PRISMA, 11(1), 130-139, Juni 2022 https://jurnal.unsur.ac.id/prisma DOI: https://doi.org/10.35194/jp.v11i1.2054
p-ISSN 2089 3604 e-ISSN 2614 4611
Penerapan Analisis Komponen Utama dalam Penentuan Faktor Dominan yang Mempengaruhi Self-efficacy Guru Matematika dalam Menghadapi Dinamika Pembelajaran di Masa Pandemi Covid 19
Sarah Inayah 1,* , Dadan Dasari 2 , Ramdhan Fazrianto Suwarman 3 , Rani Sugiarni 4 1,3,4 Universitas Suryakancana, Cianjur
2 Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung *inayahsarah@unsur.ac.id
Submitted : 28-02-2022 Revised : 03-05-2022 Accepted: 05-05-2022 Published:10-06-2022

## ABSTRAK
Analisis  Komponen  Utama  (AKU)  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mereduksi ukuran variabel dari yang berukuran besar dan saling berkorelasi menjadi ukuran yang lebih  kecil  dan  tidak  saling  berkorelasi.  Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian kuantitatif, yang melibatkan 93 responden. Pada penelitian ini dilakukan analisis komponen utama pada  self  efficacy  guru  matematika  di  Kabupaten  Cianjur  dalam  menghadapi  dinamika pembelajaran di masa pandemi covid-19. Berdasarkan analisis yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa terdapat 3 faktor utama yang mempengaruhi Self efficacy Guru diantaranya faktor construct self efficacy dengan nilai eigen paling tinggi yaitu 4,378 dan varians sebesar 43,784%, faktor jam terbang  dengan  varians  19,067%  dan  faktor  tingkat  Pendidikan  dengan  varians  10,397%.  Total varians yang dapat dijelaskan dari ketiga faktor tersebut sebesar 73,249%.
Kata Kunci : analisis komponen utama; self-efficacy guru

## ABSTRACT
Principal  Component  Analysis  (PCA)  is  one  method  that  can  be  used  to  reduce  the  size  of  the variables from large and correlated to smaller and uncorrelated sizes. The research approach used is quantitative research involving 93 respondents. In this study, an analysis of the main components of the self-efficacy of mathematics teachers in Cianjur Regency was carried out in dealing with the dynamics of learning during the COVID-19 pandemic. Based on the analysis conducted, it can be concluded that there are 3 factors that influence teacher self-efficacy, including the construct self- efficacy  factor  with  the  highest  eigenvalue  of  4.378  and  a  variance  of  43.784%,  the  flight  hours factor with a variance of 19.067% and the education level factor with a variance of 10.397%. The total variance that can be explained from the three factors is 73,249%.
Keywords: principal component analysis; teacher self-efficacy

## PENDAHULUAN
Self  Efficacy adalah  kepercayaan  individu  akan  kemampuannya  untuk  berhasil dalam  melakukan  sesuatu  (Bandura,  1986). Self-efficacy berkaitan  dengan  keyakinan seseorang  terhadap  kemampuannya  untuk  memengaruhi  berbagai  peristiwa  yang mempengaruhi kehidupan mereka (Weiner & Craighead, 2010). Menurut Bandura Bandura et al. (1999), penilaian kita terhadap self-efficacy dapat memengaruhi aktivitas kita seperti seberapa  besar  usaha  yang  kita  keluarkan  dalam  menghadapi  suatu  situasi,  berapa  waktu
yang  kita  gunakan  untuk  melaksanakan  tugas,  dan  bagaimana  cara  kita  menanggapi keadaan emosional kita.
Aktivitas  seorang  guru  juga  perlu  disertai self  efficacy yang  secara  spesifik dinamakan Teacher  Self  Efficacy atau self  efficacy Guru. Self  efficacy guru  merupakan faktor penting dalam pekerjaan guru dan pembelajaran  professional (Klassen et al., 2011; Klassen & Tze, 2014; Zee & Koomen, 2016), terutama karena terkait dengan prestasi dan motivasi siswa (Bruce et al., 2010; Midgley et al., 1989; Ross, 1992; Schwarzer & Hallum, 2008;  Thoonen  et  al.,  2011). Self-efficacy guru  adalah  keyakinan  yang  dimiliki  seorang guru dalam kemampuannya untuk secara positif mempengaruhi kemajuan dan kepercayaan diri siswa (Tschannen-Moran & Hoy, 2007).
S elf  efficacy merupakan  salah  satu skill yang  diperlukan  di  abad  21.  Yakni merupakan  salah  satu  keterampilan  dan  karakteristik  intrapersonal  yang  penting keberadaannya untuk tujuan pendidikan dan pekerjaan (Pellegrino & Hilton, 2013). Selain itu,  National  Council  of  Teaching  Mathematics  (NCTM,  2000)  menyatakan  bahwa  salah satu  tujuan  belajar  siswa  adalah  untuk  menjadi  percaya  diri  dengan  kemampuan  mereka dalam matematika (memiliki self-efficacy tinggi dalam belajar matematika).
Self  efficacy siswa  dalam  matematika  terkait  dengan  prestasi  matematikanya  juga dan self efficacy guru (Ashton et al., 1983). Hal ini karena ketika siswa belajar cukup dan mengalami  keberhasilan  berulang,  mereka  dapat  mengembangkan  keyakinan  bahwa mereka dapat berprestasi dalam matematika. Hal ini dapat terjadi ketika pengajaran terjadi secara  efektif.  Pengajaran  yang  efektif  akan  mempengaruhi  pembelajaran  siswa,  serta keinginan  mereka  untuk  bekerja  (Rohmah  et  al.,  2020;  Vandermaas-Peeler  et  al.,  2007). Guru  memiliki  andil  besar  dalam  mewujudkan  pengajaran  yang  efektif  (Septian  & Monariska,  2021;  Yuliana  et  al.,  2021).  Guru  yang  memiliki  kepercayaan  diri  dalam kemampuan  mereka  untuk  mengajar,  mencurahkan  upaya  untuk  mengajar  dan menggunakan teknik yang beragam di kelas  (Ghaith & Yaghi, 1997). Strategi pengajaran berhubungan dengan self-efficacy guru (Ashton et al., 1983; Ghaith & Yaghi, 1997). Guru yang  memiliki self-efficacy yang  tinggi  memiliki  ekspektasi  lebih  tinggi  dan  membuat sasaran  yang  lebih  tinggi  pada  hasil  belajar  siswa,  guru  membuat  usaha  lebih  saat mengajar, dan bertahan dalam membantu proses belajar siswa (Guskey dalam Tschannen- Moran & Hoy, 2001). Sehingga guru dapat membantu siswa untuk mengembangkan self- efficacy yang tinggi melalui penggunaan metode pengajaran yang berpengaruh.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi self-efficacy ,  diantaranya  yaitu:  1) Tingkat  pendidikan,  guru  yang  jenjang  pendidikannya  lebih  tinggi  memiliki  keyakinan yang  lebih  kuat  terhadap  kemampuannya  dalam  memotivasi  dan  menangani  siswa  yang sulit  sekalipun,  atau  bisa  dikatakan  memiliki teaching  efficacy yang  lebih  tinggi  (Hoy  & Woolfolk dalam Tschannen-Moran et al., 1998); 2). Pengalaman, menurut penelitian yang dilakukan  oleh Tschannen-Moran,  M.,  &  Hoy,  A.  W  (Tschannen-Moran  &  Hoy,  2007) , terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada teacher  self-efficacy antara  guru  yang berpengalaman  mengajar  kurang  dari  3  tahun  ( novice  teacher )  dan  guru  dengan pengalaman mengajar lebih dari 3 tahun ( career teacher ). Career teacher menilai dirinya memiliki  keyakinan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan novice  teacher. Hal  ini  bisa dijelaskan  karena  guru  pemula  relatif  tidak  berpengalaman  jika  dibandingkan  dengan career teacher ; dan 3) Usia, menurut penelitian yang dilakukan oleh Bakar, Mohamed &
Zakaria  (2013),  terdapat  korelasi  yang  signifikan  antara teaching  efficacy dan  usia  guru. Hal ini disebabkan oleh tingkat kedewasaan, dimana guru yang lebih dewasa merasa lebih percaya diri dalam melakukan tugasnya.
Skala self  efficacy guru  teknik menurut Yoon,  S.  Y.,  Evans,  M.  G.,  &  Strobel,  J.
(2012),  terdiri  dari  enam construct yaitu Engineering  Pedagogical  Content  Knowledge Self-efficacy,  Motivational  Self-efficacy,  Instructional  Self-efficacy,  Engagement  Self- efficacy, Disciplinary Self-efficacy, dan Outcome Expectancy. Terjadinya dinamika dalam pembelajaran yang merupakan dampak dari wabah covid-19 menambah construct dari self efficacy guru. Construct tersebut  yakni  mengenai  keyakinan  diri  mereka  terhadap kemampuannya  untuk  menggunakan  teknologi  untuk  menerapkan  pembelajaran  online, dinamakan Technology  Literacy  Self  Efficacy . Construct tersebut  dipilih  mengingat perlunya literasi  digital  oleh guru dinilai penting untuk  melaksanakan pembelajaran jarak jauh  atau  secara online sebagai  pembelajaran  yang  dilaksanakan  selama  masa  pandemi covid-19.
Berdasarkan paparan di  atas terdapat sepuluh variabel yang diduga mempengaruhi self efficacy guru. Variabel-variabel tersebut antara lain: Tingkat Pendidikan, Pengalaman, Usia Content  Knowledge  Self-efficacy,  Motivational  Self-efficacy,  Instructional  Self- efficacy,  Engagement  Self-efficacy,  Disciplinary  Self-efficacy,  Outcome  Expectancy dan Technology  Literacy .  Oleh  karena self  efficacy difokuskan  pada  guru  matematika  maka Content Knowledge Self-efficacy yang dimaksud  adalah Mathematics Content Knowledge Self-efficacy .  Pada  penelitian  ini  diperlukan  analisis  faktor  untuk  menggambarkan keragaman  variabel  tersebut  dan  mereduksi/meringkasnya  sehingga  mendapatkan  faktor dominan  yang  mempengaruhi self  efficacy guru.  Analisis  factor  merupakan  salah  satu metode  statistika  multivariat  yang  digunakan  untuk  menemukan  beberapa  faktor  yang mendasari  dan  mampu  menjelaskan  hubungan  atau  korelasi  antara  berbagai  indikator independen  yang  diobservasi  (Supranto,  2010).  Dengan  menerapkan  analisis  komponen utama didalamnya maka akan diperoleh faktor dominan yang mempengaruhi self efficacy guru.
Analisis  komponen  utama  (AKU)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Harold Hotelling pada tahun 1933, AKU merupakan salah satu metode yang sudah cukup dikenal dan  digunakan  untuk  mereduksi  ukuran  variabel  dari  yang  berukuran  besar  dan  saling berkorelasi  menjadi  ukuran  yang  lebih  kecil  dan  tidak  saling  berkorelasi  dengan mempertahankan sebanyak mungkin keragaman dalam himpunan data tersebut (Johnson & Wichern, 2014). Tujuan pada penelitian ini menerapkan AKU pada data self efficacy guru matematika  dalam  menghadapi  dinamika  pembelajaran  di  masa  pandemi  covid-19. Penelitian  tentang  analisis  komponen  utama  (AKU)  dalam  mereduksi  faktor-faktor  yang mempengaruhi prestasi belajar siswa yang dilakukan oleh  Juliarti Hardika dkk pada tahun 2013(2013).  Hasil  penelitiannya  adalah  dari  10  variabel  dataset  setelah  dilakukan  AKU diperoleh  tiga  variabel  baru  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  siswa  (Hardika  et  al., 2013).  Kemudian  pada  tahun  2016  Feryanta Ginting  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  analisis  serupa  terkait  faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  siswa. Hasil  penelitian  menemukan  terdapat  empat  faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar siswa  (Ginting,  2016). Dalam  menentukan  komponen  utama  ialah  yang  nilai  eigennya lebih  dari  satu,  dengan  nilai  eigen  yang  terurut  dari  besar  ke  terkecil.  Pada  penelitian  ini
data  yang  digunakan  adalah  data self  efficacy guru  matematika  dalam  menghadapi dinamika pembelajaran di masa pandemi covid-19.

## METODE PENELITIAN
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif.  Data  yang  digunakan  adalah  data self  efficacy guru  matematika  dalam menghadapi dinamika pembelajaran di masa pandemi covid-19 (Inayah et al., 2022). Data tersebut diambil secara survey terhadap guru-guru matematika di Kabupaten Cianjur. Data dalam  penelitian  ini  dianalisis  menggunakan  software  SPSS.  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam menyelesaikan penelitian adalah:
1. Mengumpulkan  data  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada  responden  atau sampel  penelitian  yaitu  guru  matematika  di  Kabupaten  Cianjur.  Adapun    metode pengambilan  sampel  sumber  data  dilakukan  secara purposive dan snowball . Berdasarkan  hasil  pengambilan  sampel  diperoleh  93  responden  yang  terdiri  dari  guru matematika di tingkat SMP/MTs, SMA/MA juga SMK/MAK.
2. Mengolah data dengan melakukan beberapa pengujian diantaranya uji validitas dan uji reliabilitas untuk mengetahui kevalidan dan keandalan data yang diperoleh.
3. Melakukan  analisis  faktor  dengan  mengidentifikasi  variabel  -  variabel  penelitian terlebih  dahulu.  Variabel  -  variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  : Tingkat Pendidikan,
Pengalaman, Usia, Mathematics  Content  Knowledge  Self-
efficacy,
Motivational
Self-efficacy,
Instructional Self-efficacy, Engagement Self-efficacy,
Disciplinary Self-efficacy, Outcome Expectancy dan
Technology Literacy .
4. Dalam melakukan analisis factor,digunakan bantuan software SPSS. Adapun Langkah- langkah dalam analisis faktor tersebut yaitu:
a. Menghitung  matriks  korelasi  untuk  mengetahui  syarat  kecukupan  data  di  dalam analisis  faktor.  Metode  Kaiser  Meyer  Olkin  (KMO)  digunakan  untuk  mengukur kecukupan sampling secara menyeluruh dan mengukur kecukupan sampling untuk setiap  indicator.  Secara  umum  sampel  dikatakan  cukup  apabila  memiliki  nilai KMO  >  0.5.  Uji  Bartletts  test  of  sphericity  merupakan  uji  statistik  untuk signifikansi menyeluruh dari semua korelasi di dalam matriks korelasi
b. Mencari  faktor  atau  ekstraksi  faktor.  Ekstraksi  faktor  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mereduksi data dari beberapa indikator untuk menghasilkan faktor yang  lebih  sedikit  dan  mampu  menjelaskan  korelasi  antar  indikator  yang diobservasi.  Analisis  Komponen  Utama  merupakan  suatu  teknik  analisis  untuk mentransformasi  variabel-variabel  asli  yang  masih  saling  berkorelasi  satu  dengan yang  lain  menjadi  satu  himpunan  variabel  baru  yang  tidak  berkorelasi  lagi. Variabel-variabel  baru  itu  disebut  sebagai  komponen  utama  ( Principal Component ).
c. Rotasi  faktor  yaitu  mencari  faktor  yang  mampu  mengoptimalkan  korelasi  antar indikator yang diobservasi. Pada rotasi faktor, matriks faktor ditransformasikan ke dalam matriks yang lebih sederhana sehingga lebih mudah dalam menginterpretasikannya.  Pada  analisis  faktor  terdapat  dua  tipe  rotasi  yaitu,  rotasi
orthogonal  dan  rotasi  oblique.  Rotasi  orthogonal  adalah  rotasi  faktor  yang mengekstraksi  faktor  dengan  cara  merotasikan  sumbu  faktor  yang  kedudukannya saling  tegak  lurus  satu  dengan  yang  lainnya.  Bagian  dari  rotasi  orthogonal  yang biasa  digunakan  adalah  Varimax,  rotasi  Varimax  juga  digunakan  dalam  analisis faktor dalam penelitian ini.
Membuat kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama dalam analisis faktor adalah uji kelayakan data. Uji kelayakan data dilakukan  untuk  melihat  apakah  data  yang  diperoleh  layak  untuk  diolah  dengan menggunakan analisis faktor. Hal ini dapat diketahui dengan menggunakan uji KMO dan uji Bartlett. Jika nilai KMO di atas 0,5 dan uji Bartlett dengan signifikansi kurang dari taraf nyata  (α)  yang  ditentukan  maka  dianggap  memenuhi  sehingga  analisis  faktor  dapat digunakan.  Dalam  penelitian  ini  metode  ekstraksi  yang  digunakan  adalah  Analisis Komponen  Utama  ( Principal  Component  Analysis )  karena  tujuan  utama  analisis  faktor adalah  mereduksi.  Secara  sederhana,  sebuah  variabel  akan  mengelompok  ke  suatu  faktor yang  terdiri  atas  variabel-variabel  yang  lain  jika  variabel  tersebut  berkorelasi  dengan sejumlah  variabel  lain  yang  masuk  ke  dalam  kelompok  faktor  tertentu.  Berdasarkan  uji kelayakan data diperoleh hasil seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. KMO dan Bartlett Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.791 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square  482.419 df 45 Sig. 0.000
Pada Tabel 1, diperoleh nilai KMO Measure of Sampling Adequacy sebesar 0,791 > 0,5 maka kecukupan sampling tersebut dapat diterima. Artinya kita tidak harus memilih data  yang  harus  direduksi.  Selain  itu  nilai  sig.  dari  uji  Bartlett’s  adalah  0,000  <  0,05 sehingga  analisis  PCA  dapat  dilanjutkan  atau  layak  digunakans.  Selanjutnya  dapat dilakukan mencari faktor atau ekstraksi faktor.
Penentuan  banyaknya  faktor  yang  dilakukan  dalam  analisis  faktor  adalah  mencari variabel terakhir yang disebut faktor yang tidak saling berkorelasi, bebas satu sama lainnya dan lebih sedikit  jumlahnya daripada variabel awal,  akan tetapi  dapat  menyerap sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel  awal atau dapat memberikan sumbangan terhadap  varians  seluruh  variabel.  Penentuan  berdasarkan  nilai  eigenvalue  yaitu  nilai eigenvalue lebih besar dari satu dipertahankan dan faktor lainnya yang eigenvalue nya satu atau  kurang  dari  satu  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model.  Suatu  eigenvalue  menunjukkan besarnya sumbangan dari faktor terhadap varians seluruh variabel asli.
Tabel 2. Nilai Eigenvalue untuk Setiap Faktor
Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 1 4.378 43.784 43.784 2 1.907 19.067 62.852
3 1.040 10.397 73.249 4 .670 6.695 79.944 5 .546 5.463 85.407 6 .467 4.670 90.076 7 .392 3.923 93.999 8 .269 2.686 96.685 9 .199 1.990 98.675 10 .132 1.325 100.000
Tabel 2 menunjukkan terdapat 3 faktor atau komponen yang eigenvalue nya lebih dari 1 yaitu faktor 1, 2, dan 3 masing-masing dengan eigenvalue nya adalah 4,378, 1,907 dan 1,040.
Tabel 3. Sumbangan Masing - Masing Faktor Terhadap Varians Seluruh Variabel Asli
Component Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 1 4.144 41.435 41.435 2 1.943 19.426 60.861 3 1.239 12.388 73.249
Berdasarkan  Tabel  3.  Dapat  disimpulkan  bahwa  Total  varians  yang  dapat dijelaskan  dari  ketiga  faktor  tersebut  sebesar  73,249%.  Artinya  ketiga  faktor  tersebut menurut persepsi guru yang menjadi responden dalam penelitian ini dapat mempengaruhi self  efficacy guru  matematika  di  Kabupaten  Cianjur  dalam  menghadapi  dinamika pembelajaran di masa pandemic covid-19 sebesar 73,249% dan sisanya dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak terungkap dalam penelitian.
Setelah  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  tiga  faktor  dominan self  efficacy guru matematika  di  Kabupaten  Cianjur  dalam  menghadapi  dinamika  pembelajaran  di  masa pandemic  covid-19,  selanjutnya  akan  dilakukan  distribusi  sepuluh  variabel  yang  telah didefinisikan  di  awal  ke  dalam  tiga  faktor  dominan.  Distribusi  tersebut  dapat  dilihat  dari komponen  Matriks.  Komponen  Matriks  yang  digunakan  adalah  yang  telah  mengalami proses  rotasi.  Proses  rotasi  faktor  bertujuan  untuk  mencari  faktor  yang  mampu mengoptimalkan  korelasi  antar  indikator  yang  diobservasi.  Pada  analisis  ini,  rotasi  faktor yang digunakan adalah varimax rotation.

## Tabel 4. Komponen Matriks
Component 1 2 3 .869 -.116 .835 .823 .192 .801 .214 .771 .633 .155 .134 .594 -.267 .524 .949 .128 .936 .223 .913
Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat nilai factor loading yang terdapat dalam matriks  faktor. Factor  loading adalah  angka  yang  menunjukkan  besarnya  korelasi  antara suatu  variabel  dengan  faktor  satu,  dua,  atau  faktor  tiga  yang  terbentuk.  Proses  penentuan variabel  mana yang akan masuk ke dalam faktor dilakukan dengan melihat perbandingan besar  korelasi  pada  setiap  baris  di  dalam  setiap  tabel  matrik  faktor.  Berdasarkan interpretasi dari matrik faktor diperoleh hasil yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Self Efficacy Guru Matematika No Faktor Variabel Eigenvalue Factor Loading Variance % 1 4.378 0.869 43.784 2 4.378 0.835 43.784 3 4.378 0.823 43.784 4 4.378 0.801 43.784 5 4.378 0.771 43.784 6 4.378 0.633 43.784 7 4.378 0.594 43.784 8 1.907 0.949 19.067 9 1.907 0.936 19.067 10 1.040 0.913 10.397
Dari Tabel  5,  maka hasil akhir adalah terbentuknya 3 faktor dari dari 10  variabel. Jadi faktor yang terbentuk adalah sebagai berikut :
1. Faktor  pertama  ( )  merupakan  faktor  yang  paling  dominan  mempunyai  nilai eigenvalue  sebesar  4,378  dan  mampu  menjelaskan  keragaman  total  sebesar 43,784%. terdiri  dari: Engagement  Self-efficacy, Disciplinary  Self-efficacy, Mathematics  Content  Knowledge  Self-efficacy,  Instructional  Self-efficacy, Motivational Self-efficacy, Outcome Expectancy dan Technology Literacy . ini  terdiri  dari construct pada self  efficacy guru  matematika.  Maka selanjutnya,faktor  1  ini  dapat  dinamakan  faktor construct  self  efficacy guru matematika.
2. Faktor  kedua ( )  dengan  nilai  eigenvalue sebesar  1,907 dan mampu menjelaskan keragaman  total  sebesar  19,067%.  F2  selanjutnya  dapat  dinamakan  faktor  jam terbang yang terdiri dari usia dan pengalaman.
3. Faktor ketiga ( ) dengan nilai eigenvalue sebesar  1,040 dan mampu menjelaskan keragaman total sebesar 10,397%. 3 ini hanya memuat satu variabel, yakni Tingkat Pendidikan.
Karena  hanya  ada  satu  variabel  dalam    faktor  ketiga  ini,  maka  dapat  disebutkan sesuai nama variabel nya yakni faktor tingkat Pendidikan.
Selanjutnya,  untuk  mengetahui  apakah  ketiga  faktor  yang  terbentuk  sudah  tepat atau belum dapat dilihat Component Transformation Matrix seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Component Transformation Matrix Component 1 2 3 1 .958 .173 .229 2 -.214 .962 .167 3 -.191 -.209 .959
Dari  Tabel  6,  angka-angka  yang  ada  pada  diagonal  antara  komponen  1  dengan  1 (0,958), diagonal antara komponen 2 dengan 2 (0,962), dan diagonal komponen 3 dengan 3 (0,959), menunjukkan nilai > 0,5. Hal ini membuktikan bahwa ketiga faktor yang terbentuk sudah  tepat  karena  memiliki  korelasi  yang  tinggi.  Berdasarkan  paparan  mengenai  hasil penelitian pada self efficacy guru matematika dalam menghadapi dinamika pembelajaran di masa  pandemic  covid  19  yang  telah  dianalisis  menggunakan  analisis  komponen  utama maka  terdapat  tiga  faktor  utama.  Faktor-faktor  tersebut  penting  untuk  diperhatikan mengingat self  efficacy guru  sangat  berdampak  pada  pembelajaran  yang  dirancang  oleh guru dan akhirnya mempengaruhi prestasi belajar siswa.
Dalam mengembangkan self efficacy guru, terdapat beberapa cara yang dapat upaya yang  dapat  ditempuh  oleh  guru  diantaranya:  1)  mengembangkan  diri  untuk  memperoleh construct  self  efficacy .  Adapun  upaya  untuk  memperoleh construct  self  efficacy diantaranya  mengikuti  kegiatan  untuk  mengembangkan  kompetensi  seperti  seminar  dan workshop,  aktif  dalam  kegiatan  MGMP  (Musyawarah  Guru  Mata  Pelajaran)  agar  dapat menambah  wawasan  dan  ajang  berbagi  pengalaman  bersama  rekan  sejawat.  2)  konsisten dalam  karier  keguruan,  dalam  hal  ini  bertahan  dalam  profesi  menjadi  guru  matematika. Kematangan usia dan pengalaman akan didapat seiring berjalannya waktu.  Jika seseorang yang lebih senior menginspirasi kita dalam hal karier, maka yakin suatu saat seiring waktu berjalan, usia dan pengalaman  menjadikan kita seseorang yang lebih matang dan memiliki kemampuan lebih baik dari sebelumnya. 3) melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Kesempatan untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi selalu ada hanya  saja  terkadang  seseorang  sering  merasa  cukup  dengan  yang  sudah  diraih.  Semakin tinggi jenjang pendidikan seorang guru, tingkat self efficacy yang dimiliki semakin tinggi pula.  Hal  ini  terkait  kompetensi  dan  pengalaman  orang  tersebut  yang  ditempa  melalui pendidikan formal.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan sebelumnya, maka dapat disimpulkan, yaitu :
1. Dari  kesepuluh  variabel  yang  diteliti,  setelah  dilakukan  analisis  faktor  dengan  metode analisis  komponen  utama,  diperoleh  3  faktor  yaitu  :  faktor  pertama  (F1)  merupakan faktor  yang  paling  dominan  mempunyai  nilai  eigenvalue  sebesar  4,378  dan  mampu menjelaskan  keragaman  total  sebesar  43,784%.  Faktor  ini  terdiri  atas  variabel X7= Engagement  Self-efficacy, X8= Disciplinary  Self-efficacy, X4= Mathematics Content Knowledge Self-efficacy, X6= Instructional Self-efficacy, X5= Motivational Self- efficacy, X9= Outcome Expectancy dan X10= Technology Literacy . Faktor ini dinamakan construct  self  efficacy guru  matematika.  Faktor  kedua  (F2)  terdiri  atas  variabel  X3  = Usia  dan  X2  =  Pengalaman    dengan  nilai  eigenvalue  sebesar  1,907  dan  mampu menjelaskan  keragaman  total  sebesar  19,067%.  Faktor  ini  dinamakan  faktor  jam
terbang.  Faktor  ketiga  (F3)  terdiri  atas  variabel  X1  =  tingkat  pendidikan  dengan  nilai eigenvalue  sebesar  1,040  dan  mampu  menjelaskan  keragaman  total  sebesar  10,397%. Faktor ini dinamakan faktor tingkat pendidikan.
2. Ketiga faktor tersebut menurut persepsi guru yang menjadi responden dalam penelitian ini  dapat  mempengaruhi self  efficacy Guru  Matematika  sebesar  73,249%  dan  sisanya dapat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yang  lain  yang  tidak  terungkap  dalam  penelitian ini.

## REFERENSI
Ab.  Rahim  Bakar,  Shamsiah  Mohamed,  &  Noor  Syamilah  Zakaria.  (2013).  How Efficacious  are  They?  A  Study  of  Malaysian  Novice  Vocational  Teachers  Sense  of Efficacy. Proceedings  of  Society  for  Information  Technology  &  Teacher  Education International Conference 2013 , 2006 , 1234–1238.
Ashton, P. T., Webb, R. B., &  Doda, N. (1983). A  Study  of Teachers Sense  of Efficacy: Final  Report,  Executive  Summary  (Report  No.  SP  022  818). Washington,  DC: National  Institute  of  Education.(ERIC  Document  Reproduction  Service  No.  ED  231 833) . Bandura,  A.  (1986). Social  foundations  of  thought  and  action.  Englewoods  Cliffs .  NJ: Prentice-Hall.
Bandura,  A.,  Freeman,  W.  H.,  &  Lightsey,  R.  (1999).  Self-Efficacy:  The  Exercise  of Control. Journal of Cognitive
Psychotherapy , 13 (2), 158–166. https://doi.org/10.1891/0889-8391.13.2.158
Bruce,  C.  D.,  Esmonde,  I.,  Ross,  J.,  Dookie,  L.,  &  Beatty,  R.  (2010).  The  Effects  of Sustained  Classroom-Embedded  Teacher  Professional  Learning  on  Teacher  Efficacy and  Related  Student  Achievement. Teaching  and  Teacher  Education , 26 (8),  1598– 1608. https://doi.org/10.1016/j.tate.2010.06.011
Ghaith, G., & Yaghi, H. (1997). Relationships Among Experience, Teacher Efficacy,  and Attitudes  toward  The  Implementation  of  Instructional  Innovation. Teaching  and Teacher Education , 13 (4), 451–458. https://doi.org/10.1016/S0742-051X(96)00045-5 Ginting,  F.  (2016). Penerapan  Analisis  Komponen  Utama  dalam  Penentuan  Faktor Dominan  yang  Mempengaruhi  Prestasi  Belajar  Siswa  (Studi  Kasus:  SMAN  2 MEDAN) . UNIMED.
Hardika, J., Sebayang, D., & Sembiring, P. (2013). Penerapan Analisis Komponen Utama dalam Penentuan Faktor Dominan yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa (Studi Kasus: SMAN 1 Medan). Saintia Matematika , 1 (6), 507–516.
Inayah,  S.,  Juandi,  D.,  Siswanto,  R.  D.,  &  Morin,  S.  (2022).  Self-Efficacy  Guru Matematika dalam Menghadapi Dinamika Pembelajaran di Masa Pandemi Covid-19. JPMI (Jurnal Pembelajaran Matematika Inovatif) , 5 (2), 439–450. Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2014). Applied Multivariate Statistical Analysis (Vol. 6). Pearson London, UK:
Klassen,  R.  M.,  &  Tze,  V.  M.  C.  (2014).  Teachers’  Self-Efficacy,  Personality,  and Teaching Effectiveness: A Meta-Analysis. Educational Research Review , 12 , 59–76. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2014.06.001
Klassen,  R.  M.,  Tze,  V.  M.  C.,  Betts,  S.  M.,  &  Gordon,  K.  A.  (2011).  Teacher  Efficacy Research  1998-2009:  Signs  of  Progress  or  Unfulfilled  Promise? Educational Psychology Review , 23 (1), 21–43. https://doi.org/10.1007/s10648-010-9141-8 Midgley,  C.,  Feldlaufer,  H.,  &  Eccles,  J.  S.  (1989).  Change  in  Teacher  Efficacy  and Student  Self-  and  Task-Related  Beliefs  in  Mathematics  During  the  Transition  to Junior  High  School. Journal  of  Educational  Psychology , 81 (2),  247–258.
https://doi.org/10.1037/0022-0663.81.2.247
Pellegrino,  J.  W.,  &  Hilton,  M.  L.  (2013).  Education  for  Life  and  Work:  Developing Transferable  Knowledge  and  Skills  in  The  21st  Century.  In Education  for  Life  and Work:  Developing  Transferable  Knowledge  and  Skills  in  the  21st  Century .  National Academies Press. https://doi.org/10.17226/13398
Rohmah,  W.  N.,  Septian,  A.,  &  Inayah,  S.  (2020).  Analisis  Kemampuan  Penalaran Matematis  Materi Bangun Ruang Ditinjau Gaya  Kognitif Siswa Menengah Pertama. PRISMA . https://doi.org/10.35194/jp.v9i2.1043
Ross, J. A. (1992). Teacher Efficacy and the Effects of Coaching on Student Achievement. Canadian  Journal  of  Education  /  Revue  Canadienne  de  l’éducation , 17 (1),  51. https://doi.org/10.2307/1495395
Schwarzer, R., & Hallum, S. (2008). Perceived Teacher Self-Efficacy as A Predictor of Job Stress  and  Burnout:  Mediation  Analyses. Applied  Psychology , 57 (SUPPL.  1),  152– 171. https://doi.org/10.1111/j.1464-0597.2008.00359.x
Septian,  A.,  &  Monariska,  E.  (2021).  The  Improvement  of  Mathematics  Understanding Ability  on  System  Of  Linear  Equation  Materials  and  Students  Learning  Motivation using  Geogebra-Based  Educational  Games. Al-Jabar :  Jurnal  Pendidikan Matematika , 12 (2), 371–384. https://doi.org/10.24042/ajpm.v12i2.9927 Supranto,  J.  (2010).  Analisis  Multivariat  Arti  dan  Interprestasi,  cet. Kedua.  Jakarta: Rineka Cipta .
Thoonen, E. E. J., Sleegers, P. J. C., Peetsma, T. T. D., & Oort, F. J. (2011). Can teachers motivate students to learn? Educational Studies , 37 (3), 345–360. https://doi.org/10.1080/03055698.2010.507008
Tschannen-Moran,  M.,  &  Hoy,  A.  W.  (2001).  Teacher  efficacy:  Capturing  an  elusive construct.
Teaching and Teacher Education , 17 (7), 783–805. https://doi.org/10.1016/S0742-051X(01)00036-1
Tschannen-Moran,  M.,  &  Hoy,  A.  W.  (2007).  The  Differential  Antecedents  of  Self- Efficacy  Beliefs  of  Novice  and  Experienced  Teachers. Teaching  and  Teacher Education , 23 (6), 944–956. https://doi.org/10.1016/j.tate.2006.05.003
Tschannen-Moran, M., Hoy, A. W., & Hoy, W. K. (1998). Teacher Efficacy: Its Meaning and Measure.
Review of Educational Research , 68 (2), 202–248. https://doi.org/10.3102/00346543068002202
Vandermaas-Peeler,  M.,  Nelson,  J.,  &  Bumpass,  C.  (2007).  Quarters  Are  What  You  Put into  The  Bubble  Gum  Machine:  Numeracy  Interactions  During  Parent-Child  Play. Early Childhood Research and Practice , 9 (1).
Weiner,  I.  B.,  &  Craighead,  W.  E.  (2010).  The  Corsini  Encyclopedia  of  Psychology.  In Choice  Reviews Online (Vol. 47, Issue  11).  John  Wiley  & Sons. https://doi.org/10.5860/choice.47-6008
Yoon,  S.  Y.,  Evans,  M.  G.,  &  Strobel,  J.  (2012).  Development  of  The  Teaching Engineering Self-Efficacy Scale (TESS) for K-12 teachers. ASEE Annual Conference and  Exposition,  Conference  Proceedings ,  25–466.  https://doi.org/10.18260/1-2-- 21224
Yuliana, Y., Anindita, H. A., & Syaifuddin, M. W. (2021). Pengaruh Konsentrasi Belajar dan  Lingkungan  Belajar  terhadap  Hasil  Belajar  Matematika  pada  Pembelajaran Daring. PRISMA , 10 (2), 141–155. https://doi.org/10.35194/jp.v10i2.1732
Zee, M., & Koomen, H. M. Y. (2016). Teacher Self-Efficacy and Its Effects on Classroom Processes,  Student  Academic  Adjustment,  and  Teacher  Well-Being:  A  Synthesis  of 40  Years  of  Research. Review  of  Educational  Research , 86 (4),  981–1015. https://doi.org/10.3102/0034654315626801