http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengaruh Kemampuan Numerik dan Algoritma terhadap Kemampuan Pemrograman dalam Pilihan Tema Skripsi

## Muhammad Haviz Irfani
Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah, Jalan Prof. K. H. Zainal Abidin Fikri Palembang e-mail: haviz.irfani@gmail.com
( received: 9 Oktober 2020, revised: 8 Desember 2020, accepted: 19 Desember 2020)

## Abstrak
Keberhasilan  mahasiswa  dalam  lingkungan  program  studi  Sistem  Informasi  UIN  Raden  Fatah Palembang  menyelesaikan  tugas  akhir  atau  skripsi  sangat  ditentukan  oleh  tema  skripsi  yang  dipilih. Mahasiswa cenderung untuk menghindari penelitian dalam konteks  pengembangan sistem (membuat aplikasi/ coding) sehingga mempengaruhi mahasiswa lainnya untuk melakukan hal yang sama setiap semesternya.  Kenyataannya  kemampuan  membuat  kode  bahasa  pemrograman  atau  melakukan penelitian  analisis  (tidak  membuat  aplikasi)  keduanya  berkontribusi  dalam  membuat  keputusan menentukan  tema  skripsi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh kemampuan  numerik  dan  logika,  dan  algoritma  terhadap  kemampuan  membuat  kode  bahasa pemrograman untuk hasil pilihan tema skripsi mahasiswa program studi Sistem Informasi Universitas Islam  Negeri  Raden  Fatah  Palembang.  Penting  diteliti  faktor  kemampuan  numerik  dan  logika, kemampuan  analisis  data,  kemampuan  algoritma  dan  pemrograman  mempengaruhi  kemampuan mahasiswa  membuat  kode  bahasa  pemrograman,  serta  secara  simultan  pengaruhnya  terhadap  hasil pilihan  tema  skripsi.  Data  hasil  studi  mahasiswa  diolah  menggunakan  Lisrel  8.80,  selain  itu  uji prasyarat  analisis  SEM  yang  digunakan  dalam  penelitian  (berupa  uji  asumsi  kecukupan  sampel,  uji klasik,  dan  evaluasi  outlier,  dan  Uji  fit  model.  Mahasiswa  Sistem  Informasi  dalam  memilih  tema skripsi  (membuat  kode  program)  tidak  terlalu  besar  dipengaruhi  secara  bersama-sama  oleh kemampuan numerik dan logika, kemampuan analisis data, kemampuan algoritma dan pemrograman, dan juga kemampuan membuat program.
Kata Kunci: algoritma, logika, numerik, statistik, structural equation modeling

## Abstract
The  successful  of  students  in  the  Information  System  study  program  of  Islamic  State  University  of Raden  Fatah  Palembang  in  completing  their  final  project  or  thesis  is  largely  determined  by  their thesis  theme.  Students  tend  to  avoid  research  in  the  context  of  system  development  (making applications / coding) so as to influence other students to do the same thing every semester. In fact, the  ability  to  code  a  programming  language  or  conduct  analytical  research  (not  to  create applications)  both  contributes  to  the  decision  to  determine  the  thesis  theme.  This  study  aims  to determine  how  is  the  influence  numerical  and  logical,  data  analysis,  programming  and  algorithmic abilities on the ability to code programming languages for the thesis theme choices of students of the Information  Systems  study  program  of  Islamic  State  University  of  Raden  Fatah  Palembang.  It  is important  to  examine  the  factors  of  numerical  ability,  data  analysis  skills,  logical  and  algorithmic abilities affecting students' ability to code programming languages, and simultaneously these effects on  the  results  of  the  thesis  theme  choice.  Students  final  results  were  processed  using  Lisrel  8.80, besides the prerequisite tests for SEM (Structural Equation Model) analysis used in this study was in the form of assumptions on sample adequacy test, classic test, and evaluation of outliers, and model fit  test.  Information  Systems  students  in  choosing  a  thesis  theme  (making  program  code)  were  not highly  influenced  by  numerical  and  logical  abilities,  data  analysis  skills,  algorithmic  and programming abilities , and also the ability to create programs.
Keywords: algorithm, logic, numeric, statistics, structural equation modeling

## 1 Pendahuluan
Mahasiswa  yang  menjadi  responden  berasal  dari  Program  studi  Sistem  informasi  yang  berada pada  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Raden  Fatah  Palembang  dipilih  dari angkatan  Tahun  2013,  2014,  dan  2015  yang  telah  mengambil  matakuliah  pemrograman  sebagai sampel dalam penelitian ini. Sebanyak 226 orang mahasiswa yang telah di yudisium dan jumlah judul skripsi  kategori  Pemrograman  sebesar  67.26%  sisanya  32.74%  ketegori  judul  skripsi  Non Pemrograman menjadi informasi sebagai hasil observasi objek penelitian yang terlihat pada Tabel 1.
Penelitian “Pengaruh kemampuan metakognitif terhadap prestasi akademik mahasiswa pada mata kuliah  pemrograman  dasar”  memberikan  uraian  bahwa  metakognisi  (pengetahuan  ( knowledge )  dan regulasi  ( regulation )  pada  suatu  aktivitas  kognitif  seseorang  dalam  proses  belajarnya  atau pengetahuan tentang apa yang dipelajari atau bagaimana belajar [1]. Adapun fokus pada kemampuan kognitif  mencakup  kegiatan  mental  (otak)  atau  segala  upaya  yang  menyangkut  aktivitas  otak,  ranah kognitif  memiliki  enam  jenjang  atau  aspek  yaitu  pengetahuan/  hafalan/  ingatan  ( knowledge ), Pemahaman  ( comprehension ),    Penerapan  ( application ),  Analisis  ( analysis ),  Sintesis  ( syntesis ),  dan Penilaian/ evaluasi ( evaluation ) [1]. Selain itu juga kemampuan kognitif dijadikan ukuran kecakapan mahasiswa  untuk  menentukan  tema  skripsi  yang  dipilih, dalam  penelitian ini ada  dua  kategori  yaitu membuat program (kode program) atau analisis data (tanpa membuat program).
Penelitian  oleh  Bayu  Hermawan  Adi  Pratama  dan  Bambang  Sujatmiko  [2]  yaitu  analisis pengaruh  nilai  tes  potensi  akademik  (mengetahui  bakat  dan  kemampuan  seseorang)  pada  evaluasi pemrograman dasar (proses menulis, menguji dan memperbaiki ( debug ), dan memelihara kode yang membangun  sebuah  program  komputer)  terhadap  motivasi  (hasrat  dan  keinginan,  dorongan  dan kebutuhan,  harapan  dan  cita-cita,  perhargaan  dalam  belajar,  kegiatan  menarik  dalam  belajar, lingkungan  belajar  yang  kondusif)  dan  kemampuan  pemrograman  (kesanggupan  atau  kecakapan seorang  individu  dalam  menguasai  keahlian  bidang  pemrograman  yang  terdiri  dari  bahasa pemrograman dasar, sub-sub pemrograman dasar, dan logika pemrograman) menunjukkan hubungan antara tes potensi akademik dan motivasi belajar dengan tes pemrograman dasar memiliki hubungan yang  positif  dan  signifikan.  Dengan  kata  lain  ada  pengaruh  signifikan  antara  nilai  tes  potensi akademik  dan  motivasi  belajar  dengan  nilai  akhir  pemrograman  dasar  terhadap  kemampuan pemrograman.
Pemrograman  pada  dasarnya  adalah  aplikasi  praktis  dari  salah  satu  bidang  dasar  matematika, yaitu  aljabar.  Oleh  karena  itu,  menguraikan  kemampuan  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  koding (membuat  kode  bahasa  program)  adalah  kemampuan  matematika  dasar,  kemampuan  logika, kemampuan  merencanakan  dan  memahami  fungsi  perangkat  keras  dan  lunak  yang  terdapat  pada komputer dengan sangat baik.
Hal  tersebut  menjadi  dasar  untuk  menentukan  beberapa  mata  kuliah  yang  diperoleh  dari  buku pedoman  kurikulum  program  studi  Sistem  Informasi  digunakan  data  nilai  akhir  studi  sebagai  data kemampuan numerik dan logika yaitu mata kuliah Matematika, Matematika Diskrit, dan Basis Data.
Adapun  analisis  merupakan  tahap  seseorang  berfikir  secara  reaktif  dan  kritis  dengan menggunakan  berbagai  metode untuk  membuktikan  penyelesaian  pokok  permasalahan  yang  dibahas sebagai  penguat  dengan  mengaitkan  data  (fakta).  Kemampuan  analisis  data  diukur  dari  nilai  akhir studi  mata  kuliah  statistik  dan  probabilitas,  dan  rekayasa  perangkat  lunak.  Matakuliah  Statistik  dan Probabilitas  mahasiswa  memiliki  kemampuan  analisis  data  yang  kuat  untuk  merespon  objek penelitian  pada  tugas  akhir/  skripsi,  juga  mata  kuliah  rekayasa  perangkat  lunak  berisi  metodologi untuk  menjawab  apa,  bagaimana,  penerapan,  validasi,  dan  pengujian  perangkat  lunak  yang  dibuat. Keduanya memberikan dampak kemampuan analisis data yang kuat bagi mahasiswa semester akhir.
Penelitian  Ramdhan  F.  Suwarman  [3]  menganalisis  tingkat  kemampuan  pemahaman  konsep mahasiswa pada matakuliah pemrograman kompute dengan metode deskriptif kuantitatif memberikan hasil  bahwa  dari  22  responden  mahasiswa  pendidikan  matematika  angkatan  pertama  yang  diukur dengan  soal  dan  dinilai  menurut  konsep  Abraham,  secara  rata-rata  tingkat  kemampuan  pemahaman konsep  mahasiswa  adalah  sedang  sebesar  68,724%,  Artinya  terdapat  kendala  dalam  kemampuan konsep mahasiswa yang harus diperhatikan. Oleh karena itu, kemampuan algoritma dan pemrogaman diukur menggunakan nilai mata kuliah algoritma dan pemrograman 1 dan 2, dan mata kuliah struktur data.  Matakuliah  ini  juga  secara  kurikulum  seharusnya  dapat  memberikan  dampak  besar  bagi mahasiswa untuk menyukai membuat kode program dengan jenis bahasa pemrograman apapun.
Secara  umum  tema  skripsi  yang  dapat  dipilih  oleh  mahasiswa  saat  ini  yaitu  pengembangan sistem informasi (membangun kode program), dan analisis sistem informasi (tanpa membangun kode program). Penelitian ini perlu untuk mengetahui luarannya setelah menyelesaikan studi sampai tahap skripsi bahwa mahasiswa sebagian besar mengangkat tema pengembangan sistem atau sebagian besar melakukan  penelitian  analisis  sistem  informasi  (tidak  melakukan  coding  program).  Dampak  yang terjadi  mahasiswa  terlihat  cenderung  akhir-akhir  ini  untuk  menghindari  penelitian  berupa pengembangan  sistem  (membuat  aplikasi atau  codding)  sehingga  mempengaruhi  mahasiswa  lainnya untuk  melakukan  hal  yang  sama  setiap  semesternya.  Selain  itu  juga  dari  jumlah  keseluruhan mahasiswa  yang  memilih  tema  skripsi  untuk  membuat  kode  program  masih  lebih  besar  dari  tema tanpa  membuat  kode  program,  tetapi  jumlah  nilai  untuk  mata  kuliah  seperti  algoritma  dan pemrograman  1,  algoritma  dan  pemrograman  2,  dan  rekayasa  perangkat  lunak  mahasiswa mendapatkan nilai C cukup besar jumlahnya.
Oleh  karena  itu,  penting  mengetahui  pengaruh  kemampuan  numerik  dan  logika,  analisis  data, algoritma  dan  pemrograman  terhadap  kemampuan  membuat  kode  bahasa  pemrograman,  dan  juga pengaruh secara simultan kemampuan numerik dan logika, analisis data, algoritma dan pemrograman, dan kemampuan membuat kode bahasa pemrograman terhadap hasil pilihan tema skripsi mahasiswa prodi Sistem Informasi UIN Raden Fatah Palembang.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Kesalahan Umum Pemrograman
Fitria  dan  Rahmania  [4]  memberikan  hasil  penelitiannya  pada  mahasiswa  program  studi pendidikan  teknologi  informasi  bahwa  terdapat  3  macam  kesalahan  ( error) pada  saat  deteksi error code yaitu syntax  error (kesalahan  penulisan  kode), runtime  error (kesalahan  saat  program dijalankan), dan logic error (kesalahan logika). Yang paling sulit untuk menyelesaikannya jenis logic error karena  kesalahan  tersebut  tidak  memberikan  informasi  lengkap  seperti  bentuk error dan  letak posisi error nya. Kesalahan lain yang diperoleh mahasiswa kurangnya ketelitian, tidak memahami alur logika program, dan kurang pengetahuan penanganan error yang ditemui secara langsung.
Dalam  penelitian  oleh  Isyatul  Mardiyati  [5]  dengan  metode  deskriptif  pendekatan  kuantitatif pada  mahasiswa  semester  1  bahwa  dari  26  orang  responden  sebanyak  19  orang  (73,08%)  memiliki kemampuan  analisis  sangat  rendah.  Semetara  kemampuan  sintesa  rendah  sebesar  50%  (13  orang mahasiswa). Kemudian ranah kognitif dalam komponen taksonomi juga termasuk pada proses analisis yang  memberikan  gambaran  kemampuan  responden  seperti  mampu  mengklasifikasikan  prinsip- prinsip,  meramalkan  kualitas/  kondisi,  menghubungkan  antar  unsur,  dan  mengenal  pola  atau mengetengahkan pola hubungan atau sebab akibat.

## 2.2 Item Pengukuran Pada Variabel Konstruk
Ada  3  (tiga)  jenis  keahlian  ( proficiency)  ( terdiri  atas: access,  manage,  integrate, evaluate, dan create) yang saling terkait dalam pengembangan literasi di bidang informatika dan komputer antara lain [6] : (1) Cognitive proficiency : merupakan keahlian mendasar yang diinginkan  sehari-hari  di  sekolah,  rumah,  dan  tempat  bekerja.  (2) Technical  proficiency : merupakan komponen mendasar dari literasi digital. (3) ICT proficiency : merupakan integrasi dan aplikasi antara keahlian koginitf dan keahlian teknis.
Semua indikator diadopsi dari kurikulum KKNI  kecuali untuk indikator Y21 dan Y24. Untuk Y23 mata kuliah terkait yaitu metodologi Penelitian, menurut KKNI keterkaitan terhadap ranah topik pada  domain  bidang  ilmu  komputer,  dan  keterkaitan  dalam  ranah  keilmuan  seperti  struktur  diskrit, ilmu  komputasi,  bahasa  pemrograman,  Algoritma  dan  kompleksitas,  rekayasa  perangkat  lunak,  dan lain  sebagainya  [6].  Untuk  indikator  minat  dan  nilai  skripsi  bukan  bagian  dari  mata  kuliah  ilmu komputer,  melainkan  bagian  dari  penilaian  kognitif  dan  hasil  akhir  penilaian  skripsi  bagian  dari penilaian teknis.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3. Item Pengukuran dari Konstruk [6] Konstruk Indikator Pengukuran Numerik  dan  Logika (X1) X11: Nilai akhir Matematika X12: Nilai akhir Matematika Diskrit X13: Nilai akhir Basis Data X14: Nilai akhir Basis Data Lanjutan Analisis Data (X2) X21:Nilai akhir Statistik dan Probabilitas X22: Nilai akhir Praktikum Statistik dan Probabilitas X23: Nilai akhir Rekayasan Perangkat Lunak X24: Nilai akhir Praktikum Rekayasan Perangkat Lunak Algoritma dan Pemrograman (X3) X31:Nilai akhir Algoritma dan Pemrograman 1 X32:Nilai akhir Praktikum Algoritma dan Pemrograman 1 X33:Nilai akhir Algoritma dan Pemrograman 2 X34:Nilai akhir Praktikum Algoritma dan Pemrograman 2 X35: Nilai akhir Struktur Data X36: Nilai akhir Praktikum Struktur Data Kemampuan Membuat Kode Program (Y1) Y11: Nilai akhir Pemrograman Web Y12: Nilai akhir Praktikum Pemrograman Web Y13: Nilai akhir Pemrograman Berorientasi Objek Y14: Nilai akhir Praktikum Pemrograman Berorientasi Objek Pilihan  Tema  Skripsi (Y2) Y21: Minat/ Motivasi Y23: Metodologi Penelitian Y24: Nilai Skripsi

## Faktor Numerik dan Logika.
Numerik atau angka yang bersifat sistem angka, data statistik, atau data lain yang membutuhkan pengelolaan.  Kemampuan  numerik  adalah  kemampuan  dalam  hal  hitungan  angka-angka  untuk mengetahui seberapa baik pemahaman ide-ide dan konsep yang dinyatakan dalam bentuk angka atau bilangan  [7]. Selain itu juga ukuran numerik yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari nilai akhir mata kuliah matematika (kalkulus), dan matematika diskrit.
Logika  atau  masuk  akal  yang  diperlukan  untuk  membuat  pengukuran  diperoleh dari nilai akhir mata  kuliah  kalkulus,  matematika  diskrit  dan  aljabar  linier  [7],  sedangkan  logika  memiliki  nilai kebenaran atas hasil true atau false yang menggunakan penalaran.
Dalam  membuat  kode  program  untuk  setiap  pernyataan  atau  ekspresi  pemrogram  selalu dihadapkan  dengan  pernyataan  terstruktur  dan  logis  [1],  sehingga  menjawab  semua  permasalahan yang akan diselesaikan.

## Faktor Kemampuan Analisis Data
Analisis  merupakan  langkah  untuk  mendapatkan  hasil  dengan  menggunakan  berbagai  metode atau  cara  yang  sesuai  dengan  outputnya.  Kemampuan  analisis  data  diukur  dari  beberapa  nilai  akhir mata  kuliah  statistik  dan  probabilitas,  dan  rekayasa  perangkat  lunak.  Karena  tidak  cukup  memiliki kemampuan  numerik  dan  logika,  mahasiswa  wajib  memiliki  kemampuan  analisis  data.  Analisis merupakan  tahap  seseorang  berfikir  secara  reaktif  dan  kritis  dengan  menggunakan  berbagai  metode untuk  membuktikan  penyelesaian  pokok  permasalahan  yang  dibahas  sebagai  penguat  dengan mengaitkan  data  (fakta).  Dengan  matakuliah  Statistik  dan  Probabilitas  mahasiswa  memiliki kemampuan  analisis  data  yang  kuat  untuk  merespon  objek  penelitian  pada  tugas  akhir,  selain  itu rekayasa  perangkat  lunak  juga  memiliki  metodologi  untuk  menjawab  apa,  bagaimana,  penerapan, validasi,  dan  pengujian  perangkat  lunak  yang  dibuat,  sehingga  memberikan  dampak  kemampuan analisis data dan proses yang kuat bagi mahasiswa semester akhir [8].

## Faktor Algoritma dan Pemrograman
Penelitian  Nur  Fitria  H  dan  Sri  Rahmania  U  yang  berkaitan  dengan  kemampuan  analisis  data maka dalam pengkodean (pemrograman) terdapat beberapa hal penting yang harus diperhatikan antara lain  pertama  kesalahan  yang  bersifat  sistematis,  dan  yang  kedua  kurang  konsisten    [4].  Kesalahan tersebut  terjadi  disebabkan  oleh  tingkat  penguasaan  materi  yang  kurang  pada  mahasiswa,  atau kesalahan  yang  bersifat  insidental  yaitu  kesalahan  yang  bukan  merupakan  akibat  dari  rendahnya tingkat pengusaan materi, melainkan oleh penyebab lainnya misalnya kurang cermat dalam membaca
algoritma  dan  kode  program  untuk  memahami  maksud  soal  yang  diberikan  pada  saat  ujian berlangsung  [9].

## Faktor Kemampuan Pembuatan Kode Program.
Beberapa  indikator  kemampuan  mahasiswa  [4]  dalam  pembuatan  kode  program  yaitu  (1) Kemampuan  dan  kesulitan  mahasiswa  dalam  menangani error  code program;  (2)  faktor  penyebab kesulitan  dan  kemampuan  yang  dialami  mahasiswa  dari  dalam  diri  mahasiswa;  (3)  faktor  penyebab kesulitan  dan  kemampuan  yang  dialami  mahasiswa  dari  lingkungan  kampus  dan  teman  kuliah;  (4) faktor penyebab kesulitan dan kemampuan yang dialami mahasiswa dari lingkungan keluarga.

## Faktor Pemilihan Tema Skripsi.
Dalam  pemilihan  tema  skripsi,  mahasiswa  pada  umumnya  memiliki  3  kemampuan  [10]  yaitu kognitif,  afektif,  dan  psikomotorik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengelola  pengetahuan  yang diperolehnya. Kognitif - yang mencakup kegiatan mental (otak) atau segala upaya yang menyangkut aktivitas otak. Ranah kognitif memiliki enam jenjang atau aspek, yaitu: (1). Pengetahuan/hafalan/ingatan  ( knowledge );  (2).  Pemahaman  ( comprehension );  (3).  Penerapan ( application ); (4). Analisis ( analysis ); (5). Sintesis ( syntesis ); dan (6). Penilaian/penghargaan/evaluasi ( evaluation ).  Afektif  -  berkaitan  dengan  sikap  dan nilai.  Ranah  afektif  ini  mencakup  watak  perilaku seperti perasaan, minat, sikap, emosi, dan nilai. Beberapa pakar menjelaskan bahwa sikap seseorang dapat diramalkan perubahannya bila seseorang telah memiliki kemampuan kognitifnya tingkat tinggi. Ranah  afektif  menjadi  lebih  rinci  lagi  ke  dalam  lima  jenjang,  yaitu:  (1) Receiving atau attending ( menerima  atua  memperhatikan);  (2) Responding (menanggapi)  mengandung  arti  “adanya  partisipasi aktif”; (3) Valuing (menilai atau menghargai); (4) Organization (mengatur atau mengorganisasikan); (5). Characterization  by  a  value  or  value  complex (karakterisasi  dengan    suatu  nilai  atau  komplek nilai).  Psikomotorik  -    berkaitan  dengan  keterampilan  (skill)  atau  kemampuan  bertindak  setelah seseorang menerima pengalaman belajar tertentu. Psikomotor ini sebenarnya kombinasi berkelanjutan dari  hasil  belajar  kognitif  (memahami  sesuatu)  dan  hasil  belajar  afektif  (yang  baru  tampak  dalam bentuk kecenderungan-kecenderungan berperilaku).
Kecenderungan  mahasiswa  memilih  tema  skripsi  saat  ini  yang  menurutnya  telah  sesuai  dengan kemampuannya karena secara alami mahasiswa tersebut telah memiliki keterampilan kognitif, afektif, dan psikomotor. Oleh karena itu, mahasiswa tersebut dapat menyelesaikan studinya tepat pada waktu yang telah ditentukan.
2.3 Model Penelitian (Konseptual Penelitian)
Gambar 1. Model Konsep Penelitian [11] [12]
Hipotesis 1: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X1 dengan variabel Y1. H0: X1 tidak memiliki pengaruh langsung terhadap Y1 H1: X1 memiliki pengaruh langsung terhadap Y1 Hipotesis 2: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X2 dengan variabel Y1. H0: X2 tidak memiliki pengaruh langsung terhadap Y1

## H1: X2 memiliki pengaruh langsung terhadap Y1
Hipotesis 3: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X3 dengan variabel Y1. H0: X3 tidak memiliki pengaruh langsung terhadap Y1 H1: X3 memiliki pengaruh langsung terhadap Y1 Hipotesis 4: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X1 dengan variabel Y2. H0: X1 tidak memiliki pengaruh langsung terhadap Y2 H1: X1 memiliki pengaruh langsung terhadap Y2 Hipotesis 5: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel X2 dengan variabel Y2. H0: X2 tidak memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2 H1: X2 memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2 Hipotesis 6: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel X3 dengan variabel Y2. H0: X3 tidak memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2 H1: X3 memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2 Hipotesis 7: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel Y1 dengan variabel Y2. H0: Y1 tidak memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2 H1: Y1 memiliki pengaruh langsung antar variabel Y2

## 3 Metode Penelitian
1. Pemilihan Topik
2. Observasi Awal 4. Menyusun Proposal Penelitian
3. Melakukan Studi Literatur 6. Perumusan Hipotesa 5. Membuat Model Penelitian 7. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Penelitian
10. Membuat Persamaan dan Model Struktural 9. Validasi Variabel Konstruk 11. Pengujian Model
Struktural Fit dan
Goodness 12. Pendefinisian Model akhir Penelitian
13. Melakukan Pengujian Hipotesa
14.Memberikan Kesimpulan
8. Apakah data
Bersitribusi Normal?
Ya
Tidak

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  bersifat  data  sekunder  dan  ordinal  yang  diberikan  oleh pihak PUSTIPD (Pusat Teknologi Informasi danPangkalan Data) UIN Raden Fatah Palembang. Data tersebut  berupa  nilai  hasil  belajar  matakuliah  mahasiswa  yang  sudah  menjadi  alumni  dengan diperkuat  beberapa  artikel  penelitian  terdahulu  dan  tinjauan  buku  pedoman  akademik  prodi  Sistem Informasi.
Tabel 1. Ringkasan Total Judul Keterangan Jumlah Total Semua Judul Skripsi = 226 Total Analisis = 74 Total Non Analisis = 152 % Total Analisis = 32.74 % Total Non Analisis = 67.26
Pilihan tema skripsi berkaitan dengan minat mahasiswa umumnya memiliki 3 kemampuan yaitu kognitif,  afektif  (sikap),  dan  psikomotorik  (keterampilan)  yang  digunakan  untuk  mengelola pengetahuannya.  Penelitian  “Pengaruh  Pembelajaran  Generatif  Berbasis  Strategi  Konflik  Kognitif Terhadap  Kompetensi  Mahasiswa  Dalam  Mata  Kuliah  Algoritma  Dan  Pemograman  Komputer” memberikan  hasil  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  berarti  pembelajaran  generatif  (pemahaman konseptual)  berbasis  strategi  konflik  kognitif  (rasa  keingintahuan  ( Foster  a  sense  of  wonder ), keterampilan  mengamati  ( Encourage  observation ),  melakukan  analisis  ( Push  for  analysis )  dan berkomunikasi  ( Require  communication ))  terhadap  kompetensi  mahasiswa  dalam  Algoritma  dan Pemograman Komputer [13] [10].
Berikut persentase yang memperlihatkan kedua kategori dari data kegiatan yudisium ke 5 sampai dengan yudisium ke 10 yang diperoleh dari bagian akademik fakultas setelah dikelompokkan  terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Persentase Yudisium ke 5 sampai ke 10 Yudisium ke- % Analisis % Non Analisis 5 23.81 76.19 6 26.15 73.85 7 31.88 68.12 8 75.00 25.00 9 46.15 53.85 10 50.00 50.00

## 3.2  Pengolahan Data
Pengolahan  data  penelitian  menggunakan  aplikasi  microsoft  excel,  aplikasi  SPSS  19.0,  dan aplikasi Lisrel 8.80.

## 3.3  Pengujian Klasik
Sebagai syarat mendapatkan persamaan regresi linier maka dilakukan pengujian normalitas data (memastikan berdistribusi normal). Selain itu, validitas variabel konstruk diuji untuk memperlihatkan apakah manifestasi yang dimunculkan dalam model dapat dijelaskan oleh konstruk.

## 3.4  Membuat Model Struktural
Membuat  model  struktural  menggunakan  pendekatan  metode  SEM  ( Structural  Equation Modelling )  dan  model  matematik  yang  dibuat  mengikuti  atau  berpedoman  pada  referensi  buku literatur yang digunakan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.5  Pengujian Model
Analisis SEM dengan uji kebaikan model digunakan seperti uji absolute fit indices , incremental fit  indices dan parsimony  fit  indices .  Pendefinisian  model  akhir  yang  layak  yang  diperoleh  setelah dipastikan tidak terdapat nilai error covarian yang tinggi dan negatif.

## 3.6  Pengujian Hipotesa
Untuk mendapatkan penerimaan atau penolakan hipotesa nol berdasarkan nilai beta yang muncul pada model. Selanjutnya menarik kesimpulan dan membuat interpretasi hasil penelitian.

## 4    Hasil dan Pembahasan
Recode Data dilakukan dengan merubah nilai A menjadi angka 1, nilai B menjadi angka 2, nilai C  menjadi  angka  3,  dan  nilai  D  menjadi  angka  4.  Selain  itu  untuk  tema  skipsi  Rancangan  Program menjadi angka 1,  dan Analisis Data menjadi angka 2 (Gambar 3 dan Gambar 4).
Gambar 3. Recode Data dengan Aplikasi SPSS [14]
Gambar 4. Tampilan Data Hasil Recode nama Variabel yang disesuaikan [14]
Rata-rata  beberapa  matakuliah  yang  sama  (Teori  dan  Praktik)  memperkecil  jumlah  indikator yang keseluruhan sebelumnya berjumlah 21 indikator menjadi 13 indikator  dengan  variabel eksogen X1 sebanyak 3 buah indikator, variabel eksogen X2 sebanyak 4 buah indikator, variabel endogen Y1 sebanyak 3 buah indikator, dan variabel endogen sebanyak 3 buah indikator (Gambar 5).
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 5. Tampilan Variabel (Semua Indikator) Setelah Rataan Nilai Teori dan Praktik [14]
Membuat  tipe  data  dari  non  numerik  menjadi  numerik  agar  dapat  dihitung  dengan  aplikasi Lisrel  8.8.  Selanjutnya  memperlihatkan  data  tidak  ada  yang missing  value agar  layak  untuk perhitungan selanjutnya [15].
Gambar 6. Konversi Tipe Data String ke Numerik

## 4.1 Uji Normalitas Data Penelitian 13 Manifestasi dan 5 Buah Konstruk
Menu Output aplikasi  Lisrel  dijalankan  dengan  pilihan multivariate  normality dan  nilai covarians yang  digunakan  selama Running .  Pada  Gambar  7  dan  Gambar  8  memperlihatkan  data secara univariate berdistribusi normal jika semua manifes memiliki nilai skewness dan kurtosis pada p-value  >  0,05.  Ternyata  X1.2,  Y2.1,  Y2.2,  X1RATA_1,  Y1RATA_1,  dan  Y1RATA_3  tidak memenuhi kondisi tersebut. Tetapi untuk tes multivariate normality secara keseluruhan variabel dapat dikatakan berdistribusi normal dengan nilai skewness dan kurtosis pada p- value yaitu 0,637 > 0,05.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## .
Gambar 7. Jendela Menu Output Pemeriksaan Normalitas
Gambar 8. Output Nilai Skewess Dan Kurtosis Aplikasi Lisrel
4.2 Loading Factor Manifestasi dan Konstruk
Gambar 9. Set-up Data Dari Variabel Dalam File Prelis
Pada  tahapan  ini  (Gambar  9)  dilakukan  pengaktifan file  prelis untuk  menampilkan  diagram konsep, nilai estimasi, standard solution , nilai T- value ,  dan modifikasi yang disarankan. Berikut ini kode dan tampilan luaran dari aplikasi Lisrel pada konstruk X1, X2, dan X3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 10. Tampilan Manifes Model Laten Eksogen untuk Variabel X1, X2, dan X3 Terlihat  pada  Gambar  10  diagram  model  manifes  untuk loading  factor yang  tidak  baik  nilai signifikannya (lebih kecil dari 0,05), kemudian error covariance nya yang terlalu besar (sebelah kiri notasi gambar persegi). Sehingga beberapa variabel perlu di drop atau di hilangkan dari model untuk mendapatkan model yang fit nantinya.

## Gambar 11.  Tampilan Manifes Model Laten Endogen untuk Variabel Y1, dan Y2
Kode  berikut  ini  untuk  menampilkan  diagarm  laten  endogen  bersama  manifesnya.  Terlihat Gambar 11 pada diagram model manifes untuk variabel endogen dengan nilai loading  factor yang tidak baik jika nilai signifikannya karena <0.05, kemudian error covariance untuk setiap manifes nilai yang  terlalu  besar.  Untuk  itu  juga  sama  dengan  manifes  eksogen  variabelnya  perlu  di drop atau  di hilangkan dari model.
Selanjutnya running (jalankan)  kode  berikut  dengan file  prelis .psf  untuk  menampilkan  semua manifes semua konstruk seperti berikut.
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships X1.1 X1.2 X1RATA_3 = X1 X2RATA_1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Path Diagram End of Problem
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 Y2.2 Y2.3 = Y2 Path Diagram End of Problem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Diagram X-Model untuk Manifes Semua Konstruk
Hasil  tampilan  diagram  model  untuk  semua  manifes  masing-masing  konstruk  dengan  nilai loading    factor yang  lebih  kecil  dari  0.05,  selain  itu  terdapat error  covariance pada  manifes  nilai yang  terlalu  besar  (Gambar  12).  Sehingga  diperlukan  beberapa  iterasi  agar  diperoleh  nilai  P- value yang  lebih  besar  dari  0.05  dan  nilai  RMSEA  yang  lebih  kecil  dari  0.05,  selanjutnya  model  tersebut dapat dikatakan fit dengan penguatan beberapa nilai goodness of fit dari model.

## Gambar 13. Tampilan Iterasi Ke 1 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Tampilan iterasi ke 1 untuk diagram X-Model manifes semua variabel konstruk pada Gambar 13 hasil tampilan setelah manifes Y2.2 dan Y2.3 dihilangkan ( drop ) selanjutnya memperlihatkan adanya perbaikan  model  Konstruk.  Masih  ada  beberapa  nilai loading  factor yang  perlu  dihilangkan  dengan melakukan modifikasi model.
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships X1.1 X1.2 X1RATA_3 = X1 X2RATA_1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 Y2.2 Y2.3 = Y2 Path Diagram End of Problem
X1.1 X1.2 X1RATA_3= X1 X2RATA_1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 !Manifestasi  Y2.2  dan  Y2.3  di  Drop  atau dihapus
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 14. Tampilan Iterasi Ke 2 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Pada Gambar 14 memperlihatkan hasil iterasi ke 2 untuk diagram X-Model bagi manifest yang semua  variabel  konstruknya  setelah Error  Covariance yang  bernilai  negatif  pada  manifestasi  Y2.1 maka dikali 0.01, selanjutnya melakukan Set Error Variance bagi  manifes Y2.1 dikali dengan 0.01. Iterasi  ke  3  pada  Gambar  15  memperlihatkan  hasil  diagram  X-Model  bagi  manifest  semua variabel  konstruknya  setelah  manifes  X1RATA_3  dihilangkan  ( drop ),  selanjutnya    ada  perubahan nilai p- value menjadi 0.00303 yang menaik mendekati nilai 0.05.
Gambar 15. Tampilan Iterasi Ke 3 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk Selanjutnya  iterasi  yang  ke  4  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan  ( drop )  variabel  manifes X2RATA_1 karena nilainya lebih kecil dari error covariance nya dan diperoleh hasil sebagai berikut (Gambar 16). Terlihat juga perubahan nilai p- value menjadi 0.0084, dan nilai RMSEA menjadi 0.000.
X1.1 X1.2 X1RATA_3= X1 X2RATA_1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 !Error  Covariance  Negatif  pada  manifestasi Y2.1 maka dikali 0.01 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01
X1.1 X1.2 = X1 !Manifestasi X1RATA_3 di DROP/ dibuang X2RATA_1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## .
Gambar 16. Tampilan Iterasi Ke 4 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Pada iterasi yang ke 5 juga dilakukan dengan cara menghilangkan ( drop ) variabel manifes X1.1 karena nilainya loading factor nya lebih kecil dari 0.05, nilai error covariance -nya masih di atas 50% dan  diperoleh  hasil  sebagai  berikut  (Gambar  17).  Terlihat  juga  perubahan  nilai  p- value menjadi 0.0084, dan nilai RMSEA menjadi 0.000.
Gambar 17. Tampilan Iterasi Ke 5 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Pada Gambar 18 untuk iterasi ke 6 diperoleh setelah dilakukan set error variance pada variabel manifes  X1.2  dikali  dengan  nilai  0.01  karena  nilai error  variance nya  bernilai  negatif.  Selanjutnya diperoleh perubahan nilai p- value menjadi 0.01028 dan nilai RMSEA manjadi 0.00.
Gambar 18. Tampilan Iterasi Ke 6 Untuk Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships X1.2 = X1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_1 X3RATA_3 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01 Set Error Variance of X2RATA_3 to 0.01 Set Error Variance of X1.2 to 0.01 Path Diagram End of Problem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada  Gambar  19  sebagai  hasil running setelah  iterasi  ke  7  dilakukan  yaitu  dengan  cara menghilangkan  ( drop )  untuk  variabel  manifestasi  X3RATA_1.    Diperoleh  nilai  p- value yang  masih memenuhi  lebih  besar  dari  0.05,  tetapi  nilai  RMSEA  menjadi  tidak  memenuhi (seharusnya  <0.05).
Gambar 19.  Tampilan Iterasi Ke 7 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Gambar 20. Tampilan Iterasi Ke 8 Diagram X-Model Manifes Semua Variabel Konstruk
Iterasi  ke  8  memberikan  hasil  (Gambar  20)  dengan  cara  melakukan Set  Error  Variance pada variabel  manifes  X3RATA_5  dikali  nilai  0.01.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  nilai error nya  yang terlalu  besar  mempengaruhi  nilai  p- value dan  nilai  RMSEA.  Setelah  running  diperoleh  perubahan nilai p-value menjadi 0.46744 dan nilai RMSEA sebesar 0.000.
Gambar 21. Tampilan Akhir Untuk Estimasi Laten Y1 Oleh X1, X2, dan X3
Setelah nilai p- value dan RMSEA memenuhi dan model juga memberikan loading factor dengan nilai  yang  baik  yaitu  di atas  nilai  0.05  atau lebih  besar  dari  nilai error variance nya,  tampilan  pada
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships X1.2 = X1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01 Set Error Variance of X2RATA_3 to 0.01 Set Error Variance of X1.2 to 0.01 Set Error Variance of X3RATA_5 to 0.01 Path Diagram End of Problem
Relationships X1.2 = X1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01 Set Error Variance of X2RATA_3 to 0.01 Set Error Variance of X1.2 to 0.01 Set Error Variance of X3RATA_5 to 0.01 Y1 = X1 X2 X3 Path Diagram End of Problem
Gambar  21  memperlihatkan  bahwa  semua  nilai  memenuhi  kriteria  CFA.  Selain  itu  juga,  terlihat tampilan  notasi  relasi  hubungan  laten  Y1  dengan  X1,  X2,  dan  X3  sesudah  dilakukan running kode Lisrel.

## Gambar 22. Tampilan Akhir Untuk Estimasi Y2 Oleh Y1, X1, X2, dan X3
Gambar  22  yang  mengadopsi  model  pada  Gambar  1  tidak  ada  variabel  eksogen  dan  endogen yang  dihapus  maupun  terdapat  relasi  yang  baru  bagi  model  setelah  dilakukan  running  kode  Lisrel dengan melakukan relasi seperti Gambar 1 diperoleh nilai Fit model yang memenuhi persyaratannya (Tabel  4).  Terlihat  busur  atau  jalur  yang  menandakan  ada  hubungan  langsung  dan  hubungan  tidak langsung antar konstruk yang akan dilakukan pengujian.

## 4.3 Pengujian Model Struktural Fit
Untuk  memperlihatkan  sejauh  mana  kriteria  model  termasuk Goodness  Of  Fit maka diperlihatkan output yang sudah dihasilkan dari running proses model yang terakhir pada rangkuman Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Model Penelitian Fit Goodness Of Fit Index Cut-off Value Hasil Kesimpulan Chi- square 2,54 Sig. Probability >=0,05 0,467 FIT Deegre of Freedom >=0.0 3 FIT GFI >=0,90 0,99 FIT AGFI >=0,90 0,95 FIT CFI >=0,90 1,00 FIT TLI/ NNFI >=0,90 1,01 FIT IFI >=0,90 1,00 FIT RMSEA <=0,08 0,0000 FIT RMR <=0,05 0,0072 FIT

## 4.4 Analisa Persamaan Struktural
Measurement Equations Untuk Setiap Variabel.
a.  Y2.1 = 0.23*Y2, Errorvar.= 0.0100, R 2 = 0.84 ; Sebesar 84% konstruk Y2 mampu menjelaskan manifes atau indikator Y2.1. b.  Y1RATA_1 = 0.44*Y1, Errorvar.= 0.25  , R 2 = 0.44
(0.047)/ 5.47
- Sebesar 44% konstruk Y1 mampu menjelaskan manifes atau indikator Y1RATA_1.
c.  Y1RATA_3 = 0.50*Y1, Errorvar.= 0.23  , R 2 = 0.52
(0.097)/5.21             (0.052)/4.44
- Sebesar 52% konstruk Y1 mampu menjelaskan manifes atau indikator Y1RATA_3.
d.  X1.2 = 0.70*X1, Errorvar.= 0.0100, R 2 = 0.98 (0.046)/15.31
Raw Data from file 'D:\DataPenelitian2020\DATAFINAL7.psf' Sample Size = 123 Latent Variables  X1 X2 X3 Y1 Y2 Relationships X1.2 = X1 X2RATA_3  = X2 X3RATA_5  = X3 Y1RATA_1 Y1RATA_3  = Y1 Y2.1 = Y2 Set Error Variance of Y2.1 to 0.01 Set Error Variance of X2RATA_3 to 0.01 Set Error Variance of X1.2 to 0.01 Set Error Variance of X3RATA_5 to 0.01 Y1 = X1 X2 X3 Y2 = X1 X2 X3 Y1 Path Diagram End of Problem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
- Sebesar 98% konstruk X1 mampu menjelaskan manifes atau indikator X1.2. e.  X2RATA_3 = 0.58*X2, Errorvar.= 0.0100, R 2 = 0.97 (0.038)/ 15.16 - Sebesar 97% konstruk X2 mampu menjelaskan manifes atau indikator X2RATA_3. f.  X3RATA_5 = 0.50*X3, Errorvar.= 0.0100, R 2 = 0.96 (0.033) / 15.02
- Sebesar 96% konstruk X3 mampu menjelaskan manifes atau indikator X3RATA_5.
Nilai  t-statistik  untuk  manifes  Y1RATA_1,  Y1RATA_3,  X1.2,X2RATA_3,  X3RATA_5 masing-masing manifes yaitu 5.47, 5.21, 15.31, 15.16, 15.02.
Persamaan Struktural: Y1 = 0.45*X1 + 0.35*X2 + 0.027*X3, Errorvar.= 0.50 , R 2 = 0.50
(0.13)    (0.12)    (0.11)               (0.18)
3.52      2.98      0.26                 2.79
Y2 = 0.061*Y1 - 0.53*X1 - 0.20*X2 + 0.24*X3, Errorvar.= 0.70 , R 2 = 0.30
(0.18)     (0.14)    (0.12)    (0.100)             (0.12) 0.35      -3.86     -1.64      2.44                6.02
Persamaan Struktural Lainnya: Y2 =  - 0.50*X1 - 0.18*X2 + 0.24*X3, Errorvar.= 0.70, R 2 = 0.30
(0.11)    (0.10)    (0.100) -4.53     -1.72      2.46

## 4.5 Pengujian Hipotesa
Pengujian Hipotesis 1: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X1 dengan variabel Y1.  Karena  nilai  t- value sebesar  3,52>=1,967  maka  H0  ditolak,  yang  artinya  bahwa  ada  pengaruh antara variabel X1 terhadap Y1 Pengujian Hipotesis 2: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X2 dengan variabel Y1.  Karena  nilai  t- value sebesar  2,98>=1,967  maka  H0  ditolak,  yang  artinya  bahwa  ada  pengaruh antara variabel X2 terhadap Y1 Pengujian Hipotesis 3: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X3 dengan variabel Y1.  Karena  nilai  t- value sebesar  0,26<=1,967  maka  H0  diterima,  yang  artinya  bahwa  tidak  ada pengaruh antara variabel X3 terhadap Y1 Pengujian Hipotesis 4: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antara variabel X1 dengan variabel Y2.  Karena  nilai  t- value sebesar  -4,53<=1,967  maka  H0  diterima,  yang  artinya  bahwa  tidak  ada pengaruh antara variabel X1 terhadap Y2 Pengujian Hipotesis 5: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel X2 dengan variabel Y2.  Karena  nilai  t- value sebesar  -1,72<=1,967  maka  H0  diterima,  yang  artinya  bahwa  tidak  ada pengaruh antara variabel X2 terhadap Y2 Pengujian Hipotesis 6: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel X3 dengan variabel Y2.  Karena  nilai  t- value sebesar  2,46>=1,967  maka  H0  ditolak,  yang  artinya  bahwa  ada  pengaruh antara variabel X3 terhadap Y2 Pengujian Hipotesis 7: Hipotesis ini menguji hubungan langsung antar variabel Y1 dengan variabel Y2.  Karena  nilai  t- value sebesar  0,35<=1,967  maka  H0  diterima,  yang  artinya  bahwa  tidak  ada pengaruh langsung antara variabel Y1 terhadap Y2
Akan tetapi hubungan tidak langsung memberikan hasil: Pengujian  Hipotesis  7: Hipotesis  ini  menguji  hubungan  tidak  langsung  antar  variabel  X1,  X2,X3, dan Y1 dengan variabel Y2.
H0: Tidak terdapat pengaruh X1, X2, X3, Y1 terhadap Y2 H1: Terdapat pengaruh X1, X2, X3, Y1 terhadap Y2
Berdasarkan hasil Uji Goodness Of Fit Full Model yang terakhir mengindikasikan bahwa full model SEM  dengan  p=0,467  >=0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan  H0  ditolak,  artinya  Terdapat  pengaruh positif dan signifikan X1, X2, X3,Y1 secara bersama-sama terhadap Y2 hanya sebesar 30%.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 5. Kesimpulan
Hasil analisis yang telah dilakukan pada penelitian ini memberikan beberapa kesimpulan yaitu kemampuan  mahasiswa  dalam  membuat  kode  program    ternyata  secara  langsung  tidak  dipengaruhi oleh kemampuan algoritma dan pemrograman, maupun kemampuan numerik dan logika yang dimiliki mahasiwa, tetapi hanya dipengaruhi oleh kemampuan analisis data. Mahasiswa  dalam memilih tema skripsi  secara  langsung  tidak  dipengaruhi  kemampuan  numerik  dan  logika,  maupun    kemampuan analisis  data,  tetapi  hanya  dipengaruhi  oleh  kemampuan  algoritma  dan  pemrograman  yang  dimiliki mahasiswa.  Kemampuan  mahasiswa  dalam  membuat  kode  program  secara  bersama-sama  ternyata dipengaruhi  secara  kuat  positif  (sebesar  50%)  oleh  kemampuan  numerik  dan  logika,  analisis  data, algoritma  dan  pemrograman.  Perlu  mendapat  perhatian  penuh  karena  ternyata  mahasiswa    dalam memilih tema skripsi secara bersama-sama mendapat pengaruh yang lemah positif (hanya sebesar 30 %) dari kemampuan numerik dan logika, analisis data, algoritma dan pemrograman, juga kemampuan membuat program.

## Referensi
[1] V. Panggayuh, “Pengaruh Kemampuan Metakognitif Terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman Dasar,” Jipi , Vol. 02, Hal. 20–25, 2017.
[2] B.  H.  A.  Pratama  and  B.  Sujatmiko,  “Analisis  Pengaruh  Nilai  Tes  Potensi  Akademik  Pada Evaluasi Pemrograman Dasar Terhadap Motivasi dan Kemampuan Pemrograman,” It-Edu , Vol. 03 No 01, pp.218–226, 2018, [Daring]. Tersedia pada:
https://Jurnalmahasiswa.Unesa.Ac.Id/Index.Php/It-Edu/Article/View/26431/24205.
[3] R.  F.  Suwarman,  “Analisis  Tingkat  Kemampuan  Pemahaman  Konsep  Mahasiswa  Pada  Mata Kuliah  Pemrograman  Komputer,” Prisma ,  Vol.  7,  No.  2,  Hal.  227,  2018,  Doi: 10.35194/Jp.V7i2.529.
[4] F. N. Hasanah  dan R. S. Untari, “Analisis Kemampuan Mendeteksi Eror Kode Program Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Sidoarjo,” J. Teknol. Dan Kejuru. , Vol. 41, No. 2, Hal. 139–146, 2018, Doi: 10.17977/Um031v41i22018p139.
[5] I. Mardiyati, “Tingkat Kemampuan Analisa Dan Sintesa Mahasiswa Jurusan Pendidikan Guru Raudhatul Athfal Ftik Iain Pontianak Ta. 2016/2017,” Khatulistiwa , Vol. 07 No. 2, 2017, Doi: 10.24260/Khatulistiwa.V7i2.952.
[6] Bidang  KKNI,  “Kerangka  Kualifikasi  Nasional  Indonesia  (KKNI)  Rumpun  Ilmu  Informatika dan Komputer,” In Naskah , T. B. KKNI, Ed. Aptikom, 2015, Hal. 1–186.
[7] F.  Indrawati,  “Pengaruh  Kemampuan  Numerik  Dan  Cara  Belajar  Terhadap  Prestasi  Belajar Matematika,” Form.  J.  Ilm.  Pendidik.  MIPA ,  Vol.  3,  No.  3,  Hal.  215–223,  2015,  Doi: 10.30998/Formatif.V3i3.126.
[8] Pressman, R.S., “Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi Buku I,”  In 1 ,  Yogyakarta: Andi, 2015.
[9] A.  Syamsudin,  “Analisis  Kesalahan  Coding  Pemrograman  Java  Pada  Matakuliah  Algoritma Pemrograman  Mahasiswa  Tadris  Matematika  Iain  Kediri,” Focus  Action  Res.  Math. ,  Vol.  2, Number, Hal. 102–114, Doi: 10.30762/F.
[10]  N.  Pohan, Pelaksanaan  Proses  Belajar  Melalui  Bimbingan  Aspek  Afektif,  Kognitif  Dan Psikomotorik Siswa Di Madrasah Ibtidaiyah Swasta Amal Shaleh Medan . 2017.
[11]  P. Ghozali Imam, Structural Equation Modeling Teori, Konsep, Dan Aplikasi Dengan Program Lisrel 9.10 . Semarang : Undip, 2014.
[12]  P.  Haryono,  S., Metode  Sem  Untuk  Penelitian  Manajemen  Amos,  Lisrel,  Pls .  Luxima  Metro Media, 2017.
[13]  Akmam  dan  H.  Amir,  “Pengaruh  Pembelajaran  Generatif  Berbasis  Strategi  Konflik  Kognitif Terhadap Kompetensi Mahasiswa dalam Mata Kuliah Algoritma dan Pemograman Komputer,” In Semirata , Vol. Buku 2, Jambi: Wilayah Barat, 2017, Hal. 1285–1294.
[14]  Singgih Santoso, Menguasai SPSS Versi 25 . Elex Media Komputindo, 2019.
[15]  R. F. Suwarman Et Al. , “Analisis Tingkat Kemampuan Pemahaman Konsep,” vol. VII, no. 2, hal. 227–237, 2018.