PRISMA, 11(1), 255-264, Juni 2022 https://jurnal.unsur.ac.id/prisma DOI: https://doi.org/10.35194/jp.v11i1.2221
p-ISSN 2089 3604 e-ISSN 2614 4611

## Peningkatan Kemampuan Representasi Matematis Mahasiswa Teknik dengan Berbantuan Software Desmos Graphing Calculator
Lina Nurhayati 1* , Iwan Gunawan 2
1 Universitas Sangga Buana, Bandung
2 Universitas Langlang Buana, Bandung *lina.nurhayati@usbypkp.ac.id
Submitted : 17-05-2022 Revised : 02-06-2022 Accepted: 06-06-2022 Published: 10-06-2022

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  pengaruh  penggunaan  media desmos  graphing calculator dalam  pembelajaran  fungsi  linier  dan  kuadrat  terhadap  kemampuan  representasi matematis  mahasiswa  teknik  sipil.  Metode  yang  digunakan    kuantitatif  dengan  jenis  quasi eksperimen.  Desain  dalam  penelitian  ini nonequivalent  control  group  design .  Sedangkan populasinya    seluruh  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Sipil  Universitas  Sanggabuana  Bandung, dengan mengambil sampel 60 mahasiswa semester 2. Sampel tersebut kemudian dijadikan 2 kelas, yaitu  kelas  kontrol  dan  kelas  eksperimen.  Teknik  analisis  data  menggunakan  uji  normalitas,  uji homogenitas, dan uji t independent. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat peningkatan yang  signifikan  kemampuan  representasi  matematis  mahasiswa  yang  pembelajarannya  dengan memanfaatkan  media desmos  graphing  calculator dibandingkan  dengan  mahasiswa  yang pembelajarannya tidak menggunakan media desmos graphing calculator .
Kata Kunci : kalkulator grafik desmos; kemampuan representasi matematis

## ABSTRACT
This study aims to describe the statistical results of the influence of the use of media desmos graphing calculator  in  the  learning  of  linear  and  square  functions  on  the  ability  of  mathematical representation  in  civil  engineering  students.  This  research  method  is  quantitative  and  the  type  is quasi experimenting with a nonequivalent control group design design. The population in this study was all students of the Civil Engineering Study Program of Sanggabuana University Bandung, by taking 60 student samples from semester 2. The sample is then used as 2 classes as control classes and  experiment  classes.  The  data  analysis  technique  used  normality  test,  homogeneity  test,  and independent t test. The results of this study showed that there was a significant improvement in the mathematical representation ability of students who learned by utilizing the media desmos graphing calculator compared to student whose learning did not use the media desmos graphing calculator.
Keywords: desmos graphing calculator; mathematical representation ability

## PENDAHULUAN
Abad 21 menuntut manusia memiliki kemampuan yang lebih dari kemampuan pada abad-abad  sebelumnya.  Salah  satu  kemampuan  yang  harus  dimiliki  adalah  kemampuan menyelesaikan masalah dalam menghadapi hidup (Septian et al., 2019; Septian & Rahayu, 2021).  Bernie  (2009)  menyebutkan  3  kemampuan  yang  harus  dimiliki  pada  abad 21diantaranya (1) life and career skills , (2) Learning and innovation skills ,(3) information media  and  technology  skills .  Kemudian  Kemendikbud  (2017)  mensosialisasikan
kemampuan yang harus dimiliki pada abad 21 adalah (1) kemampuan berpikir kreatif, (2) kemampuan berpikir kritis dan pemecahan masalah, (3) kemampuan berkomunikasi dan (4) kemampuan  berkolaborasi,  yang  selanjutnya  di  kenal  dengan  istilah  4C.  ke  empat kemampuan    tersebut  dapat  dilatih  dan  dikembangkan  melalui  kegiatan  bermatematika. Matematika  melatih  individu  memiliki  kemampuan  pemecahan  masalah,  kemampuan penalaran, kemampuan koneksi dan kemampuan refresentasi, kemampuan tersebut menurut (NCTM, 2019) disebut daya matematika.
Salah satu kemampuan daya matematika adalah kemampuan representasi matematis. Kemampuan representasi matematis diartikan sebagai kemampuan untuk mengungkapkan ide  matematis  dalam  memecahkan  masalah  dan  kemampuan  ini  diperlukan  juga  dalam memahami  konsep-konsep  matematika  (Rahmadian  et  al.,  2019;  Risdianti  et  al.,  2019; Septian et al., 2020a). menurut Dahlan & Juandi (2011), representasi berlangsung dalam dua tahap, yaitu tahap internal dan tahap ekternal. Reperesentasi internal didefinisikan sebagai proses  berpikir  tentang  ide-ide  matematika,  sedangkan  representasi  ekternal  merupakan perwujudan  dalam  menggambarkan  apa  yang  dipikirkannya.  Sehingga  kemampuan- kemampuan seperti, kemampuan kreatif, kemampuan berpikir logis dan kemampuan kritis, akan terlihat jika kemampuan representasi muncul. Dosen matematika berkewajiban untuk melatih mahasiswanya dalam kemampuan 4C  dan menerapkan teknologi yang berkembang pada  saat  sekarang.  Dosen  matematika  pada  fakultas  teknik  harus  dapat  meningkatkan kemampuan mahasiswa dalam mengaplikasikan matematika dalam dunia teknik khususnya teknik sipil. Matakuliah matematika yang dipelajari pada fakultas teknik adalah matematika dan kalkulus.
Kemampuan  mahasiswa  di  Fakultas  Teknik  dalam  bermatematika  masih membutuhkan  peningkatan  yang  signifikan,  khususnya  dalam  kemampuan  representasi matetatis. Karena kemampuan ini sangat banyak berperan dalam matematika teknik terutama dalam  aplikasinya,  seperti  pada  menggambar  grafik  dan  fungsi  (Ifanda  &  Septian,  2019; Komala  &  Sarmini,  2020;  Kurniawan  et  al.,  2019).  Mahasiswa  fakultas  teknik  masih mengalami  kesulitan  dalam  memahami  konsep-konsep  fungsi.  Kenyataan  tersebut  masih jauh dari harapan yang diharapkan dalam ketercapaian untuk matakuliah tersebut, sehingga diperlukan  upaya  yang  dapat  meningkatkan  kemampuan  mahasiswa  tersebut  dalam pemahaman  fungsi.  Kewajiban  dosen  membimbing  dan  mencari  pendekatan  yang  tepat untuk  dapat  meningkatkan  kemampuan  representasi  matematis  mahasiswa  tersebut. Rahmawati, et al (2017) menyebutkan bahwa representasi matematis merupakan ungkapan ide-ide  matematis  yang  digunakan  untuk  mengatur,  merekam,  dan  mengkomunikasikan gagasan matematik dalam bentuk symbol, gambar, diagram, serta bentuk manipulasi dalam memecahkan suatu masalah matematik. Castellanos,  Castro & Gutierrez (2009) membagi representasi  menjadi  3  bentuk  yaitu  representasi  verbal,  representasi  pictorial,  dan representasi  symbolic. Representasi  verbal  yaitu  menyajikan masalah ke  bentuk  kata-kata dalam tulisan ataupun ucapan, representasi pictorial yaitu menyajikan masalah dalam bentuk gambar, diagram, atau grafik, dan representasi simbolik meliputi penyajian masalah dalam bentuk angka, operasi dan tanda hubung, dan sombol aljabar (Ningtyas et al., 2019; Septian et al., 2020b).
Para    peneliti  telah  melakukan  penelitian  terkait  dengan  kemampuan  representasi matematis ini, seperti hasil penelitian Astuti (2017) menunjukkan kemampuan representasi
matematis hanya terkategori baik untuk mahasiswa yang memiliki prestasi akademik tinggi, selain  itu  terungkap  pula  bahwa  yang  mempengaruhi  kemampuan  representasi  matematis salah  satunya  penggunaan  media.  Yenni  &  Sukmawati    (2020)  dari  hasil  penelitiannya mengatakan bahwa kemampuan representasi matematis hanya dimiliki oleh mahasiswa yang memiliki motivasi  yang tinggi.  Nurdin  (2019) mengungkapkan hasil penelitiannya bahwa lembar kerja berbasis penemuan terbimbing efektif memfasilitasi kemampuan  representasi matematis  mahasiswa.  Laelasari  et.al  (2014)  hasil  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa kemampuan  refresentasi  matematika  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan  model pembelajaran  learning  cycle  7E.    Maryati  I,  et.al  (Maryati  &  Suryaningsih,  2021) menyimpulakan  bahwa  kemampuan  representasi  matematis  dapat  ditingkatkan  dengan model pembelajaran berbasis masalah dan inquiri.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  tersebut  belum  ada  penelitian  yang  mengaitkan kemampuan representasi matematis dengan pemanfaatan teknologi, untuk itu perlu kiranya diteliti kemampuan representasi matematis yang dikaitkan dengan pemanfaatan teknologi. Salah  satu  software  berteknologi  yang  berkaitan  dengan  pembelajaran  fungsi  linier  dan fungsi kuadrat adalah Desmos graphing calculator .
David Ebert (2015) mengatakan “ Desmos is an online graphing utility that requires no downloads or special hardware. It works on any computer, tablet, or phone .” Sedangkan menurut  Desmos.Inc,(2016)  desmos  merupakan  web  kalkulator  yang  mudah  digunakan untuk setiap jenjang pendidikan. Dalam program linier, geometri dan trigonometri dengan mudah dan cepat, juga menyediakan fastilitas pembuatan media pembelajaran secara online di bidang geometri.
Desmos  graphing  calculator salah  satu  software  yang  cocok    merepresentasikan fungsi  dalam  bentuk  grafik  (Noto  et  al.,  2016).  Ketersediaan software ini  diduga  dapat meningkatkan  kemampuan  mahasiswa  dalam  pemahaman  konsep  fungsi. Software ini memiliki  fitur-fitur  yang  relevan  dengan  permasalahan  yang  dihadapi  mahasiswa  dalam memahami konsep fungsi. Oleh karena itu peneliti ingin melihat pengaruh yang terjadi pada peningkatan  kemampuan  representasi  jika  pembelajarannya  berbantuan  desmos  grafiing calculator.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini ingin mendeskripsikan kemampuan representasi matematis mahasiswa yang  pembelajarannya  berbatuan desmos  grafiing  calculator .  Metode  penelitian  ini menggunakan metode kuantitatif dengan jenis penelitiannya kuasi eksperimen. Desain yang digunakan adalah desain nonequivalent control group design karena melibatkan kelompok kontrol dalam melaksanakan penelitiannya (Creswell, 2015).
Populasi  dalam  penelitian  ini  seluruh  mahasiswa  Prodi  Teknik  Sipil  Universitas Sanggabuana  Bandung,  dengan  mengambil  60  orang  sampel  mahasiswa  dari  semester  2. Adapun prosedur dalam penelitian ini adalah pertama sampel dibagi dalam dua kelompok yaitu  kelompok  ekperimen  dan  kelompok  kontrol.  Kelompok  ekperimen  diberikan perlakuan dalam pembelajaranya dengan menggunakan media desmos graphing calculator dan kelompok kontrol dengan pembelajaran yang biasa dilakukan. Langkah kedua sampel diberi tes sebelum diberikan perlakukan.
Adapun  tes  yang  diberikan  berupa  5  soal  esay  untuk  mengukur  kemampuan representasi matematis. Selanjutnya kedua sampel diberikan perlakuan dan diakhir diberikan lagi test. Alat test yang diberikan terlebih dahulu di uji validitas dan reliabiltiasnya. Setelah data diperoleh, kemudian dilakukan analisis data dengan langkah langkah sebagai berikut (1)  data  diolah  dengan  statistik  deskriptif  untuk  melihat  karakteristik  pemusatan  dan penyebaran data, (2) data diolah dengan menguji beda rerata untuk melihat apakah terdapat perbedaan kemampuan representasi mahasiswa sebelum dan sesudah mendapat perlakuan. Untuk menguji beda rerata tersebut dilakukan uji t. sebagai syarat uji t, terlebih dahulu data di uji normalitas dan homogenitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendeskripsikan  peningkatan  kemampuan representasi matematis mahasiswa pada matakuliah matematika dasar pada pokok bahasan fungsi  linier  dan  fungsi  kuadrat  dengan  memanfaatkan softwhare  desmos  graphing calculator . Matakuliah ini disajikan untuk mahasiswa semester satu di Fakultas Teknik. Dari 200 mahasiswa yang dijadikan populasi dalam penelitian ini diambil 60 mahasiswa sebagai sampel dengan teknik pengambilan sampel secara purposive sampling , dan dari 60 orang mahasiswa  tersebut  dibuat  dua  kelompok  satu  kelompok  kelas  eksperimen  dan  satu kelompok  lagi  kelas  kontrol.  Kelas  ekperimen  dalam  pembelajarannya  menggunakan bantuan software desmos graphing calculator , sedangkan kelas kontrol tidak menggunakan alat  bantu,  sehingga  dalam  penelitian  ini  ingin  melihat  peningkatan  secara  signifikan mahasiswa yang pembelajrannya degan berbantuan software desmos graphing calculator .

## Analisis Data Pretest Kelas Kontrol dan Kelas Ekperimen
Analisis  data pretest kelas  kontrol  dan  kelas  eksperimen  dilakukan  untuk  melihat perbedaan  rerata  kemampuan  representasi  matematis  mahasiswa  sebelum  dilakukan perlakuan. Pengolahan data hasil test awal terlebih dahulu dilakukan dengan analisis statistik deskriptif dengan bantuan software spss versi 22. Hasil perhiungan statistik deskriptif data pretes kelas ekperimen dan kelas kontrol disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Data Pretest N Min Maks Rerata Standar Deviasi Varian Pretest Ekperimen 30 25 65 41,67 10,250 105,057 Pretest Kontrol 30 20 60 41,33 9,908 98,161
Berdasarkan  hasil pengolahan data pretest kelas kontrol dan kelas ekperimen terlihat pada Tabel 1. Secara deskriptif terdapat perbedaan nilai rata-rata kelas ekperimen dengan kelas  kontrol.  Nilai  rerata  kelas  eksperimen  lebih  tinggi  0,34  dari  pada  nilai  rerata  kelas kontrol,  namun  untuk  menyakinkan  perbedaan  tersebut,  maka  perlu  dilakukan  pengujian beda  rerata  dengan  uji  t.  Untuk  melakukan  uji  t,  beberapa  syarat  harus  terpenuhi  terlebih dahulu  diantaranya  populasi  harus  berdistribusi  normal,  dan  homogen.  untuk  itu,  terlebih dahulu kedua data di uji normalitas dan homogenitasnya.
Tabel 2. Uji Normalitas Data Pretest Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistik Dk Sig. Statistik dk Sig. Pretest Ekperimen 0,127 30 0,200 * 0,952 30 0,189 Pretest Kontrol 0,144 30 0,112 0,958 30 0,276
Berdasarkan pada Tabel 2, terlihat bahwa pada 𝛼 = 0,05 baik dengan menggunakan kolmogorov smirnov ataupun dengan shapiro-Wilk keduanya memberikan hasil perhitungan yang sama menyimpulkan bahwa sig. > 0,05. Artinya sampel untuk kelas eksperimen dan kelas kontrol berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Selain syarat populasiya harus berdistribusi  normal,  uji  t  juga  mensyaratkan  populasi  homogen,  maka  selanjutnya  akan dilihat  kehomogenannya  dengan  menguji  homogenitas  antara  antara  skor pretest kelas ekperimen dan skor pretest kelas kontrol.
Tabel  3. Uji Homogenitas Varian Data Pretest Statistik Levene dk1  dk2  Sig. 0,051 1 58  0,822
Berdasarkan hasil perhitungan SPSS diperoleh pada Tabel 3 terlihat bahwa pada 𝛼 = 0,05 nilai sig. = 0,822 artinya populasi memiliki varians yang sama atau homogen. Karena syarat uji t sudah terpenuhi yaitu data berasal dari populasi yang berdistribusi normal dan varians populasi homogen, maka selanjutnya dilakukan uji beda rerata dengan uji t.
Tabel 4. Uji t Sampel Independen Data Pretest t dk Sig. (2-tailed) 0,128 58 0,899
Berdasarkan perhitungan dengan SPSS versi 22, diperoleh hasil seperti terlihat pada Tabel 4  bahwa dengan menggunakan 𝛼 = 0,05 , diperoleh nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,128 dan nilai 𝑠𝑖𝑔. = 0,899 . Sehingga dapat disimpulkan bahwa rerata skor pretes kelas ekperimen sama dengan rerata skor kelas kontrol.

## Analisis Data Posttest Kelas Kontrol dan Kelas Ekperimen
Penelitian  ini  ingin  mendeskripsikan  kemampuan  representasi  mahasiswa  yang pembelajarannya  berbantuan desmos  grafing  calculator .  Untuk  menyakinkan  bahwa perubahan  yang  terjadi  pada  kelas  eksperimen  disebabkan  oleh  perlakuan  berbantuan desmos grafing calculator , maka dilakukan perbandingan dengan kelas kontrol. Selanjutnya dilihat perbedaan skor posttest kelas kontrol dan kelas ekperimen. Diambilnya nilai posttest dikarenakan  kedua  kelas  memiliki  kemampuan  awal  yang  sama  yang  telah  dibuktikan dengan  pengujian pretest kelas  ekperimen  dan  kelas  kontrol  yang  ditemukan  hasil  tidak terdapat perbedaan kemampuan. Untuk melihat perbedaaan skor posttest kelas kontrol dan kelas ekperimen dilakukan uji beda rerata dengan uji t.
Pengolahan data posttest terlebih dahulu dilakukan pengolahan data dengan statistik deskriptif  yang  dibantu  dengan  software  spss  versi  22.  Berdasarkan  hasil  pengolahan
diperoleh hasil statistik deskriptif postes kelas ekperimen dan kelas kontrol seperti terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Statistik Deskriptif Data Posttest N Min Maks Rerata Standar Deviasi Varian Posttest_ Ekperimen 30 35 95 69,83 15,618 243,937 Posttest _Kontrol 30 30 85 57,20 15,595 243,200
Berdasarkan  Tabel  5, terlihat  hasil perhitungan  statistik deskriptif  bahwa  terdapat perbedaan  nilai  rata-rata  kelas  ekperimen  dan  rerata  kelas  kontrol.  Nilai  rerata  kelas eksperimen  lebih  tinggi  12,63  dari  pada  nilai  rata-rata  kelas  kontrol.  Namun    untuk menyakinkan perbedaan tersebut, maka perlu dilakukan pengujian beda rerata dengan uji t. untuk melakukan uji t, terlebih dahulu syarat-syarat uji t harus terpenuhi diantaranya data tersebut    harus  berdistribusi  normal  dan  homogen,  untuk  itu  terlebih  dahulu  kedua  data tersebut  di uji normalitas dan homogenitasnya.
Tabel 6. Uji Normalitas Data Posttest Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistik dk Sig. Statistik dk Sig. Posttest _Ekperimen 0,102 30 0,200 * 0,951 30 0,183 Posttest _Kontrol 0,145 30 0,111 0,930 30 0,049
Berdasarkan  pada  Tabel  6,  terlihat  bahwa  pada 𝛼 = 0,05 dengan  menggunakan kolmogorov smirnov baik untuk data posttest kelas ekperimen, maupun untuk data posttest kelas  kontrol  msing-masing  memberikan  hasil  perhitungan  bahwa  sig.  >  α=0,05.  Artinya sampel baik kelas eksperimen maupun kelas kontrol masing-masing berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Selanjutnya, akan menguji homogenitas antara skor posttest kelas ekperimen dan skor posttest kelas kontrol.
Tabel 7. Uji Homogenitas Varian Data Posttest Statistik Levene dk1 dk2 Sig. 0,189 1 58 0,665
Berdasarkan Tabel 7 terlihat pada α=0,05 diperoleh nilai sig. = 0,665 artinya populasi memiliki varians yang sama atau homogen. Karena syarat uji t sudah terpenuhi bahwa data berasalah  dari  populasi  berdistribusi  normal  dan  varians  populasi  homogen,  maka selanjutnya dilakukan uji beda rerata dengan uji t.
Tabel 4. Uji t Sampel Independen Data Posttest t dk Sig. (2-tailed) 3,135 58 0,003
Berdasarkan hasil perhitungan dengan SPSS versi 22, diperoleh hasil terlihat pada Tabel  8.  Pada  α=0,05  diperoleh  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,135 dan  nilai 𝑠𝑖𝑔. = 0,003 .  Karena
𝑆𝑖𝑔. = 0,003 < 𝛼 = 0,05 ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  rerata  skor  posttes  kelas ekprimen berbeda dengan rerata skor posttest kelas kontrol. Karena berdasarkan perhitungan statistik deskriptif menunjukkan rerata kelas eksperimen lebih baik, maka perbedaan setelah dilakukan pengujian dengan uji t, menyimpulkan bahwa kemampuan representasi matematis mahasiswa  kelas  ekperimen  lebih  baik  dari  pada  kemampuan  representasi  matematis mahasiswa kelas kontrol.

## Analisis Data Pretest dan Posttest Kelas Ekperimen
Penelitian  ini  ingin  menjawab  rumusan  masalah  yang  menyatakan  bahwa  terdapat peningkatan  kemampuan  representasi  mahasiswa  yang  pembelajarannya  berbantuan desmos.  Untuk  mejawab  pertanyaan  tersebut  dilihat  perbedaan  skor  kelas  ekperimen sebelum  mendapatkan  perlakuan  (pembelajaran  denggan  berbantuan desmos  grafik calculator )  dengan  sesudah  mendapatkan  perlakuan.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  ada peningkatan kemampuan representasi setelah diberikan perlakuan. Selanjutnya dioleh dan dianalisis data pretest dan posttest kelas ekperimen.
Pengolahan  data  terlebih  dahulu  dilakukan  pengolahan  data  dengan  statistik deskriptif  yang  dibantu  dengan  software  spss  versi  22.  Hasil  perhitungan  data  dengan statistik deskriptif posttest kelas ekperimen dan kelas kontrol terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Statistik Deskriptif
N Min Maks Rerata Standar Deviasi Varian Pretest_ Ekperimen 30 25 65 41,67 10,250 105,057 Posttest Ekperimen 30 35 95 69,83 15,618 243,937
Berdasarkan    Tabel  9,  hasil  perhitungan  data  dengan  statistik  deskriptif  diperoleh terdapat  perbedaan  nilai  rerata Pretest dan  posttest  pada  kelas  ekperimen.  rerata posttest lebih besar sebesar 28,26 dari skor Pretest . Namun  untuk menyakinkan perbedaan tersebut, maka  perlu  dilakukan  pengujian  beda  rerata  dengan  uji  t.  untuk  melakukan  uji  t,  terlebih dahulu  syarat-syarat  uji  t  harus  terpenuhi  diantaranya  populasi  berdistribusi  normal  dan homogen.
Tabel 10. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistik dk Sig. Statistik dk Sig. Prettest_Ekperimen 0,127 30 0,200 * 0,952 30 0,189 Posttest_Ekperimen 0,102 30 0,200 * 0,951 30 0,183
Berdasarkan Tabel 10, terlihat bahwa pada α=0,05 dengan kolmogorov smirnov baik untuk data Pretest maupun data posttest pada  kelas ekperimen masing-masing memberikan hasil  perhitungan  sig.    >  α=0,05.  Artinya  sampel  berasal  dari  populasi  yang  berdistribusi normal.  Dikarenakan  data  berdistribusi  normal,  maka  selanjutnya  dilakukan  uji  t berpasangan.
Tabel 11. Uji t Sampel Berpasangan
t df Sig. (2-tailed) Pair 1 Pretest_Ekperimen – Posttest Ekperimen -8,967 29 0.000
Berdasarkan perhitungan dengan SPSS ver.22, diperoleh hasil terlihat pada Tabel 11. Pada 𝛼 = 0,05 diperoleh  nilai 𝑠𝑖𝑔. = 0,000 .  Karena 𝑆𝑖𝑔. = 0,000 < 𝛼 = 0,05 .  Maka dapat disimpulkan bahwa rerata skor pretest dan  rerata skor posttest pada kelas ekprimen berbeda. Berdasarkan nilai statistik deskriptif yang menunjukkan nilai posttest lebih besar dari  nilai pretest ,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  kemampuan  representasi  matematis mahasiswa  teknik  meningkat  setelah  diberikan  perlakuan  dalam  pembelajarannya  dengan berbantuan desmos grafing calculator .
Berdasarkan hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa terdapat perbedaan skor akhir  antara  mahasiswa  yang  pembelajarannya  dengan  memanfaatkan  media desmos graphing calculator dengan mahasiswa yang pembelajarannya tanpa menggunakan desmos graphing calculator pada pembelajaran fungsi linier dan fungsi kuadrat.  Mahasiswa yang pembelajarannya  dengan  berbantuan  media desmos  graphing  calculator lebih  baik kemampuannya dibandingkan dengan mahasiswayang pembelajarannya tidak memanfaatkan media Desmos Graphing calculator .  Media dalam pembejaran merupakan alat bantu yang dapat membantu mahasiswa dalam pembelajaran menjadi lebih baik,  Astuti (Astuti, 2017) mengatakan bahwa  yang mempengaruhi kemampuan representasi matematis salah  satunya  penggunaan  media. Desmos  Graphing  calculator merupakan  media  yang dapat diakses pada komputer dan smartphone berbasis android ataupun iOS dan secara instan dapat  membuat  grafik  dari  persamaan  apapun,  misalnya  grafik  dari  persamaan  garis, parabola  sampai  deret  turunan  dan  deret  Fourier.  Aplikasi  ini  juga  di  fasilitasi  dengan berbagai  fungsi  plot  untuk  membuat  tabel  dan  animasi  grafik  yang  menarik  dengan  tool plotting 2D dengan berbagai efek slider untuk melihat pengaruh variabel tertentu pada suatu grafik serta interface yang mudah di pahami mahasiswa. Dengan berbagai fitur tersebut tentu dapat  mendukung  terhadap  peningkatan  kemampuan  representasi,  karena  kemampuan representasi matematis itu sendiri merupakan ide atau gagasan matematika yang dituangkan dalam bentuk simbol dan grafik (David Ebert, 2015; Noto et al., 2016).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  rumusan  masalah  yang  disajikan  pada  penelitian  ini,  kemudian berdasarkan temuan di lapangan, selanjutnya setelah dilakukan pengolahan dan analisis data, maka  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa,  terdapat  pengaruh  yang  signifikan pemanfaatan  media desmos  graphing  calculator dalam  meningkatkan  kemampuan representasi matematis mahasiswa teknik sipil pada pembelajaran fungsi linier dan  fungsi kuadrat.

## REFERENSI
Astuti, E. P. (2017). Representasi Matematis Mahasiswa Calon Guru dalam Menyelesaikan
Masalah
Matematika. Beta Jurnal
Tadris Matematika , 10 (1), 70. https://doi.org/10.20414/betajtm.v10i1.100
Castellanos, J. L. V., Castro, E., & Gutiérrez, J. (2009). Representations in problem solving: A  case  study  with  optimization  problems. Electronic  Journal  of  Research  in Educational Psychology , 7 (17), 279–308. Creswell, J. (2015). Educational Research, Planing, Conducting, and Evaluating Quantitatif and Qualitatif (FOURTH). Perarson Education,inc.
Dahlan, J. A., & Juandi, D. (2011). Analisis Representasi Matematik Siswa Sekolah Dasar Dalam Penyelesaian Masalah Matematika Kontekstual. Jurnal Pengajaran Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam , 16 (1), 128. https://doi.org/10.18269/jpmipa.v16i1.273
David  Ebert.  (2015).  Graphing  Projects  with  Desmos. The  Mathematics  Teacher , 108 (5), 388–391.
Ifanda, A. R., & Septian, A. (2019). Peningkatan Kemampuan Representasi Matematis dan Self-Confidence  Siswa  Melalui  Model  ARIAS  (Assurance,  Relevance,  Interest, Assesement, Satisfaction). UNION: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika , 7 (2), 285– 297.
Komala,  E.,  &  Sarmini,  S.  (2020).  Kemampuan  Representasi  Simbolik  Matematik  Siswa
SMP Menggunakan Blended Learning. Prisma , 9 (2), 204. https://doi.org/10.35194/jp.v9i2.1078
Kurniawan, A., Juliangkary, E., & Pratama, M. Y. (2019). Analisis Kesulitan Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Fungsi . 72–83.
Laelasari,  L.,  Subroto,  T.,  &  Karimah,  N.  I.  (2014).  Penerapan  Model  Pembelajaran Learning  Cycle  7E  Dalam  Kemampuan  Representasi  Matematis  Mahasiswa. Euclid , 1 (2), 82–92. https://doi.org/10.33603/e.v1i2.347
Maryati, I., & Suryaningsih, F. (2021). Kemampuan Representasi Matematis Ditinjau dari Kemandirian  Belajar  dengan  Model  Pembelajaran  Berbasis  Masalah  dan  Inkuiri. PRISMA , 10 (2), 244–254. https://doi.org/10.35194/jp.v10i2.1308
Ningtyas,  D.  Y.,  Fuad,  Y.,  &  Lukito,  A.  (2019).  Kemampuan  Representasi  Mahasiswa Pendidikan  Matematika  dalam  Menyelesaikan  Soal  Kalkulus. Kreano,  Jurnal Matematika Kreatif-Inovatif , 10 (1), 27–36.
https://doi.org/10.15294/kreano.v10i1.17334
Noto,  M.  S.,  Hartono,  W.,  &  Sundawan,  D.  (2016).  Analysis  of  Students  Mathematical Representation and Connection on Analytical Geometry Subject. Infinity Journal , 5 (2), 99–107. https://doi.org/10.22460/infinity.v5i2.216
Nurdin,  E.  (2019).  Pengembangan  Lembar  Kerja  Berbasis  Pendekatan  Terbimbing  untuk Memfasilitasi  Kemampuan  Representasi  Matematis  Mahasiswa. Suska  Journal  of Mathematics Education , 5 (2), 111. https://doi.org/10.24014/sjme.v5i2.7304 Rahmadian, N., Mulyono, &  Isnarto. (2019). Kemampuan Representasi  Matematis dalam Model  Pembelajaran  Somatic,  Auditory,  Visualization,  Intellectually  (SAVI)  | PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika. PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional Matematika , 2 ,
287–292. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/28940
Rahmawati, D., Purwanto, P., Subanji, S., Hidayanto, E., & Anwar, R. B. (2017). Process of mathematical  representation  translation  from  verbal  into  graphic. International Electronic Journal of Mathematics Education , 12 (4), 367–381.
Risdianti, A., Kartono, K., & Masrukan, M. (2019). Pengaruh Corrective Feedback dalam Pembelajaran Auditory Intellectually Repetition ( AIR ) pada Pencapaian Kemampuan Representasi Matematis Siswa. PRISMA , 2 , 10–15.
Septian,  A.,  Darhim,  &  Prabawanto,  S.  (2020a).  Geogebra  in  Integral  Areas  to  Improve Mathematical Representation Ability. Journal of Physics: Conference Series , 1613 (1),
012035. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1613/1/012035
Septian,  A.,  Darhim,  &  Prabawanto,  S.  (2020b).  Mathematical  Representation  Ability through  Geogebra-Assisted  Project-Based  Learning  Models. Journal  of  Physics: Conference Series . https://doi.org/10.1088/1742-6596/1657/1/012019
Septian,  A.,  Komala,  E.,  &  Komara,  K.  A.  (2019).  Pembelajaran  dengan  Model  Creative Problem Solving (CPS) untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kreatif Matematis Siswa. Jurnal Prisma Universitas Suryakancana .
Septian, A., & Rahayu, S. (2021). Peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Siswa melalui Pendekatan Problem Posing dengan Edmodo. PRISMA , 10 (2), 170–181. https://doi.org/10.35194/jp.v10i2.1813
Trilling,  B.,  &  Fadel,  C.  (2009).  Bernie  Trilling,  Charles  Fadel-21st  Century  Skills_ Learning  for  Life  in  Our  Times  -Jossey-Bass  (2009). Journal  of  Sustainable Development Education and Research , 2 (1), 243.
Yenni,  Y.,  &  Sukmawati,  R.  (2020).  Analisis  Kemampuan  Representasi  Matematis Mahasiswa Berdasarkan Motivasi Belajar. Mosharafa: Jurnal Pendidikan Matematika , 9 (2), 251–262. https://doi.org/10.31980/mosharafa.v9i2.661