## EFEKTIVITAS PENGGUNAAN MODUL TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA KOMPUTASI PADA MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA
Filda Febrinita Universitas Islam Balitar e-mail: febrinitafilda80@gmal.com

## ABSTRAK
Pada  pembelajaran  matematika  komputasi  yang  dilakukan  secara online ,  mahasiswa mengalami  kendala  dalam  proses  pemahaman  materi.  Hasil  UAS  menunjukkan  16  dari  30 mahasiswa  atau  53%  mahasiswa  tidak  mencapai  ketuntasan  belajar  minimal  yang  ditentukan, yaitu 75. Oleh karena itu, dilakukan pembelajaran dengan menerapkan  modul pada matakuliah matematika  komputasi. Melalui modul,  mahasiswa mampu mengukur  kecepatan  dan intensitas belajarnya  serta  membiasakan  belajar  secara  efektif  dan  sistematis.  Modul  dapat  melatih mahasiswa  untuk  belajar  mandiri  sekaligus  mengembangkan  kemampuan  literasi.  Berdasarkan idenfikasi  masalah,  dilakukan penelitian  dengan  desain one  group  pretest  postest  design untuk mengetahui  dan  mengukur  efektivitas  penggunaan  modul  terhadap  hasil  belajar  matematika komputasi pada mahasiswa teknik informatika. Populasi penelitian adalah 30 mahasiswa dengan teknik  sampling  jenuh.  Hasil N-gain  score untuk  data pretest dan posttest adalah  0,58  atau 57,99%,  yang berarti  efektivitas  penggunaan  modul  pada  pembelajaran  matematika  komputasi berada  dalam  kategori  sedang  atau  berada  pada  tafsiran  cukup  efektif.  Hasil  nilai  signifikansi untuk uji – t dengan SPSS menjukkan nilai signifikansi adalah 0.000. Karena nilai signifikansi kurang dari 0,5, maka 𝐻 0 ditolak. Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa pengunaan  modul  dalam  pembelajaran  matematika  komputasi  pada  mahasiswa  program  studi teknik informatika, FTI Unisba Blitar, teruji efektif dengan kategori kenaikan hasil belajar sedang.
Kata  kunci:  efektivitas;  modul;  hasil  belajar;  matematika  komputasi;  one  group  pretest posttest design

## ABSTRACT
In computational mathematics learning which is carried out online, students experience obstacles in the process of understanding the material. The results of the UAS showed that 16 out of  30  students  or  53%  of  students did  not  achieve  the minimum  specified  learning  completion, which  was  75.  Therefore,  learning  is  carried  out  by  applying  modules  to  computational mathematics  courses.  Through  modules,  students  can measure  the  speed  and  intensity  of  their learning and get used to learning effectively and systematically. Modules can train students to learn  independently  while  developing  literacy  skills.  Based  on  the  identification  of  problems, research  was  carried  out  with  the  design  of  one  group  pretest-posttest  design  to  find  out  and measure the effectiveness of the use of modules on computational mathematics learning outcomes in  informatics  engineering  students.  The  study  population  was  30  students  with  saturated sampling techniques. The 𝑁 − 𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 for pretest and posttest data is 0.58 or 57.99%, which means  that  the  effectiveness  of  using  modules  in  computational  mathematics learning  is  in  the medium category or is in a fairly effective interpretation. The result of the significance value for the 𝑡 − 𝑡𝑒𝑠𝑡 with SPSS shows the significance value is 0.000. Since the significance value is less than 0.5 then 𝐻 0 rejected. Based on the results of these tests, it can be concluded that the use of modules in learning computational mathematics in students of the informatics engineering study program, FTI Unisba Blitar, has been tested effectively with the category of increasing learning outcomes being moderate.
Keywords: effectiveness; module; learning outcomes; computational mathematics; one group pretest-posttest design

## 1. PENDAHULUAN
Matematika Komputasi merupakan matakuliah dasar, yang wajib ditempuh  mahasiswa  Program  Studi Teknik Informatika, di Universitas Islam Balitar Blitar. Matakuliah ini memberikan pengetahuan dan keterampilan  pada  mahasiswa  untuk mampu berpikir algoritmis dan terstuktur  sehingga  mereka  memiliki kompetensi dalam perkembangan komputer yang cukup cepat (Costa dkk., 2017).  Materi-materi  pada  matakuliah merupakan  bahan  yang  tepat  untuk melatih  dan  membentuk  pola  pikir mahasiswa yang demikian. Akan tetapi, adanya perubahan pada sistem pembelajaran di masa pandemi, ternyata membawa pengaruh pada proses belajar dan hasil belajar
mahasiswa.
Pembelajaran yang pada awalnya dilakukan  secara  tatap  muka,  harus beralih  secara  online,  melalui  berbagai platform  pembelajaran  (Daniel,  2020; Saragih  dkk.,  2021).  Perubahan  cara belajar ini tentunya menuntut mahasiswa untuk  mampu  beradaptasi  agar  tetap mampu  mengikuti  perkuliahan  dan mencapai  kompetensi  belajar  dengan maksimal (Schneider & Council, 2021).
Dalam  proses  adaptasi  tersebut, terdapat  beberapa kendala yang  dialami mahasiswa, selain kendala pada pemenuhan  kuota  internet.  Berdasarkan hasil  identifikasi  masalah  di  lapangan, diperoleh  informasi  bahwa  mahasiswa merasa  kesulitan  dalam  memahami materi  yang  diberikan  dosen  karena terbatasnya interaksi dosen dan mahasiswa.  Diskusi  dan  tanya  jawab dilakukan  secara  online  namun  tidak
sedikit  mahasiswa  yang  merasa  tidak mampu mengikuti diskusi dengan maksimal  karena  kendala  sarana  dan kondisi  tempat  tinggal.  Hal  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  Febrinita  & Puspitasari  (2021)  yang  menyatakan bahwa  pada  pembelajaran  online  yang dilakukan  di  FTI  Unisba  Blitar  di  masa pandemi, mahasiswa memberikan persepsi  positif  pada  aspek  proses pembelajaran tetapi memberikan persepsi negatif pada sarana
pembelajaran  online  (Febrianto  dkk., 2020).  Namun  demikian,  mahasiswa tetap lebih memilih pembelajaran secara tatap  muka  karena  dirasa  lebih  mudah bagi  mereka  untuk  memahami  materi yang  diajarkan  dosen  (Febrinita  & Puspitasari,  2021).  Selain  itu,  melalui pembelajaran tatap muka, diskusi belajar antara  dosen  dan  mahasiswa  dapat berjalan lebih maksimal.
Adanya kendala dalam memahami materi  tentu  berdampak  pada  hasil belajar  yang  diperoleh.  Dari  nilai  hasil ujian akhir semester pada semester ganjil 2020/2021, diperoleh data bahwa 16 dari 30 mahasiswa tidak mencapai ketuntasan belajar minimal yang
ditentukan,  yaitu  75. Ini  artinya  banyak mahasiswa yang tidak mencapai ketuntasan  belajar  minimal  mencapai 53%.  Perolehan  hasil  ini  tentunya menjadi bahan evaluasi bagi dosen untuk menentukan  strategi  belajar  yang  tepat dan  dapat  memudahkan  mahasiswa dalam  memahami  dan  mempelajari materi. Salah satu strategi yang dilakukan  adalah  melalui  penggunaan
Modul  sebagai  bahan  ajar  dalam perkuliahan.
Modul merupakan bahan ajar yang
memuat unsur-unsur yaitu tujuan belajar,  materi  belajar,  serta  evaluasi (Telaumbanua dkk., 2017). Unsur-unsur ditujukan  agar    modul  dapat  digunakan mahasiswa untuk belajar secara mandiri, walaupun tanpa kehadiran dosen (Perdana  dkk.,  2017).  Melalui  modul, mahasiswa mampu mengukur kecepatan dan intensitas belajarnya serta
membiasakan  mereka  belajar  secara efektif  dan  sistematis  (Sadiq  &  Zamir, 2014).  Cara  belajar  sistematis  akan mempermudah mahasiswa dalam mempelajari  dan  memahami  materi perkuliahan  sehingga  pada  akhirnya, mahasiswa dapat mencapai hasil belajar dengan maksimal.
Beberapa  penelitian  telah  banyak dilakukan  terkait  tentang  penggunaan modul  dalam  pembelajaran  matematika (Achmad & Suparman, 2020; Anives & Ching,  2022;  Aquino  &  Ching,  2022; Aulia & Prahmana, 2022; Febrinita dkk., 2019).  Achmad  &  Suparman  (2020), menyatakan  bahwa  perancangan  dan penggunaan modul dalam pembelajaran matematika mampu meningkatkan kemandirian  siswa  dalam  belajar  serta meningkatkan kemampuan berpikir kreatif  siswa.  Hasil  penelitian  ini bersesuaian dengan hasil penelitian oleh Anives & Ching (2022), yang menyatakan  bahwa  pemberian  tugas yang  terintegrasi  pada  modul,    yang dikemas  dalam  aktivitas  pembelajaran, dapat meningkatkan kemampuan matematis  siswa  sehingga  hasil  belajar siswa pun meningkat (Aquino & Ching, 2022).
Selain  itu,  pada  kondisi  pandemi saat  ini,  dimana  pembelajaran  harus dilakukan dengan jarak jauh, penggunaan  modul  dapat  dijadikan
sebagai  alternatif  cara  belajar  untuk mahasiswa sehingga pembelajaran tetap berlangsung  sesuai  dengan  jadwal  yang direncanakan. Melalui penggunaan modul,  siswa  dapat  belajar  mandiri sekaligus  mengembangkan  kemampuan literasinya dalam memahami materi dan soal yang diberikan pada setiap pertemuan  (Aulia  &  Prahmana,  2022; Febrinita dkk., 2019).
Berdasarkan  identifikasi  masalah, kajian  teori  serta  kajian  empiris  terkait penggunaan modul dalam pembelajaran matematika, maka perlu dilakukan suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui  dan  mengukur  efektivitas penggunaan modul terhadap hasil belajar matematika  komputasi  pada  mahasiswa teknik informatika.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan terhadap penggunaan  modul  dalam  mata  kuliah matematika komputasi. Adapun populasi pada penelitian ini adalah 30 mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika Unisba  Blitar  yang  telah  menempuh mata  kuliah  Matematika  Komputasi pada  semester  gasal  tahun  akademik 2021/2022.  Sampel  penelitian  diambil dengan teknik sampel jenuh sehingga 30 mahasiswa  anggota  populasi  digunakan sebagai  sampel,  Jenis  penelitian  yang digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif dengan  desain  penelitian one  group pretest postest design. Desain penelitian ini  dipilih  karena  perlakuan  hanya dilakukan pada satu kelas, seperti terlihat pada gambar berikut.
Pretest Perlakuan (Treatment) Posttest 𝑂 1 𝑋 𝑂 2
Gambar 1. Desain Penelitian pada One Group Pretest Postest
Sesuai gambar di atas, mahasiswa akan  diberikan pretest yang  bertujuan untuk  mengukur  kemampuan  awal mahasiswa pada mata kuliah matematika komputasi  sebelum  diberikan  modul pada proses pembelajarannya. Hasil nilai pretest digunakan  untuk  menentukan rata-rata hasil belajar sebelum menggunakan modul matematika
komputasi. Selanjutnya, mahasiswa akan mendapat perlakuan berupa proses pembelajaran  matematika  komputasi menggunakan bahan ajar modul. Setelah implementasi modul dalam pembelajaran  selesai,  mahasiswa  akan diberikan  tes  hasil  belajar  atau posttest . Hasil  nilai posttest ini  akan  digunakan untuk menentukan rata-rata hasil belajar mahasiswa setelah belajar menggunakan modul  pada  matakuliah  matematika komputasi.  Nilai pretest dan posttest akan dianalisis dengan N-gain dan Uji- t untuk menentukan dan mengukur keefektifan penggunaan modul matematika komputasi dalam pembelajaran. Berdasarkan desain penelitian yang  dilakukan,  teknik  pengumpulan data  dilakukan  melalui  pemberian  tes tulis  dan  angket.  Tes  tulis  digunakan untuk memperoleh data nilai pretest dan posttest, sedangkan  angket  digunakan untuk memperoleh data respon mahasiswa terhadap pembelajaran matematika  komputasi  menggunakan modul. Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1)  lembar  soal pretest ; 2)  lembar  soal
posttest ; dan 3) angket respon mahasiswa.  Soal pretest dan posttest berupa  5  butir  soal  uraian.  Sementara, angket respon mahasiswa berupa angket checklist dengan  pilihan  jawaban  “ya” dan  “tidak”,  yang  terdiri  dari  10
pernyataan  terkait  penilaian  terhadap pembelajaran  matematika  komputasi menggunaan modul dan penilaian
terhadap modul yang digunakan .
Adapun  hipotesis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
𝐻 0 :  Tidak ada perbedaan signifikan  antara  nilai  rata- rata  sebelum  dan  sesudah penggunaan  modul  dalam pembelajaran matematika komputasi 𝐻 1 :  Ada  perbedaan  signifikan antara nilai rata-rata sebelum dan sesudah penggunaan
modul  dalam  pembelajaran matematika komputasi
Sebelum  melakukan  uji  hipotesis, terlebih  dahulu  dilakukan  uji  analisis prasyarat,  yang  meliputi  uji  normalitas dan uji homogenitas. Pengujian normalitas dilakukan untuk menganalisis  apakah  data  nilai pretest dan  nilai posttest berdistribusi  normal ataukah tidak.
Uji  normalitas  akan  dilakukan dengan  program  SPSS  25,  dengan  uji Shaphiro  Wilk. Uji Shapiro  Wilk digunakan  karena  banyak  sampel  yang digunakan kurang dari 50. Ketentuan uji normalitas  yang  digunakan  adalah  data berdistribusi normal jika nilai signifikansi  lebih  dari  0,05.  Sementara, uji  homogenitas  akan  menggunakan lavene  test dengan  ketentuan  uji homogenitas  yang  digunakna  adalah apabila nilai signifikansi pada lavene test kurang  dari  0,05  maka  kedua  data bersifat homogen.
Jika  data  telah  memenuhi  syarat normalitas  dan  homogenitas  maka dilakukan  uji N-gain  score untuk
mengukur efektivitas penggunaan modul pada pembelajaran matematika komputasi. N-gain  score akan  dihitung menggunakan rumus Hake (1998), yaitu sebagai berikut.
𝑁 − 𝑔𝑎𝑖𝑛(𝑔) = 𝑥 2 − 𝑥 1 𝑥 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑥 1 Keterangan: 𝑥 1 = nilai pretest 𝑥 2 = nilai posttest 𝑥 𝑚𝑎𝑘𝑠 = nilai maksimal
Selanjutnya, kategorisasi perolehan  nilai N-gain  score untuk mengukur  tingkat  keefektifan  modul yang diterapkan, dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Kategori N-gain score N-gain score Kategori 𝑔 > 0,7 Tinggi 0,3 ≤ 𝑔 ≤ 0,7 Sedang 𝑔 < 0,3 Rendah Sumber: (Hake, 1998)
Untuk  ketegorisasi  perolehan N- gain  score dalam  bentuk  persen  (%) menurut Arikunto (1999) adalah sebagai berikut. Tabel 2. Kategori Tafsiran Efektivitas N-gain score Persentase (%) Kategori < 40 Tidak Efektif 40 − 55 Kurang Efektif 56 − 75 Cukup Efektif > 76 Efektif Sumber: (Arikunto, 1999) Langkah berikutnya, untuk
menganalisis apakah terdapat perbedaan antara  rata-rata  nilai  sebelum  dan sesudah  penggunaan  modul  dalam pembelajaran  matematika  komputasi, dilakukan 𝑢𝑗𝑖 − 𝑡 ( paired sample t-test ). Uji  – 𝑡 digunakan  karena  banyak  data kurang  dari  sama  dengan  30  ( ≤ 30 ).
Proses  uji  hipotesis  dilakukan  dengan SPSS  25  dengan  ketentuan  pengujian yang  digunakan  adalah  apabila  nilai
signifikansi dari uji – 𝑡 kurang dari 0,05 maka 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  pada  30 mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika, Fakultas  Teknologi  Informasi,  Unisba Blitar, yang telah menempuh matakuliah Matematika  Komputasi  pada  semester gasal  tahun  akademik  2021/2022.  Hasil pemberian perlakuan,  yaitu penggunaan modul  pada  pembelajaran  matematika komputasi,  adalah  nilai pretest dan posttest dengan  deskripsi  data  sebagai berikut.
Tabel 3. Deskripsi Nilai Pretest dan Posttest
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3, diketahui  rata-rata  nilai pretest adalah 66,00  dengan  besarnya  simpangan  7,84 sedangkan rata-rata nilai posttest adalah 84,93 dengan besarnya simpangan 7,02. Selanjutnya dilakukan uji normalitas dan uji  homogenitas  pada  data  nilai pretest dan posttest. Untuk  menguji  normalitas kedua data, digunakan  uji Shapiro Wilk dengan SPSS 25, dengan hasil pengujian sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Data Nilai Pretest dan Posttest
Berdasarkan  Tabel  4,  diperoleh hasil  nilai  signifikansi  pada  uji shapiro wilk untuk  data pretest adalah  0,14  dan nilai  signifikansi  untuk  data posttest adalah  0,071.  Karena  nilai  signifikansi pada  dua  data  kurang  dari  0,05  maka dapat  disimpulkan  bahwa  data  nilai pretest dan posttest berdistribusi normal.

## Tabel 5. Hasil Uji Homogenitas Data Nilai
Pretest dan Posttest
Berdasarkan  Tabel  5,  diperoleh nilai  pada based  on  mean untuk  nilai pretest dan posttest adalah 0,012. Karena nilai  signifikansi  lebih  dari  0,05,  ini artinya  data  nilai pretest dan posttest bersifat homogen.
Setelah  data  nilai pretest dan posttest memenuhi syarat normalitas dan homogenitas, maka dilakukan uji N-gain score untuk melihat besarnya keefektifan  penggunaan  modul  pada pembelajaran  matematika  komputasi.
Hasil kategorisasi gain dengan didasarkan pada nilai pretest dan posttest
adalah sebagai berikut. Tabel 6. Persentase Kategori Gain Kategori Gain % Mahasiswa Rendah 0,00% Sedang 76,67% Tinggi 23,33% Tabel 7. Hasil Uji N-gain Score Data Nilai Pretest dan Posttest Data N Rata-rata gain % gain Nilai Pretest & Posttest 30 0,58 57,99%
Berdasarkan hasil uji N-gain score pada  Tabel  6,  dapat  diketahui  bahwa tidak  ada  mahasiswa  yang  berada  pada kategori gain rendah.  Sebanyak  23 mahasiswa  atau  76,67%  mahasiswa, berada  pada  kategori gain sedang. Sementara 7 orang lainnya atau 23,33% mahasiswa,  berada  pada  kategori gain tinggi.  Selanjutnya,  untuk  melihat efektivitas  penggunaan  modul  dapat dilihat hasil uji N-gain score pada Tabel 7. Nilai rata-rata untuk  data pretest dan posttest adalah  0,58  atau  57,99%.  Ini artinya  efektivitas  penggunaan  modul pada pembelajaran matematika komputasi berada dalam kategori sedang atau berada pada kategori tafsiran cukup efektif.
Untuk  mendukung  hasil  analisis dari uji N-gain score , serta dengan telah terpenuhinya uji analisis prasyarat, maka dilakukan 𝑢𝑗𝑖 − 𝑡 ( paired sample t-test ), untuk menganalisis apakah ada perbedaan  signifikan  antara  rata-rata nilai  sebelum  dan  sesudah  penggunaan modul  dalam  pembelajaran  matematika komputasi. Hasil 𝑢𝑗𝑖 − 𝑡 yang dilakukan adalah sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil Uji Hipotesis Data Nilai Pretest dan Posttest
Berdasarkan  data  pada  Tabel  8, dapat  dilihat  bahwa  nilai  signifikansi untuk  uji  – t adalah 0.000. Karena nilai signifikansi kurang dari 0,5 ini artinya,
𝐻 0 yang menyatakan bahwa, “tidak ada perbedaan antara nilai rata-rata sebelum dan sesudah penggunaan modul matematika komputasi,” ditolak. Ditolaknya 𝐻 0 berakibat pada
diterimanya 𝐻 1 yang menyatakan bahwa terdapat  perbedaan antara nilai  rata-rata sebelum dan sesudah penggunaan modul dalam pembelajaran
matematika komputasi.  Penerimaan  hipotesis  ini dibuktikan  dengan  adanya  perbedaan rata-rata  antara  nilai pretest dan  nilai posttest ,  dimana  rata-rata  nilai posttest lebih  tinggi  daripada  rata-rata  nilai pretest. Hasil  peneltian  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh  Anives  &  Ching  (2022)  yang menyatakan  bahwa  penggunaan  modul
dalam  pembelajatan  matematika  dapat meningkatkan hasil belajar siswa.
Adanya  peningkatan  hasil  belajar yang  ditujukkan  oleh  rata-rata  nilai posttest yang  lebih  tinggi  dari  nilai pretest, didukung oleh hasil respon yang positif dari mahasiswa terkait penggunaan  modul  pada  pembelajaran matematika  komputasi.  Hasil  respon mahasiswa  secara  lengkap  dapat  dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Persentase Hasil Respon Mahasiswa
No Pernyataan Respon % Ya Tidak 1. Pengunaan modul dalam pembelajaran membuat saya lebih semangat dalam belajar matematika komputasi 26 4 87% 13% 2. Penggunaan modul dalam pembelajaran membuat saya tidak tegang ketika belajar matematika komputasi 25 5 83% 17% 3. Pengunaan modul dalam pembelajaran membuat saya lebih mandiri ketika belajar matematika komputasi 22 2 73% 7% 4. Penggunaan modul dalam pembelajaran matematika komputasi memudahkan saya untuk mengukur pemahaman materi karena pada setiap soal latihan disertai kunci jawaban dan pembahasan 23 7 77% 23% 5. Pengunaan modul dalam pembelajaran matematika komputasi membuat saya lebih mudah dalam melakukan refleksi pembelajaran karena umpan balik di akhir materi 22 8 73% 27% 6. Penyajian soal-soal latihan membuat saya lebih termotivasi untuk memperkuat pemahaman materi 26 4 87% 13% 7. Penyajian materi pada modul mudah dipahami karena disertai contoh-contoh yang bersesuain dengan materi 26 4 87% 13% 8. Penyajian modul sistematis sehingga proses pemahaman materi menjadi lebih mudah 25 5 83% 17%
9. Kalimat yang digunakan pada modul jelas dan mudah dipahami
25 5 83% 17% 10. Bahasa yang digunakan dalam modul sederhana dan mudah dimengerti 24 6 80% 20% Rata-Rata Keseluruhan 81% 17% Berdasarkan  Tabel  9,  diperoleh informasi bahwa 81% mahasiswa
memberikan  respon  “ya”  dan  17% mahasiswa memberikan respon “tidak”.
Ini artinya lebih dari sebagian mahasiswa berpendapat bahwa penggunaan modul dalam pembelajaran matematika komputasi membuat mahasiswa lebih termotivasi dan mandiri dalam belajar matematika komputasi.
Penyajian modul dengan komponen-komponen  yang  meliputi:  1) uraian materi; 2) contoh-contoh soal; 3)
rangkuman; 4) latihan; 5) tes formatis; 6) umpan  balik;  dan  7)  kunci  jawaban, membuat mahasiswa lebih mudah dalam proses pemahaman materi serta pengukuran tingkat pemahamannya
(Achmad  &  Suparman,  2020).  Hal  ini terlihat  dari  respon  mahasiswa  yang
setuju  bahwa:  1)  pemaparan  materi sistematis  serta  menggunakan  bahasa yang  mudah  dipahami;  2)  penggunaan contoh  soal  pada  setiap  uraian  materi memudahkan  mahasiswa  memahami materi  pembelajaran;  3)  pemaparan kunci  jawaban  latihan  dan  tes  fomatif serta umpan balik memudahkan mahasiswa  untuk  mengukur  tingkat pemahamannya  terhadap  materi  yang telah dipelajari 4. KESIMPULAN
Pengunaan modul dalam
pembelajaran  matematika  komputasi pada  mahasiswa  program  studi  teknik informatika,  FTI  Unisba  Blitar,  teruji efektif  dengan  kategori  kenaikan  hasil belajar  sedang.  Hal  ini  dibuktikan  dari rata-rata  nilai  matematika  komputasi setelah menggunakan modul lebih tinggi dari rata-rata nilai sebelum menggunakan modul. Selain itu, 81% mahasiswa memberikan  respon  positif  terhadap penggunaan modul dalam pembelajaran matematika  komputasi.  Hasil  respon mahasiswa  merupakan  data  pendukung yang memperkuat hasil penelitian bahwa penggunaan modul dalam pembelajaran matematika  komputasi  memang  cukup efektif.

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Achmad,  S.  R.,  &  Suparman.  (2020). Design  of  E-Module  with  RME Approach  to  Improve  the  Creative Thinking  Ability  of  Students. International  Journal  of  Scientific and  Technology  Research , 9 (3), 5228–5233.
Anives,  J.  B.,  &  Ching,  D.  A.  (2022). Application of Task-Based Learning Module in Mathematics V. International Journal of Educational Management and Development Studies , 3 (1). https://doi.org/10.53378/352865
Aquino,  H.  I.,  &  Ching,  D.  A.  (2022).
Effects  of  Reflective  Learning Resource Material  on Achievement of Mathematics Learning Outcome. International Journal of Educational Management and Development  Studies , 3 (1),  132– 148. https://doi.org/10.53378/352866 Arikunto,  S.  (1999). Dasar-Dasar Evaluasi  Pendidikan Edisi  2 . Bumi
Aksara. Aulia,  E.  T.,  &  Prahmana,  R.  C.  I. (2022).  Developing  Interactive  E- Module Based on Realistic Mathematics  Education  Approach and  Mathematical  Literacy  Ability.
Jurnal  Elemen , 8 (1),  231–249.
https://doi.org/10.29408/jel.v8i1.45 69 Costa, E. J. F., Campos, L. M. R. S.,  & Guerrero, D. D. S. (2017). Computational Thinking in Mathematics  Education:  A  Joint Approach  to  Encourage  Problem-
Solving  Ability. Proceedings  - Frontiers in Education Conference, FIE , 1–8. https://doi.org/10.1109/FIE.2017.8 190655 Daniel, S. J. (2020). Education and The
Covid-19  Pandemic. Prospects , 49 ,
91–96. https://doi.org/10.1007/s11125- 020-09464-3 Febrianto,  P.  T.,  Mas’udah,  S.,  & Megasari, L. A. (2020). Implementation of Online Learning During  The Covid-19 Pandemic on Madura Island, Indonesia. International  Journal  of  Learning, Teaching and Educational Research , 19 (8), 233–254. https://doi.org/10.26803/ijlter.19.8. 13
Febrinita,  F.,  &  Puspitasari,  W.  D.
(2021). The Perceptions of Information  Technology  Faculty Students  on  Online  Laerning  of Computational Mathematics During
The  Covid-19  Pandemic. Jurnal
Math  Educator  Nusantara , 7 (2),
172–186. http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/
matematika/article/download/235/1
50
Febrinita,  F.,  Puspitasari,  W.  D.,  & Kirom,  S.  (2019).  Pengembangan Modul  Matakuliah  Statistika  yang Terintegrasi dengan Microsoft Excel  dan  SPSS  Menggunakan Pendekatan  Kecerdasan  Linguistik. Pi: Mathematics Education Journal ,
2 (2), 88–97.
Hake,  R.  R.  (1998).  Interactive-
Engagement  Versus  Traditional
Methods:  A  Six-Thousand-Student Survey of Mechanics Test  Data for Introductory Physics Courses. American Journal of Physics , 66 (1),
64–74. https://doi.org/10.1119/1.18809 Perdana, F. A., Sarwanto, S., Sukarmin,
S., & Sujadi, I. (2017). Development of e-Module Combining  Science  Process  Skills and  Dynamics  Motion  Material  to
Increasing  Critical  Thinking  Skills and  Improve  Student  Learning Motivation  Senior  High  School. International  Journal  of  Science and  Applied  Science:  Conference
Series , 1 (1), 45–54. https://doi.org/10.20961/ijsascs.v1i 1.5112 Sadiq,  S.,  &  Zamir,  S.  (2014). Effectiveness of Modular Approach in  Teaching  at  University  Level.
Journal  of  Education and Practice ,
5 (17), 103–109.
Saragih,  S.,  Markus,  T.,  Rhian,  P.,  & Setiawan,  S.  (2021).  Eksplorasi Kesiapan  Dosen  Dan  Mahasiswa Menjalani  Pembelajaran Jarak Jauh Di Masa Pandemi Covid-19. Kwangsan: Jurnal Teknologi Pendidikan , 9 (1), 124. https://doi.org/10.31800/jtp.kw.v9n 1.p124--141 Schneider,  S.  L.,  &  Council,  M.  L. (2021).  Distance  Learning  in  The Era  of  Covid-19. Archives  of Dermatological Research , 313 , 389–390. https://doi.org/10.1007/s00403- 020-02088-9 Telaumbanua,  Y.  N.,  Sinaga,  B., Mukhtar,  &  Surya,  E.  (2017). Development of Mathematics Module  Based  on  Metacognitive Strategy  inImproving  Students’ Mathematical Problem Solving
Ability  at  High  School. Journal  of Education and Practice , 8 (19), 73–
80.
https://www.researchgate.net/public ation/318983738