Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Vol.8, No.1, Januari 2022, pp. 10~19
DOI:10.31605/saintifik.v8i1.362
ISSN 2622-8904 (online)
Partial Least Square-Structural Equation Modeling pada Tingkat Kepuasan dan Persepsi Mahasiswa terhadap Perkuliahan Online
Suriana* 1 , Rahmawati 2 , Darma Ekawati 3 1,2,3 Program Studi Matematika, Universitas Sulawesi Barat, Indonesia e-mail: * 1 surianaana50@gmail.com, 2 rahmah@unsulbar.ac.id , 3 darmaekawati@unsulbar.ac.id

## Abstrak
Pembelajaran secara online merupakan solusi terbaik terhadap kegiatan belajar mengajar di tengah pandemi  COVID-19.  Penyebaran  COVID-19  secara  global  memberikan  dampak  di  segala  sektor,  tidak terkecuali dalam dunia pendidikan. Seperti halnya pembelajaran yang dilakukan secara tatap muka/luring, pembelajaran  daring  ini  memiliki  beberapa  kendala  dalam  pelaksanaannya,  diantaranya  dari  kesiapan perangkat elektronik yang dibutuhkan, akses jaringan dan kesiapan peserta didik dalam melakukan adaptasi terhadap model pembelajaran ini. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat kepuasan dan persepsi mahasiswa  terhadap  perkuliahan  online  dengan  menggunakan  Partial  Least  Square-structural  Equation Modeling (PLS-SEM). Model yang dibentuk hanya terdiri dari tiga variabel laten eksogen yang menunjukkan persepsi  mahasiswa  yaitu  aspek  pembelajaran,  aspek  kompetensi  dosen,  dan  aspek  sarana  dan  prasarana serta  dua variabel laten  endogen  yaitu  tingkat  kepuasan  dan  prestasi  akademik. Data  penelitian  diperoleh melalui penyebaran kuesioner terhadap Mahasiswa Universitas Sulawesi Barat yang mengikuti perkuliahan secara online atau daring. Hasil analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa aspek pembelajaran dan aspek sarana dan prasarana berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dengan total  pengaruh  berturut-turut  0,249;  0,432.  sementara  aspek  kompetensi  dosen  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa dengan total pengaruhnya sebesar 0,149. Sementara tingkat kepuasan mahasiswa berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi akademik dengan total pengaruhnya sebesar 0,158.

## Kata Kunci: Kepuasan Mahasiswa, Perkuliahan Online, PLS-SEM

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran secara online atau  saat  ini lebih  dikenal  dengan  istilah  pembelajaran  dalam jaringan (daring) merupakan  solusi  terbaik  terhadap  kegiatan  belajar  mengajar  di  tengah  pandemi  COVID-19.  Model pembelajaran  ini  memberikan  kesempatan  peserta  didik  untuk  dapat  mengikuti  suatu  pelajaran  atau  mata kuliah  tertentu  serta  memberikan  layanan  pembelajaran  bermutu  yang  bersifat  masif  dan  terbuka  guna menjangkau peminat yang lebih banyak dan luas. Penyebaran COVID-19 secara global memberikan dampak di segala sektor, tidak terkecuali dalam dunia pendidikan. Indonesia sebagai negara yang salah satu mengalami dampak  bencana  global  pandemi  Coronavirus  Disease  (COVID-19)  telah  mengambil  kebijakan  terkait pelaksanaan proses belajar mengajar di seluruh jenjang pendidikan. Kebijakan tersebut tertuang dalam Surat Edaran  Nomor  4  Tahun  2020  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Nadiem  Anwar  Makarim  tentang pelaksanaan  pendidikan  dalam  masa  darurat  Covid-19  (Saragih,  2020).  Seperti  halnya  pembelajaran  yang dilakukan  secara  tatap  muka/luring,  pembelajaran  daring  ini  memiliki  beberapa  kendala  dalam pelaksanaannya, diantaranya dari kesiapan perangkat elektronik yang dibutuhkan, akses jaringan dan kesiapan peserta didik dalam melakukan adaptasi terhadap model pembelajaran ini.
Penelitian mengenai tingkat kepuasan dan persepsi mahasiswa terhadap perkuliahan online melibatkan beberapa variabel. Variabel-variabel yang digunakan merupakan variabel laten yang tidak dapat diukur secara langsung.  Upaya  untuk mengetahui tingkat  kepuasan dan  persepsi  mahasiswa terhadap  perkuliahan  online, Structural Equation Modeling (SEM) merupakan suatu teknik analisis data multivariat yang dapat membantu peneliti untuk menguji hubungan antara variabel laten, variabel indikator dan kesalahan pengukuran  secara langsung (Marliana., 2020). Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis multivariat yang terdiri dari analisis regresi, analisis jalur, dan analisis faktor. Metode SEM memiliki kemampuan analisis dan prediksi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  analisis  jalur  dan  analisis  regresi  karena  SEM  mampu
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
menganalisis lebih dalam dan lebih komprehensif dalam menjelaskan fenomena penelitian. Sementara pada analisis jalur dan analisis regresi hanya mampu mencapai level variabel laten sehingga mengalami kesulitan dalam menganalisis indikator-indikator variabel laten (Ulum M, et al., 2014). Terdapat dua pendekatan yang digunakan dalam SEM yaitu Covariance Based SEM (CB-SEM) dan Partial Least Squares SEM (PLS-SEM) (Halimah, 2017).
Penelitian tentang Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) pada hubungan antara tingkat kepuasan mahasiswa dan kualitas Google Classroom berdasarkan metode Webqual 4.0 telah dilakukan  oleh  Marliana  (2020).  Hasil  analisis  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa  kualitas  informasi, kualitas  antar  muka  pengguna  dan  kualitas  interaksi  layanan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kepuasan mahasiswa sementara variabel usability berpengaruh secara signifikan.
Berdasarkan latar belakang di atas, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “ Partial Least  Squares-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  pada  tingkat  kepuasan  dan  persepsi  mahasiswa terhadap perkuliahan online”. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pemodelan Partial Least Squares- Structural Equation Modeling (PLS-SEM) pada kepuasan mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan merupakan jenis penelitian kuantitatif yaitu menggunakan pendekatan studi  literatur.  Pendekatan  studi  literatur  pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  dengan  mencari referensi-referensi yang mendukung penelitian ini, seperti buku, jurnal ilmiah maupun dari sumber-sumber lain  yang  berkaitan  dengan Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  dari  hasil  survei  mengenai  tingkat  kepuasan  dan persepsi  mahasiswa  terhadap  perkuliahan  online.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil  data populasi Mahasiswa Universitas Sulawesi Barat angkatan 2017, 2018, 2019, dan 2020 dengan jumlah populasi sebnayak 197 Mahasiswa. Hasil survei penelitian dilakukan dengan membagikan angket atau kuesioner kepada responden.  Variabel  penelitian  yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  variabel  laten  eksogen  yang  menunjukkan persepsi  mahasiswa  yaitu  aspek  pembelajaran  ( i  ),  aspek  kompetensi  dosen  ( 2  ),  dan  aspek  sarana  dan prasarana ( 3  ) dan dua variabel laten endogen yaitu tingkat kepuasan ( 1  ) dan prestasi akademik ( ) 2  .

## 2.1 Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  merupakan  suatu  teknik  modeling  statistik  multivariat  yang dapat digunakan untuk menguji model-model sebab akibat, yang mana SEM memungkinkan untuk menguji beberapa variabel bebas laten berdasarkan variabel indikatornya. Terdapat dua pendekatan dalam SEM yaitu CB-SEM  dan  PLS-SEM.  Perkembangan Structural  Equation  Modeling (SEM ) berbasis  kovarians  masih terdapat kelemahan berdasarkan asumsi parametrik yang harus berdistribusi normal dan jumlah sampel yang digunakan harus berkisar antara 200 sampai 800 (Hamid & Anwar., 2019). Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold sebagai metode yang umum digunakan untuk mengestimasi path model yang menggunakan variabel laten berdasarkan indikatornya. Partial Least Square (PLS) merupakan salah satu metode analisis dalam Structural Equation Modeling (SEM) yang powerfull karena dapat diterapkan dalam semua  skala  data,  tidak  membutuhkan  asumsi  dan  tidak  harus  menggunakan  sampel  dengan  jumlah  besar (Berutu, et al., 2018).
Tujuan dari Partial Least Square (PLS) adalah untuk memprediksi pengaruh variabel independen X terhadap variabel dependen Y dan menjelaskan ada atau tidaknya hubungan diantara kedua variabel tersebut. Adapun  beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam  pemodelan Partial  Least  Square-Structural  Equation Modeling (PLS-SEM) yaitu sebagai berikut (Riefky & Hamidah., 2019). 1. Merancang Model Struktural ( inner model )
Inner  Model menggambarkan  hubungan  antara  variabel  laten  berdasarkan  teori  substantif.  Dimana hubungan tersebut menggambarkan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang kemudian  dianalisis  menggunakan  analisis  jalur  ( Path  Analysis )  (Riefky  &  Hamidah.,  2019).  Adapun persamaan model struktural ( inner model ) adalah sebagai berikut:
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
1 1 1 1 mx nx mxn mx mxm mx      +  + = (1)
Keterangan:
 : Matriks konstruk laten endogen ( m x1 )  : Koefisien matriks variabel endogen ( m x m )  : Matriks konstruk laten eksogen ( m x n )  : Koefisien matriks variabel eksogen ( m x m )  : Inner model residual matriks ( n x 1 )
m    : Banyaknya variabel laten eksogen
2. Merancang Model pengukuran ( Outer model )
Outer  model menunjukkan  bahwa  adanya  hubungan  antara  variabel  laten  dengan  variabel indikatornya secara langsung. Model umum dari outer model dari model indikator refleksif adalah sebagai berikut (Chin., 1998) Model persamaan pengukuran untuk x
1 1 1 qx nx qxn x qx x   +  = (2)
Model persamaan pengukuran untuk y
1 1 1 px mx pxm y px y   +  = (3) dengan : ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )           = = = =  = = cov 0 cov 0 cov 0 E E E
Keterangan: x : vektor bagi peubah indikator eksogen ( q x 1 ) y : vektor bagi peubah indikator endogen ( p x 1 )
x  dan y  : matriks bagi loading factor ( ) 
 : vektor bagi peubah laten eksogen ( n x 1 )
 : vektor bagi peubah laten endogen ( m x 1 )
 : vektor bagi galat pengukuran eksogen ( q x 1 )  : vektor bagi galat pengukuran endogen ( p x 1 ) p    : banyaknya variabel indikator untuk variabel laten endogen q    : banyaknya variabel indikator untuk variabel laten eksogen

## 2.2 Estimasi Parameter Model
Penaksiran atau estimasi parameter model menggunakan algoritma PLS-SEM yang didasarkan pada metode kuadrat terkecil (OLS) dengan teknik iterasi. Estimasi parameter model PLS-SEM ada tiga tahap yang terdiri  dari  estimasi  bobot  ( weight  estimate )  yang  digunakan  untuk  memperoleh  skor  dari  variabel  laten,
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
estimasi jalur ( path estimate ) digunakan untuk memperoleh nilai dari koefisien parameter untuk setiap variabel laten, estimasi rata-rata ( means ) dan lokasi parameter yang merupakan nilai konstanta regresi dari indikator dan variabel lain (Sanchez, 2013).

## 2.3 Evaluasi Model
Evaluasi model pada Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dibagi menjadi dua  tahap  yaitu  evaluasi  model  pengukuran  ( outer  model )  dan  evaluasi  model  struktural  ( inner  model ). Tahapan evaluasi model bertujuan untuk mengetahui bahwa model pengukuran tersebut telah valid dan reliabel (Hamid & Anwar., 2019).
1. Outer model
a. Convergent Validity
Uji  validitas  indikator  reflektif  dapat  dilihat  dari  nilai standardized  loading  faktor ( )  .  Nilai standardized loading factor dikatakan valid jika memiliki nilai diatas 07 (Monika., 2017). Namun demikian untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai standardized loading factor diatas 0.5 sampai 0.6 dapat diterima, sedangkan jika nilai standardized loading  factor dibawah 0.5 dapat dikeluarkan dari model (Chin., 1998).
b. Composite Reliability
Composite Reliability untuk menunjukkan keefektifan konstruk yang diukur dengan indikator yang telah ditetapkan. composite reliability dapat dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
( )    = = =
+                 = j j j K k jk K k jk K k jk c e 1 2 1 2 1 var    (4)
Dengan:
jk  : loading factor
jk e : error pengukuran ) var( jk e : variansi dari error pengukuran
Composite Reliability mempunyai rentang nilai 0 sampai 1, apabila semakin tinggi nilai yang diperoleh maka  semakin  tinggi  tingkat  reliabilitasnya  dan  nilai Composite  Reliability harus  lebih  besar  dari  0.708 (Marliana., 2020)
2. Inner model
Inner model dievaluasi menggunakan 2 R untuk konstruk dependen. Nilai 2 R sama halnya dengan nilai 2 R dalam analisis regresi linear yaitu besarnya variability variabel endogen yang mampu dijelaskan oleh variabel eksogen. Adapun persamaan 2 R adalah sebagai berikut (Chin., 1998)
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
( ) j jk K k jk Y X cor R ,
1 2  =  =  (5)
Nilai 2 R mempunyai rentang nilai yaitu 0 sampai dengan 1 yang apabila semakin tinggi nilai maka akan  semakin  tinggi  pula  nilai  akurasi  prediksi  model  yang  diperoleh  dengan  kriteria  0.  75  (kuat),  0.50 (moderate), 0.25 (lemah) (Hamid & Anwar., 2019). Selain melihat nilai dari 2 R untuk evaluasi model, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-square predictive relevance ) ( 2 Q prediktif relevansi oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai 0 2  Q menunjukkan bahwa model tersebut memiliki predictive relevance (model  sudah  baik),  sedangkan  jika  nilai 0 2  Q menunjukkan  bahwa  model  tersebut  kurang  memiliki predictive relevance (model kurang baik). Adapun perhitungan 2 Q dilakukan dengan persamaan berikut.
) 1 )...( 1 )( 1 ( 1 2 2 2 2 1 2 n R R R Q − − − − = (6)
2 2 2 2 1 ... , n R R R adalah 2 R variabel  endogen. 2 Q memiliki  nilai  rentang 1 0 2   Q ,  apabila  nilai 2 Q semakin mendekati 1 maka akan semakin baik (Supandi & S., 2020).
3. Pengujian Hipotesis
a. Hipotesis untuk outer model
0 : 0 = i H  (indikator ke- i tidak signifikan dalam mengukur variabel laten) 0 : 1  i H  (indikator ke- i signifikan dalam mengukur variabel laten) Statistik uji:
( ) i i hit SE t   =
(7)
b. Hipotesis untuk inner model
0 : 0 = i H  (variabel eksogen ke- i tidak signifikan dalam mengukur variabel endogen) 0 : 1  i H  (variabel eksogen ke- i tidak signifikan dalam mengukur variabel endogen)
( ) i i hit SE t   =
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dari hasil survei mengenai tingkat kepuasan  dan  persepsi  mahasiswa  terhadap  perkuliahan  online.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengambil data populasi Mahasiswa Universitas Sulawesi Barat angkatan 2017, 2018, 2019, dan 2020. Hasil survei  penelitian  dilakukan  dengan  membagikan  angket  atau  kuesioner  kepada  responden.  Diagram  jalur menjelaskan  pola  hubungan  antara  variabel  laten  dengan  indikator-indikatornya,  hubungan  antar  variabel latennya, serta notasi-notasi koefisien model sehingga mempermudah peneliti untuk melihat model.  Berikut ini adalah hasil konstruksi diagram jalur yang dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut.
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Gambar 1 Konstruksi Diagram Jalur
a. Convergent Validity
Nilai loading  factor dapat  dikatakan  valid  jika 5 . 0   .  Namun  jika  nilai loading  factor berada dibawah  0.5  maka  indikator  dikatakan  tidak  valid  dan  harus  dikeluarkan  dari  analisis  karena  hal  ini mengindikasikan bahwa indikator tersebut tidak cukup baik digunakan untuk mengukur variabel laten. Berikut adalah hasil convergent validity yang dapat dilihat pada tabel Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Convergent Validity Variabel laten Indikato r Loading Factor Aspek Pembelajaran X1.1 0.645 X1.2 0.587 X1.3 0.672 X1.4 0.758 X1.5 0.658 X1.6 0.718 Aspek Kompetensi Dosen X2.1 0.858 X2.2 -0.017 X2.3 0.860 X2.4 0.792 X2.5 0.830 Aspek Sarana dan Prasarana X3.1 0.889 X3.2 0.875 X3.3 0.641 X3.4 0.045 Tingkat Kepuasan Y1.1 0.805 Y1.2 0.801 Y1.3 0.804 Prestasi Akademik Y2.1 1.000
Berdasarkan pada Tabel 2 dapat lihat bahwa terdapat indikator yang tidak valid pada variabel laten aspek kompetensi dosen yaitu 2 . 2 X dan aspek sarana dan prasarana yaitu 4 . 3 X karena memiliki nilai loading factor < 0.5. Adapun indikator yang tidak valid tersebut satu per satu dikeluarkan dari model.
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Tabel 3 Convergent Validity (Iterasi 2) Variabel laten Indikato r Loading Factor Aspek Pembelajaran X1.1 0.645 X1.2 0.587 X1.3 0.672 X1.4 0.758 X1.5 0.658 X1.6 0.718 Aspek Kompetensi Dosen X2.1 0.858 X2.3 0.860 X2.4 0.792 X2.5 0.830 X3.1 0.889 Aspek Sarana dan Prasarana X3.2 0.875 X3.3 0.641 X3.4 0.045 Tingkat Kepuasan Y1.1 0.805 Y1.2 0.801 Y1.3 0.804 Prestasi Akademik Y2.1 1.000 Tabel 4 Convergent Validity (Iterasi 3) Variabel laten Indikato r Loading Factor Aspek Pembelajaran X1.1 0.645 X1.2 0.586 X1.3 0.672 X1.4 0.758 X1.5 0.658 X1.6 0.718 Aspek Kompetensi Dosen X2.1 0.858 X2.3 0.860 X2.4 0.792 X2.5 0.830 Aspek Sarana dan Prasarana X3.1 0.888 X3.2 0.869 X3.3 0.655 Tingkat Kepuasan Y1.1 0.805 Y1.2 0.800 Y1.3 0.805 Prestasi Akademik Y2.1 1.000
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Setelah mengeluarkan variabel indikator yang tidak valid pada variabel laten aspek kompetensi dosen, masih terdapat indikator yang tidak valid pada variabel laten aspek sarana dan prasarana yaitu 4 . 3 X karena memiliki nilai loading factor 5 . 0  sehingga indikator tersebut dikeluarkan dari model. Sehingga dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Berdasarkan  tabel  4.  dapat  dilihat  bahwa  setelah  mengeluarkan  variabel  indikator  yang  tidak  valid pada variabel aspek sarana dan prasarana, semua nilai loading factor pada setiap indikator dari kelima variabel laten telah bernilai 5 . 0  . Sehingga dapat disimpulkan bahwa convergent validity dari setiap indikator telah valid dalam mengukur variabel laten karena nilai loading factor telah terpenuhi .
b. Composite Reliability
Composit  Reliability digunakan  untuk  menguji  nilai  reliabilitas  indikator-indikator  pada  suatu variabel.  Suatu variabel  dikatakan reliabel apabila Composit  Reliability memiliki  nilai lebih  besar  dari  0.7. hasil composit reliability dapat dilihat pada Tabel 5 berikut
Tabel 5. Hasil Pengujian Composite Reliability Variabel Laten Reliabilitas Komposit Aspek Pembelajaran 0.833 Aspek kompetensi Dosen 0.902 Aspek Sarana dan Prasarana 0.850 Tingkat Kepuasan 0.845 Prestasi Akademik 1.000
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai Composite Reliability telah memenuhi syarat karena memiliki nilai lebih dari 0.7.
Pengujian Hipotesis:
0 H :  Hubungan  antara  aspek  pembelajaran  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  tidak  berpengaruh signifikan
1 H :  Hubungan antara aspek pembelajaran terhadap tingkat kepuasan mahasiswa berpengaruh signifikan
0 H :  Hubungan  antara aspek  kompetensi  dosen terhadap tingkat  kepuasan mahasiswa  tidak  berpengaruh signifikan
1 H :  Hubungan  antara  aspek  kompetensi  dosen  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  berpengaruh signifikan
0 H :  Hubungan antara aspek sarana dan prasarana terhadap tingkat kepuasan mahasiswa tidak berpengaruh signifikan
1 H :  Hubungan  antara  aspek  sarana  dan  prasarana  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  berpengaruh signifikan
0 H :  Hubungan  antara  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  prestasi  akademik  tidak  berpengaruh signifikan
1 H :  Hubungan antara tingkat kepuasan mahasiswa terhadap prestasi akademik berpengaruh signifikan
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Tingkat signifikansi  yang digunakan adalah 5% sehingga nilai 96 . 1 = tabel t . Hasil pengujian t- statistics pada model struktural ( inner model ) dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Pengujian hipotesis inner model
Variabel Laten Original Sample T Statistik Aspek Pembelajaran → Tingkat Kepuasan 0.249 3.100 Aspek Kompetensi Dosen → Tingkat Kepuasan 0.149 1.614 Aspek Sarana dan prasarana → Tingkat Kepuasan 0.432 3.554 Tingkat Kepuasan → Prestasi Akademik 0.158 2.579
Tabel 6 menunjukkan bahwa aspek pembelajaran dan aspek sarana dan prasarana memiliki hubungan yang  signifikan  terhadap  tingkat  kepuasan  mahasiswa  karena  memiliki  nilai t-statistic  > 96 . 1 = tabel t sedangkan aspek kompetensi dosen tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kepuasan mahasiswa karena  memiliki  nilai t-statistic  < 96 . 1 = tabel t sementara  tingkat  kepuasan  mahasiswa  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  prestasi  akademik  karena  memiliki  nilai t-statistic  > 96 . 1 = tabel t .  Sehingga  diperoleh model struktural sebagai berikut.
2 1 2 1 3 2 1 1 158 . 0
432 . 0 149 . 0 249 . 0         + = + + + =
Model  penyesuaian  yang  diperoleh  memiliki  nilai 2 R pada variabel  laten  endogen  tingkat  kepuasan sebesar 0.544 yang berarti bahwa variasi tingkat kepuasan dapat dijelaskan sebesar 0.544 oleh variabel laten aspek  pembelajaran,  aspek  kompetensi  dosen,  dan  aspek  sarana  dan  prasarana,  sedangkan  nilai  koefisien determinasi pada variabel laten prestasi akademik sebesar 0.025 yang berarti bahwa variasi prestasi akademik dapat dijelaskan sebesar 0.025 oleh variabel tingkat kepuasan. Selain 2 R juga dapat dilihat nilai 2 Q yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 Nilai 2 R dan 2 Q Skema Path PLS Variabel Laten R Square 2 Q Tingkat Kepuasan 0.544 0.297 Prestasi Akademik 0.025

## 4. KESIMPULAN
Model Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dalam menentukan tingkat kepuasan dan persepsi mahasiswa terhadap perkuliahan online yaitu:
2 1 2 1 3 2 1 1 158 . 0 432 . 0 149 . 0 249 . 0         + = + + + =
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Persamaan  pada  model Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  tersebut menyatakan  bahwa  tingkat  kepuasan ( ) 1  mengalami  peningkatan  seiring  dengan  peningkatan  aspek pembelajaran ( ) 1  , aspek kompetensi dosen ( ) 2  , aspek sarana dan prasarana ( ) 3  dengan kontribusi masing- masing 0.265; 0.013 dan 0.536 dan satu untuk setiap satu satuan. Sedangkan jika variabel tingkat kepuasan bertambah sebesar satu satuan, maka akan menambah variabel prestasi akademik ( ) 2  sebesar 0.158. Variabel aspek  pembelajaran  dan  aspek  sarana  dan  prasarana  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kepuasan, sedangkan  aspek  kompetensi  dosen  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Tingkat  kepuasan  mahasiswa berpengaruh signifikan terhadap prestasi akademik.

## DAFTAR PUSTAKA
Berutu, T. G., et al, 2018, Analisis Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan dalam Pemesanan Tiket Pesawat Secara Online Menggunakan pendekatan Partial Least Square (PLS), Jurnal Gaussian, No. 4, Vol. 7, Hal. 361- 372.
Chin, W. W., 1998, The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, Marcoulides, G.
A., Modern Methods For business Research , Lawrence Erlbaum Associates, London.
Halimah,  S.  N.,  2017,    Analisis  Pengaruh  Kuliatas  Layanan  dan  Kepuasan  Terhadap  Loyalitas  Pasien  di Medical Center ITS dengan Metode Structural Equation Modeling - Partial least Square (SEM-PLS),
Skripsi, Program Pasca Sarjana Departemen Statistika, Univ. ITS, Surabaya. Hamid, R. S., & Anwar, S. M. 2019. Structural Equation Modeling (SEM) Berbasis Varian (Konsep Dasar dan Aplikasi Program Smart PLS 3.2.8. dalam Riset Bisnis) , PT Inkubator Penulis Indonesia: Jakarta Pusat
Marliana,  R.  R.,  2020,  Partial  Least  Squares-Structural  Equation  Modeling  pada  Tingkat  Kepuasan  dan Persepsi Mahasiswa Terhadap Perkuliahan Online, Jurnal Matematika, Statistika, dan Komputasi , No.2, Vol.16, 174-186, : https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/7851
Riefky, M, Hamidah, W. N, 2019, Pemodelan SEM PLS pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Layanan  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  UNIPA  Surabaya, Seminar  Nasional  Hasil  Riset  dan pengabdian, ke-II, Surabaya, 18 Oktober. Sanchez, G, 2013, PLS Path Modeling With R,
http://www.gastonsanchez.com/PLS_Path_Modeling_With_R.pdf , diakses tanggal 20 Februari 2021. Supandi, E. D & S, S. S., 2020, Pengaruh Remunerasi dan Motivasi terhadap Kinerja pegawai UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta dengan Menggunakan Structural Equation Modeling, PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , Semarang, 28 Februari.
Saragih O, et al., 2020, Persepsi Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring Selama Pandemi Covid-19, Jurnal Penelitian Pendidikan & Pembelajaran, No. 3, Vol. 7, Hal. 1-14.
Ulum M, et al., 2014, Analisis Structural Equation Modeling (SEM) untuk Sampel Kecil dengan menggunakan Partial Least Square (PLS), Prosiding Seminar Nasional matematika, jember, 19 November.