Analisis Variabel-Variabel yang Menjelaskan Tingkat Prokrastinasi Akademik pada Mahasiswa FMIPA Universitas XYZ
Authors: Widyaningsih Yekti , Rahmawati Aprilia , Soemartojo Saskya Mary 
Published: July 2024

ABSTRAK
Mahasiswa diharapkan untuk menempuh pendidikan sarjananya dengan baik dan selesai dalam tepat waktu. Sebagai mahasiswa mempunyai aktivitas cukup banyak di luar rutinitas kuliah sudah menjadi hal yang lazim. Dengan banyaknya rutinitas, mahasiswa seringkali menunda belajar atau menyelesaikan tugas yang diberikan oleh dosennya inilah yang disebut dengan prokrastinasi akademik. Prokrastinasi akademik pada mahasiswa dapat berdampak pada penurunan prestasi akademiknya. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui variabel-variabel yang menjelaskan tingkat prokrastinasi akademik pada mahasiswa, mengetahui profil mahasiswa yang mempunyai tingkat prokrastinasi akademik yang tinggi, dan mengetahui perbedaan antara kedua metode yang digunakan berdasarkan urutan variabel-variabel yang signifikan menjelaskan tingkat prokrastinasi akademik pada mahasiswa. Variabel yang diduga menjelaskan tingkat prokrastinasi akademik adalah jenis kelamin, tempat tinggal, kondisi fisik, kondisi psikologis, kondisi lingkungan, motivasi belajar, persepsi mahasiswa, dukungan sosial orang tua, dan dukungan sosial teman sebaya. Penelitian ini menggunakan metode Analisis Regresi Linier Berganda dan Classification and Regression Tree (CRT). Penelitian ini memanfaatkan data primer yaitu 660 mahasiswa FMIPA Universitas XYZ yang dipilih melalui metode purposive sampling. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa variabel-variabel yang secara signifikan menjelaskan tingkat prokrastinasi akademik mahasiswa FMIPA Universitas XYZ adalah jenis kelamin, kondisi fisik, kondisi psikologis, motivasi belajar, persepsi mahasiswa, dukungan sosial orang tua, dan dukungan sosial teman sebaya. Profil mahasiswa yang memiliki tingkat prokrastinasi akademik yang tinggi yaitu mahasiswa dengan kondisi fisik dan kondisi psikologis yang buruk, serta dukungan sosial orang tua yang rendah. Dan juga adanya perbedaan urutan variabel-variabel yang signifikan antara metode Regresi Linier Berganda dan CRT, tetapi variabel kondisi fisik berada pada urutan pertama kedua metode tersebut.
ABSTRACT
Students are expected to be able to undertake their undergraduate studies satisfactorily and graduate as scheduled.  As a student, it is normal having with numerous activities outside academic routine. Consequently, students often delay studying and completing the tasks given by their lecturers. This is called academic procrastination. Academic procrastination may lead to a declining academic achievement. This study aimed to determine variables that affect academic procrastination levels, to find out the profile of students with high levels of academic procrastination, and to the difference between the two methods on the sequence of significant variables explains the level of academic procrastination of students. The variables considered to affect the level of academic procrastination include gender, living place, physical conditions, psychological conditions, environmental conditions, learning motivation, student perception, parental social support, and peer social support. The methods used are Multiple Linear Regression and Classification and Regression Tree (CRT). This study used primary data, namely 660 FMIPA students of University of XYZ obtained through purposive sampling.  The results showed that the variables that significantly affect the level of academic procrastination of FMIPA students of University of XYZ include gender, physical conditions, psychological conditions, learning motivation, student perception, parental support, and peer support. Students who demonstrate a high level of academic procrastination are characterized by poor physical and psychological conditions, as well as low parental support. In addition, there is a significant difference in the sequence of variables between the Multiple Linear Regression method and CRT, but both have one thing in common, that is, the highest variable is physical condition.