling . Sampel yang diambil dalam penelitian ini sebanyak 55 mahasiswa.
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  jenis  instrumen,  yakni  instrumen untuk mengukur gaya belajar yang berupa angket Learning Style Inventory (LSI), serta angket untuk mengukur mathematics  self-concept. Angket Learning  Style  Inventory (LSI)  terdiri  dari  36  butir pernyataan  dengan  empat  macam  pilihan  jawaban.  Keempat  macam  pilihan  jawaban  tersebut merupakan skor yang harus dipilih oleh siswa yang menggambarkan kedekatan setiap pernyataan dengan kondisi pribadi masing-masing, sebagai berikut: skor 4 menggambarkan bahwa pernyataan sangat  sesuai  dengan  kondisi  siswa,  skor  3  menggambarkan  bahwa  pernyataan  sesuai  dengan kondisi  siswa,  skor  2  menggambarkan  bahwa  pernyataan  agak  sesuai  dengan  kondisi  siswa, sedangkan skor 1 menggambarkan bahwa pernyataan kurang sesuai dengan kondisi siswa. Setiap skor  tersebut  dijumlahkan  berdasarkan  kelompok  pernyataan  yang  telah  ditentukan  oleh  LSI. Kelompok pernyataan ini diakumulasikan dalam skor yang mencerminkan preferensi seseorang ketika memperoleh sebuah pengetahuan baru.
Sementara  itu,  angket Mathematics  Self-Concept (MSC)  disusun  dengan  memodifikasi angket  MSC  yang  digunakan  oleh  PISA.  Adapun  angket  MSC  yang  digunakan  PISA  berbentuk kuesioner dengan empat pilihan jawaban, yakni SS, S, TS dan STS. Angket MSC berisi respon siswa tentang pernyataan-pernyataan sebagai berikut: (1) saya tidak begitu bagus dalam matematika; (2) saya memperoleh nilai yang bagus dalam matematika; (3) saya sangat cepat belajar matematika; (4) saya  selalu  percaya  bahwa  matematika  adalah  salah  satu  pelajaran  yang  paling  keren;  (5)  saya memahami setiap materi matematika, bahkan dalam konsep yang sulit sekalipun. Pengumpulan data telah dilakukan dengan bantuan google form.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi serta untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan Mathematics Self-Concept (MSC) terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi. Hasil penelitian ini diambil dari sampel yang dideskripsikan berikut.

## Tabel 1. Deskripsi sampel penelitian
Program studi IPK Total > 3.50 2.75 s.d. 3.50 < 2.75 PJKR 3 15 1 19 Pendidikan Matematika 9 18 0 27 Administrasi Publik 1 5 0 6 Ilmu Komunikasi 1 0 0 1 Total 14 38 1 53
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  51%  sampel  penelitian  berasal  dari  program  studi pendidikan matematika, 36% mahasiswa program studi PJKR (Pendidikan Jasmani Kesehatan dan Rekreasi), 11% mahasiswa program studi administrasi public, dan 2% mahasiswa program studi ilmu komunikasi.  IPK  mahasiswa  yang  menjadi  sampel  penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga  kelompok. Persentase mahasiswa yang memiliki IPK antara 2.75 sampai dengan 3.50 adalah 72%.
Penelitian ini menganalisis gaya belajar mahasiswa setiap program studi berdasarkan angket LSI yang diisi oleh setiap mahasiswa. Berikut ini deskripsi gaya belajar setiap mahasiswa pada setiap program studi.
Tabel 2.

## Deskripsi gaya belajar
Program studi Gaya belajar Total Diverging Assimilating Converging Accomodating PJKR 3 3 2 11 19 Pendidikan Matematika 6 3 2 16 27 Administrasi Publik 0 0 2 4 6 Ilmu Komunikasi 1 0 0 0 1 Total 10 6 6 31 53
Deskripsi pada Tabel 2 menunjukkan bahwa terdapat 59% mahasiswa memiliki gaya belajar accomodating ,  19% diverging, 11% assimilating ,  dan  11% converging. Hasil  penelitian  ini  sedikit berbeda dengan penelitian Rais (2017) yang menemukan bahwa terdapat 45% mahasiswa memiliki gaya belajar accommodating , 10% yang memiliki gaya belajar diverging , 30% mahasiswa memiliki gaya  belajar converging ,  dan  15%  mahasiswa  memiliki  gaya  belajar assimilating .  Berbeda  juga dengan  Fuad  (2015)  yang  menemukan  jika  mahasiswa  yang  ditelitinya  memiliki  gaya  belajar  tipe assimilating 35.8%, diverging 34.6%, accomodating 16.0%,  dan converging 13.6%,  bahwa  58% mahasiswa memiliki gaya belajar accomodating.
Baik mahasiswa program studi pendidikan matematika, PJKR maupun administrasi publik, mayoritas memiliki kecenderungan gaya belajar accomodating .  Kolb et.al (2000) mengidentifikasikan bahwa mahasiswa yang memiliki kecenderungan gaya belajar accomodating dapat belajar dengan baik  menggunakan  pengalaman  konkret  dan  eksperimentasi  aktif;  mereka  sering  menggunakan strategi trial-and-error daripada membaca instruksinya terlebih dahulu, atau intuisi untuk memecahkan masalah, mereka cenderung untuk mengambil resiko dan masuk ke dalam masalah tersebut, mereka pandai menyesuaikan diri dengan situasi baru. Hal tersebut sesuai dengan karakteristik mahasiswa program studi pendidikan matematika dan PJKR. Program studi matematika  menuntut mahasiswa untuk memecahkan masalah matematis dengan cara mencoba mengerjakan soal tersebut secara langsung.  Demikian  pula  dengan  mahasiswa  program  studi  PJKR  yang  lebih  banyak  praktek dibandingkan dengan teori di kelas. Dengan demikian, sangat beralasan jika kecenderungan gaya belajar mahasiswa kedua program studi adalah accomodating.
Untuk memperoleh analisis yang lebih mendalam, maka gaya belajar mahasiswa dianalisis berdasarkan perolehan IPK mahasiswa pada setiap program studi. Berikut ini deskripsi gaya belajar berdasarkan perolehan IPK mahasiswa pada setiap program studi.

## Tabel 3. Deskripsi gaya belajar berdasarkan IPK
Program studi IPK Gaya belajar Total Diverging Assimilating Converging Accomodating PJKR > 3.50 0 0 1 2 3 2.75 s.d. 3.50 3 2 1 9 15 < 2.75 0 1 0 0 1 Total 1 3 3 2 11 19 Administrasi Publik > 3.50 0 0 0 1 1 2.75 s.d. 3.50 0 0 2 3 5 Total 2 0 0 2 4 6 Pendidikan Matematika > 3.50 1 1 1 6 9 2.75 s.d. 3.50 5 2 1 10 18 Total 3 6 3 2 19 27 Ilmu Komunikasi > 3.50 1 0 0 0 1 Total 4 1 0 0 0 1 Total 10 6 6 31 53
Tabel 3 menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa dengan IPK antara 2.75 sampai dengan 3.50 memiliki gaya belajar accomodating. Data ini menunjukkan prestasi yang dimiliki oleh mahasiswa dengan kecenderungan gaya belajar accomodating adalah mahasiswa dengan prestasi yang  baik.  Rais  (2017)  mengemukakan  bahwa  mahasiswa  dengan  kecenderungan  gaya  belajar diverging dan accommodating lebih  berprestasi  pada  bidang  ilmu  sosial.  Baik  program  studi pendidikan  matematika  maupun  PJKR  keduanya  merupakan  program  studi  yang  masuk  dalam rumpun ilmu sosial humaniora.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa. Minat akademik yang dimaksud dalam penelitian ini adalah program studi yang menjadi homebased mahasiswa. Analisis statistik yang digunakan adalah uji asosiasi 𝜒 2 . Berikut ini hipotesis yang digunakan dalam pengolahan data.
H 0 :  Tidak terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa H 1 :  Terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa Kriteria keputusan yang digunakan dalam uji adalah H 0 ditolak jika nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi. Taraf signifikansi yang ditetapkan pada penelitian ini adalah 5%. Berikut ini hasil uji asosiasi gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa dalam memilih program studi.
Tabel 4.
Uji asosiasi antara gaya belajar dan program studi Value df Asymptotic significance (2-sided) Pearson Chi-Square 9.720 a 9 0.374 N of Valid Cases 53
a. 13 cells (81.3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .11.
Uji  asosiasi  pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  taraf signifikansi, maka H 0 diterima. Dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa. Hal tersebut sejalan dengan penelitian ALQahtani & Al- Gahtani (2014) yang menemukan bahwa gaya belajar tidak berasosiasi dengan prestasi serta minat khusus mahasiswa. Penelitian Ishak et.al (2017) dan Cimermanova (2018) memperkuat hasil tersebut dengan  menemukan  bahwa  gaya  belajar  tidak  mempengaruhi  prestasi  belajar.  Sementara  itu, DePorter & Hernacki (2000) mengemukakan bahwa gaya belajar adalah kombinasi dari bagaimana seseorang  menyerap  dan  kemudian  mengatur  serta  mengelolah  informasi.  Mahasiswa  perlu memahami gaya belajar untuk mencapai tujuan pembelajaran (Fuad, 2015). Dengan demikian, hasil penelitian ini cukup beralasan untuk mengatakan bahwa program studi yang dipilih oleh mahasiswa tidak mempengaruhi gaya belajar yang mereka miliki.
Analisis  selanjutnya  adalah  mendeskripsikan  jenis  MSC  mahasiswa  pada  setiap  program studi. Deskripsi data jenis MSC mahasiswa pada setiap program studi dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 5. Deskripsi jenis MSC mahasiswa
Program studi Jenis MSC Total Positif Negatif PJKR 3 16 19 Pendidikan Matematika 19 8 27 Administrasi Publik 2 4 6 Ilmu Komunikasi 0 1 1 Total 24 29 53
Hasil analisis pada Tabel 5 menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa pada program studi pendidikan matematika memiliki MSC yang positif, sedangkan pada program studi PJKR, mayoritas mahasiswanya memiliki MSC negatif. Proporsi mahasiswa yang memiliki MSC positif dan MSC negatif hampir sama. Data ini, sejalan dengan hasil asesmen PISA 2012 (OECD, 2013), yang menyebutkan bahwa mayoritas siswa yang tergabung dalam OECD memiliki MSC negatif. Hasil penelitian yang dilakukan oleh  Marsh & Hau  (2003); Marsh (2005); Liu et.al (Adegoke, 2015) menemukan bahwa kemampuan akademik siswa memiliki hubungan yang positif dan signifikan dengan academic self- concept yang mereka miliki. Marsh & Shavelson (Adegoke, 2015) menyebutkan bahwa academic self- concept dapat  dibagi  menjadi  dua  domain  tertentu,  yakni verbal  self-concept dan  MSC.  Dengan demikian, hasil penelitian ini cukup beralasan untuk mengemukakan bahwa mayoritas mahasiswa pada program studi pendidikan matematika memiliki MSC yang positif.
Analisis hasil penelitian dilanjutkan pada tahap mendeskripsikan jenis MSC mahasiswa pada setiap program studi berdasarkan IPK. Berikut ini adalah deskripsi yang diperoleh.
Tabel 6.

## Deskripsi jenis MSC berdasarkan IPK
Program studi IPK Jenis MSC Total Positif Negatif PJKR > 3.50 1 2 3 2.75 s.d. 3.50 2 13 15 < 2.75 0 1 1 Administrasi Publik > 3.50 0 1 1 2.75 s.d. 3.50 2 3 5 Pendidikan Matematika > 3.50 9 0 9 2.75 s.d. 3.50 10 8 18 Ilmu Komunikasi > 3.50 0 1 1 Total 24 29 53
Secara  umum,  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  mayoritas  mahasiswa  dengan  IPK  >  3.50 memiliki MSC yang positif. Sementara itu, mayoritas mahasiswa dengan IPK 2.75 s.d. 3.50 memiliki MSC negatif. Hasil tersebut sejalan dengan penelitian Kvedere (2012) yang mengemukakan bahwa peningkatan academic self-concept bergantung pada peningkatan prestasi akademiknya dan berlaku sebaliknya.  Penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  seluruh  mahasiswa  program  studi  pendidikan matematika  dengan  IPK  >  3.50  memiliki  MSC  yang  positif.  Sementara  itu,  hanya  ada  satu  orang mahasiswa  program  studi  PJKR  dengan  IPK  >  3.50  memiliki  MSC  positif.  Tidak  ada  satu  pun mahasiswa program studi administrasi publik dan ilmu komunikasi dengan IPK > 3.50 yang memiliki MSC  positif.  Mayoritas  mahasiswa  program  studi  PJKR  dengan  IPK  2.75  s.d. 3.50  memiliki  MSC negatif, sedangkan mayoritas mahasiswa program studi pendidikan matematika dengan IPK 2.75 s.d. 3.50 memiliki MSC positif. Data tersebut memberi gambaran bahwa program studi mempengaruhi jenis MSC setiap mahasiswa. Untuk menguji signifikansi pernyataan tersebut dilakukan uji asosiasi sebagai berikut.
Tabel 7.

## Uji asosiasi MSC dan program studi
Value Df Asymptotic significance (2-sided) Pearson Chi-Square 14.702 a 3 0.002 N of Valid Cases 53 a. 4 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 0.45.
Nilai asymptotic significance ( 2-sided ) pada Tabel 7 lebih kecil dari taraf signifikansi. Taraf signifikansi  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  sebesar  5%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat asosiasi antara program studi dengan MSC yang dimiliki mahasiswa. Hasil uji tersebut sejalan dengan pendapat Nagy et.al (2010) yang mengatakan bahwa MSC dapat menjadi prediktor yang kuat dari prestasi  sekolah  serta  dalam  melakukan  pilihan  pendidikan  dan  pekerjaan.  Hood et.al (2012) menemukan bahwa siswa dengan  kemampuan rendah dalam statistika tidak hanya membutuhkan dukungan dalam pengembangan kemampuan kognitifnya tetapi juga self-concept yang dimilikinya. Penelitian  Sproesser et.al (2016)  menemukan  bahwa self-concept siswa  berkembang  lebih  positif pada  siswa  dengan  kemampuan  tinggi  dalam  statistika  daripada  matematika.  Dengan  demikian, penelitian ini cukup memiliki alas an bahwa MSC mempengaruhi minat akademik mahasiswa.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan, maka kesimpulan dari penelitian ini adalah (1) tidak terdapat pengaruh yang signifikan gaya belajar terhadap minat akademik mahasiswa pada pemilihan program studi; dan (2) terdapat pengaruh yang signifikan Mathematics Self-Concept (MSC) terhadap  minat  akademik  mahasiswa  pada  pemilihan  program  studi.  Penelitian  ini  menemukan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan Mathematics Self-Concept (MSC) terhadap minat akademik mahasiswa  pada  pemilihan  program  studi  MSC  dapat  dijadikan  sebagai  gambaran  karakteristik mahasiswa  setiap  program  studi.  Dengan  demikian,  setiap program  studi  sebaiknya  memberikan perhatian yang khusus dalam pengembangan self-concept setiap mahasiswanya.
REKOMENDASI
Hasil penelitian ini dapat menambah referensi bagi penelitian lanjutan yang terkait dengan gaya  belajar, Mathematics  Self-Concept (MSC)  serta  minat  akademik  mahasiswa  pada  pemilihan program studi. Pengetahuan tentang gaya belajar mahasiswa dapat digunakan untuk memilih model pembelajaran yang tepat untuk memberikan hasil pembelajaran yang optimal. Demikian pula halnya dengan  pengetahuan  tentang Mathematics  Self-Concept (MSC)  mahasiswa,  akan  memberikan refleksi  pada  mahasiswa  tentang  konsep  diri  dan  secara  tidak  langsung  akan  menambah  sisi kepercayaan  diri  dalam  menyelesaikan  masalah.  Oleh  karena  itu,  pada  kesempatan  ini  penulis memberikan  rekomendasi  kepada  dosen  agar  sebelum  pembelajaran  dilaksanakan,  lebih  baik dilakukan survei mengenai gaya belajar setiap mahasiswa. Selain itu, penelitian lanjutan mengenai gaya  belajar, Mathematics  Self-Concept (MSC)  serta  minat  akademik  mahasiswa  pada  pemilihan program  studi  dapat  dikaji  lebih  dalam  dengan  memperhatikan  aspek  gender  serta  faktor  sosial ekonomi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Rektor Universitas Subang untuk pendanaan penelitian ini yang berasal dari skema hibah penelitian dosen Universitas Subang.

## DAFTAR PUSTAKA
Adegoke, B. A. (2015). The  big-fish-little-pond effect on mathematics self concept of junior school student in academically selective and non-selective schools. Journal of Studies in Education. 5 (2), 91-105.
ALQahtani, D. A., & Al-Gahtani, S.M. (2014). Assessing learning styles of saudi dental students using kolb’s learning style inventory. Journal of Dental Education , 78 (6), 927-933.
Chen,  C.,  Chiu,  P.,  &  Huang,  Y.  (2015).  The  learning  style-based  adaptive  learning  system architecture. International Journal of Online Pedagogy and Course Design , 5 (2), 1-10.
Cimermanova, I. (2018). The effect of learning styles on academic achievement in different forms of teaching. International Journal of Instruction , 11 (3), 219-232.
DePorter, B. & Hernacki, M. (2000). Quantum learning . Bandung: PT Kaifa.
Fuad,  A.  J.  (2015).  Gaya  belajar  kolb  dan  percepatan  belajar.  Makalah  disajikan  dalam Seminar Psikologi & Kemanusiaan Psychology Forum UMM .
Githua, B. N & Mwangi, J. G. (2003). Students’ mathematics self concept and motivation to learn mathematics: r elationship and gender differences among kenya’s secondary -school student in nairobi and rift valley provinces. International Journal of Educational Development, 23 (5), 487-499.
Hood, M., Creed, P. A., & Neumann, D. L. (2012). Using The expectancy value model of motivation to understand the relationship between student attitudes and achievement in statistics. Statistics Education Research Journal , 11 (2), 72-85.
Ishak, N. B., & Awang, M. M. (2017). The relationship of student learning styles and achievement in history subject. The International Journal of Social Sciences and Humanities Invention , 4 (3), 3372-3377.
Kaminski, D. A., Théroux, P. J., Lister, B. C., & Gabriele, G. A. (2005). Exploring the link between student learning styles & grades in an introductory thermal-fluids course. In Proceedings of the 2005 American Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition (pp. 10.508.1-10.508.16).
Kamuche, F. U. (2011). Do learning & teaching styles affect students performance? an empirical study. Journal of Business & Economics Research ( JBER ), 3 (9), 35-40.
Kolb, D.A., Boyatzis, R.E. & Mainemelis, C. (2000). Experiential learning theory: previous research and new directions. Dalam Sternberg, R.J. & Zhang, L.S. (Eds.). Perspectives on Cognitive, Learning, and Thinking Styles. NJ: Lawrence Erlbaum.
Kolb, A.Y. & Kolb, D. A. (2005). The kolb learning style inventory version 3.1.
Kvedere, L. (2012). Mathematics self-concept of the 9 th grade srudent in latvia. Procedia-Social and Behavioral Science, 116, 2687-2690.
Nagy, G., Watt, H. M. G., Eccles, J.S., Trautwein, U., Ludtke, O., Baumert, J. (2010). The development of  students’  mathematics  self -concept  in  relation  to  gender:  different  countries,  different trajectories? Journal of Research on Adolences, 20 ( 2), 482-506.
OECD. (2013). PISA 2012 result : ready to learn : student’s engagement, drive and se lf – belief vol iii . OECD Publishing
Pratiwi, A., Widyarini, I & Yusainy, C. A. (2010).  Konstruksi tes gaya belajar berdasarkan teori belajar eksperiensial david a. kolb. Jurnal Intera ktif, 1 (1), 1-14.
Rais, M. (2017). Eksplorasi gaya belajar mahasiswa dan kemampuan mengkonsepsi gambar teknik. Jurnal Media Komunikasi Pendidikan teknologi dan Kejuruan, 4 (2), 61-68.
Slameto. (2010). Belajar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya . Jakarta: PT Rineka Cipta.
Sproesser, U., Engel, J. & Kuntze, S. (2016). Fostering self-concept and interset for statistics through specific learning environment. Statistics Education Research Journal, 15 (1), 28-54.
Wilkinson,  T.,  Boohan,  M.,  &  Stevenson,  M.  (2013).  Does  learning  style  influence  academic performance in different forms of assessment?. Journal of Anatomy , 224 (3), 304-308.