## ANALISIS KONTRIBUSI KURIOSITAS, KETAHANMALANGAN DAN KEMAMPUAN ALGORITMIK TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA
I Gst A Ngr Trisna Jayantika, S.Pd., M.Pd. (1) , Edy Hermawan, S.Pd., S. Kom., M.T (2) , I Gst A Gede Wiadnyana, S.Pd., M.Pd. (3)
Pendidikan Matematika, FPMIPA IKIP PGRI Bali (1,2,3)

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui besarnya kontribusi kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa. Adapun populasi dari penelitian ini adalah seluruh  mahasiswa  semester  IV  jurusan  Pendidikan  Matematika  FPMIPA  IKIP  PGRI  Bali  tahun akademik  2016/2017.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik simple  random  sampling dengan banyaknya  sampel  didapatkan  sebanyak  48  orang.  Data  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  angket kuriositas, angket ketahanmalangan, tes kemampuan algoritmik serta dokumen berupa hasil Ujian Tengah Semester untuk data hasil belajar mahasiswa. Data yang terkumpul selanjutnya dianalisis dengan analisis jalur.
Dari  hasil  uji  analisis  data  didapatkan  hasil  sebagai  berikut:  (1)  kuriositas  mahasiswa  memberi kontribusi  yang  signifikan  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  dengan  koefisien  regresi  0,631  sehingga besarnya  kontribusi  kuriositas  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  adalah  57,11%,  (2)  ketahanmalangan mahasiswa  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  dengan  kefisien regresi  0,629  sehingga  besarnya  kontribusi  ketahanmalangan  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  adalah 62,64%,  (3)  kemampuan  algoritmik  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  hasil  belajar mahasiswa dengan koefisien regresi 0,488 sehingga besarnya kontribusi kemampuan algoritmik terhadap hasil  belajar  adalah  23,81%.  (4)  kuriositas,  ketahanmalangan  dan  kemampuan  algoritmik  berkontribusi secara  simultan  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  dengan 596 , 0 3 2 1 2  Y X X X R ,  sehingga  besarnya kontribusi secara simultan kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa adalah 59,6%.
Kata Kunci : Kuriositas, Ketahanmalangan, Kemampuan Algoritmik, dan Hasil Belajar Mahasiswa

## PENDAHULUAN
Perubahan  paradigma  dalam  bidang pendidikan  serta  besarnya  tuntutan  untuk ‘melahirkan’ tenaga pendidik  yang bermutu telah  menuntut  perubahan  pada  proses pembelajaran  di  kelas.  Usaha-usaha  yang telah  dilakukan  untuk  mengakomodasi perubahan  tersebut,  namun  secara  umum masih belum memaksimalkan faktor internal mahasiswa,  misalnya  yang  menyangkut dengan  kecerdasan,  bakat,  rasa  ingin  tahu serta kemampuan akademik lainnya. Faktanya  faktor  yang  paling  berpengaruh terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  adalah faktor internal, yaitu faktor yang berasal dari dalam  diri  mahasiswa  sendiri.  Hal  ini didukung  oleh  pendapat  yang  dikemukakan oleh  Clark  (dalam  Sudjana,  2000)  yang
menyatakan  bahwa  tingkat  prestasi  belajar siswa  lebih  dipengaruhi  oleh  faktor  internal dari  diri  siswa  sendiri  dibandingkan  faktor eksternal, dimana 70% prestasi belajar siswa dipengaruhi oleh diri siswa sendiri dan 30% dipengaruhi  oleh  lingkungan  sekitar  siswa. Diharapkan  dengan  memperhatikan  faktor internal  dari  mahasiswa  nantinya  dapat berimplikasi  pada  hasil  belajar  yang  diraih oleh  mahasiswa  yang  bersangkutan,  karena diyakini  bahwa  setiap  individu  memiliki kemampuan  akademik  namun  dengan  jenis kemampuan  serta  intensitas  yang  berbeda beda tiap individu. Dengan jenis kemampuan  dan  intensitas  yang  berbeda, tiap  individu  memiliki  cara  belajar  serta pendekatan  terhadap  proses  pembelajaran yang  berbeda.  Selanjutnya  faktor  internal
yang akan dikaji dalam penelitian ini adalah kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan  algoritmik  serta  kontribusinya terhadap hasil belajar mahasiswa.
Kuriositas  bisa  dipahami  sebagai  rasa ingin  tahu,  ketertarikan  serta  keterbukaan dalam  mencari  hal-hal  baru.  Kuriositas tercermin  dalam  bentuk  keinginan  untuk mencari hal-hal baru, meningkatkan pengetahuan  untuk  meningkatkan  kualitas ataupun kemampuan pribadi serta kemampuan interpersonal.
Kuriositas
memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan keterbukaan  terhadap  nilai,  gagasan  baru serta frekuensi kesenangan dalam menyelesaikan masalah.
Kuriositas
cenderung diasosiasikan dengan rajin belajar, usaha dan kinerja yang mengarahkan individu menemukan, mengeksplorasikan  keingintahuannya  untuk meningkatkan  kemampuan  pribadi  dan interpersonal  individu.  Dalam  konteks pembelajaran  di  kelas,  mahasiswa  dengan tingkat  kuriositas  tinggi  cenderung  lebih aktif  dalam  pembelajaran  baik  dengan mengajukan pertanyaan
maupun
mengeksplorasi konsep, sebaliknya mahasiswa dengan kuriositas rendah cenderung akan pasif dalam pembelajaran. Faktor internal lain yang juga berpengaruh terhadap hasil belajar mahasiswa adalah ketahanmalangan ( adversity quotient ) yang dapat didefinisikan sebagai merupakan kecerdasan dalam mengatasi  masalah  (Stoltz,  2000).  Stoltz juga  menyatakan  bahwa  ketahanmalangan merupakan  salah  satu  faktor  yang  memiliki pengaruh  luar  biasa  terhadap  keberhasilan seseorang.  Seseorang  yang memiliki tingkat ketahanmalangan  tinggi  cenderung  tidak mudah menyerah dalam menghadapi tantangan.  Mereka  adalah  pemikir  yang selalu  memikirkan  berbagai  kemungkinan- kemungkinan  dan  tidak  pernah  membiarkan ada  sesuatu  yang  menghalangi  cita-citanya. Dalam konteks Matematika,
ketahanmalangan  sangat  berperan  dalam pemecahan  masalah  matematika  karena memerlukan  prosedur-prosedur  serta  aturan tertentu.
Merupakan sebuah fakta bahwa matematika dipenuhi oleh prosedur-prosedur yang  bersifat  abstrak,  sehingga  proses pemecahan masalah matematika memerlukan kemampuan tentang pemahaman  prosedur-prosedur  matematika yang diistilahkan dengan kemampuan algoritmik. Kemampuan algoritmik merupakan kemampuan dalam memecahkan masalah  matematika  dengan  mengikuti prosedur  serta  aturan  tertentu.  Mahasiswa dengan  kemampuan  algoritmik  yang  baik cenderung  mampu  memecahkan  masalah matematika dengan memperhatikan runtutan prosedur-prosedur tertentu. Sebaliknya mahasiswa  dengan  kemampuan  algoritmik rendah kurang mampu mengurutkan prosedur  dengan  runtut,  mereka  cenderung memecahkan  masalah  matematika  dengan runtutan prosedur yang benar bahkan sampai tidak  mampu  memecahkannya  dengan alasan  tidak  tahu  runtutan  prosedur  yang benar.  Sehingga  kemampuan  algoritmik merupakan salah satu faktor yang memberikan  andil  dalam  proses  pemecahan masalah  matematika.  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  untuk:  (1)  mengetahui  besarnya kontribusi  kuriositas  terhadap  hasil  belajar matematika mahasiswa, mengetahui besarnya kontribusi ketahanmalangan terhadap  hasil  belajar  mahasiswa,  (3) mengetahui besarnya kontribusi kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa, serta  (4)  mengetahui  besarnya  kontribusi kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian ex poxt  vacto .  Rancangan  penelitian ex  post facto adalah  rancangan  penelitian  untuk
meneliti gejala yang sudah terjadi. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan  kuantitatif,  dimana  pendekatan kuantitatif  ditandai  dengan  adanya  analisis statistik  dengan  deskriptif  korelasional. Teknik deskriptif digunakan untuk mengungkapkan  respon  subyek  sehingga dapat  memberikan  gambaran  fakta  yang sistematis.
Teknik korelasional ini digunakan untuk menunjukan derajat hubungan antara variabel kuriositas, ketahanmalangan,  kemampuan  algoritmik dan hasil belajar mahasiswa.
Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan dengan angket kuriositas, angket ketahanmalangan,
tes
kemampuan algoritmik  serta  dokumen  berupa  hasil  UTS
untuk  data  hasil  belajar  mahasiswa.  Data yang telah dikumpulkan selanjutnya dianalisis  dengan  analisis  regresi,  yang terlebih  dahulu  dilakukan  analisis  uji prasyarat,  yaitu  uji  normalitas,  uji  linieritas dan keberartian arah regresi, uji autokorelasi,  uji  multikolnieritas,  serta  uji heterokedastisitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
data yang terkumpul dalam penelitian ini adalah data tentang kuriositas, ketahanmalangand,  kemampuan  algoritmik serta hasil belajar mahasiswa. Deskripsi data yang  telah  terkupul  disajikan  pada  tabel berikut.
Tabel 1. Deskripsi Data Hasil Penelitian
X 1 X 2 X 3 Y Minumum 50,00 46,00 45,00 50,00 Maksimum 96,00 90,00 96,00 95,00 Rentangan 46,00 44,00 51,00 45,00 Jumlah 3525,00 3447,00 3404,00 3554,00 Rerata 73,44 71,81 70,92 74,04 Standar deviasi 11,60 9,61 11,37 9,72 Varians 134,59 92,28 129,23 94,47
Data  yang  terkumpul  diuji  dengan analisis  regresi  dengan  terlebih  dahulu dilakukan  uji  persyaratan  analisis,  yaitu  uji normalitas, uji linieritas dan keberartian arah
regresi, uji autokorelasi, uji multikolinieritas serta uji heterokedastisitas. Hasil  uji  normalitas  tersaji  pada  tabel berikut.
Tabel 2. Ringkasan Hasil Uji Normalitas
Variabel Statistic Sig. Keterangan Kuriositas 0,108 0,200 Normal Ketahanmalangan 0,117 0,097 Normal Kemampuan Algoritmik 0,107 0,200 Normal Hasil Belajar 0,105 0,200 Normal Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa nilai  sig.  untuk  kuriositas  adalah  0,200  >
0,05,  nilai  sig.  untuk  ketahanmalangan
adalah  0,097  >  0,05,  nilai  sig.  untuk kemampuan  algoritmik  adalah  0,200  >  0,05 dan  nilai  sig.  untuk  hasil  belajar  adalah
0,200  >  0,05.  Keempat  nilai  sig.  >  0,05 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  keempat variabel berasal dari populasi yang
berdistribusi normal. Hasil uji linieritas dan keberartian arah regresi tersaji pada tabel berikut. Tabel 3. Ringkasan Hasil Uji Linieritas dan Keberartian Arah Regresi Linierity Deviation from Linierity F Sig. F Sig. Hubungan kuriositas terhadap hasil belajar 29,764 0,000 0,963 0,540 Hubungan  ketahanmalangan  terhadap  hasil belajar 25,413 0,000 0,692 0,808 Hubungan  kemampuan  algoritmik  terhadap hasil belajar 16,142 0,000 1,349 0,233 Hubungan  kuriositas  terhadap  kemampuan algoritmik 6,109 0,022 1,161 0,338 Hubungan ketahanmalangan terhadap kemampuan algoritmik 6,142 0,021 0,716 0,785
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa untuk  hubungan  kuriositas  terhadap  hasil belajar, nilai F untuk Linierity adalah 29,764 dengan  sig.  =  0,000  <  0,05  serta  nilai  F untuk Deviation From Linierity adalah 0,963 dengann  sig.  =  0,540  >  0,05,  yang  artinya bahwa  hubungan  tersebut  linier  dan  berarti. Untuk  hubungan  ketahnmalangan  terhadap hasil  belajar,  nilai  F  untuk Linierity adalah 25,413 dengan sig. = 0,000 < 0,05 serta nilai F  untuk Deviation  From  Linierity adalah 0,692  dengan  sig.  =  0,808,  yang  artinya bahwa hubungan ketahanmalangan terhadap hasil  belajar  linier  dan  berarti.  Untuk hubungan  kemampuan  algoritmik  terhadap hasil  belajar,  nilai  F  untuk Linierity adalah 16,142 dengan sig. = 0,000 < 0,05 serta nilai F  untuk Deviation  From  Linierity adalah 1,349  dengan  sig.  =  0,233  >  0,05,,  yang
artinya bahwa hubungan kemampuan algoritmik  terhadap  hasil  belajar  linier  dan berarti. Untuk hubungan kuriositas terhadap kemampuan  algoritmik,  nilai  F  untuk Linierity adalah 6,109 dengan sig. = 0,022 < 0,05  serta  nilai  F  untuk Deviation  From Linierity adalah  1,161  dengan  sig.  =  0,338 >0,05,  yang  artinya  bahwa  hubungan kuriositas  terhadap  kemampuan  algoritmik linier dan berarti. Untuk hubungan ketahanmalangan terhadap kemampuan algoritmik,  nilai  F  untuk Linierity adalah 6,142  dengan  sig.  =  0,021  serta  nilai  F Deviation  From  Linierity adalah  0,716 dengan  sig.  =  0,785  yang  artinya  hubungan ketahanmalangan terhadap kemampuan algoritmik linier dan berarti.
Adapun  hasil  uji  autokorelasi  tersaji pada tabel berikut.

## Tabel 4. Ringkasan Hasil Uji Autokorelasi
Model R R square Adjusted R Estimate Std. Eror of the estimate Durbin – Watson 1 0,772 0,596 0,569 6,384 1,974
Nilai  Durbin-Watson  yang  didapatkan  dari hasil  uji  autokorelasi  adalah  1,974  dimana hasil ini berada pada rentangan 1,65< DB <
2,35  yang  artinya  bahwa  tidak  terjadi masalah autokorelasi. Ringkasa              n  hasil  uji  multikolinieritas tersaji pada tabel berikut.
Tabel 5. Ringkasan Hasil Uji Multiolinieritas
Variabel Tolerence VIF Keterangan Kuriositas 0,777 1,287 Tidak terjadi multiko Ketahanmalangan 0,727 1,376 Tidak terjadi multiko Kemampuan algoritmik 0,851 1,175 Tidak terjadi multiko
Untuk data kuriositas, nilai tolerance adalah 0,777  >  0,1  serta  VIF  =  1,287  <  10.  Untuk data ketahanmalangan, nilai tolerance adalah  0,727  >  0,1  serta  VIF  =  1,376  <  10. Untuk  data  kemampuan  algoritmik,  nilai tolerance adalah  0,851  >  0,1  serta  VIF  = 1,175 < 10. Dari hasil uji multikolinieritas di
atas,  nilai tolerance untuk  ketiga  variabel lebih dari 0,1 serta VIF untuk ketiga variabel kurang  dari  10  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  masalah  multiko diantara variabel-variabel bebas.
Hasil  uji  heterokedastisitas  tersaji  pada gambar berikut.

## Gambar 1. Hasil Uji Heterokedastisitas
Dari gambar di atas, dapat diperhatikan bahwa  titik  pada  gambar  tersebut  tersebar merata  dan  tidak  membentuk  suatu  pola tertentu. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
Berdasarkan  hasil  uji  prasyarat  di  atas, dapat disimpulkan bawah uji hipotesis dapat dilakukan.  Rigkasan  hasil  uji  hipotesis  1,  2, dan  3  dengan  analisis  regresi  berbantuan SPSS 22.00 tersaji pada tabel berikut.
Tabel 6. Ringkasan Hasil Uji Hipotesis 1, 2, dan 3 Variabel Constant Standardized coefficients t Sig. Bebas Terikat Kuriositas Hasil belajar 35,242 0,631 5,511 0,000 Ketahanmalangan Hasil belajar 28,371 0,629 5,481 0,000 Kemampuan algoritmik Hasil belajar 44,441 0,488 3,794 0,000 Kuriositas Kemampuan algoritmik 51,172 0,274 1,935 0,059 Ketahanmalangan Kemampuan algoritmik 39,736 0,367 2,675 0,010
Berdasarkan  ringkasan  pada  tabel  di atas,  representasi  hasil  uji  hipotesis  adalah pertama, besarnya  kontribusi  langsung kuriositas  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa adalah   % 82 , 39 % 100 631 , 0 2   .  Besarnya kontribusi tidak langsung kuriositas terhadap hasil belajar mahasiswa melalui kemampuan algoritmik adalah    % 29 , 17 % 100 274 , 0 631 , 0
  sehingga kontribusi  total  kuriositas  terhadap  hasil belajar mahasiswa
adalah
% 11 , 57 % 29 , 17 % 82 ,
39   . Persamaan
regresi  untuk  kontribusi  kuriositas  terhadap hasil belajar mahasiswa adalah
1 ^ 631 , 0 242 , 35 X Y   . Kuriositas dapat didefinisikan  sebagai  rasa  ingin  tahu.  Rasa ingin  tahu  merupakan  keinginan  seorang untuk  berusaha  mencari  informasi  dari berbagai  sumber  baik  cetak  maupun  digital. Faktanya  dalam  memecahkan  permasahalan matematika  khususnya  dalam  pendidikan tinggi  sangat  membutuhkan  informasi  dari berbagai referensi. Mahasiswa  dengan kuriositas  yang  tinggi  cenderung  berusaha mencari  referensi  dari  berbagai  sumber, misalnya dengan bertanya maupun membaca serta mencari informasi dari sumber internet. Hal  ini  berimolikasi  pada  kemampuan pemecahan masalah mahasiswa, yang berujung  pada  maksimalnya  raihan  hasil belajar mahasiswa.
Kedua, besarnya
kontribusi ketahanmalangan  teradap  hasil  belajar mahasiswa adalah   % 56 , 39 % 100 629 , 0 2   . Besarnya
kontribusi  tidak  langsung  ketahanmalangan terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  melalui kemampuan algoritmik adalah    % 08 , 23 % 100 367 , 0 629 , 0   .  Sehingga
kontribusi  total  ketahanmalangan  terhadap hasil belajar mahasiswa adalah % 64 , 62 % 08 , 23 % 56 , 39   . Persamaan regresi  untuk  kontribusi  ketahanmalangan terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  adalah
2 ^ 629 , 0 371 , 28 X Y   .  Mahasiswa  dengan tingkat ketahanmalangan yang tinggi cenderung  tidak  mudah  menyerah  dalam studinya,  termasuk  dalam  menyelesaikan beragam  tugas  dari  dosen.  Mereka  selalu memikirkan  semua  kemungkinan  dan  tidak memberikan hal lain membendung tujuannya.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa mahasiswa yang memiliki tingkat ketahanmalangan  yang  tinggi  cenderung dapat  meraih  hasil  yang  baik  di  perguruang tinggi. Ketiga, besarnya kontribusi kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa adalah   % 81 , 23 % 100 488 , 0 2   . Persamaan
regresi  kontribusi  kemampuan  algoritmik terhadap  hasil  belajarmahasiswa  adalah
3 ^ 488 , 0 441 , 44 X Y   . Kemampuan
algoritmik  dapat didefinisikan  sebagai kemampuan  seseorang  dalam  memecahkan ataupun  memberikan  pembuktian  dengan terstruktur.    Matematika  pada  perguruan tinggi tidak hanya terkait dengan pemecahan masalah,  namun  juga  tentang  pembuktian suatu  teori  ataupun  teorema.  Pembuktian suatu teorema yang baik hendaknya terstruktur  dan  sesuai  urutan  yang  tepat. Mahasiswa  dengan  kemampuan  algoritmik yang  baik  cenderung  memiliki  pemikiran
yang terstruktur sehingga saat diminta untuk membuktikan  suatu  teorema  mahasiswa tersebut mampu memuktikan dengan terstruktur.  Hal  ini  berimplikasi  pada maksimalnya raihan hasil belajar mahasiswa.
Ringkasan  uji  hipotesis  4,  yaitu menguji  besarnya  kontribusi  kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik  secara  simultan  terhadap  hasil belajar mahasiswa tersaji pada tabel berikut.

## Tabel 7. Ringkasan Hasil Uji Hipotesis 4
R Square Constant S tandardized Coefficients X 1 X 2 X 3 0,596 8,640 0,400 0,354 0,249
Dari  hasil  uji  pada  tabel  di  atas, besarnya kontribusi secara simultan kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa adalah % 6 , 59 % 100 596 , 0 % 100 3 2 1 2     Y X X X R . Persamaan regresi untuk kontribusi kuriositas, ketahanmalangan
dan kemampuan algoritmik terhadap hasil
belajar mahasiswa adalah 3 2 1 ^ 354 , 0 400 , 0 249 , 0 640 , 8 X X X Y     .
Berikut  disajikan  bagan  konstelasi hubungan  kuriositas,  ketahanmalangan  dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar  mahasiswa  beserta  dengan  koefisien regresi masing-masing jalurnya.
Gambar 2. Bagan Konstelasi hubungan kuriositas, ketahanmalangan dan kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa besertadengan koefisien regresi masing- masing jalurnya
Ringkasan kontribusi untuk masing-masing hipotesis tersaji pada tabel berikut.
KR ( X 1 )
KA ( X 3 ) KM
( X 2 )
HBM ( Y ) ε y ρ yx1 =0,631
ρ yx3 = 0,488 ρ yx2 = 0,629 ρ x3x1 = 0,274 ρ x3x2 = 0,367
Tabel 8. Ringkasan Besarnya Kontribusi dan Persamaan Regresi Untuk Masing-Masing
Hipotesis Hipotesis Besarnya kontribusi Persamaan regresi 1. Kontribusi kuriositas terhadap  hasil  belajar mahasiswa 57,11% 1 ^ 631 , 0 242 , 35 X Y   2. Kontribusi ketahanmalangan terhadap  hasil  belajar mahasiswa
62,64% 2 ^ 629 , 0 371 , 28 X Y   3. Kontribusi  kemampuan algoritmik terhadap hasil belajar mahasiswa 23,81% 3 ^ 488 , 0 441 , 44 X Y   4. Kontribusi kuriositas,
ketahanmalangan dan kemampuan  algoritmik terhadap  hasil  belajar mahasiswa 59,6% 3 2 1 ^ 354 , 0 400 , 0 249 , 0 640 , 8 X X X Y    
Dari  empat  hasil  uji  hipotesis  di  atas, dapat dilihat bahwa ketahanmalangan memberikan  kontribusi  terbesar  terhadap hasil  belajar  mahasiswa  sebesar  62,64% dimana besarnya kontribusi langsung sebesar 39,56% dan kontribusi tak langsung melalui  kemampuan  algoritmik  sebesar 23,08%.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa ketahanmalangan  merupakan  faktor  penting dalam meraih hasil belajar yang baik. Hal ini patut  disadari  bahwa  tingkat  pembelajaran pada  perguruan  tinggi  tidak  lagi  sama dengan pembelajaran pada sekolah menengah  dan  sekolah  dasar.  Pembelajaran di  perguruan  tinggi  cenderung  menekankan pada  pemecahan  masalah  serta  menemukan solusi  inovatif  guna  menyelesaikan  suatu masalah.  Ketahanmalangan  didefinisikan sebagai kecerdasan dalam mengatasi masalah  (Stoltz,  2000).  Mahasiswa  dengan tingkat ketahanmalangan yang tinggi cenderung  tidak  mudah  menyerah  dalam studinya,  termasuk  dalam  menyelesaikan beragam  tugas  dari  dosen.  Mereka  selalu memikirkan  semua  kemungkinan  dan  tidak memberikan hal lain membendung
tujuannya.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa mahasiswa yang memiliki tingkat ketahanmalangan  yang  tinggi  cenderung dapat  meraih  hasil  yang  baik  di  perguruang tinggi.  Sehingga  salah  satu  cara  untuk meraih  hasil  belajar  yang  baik  pada  tingkat perguruan  tinggi  adalah  dengan  tetap berusaha  dan  tidak  mudah  putus  asa  pada proses pembelajaran.

## SIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  uji  hipotesis,  dapat  ditarik kesimpulan,  yaitu:  (1)  besarnya  kontribusi total  kuriositas  terhadap  hasil  belajar mahasiswa adalah 57,11% dengan persamaan  regresi 1 ^ 631 , 0 242 , 35 X Y   , (2) besarnya kontribusi total ketahanmalangan  terhadap  hasil  belajar mahasiswa adalah 62,64% dengan persamaan  regresi 2 ^ 629 , 0 371 , 28 X Y   ,
(3) besarnya kontribusi kemampuan algoritmik  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa adalah  23,81%  dengan  persamaan  regresi
3 ^ 488 , 0
441 , 44 X Y   ,  serta  (4)  besarnya kontribusi secara simultan kuriositas,
ketahanmalangan, dan kemampuan algoritmik  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa adalah  59,6%  dengan  persamaan  regresi
3 2 1 ^ 354 , 0 400 , 0 249 , 0 640 , 8 X X X Y     .
Dari  hasil  yang  diperoleh,  dapat disampaikan  saran-saran,  yaitu  (1) kepada mahasiswa ,  diharapkan  semakin  sadar bahwa setiap aspek kecerdasan yang mereka miliki  mempengaruhi  cara  belajar  mereka, (2) kepada  peneliti  lainnya ,  model  kausal yang  peneliti  usulkan  bukanlah  model  yang terbaik  sehingga  diharapkan  peneliti  lain mampu mengembangkan model kausal yang lebih baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Candiasa,  I.M.2010. Statistik  Univariat  dan Bivariat Disertai Aplikasi SPSS .Singaraja:  Unit  Penerbitan
Universitas Pendidikan Ganesha Efendi, A. 2005. Revolusi Kecerdasan Abad 21: Kritik MI, EI, SQ, AQ, dan Successful Intelligence Atas IQ . Bandung: Alfabeta. Muhibbin,  Syah.2011. Psikologi  Belajar.
Jakarta: Raja Grafindo Persada Muntori.  2007.  Peningkatan  Pemahaman
Kimia Melalui Paduan-paduan Pembelajaran Kooperatif dan Pemecahan  Masalah  Kimia  dengan Teknik Pathway. Jurnal Ilmu
Pendidikan. Jilid 17.
Nakleh,  M.B  &  Mitchell,  R.C.  1993. Concept  Learning  Versus  Problem solving. Journal of Chemical
Education.  Vol  70,  No  3,  Hal  190-
192.
Slameto.2011. Belajar dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya . Jakarta:
Rineka Cipta Stoltz,  P.G.  2000. Adversity  Quotient :
Mengubah Hambatan Menjadi
Peluang .  Terjemahan:  T.  Hermaya.
Jakarta: Gramedia Widiasarana
Indonesia.
Sudarman.2012. adversity  quotient: kajian kemungkinan pengintegrasiannya dalam  pembelajaran  matematika. Aksioma,  Volume  01  nomor  01 Maret 2012 Sudjana.2000. Dasar-Dasar  Proses  Belajar Mengajar. Bandung:  Sinar  Baru Algesindo. Susanto, E.(2009). Siswa dan Matematika. Surabaya:Rineka Cipta